機械学習エンジニア（MLE）-　データサイエンスグループ

資生堂インタラクティブビューティーという社名には、インタラクティブが持つ「双方向の関係性、対話」という意味合いから「繋がる、繋げる」という思いが込められています。「リアルとデジタルのインタラクティブ」、「資生堂とお客さまとのインタラクティブ」、「お客さま同士のインタラクティブ」、「社員同士のインタラクティブ」といった様ざまな繋がりや関係性を、デジタル・テクノロジー×ビューティーの持つ力で革新していきます。またミッション、ビジョン、コアバリューを通じ、デジタルトランスフォーメーションにより、資生堂の事業革新と新たな美容体験を提供していきます。

Overall description

機械学習エンジニアとして、高度な専門性を発揮して、クラウドネイティブなML Pipeline構築および生成AIの開発業務における業務全般を担う

Roles & Responsibilities

• AI/DS関連プロジェクトにおける上流工程から開発実装までの一連の業務で、スピーディーかつ的確なAI/ML開発を行え、売上拡大・業務効率化の両面に寄与する。
• 1st Party Data（自社商品購買データ、肌診断、クリエイティブ画像など）や2nd Party Data（リテーラー購買、SNSデータなど）を含む、社内に点在する各種データをビジネスに活用できるよう、分析やAI活用の仕組みを整える。
• 具体的には、以下のような業務を遂行する。
  ・　生成AIなどのAI技術の開発及びAIアプリケーションの実装
  ・　データの分析や解析（EDA）
  ・　機械学習モデルの開発や検証
  ・　データ処理Pipeline及び関連DWHの設計及び構築

Basic Requirements

【ソフトスキル】
・　円滑なコミュニケーション能力
・　論理的思考能力
・　分析結果を基にインサイト抽出とレポーティング能力

【テクニカルスキル】
・　Python、Rなどのコーディングスキル
・　主流なLLM、AI Agentを含め、最新の生成AI技術の理解や開発経験
・　機械学習モデルの開発、テスト、デプロイまでの一連のプロセスの標準化
・　クラウドネイティブなMLOps設計及びPipeline開発
・　大規模データマートの設計とETL開発能力
・　一定の数理知識やアルゴリズムへの理解
・　主流な機械学習フレームワークの理解

Desired Qualifications

・I新規事業開発や組織立上経験
・AI関連プロジェクトのPM経験（技術検証、MLシステム構築など）及びチームリード経験
・クラウドネイティブなMLOps、LLMOps開発経験
・MLツールなどのアプリ開発やUI/UX開発経験
・メーカー/リテール業界におけるR＆D経験