研究開発部門 プラットフォームエンジニア

• システムエンジニア

研究開発部Architectグループは、DevOps/MLOpsエンジニアチームが二つ、プラットフォームエンジニアチームが一つ、データエンジニアチームが一つの計四つで構成されています。

<組織ミッション>
当社の研究開発部門は、当社サービスの新機能や基幹システムに組み込まれるような研究を日々行っています。既存事業だけでなく、Bill Oneをはじめとした新規事業の立ち上げやコアエンジンの開発にも携わる非常に重要な役割を担っています。

<サービスについて>
営業DXサービス、インボイス管理サービス、名刺アプリ「Eight」、契約データベース「Contract One」など多岐なサービスに関わります。

<業務内容>
このポジションでは、プラットフォームの側面から研究開発部の成果を最大化させます。
研究員が機械学習を含むシステムを迅速かつ継続的に構築できるように支援し、研究開発部のサービスの品質・可用性・セキュリティー・オブザーバビリティーを担保します。

▼業務内容の例
・ビルドからテスト、デプロイ、運用まで、研究員が関わるソフトウェア開発サイクル全体をサポートする基盤とツールの設計、開発、運用を行う。
・R&Dのアプリケーション実行基盤“Circuit”の設計、開発、運用を行う。
・基盤のセキュリティと信頼性を向上させる。
・実験管理やGPUインスタンスなどのMLを支えるシステムの運用を行う。
・日々の基盤運用を改善・自動化し、労力を削減する。
・研究員とコミュニケーションを取り、ニーズを理解し解決する。

▼多様なバックグラウンドや専門領域を持つ研究員がいる
自然言語処理、画像処理、データ解析、社会学的分析など多様な研究者が在籍。また、「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmasterの称号を保持する研究員も在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストとともに、開発に携わることができます。

▼R&D特有のシステムを支えるプラットフォームを作る
研究開発部では自然言語処理、画像処理、機械学習、データサイエンスを用いたシステムが稼働しています。支えるインフラは数テラバイトにおよぶ大規模なメモリを要するものやGPUを使用するものがあります。機械学習の実験管理や学習パイプライン、Feature Storeなどもあります。MLシステム特有の要件を支えるプラットフォームの構築に携わることができます。

<開発環境、使用するツールなど>
▼開発
利用言語:Python / Go
データベース:Cloud SQL, BigQuery
構成管理:Amazon EKS
運用・監視:Datadog
CI/CD : GitHub Actions, Argo CD, Argo Rollouts
MLワークフロー:gokart, Argo Workflows

▼管理
リポジトリ:GitHub

▼インフラ
インフラ:AWS、GCP
運用・監視:Datadog

(記入なし)

事業成長による人員体制強化のため
事業成長に伴い、プラットフォームエンジニアとして期待される役割を担うポジションの増員を検討しております。

・Python / Go 等のプログラミング言語のうち、一つ以上の言語での開発経験
・システムアーキテクチャ設計の経験
・本番環境でのコンテナ基盤(例:Kubernetes)の使用経験
・本番環境におけるクラウド(GCPまたはAWS)を使用した開発、運用経験
・GitやSlackなどのツールを利用したチーム開発経験

・セキュリティやモニタリングなどの非機能要件に関する開発経験
・Kubernetesクラスタの運用経験
・Terraformなどを利用したインフラ構築IaC化の経験
・Github Actionsなどを利用したCI/CD構築経験
・IstioなどのService Mesh運用経験
・Kubeflow Pipelines, SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines等を利用した機械学習ワークフロー開発運用経験
・機械学習の基礎知識、モデル開発、運用経験
・SRE組織における開発経験
・ビジネスレベルの英会話