【東京】データアーキテクト・開発リーダー / データ基盤・パイプラインの構築・自動化

職種

ネットワーク／データベース／サーバー

勤務地

東京都千代田区九段南1丁目6番5号 九段会館テラス

年収

700万～1,000万円

仕事内容

AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化をリードします。

1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50%
AI/MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作ります。
データ収集・加工: 多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL/ELT）するパイプラインの設計・構築
特徴量管理（Feature Store）: 特徴量の作成・管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合（Training-Serving Skew）を防ぐ仕組みの導入
データ品質管理: データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視・通知システムの構築

2．データ管理プロセスの最適化および自動化推進：30%
属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立します。
データ運用の自動化: 手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine（Airflow等）を用いて自動化・コード化（IaC）
MLOps基盤の強化: データサイエンティストがスムーズにモデル実験・デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備
メタデータ管理: どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備

3．チームマネジメント・戦略策定：20%
セクションリーダーとしてメンバー（正社員・パートナー）のタスク管理、技術指導、評価
事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略・アーキテクチャロードマップの策定

仕事のやりがい（面白さ）
単にデータを溜める箱を作るのではなく、「AIを賢くするためのデータ戦略」を技術面からリードできるポジションです。
3000万点の商品データと年間1億件の検索ログという膨大な資産を使い、いかに効率よく特徴量を作り出し、モデルに供給するか。この「データエンジニアリング×MLOps」の領域において、ゼロベースで設計し、プロセスの自動化まで裁量を持って推進できる点は、エンジニアとして大きな醍醐味です。

3～5年後の想定されるキャリアパス
AI/データ基盤のスペシャリストとして、全社のデータ戦略を担うデータアーキテクト
データエンジニアリング組織を統括するマネージャー
MLOps領域を極め、開発と運用の架け橋となるテックリード

業務上の課題
AI活用の高度化に伴い、データ加工や特徴量作成のプロセスが複雑化しており、一部のエンジニアによる手動対応や属人化した運用がボトルネックになっています。
データサイエンティストがモデル開発に専念できるよう、データ準備にかかる時間を極小化し、システムによる自動化・最適化を強力に推進することが急務です。

使用ツール
クラウド・インフラ : Google Cloud Platform (GCP) を主軸にAWSとハイブリッド構成
AI/MLプラットフォーム : Vertex AI (Pipelines Feature Store Model Registry)
データウェアハウス・加工 : BigQuery Dataform Redshift
コンテナ・サーバレス : GKE (Google Kubernetes Engine) Cloud Run Cloud Functions
IaC・CI/CD : Terraform GitHub Actions
言語 : Python SQL
コミュニケーション・管理 : MS Teams GitHub Projects GitHub Issues

■その他
リモートワークと出社のハイブリッド勤務、フリーアドレス制など、柔軟で働きやすい環境です。

応募条件

【必須】
大規模データの収集・蓄積・加工（ETL/ELT）基盤の設計・構築経験
Python/SQLを用いたデータ処理の実務経験（目安：3年以上）
AWS/GCP等のパブリッククラウドを活用したデータパイプラインの構築経験
開発チームのリーダーまたはマネジメント経験（3名以上、進捗管理・技術指導含む）

【歓迎】
GCP (BigQuery Vertex AI等) を活用したデータパイプラインおよびMLOps基盤の構築経験
Dataform または dbt を用いたデータモデリング・ELT処理の開発経験
OpenMetadata や DataHub 等のツールを用いたデータカタログ・データガバナンス基盤の導入・運用経験
機械学習モデルのライフサイクル管理（実験管理、モデルデプロイ、監視）の自動化経験
モダンデータスタック（Modern Data Stack）に関する最新の知見
データ品質（Data Quality）やデータリネージの可視化に関する知識
Infrastructure as Code (Terraform) によるGCPインフラ管理スキル
ビジネスレベルの英語力（ドキュメント読解等）

休日休暇

完全週休2日制(土日)／祝日／年末年始（12/29～1/4）※ただし、業務の都合で休日を他の日に振替えることがある　有給(初年度：即日付与。日数は入社日によって変動。次年度以降：4月に付与)　慶弔休暇　特別休暇

年間休日数

124日

就業時間

09:00～17:30

企業概要

※売上高、従業員数はグループ連結数字です。持株会社のミスミグループ本社は東証プライム上場企業です。＜グローバル26万社の製造業を、800垓（1兆の800億倍）通りの商品で支え、プライム上場企業の中でも有数の高成長・高収益を実現し続けるグローバル企業＞
◆メーカー事業：FA（ファクトリー・オートメーション）装置用部品、金型部品等の企画・開発・製造・販売
　※世界のあらゆる製造業（BtoB）に「商品標準化」によるカタログ販売と、商品を1個からでも2日で出荷する「確実短納期一個流し」によって高品質（Quality）、低コスト（Cost）、確実短納期（Time）の「QCTモデル」を実現
◆流通事業（VONA）：製造現場で使用する部品・道具等をミスミブランド以外の他社製品も含めたワンストップ提供サービス
　※取り扱い点数は2070万点、取扱メーカー数は3300社以上

従業員数

11,682人