業務内容

• 機能の設計から導入までを一貫して担当
• ラベリング機能群のバックエンドを、チームリードや他エンジニアと協力して開発
• 複数の機械学習トレーニングデータフォーマットのリアルタイム変換を実装
• データアノテーションチームのデータセットと機械学習データ可視化ソリューションを統合
• フロントエンド開発者とAPIコントラクトを設計・維持
• 大規模データセットを跨るグローバルなユーザーへ提供するデータ配信ソリューションを設計・実装
• データプラットフォームエンジニアリングを通じて品質・性能向上に貢献
• データアノテーションエンジニアリングチームのマネージャーへ直接報告

技術スタック

必須スキル

• Python開発4年以上、うち2年以上は非同期プログラミング
• 機械学習の基礎理解
• 大規模データセットの取り扱い（並行性・分散計算・Blobストレージの理解含む）
• 複数のメッセージキューを用いるイベント駆動型アーキテクチャ
• PostgreSQL/MongoDBなどのRDBMS/NoSQL知識
• Kubernetesの実務経験
• ハイブリッド勤務（週3日オフィス）とビジネス英語能力

歓迎スキル（該当する場合）

• オープンソース貢献・分析能力
• 空間/幾何情報またはベクターデータベース知識
• PyTorchデータローダーや2D/3Dデータフォーマット経験
• 深層学習を含む機械学習理解
• 画像・ポイントクラウド処理技術
• 機械学習や大規模並列環境で用いられる言語の熟練

キャリア成長観点

• エンドツーエンドのMLエコシステム設計・運用経験が総合的に身につく
• グローバル分散データ配信とデータラベリング領域の実務で高度なデータエンジニアリングと可観測性を習得
• Kubernetes・イベント駆動・データベース・API設計など横断的技術力とリーダーシップが磨かれる
• オープンソース貢献や深層学習領域の知見を活かし、研究開発と実装の橋渡し役として成長機会が広がる