Data Engineer, Data Management Group

― 150年企業の変革を、データとAIでリードする　―

Overview

Data Management 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駆使したイノベーションにより、資生堂の持続的な成長と競争優位性の源泉を構築します。
AI活用を前提としたAI-Readyなデータ基盤の構築・高度化を推進し、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備することで、その価値最大化を担います。
150年の歴史を持つ日本を代表する企業において、技術寄りのデータ基盤構築・運用から、業務に密着したデータ収集・利活用推進までを一貫して担い、データドリブン改革を実現するグループです。

Role and Responsibilities

• データガバナンス（データ品質、セキュリティ、データカタログ等）の設計および実装
• AI／MLプロジェクトに向けたデータ収集、前処理、蓄積パイプラインの設計・開発
• データサイエンティストやAI／MLエンジニアと連携した、データ利用要件の定義および技術的支援
• MLOps／LLMOps基盤（モデル学習、バージョン管理、デプロイ自動化等）の構築・運用

Required Qualifications

• 自ら課題を定義し、解決まで主体的に取り組む姿勢
• ビジネスとテクノロジーをつなぐブリッジング（橋渡し）能力
• テクノロジー動向に対する高い感度と継続的な学習意欲
• 多様なデータ（肌測定データ、購買データ、R&Dデータ等）をAI活用しやすい形で統合するデータ設計能力
• 生成AI（LLM）を活用したText-to-SQL基盤のアーキテクチャ設計・構築経験
• MLOpsプラットフォーム（Vertex AI、Kubeflow、MLflow 等）の導入・運用経験
• GDPR等を考慮したデータアクセス制御、マスキング等の実装知識

Preferred Qualifications

• ビューティー領域への好奇心・関心
• メンタリングやチームビルディングの経験
• 非構造化データ（画像・音声等）の収集およびベクトル化パイプライン構築経験
• セマンティックレイヤー（dbt Semantic Layer、LookML 等）の構築・運用経験
• ストリームデータ処理パイプラインの構築経験
• 技術ロードマップの策定経験

ポジションの魅力

• AI／ML活用の成否を左右する中核データ基盤を担う
• 生成AI・MLOps／LLMOpsなど最先端技術を前提とした設計・実装に携われる環境がある
• 伝統ある大企業の変革フェーズにおいて、データ基盤から全社DX／AIXを支えるインパクトの大きい役割を担う