■「ZOZOTOWN」ファッションEC ZOZOTOWN：https://zozo.jp/ ZOZOTOWN PayPayモール店：https://paypaymall.yahoo.co.jp/store/zozo/top/ ■「WEAR by ZOZO」日本最大級のファッションコーディネートアプリ WEAR by ZOZO：https://wear.jp/ ■「MS事業」ZOZOSUITで得た体型データを活用し、あなたサイズのアイテムを販売 マルチサイズ：https://zozo.jp/multisize/ ZOZOMAT：https://zozo.jp/zozomat/ ZOZOGLASS：https://zozo.jp/zozoglass/ ■「ZOZOUSED」ブランド古着のファッションゾーン ZOZOUSED：https://zozo.jp/zozoused/ ■「Fulfillment by ZOZO」ZOZOTOWN出店企業の自社ECのフルフィルメント支援サービス Fulfillment by ZOZO：https://fbz.zozo.com/

当社は、「インターネットで服は売れない」と言われていた時代に、「ネットで服を買う」という新しい価値を生み出しました。 ファッションを買うだけの場所でも、売るだけの場所でもない、ファッションを楽しむすべての人に寄り添う唯一無二の存在となり、誰もが笑顔であり続ける未来をつくっていきたいという想いがあります。 企業理念「世界中をカッコよく、世界中に笑顔を。」の実現に向けて、日々トライ＆エラーを繰り返しながら前進し、ファッションとテクノロジーの力をかけ合わせた「ソウゾウのナナメウエ」をいくやり方で時代の先端を走り続けていきます。

2018年に創業20周年を迎え、新たに「楽しく働く（Enjoy Work）」という行動指針を掲げました。 大切な人生の大半の時間を、私たちは働くことに使います。 せっかく自分の時間を費やすのであれば、その時間は楽しい方がいいはず。 時に辛い仕事があったり、楽しめない状況があったとしても、 私たちは、全てひっくるめて楽しく働ける会社でありたいと思っています。 そのために大切なのは、一人ひとりが「どうしたら楽しく働けるか」を考え、実践すること。 そうすることで全員が楽しく働く、そんな企業を目指していきます。 そして、私たちが楽しく働くことで生み出されるモノが、応援し支えてくださるすべての皆様の幸せにつながると信じています。 ■「楽しく働く（Enjoy Work）」ための仕組み 1.働きやすい環境 ・フルフレックス：コアタイムなし ・テレワーク：家やカフェ、コワーキングスペースなどからも業務可能 ・選べるPC：Mac / Windows 2.豊富な成長支援制度 ・社内勉強会（Ruby/Docker/AWSなど 多ジャンル） ・社内技術共有会（iOS/Android/フロントエンド/SRE） ・社外勉強会 ・書籍購入補助 ・国内外のカンファレンス参加費全額負担 / スポンサー支援(WWDC,Google I/Oなど) ・Slack上の技術情報用オープンチャンネル ・Qiitaやテックブログ、登壇での情報発信の支援 ・技術顧問制度 Ruby / Scala(DDD) / iOSなど　 3.評価制度 ・評価方法：等級定義 / ZOZOらしさ / 個人目標 にて総合評価 ・評価タイミング：1年に2回

■チームについて MLOpsチームでは、ML（Machine Learning）を活用したプロダクトを世に送り出すために必要となる、モデル開発以外のすべてのエンジニアリングを担当します。 ZOZOTOWN・WEARが抱えている課題に対して、MLを使ったソリューションの提案から、モデルのAPI開発やインフラ構築まで幅広い役割を担います。モデル開発を担当するMLエンジニアが優れたモデルを作ることに注力できるようサポートし、MLを使ったPoCプロジェクトでプロトタイプアプリケーションの開発を行います。 そして、さらに堅牢性や拡張性を考慮しながらそれらをプロダクションレベルまで昇華させつつ、安定的に運用しながらMLの付加価値をユーザーに届けることがミッションです。 ■現状の課題と実現したいこと ZOZOグループが保有するビッグデータの活用および、ZOZOMAT/ZOZOSUITをはじめとした技術革新の加速により、ZOZOTOWNやWEARなど既存事業の拡大とテクノロジードリブンな新規事業の創造を行うことが求められる中、MLOpsチームでは特にデータやAIの力で事業に貢献します。 ZOZOTOWNやWEARに対して、MLを活用した新しい機能を継続的に素早くリリースするためには、土台となるML基盤が重要であり、MLOpsチームではML基盤の設計・構築を推進しています。様々なMLのプロダクトに対して、一貫して安定したサービスの提供を目指します。 ■具体的な業務例 MLエンジニアの研究サポートおよび研究結果をZOZOTOWNやWEARに組み込むためのエンジニアリング全般、加えてML案件の基盤整備を行っていただきます。 ・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装 ・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・MLアプリケーションPoCのプロトタイプ開発 ■利用技術 ・開発言語 Python / Java / Go / Bash ・Google Cloud Google Kubernetes Engine（GKE） / BigQuery / Vertex AI / Anthos Service Mesh / Cloud Run など ・コンテナ技術 Docker / Kubernetes ・構成管理 Terraform ・CI/CD GitHub Actions / Argo CD / Argo Rollouts ・監視 Datadog / Cloud Monitoring / Sentry / PagerDuty ・ワークフロー Kubeflow Pipelines（Vertex AI Pipelines）/ Apache Airflow（Cloud Composer） ・機械学習ライブラリ PyTorch / TensorFlow など ■必須条件 ・Python / Java / Go / Ruby / Scala 等のプログラミング言語のうち、一つ以上の言語での開発経験 ・AWS / Azure / GCPいずれかのクラウドを利用したインフラ/サービス運用経験 ■歓迎条件 ・Kubernetesクラスタの運用経験 ・SRE（Site Reliability Engineering）の経験 ・Google Cloudを利用したインフラ/サービス構築や運用経験 ・Terraformを利用したインフラ構築自動化の経験 ・GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験 ・スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計、負荷対策の経験 ・IstioなどのService Mesh運用経験 ・Apache Airflow、Kubeflow Pipelines などのワークフローツールを使った機械学習向けバッチ開発/運用経験 ・TensorFlow Servingなどの機械学習モデルサービング技術の開発/運用経験 ・Webアプリケーションの開発/運用経験 ・データエンジニアリングの経験 ・Linuxサーバーの運用経験 ・機械学習の基礎知識/モデル開発/運用経験 ・自作ライブラリの公開やOSSなどへのコントリビュート経験 ■雇用形態 正社員 ■試用期間 3ヶ月 ※待遇の変更なし ■勤務地 ご自宅、もしくは弊社オフィスでの勤務になります。 ■勤務時間 フルフレックス制（※フレキシブルタイム8：00～19：00実働8時間） ※フレキシブルタイムとは会社が推奨している就労時間帯