【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断AIエンジニア(グループ全体のAI活用の推進)

• データサイエンティスト
• その他

アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、グループ全体の技術力の向上を目指している部門です。

<業務概要>
◆機械学習エンジニア
　クラウドのAIプロダクトを用いた、機械学習ソリューションの構築
◆データエンジニア
　AI開発要件に基づいた、ETLバッチの構築
◆DevOpsエンジニア
　CI/CDを用いた安定した機械学習システムの運用
　クラウド利用のガバナンス

<業務詳細>
①機械学習システム開発プロジェクト
データサイエンティストの構築したAIモデルの成果を、当社の事業に安定的にデリバリーするための共通基盤の構築や、パブリッククラウドを利用したソリューションの構築と運用を行います。

具体例:
・Kubeflow Pipeline SDKによって予測バッチを構築し、1日1回のスケジューラを組んで、日次で予測結果を提供する
・GitHub Actionsによるデプロイ自動化
・Terraformでインフラ構築をコードベースで行う(IaC)
・ブランチルールやコーディング規約の策定
・Google Cloudで共通AI開発基盤を構築
・Google CloudやAWSの生成AIプロダクトによるAIソリューション構築

②部内でのクラウド利用に関する運用
機械学習システムにおける検証～システム運用まで、多くのパブリッククラウド環境を利用しています。そこで、部署のクラウド利用に関するコスト管理や権限管理などを担います。

具体例:
・クラウド環境やアクセス権限のデリバリー管理
・AWS Asset InventoryやGoogle Cloud Recommendation Hubを活用し、費用対効果を高めるための仕組みづくり

<チームのミッション(目指している方向性)>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社(顧客・利用者)が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。

特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。

AI担当部門においては、全社的にAIの活用を推進していくために、全社共通の機械学習基盤の構築を内製で進めております。開発にあたっては、一般的なAI開発の業務フローや、データサイエンスの知見もある程度必要になってきます。開発したAIモデルはその後の運用も必要になるため、より成熟したMLOpsを目指していく必要があり、運用に関する知見も必要です。このような多職種・多分野にわたる専門知識を動員し、最適な機械学習基盤を構築し、その活用を推進していくために、チームメンバーやステークホルダと協調していく必要があるため、コミュニケーション能力も求められます。

変更の範囲の制限なし

【募集枠:1名】

・システム開発の際に下記のツールを利用したご経験
・GitHub/BitBucket等のVCS
・Pythonを利用しての業務経験
・Dockerfileを利用してDockerイメージを構築できる
・GCPやAWS等のパブリッククラウド

・Terraform等のIaCツールを用いた本番環境へのデプロイ経験
・GitHub Actionsを利用したCI/CD構築経験
・Vertex AIやSageMakerなどのクラウドAIプロダクトを利用したAI開発経験
・データサイエンティストとしてのAI開発業務経験
・チーム開発のリーダー経験
・プロジェクトマネージャーのご経験
・Google CloudやAmazon Web Serviceのベンダー資格をお持ちの方