【リモート可】DX戦略支援　機械学習エンジニア/MLOPSエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 深層学習・強化学習アルゴリズムを用いたソフトウェア開発経験
• 機械学習技術によるデータ分析・パターン解析・シミュレーション経験
• PythonなどのMLに関連するプログラミング言語の実務経験
• システム・ソフトウェア仕様の理解および設計経験
• パフォーマンス・スケーラビリティ改善の実務経験

• 自律的な問題解決能力:
  顧客のIT経営課題・事業課題に対して自ら課題を整理し、解決策を提案・実行できる主体性が求められます。
• 顧客折衝・コミュニケーション力:
  お客様と一緒に新しい価値を創造するため、技術的な内容を分かりやすく伝え、信頼関係を構築するコミュニケーション能力が必要です。
• 継続的な学習意欲:
  機械学習・AI分野は技術革新が速いため、常に最新技術をキャッチアップし自らスキルを高め続ける姿勢が求められます。
• チームワーク・協調性:
  機械学習チーム・システム開発チーム・運用チームが連携するMLOps環境において、各専門家と協調して業務を進める力が必要です。
• 目標設定と成果への責任感:
  裁量労働制の環境下で、自ら明確な目標を設定し、成果にコミットできる責任感と自己管理能力が求められます。

• MLOpsツール・プラットフォーム経験:
  MLflow、Airflow、Kubeflow等のMLOps関連ツールや、Docker・Kubernetesなどのコンテナ・オーケストレーション技術の知識・経験があると活躍の場が広がります。
• クラウドプラットフォームの活用経験:
  Azure・AWSなど主要クラウド基盤を用いたML環境の構築・運用経験を持つ方は即戦力として歓迎されます。
• コンサルティング・上流工程の経験:
  顧客のビジネス課題を整理し、DX・AI活用の企画・グランドデザイン策定など上流工程での支援経験がある方は高く評価されます。
• 産学連携・研究開発経験:
  大学や研究機関との共同研究、または先端AI技術の研究開発に携わった経験を持つ方は事業部の方向性とマッチします。

• MLOps設計・実装スキル:
  顧客へのMLOps導入支援を通じて、モデルのライフサイクル管理・パイプライン自動化・モデル監視まで一貫したMLOps実装スキルが身につきます。
• DXコンサルティングスキル:
  お客様の経営課題・事業課題に向き合いながら、AI・データ活用の企画から実装・内製化支援まで幅広いコンサルティングスキルを習得できます。
• クラウド・インフラ設計スキル:
  Azure・AWSなど複数クラウド基盤を横断したML環境の構築・運用に携わることで、実践的なクラウドアーキテクチャ設計スキルが磨かれます。
• 産学連携・先端技術活用の知見:
  官公庁や大学との連携プロジェクトを通じて、アカデミアの最新知見を実社会に適用する経験と幅広い技術ネットワークを獲得できます。
• 技術標準化・プロセス改善スキル:
  技術要素・開発プロセス・コード標準の整備業務を担うことで、組織横断的な技術ガバナンス能力と標準化スキルが習得できます。