スキルハウスの採用情報
【外資系生命保険大手】リードML＆AIエンジニア
役職：
【外資系生命保険大手】リードML＆AIエンジニア
雇用形態:
正社員
給与:
勤務時間:
職務内容
世界をリードする生命保険会社が優秀な リードML＆AIエンジニア を募集しています。
リードML/AIエンジニアとして、ML/AIパイプラインおよびインフラストラクチャの実装と保守を担当し、確立されたMLOps、LLMOps、GenOpsプラクティスと連携して、信頼性と拡張性の高いML/AIソリューションを提供します。
各ドメインのデータサイエンティスト、データプラットフォームエンジニアリング、AIガバナンスと協力し、ML/AIモデルの運用を行い、社内のAIガバナンス実施下でML/AIインフラの継続的改善に貢献します。
業務詳細
- ML / AIパイプラインの開発と実装
- Databricks MLFlowを使用したML/AIパイプラインの構築とメンテナンス。
- モデルデプロイメントとモニタリングのための確立されたMLOps/LLMOpsプラクティスとスタンダードを実装する。
- 定義されたアーキテクチャパターンに従ってフィーチャーストアを作成し、維持する。
- ML/AIパイプラインとモードの自動テストフレームワークを開発する。
- グループ標準（MLOpsインデックス）に従い、デプロイされたモデルのモニタリングソリューションを実装する。
- モデルの運用とインフラ
- 本番環境におけるML/AIモデルのデプロイとメンテナンス。
- インフラストラクチャーのプロビジョニングにTerraformを使用し、インフラストラクチャーのテスト、検証、ベストプラクティス、標準、最適化テクニックを実装する能力に習熟したInfrastructure as Codeの強力なハンズオン経験。
- セキュリティガイドラインに従ったモデルサービングエンドポイントの設定と最適化。
- モデル推論のためのキャッシュとパフォーマンス最適化戦略の実装。
- SecureGPTプラットフォームを使用したLLMの統合をサポートする。
- デプロイされたモデルとパイプラインのドキュメンテーションを維持する。
- コラボレーションとテクニカルサポート
- データサイエンティストと密接に連携し、モデルの要件と実装のニーズを理解する。
- モデルデプロイメントやパフォーマンスに関する問題のトラブルシューティングにおいて、ドメインスクワッドメンバーをサポートする。
- コードレビューに参加し、技術的な議論に貢献する。
- MLとAIに特化したデータラボコミュニティ内で知識とベストプラクティスを共有する。
- パイプラインの改善や最適化の機会について意見を提供する。
必須スキル
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連技術分野の学士号。
- 5年以上のソフトウェア開発経験（うち2年以上はML / AIシステムにフォーカス）。
- Pythonでの強力なプログラミングスキルとMLフレームワーク（Pytorch、TensorFlow、Scikit-learnなど）の経験。
- MLOps/LLMOpsツール（MLFlow、Kuberflow）とプラクティスの実践経験。
- クラウドプラットフォーム（AWSが望ましい）とコンテナ技術の経験。
- CI/CD/CT（継続的トレーニング）のプラクティス、DevOps/ModelOps/DataOpsの原則とツール（JIRA、Jenkins）の知識。
- クラウドSQLウェアハウス（Databricksが望ましい）を使用したデータ処理フレームワークと最新のデータスタックの理解
- モデルモニタリングと観測可能性ツールの経験
- AI倫理の原則と公平性の指標に関する知識
- 関連規制（GDPR、CCPA、AI法など）に精通していること。
- 金融/保険業界の知識と経験
- 高い分析力と問題解決能力
- 部門横断的なコラボレーションのための優れたコミュニケーションスキル。
ポジションの魅力
- 当社のクライアントは世界最大級のグローバル保険会社です。
- あなたは、国際的なチームと一緒に働くことになります。
- 保険業界における最高のテクノロジーを駆使しています。
- 50%はWFH、50%はオフィス勤務
会社概要
界最大級の保険金融グループの一つで、5000万人以上の顧客から信頼されています。個人顧客、中小企業、大企業向けに、生命保険、年金基金、相続など、さまざまな金融保護を提供しています。
勤務時間: 9:00 - 17:00（月～金）
勤務形態: ハイブリッド（毎週2日オフィス勤務、3日在宅勤務）
休日休暇 : 土日、祝日、年末年始休暇、有給休暇、その他特別休暇
福利厚生: 社会保険、交通費、屋内禁煙（喫煙指定エリアあり）など
面接プロセス: 3～4回
1次技術面接はオンライン
2次面接はオフィスにて行います。
第3次人事面接はオンラインにて行います。
