仕事内容
仕事内容
Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用
この求人の魅力
●経営・事業戦略へのダイレクトな貢献 経営層や事業責任者と直接ディスカッションを行い、全社的なデータ戦略と整合した中長期構想の策定をリードできます 。技術戦略と事業戦略の結びつきを担い、大規模プロジェクトの方向性や投資判断に直接的な影響を与えることができる、非常にインパクトの大きなポジションです。 ●大規模かつ高度なML/データ基盤の構想・立ち上げ 複数事業やサービスにまたがる「Skill Data Cloud」において、AIフレンドリーなデータ基盤や、大規模なMLOps基盤の構想・立ち上げを統括できます 。外部データ連携やパートナーシップを含めたエコシステム戦略の推進など、単なるシステム開発に留まらないスケールの大きな技術的挑戦が可能です 。 ●専門組織のカルチャー形成とチームビルディング 「Skill Intelligence Lab」全体の技術・運用標準をゼロから定義し、組織の技術的土台作りに貢献できます 。また、データサイエンティストチームのディレクションを行うだけでなく、組織設計や採用方針にも関与し、ご自身の手でチームの成長戦略を描いていける点も大きなやりがいです 。 ●会社全体の魅力・雰囲気 Giveryのモットーである「Give & Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。 新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。 フルリモートOKで、場所にとらわれない働き方も魅力のひとつ。もちろん出社も自由にできます◎
採用条件
必須条件
・Pythonを用いてデータ開発した経験5年以上
歓迎要件
・ML/AIエンジニアとして、Pythonやクラウド・コンテナ・MLOpsツールを活用したMLパイプラインの設計・開発・運用経験 ・MLflowなどを用いた実験管理、および学習からデプロイまでの一連のMLOpsプロセスの実務経験 ・既存DWHやデータ基盤からのデータ抽出・前処理・特徴量設計の経験 ・CI/CD環境を利用したモデルAPIのビルド・デプロイ、およびコンテナイメージの作成・運用経験 ・モデル監視・A/Bテスト・品質管理の設計および運用経験 ・ビジネスサイドと連携したデータ活用・AI活用プロジェクトの推進経験 (要件整理・優先度付け・ディレクション) ・データサイエンティストチームとの協働や、ノートブック/PoCコードを本番運用可能な形に落とし込んだ経験 以下の資格を保有、または同等の知識をお持ちの方を歓迎します 。 ・情報処理・データベース系:応用情報技術者 、データベーススペシャリスト 、ITサービスマネージャ 、ITストラテジスト ・クラウド・データエンジニアリング系:AWS Certified Data Analytics - Specialty 、Google Cloud Professional Data Engineer 、AWS Certified DevOps Engineer - Professional 、AWS Certified Solutions Architect - Associate ・AI・機械学習系:統計検定2級/準1級 、Data Scientist Associate 、G検定 、E資格 、TensorFlow Developer Certificate 、AWS Certified Machine Learning - Specialty ・インフラ・プロジェクト管理系:CKA (Certified Kubernetes Administrator) 、PMP (Project Management Professional) 、CompTIA Security+
求める人物像
【こんな方にオススメ】 ・他部署を巻き込み、円滑なコミュニケーションが取れる方 ・技術的な専門性だけでなく、ビジネス視点を持てる方(橋渡し役) ・曖昧な状況から主体的にルールや枠組みを作れる方 ・チームの成長や組織づくりにやりがいを感じる方
雇用形態
雇用形態
正社員
想定年収
年収下限～上限
1,200～1,800万円
給与備考
※固定残業代45時間を含む(例)年収600万円の場合1,537,100円 ※超過した場合残業手当を支給 ※上記の給与は目安です。現年収・能力やご経験を考慮いたします。 <評価制度> ・評価 / 昇給 / 昇進:年2回 ・インセンティブ制度あり(個人成績に応じて年2回支給)
勤務地
勤務地
東京都 渋谷区南平台町15-13 帝都渋谷ビル8F <アクセス> ・各線「渋谷駅」より徒歩7分 ・京王井の頭線「神泉駅」より徒歩5分 ●就業場所の変更の範囲 会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む) ●働き方 ・フレックス勤務採用のポジションあり ・時短勤務制度あり(社内規定に準拠) ・リモートと出社のハイブリッドワーク可能(上長許可制) ・勤務時間の柔軟な調整が可能(上長許可制 / 送迎・通院などの調整実績あり)
勤務時間
勤務時間
9:00〜18:00(実働8時間・休憩1時間)
備考
※リモート勤務可
休日・福利厚生
休日・休暇
<年間休日> 年間休日122日(会社カレンダーにより変動あり) ※完全週休2日制(土日)・祝日・年末年始休暇:12/31～1/3の4日間 <休暇制度> ・有給休暇 ・特別休暇(結婚 / 妻の出産 / 服喪 / その他会社が認めた場合) ・出産休暇 / 育児休暇 ・生理休暇
福利厚生・諸手当
<生活サポート・コミュニケーションサポート> ・家族手当(18歳未満の子ども1人につき月1万円) ・交通費支給 ・結婚祝い金(支給対象は社内規定に準拠) ・定期健康診断 ・PC / 電話貸与 ・フリードリンク ・英語対応サポート(ビザ等) ・部活動補助 <学習支援・キャリア成長> ・資格支援金 ・Track受講 ・MANA Studio(マルチLLM)利用 ・年2回の全社総会 / 表彰
社会保険
・社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) ・関東ITソフトウェア健保
受動喫煙対策
喫煙所あり / 喫煙所以外は全面禁煙
選考形式
選考フロー
●書類選考 →オンライン面談/面接(1回～2回程度)+自社ツールTrackでのITリテラシーテスト →最終面接 →内定 ●選考期間の目安:1ヶ月程度
補足情報
補足情報
●組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 ●技術顧問・アドバイザー ・[東京大学名誉教授 竹内 郁雄(技術顧問)](https://givery.co.jp/news/n20160601/) ・[東京大学大学院教授 江崎 浩(技術アドバイザー)](https://givery.co.jp/news/20240809_1/) ・[東京工業大学大学院教授 岡崎 直観(技術顧問)](https://givery.co.jp/news/20240902_1/) ●稼働条件について 当社が提供するシステム開発業務において、顧客のセキュリティポリシーに準拠する必要があるため、以下の条件を満たしていただける方を募集しております。 ・作業拠点の制限 顧客指定のセキュリティ要件に基づき、作業拠点は日本国内、または顧客が許可する地域に限定されます。一時的に日本国外で作業を行う場合、事前に顧客および当社の承認が必要です。 ・ネットワーク環境 作業時には、顧客指定の安全なネットワーク環境を使用する必要があります。特定の地域でのネットワーク利用が制限される場合があるため、詳細は面談時にご確認ください。 ・勤務形態 リモート勤務を希望される場合も、顧客のセキュリティ要件を遵守する必要がございます。 ・貸与品の取り扱い 当社および顧客から貸与されるPC、周辺機器、ストレージデバイスなどの機器類は、許可なく日本国外へ持ち出すこと、または第三者に利用させることを禁止します。万が一、日本国外で利用する必要がある場合、事前に顧客および当社の承認を取得してください。
株式会社ギブリーの詳細情報
設立年月日
2009年4月28日
代表者
井手 高志
資本金
5000万円
本社所在地
東京都渋谷区南平台町15-13 帝都渋谷ビル7・8F（受付8F）
事業内容
HRテック事業（Track） マーケティングDX事業（DECA・マーケGAI） オペレーションDX事業（MANA・法人GAI） AI開発支援事業（Givery AI Lab） サイバーセキュリティ事業
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