LLMOpsエンジニア

事業内容

当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、深刻化する人手不足という経営課題を解決しながら、一人ひとりが好きな時に働き、人生の可能性を広げられる世界を目指し、スキマバイトアプリ「タイミー」を中心に事業を展開してきました。そして2018年のサービス開始から、タイミーは以下の規模まで成長しました。

・ワーカー数：1,470万人

・事業者数：250,000社

・事業所数：488,000拠点

※2026年7月末時点

そんな当社はいま、"第二創業期"を迎えています。既存のスポットワーク領域では、業界ごとに深く入り込み、企業にとっても働き手にとっても なくてはならないインフラ としてサービスを広げています。さらに2030年に向けて掲げる 「VISION2030 - 積み重ねた『信頼』が報われる社会をつくる」 のもと、「信頼」を可視化・循環させる、社会の新たなインフラの構築を進めています。スキマバイトを通じて蓄積してきた、働き手の勤務実績や評価といった他にはない独自の 「信頼データ」 を軸に、長期採用サポートサービスやタイミーキャリアプラス（正社員人材紹介）、Fintechをはじめとする新規事業を多数立ち上げています。

会社説明動画

https://corp.timee.co.jp/vision-2030/(https://corp.timee.co.jp/vision-2030/)

採用特設LP

https://corp.timee.co.jp/special-recruit/(https://corp.timee.co.jp/special-recruit/)

募集背景

タイミーは「働く」を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくるため、スキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国に展開し、急速に成長してきました。既存プロダクトの継続的な改善に加え、隣接領域・新規領域への展開も進めています。今後は、扱うユーザー体験、業務フロー、データ特性、リスクがさらに多様になっていきます。

不正検知、プロダクト体験の刷新、社内業務の改善では、LLM・AIエージェントが活用されています。

LLM・AIエージェントを継続的に活用するには、動くものをつくるだけでなく、出力品質の評価、個人情報や機密情報の取り扱い、応答時間・コストの管理、モデルやプロンプトの変更への対応が必要です。これらに各チームが個別に対応するのではなく、共通の基盤と運用の仕組みで支えていきたいと考えています。

MLOps Teamは、これまで培ってきたクラウド基盤や開発・運用の知見を活かし、LLM活用を支える基盤や、本番導入時の品質・安全性を確認する仕組みづくりを進めてきました。今後は、実際のユースケースで得た学びをもとに、モデル利用・評価・監視・変更管理などの共通化とセルフサービス化を進めていきます。

まだ標準が定まりきっていない領域だからこそ、すべてを先に共通化するのではなく、利用チームの課題やリスクに応じて、小さく検証しながら整備することを重視しています。

こうした基盤づくりを主導するシニアLLMOps/AgentOpsエンジニアを募集します。共通基盤の開発に加え、個別のLLMアプリケーション・AIエージェントが抱えるインフラ・運用上の課題にも向き合います。技術方針の検討から設計・実装、既存の利用への適用・移行、運用の定着までを担っていただきます。

▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください

・「タイミーMLOpsエンジニアが描く、LLM基盤の夢妄想」

https://tech.timee.co.jp/entry/timee-llm-platform-design-2025(https://tech.timee.co.jp/entry/timee-llm-platform-design-2025)

・「LLMアプリケーション向けProduction Readiness Checklistの作成」

https://tech.timee.co.jp/entry/2025/11/04/113000(https://tech.timee.co.jp/entry/2025/11/04/113000)

・「Dev Container Feature で実現する ML 開発環境のガードレール」

https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/26/120628(https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/26/120628)

・「Docker Hardened Images から学ぶ、ビルド定義の抽象度」

https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/26/120826(https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/26/120826)

・「Renovateの設定」

https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/22/112812(https://tech.timee.co.jp/entry/2026/05/22/112812)

・「MLOpsエンジニアがAI Security Conferenceに参加してきたレポート」

https://tech.timee.co.jp/entry/2026/01/28/134844(https://tech.timee.co.jp/entry/2026/01/28/134844)

業務内容

本ポジションのミッションは、LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させることです。

LLMは手軽に試せる一方、本番で使い続けるには、より複雑な課題への対応が必要です。本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。

個別のユースケースにおけるプロンプトやエージェント機能の設計・評価・改善は、主にプロダクトAI/MLエンジニアやソフトウェアエンジニアなどの利用チームが担います。本ポジションでは、これらのチームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

