転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録(無料)が必要です
| 部署・役職名 | ⭐チーム立ち上げ・責任者採用⭐【データサイエンティスト・生成AI事業日本最速リリース】 |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
■ミッション・役割 Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ■業務内容・魅力 ・スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ・Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ・スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ・ML/生成AIモデルの設計・実装・評価: スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ・MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ・モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ・運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ・プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ■仕事の魅力 (経営・事業戦略へのダイレクトな貢献) 経営層や事業責任者と直接ディスカッションを行い、全社的なデータ戦略と整合した中長期構想の策定をリードできます 。技術戦略と事業戦略の結びつきを担い、大規模プロジェクトの方向性や投資判断に直接的な影響を与えることができる、非常にインパクトの大きなポジションです。 (大規模かつ高度なML/データ基盤の構想・立ち上げ) 複数事業やサービスにまたがる「Skill Data Cloud」において、AIフレンドリーなデータ基盤や、大規模なMLOps基盤の構想・立ち上げを統括できます 。外部データ連携やパートナーシップを含めたエコシステム戦略の推進など、単なるシステム開発に留まらないスケールの大きな技術的挑戦が可能です 。 (専門組織のカルチャー形成とチームビルディング) 「Skill Intelligence Lab」全体の技術・運用標準をゼロから定義し、組織の技術的土台作りに貢献できます 。また、データサイエンティストチームのディレクションを行うだけでなく、組織設計や採用方針にも関与し、ご自身の手でチームの成長戦略を描いていける点も大きなやりがいです 。 |
| 労働条件 |
■年収 年収 1200万円 〜 1800万円 月給 1,000,000円〜(※固定残業代45時間を含む) 基本給648,438円~ 固定残業代351,562円~ ※上記は目安です。現年収・能力やご経験を考慮いたします。 ※超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ■開発環境 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! プログラミング・スクリプト言語:Python クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用 ■年間休日 年間休日120日(会社カレンダーにより変動あり) ※完全週休2日制(土日)・祝日・年末年始休暇:12/31~1/3の4日間 ■休暇制度 ・有給休暇 ・特別休暇(結婚 / 妻の出産 / 服喪 / その他会社が認めた場合) ・出産休暇 / 育児休暇 ・生理休暇 ■生活サポート・コミュニケーションサポート ・家族手当(18歳未満の子ども1人につき月1万円) ・交通費支給 ・結婚祝い金(支給対象は社内規定に準拠) ・定期健康診断 ・PC / 電話貸与 ・フリードリンク ・英語対応サポート(ビザ等) ・部活動補助 ■学習支援・キャリア成長 ・資格支援金 ・Track受講 ・MANA Studio(マルチLLM)利用 ・年2回の全社総会 / 表彰 |
| 応募資格 |
【必須(MUST)】 Pythonを用いてデータ開発した経験目安5年以上【歓迎(WANT)】 ・ML/AIエンジニアとして、Pythonやクラウド・コンテナ・MLOpsツールを活用したMLパイプラインの設計・開発・運用経験・MLflowなどを用いた実験管理、および学習からデプロイまでの一連のMLOpsプロセスの実務経験 ・既存DWHやデータ基盤からのデータ抽出・前処理・特徴量設計の経験 ・CI/CD環境を利用したモデルAPIのビルド・デプロイ、およびコンテナイメージの作成・運用経験 ・モデル監視・A/Bテスト・品質管理の設計および運用経験 ・ビジネスサイドと連携したデータ活用・AI活用プロジェクトの推進経験 (要件整理・優先度付け・ディレクション) ・データサイエンティストチームとの協働や、ノートブック/PoCコードを本番運用可能な形に落とし込んだ経験 以下の資格を保有、または同等の知識をお持ちの方を歓迎します 。 情報処理・データベース系:応用情報技術者 、データベーススペシャリスト 、ITサービスマネージャ 、ITストラテジスト クラウド・データエンジニアリング系:AWS Certified Data Analytics - Specialty 、Google Cloud Professional Data Engineer 、AWS Certified DevOps Engineer - Professional 、AWS Certified Solutions Architect - Associate AI・機械学習系:統計検定2級/準1級 、Data Scientist Associate 、G検定 、E資格 、TensorFlow Developer Certificate 、AWS Certified Machine Learning - Specialty インフラ・プロジェクト管理系:CKA (Certified Kubernetes Administrator) 、PMP (Project Management Professional) 、CompTIA Security+ 【こんな方にオススメ】 他部署を巻き込み、円滑なコミュニケーションが取れる方 技術的な専門性だけでなく、ビジネス視点を持てる方(橋渡し役) 曖昧な状況から主体的にルールや枠組みを作れる方 チームの成長や組織づくりにやりがいを感じる方 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 女性管理職実績あり 20代管理職実績あり シェアトップクラス 教育・研修制度充実 産休・育休取得実績あり 2年連続売り上げ10%以上UP 年間休日120日以上 社内ベンチャー制度あり 資格支援制度充実 社内公用語が英語 管理職・マネージャー 完全土日休み 月平均残業時間20時間以内 |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/04/24 |
| 求人番号 | 8173904 |
採用企業情報
- 株式会社ギブリー
-
- 資本金50百万円
- 会社規模501-5000人
- コンサルティング
- インターネットサービス
- デジタルマーケティング
- SIer
- ソフトウエア
- 人材紹介・人材派遣
-
会社概要
ギブリーは「すべての人が物心豊かな社会を実現する」をビジョンに掲げ、時代のニーズに合わせ最速でサービスを提供する、2009年創業のAIイネーブルメントカンパニー。
グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。生成AI分野の実績は1,000社以上。
AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」、AI共創開発事業「Givery AI Lab」、マーケティングDX事業「DECA」、人的資本インテリジェンス事業「Track」を展開。
東証プライム、またはNASDAQへの時価総額1000億円での上場を見据えて、国内・海外において採用を強化しています。
転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録(無料)が必要です