フォワード デプロイド エンジニア V、生成 AI、Google Cloud

職種概要

Google Cloudのデータクラウドチームにおけるフォワードデプロイドエンジニア（FDE）です。顧客環境で直接作業し、データおよびMLワークロードを設計から本番運用まで実装します。顧客への実装支援に加え、現場の知見をGoogle Cloudのプロダクトロードマップへ反映します。

仕事内容

• 顧客とともに本番環境のデータおよびMLワークロードを構築・リリース
• BigQuery、Managed Spark、Spanner、AlloyDB上でPySpark、SQL、Pythonによる実装、テスト、性能調整
• PCI、PHIなどのセンシティブデータを匿名化した概念実証の実施
• レイクハウスアーキテクチャ、メタデータ、セマンティックコンテキスト、アクセス制御など、エージェントソリューションのデータ基盤を構築
• MLおよびエージェントコンポーネントのトレーニング、評価、デプロイ、モニタリング
• 分析、Spark、運用データベースのワークロードをGoogle Cloudへ移行・リファクタリングし、費用対効果を測定
• 戦略的アカウントに対する実装支援と、現場の知見のフィードバック

必須要件

• エンジニアリング、コンピュータサイエンス、または関連分野の学士号、または同等の実務経験
• ソフトウェアエンジニアリング、データエンジニアリング、ソリューションアーキテクチャ、ML、技術コンサルティングのいずれかの2年以上の経験
• PythonおよびSQLでのコーディング経験
• Apache Spark、PySpark、BigQuery、Spanner、Data Catalog、AlloyDBなどのデータクラウド技術の経験
• GCPなどのクラウドプラットフォーム上でデータシステムを設計し、構造化・非構造化パイプラインを構築した経験
• 本番環境でMLモデルをトレーニング、評価、デプロイした経験

歓迎要件

• LangGraph、CrewAI、ADKなどを用いたマルチエージェントシステムの実装経験
• ReAct、自己分析、階層的委任などのエージェントパターンの経験
• プロンプト開発、モデル評価、AIの応用経験
• Gemini、エージェント、RAG、ベクトル検索などを用いたLLMアプリケーションの構築経験
• 品質、レイテンシ、費用の評価経験
• 分析、Spark、データベースワークロードの移行経験
• 1秒あたりのトークン数、リクエストあたりのコスト、状態管理、詳細なトレースなど、LLMネイティブな指標・最適化に関する知識

勤務地

• Tokyo, Japan
• 採用プロセスの一環として、対面式面接が必要となる場合があります。