- なぜ募集しているのか
- 事業拡大に伴う増員
- どんな仕事か
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【プライム上場G】グローバルな環境で成長可能◎退職金制度あり【職務概要】
AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化をリードします。
【職務詳細】
■AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50%
・データ収集・加工：多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL／ELT）するパイプラインの設計・構築
・特徴量管理（Feature Store）：特徴量の作成・管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入
・データ品質管理：データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視・通知システムの構築
■データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30%
・データ運用の自動化：手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化・コード化（IaC）
・MLOps基盤の強化：データサイエンティストがスムーズにモデル実験・デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備
・メタデータ管理：どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備
■チームマネジメント・戦略策定：20%
・セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価
【業務内容変更の範囲】
会社の定める業務 - 求められるスキルは
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必須 【必須】※いずれもの条件を満たす方
・大規模データの収集・蓄積・加工（ETL／ELT）基盤の設計・構築経験
・Python／SQLを用いたデータ処理の実務経験（目安：3年以上）
・AWS／GCP等のパブリッククラウドを活用したデータパイプラインの構築経験
・開発チームのリーダーまたはマネジメント経験（3名以上、進捗管理・技術指導含む）
【尚可】
・GCP (BigQuery， Vertex AI等) を活用したデータパイプラインおよびMLOps基盤の構築経験
・Dataform または dbt を用いたデータモデリング・ELT処理の開発経験
・OpenMetadata や DataHub 等のツールを用いたデータカタログ・データガバナンス基盤の導入・運用経験
・機械学習モデルのライフサイクル管理（実験管理、モデルデプロイ、監視）の自動化経験歓迎 ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております - 雇用形態は
- 雇用形態：正社員
契約期間：無期
試用期間：有(原則3ヶ月（試用期間中の待遇変更なし）) - どこで働くか
- 東京都千代田区九段南1丁目-6-5 九段会館テラス
東京メトロ東西線、半蔵門線、都営新宿線「九段下」駅から徒歩1分
勤務地変更の範囲：会社の定める場所 - 勤務時間は
- 9時00分～17時30分
※フレックスタイム制（コアタイム／11：00～15：00） - 給与はどのくらい貰えるか
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年収:700万～1000万程度
月給制：月額438000円
給与:■経験、スキル、年齢を考慮の上、同社規定により優遇
賞与:年2回（6月、12月）
昇給:年1回 - 待遇・福利厚生は
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交通費支給、退職金制度、確定拠出年金制度、社内研修制度、社内英会話レッスン、保養所（ラフォーレ倶楽部）、テーマパークチケット優待
喫煙情報：屋内原則禁煙（喫煙室あり） - 休日休暇は
- 【年間休日124日】完全週休2日制（土・日）、祝日※ただし、業務の都合で休日を他の日に振替えることがある、年末年始（12／29～1／4）、有給休暇（初年度は即日付与）、慶弔休暇、特別休暇
- どんな選考プロセスか
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書類選考→人事面接（WEB）→適性検査→1次面接(現場)→2次面接(部門長)→最終面接（役員）→オファー面談※ポジションにより選考回数など変更の可能性あり
※状況により変更になる場合あり
掲載期間26/03/25～26/04/07
求人No.WPT-408481397
