【フルリモート／生成AI・機械学習】NVIDIA Inception 採択。 SRE×MLOpsで「作って終わり」にしない、本番AI基盤を支えるMLエンジニア募集！！
募集概要
# 募集背景
SREドメインで国内トップクラスの実績を築いた当社は、データ基盤やDBREを経て、生成AI・機械学習モデルの開発・運用支援を本格化するフェーズに至りました。 直近、NVIDIA Inception プログラムに採択され、最新GPUハードウェア・CUDA環境へのアクセス、Deep Learning Institute（DLI）研修など、AI開発に特化した豊富な特典を獲得しています。
現在、大手クライアントを中心に、Google Cloud Gemini / Vertex AI・AI Platformを 活用した生成AI導入支援・機械学習モデルの本番運用支援が急増しています。 モデルを「作る」だけでなく「本番環境で動かし続ける」MLOps視点を持つエンジニアを募集します。
▶▶▶ [Sreake紹介スライド（事業内容、取り組み）](https://speakerdeck.com/3shake/3shake-sreake-deck)
# 仕事内容
* モデル開発・実装
* NeMoを用いたLLM・画像／音声モデルのファインチューニング・カスタマイズ
（LoRA・RAG・RLHFなど）
* NIM での推論マイクロサービス設計・実装・パフォーマンス最適化
* Python／PyTorch を中心としたモデル開発・評価・改良サイクルの推進
* 論文・Kaggle上位解法・OSS を調査し、プロダクトレベルで実装
* 本番運用・MLOps
* Kubeflow・Vertex AI・MLflowなどを活用したMLパイプライン構築・自動化・継続的デプロイ
* 本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習トリガーの設計・運用モデルの推論品質・レイテンシ・コストのモニタリング基盤構築
（Prometheus・Grafana・OpenTelemetry との連携）
* SREチームと連携したMLシステムの信頼性・可用性向上
（SLI/SLO定義、インシデント対応）
* 改善サイクル・ナレッジ共有
* 生成AIを活用した開発プロセスの高度化・自動化の推進
* プロジェクトで得られた知見のドキュメント化・社内勉強会・RAG化
* 技術ブログ・カンファレンス登壇・OSS コントリビュート（希望者）
※インフラ専任SREが別に在籍しており、MLOps基盤のインフラ部分はSREと協業します。
MLエンジニアは「使いこなす・改善する・監視する」スタンスで、本来のMLドメインに
集中できる環境です。
## 仕事の魅力
* 国内トップクラスのクライアントのAI基盤構築・本番運用に最前線で関われる
* NVIDIA Inception採択により、最新GPU環境・DLI研修など、AI開発に特化したリソースを活用できる
* SREのエキスパートとの協働で「MLOpsを分かるMLエンジニア」「推論サービスの信頼性を語れるMLエンジニア」という市場希少なポジションを確立できる
* モデルを「作って終わり」ではなく、本番環境での運用・監視・改善サイクル全体に関与できる
* 伴走型コンサルティングにより、クライアントの内製化・競争力強化に直接貢献できる
（SIer・SESとは異なるスタイル）
* AI駆動開発ツール（Claude・Cursor・Devin・Gemini等）を積極活用する開発文化
* エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気
### 開発環境
* パブリッククラウド: AWS, Google Cloud
* 開発言語: Go, Python, JavaScript, TypeScript など
* IaC: Terraform, Helm, Ansible など
* コンテナオーケストレーション: Kubernetes（GKE, EKS）
* サービスメッシュ: Istio
* バージョン管理 / CI/CD: GitHub, GitLab, GitHub Actions, Argo CD など
* モニタリング / オブザーバビリティ: Datadog, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Amazon CloudWatch, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Elastic Stack など
* インシデント管理: PagerDuty
* 生成AI: GitHub Copilot, Claude, Cursor, Devin, Gemini など
* その他: Jira, Slack, Notion
* マシン: MacBook Pro (14 inch) ※WindowsOS PCも選択可
※あくまで一例です。参画するプロジェクトによって異なる場合があります。
# 必須要件
* 機械学習・深層学習に関する開発または研究の経験
* PyTorch・TensorFlow などの機械学習・深層学習フレームワークの実装経験
* Pythonでの実装経験（データ処理・モデル学習・API連携など）
# 歓迎要件
* LLM・生成AIモデルのファインチューニング・推論最適化の経験
* CUDA／Triton 等 GPU プログラミングの経験
* Kubeflow／MLflow／Vertex AI などでのMLパイプライン構築・運用経験
* 本番モデルのパフォーマンス監視・ドリフト検知・再学習パイプラインの設計・運用経験
* Prometheus・Grafana・OpenTelemetry等を用いたMLシステムのモニタリング経験
* IaC（Terraform／Helm）＋ GitOps（Argo CD 等）の利用経験
* SRE・DevOpsの概念への理解・関心
* 英語での論文リーディング・技術コミュニケーション
# 求める人物像
* モデル開発から本番運用・監視・改善サイクルまで一気通貫で関与し、自ら改善を推進できる方
* SREチームや顧客エンジニアと連携しながら、AI基盤を協働で構築・改善できる方
* MLOps・モデル監視・信頼性工学（SRE）に強い関心を持つ方
* [ミッション・ビジョン・バリュー](https://3-shake.com/about/)に共感頂ける方
# 活躍イメージ
* 入社後半年〜1年：
顧客のAI案件に参画し、モデル開発〜本番デプロイ〜監視・運用の一連のサイクルを担える状態。 SREチームとの連携も自走できる。
* 1〜2年以降：
ML×SRE視点を持つアーキテクトとして、顧客から直接指名される存在に。
AI基盤の設計・MLOpsパイプラインの構築をリードし、組織目標（ナレッジ共有・AI活用推進）への貢献も期待。
# 会社紹介
株式会社スリーシェイクは、代表の吉田をはじめ、SREコンサルティングやデータ活用基盤など、ITインフラ領域の技術力に強みを持つメンバーを中心に構成されたテックカンパニーです。
現在、中長期視点での事業拡大に向けて、組織拡大の下地を作っております。
## ■ 社会の根幹となるようなサービスを出し続ける
私達スリーシェイクの社名の由来はネットワーク接続技術の基本である「3 way handshaking」。
インターネットの根幹を支えるこの技術のように、社会の根幹となるイノベーティブなプロダクトを連続的に生み出し、世界の進歩を加速させていきたい。
そんな想いで、事業やサービスの開発・改善に取り組んでいます。
## ■ 世の中になくてはならない企業になることを目指して
私たちは毎年2ケタ以上の成長を遂げていますが、現状に満足してはいません。
私たちの生活に欠かせない、社会の根幹となる新たなプロダクトを生み出すべく、日々構想しています。
世の中になくてはならない企業となるために、コツコツと成果を積み上げながらも、全力で挑戦していきます。
## ■ Googleテックパートナーに認定！ / 参入障壁の高い、高度なインフラ技術が強み
スリーシェイクは技術的に難しいインフラ技術のテンプレート化を実現したことにより、お客様ごとにカスタマイズを必要としない、汎用性の高いプロダクトを生み出すことに成功しています。
また、客先で必要となるミドルウェアやデータベースも社内で1から10まで内製することで、導入までのリードタイムを短縮し、低コストで柔軟なクラウド環境構築を叶えています。
その結果、Reckonerが日本で3番目となるGoogle社のテックパートナーに認定され、Googleからの販売支援も受けています。
### スリーシェイクをより詳しく知りたい方はこちら