MLOps エンジニア

株式会社ZOZO（英文社名：ZOZO, Inc.）は、ファッションEC「ZOZOTOWN」、ファッションコーディネートアプリ「WEAR」などの各種サービスの企画・開発・運営や、「ZOZOFIT」、「ZOZOMAT」、「ZOZOGLASS」などの計測テクノロジーの開発・活用をおこなっています。また、カスタマーサポート、物流拠点「ZOZOBASE」を運営している企業です。

企業理念
世界中をカッコよく、世界中に笑顔を。

世界中の人々がファッションを心から楽しむことができるように、
少しずつファッションで世界中に笑顔を届けていきます。

期待すること（責任/権限）

■チームについて
MLOpsチームでは、ML（Machine Learning）を活用したプロダクトを世に送り出すために必要となる、モデル開発以外のすべてのエンジニアリングを担当します。

ZOZOTOWN・WEARが抱えている課題に対して、MLを使ったソリューションの提案から、モデルのAPI開発やインフラ構築まで幅広い役割を担います。モデル開発を担当するMLエンジニアが優れたモデルを作ることに注力できるようサポートし、MLを使ったPoCプロジェクトでプロトタイプアプリケーションの開発を行います。
そして、さらに堅牢性や拡張性を考慮しながらそれらをプロダクションレベルまで昇華させつつ、安定的に運用しながらMLの付加価値をユーザーに届けることがミッションです。

■職種について
ZOZOTOWN・WEARの「探す」「買う」「届ける」「着こなす」の裏側にあるMLアプリケーションの開発・運用を支えていくポジションです。

MLエンジニアの研究を効率的に行うための実験環境の構築、コンピューティング処理の高速化、プロトタイプ開発などを行いながら、信頼性の高いサービスを提供できるように「自動化」「可用性」「セキュリティ」「パフォーマンス」「耐障害性」などを意識したクラウドインフラ基盤の構築・運用を行います。

チーム内外との連携も多く、システムを安定稼働させるための技術力だけではなく、様々な場面で起こる課題に対する高度な問題解決能力、業務遂行のためのコミュニケーション能力も必要とされます。

■現状の課題と実現したいこと
ZOZOグループが保有するビッグデータの活用および、ZOZOMAT/ZOZOSUITをはじめとした技術革新の加速により、ZOZOTOWNやWEARなど既存事業の拡大とテクノロジードリブンな新規事業の創造を行うことが求められる中、MLOpsチームでは特にデータやAIの力で事業に貢献します。

ZOZOTOWNやWEARに対して、MLを活用した新しい機能を継続的に素早くリリースするためには、土台となるML基盤が重要であり、MLOpsチームではML基盤の設計・構築を推進しています。様々なMLのプロダクトに対して、一貫して安定したサービスの提供を目指します。

業務内容

■具体的な業務例
MLエンジニアの研究サポートおよび研究結果をZOZOTOWNやWEARに組み込むためのエンジニアリング全般、加えてML案件の基盤整備を行っていただきます。

・MLアプリケーションPoCのプロトタイプ開発
・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装
・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化
・サービス監視設計/運用
・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装

■利用技術
・開発言語
Python / Java / Go / Bash

・GCP
BigQuery / Google Kubernetes Engine（GKE） / Google App Engine（GAE） / Vertex AI

・機械学習ライブラリ
PyTorch / TensorFlow など

・コンテナ技術
Docker / Kubernetes

・構成管理
Terraform

・CI/CD
GitHub Actions

・監視
Datadog / Cloud Monitoring / Sentry / PagerDuty

・ワークフロー
Kubeflow（Vertex Pipelines）/ Airflow（Cloud Composer）

■参考記事

ZOZOTOWNのおすすめ順を支える検索パーソナライズ基盤

ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤

KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題

類似アイテム検索機能についてGoogle Cloud Next '19 in Tokyoで技術発表をしました

『ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤』を支えるKubeflow実験基盤の構築と改善

近似最近傍探索Indexを作るワークフロー

Vertex Pipelines触ってみた

ZOZOTOWNにおける画像検索の運用・改善について

必要条件

■必須条件
・Python / Java / Scala / Go / Ruby /C / C++ 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
・AWS / Azure / GCPいずれかのクラウドを利用したインフラ/サービス運用経験

■歓迎条件
・機械学習の基礎知識/モデル開発/運用経験
・TensorFlow Servingなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験
・Webアプリケーションの開発/運用経験
・データエンジニアリングの経験
・SRE（Site Reliability Engineering）の経験
・Linuxサーバーの運用経験
・Kubernetesクラスタの運用経験
・IstioなどのService Mesh運用経験
・GCPを利用したインフラ/サービス構築や運用経験
・Airflow、Kubeflowなどのワークフローツールを使った機械学習向けバッチ開発/運用経験
・Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験
・CircleCI/GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験
・スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計、負荷対策の経験
・自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験

労働条件

■雇用形態
正社員

■試用期間
3ヶ月
※待遇の変更なし

■勤務地
国内にあるご自宅、もしくは下記拠点での勤務になります。

[西千葉オフィス（本社）]
千葉県千葉市稲毛区緑町1-15-16
※喫煙エリアがございます

[紀尾井町オフィス]
東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー
※喫煙エリアはございません（入居テナントビル内には喫煙エリアあり）

[宮崎オフィス]
宮崎県宮崎市橘通東4丁目8番1号 カリーノ宮崎7階
JR宮崎駅 徒歩10分
※喫煙エリアはございません（入居テナントビル内には喫煙エリアあり）

※会社イベント時、業務都合等により、会社が指定した場所に出社していただく場合がございますのでご了承ください。

■勤務時間
フルフレックス制（※フレキシブルタイム8：00～19：00実働8時間）
※フレキシブルタイムとは会社が推奨している就労時間帯です

■時間外労働
あり／全社平均19時間　※繁忙閑散により前後する

待遇 / 福利厚生

■休日休暇
土日・祝日、育休、夏季・冬季、慶弔など

■給与
・応相談（保有されるスキル経験・能力により優遇、相談の上で決定）

・年収例
①約5,588,000円　（スタッフ職）
内訳：基本給20万円、職能給、住宅通勤手当5万円、時間外手当（平均残業時間20時間）、賞与支給80万円の場合
※残業は部署や時期に応じて変動します
※賞与支給額は業績に応じて変動します

②約7,832,000円　（上位職）
内訳：基本給20万円、職能給、住宅通勤手当5万円、時間外手当（平均残業時間20時間）、賞与支給80万円の場合
※残業は部署や時期に応じて変動します
※賞与支給額は業績に応じて変動します

③約12,320,000円　（上位職）
内訳：基本給20万円、職能給、住宅通勤手当5万円、賞与支給80万円の場合
※賞与支給額は業績に応じて変動します

■福利厚生
社会保険（健康保険/厚生年金保険/雇用保険/労災保険）完備、健康診断（年1回）、人事考課面談（年2回）、賞与あり、退職金制度あり、交通費実費支給（上限15万円/月）、住宅リモート手当（5万円/月）、日々進歩手当、家族手当、慶弔見舞金、従業員割引、時短勤務制度、産前産後休暇、育児休暇、服装・髪型自由、社内イベントあり

※詳細はこちら
https://corp.zozo.com/recruit/welfare/

応募書類

■履歴書
■職務経歴書
■課題（ZOZOに入社して実現したいこと）

選考フロー

書類選考
↓
面接（複数回）
※現在はオンラインで実施しています
↓
内定