PAR Technologyは、レストラン、ホスピタリティ企業、その他の大規模サービス環境向けのテクノロジーを開発しています。同社のプラットフォームは、POSシステム、デジタル注文、決済、顧客ロイヤルティ向けのツールを統合し、運営者がフロント業務とバック業務のワークフローを連携できるよう支援します。PAR Technologyは、クイックサービスやカジュアルファストダイニング、映画館、カジノ、テーマパーク、ホテル、コンビニエンスストアなどの組織にサービスを提供し、業務の円滑化と一貫したゲスト体験を支えるクラウドベースの製品を展開しています。
機械学習運用エンジニア、ID解決
BridgのID解決モデルを、PAR Technologyの飲食店向けソフトウェアプラットフォームの本番環境に導入します。 AWSとSparkのパイプライン、CI/CD、監視、エージェントが照会できるデータインターフェースを構築します。
仕事内容
- BridgのID解決モデルをノートブックから、監視と自動化を備えた本番環境へ移行します。
- 信頼性と拡張性に優れたデータおよび機械学習パイプラインを構築、維持します。
- テストを作成し、マッチングデータの可観測性を高めます。
- Sparkジョブを最適化し、CI/CDワークフローを構築します。
- システムテストとドキュメントを強化します。
- データサイエンスチームと連携し、本番環境向けの機械学習システムを提供します。
- 探索的データ分析を行い、データ品質を調査します。
- 特徴量パイプラインを維持し、モデルの学習とサービングの一貫性を保ちます。
- チャンピオンモデルとチャレンジャーモデルを評価し、異常な結果を検知します。
- エージェントのワークフローからID解決結果を照会できる軽量なインターフェースを作成します。
- コーディング、リファクタリング、IaC、設計ドキュメント、ログと実行の要約、データセットの探索、評価ケースの生成にAIを活用します。
- Bridgのプロダクトディレクターにレポートします。
応募要件
- 本番環境のデータシステムまたは機械学習システムの構築経験が2～4年あること。
- コンピューターサイエンス、データエンジニアリング、または関連分野の学士号、あるいは同等の実務経験があること。
- 自動化され、テスト済みの機械学習またはデータパイプラインを構築、維持した経験。
- データまたは機械学習ワークフローのCI/CDを改善した経験。Gitベースのプロセス、自動化された単体・統合テスト、ブランチを使った開発・ステージング・本番環境への段階的なリリースを含みます。
- Airflow、Step Functions、Databricks Workflowsなどのワークフローオーケストレーションツールを使った経験。リトライ、バックフィル、SLA監視、アラートに関する知識を含みます。
- MLflowなどの実験追跡およびモデルレジストリに関する知識。
- 監視と可観測性、データ品質やスキーマドリフトのチェック、入力・出力分布のドリフトに関わった経験。
- IaC、シークレット管理、再現可能なPython環境に関する経験。
- S3、EMR、Glue、Step Functions、Lambda、IAM、CloudWatchなど、AWSサービスの本番利用経験。
- データの偏り、シャッフル、スピル、パーティショニング、結合戦略など、Sparkのパフォーマンスに関する知識。
- Redshiftなどの下流システムに処理済みの出力を提供した経験。
- 探索的データ分析とデータ品質調査を行う能力。
- 特徴量パイプラインの構築と維持、および学習とサービングの一貫性を保った経験。
- 確率、仮説検定、サンプリング、評価指標など、応用統計の基礎知識。
- pandas、scikit-learn、PySparkなど、Pythonのデータサイエンススタックに精通していること。
- LLMベースのエージェント向けデータ統合に関心があり、MCPサーバー、RESTまたはGraphQLエンドポイント、構造化フィードなどのインターフェースを構築する意欲があること。
- データ契約を扱う際の適切な判断力。
- 個人を特定できる情報を含むデータセットを扱えること。
- AIコーディングアシスタントを日常的に使用し、生成されたコードのレビューとテストに責任を持てること。
- 米国またはカナダで就労する法的資格があること。
- PARでの就労を妨げる競業避止契約を結んでいないこと。
福利厚生
- 賞与の対象となる資格があります。
- 該当する場合、コミッションや株式報酬などの追加報酬が支給される可能性があります。
- 対象地域ではリモート勤務が可能です。
- 障害のある方には合理的配慮を提供します。
