業務内容
■募集背景
SREドメインで国内トップクラスの実績を築いた当社は、データ基盤やDBREを経て、生成AI・機械学習モデルの開発・運用支援を本格化するフェーズに至りました。 直近、NVIDIA Inception プログラムに採択され、最新GPUハードウェア・CUDA環境へのアクセス、Deep Learning Institute（DLI）研修など、AI開発に特化した豊富な特典を獲得しています。
現在、大手クライアントを中心に、Google Cloud Gemini / Vertex AI・AI Platformを 活用した生成AI導入支援・機械学習モデルの本番運用支援が急増しています。 モデルを「作る」だけでなく「本番環境で動かし続ける」MLOps視点を持つエンジニアを募集します。
■仕事内容
* モデル開発・実装
* NeMoを用いたLLM・画像／音声モデルのファインチューニング・カスタマイズ
（LoRA・RAG・RLHFなど）
* NIM での推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化
* Python／PyTorch を中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進
* 論文・Kaggle上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装
* 本番運用・MLOps
* Kubeflow・Vertex AI・MLflowなどを活用したMLパイプライン構築・自動化・継続的デプロイ
* 本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習トリガーの設計・運用モデルの推論品質・レイテンシ・コストのモニタリング基盤構築
（Prometheus・Grafana・OpenTelemetry との連携）
* SREチームと連携したMLシステムの信頼性・可用性向上
（SLI/SLO定義、インシデント対応）
* 改善サイクル・ナレッジ共有
* 生成AIを活用した開発プロセスの高度化・自動化の推進
* プロジェクトで得られた知見のドキュメント化・社内勉強会・RAG化
* 技術ブログ・カンファレンス登壇・OSS コントリビュート（希望者）
※インフラ専任SREが別に在籍しており、MLOps基盤のインフラ部分はSREと協業します。
MLエンジニアは「使いこなす・改善する・監視する」スタンスで、本来のMLドメインに
集中できる環境です。
■仕事の魅力
* 国内トップクラスのクライアントのAI基盤構築・本番運用に最前線で関われる
* NVIDIA Inception採択により、最新GPU環境・DLI研修など、AI開発に特化したリソースを活用できる
* SREのエキスパートとの協働で「MLOpsを分かるMLエンジニア」「推論サービスの信頼性を語れるMLエンジニア」という市場希少なポジションを確立できる
* モデルを「作って終わり」ではなく、本番環境での運用・監視・改善サイクル全体に関与できる
* 伴走型コンサルティングにより、クライアントの内製化・競争力強化に直接貢献できる
（SIer・SESとは異なるスタイル）
* AI駆動開発ツール（Claude・Cursor・Devin・Gemini等）を積極活用する開発文化
* エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気
■活躍イメージ
* 入社後半年～1年：
顧客のAI案件に参画し、モデル開発～本番デプロイ～監視・運用の一連のサイクルを担える状態。 SREチームとの連携も自走できる。
* 1～2年以降：
ML×SRE視点を持つアーキテクトとして、顧客から直接指名される存在に。
AI基盤の設計・MLOpsパイプラインの構築をリードし、組織目標（ナレッジ共有・AI活用推進）への貢献も期待。
SREドメインで国内トップクラスの実績を築いた当社は、データ基盤やDBREを経て、生成AI・機械学習モデルの開発・運用支援を本格化するフェーズに至りました。 直近、NVIDIA Inception プログラムに採択され、最新GPUハードウェア・CUDA環境へのアクセス、Deep Learning Institute（DLI）研修など、AI開発に特化した豊富な特典を獲得しています。
現在、大手クライアントを中心に、Google Cloud Gemini / Vertex AI・AI Platformを 活用した生成AI導入支援・機械学習モデルの本番運用支援が急増しています。 モデルを「作る」だけでなく「本番環境で動かし続ける」MLOps視点を持つエンジニアを募集します。
■仕事内容
* モデル開発・実装
* NeMoを用いたLLM・画像／音声モデルのファインチューニング・カスタマイズ
（LoRA・RAG・RLHFなど）
* NIM での推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化
* Python／PyTorch を中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進
* 論文・Kaggle上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装
* 本番運用・MLOps
* Kubeflow・Vertex AI・MLflowなどを活用したMLパイプライン構築・自動化・継続的デプロイ
* 本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習トリガーの設計・運用モデルの推論品質・レイテンシ・コストのモニタリング基盤構築
（Prometheus・Grafana・OpenTelemetry との連携）
* SREチームと連携したMLシステムの信頼性・可用性向上
（SLI/SLO定義、インシデント対応）
* 改善サイクル・ナレッジ共有
* 生成AIを活用した開発プロセスの高度化・自動化の推進
* プロジェクトで得られた知見のドキュメント化・社内勉強会・RAG化
* 技術ブログ・カンファレンス登壇・OSS コントリビュート（希望者）
※インフラ専任SREが別に在籍しており、MLOps基盤のインフラ部分はSREと協業します。
MLエンジニアは「使いこなす・改善する・監視する」スタンスで、本来のMLドメインに
