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Python MLOpsエンジニア｜需要予測・最適化システムの開発・運用・分析
求人サマリー
AWS SageMakerの運用経験、Pythonでの開発スキル、機械学習の基礎知識をお持ちの方を募集。大手Sierにて、需要予測・最適化エンジンの運用・保守をお任せします。業務はジョブ監視や障害対応などのMLOps領域から、エンジン改修の要件定義、実装まで多岐にわたります。データ分析や検証の経験を活かして活躍できる案件です。
この求人のおすすめポイント
- AWS SageMakerでのMLOps運用経験は市場価値の高いスキルです。
- 需要予測モデルの精度検証や改善を通じ、ビジネス貢献を実感できます。
- 大手Sierでの実績は、今後のキャリアで大きな強みとなるでしょう。
仕事内容
お客様先で下記作業をお願い致します。 【担当工程】 要件定義 , 構築/実装 , 保守 , 監視/運用 【業務内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈 ・分析と検証: 需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析 ・レビュー・QA対応: DP計画レビューへの参画、および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応 ・要件定義: 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義 2. エンジン開発・I/F改修 ・システム開発: アルゴリズム改修、およびPythonライブラリ等のアップデート対応 ・I/F最適化: DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正 ・環境整備: AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守 3. 運用監視・リカバリ（MLOps） ・ジョブ監視: パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認） ・障害対応: ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正） 【作業環境】 OS: Linux 言語: Python ミドルウェア: クラウド基盤(AWS)
必須スキル
・AWS SageMakerの運用経験 ・機械学習/MLの基礎知識（需要予測・最適化） ・Pythonによるプログラミング経験 ・データ分析・検証経験
勤務日数
週5日
勤務時間
9:00〜17:30（休憩60分）
残業:あり 0～20時間／月
就業開始時期
即日
契約期間
長期(3ヶ月以上)
勤務形態
常駐
担当のコメント
・プライム上場企業！ ・自社パッケージソフト多数！ 残業20時間未満 大手・有名企業 当社スタッフ活躍中
IT派遣ボードからのアドバイス
AWS SageMakerの運用経験を活かし、市場価値の高いMLOpsの専門性を高めませんか。この案件では、需要予測モデルのジョブ監視や障害対応だけでなく、精度検証や改善の要件定義まで踏み込めます。技術がビジネスに直結する手応えを感じられるでしょう。大手Sierでの実績は、あなたのキャリアを次のステージへ引き上げる貴重な経験になります。
企業名
サンプル企業名株式会社
サービス/プロジェクト名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
詳細スケジュール/リリース時期は面談時にお伝えします
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現場責任者の雰囲気
現場責任者の雰囲気は面談時にお伝えします。
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開発体制の詳細
サンプル: エンジニア8名（バックエンド4名、フロントエンド3名、QA1名）
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