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こだわり
条件をクリア

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

株式会社資生堂

テック 記載なし 企業サイト 掲載 9/2

給与

記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません

勤務地
記載なし
雇用形態
正社員
働き方
記載なし
年間休日
記載なし

要約求人票をもとにAIがまとめたものです

資生堂の各事業部門に導入するAIソリューションについて、ビジネス検討、AIの要件設計・開発、導入プロジェクト推進を担当します。AI-Readyなデータ基盤の構築を推進し、データの収集・管理・整備から利活用推進までを担います。クラウドネイティブなML Pipeline構築や生成AIの開発に加え、メタデータ管理、データカタログやリネージの整備、データガバナンスおよび品質管理を行います。

応募資格

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

AIソリューションクラウドネイティブなML Pipelineメタデータ管理データカタログリネージセマンティックレイヤーデータガバナンス

募集要項最終確認 9/26

職種
機械学習エンジニア
雇用形態
正社員
給与
記載なし
給与の詳細
応相談
勤務地
記載なし
働き方
記載なし
経験年数
3年以上
掲載日
2026/09/02 18:11(27日前)
最終確認
2026/09/26 01:50(3日前)

仕事内容

Overview

DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation(AIX)を推進します。

AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。

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。

この求人は株式会社資生堂の採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。

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