エンジニアリングマネージャー MLプラットフォーム

必須

• ソフトウェアエンジニアリングの実務経験（目安5年以上）： バックエンド、インフラ、またはデータ基盤における設計・開発・運用経験。
• 技術的なリード経験： テックリードやPMとして、システム全体のアーキテクチャ選定や技術的な意思決定に責任を持った経験。
• データエンジニアリングに関する知見： 大規模データセット（ETL/DWH/データレイク）の構築およびパフォーマンスチューニングの実績。
• ドキュメンテーション能力： 複雑な技術仕様や論理的な設計根拠を、ステークホルダーが理解可能な形で言語化できる能力。
• ビジネスレベル以上の日本語力（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）
• ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上）

歓迎

• Amazon SageMakerやDatabricksを用いた、機械学習モデルのデプロイ・運用フローの構築経験。
• 与信、リスク計測、FISC安全対策基準等に準拠したシステム構築経験。
• 技術的制約を踏まえた上で、プロダクトの価値を最大化させるためのロードマップ管理経験。
• AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験

求める人物像

• 技術的な理想を追求するだけでなく、事業成長やガバナンスとのバランスを考慮した現実的な最適解を導き出せる方。
• 金融規制やセキュリティ要件を「制約」ではなく「設計上の考慮点」として論理的に整理し、課題解決を楽しめる方。
• 自身の担当領域において、技術選定から運用フェーズまで一貫して責任を持ち、主体的に改善を継続できる方。

使用ツール

募集背景

• 本ポジションは、マネーフォワード全社のAI・データ活用戦略を担う「CDAO室」において、特に金融・与信領域（Financier領域）における機械学習プラットフォームの技術戦略および執行をリードする役割です。
• 大規模な金融トランザクションデータを安全かつ効率的に活用するための基盤設計、およびプロダクト実装における技術的な意思決定を一手に担っていただきます。
• マネーフォワードが保有する膨大な金融データを用いた意思決定（与信評価等）の高度化において、プラットフォーム側には以下の極めて高い要求水準が課せられています。
• _大規模トランザクションの処理能力：_ 数千万ユーザー規模のデータを欠損なく、かつ低遅延で処理し、プロダクトへ供給するデータパイプラインの構築。
• _金融グレードのガバナンスとセキュリティ：_ 金融庁のモデル・リスク管理原則や、国際的なAI倫理原則に準拠し、説明可能性（Explainability）と監査可能性（Auditability）をコードレベルで担保するアーキテクチャの実現。
• _全社最適の技術標準化：_ 個別のプロダクト要件を満たしつつ、全社横断で再利用可能なMLOps環境の定義と、開発効率を最大化するための技術選定。

主な業務内容

• 技術的な専門性を背景に、プロダクトおよび技術の方向性を管理する役割を期待します。
• MLプラットフォームの技術戦略およびロードマップの策定
• ビジネス要件を技術仕様へ翻訳し、中長期的なアーキテクチャの方向性を決定。
• 大規模データエンジニアリングの設計・監督
• DatabricksやAWSを活用した、高トラフィック環境下でのパフォーマンスを考慮したデータパイプライン設計。
• ガバナンス・セキュリティの実装方針の策定
• IAM/Permission設計を含む「Security by Design」の徹底と、運用容易性を両立させた基盤の構築。
• ステークホルダーとの技術的な合意形成
• エンジニアリング、法務、コンプライアンス、ビジネスの各部門に対し、技術的妥当性に基づいた調整と優先順位付けの実行。

技術スタック・使用ツール

• Platform: AWS (SageMaker, Lambda, ECS, S3, etc.), Databricks
• Data: Python (FastAPI, etc.), SQL, Apache Airflow / Step Functions
• DevOps: Terraform, GitHub Actions, CodePipeline
• Communication: Slack, Notion