データアナリスト

■必須条件

●プロダクトマネージャー、またはプロダクト思考でのAI・データプロジェクトリード経験 ●複数ステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進経験 ●SQLを用いたデータ抽出・分析経験 ●AI・データ領域に関する基礎理解・実務理解 　・以下いずれかの領域において、専門職と対話しながら課題・要件・実現性を整理し、プロダクト上の意思決定に関与できること 　　―DS / ML / LLM / AIエージェント / MLOps などのAI・機械学習領域 　　―DWH / BI / アナリティクスエンジニアリングなどのデータ活用基盤領域

■必須条件

●Pythonを用いた機械学習パイプライン、基盤ツール、バッチ処理等の開発経験（3年以上） ●Gitを用いたチーム開発の経験 ●GitHub Actions / GitLab CI等を用いたCI/CDの設計・実装・運用経験 ●Terraform等のIaCツールを用いたクラウドインフラの構築・運用経験 ●Google CloudまたはAWS等のクラウド環境における開発・運用経験（直近含め3年以上） ●Docker / Kubernetes をはじめとしたクラウドネイティブな基盤に関わる開発・運用経験 ●商用環境または業務システムにおいて、機械学習パイプライン、推論基盤、Feature Store・モデル管理・実験管理・モデル監視などのMLOps基盤を設計・開発・運用した経験 ●監視、アラート、ログ、メトリクス、Runbook、障害対応など、本番運用を前提としたシステム運用の基礎的な経験 ●VPC構成、クラウド権限管理、Secret管理、監査ログ、脆弱性対応など、インフラ・アプリケーション双方のセキュリティに関する実務経験 ●Platform as a Product、Internal Developer Platform、Golden Path、セルフサービス基盤などの考え方を踏まえた基盤・開発環境の改善経験 ●社内ライブラリ、テンプレート、開発者向けドキュメント、オンボーディング資料などを整備し、開発者体験を改善した経験 ●ADR、Design Doc、Runbook、レビュー観点、チェックリスト等を用いて、技術的意思決定や運用知見をチームに共有・蓄積した経験 ●保守性、可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮しながら、技術選定・アーキテクチャ設計・改善提案ができること *ソフトスキル* ●当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ●当社のバリューにフィットしている方 ●業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ●課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアなど、複数職種と連携しながら業務を進められる方 ●利用者視点で、基盤・開発環境・ドキュメント・運用フローをより使いやすく改善していける方 ●ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

■必須条件

*複雑な課題に対する技術リード経験* ：データ分析・機械学習を用いた複雑なビジネス課題に対し、技術選定から実装・本番運用までをリードした実務経験（5年以上） *開発・分析基盤の習熟* ：SQLおよびPython等を用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境での開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 *機械学習・統計学の知識* ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する理解 *モデルやAI機能の実装・運用経験* ：MLパイプラインやCI/CD等の基盤を活用し、モデルやAI機能をプロダクトに実装・運用した経験 *ML/LLM基盤近接領域での設計・改善経験* ：Feature Store、評価基盤、推論基盤近接領域、モデル運用基盤、API周辺などにおいて、技術方針の設計や改善を主導した経験 *エンドツーエンドの運用設計能力* ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 *四半期単位の技術テーマ推進経験* ：複数のステークホルダーを巻き込みながら、重要テーマを定義・推進した経験 *ドメイン経験（いずれか1つ以上）* ●*マッチング・検索・ランキング機能の実装・改善をリードした経験* ：マッチング機能や検索・ランキング機能の実装、評価、改善において、技術方針や優先順位付けまで含めてリードした実務経験 ●*Trust & Safety / リスク制御領域の実装・改善をリードした経験* ：安全性や信頼性に関わるAI/ML機能、業務ルール、人による確認フローを含む仕組みの設計・運用をリードした経験 ●*リスク予測・異常検知モデルの開発経験* ：構造化データを活用した分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、運用経験 ●*基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発経験* ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 *求めるスタンス* ●*技術と事業の両方を見ながら前進できる方* ：AI/MLの能力と限界を踏まえ、技術的な論点を非エンジニアにもわかりやすく伝え、合意形成しながら前進できる方 ●*不確実性の高い課題を構造化して進められる方* ：コスト、レイテンシー、品質などのトレードオフを整理し、優先順位を判断しながら前進できる方 ●*複数の関係者と協業しながらやり切れる方* ：複数チーム・領域にまたがるプロジェクトにおいて、周囲の専門性を巻き込みながら、実装から運用まで推進できる方 ●*重要テーマを自律的にリードできる方* ：与えられた課題をこなすだけでなく、論点設定、技術方針の設計、実行計画の具体化まで自律的に推進できる方