職務内容
【業務内容】
- エンドツーエンドの機械学習（ML）およびAIパイプラインの構想、設計、構築、導入および運用（運用定着）をリードする
- エンタープライズ全体を見据えた堅牢なAIアーキテクチャを構築し、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者、運用、セキュリティチームと連携しながら推進する
- 以下のプロセスを含むAIシステムのライフサイクル全体を主導する
- 要件分析：組織の課題やニーズを分析し、AIによる解決可能性を明確化する
- ソリューション設計：拡張性・コスト効率・ビジネス戦略との整合性を考慮したAIソリューションを設計する
- 技術選定：AIシステム構築に必要な最適な技術スタックおよびツールを選定する
- 監査（Audit）：データ、モデル、ソフトウェアエンジニアリングを含むAIツールおよび開発・運用プロセス全体を対象とした監査を実施し、継続的改善を推進する
- フィードバックループを確立し、AIサービスの評価、モデルの再調整、再学習を適切に実施する
- 実装管理：AIシステムの実装全体を統括し、組織要件を満たしていることを保証する
- 監視・保守：AIシステムのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、課題対応、運用保守、定期的なアップデートを行う
- ビジネス全体の構造や業務理解とAI技術への理解を併せ持ち、AIプロジェクトを成功に導くための意思決定および方向付けを行う
- テクニカルアーキテクト、データエンジニア、ドメインエキスパートなどのクロスファンクショナルチームと協働し、ビジネス要件を深く理解した上で実効性の高いAIソリューションを開発する
- データサイエンスおよびAI分野において、自発的かつ継続的に学習・スキル向上に取り組み、自身の専門性とキャリアの高度化を追求する
登録資格
Nice to have
【望ましいスキル】
- 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI関連技術に関する深い理解および実務経験
- AIアーキテクチャおよびパイプライン設計に関する知識と経験
- ML／ディープラーニングワークロードにおけるワークフローおよびパイプライン構成の理解
- データ管理、ガバナンス、モデル構築、デプロイメント、本番運用に至るまでの各コンポーネントおよびアーキテクチャ上のトレードオフに関する深い知識
- ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの原則に関する理解
- Git、コンテナ技術、Kubernetes、CI/CDなどのDevOpsワークフローやツールの利用経験
- データサイエンスおよび高度分析に関する知識・経験
- SAS、R、Pythonなどの高度分析ツール
- 応用数学、機械学習、ディープラーニングの理論理解
- ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク等の機械学習手法
- TensorFlow、PyTorch、KerasなどのAIフレームワークを用いた大規模モデル開発経験
- Google Cloud、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用したAIシステムの設計・開発経験
- AIモデルの運用・展開（MLOps）に関する知識・経験（モデル最適化、監視、バージョン管理、ライフサイクル管理等）
- BigQuery、Spark、Hadoopなどの大規模データ処理技術に関する実務経験
- AI倫理およびプライバシーに関する知識を有し、それらを考慮したAIシステム設計ができること
- ビジネス要件を正確に理解し、拡張性・信頼性の高いAIプラットフォームを設計できる能力
- AI関連プロジェクトにおいて、開発チームをリードし、技術的な意思決定・指導を行った経験
- ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力
- 最新のAI技術トレンドを主体的に学習し、実務に適用する意欲
- 高いコミュニケーション力およびリーダーシップを有し、技術チームとビジネスチームの橋渡しができること
Requirements
Required
【必須条件】
- コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、または関連分野の学士号を有すること
※同等の実務経験を有する場合は学位不問 - AIプラットフォームの設計・開発における5年以上の実務経験
※Azureに関する経験を有する方は尚可 - 日本語・英語の双方においてビジネスレベルでのコミュニケーション能力を有し、社内外のステークホルダーと円滑に協業できること
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