Machine Learning Engineer, Data Science Group, AI Data Science

― 150年企業の変革を、データとAIでリードする　―

Overview

Data Science Groupは、資生堂ジャパンの事業戦略に基づき、ビジネス変革を実現するためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。
AIを最大限に活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術と強固なデータ基盤を活用したイノベーションにより、資生堂の持続的成長と競争優位性の源泉を構築します。
AIの利活用による業務改革は、資生堂ジャパンにおける重要な経営テーマの一つです。
本グループでは、各事業部門に導入するAIソリューションについて、ビジネス検討からAI要件定義・開発、導入プロジェクト推進、ならびに最新テクノロジーのキャッチアップまでを一貫して担います。

Role and Responsibilities

• ML Engineerとして、高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなMLパイプラインの設計・構築・運用
• 生成AI（LLM）を活用したアプリケーションおよびAIソリューションの開発
• MLOpsの観点からのモデル開発・デプロイ・監視・改善の推進
• ビジネス部門やデータサイエンティストと連携したAIプロジェクトの実装・高度化

Required Qualifications

• ML Engineerとしての3年以上の実務経験
• MLOpsに関する知識・実務経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視・運用など）
• Docker、Kubernetes等のコンテナ技術に関する知識および運用経験
• GCP（Vertex AI、Cloud Run、BigQuery等）を用いたMLシステムの開発・運用経験
• 生成AI（GPT、Gemini、Claude等）を用いたアプリケーション開発経験
• 円滑なコミュニケーション能力
• 論理的思考力
• 上長や関係者に対する適切なレポーティング能力

Preferred Qualifications

• ML／AI分野の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験
• AI Agent（RAG、ReAct等）の設計・開発経験
• 特定ドメインにおける業務知識（例：EC、製造業、小売、広告 等）

ポジションの魅力

• 事業と直結したAI／MLプロジェクトに携われる環境
• クラウドネイティブかつ最新の生成AI技術を実務で活用できる
• データサイエンス／MLの専門性を深めながら、大企業のAI Transformationを実装側から支える経験が得られる