ML Engineer, DX&AIX Strategy Div, Data Science Group

必須

• MLEとしての実務経験（3年以上）
• MLOpsに関する知識・経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視など）
• Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術に関する知識・運用経験
• GCP（Vertex AI, Cloud Run, BigQueryなど）を用いたMLシステム開発・運用経験
• 生成AI（GPT, Gemini, Claudeなど）を用いたアプリケーション開発経験

歓迎

• ML関連の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
• AI Agent（RAG, ReActなど）の開発経験
• 特定のドメイン知識（例：EC、製造業、小売、広告等）

求める人物像

• 円滑なコミュニケーション能力
• 論理思考能力

使用ツール

Overview

• ML Engineerは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。

Role and Responsibility

• 資生堂の各事業部門に導入するAIソリューションの、ビジネス検討、AIの要件設計・開発、導入プロジェクト推進、および最新テクノロジーのキャッチアップを担当します。AIエンジニアとして高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなML Pipeline構築および生成AIの開発業務における業務全般を担います。
• メタデータ管理および生成プロセスの運用
• データカタログおよびリネージの整備
• セマンティックレイヤーの構築と統一
• データガバナンスおよび品質管理の実行
• 事業部門との合意形成・活用ドライブ

Position Attractiveness

• _グローバルカンパニーの未来をインフラから創造する機会：_ 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
• _変革期だからこそ得られる「市場価値」：_ 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。