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RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・構築・運用\nZenML を用いたエンドツーエンドの ML パイプライン開発・自動化\n・インフラ・CI/CD構築\nDocker コンテナ化および Dockerfile／Docker Compose の設計・運用\nGitHub Actions を活用した CI/CD パイプラインの構築・最適化\n・モデルデプロイ・運用基盤\nAWS（SageMaker、ECR、S3 など）へのモデルデプロイメントおよび運用管理\nHugging Face Hub／Comet ML／Opik ／Weights & Biases等を用いたモデル管理・実験トラッキングシステムの構築\nMongoDB／Qdrant を活用したデータストレージおよびベクトル検索基盤の設計・運用\n・AIサービス運用改善\n推論サーバー／API の運用\nモニタリング設計、ログ収集、アラート設定などを通じた運用改善と SLA 向上\n※ 業務範囲が広いので、必要に応じて役割を切り出すことも検討しています。\n※ 必要に応じて上記のツールを変更することも検討しています。\nPreferred Experiences\n・モデルサービング＆推論基盤\nSeldon Core, KServe, BentoML などを使ったスケーラブルなモデルサービング環境構築経験\nGPU／TPU クラスタ管理や autoscaling 設計の知見\n・特徴量ストア＆データパイプライン\n特徴量管理システムの導入・運用経験\n大規模データ処理パイプライン構築経験\n・品質保証＆可観測性\nML モデルのドリフト検知（Evidently, WhyLabs 等）やデータ品質監視システムの構築経験\n・コスト最適化＆セキュリティ\nクラウドコスト分析・最適化（AWS Cost Explorer等）の実務経験\nモデル／データパイプラインのセキュリティ基準（IAM, VPC, KMS）設計・運用経験\n・ガバナンス＆コンプライアンス\nMLOps ガバナンス（データプライバシー、バイアス検証、モデルバージョニング）体制の整備経験\n個人情報保護法／GDPR 等プライバシー法規制対応の知見\n・先進的フレームワーク・ツール\nRay, Dask, NVIDIA Triton などを使った分散推論・分散学習環境の構築経験\nWe are looking for\n・Godotのビジョンに共感しており、会社を成長させることに対する強い当事者意識、事業を成長させることへの責任感、チームに対する貢献に強い意識があること\n・スタートアップにおける環境変化に適応でき、自分のやるべきことを再設定して業務を遂行できること\n・新たな技術に対する学習意欲があること\n・行動科学に関する興味があること\nWorking Conditions\nSalary\n年棒600万円〜1200万円（経験に応じて）\nLocation\n原則リモートですが、月1の出社デーを設けています。\n・起業プラザひょうご内（兵庫県神戸市）\n・KIMEC（兵庫県神戸市）\n・axle御茶ノ水（東京都千代田区）\nJob Type\n正社員\nWork hours\n9：00～18：00\n※フレックスタイム制（コアタイム：10:00～15：00）、標準労働時間：8時間／日\nProbation 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