スリーシェイクは「企業経営のインフラ（エンジニアリング）を支えるプラットフォーム」として、4つの事業を展開しています。 ◆SRE技術支援サービス事業 弊社の主力事業であり、SRE(Site Reliability Engineering)の導入・実践に向けた伴走型コンサルティングサービス。 金融、製造、小売、AI、メディアなど、技術力が求められる領域で、Google社の提唱するSREの考え方に基づき、クラウドネイティブな技術導入、開発/運用プロセスの支援をしています。 AWS, Google Cloud, Kubernetes, Observability, DBRE, MLOpsなどの最新技術の知見を集約。文化も含めた「インフラ」を整備し、企業のSRE内製化をゴールとして活動します。 「SREコンサルティング事業「Sreake」　https://sreake.com/」 ◆クラウド型データ連携プラットフォーム事業 クラウド型データ加工・連携プラットフォームです。 デジタル化に伴うデータ活用、業務自動化ニーズに向けて、データ活用/業務最適化の課題を非エンジニアでも使いこなせるノーコード基盤で解決します。 「データ連携プラットフォーム事業「Reckoner」　https://reckoner.io/」 ◆セキュリティ事業 複雑化するサイバー攻撃に対して事業者が抱えるセキュリティリスクを無くすために、簡単操作で高性能なセキュリティチェックが実現できるプラットフォームです。 「ワンクリックでできる脆弱性診断SaaS　「Securify」　https://www.securify.jp/」 ◆ フリーランスエンジニア人材紹介事業 「いいエンジニア」をあなたのチームに、をテーマとしたITフリーランスエンジニアの人材紹介エージェントです。 テックカンパニーであるスリーシェイクが エンジニア目線で案件や人材を分析することでミスマッチを防ぎ、双方にとって最適なマッチングとなるよう支援しています。 「フリーランスエンジニア人材紹介サービス「Relance」　https://relance.jp/」

私たちの事業や提供価値、カルチャーは下記のMission・Vision・Value（MVV）に基づいています。 - Mission インフラをシンプルにしてイノベーションが起こりやすい世界を作る - Vision 労苦〈Toil〉を無くすサービスを適正な価格で提供し続ける - Value エンジニアリングレイヤーに横たわる人、手法、ツールがサイロ化されて労苦が発生しているプロセスをシンプルにし、サービス機能開発に集中できるソリューション（SRE、DevSecOps、DataOps、HROps）を提供していきます。

◆スリーシェイクの3つの拠り所 １：オーナーシップ ２：技術負債から逃げない ３：サービスを作る主役 私達はモノづくり集団であるとともに、サービス、ビジネスを作り続けるエンジニアでありたいと考えています。 そのためには、攻めの技術を採用し、技術負債を定期的に解消し、事業に積極的に関わっていきます。 様々なTryを通じて、キャリアアップしていくだけでなく、共にサービスを創り上げていくことが可能です。 ◆組織強化について 弊社は、総額14億円の資金調達を終え、年170%成長を続け事業が急拡大し、テックがマネタイズする過程を最も体験できるフェーズに差し掛かりました。 責任は明確にしながらも、役割は柔軟にし、チーム全員で結果を連続して達成できる体制を目指し、再現性/専門性/効率性の高い組織に昇華していくことが課題です。 ビジネスとエンジニアが一緒に創り上げていく雰囲気が強く、型にハマらないスリーシェイクで挑戦したい方、ご連絡をお待ちしています！ ※受動喫煙対策：屋内完全禁煙

【業務内容】 スリーシェイクはSRE領域で国内トップクラスの実績を残してきました。 また直近、データ基盤(DWH、パイプライン、カタログ基盤)の構築・改善、いわゆるデータエンジニアの領域を主体としたDBREチームが立ち上がり活躍の場を広げてきました。 更に現在、Google Cloud Gemini / VertexAI、AI Plattformを用いた生成AI導入支援、機械学習支援が急増していることもあり、新たに経験豊富な機械学習エンジニアを募集します。 【具体的には】 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleの上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装 【仕事の魅力】 ・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる 　 ・スリーシェイクのサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴 　 ・クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援 　 ・内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献 ・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べる 　 ・SREを中心とした先端ITの知見を得られる環境 ・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: Python ・開発ツール: Jupyter Notebook ・その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion ・マシン: Mac Book Pro (14 inch) 【 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 ・機械学習/深層学習のツールまたはライブラリの使用経験 ・Pythonなどでの実装経験 【 歓迎要件】 ・コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学などの関連分野で修士号以上の学位 ・画像認識や自然言語処理などのDeep Learning分野における実装経験 ・強化学習の実装経験 ・GPGPUプログラミングの経験 ・MLOpsの経験 ・英語でのコミュニケーション能力 【 求める人物像】 ・新しい技術やアプローチを学ぶ意欲が高く、自ら率先して問題解決できる方 ・チームワークを重視し、関係者と円滑にコミュニケーションできる方 ・ミッション・ビジョン・バリューに共感頂ける方 ・インフラ領域やMLOpsに興味がある方