具体的な業務内容

• 検証した施策を、そのまま本番へつなげられる共通基盤の開発・運用
  • 複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携を支える基盤の設計・開発・運用
  • 利用チームが個別に調整せずに、新しいモデルや機能を試し、切り替えられる仕組みの整備 クラウド、コンテナ、CI/CD、IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備 **
• 安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり
  • 認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込み、標準の利用方法で安全にモデル・ツールを使える環境の整備
  • セキュリティ・法務・事業部門と連携した、個人情報・機密情報の取り扱い、AI利用ポリシー、ガードレールの整備
  • 利用量・コストの可視化と、用途に応じたモデル選択、キャッシュ、利用制限などによるコスト最適化
• 品質を確かめながら届け、改善し続けられる運用づくり
  • 利用チームと連携した評価データセット・評価方法の整備と、自動評価と人による確認を組み合わせた、リスクに応じた評価・レビューの仕組みづくり
  • プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻し、提供終了に伴う切り替えの仕組みづくり
  • 出力品質、応答時間、エラー率などを把握するログ・メトリクス・トレースと、フォールバック、アラート、Runbookの整備
• 利用チームとの協働と、標準化・セルフサービス化の推進
  • 個別のLLMアプリケーション・AIエージェントが抱えるインフラ・運用上の課題に対するアーキテクチャの設計・実装・改善
  • 個別案件で得た知見を、共通ライブラリ、テンプレート、チェックリスト、ドキュメント、自動化へ反映
  • 本番導入時に確認すべき品質・安全性・運用要件と、共通化する範囲・ユースケース側に残す責任の整理
  • 既存のモデル利用・評価・監視の仕組みの見直しと、共通基盤・標準パターンへの段階的な移行・定着

これらを一度にすべて整備するのではなく、既存の基盤・運用知見と利用チームの課題を踏まえ、優先順位をつけて進めます。共通化によって開発を進めやすくする一方、ユースケースごとに必要な柔軟性を残すことも大切にしています。

技術スタック(主要な部分の抜粋)

• クラウド
  • Google Cloud
• 開発言語
  • Python
• データ基盤
  • BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
• ML / LLM基盤
  • Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
• BIツール
  • Looker / Looker Studio
• IaC
  • Terraform
• 開発環境・ツール
  • Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

扱っているデータ

・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報

・マッチングに関する情報

・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ

・問い合わせに関するデータ

・営業活動情報のデータ

上記のようなデータを扱っております。

このポジションの魅力

• 基盤がLLM活用の広がりに左右するため、影響力が大きい
  • 不正検知からプロダクト体験、社内業務まで、LLM・AIエージェントの活用は領域を問わず広がっています。安全に使える基盤があるかどうかが、活用の広がりと成果を左右します。
• これまでの土台を活かし、標準をつくることができる
  • LLM活用を支える基盤や、本番導入時の品質・安全性を確認する仕組みはすでにあります。一方、業界全体でも標準は定まりきっていません。実際のユースケースをもとに、タイミーにおける標準を自ら設計できます。
• 変化し続けるモデルとエージェントに向き合うことができる
  • モデルは短期間で進化し、AIエージェントが扱う業務やツールも広がり続けています。変化を前提に、新しいモデルを素早く取り込みつつ、安全に使い続けられる基盤のあり方を考えられます。
• 技術からルールづくりまで、幅広く関わることができる
  • 共通基盤の開発に加え、個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのアーキテクチャ設計から実装・運用までを担います。セキュリティ・法務・事業部門と連携し、AI利用のルールづくりにも関われます。

インタビュー記事

(https://productpr.timee.co.jp/n/nbb4697d46c9c?magazine_key=m7cddc85ce764)

(https://productpr.timee.co.jp/n/n640fa2169211?magazine_key=m76879b08ba60)

(https://productpr.timee.co.jp/n/nf9971361770e)

採用要件

MUST

ハードスキル

• 機械学習の学習・評価・デプロイ・推論などを支える基盤の開発・本番運用経験
• クラウド・コンテナを用いたソフトウェアのチーム開発経験、およびCI/CD・IaCを用いた開発・運用の自動化経験
• 品質・性能の監視、障害対応・継続改善に関わり、可用性・セキュリティ・コストなどの要件を担当領域の実装・運用に反映した経験
• DSやプロダクトエンジニアなどの利用者と要件を整理し、必要に応じて関係者に相談・連携しながら、担当領域の設計・実装・運用改善を自律的に進めた経験

