IT / インフォメーション・テクノロジー Lead ML & AI Engineer (P3) - Data Platform & Strategy 職務内容 Job description ■Job purpose ・As a lead ML/AI Engineer, you will be responsible for implementing and maintaining ML/AI pipelines and infrastructure, working with established MLOps, LLMOps, GenOps practices to deliver reliable and scalable ML / AI solution. ・You will collaborate with Data Scientists of each domain-driven data squad, Data Platform Engineering and AI Governance to operationalize ML/AI models and contribute to the continuous improvement of our ML / AI infrastructure under internal AI Governance enforcement. ・Your role will be also essential in ensuring successful delivery of business-sponsored solutions by implementing technical solutions that meet business requirements within specified timelines. Coordinating with other technical teams to manage implementation dependencies. Providing accurate technical estimates and progress updates to project stakeholders. Identifying and communication potential technical risks or blockers early in the delivery process. Maintaining high quality standards while meeting delivery deadlines and contributing to solution design that considers both technical constraints and business timelines. ■ML / AI pipeline development & Implementation ・Build and maintain ML/AI pipelines using Databricks MLFlow for model training and inference pipelines deployment. ・Implement established MLOps/LLMOps practices and standards for model deployment and monitoring. ・Create and maintain feature stores following defined architectural patterns. ・Develop automated testing framework for ML / AI pipelines and modes. ・Implement monitoring solutions for deployed models following Group standards (MLOps Index) ■Model Operations & Infrastructure ・Deploy and maintain ML/AI models in production environments. ・Strong hands-on experience with Infrastructure as Code with proficiency in using Terraform for infrastructure provisioning, ability to implement infrastructure testing, validation, best practices and standards and optimization techniques. ・Configure and optimize model serving endpoints following security guidelines. ・Implement caching and performance optimization strategies for model inference. ・Support the integration of LLMs using SecureGPT platform. ・Maintain documentation for deployed models and pipelines. ■Collaboration & Technical Support ・Work closely with Data Scientists to understand model requirements and implementation needs. ・Support domain squad members in troubleshooting model deployment and performance issues. ・Participate in code reviews and contribute to technical discussions. ・Share knowledge and best practices within Data Lab community dedicated to ML & AI. ・Provide input on pipeline improvements and optimization opportunities. ■職務の目的 ・リードML/AIエンジニアとして、ML/AIパイプラインおよびインフラの実装と維持に責任を持ち、確立されたMLOps、LLMOps、GenOpsプラクティスを活用して信頼性が高くスケーラブルなML/AIソリューションを提供します。 ・各ドメイン駆動型データスクワッドのデータサイエンティスト、データプラットフォームエンジニアリング、AIガバナンスと協力して、ML/AIモデルを運用化し、内部AIガバナンスの強化のもとでML/AIインフラの継続的な改善に貢献します。 ・ビジネススポンサーによるソリューションの成功裏な提供を確保するために、指定されたタイムライン内でビジネス要件を満たす技術的ソリューションを実装することが重要な役割となります。他の技術チームと調整して実装の依存関係を管理します。プロジェクトの利害関係者に対して正確な技術的見積もりと進捗更新を提供します。納品プロセスの初期段階で潜在的な技術的リスクや障害を特定し、コミュニケーションを行います。納品期限を守りつつ高い品質基準を維持し、技術的制約とビジネスのタイムラインの両方を考慮したソリューション設計に貢献します。 ■ML/AIパイプラインの開発と実装 ・モデルのトレーニングおよび推論パイプラインのデプロイメントのためにDatabricks MLFlowを使用してML/AIパイプラインを構築および維持します。 ・モデルのデプロイメントおよび監視のために確立されたMLOps/LLMOpsプラクティスおよび基準を実装します。 ・定義されたアーキテクチャパターンに従ってフィーチャーストアを作成および維持します。 ・ML/AIパイプラインおよびモデルのための自動テストフレームワークを開発します。 ・グループの基準（MLOpsインデックス）に従ってデプロイされたモデルの監視ソリューションを実装します。 ■モデル運用およびインフラ ・本番環境でML/AIモデルをデプロイおよび維持します。 ・インフラストラクチャー・アズ・コードに関する強力な実務経験があり、インフラストラクチャのプロビジョニングにTerraformを使用する能力、インフラストラクチャのテスト、検証、ベストプラクティス、標準、および最適化技術を実装する能力があります。 ・セキュリティガイドラインに従ってモデルサービングエンドポイントを構成および最適化します。 ・モデル推論のためのキャッシングおよびパフォーマンス最適化戦略を実装します。 ・SecureGPTプラットフォームを使用してLLMの統合をサポートします。 ・デプロイされたモデルおよびパイプラインの文書を維持します。 ■コラボレーションと技術サポート ・データサイエンティストと密接に連携してモデル要件および実装ニーズを理解します。 ・モデルのデプロイメントおよびパフォーマンス問題のトラブルシューティングにおいてドメインスクワッドのメンバーをサポートします。 ・コードレビューに参加し、技術的議論に貢献します。 ・ML & AIに特化したデータラボコミュニティ内で知識やベストプラクティスを共有します。 ・パイプラインの改善および最適化の機会に関して意見を提供します。  求めるスキル・経験 Job qualification ■Requirement (1): Technical skills, Job experiences ・Bachelor’s degree in computer science, Data Science, or related technical field. ・5+ years of experience in software development with 2+ years focused on ML / AI Systems. ・Strong programing skills in Python and experience with ML framework (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn etc.) ・Practical experience with MLOps/LLMOps tools (MLFlow, Kuberflow) and practices. ・Experience with Cloud Platform (AWS preferred) and container technologies. ・Knowledge of CI/CD/CT (continuous training) practices, DevOps/ModelOps/DataOps principles and tools (JIRA, Jenkins) ・Understanding of data processing framework and modern data stack using Cloud SQL Warehouse (Databricks preferred) ・Experience with model monitoring and observability tools. ・Knowledge of AI ethics principles and fairness metrics. ・Familiarity with relevant regulations (GDPR, CCPA, AI Act, etc.). ・Financial / Insurance industry knowledge and experience ■Requirement (2): Behavioral skills ・Strong analytical and problem-solving capabilities. ・Attention to detail in implementation and documentation. ・Having an open mindset and attitude with the ability to collaborate and share information effectively within a team. ・Good communication skills for cross-functional collaboration. ・Ability to work independently while following established guidelines. ・Proactive approach to identifying and resolving technical issues. ・Commitment to learning and staying current with ML / Ai technologies ■Requirements (3): Language skills - Business level English required. - Japanese language skills preferred ■要件 (1)：技術スキル、職務経験 ・コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連する技術分野の学士号。 ・ソフトウェア開発における5年以上の経験のうち、ML/AIシステムに焦点を当てた2年以上の経験。 ・Pythonの強力なプログラミングスキルと、MLフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、Scikit-learnなど）に関する経験。 ・MLOps/LLMOpsツール（MLFlow、Kubeflow）およびプラクティスに関する実務経験。 ・クラウドプラットフォーム（AWSが望ましい）およびコンテナ技術に関する経験。 ・CI/CD/CT（継続的トレーニング）プラクティス、DevOps/ModelOps/DataOpsの原則およびツール（JIRA、Jenkins）に関する知識。 ・データ処理フレームワークおよびクラウドSQLウェアハウス（Databricksが望ましい）を使用した現代のデータスタックの理解。 ・モデル監視および可観測性ツールに関する経験。 ・AI倫理原則および公正性指標に関する知識。 ・関連法規（GDPR、CCPA、AI法など）に対する理解。 ・金融/保険業界に関する知識と経験。 ■要件 (2)：行動スキル ・強力な分析能力および問題解決能力。 ・実装および文書における細部への注意。 ・オープンなマインドセットと態度を持ち、チーム内で効果的に情報を共有し協力する能力。 ・クロスファンクショナルなコラボレーションに適した良好なコミュニケーションスキル。 ・確立されたガイドラインに従いながら独立して作業する能力。 ・技術的課題を特定し解決するための積極的なアプローチ。 ・ML/AI技術に関する学習と最新情報の保持へのコミットメント。 ■要件 (3)：言語スキル - ビジネスレベルの英語が必要。 - 日本語スキルが望ましい。   待遇 Condition  【賃金】現年収、能力、経験に応じて当社規定により優遇 【勤務時間】 9:00〜17:00（休憩12:00〜13:00） フレックスタイムあり  勤務地 Place  （雇入れ直後）白金本社 （変更の範囲）会社の定める就業場所へ異動を命じることがある。

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