集中できる環境です。
■仕事の魅力
* 国内トップクラスのクライアントのAI基盤構築・本番運用に最前線で関われる
* NVIDIA Inception採択により、最新GPU環境・DLI研修など、AI開発に特化したリソースを活用できる
* SREのエキスパートとの協働で「MLOpsを分かるMLエンジニア」「推論サービスの信頼性を語れるMLエンジニア」という市場希少なポジションを確立できる
* モデルを「作って終わり」ではなく、本番環境での運用・監視・改善サイクル全体に関与できる
* 伴走型コンサルティングにより、クライアントの内製化・競争力強化に直接貢献できる
（SIer・SESとは異なるスタイル）
* AI駆動開発ツール（Claude・Cursor・Devin・Gemini等）を積極活用する開発文化
* エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気
■活躍イメージ
* 入社後半年～1年：
顧客のAI案件に参画し、モデル開発～本番デプロイ～監視・運用の一連のサイクルを担える状態。 SREチームとの連携も自走できる。
* 1～2年以降：
ML×SRE視点を持つアーキテクトとして、顧客から直接指名される存在に。
AI基盤の設計・MLOpsパイプラインの構築をリードし、組織目標（ナレッジ共有・AI活用推進）への貢献も期待。
※本求人は、株式会社キッカケクリエイションによる職業紹介での求人ご紹介となります。
求める人物像
■必須条件
機械学習・深層学習に関する開発または研究の経験
* PyTorch・TensorFlow などの機械学習・深層学習フレームワークの実装経験
* Pythonでの実装経験（データ処理・モデル学習・API連携など）
■求める人物像
* モデル開発から本番運用・監視・改善サイクルまで一気通貫で関与し、自ら改善を推進できる方
* SREチームや顧客エンジニアと連携しながら、AI基盤を協働で構築・改善できる方
* MLOps・モデル監視・信頼性工学（SRE）に強い関心を持つ方
* [ミッション・ビジョン・バリュー](https://3-shake.com/about/)に共感頂ける方
■歓迎要件
* LLM・生成AIモデルのファインチューニング・推論最適化の経験
* CUDA／Triton 等 GPU プログラミングの経験
* Kubeflow／MLflow／Vertex AI などでのMLパイプライン構築・運用経験
* 本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習パイプラインの設計・運用経験
* Prometheus・Grafana・OpenTelemetry等を用いたMLシステムのモニタリング経験
* IaC（Terraform／Helm）＋ GitOps（Argo CD 等）の利用経験
* SRE・DevOpsの概念への理解・関心
* 英語での論文リーディング・技術コミュニケーション
機械学習・深層学習に関する開発または研究の経験
* PyTorch・TensorFlow などの機械学習・深層学習フレームワークの実装経験
* Pythonでの実装経験（データ処理・モデル学習・API連携など）
■求める人物像
* モデル開発から本番運用・監視・改善サイクルまで一気通貫で関与し、自ら改善を推進できる方
* SREチームや顧客エンジニアと連携しながら、AI基盤を協働で構築・改善できる方
* MLOps・モデル監視・信頼性工学（SRE）に強い関心を持つ方
* [ミッション・ビジョン・バリュー](https://3-shake.com/about/)に共感頂ける方
■歓迎要件
* LLM・生成AIモデルのファインチューニング・推論最適化の経験
* CUDA／Triton 等 GPU プログラミングの経験
* Kubeflow／MLflow／Vertex AI などでのMLパイプライン構築・運用経験
* 本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習パイプラインの設計・運用経験
* Prometheus・Grafana・OpenTelemetry等を用いたMLシステムのモニタリング経験
* IaC（Terraform／Helm）＋ GitOps（Argo CD 等）の利用経験
* SRE・DevOpsの概念への理解・関心
* 英語での論文リーディング・技術コミュニケーション
募集要項
| 職種 | AI・機械学習エンジニア |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務体系 | 専門業務型裁量労働制 |
| 就業時間 | 10:00～19:00 |
| 休日 | 完全週休二日制,有給休暇,年末年始休暇,夏季休暇 |
| 給与 | 年俸：7,500,000円 〜 15,000,000円 固定残業：なし ※ご経験・スキルを考慮して決定いたします。 ※裁量労働制での採用となる場合は裁量手当の支給あり - 給与例（年収 8,016,000円の場合） - 基本給 542,000円 - 裁量手当 126,000円 |
| 試用期間 | 試用期間：あり 期間：3ヶ月 条件：本採用時と同様 |
| リモートワーク制度 | ハイブリッドリモート |
| 通勤手当 | あり |
| 待遇・福利厚生 | 通勤手当 |
| 加入保険 | 健康保険あり・労災保険あり・厚生年金あり・雇用保険あり |
| 受動喫煙防止措置 | あり |
| 就業場所 | 東京都中央区銀座8丁目21番1号汐留浜離宮ビル7F |
| 勤務先名 | 株式会社スリーシェイク |
| 勤務先本社所在地 | 東京都中央区銀座8丁目21番1号住友不動産汐留浜離宮ビル 7F |
| 勤務先ウェブサイトURL | https://3-shake.com/ |
| 勤務先従業員数 | 173 |
| 応募書類等 | 履歴書、職務経歴書 |
紹介会社情報
| 企業名 | 株式会社キッカケクリエイション |
|---|---|
| 業種 | 人材派遣・人材紹介 |
| 代表者名 | 川島 我生斗 |
| 所在地 | 東京都渋谷区桜丘町22番14号 N.E.Sビル N棟３階 |
| 事業内容 | 有料職業紹介・派遣事業 有料職業紹介許可番号：13-ユ-312698 労働者派遣許可番号：派13-316232 |
| 電話番号 | 090-8226-6875 |