データエンジニア / データサイエンティスト――機械学習・生成 AI
スウェーデンのデジタルサービススタジオ Humblebee で、機械学習と生成 AI のソリューションを構築します。 クライアントの課題を拡張可能なデータプロダクトへとつなげます。
仕事内容
- データセットを調査し、パターンを見つけ、仮説を検証して機会を発掘します。
- 実験、概念実証、プロトタイプを計画し、実施します。
- ローカル環境とクラウド環境で機械学習モデルを構築、評価、デプロイします。
- 生成モデルを統合・微調整し、レコメンデーション、検索、パーソナライズされたコンテンツ、対話型体験に活用します。
- データを統合、処理、可視化し、洞察を分かりやすく伝えます。
- エンジニアリング、デザイン、ビジネスの各担当者と協力し、データに基づくデジタルプロダクトを開発します。
- クライアントの既存および企画中のプロダクトに、データに基づくアプローチを提案します。
- 信頼性と拡張性を確保し、MLOps の手法を適用しながら、ソリューションをプロトタイプから本番環境へ移行します。
- 技術者と非技術者の双方に、調査結果、前提、制約を説明します。
- 分析と機械学習を用いて、ビジネス課題を技術的なソリューションへと変換します。
応募要件
- コンピューターサイエンス、データサイエンス、統計学、工学、または関連分野の学位。
- 機械学習モデルの構築または統合の経験。
- Python と LangChain の実務能力。
- Azure、AWS、Databricks、Microsoft Fabric など、最新のクラウドおよびデータプラットフォームの経験。
- CI/CD パイプライン、バージョン管理、モデル監視に関する知識。
- 特徴量エンジニアリング、モデル評価、データ可視化、データクレンジング、データ処理の専門知識。
- 責任ある AI、ガバナンス、セキュリティの原則に関する知識。
- 統計学、機械学習、モデルライフサイクルの各段階に関する確かな基礎知識。
- 複雑なビジネス課題をデータと AI に基づくソリューションへ変換する能力。
- モデルやデータプロダクトをプロトタイプから本番環境へ移行した経験。
- データガバナンス、監視、責任ある AI の実践に関する理解。
- スウェーデンの就労許可が必要です。
- 応募書類は英語で提出してください。
- 好奇心と共感力があり、協力して仕事を進められること。
福利厚生
- オフィス勤務と在宅勤務を組み合わせたハイブリッド勤務。
- フルタイム雇用。