AI テクニカルアーキテクト 独占求人

職務内容

【チームについて】

AI CoEは、日本市場のAIニーズに対応するために作られたスタートアップチームであり、AIの専門知識を持つプロフェッショナルが集まり、経験者採用や社内トレーニングを通じて、最大25名のチームに拡大することを目指しています。弊社のCEOはAI COEを戦略的ユニットとして立ち上げ、11名のメンバーからスタートしました。このチームは、弊社の顧客および社内におけるAI導入のニーズを推進するため、大規模な拡大を予定しています。

AI COEには2つのサブユニットがあり、1つはAIラボで、AIを活用して顧客固有の課題を解決する(PoT/PoC)とともに、弊社のAIソリューションを日本語対応にカスタマイズします。

もう1つは、AI Go To Market (GTM)ユニットであり、AI.Cloud組織を支援するプラットフォームにおけるAIユースケースの提供を拡大します。

私たちは、リサーチャー、データサイエンティスト、アーキテクト、コンサルタントで構成されるチームで、弊社のAI専門家として、お客様がAIファーストのビジネスを実現するための戦略的ソリューションを提供し、AI Dev & Sec Opsに関するエンドツーエンドのサービスを提供します。また、お客様がAIオフィス/組織を構築するための支援を行います。

世界クラスのAIスタジオを創設し、AIソリューションを展示し、顧客と協力して問題解決を行う共創スペースを目指しています。私たちは多様なローカルチームであり、弊社のグローバルメンバーとハイブリッドアプローチで協働しています。

【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

【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：ビジネス上級 （会議、プレゼン、顧客・社内関係者との折衝を自立して行える）

-英語：ビジネス上級 （会議、プレゼン、顧客・社内関係者との折衝を自立して行える）

【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