Salesforceは、顧客関係管理プラットフォームを中核とするクラウドベースのソフトウェアを開発し、統合されたAI駆動型システムを通じて企業データとチームをつなげています。同社の製品は、営業、カスタマーサービス、マーケティングの業務プロセスを支援し、中小企業から大規模組織まで、さまざまな規模の企業向けにソリューションを提供しています。また、業界に特化したツール、Trailheadの学習リソース、CRMプラットフォームの機能を拡張するAppExchangeアプリも提供しています。
機械学習リードエンジニア
Salesforceにおける安全でスケーラブルな機械学習パイプラインの技術方針を策定し、自動再学習とMLOpsを推進します。生成AIソリューションとエージェントワークフローを本番環境に導入し、セキュリティとコンプライアンスを強化します。
仕事内容
- 機械学習戦略の技術方針を策定します。
- 自動再学習やコスト・性能の最適化を含む、機械学習パイプラインの開発を主導します。
- セキュリティとコンプライアンスに関わる機械学習パイプライン群を管理します。
- Infrastructure as Code、CI/CDパイプライン、MLOpsの自動化を構築します。
- モデルの性能、データ品質、システムの健全性、モデルドリフトを監視します。
- データサイエンス、データエンジニアリング、研究、プロダクトマネジメントの各チームと連携します。
- 機械学習のエンジニアリング手法を指導します。
- 若手の機械学習エンジニアを育成します。
- 生成AIソリューションとエージェントワークフローを本番環境に導入し、組織と顧客のセキュリティおよびレジリエンスを高めます。
応募要件
- 定量分野の修士号または博士号を有すること。
- 設計・開発から大規模展開まで、複数モデルの機械学習システムのライフサイクル全般で6年以上の経験があること。
- Dockerに精通し、KubernetesとApache Airflowを用いたワークフローオーケストレーションの実務経験があること。
- Pythonを高度に使いこなせること。
- TensorFlowとPyTorchを使いこなせること。
- ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを実践できること。
- CI/CDパイプライン、テスト、モデル性能の監視を含むMLOpsの経験があること。
- 特徴量エンジニアリングとフィーチャーストアの経験があること。
- 生成AIソリューションを本番環境向けに開発・展開した豊富な経験があること。
- Infrastructure as Code、監視ツール、Spark、Snowflakeに関する専門知識があること。
- 機械学習ガバナンスポリシーの策定と、データセキュリティ規制への準拠を徹底した経験があること。
- 機械学習の取り組みを主導し、明確で測定可能な事業成果を上げた経験があること。
- データサイエンス、プラットフォームエンジニアリング、研究、プロダクトの各チームと効果的に協働できること。
- 高度な自然言語処理（NLP）の専門知識があれば尚可。
- 研究経験、または機械学習の研究チームとの協業経験があれば尚可。
- メンター経験があれば尚可。
- 定量分野での論文発表または特許があれば尚可。
福利厚生
- 休暇制度
- 医療保険
- 歯科保険
- 視力保険
- メンタルヘルス支援
- 有給育児休暇
- 生命保険
- 障害保険
- 401(k)
- 従業員株式購入制度
- 一部の職種ではインセンティブ報酬が適用される場合があります
- 一部の職種では株式報酬が適用される場合があります