ML Ops Engineer, AI Platform

Company Overview:
真剣にパートナーを見つけたいと考えている方に向けた恋活・婚活マッチングアプリ　「Pairsペアーズ」の企画から運営までを行なっています。2012年に日本でサービスを開始し、2013年に台湾版、2025年に韓国版をリリースしました。累計登録数は2,700万(※2026年4月時点)を超え、多くの方にご利用いただいています。また、これまでにのべ90万人以上の方がPairsを通じて、かけがえのないお相手を出会っています。

Job Summary:
AI Team は、ペアーズの安心・安全Trust & Safetyを守るモデレーションや、推薦など、AI を活用したプロダクトを開発・運用するチームです。テキスト・画像の審査、違反報告の判定、不正検知などを担う LLM / 機械学習アプリケーションを、Kubernetes を中心とした AWS / Google Cloud 上の基盤で動かしています。

本ポジションの MLOps Engineer は、AI Team の一員として各 AI プロダクトのチームに入り込みEmbedded SRE に近い働き方です、プロダクトの信頼性と開発スピードの両立に責任を持ちます。Kubernetes クラスタ本体、クラスタ上の共通コンポーネント、オンライン推論 API・非同期ワーカー・バッチ・継続学習パイプラインまでを、一貫したオーナーシップを持って担当します。SRE・セキュリティ・プライバシーの各チームやプロダクトチームと連携しながら、AI プロダクトを支える基盤を整えていきます。

モデルの研究開発そのものではなく、「AI プロダクトを本番で安定して動かし続け、速く安全に改善できる状態をつくる」ことが主なミッションです。コーディングエージェントや AI エージェントを積極的に活用し、運用のトイルを仕組みによって減らしていくことも期待しています。あわせて、作業や実装で得た知見をドキュメント・lint・テストといった形で AI エージェント向けのハーネスに還元し、人とエージェントがともに安全に速く開発できる環境を育てていくことを期待しています。

• 商用アプリケーションの実装・リリース・運用の実務経験3年以上
• 本番アプリケーションの開発経験パッケージ管理、型チェック、テストを含む
• 本番環境で使うコンテナイメージの作成・運用経験Dockerfile の作成、ミドルウェアの導入など
• Kubernetes 上でのアプリケーションの本番運用経験
• AWS または Google Cloud のいずれかを深く理解し、本番環境のインフラを構築・運用した経験
• メトリクス・ログ・トレースなどを用いた障害対応や、システム改善の経験
• 冪等性やリトライを考慮したバッチ・非同期処理の設計・運用経験
• コーディングエージェントを用いた開発経験と、AI 活用への高い意欲
• 自分が書いたコードが実行環境でどう動くかを理解し、障害に正面から向き合って、自ら手を動かして解決できること
• 基盤をつくること自体を目的にせず、プロダクトやビジネスへの価値を起点に優先順位をつけられること
• 技術的な理想と現実の折り合いをつけ、関係者と合意しながら物事を前に進められること
• 語学力: 日本語ビジネスレベル以上、英語日常会話レベル以上

• 機械学習モデルの学習パイプライン、または推論サービスの本番運用経験
• LLMAmazon Bedrock 上の Claude、Gemini などを組み込んだアプリケーションの開発・運用経験、またはモデル移行の経験
• Kubernetes クラスタのバージョンアップや、Argo CD / Helm / Kustomize を用いた GitOps の運用経験
• Argo Workflows や Airflow などのワークフローエンジンの運用経験
• SLI / SLO の設計・導入や、Datadog などを用いた可観測性の改善をリードした経験
• Terraform などを用いた IaC の経験
• 依存関係の更新やセキュリティパッチ適用の自動化Renovate、Dependabot などを導入・運用した経験
• ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティ対策依存関係やコンテナイメージの脆弱性管理、ビルド・リリース経路の保護などや、クラウドの権限設計に取り組んだ経験
• 個人情報を含むデータを、保持期間や利用目的のルールに沿って扱う仕組みを設計・運用した経験
• GitHub Actions などを用いた CI / CD やリリースエンジニアリングの改善経験
• AI エージェントを用いた運用の自動化障害調査の支援、トイルの削減などを実践した経験
• AI エージェント向けの指示書AGENTS.md などや lint・テストを整備し、エージェントの作業品質を継続的に高めた経験
• Amazon SageMaker や Gemini Enterprise Agent Platform旧 Vertex AIなどの ML プラットフォームの利用・運用経験
• BigQuery や Amazon Athena などを使ったデータパイプラインの構築・運用経験
• OPA Gatekeeper や Conftest などを用いた Policy as Code の経験
• 新しい技術を自ら学び、担当領域を限定せずに幅広く手を動かしてきた経験

#Eureka

#LI-AW2