Data Scientist / ML Engineer

■職務内容
採用された方は、地球観測データを用いたエンドツーエンドの分析ソリューションの開発を担当するチームの一員として、自社プラットフォームおよび顧客向け製品への統合に携わっていただきます。複雑な衛星データを意味のあるインサイトへと変換する業務であり、データエンジニアリングに支えられた機械学習に重点が置かれます。実用的でインパクトのあるソリューションを提供するためには、両分野における専門知識が不可欠です。

地球観測に関する実務経験は必須ではありません。コンピュータビジョン、機械学習、データサイエンスの分野で豊富な経験をお持ちの方を歓迎します。

■職務内容
・ビジネスチームと連携し、現実世界の課題解決に向けたエンドツーエンドのソリューションを設計する。
・地球観測データ（光学画像、気象データ、レーダーなど）を用いて、データ処理および分析アルゴリズムの研究、プロトタイプ作成、検証を行う。
・スケーラブルなデータパイプラインとフルスタック分析システムを開発し、本番環境に導入する。
・導入済みのソリューションを提供・保守し、ビジネス要件と運用ニーズを満たしていることを確認する。

"■必須要件
コンピュータビジョン分野における画像処理の実務経験3年以上（分類、回帰、セグメンテーション、物体検出、時系列分析などのタスクを含む）。

実世界の課題に対する機械学習モデル／アルゴリズムの実装経験（基本的なライブラリ利用にとどまらない）、および深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）の実務経験。

画像データパイプライン／MLOpsの構築および運用経験。

保守性の高いコードの記述、バージョン管理（Git）、コードレビュー、テスト（pytestなど）、コンテナ（Docker）、CI/CDツールなど、共同ソフトウェア開発における標準的なツールと手法に関する経験。

優れた問題解決能力と分析的思考力。

英語での技術的な議論能力。

■望ましいスキル／経験
地球観測データ処理における実務または研究経験2年以上。

以下のGISライブラリ/ツール（または同等のもの）の使用経験：GDAL、Rasterio、Geopandas、Shapely。

AWSサービスおよびTerraformなどのインフラストラクチャ・アズ・コードツールに関する知識。
関連する計算科学分野（コンピュータサイエンス、リモートセンシング、物理学など）の修士号または博士号。
統計学に関する深い知識。
査読付き論文の筆頭著者としての経験。
ビジネスレベルの日本語能力。

宇宙産業への関心、衛星運用に関するその他の側面への好奇心、およびチーム横断的なコラボレーションへの意欲。"