ソフトスキル

• 当社のミッション・バリューに共感し、業界・顧客への理解を技術的な判断に活かせる方
• 利用者の制約や困りごとを理解し、複数職種と建設的に協働できる方
• 個別対応で終わらせず、共通化・自動化や使いやすい開発環境づくりに取り組める方
• 未知の課題を小さく検証し、設計・運用の背景や学びをドキュメント・レビューを通じて共有できる方

WANT

以下のいずれかの経験を歓迎します。特定の製品・ツールの経験や、全領域の経験は求めません。

• 検索・推薦・ランキング・マッチングなどにおける、オンライン推論やリアルタイムデータ連携の開発・運用経験
• LLMOps・AIガバナンス/セキュリティの経験

職種 / 募集ポジション

LLMOpsエンジニア

雇用形態

正社員

給与

年収 8,000,000円 〜 11,000,000円

※上記年収には賞与（年2回）が含まれます

※個人の能力発揮によって賞与の金額は変動します。

※前職年収考慮いたします

※年2回の人事考課にて給与改定があります

勤務地

105-7135 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

株式会社タイミー 東京本社

※フルリモート勤務可

社内制度

＜従業員持株会＞

従業員が自社株を購入できる制度（※持株会への加入が必要）

＜ダブルタイミーデイ＞

社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ（上限有り）

＜書籍購入＞

業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入

＜セミナー費用補助＞

業務に必要なセミナー参加費を補助

＜部活動＞

趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助

＜チームビルディング＞

チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる

＜結婚祝い金＞

結婚した従業員に祝い金を支給

働き方

フルリモート勤務可

選考フロー

カジュアル面談

↓

書類選考

↓

一次面接(現場メンバー)

↓

二次面接(GM・部長面接)

↓

最終面接(CTO面接)

※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。

参考リンク

• Timee Tech Blog

https://tech.timee.co.jp/

会社情報

株式会社タイミー

代表者

小川 嶺

設立

2017年8月

従業員数

1599名（うち正社員1288名）［2026年10月時点］

本社所在地

東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

北海道支社所在地

北海道札幌市中央区北三条西4-1-4 D-LIFEPLACE札幌3階

東北支社所在地

宮城県仙台市宮城野区榴岡1丁目1-1 JRイーストゲートビル2F

北信越支社所在地

石川県金沢市広岡3-1-1 金沢パークビル 8階 リージャス金沢パークビルビジネスセンター

東海支社所在地

愛知県名古屋市中区丸の内1-9-16 丸の内Oneビルディング8階

関西支社所在地

大阪府大阪市北区曽根崎新地1-13-22 御堂筋フロントタワー1F

中四国支社所在地

広島県広島市中区紙屋町一丁目２番２７号 大同生命広島ビル 7階

九州支社所在地

福岡県福岡市中央区天神2-8-35 天神住友生命FJビジネスセンター 7階

参考記事

• Newspicks 代表インタビュー記事

https://youtu.be/4fL2hIYfxac?si=jlA4uvjD0hb_XiY5

https://youtu.be/sTCQT2MwD6M?si=F-Nj3O-AUSvxCZWQ

• タイミーは日本の「はたらく」をどう変えるのか AI時代に必要な「信頼」という財産（日経ビジネス電子版 Special）

https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/26/timee0220/

• 日本の働き方を変えたタイミーは、次に何を変えるのか｜小川嶺代表が語る"第2章"（日興フロッギー）

https://note.com/froggy_smbcnikko/n/nf459bac56bbe

• スポットワーク研究所｜社会課題に真正面から向き合うタイミーの調査・事例メディア

https://spotwork.timee.co.jp/

健全で公正な採用・選考活動に関する取り組みについて

安心して選考にご参加いただくために

株式会社タイミーは、求職者等の皆様が安心して就職活動・採用選考に臨めるよう、「求職者等対応ルール」を定め、社内に周知して遵守しています。

取り組みの詳細はこちらをご確認ください。

［健全で公正な採用・選考活動に関する取り組み］

https://corp.timee.co.jp/recruit/fair-recruitment