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MLOps エンジニア | 株式会社ZOZOテクノロジーズ

ZOZOテクノロジーズ(英語表記 : ZOZO Technologies, Inc.)は、ZOZOグループに所属するエンジニア・デザイナー・アナリストなど制作に携わる全ての技術者を集結させたZOZOグループのサービス運用・技術開発部門となる企業です。

また、ZOZOテクノロジーズの研究部門として「ZOZO研究所」を運営しています。同部門は、イノベーション領域を専門とし、ミッションである「ファッションを数値化する」ために研究を進めています。

VISION
世界中をカッコよく、世界中に笑顔を。

MISSION
70億人のファッションを技術の力で変えていく

VALUES
Change / Commit / Collaborate

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)機能を世に出すために必要となる、モデル作成以外の全てのエンジニアリングを担当し、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にしていくチームです。
特に、プロトタイプからプロダクションレベルへの引き上げフェーズにおいて成果を発揮することがミッションです。

SRE(Site Reliability Engineering)スキルと機械学習のバックグラウンドを持ち、アカデミックなチームとうまく協力できることが必要です。

■職種について
SREチームはZOZOのプロダクト基盤の構築と運用を担う重要なポジションです。

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」など主にクラウドインフラ基盤の構築・運用とでサービスを支える必要があります。

そのため、システムの改善や提案などエンジニアドリブンで主体的に取り組む事が期待されます。

■現状の課題と実現したいこと
ZOZOテクノロジーズは「70億人のファッションを技術の力で変えていく」をミッションとし、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ています。

MLOpsチームでは、特にAI技術の力で70億人のファッションを変えていくことに貢献します。ZOZOTOWNやWEARに新しいAI機能を素早くリリースするためのML基盤を設計・構築します。

業務内容

■具体的な業務例
ZOZOグループの機械学習案件の基盤整備を進めていただきます。
・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

・クラウド
GCP

・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

・ワークフロー
Kubeflow / 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

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、一つ以上の言語でコードを書けること
・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
・機械学習の知識
・機械学習モデルの開発/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
・機械学習基盤の開発/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
・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経験、負荷対策を行った経験
・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
・MLに興味があり、コードの書けるインフラエンジニアの方
・インフラ基盤整備に興味のあるMLエンジニアの方

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(グループ本社)]
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

[東京オフィス]
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)

[福岡オフィス]
福岡県福岡市中央区 天神121ビル7F
地下鉄空港線「天神駅」から徒歩5分
※事業所および入居ビル内、敷地に喫煙エリアはございません

[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 ※繁忙換算により前後する

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)
・諸手当:住宅通勤手当(5万円)、家族手当

・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、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、テレワーク制度あり、ベビーシッター利用補助制度あり

※詳細はこちら
https://tech.zozo.com/recruit/faq/

応募書類

■履歴書
■職務経歴書
■課題(ZOZOテクノロジーズに入社して実現したいこと、400字以上)

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

職種 / 募集ポジション MLOps エンジニア
雇用形態 正社員
給与
応相談
勤務地
  • 263-0023  千葉県千葉市稲毛区緑町1-15-16
    地図で確認
  • 102-0094  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
    地図で確認
  • 810-0001  福岡県福岡市中央区天神1-3-38天神121ビル7F
    地図で確認
  • 880-0805  宮崎県宮崎市橘通東4-8-1カリーノ宮崎7階
    地図で確認
 
会社情報
会社名 株式会社ZOZOテクノロジーズ
代表取締役社長
久保田 竜弥
代表取締役CINO
金山 裕樹
資本金
2億8000万円(2018年4月1日時点)
西千葉オフィス(グループ本社)
〒263-0023 
千葉県千葉市稲毛区緑町1-15-16
東京オフィス
〒102-0094 
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22F
福岡オフィス
〒810-0001 
福岡県福岡市中央区天神1−3−38 天神121ビル7階
宮崎オフィス
〒880-0805 
宮崎県宮崎市橘通東4丁目8番1号 カリーノ宮崎7階
従業員
405名
事業内容
ZOZOグループのサービス開発、新規事業の創出、ZOZO研究所を中心としたR&D
中途採用比率
正規雇用労働者の中途採用比率(2021年4月16日時点)		
2018年度(2018年4月~2019年3月末) 94%		
2019年度(2019年4月~2020年3月末) 81%		
2020年度(2020年4月~2021年3月末) 72%