職種
データサイエンティスト年収
1,200万円 〜 1,800万円利用技術
- Python
- Kubernetes
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-04-08最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, Devin, v0, Notion AI, Perplexity
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 。
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
求人の特徴
利用技術
- Python
- Kubernetes
趣向性
- 職場の一体感
- これまでにない挑戦
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 迅速な意思決定
- 継続的な改善活動
- テスト
- インフラ
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- マネジメント