【AWS/MLOps/フルリモート】機械学習基盤構築支援案件（大手電子部品メーカー）

【業務内容】 【募集背景】 大手電子部品メーカーにおいて、事業本部内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守を強化するための体制拡充としての募集となります。 【作業内容】 AWS SageMaker 等を活用した機械学習システムの設計・構築をご担当いただきます。具体的には、データ前処理から学習、評価、推論、再学習までを含む機械学習パイプラインの構築、API やバッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視等を組み合わせたアーキテクチャ設計を行っていただきます。また、本番運用を前提としたモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善などの実運用設計・実装や、CI/CD・IaC・コンテナ等を活用した開発・運用基盤の整備、AWS環境における権限やセキュリティ設計もご対応いただきます。要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一連の工程をお任せいたします。 【求める人物像】 モデル開発だけでなく、実運用を見据えたシステム全体の設計・構築ができる方を求めています。機械学習、クラウド、アプリケーション、インフラ、運用を横断的に理解し、要件が固まりきっていない状況でも技術的な論点整理や実現方式の検討を主体的に進められる方にフィットするポジションです。 【ポジションの魅力】 大規模な事業会社における機械学習・AI活用の中核となる基盤構築に携わることができ、MLOps やクラウドネイティブアーキテクチャの知見を実践的に深めていただけます。企画から運用まで一貫して関わることで、MLシステム全体のライフサイクルを俯瞰しながら、技術選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関与いただける環境です。 【開発環境】 AWS 環境（SageMaker などのマネージドMLサービス）、コンテナ技術、CI/CD・IaC ツールを組み合わせたクラウドネイティブな開発・運用基盤となります。 【必須スキル】 ・AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 ・データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 ・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 ・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 ・MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 ・要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方 【歓迎スキル】 ・AWS環境におけるネットワーク設計の知見（VPC、サブネット、セキュリティグループ、IAM、閉域接続、アクセス制御） ・マイクロサービスアーキテクチャの設計経験 ・セキュリティ設計、IAM設計、監視設計、運用設計の経験 ・チームでの開発・レビュー経験 -------------------------------- ココナラテックの案件の選考フローは以下の流れとなっております。 ① ココナラ募集上での応募：受注者がココナラ募集から応募いただく。 ※応募時には、スキルシートを添付の上、応募をお願いいたします。 ② 担当者面談：書類選考の上、スキルシート・応募時の内容をもとにご希望の条件などをヒアリングいたします。 ③ 企業面談：クライアントにココナラテック担当者が書類をもとに提案し、面談の希望をいただいたら、クライアントを含めた三者面談を設定させていただきます。 ④契約・稼働開始：面談後に双方で契約条件の合意がされたら契約を締結し、実際に稼働を開始します。契約締結後も専属エージェントが、定期的にサポートいたします。 ※応募いただいた際には、次のとおりクライアントへ提供させていただきます。 応募をもって、クライアントへの提供に同意いただいたものとさせていただきますので、予めご了承のうえ、応募いただきますようお願い申し上げます。 ■利用目的 　・書類選考、契約締結、その他業務管理のため ■提供情報 　・苗字、年代、性別、都道府県名、現職の状況、職務経歴、ポートフォリオ・スキルシート及び各種実績