業務内容

• Design and develop ML products to be integrated with Treasure Data’s CDP.
• Own specific technical areas, drive ML product projects, track progress, and mitigate risks via cross-functional collaboration (PMs, UX designers, architects, engineers).
• Define system architecture for ML products and implement components to enhance the user experience.
• Design and implement performant, scalable ELT data pipelines, considering the ML model lifecycle (training and inference).
• Solve technical problems and creatively achieve ML product objectives in ambiguous environments; participate in on-call production support.
• Promote best practices in ML research methodologies, coding standards, code reviews, version control, and release processes.

技術スタック

必須スキル

• Python
• NumPy, Pandas
• Scikit-learn, PyTorch
• AWS or other public cloud for ML deployments
• Data engineering fundamentals and ELT pipelines
• Experience designing/deploying production ML systems

歓迎スキル（該当する場合）

• Security design principles and best practices
• Big data technologies: Hive, Trino, Spark, BigQuery, Redshift
• OSS contributions

キャリア成長観点

• エンドツーエンドのML製品開発を通じ、研究から本番運用までの一連をリードし、AIを容易に使える製品化スキルを獲得できる。
• 高度なMLOps・データ基盤の設計・運用経験を積み、リアルタイムパーソナライズを支える大規模プラットフォームのスケーラビリティ向上に貢献できる。
• 複数部門・多拠点チームとの協働を通じたリーダーシップと影響力の拡大、アーキテクチャ意思決定への関与機会が増える。
• 高度な技術領域の専門性を深めつつ、将来的にはシニア/プリンシパル級のポジションやOSS貢献による外部評価を得る機会がある。