シニア機械学習ソフトウェアエンジニア・Behavior ML Planning & Prediction

業務内容

• 組織全体のデータを統合するエンドツーエンドのデータアーキテクチャの所有と長期的な技術方向性の定義
• データ取り込みから変換、提供、可視化までのパイプラインを設計・構築し、信頼性・再利用性を確保
• データ基盤を単一の信頼できるプラットフォームへ統合し、データセット・メトリクス・セルフサービスツールを提供
• 技術的ロードマップを策定・調整し、組織間のトレードオフを評価して意思決定をリード
• シニアとしてメンタリング・ベストプラクティス標準の確立・組織全体のデータ能力向上を推進
• 迅速なプロトタイピング・技術調査を通じてリスクを低減し、データプロダクトのリリースを加速
• 設計・データモデル・インターフェースを文書化し、他部門が理解・活用・保守しやすい形にする

技術スタック

必須スキル

• 本番環境の大規模データパイプラインの構築・運用経験（7年以上）
• SQLとPythonなどのモダン言語に精通し、堅牢なデータモデルとETL/ELT設計の経験
• クラウドデータウェアハウス（BigQuery/Snowflake/Redshift）とdbt、Airflowなどの使用経験
• データアーキテクチャの設計とトレードオフ検討、スケーラビリティ・信頼性・コスト最適化の実績
• 複数チームを跨ぐ技術リーダーシップと、正式な権限なしでも合意形成を主導できる能力
• 高い英語コミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• Icebergなどのオープンテーブルフォーマットやレイクハウス統合の経験
• データ品質・監視・セルフサービス分析の設計・運用経験
• Spark/Ray、Flyte/Union等の分散処理・ワークフロー経験
• 自動運転・ロボティクス領域のデータモデリング（モーション・予測・軌跡など）の知識
• セマンティックレイヤー・データ契約・SLAの経験、日英ビジネスコミュニケーション能力

キャリア成長観点

• 組織横断のデータ基盤の技術方向性を主導し、長期ロードマップを作る経験
• メンタリング・標準化を通じたデータエンジニアリングのリーダーとして成長
• 大規模・マルチモーダルデータを扱う中で、信頼性の高いデータプラットフォームの構築力を磨く
• 自動運転/ADAS領域のデータ・プロダクトを促進する影響力とビジネス価値の理解を深める
• 日本・英語の両言語環境でのコミュニケーション・グローバル協働スキルを強化