【データアーキテクト・開発リーダー】東証プライム上場企業、日系のFA・金型用部品専門商社（東京都）の求人情報

■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・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI／MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・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 2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・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 3．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 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略／アーキテクチャロードマップの策定

※下記いずれも必須 ・大規模データの収集、蓄積、加工（ETL／ELT）基盤の設計、構築経験 ・目安3年以上のPython／SQLを用いたデータ処理の実務経験 ・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進捗管理、技術指導を含む3名以上のマネジメント経験

・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 ・モダンデータスタック（Modern Data Stack）に関する最新の知見 ・データ品質（Data Quality）やデータリネージの可視化に関する知識 ・Infrastructure as Code（Terraform）によるGCPインフラ管理スキル ・ビジネスレベルの英語力（ドキュメント読解等）

・「データはAIの燃料である」と理解し、その燃料をいかに効率よく、高品質に供給し続けるかに情熱をお持ちの方 ・現状の泥臭いデータ加工作業を「仕方ない」と諦めず、「どうすれば自動化できるか？」「どうすればプロセスを最適化できるか？」を常に考え、チームを巻き込んで改善を実行できるリーダーシップをお持ちの方

※時間外勤務手当・休日勤務手当は支給無し。深夜勤務手当有り。