具体的な業務内容
アプリケーション開発チームや機械学習モデル構築チームと協業し、機械学習、データサイエンスの技術成果をプロダクトへ継続的に提供するためのバックエンド基盤の構築、保守、運用を行います。
■機械学習をシステムで利用するためのAPIやBatch基盤構築、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築■本番環境での監視、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■同期/非同期基盤上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用■推論・学習プラットフォームのインフラコストの最適化■機械学習モデル構築の担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化