ウォルト・ディズニー・カンパニーは、ストーリーテリング、キャラクター、ゲスト体験を軸に展開するグローバルなエンターテインメント企業です。テーマパークおよびリゾート、メディアネットワーク、映画スタジオ、インタラクティブメディアにわたって事業を展開し、世界中のさまざまなプラットフォームやデバイスを通じて製品や体験を提供しています。1923年に設立されたディズニーは、エンターテインメント、ホスピタリティ、旅行、食品・飲料などの分野で大規模な国際的 workforce を擁し、消費者データの取り扱いにおいてプライバシー、透明性、コンプライアンスを重視しています。
ディズニー・コマース シニア機械学習エンジニア
ディズニー・コマース向けに、スケーラブルな機械学習モデルとパイプラインの設計、トレーニング、デプロイ、運用を主導します。 技術提供、MLOps の実践、エンドツーエンドのモデルサービングワークフローを推進します。
仕事内容
- 中程度から非常に複雑な機械学習モデル、パイプライン、システムを設計、開発、トレーニング、デプロイする
- 本番環境で使用する機械学習モデル、パイプライン、システムの開発を担当する
- 個人での貢献と他のエンジニアとの協業を通じて、機械学習コンポーネントの開発を推進する
- 仕様を満たす技術ソリューションを作成し、将来の機械学習施策を導く
- 既存または新しい技術を用いて、担当する機械学習プロジェクトと重要なモデル改善を実現する
- 担当する機械学習コンポーネント、プロジェクト、モデル改善の仕様を定義する
- モデルのトレーニング、評価、推論パイプラインのコードを作成・レビューする
- 機械学習プラットフォームとデータ基盤のアーキテクチャ形成に貢献する
- データ取り込みからモデルサービングまでを網羅する機械学習ワークフロー全体を開発し、主導する
- 組織内のデータサイエンス、データエンジニアリング、プロダクトチームと成果物を調整する
- 経験の浅い機械学習エンジニアやデータサイエンティストに対するシニア技術リソースおよびアドバイザーとして活動する
- チームメンバーを導き、問題分析、モデルのデバッグ、課題解決を支援する
応募要件
- 大規模環境で本番用機械学習モデルを設計、トレーニング、デプロイした関連経験が5年以上あること
- Python および TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などの機械学習フレームワークに精通していること
- 教師あり学習と教師なし学習、モデル評価、特徴量エンジニアリングなど、機械学習の基礎を深く理解していること
- モデルのバージョン管理、実験追跡、ML CI/CD、モデル監視などの MLOps 実践に関する豊富な経験
- AWS SageMaker、EC2、S3 などのクラウド機械学習サービスおよびインフラストラクチャの経験
- Airflow、Spark、Kafka などのデータパイプラインおよびオーケストレーション技術の使用経験
- DynamoDB、Redshift、NoSQL、および関連するデータストレージ技術に関する知識
- Docker と Kubernetes によるコンテナ化に関する知識
- データ操作ツールに関する知識
- Snowflake の経験が必須
- 大規模レコメンデーションシステム、パーソナライゼーション、自然言語処理、またはコンピュータービジョンの経験
- リアルタイム機械学習推論および低レイテンシーのサービングアーキテクチャ設計の経験
- 本番システムへの大規模言語モデルおよび生成 AI のデプロイに関する知識
- Java の経験があり、Spring Boot の経験があればなお可
- コンピューターサイエンス、統計学、数学、または関連分野の学士号、もしくは同等の関連実務経験
福利厚生
- 報酬パッケージには、ボーナスおよび／または長期インセンティブユニットが含まれる場合があります
- 医療、財務および／またはその他の福利厚生
