Thetaは、投資会社や企業向けに、顧客の予測分析と企業価値評価の手法を開発しています。同社のCLV Ultraモデルは、チームによる顧客行動の予測や顧客単位の収益性評価を支援し、マーケティングの意思決定、顧客エンゲージメント戦略、企業価値評価に役立ちます。
応用AIエンジニアリング責任者
Thetaのエンジニアリングチームとデータサイエンスチームを率い、顧客価値を予測する分析システムを構築します。クラウド上のモデリング基盤、AI支援ワークフロー、顧客案件の遂行を統括します。
仕事内容
- エンジニアリングチームとデータサイエンスチームを率い、自ら開発にも携わります。
- 技術方針を定め、チームが複雑なデリバリー課題を解決できるよう支援します。
- 顧客の技術チームと連携します。
- 数千のモデルを安定して実行できるクラウド基盤を設計します。
- 顧客のエンジニアと協力し、モデルをパッケージ化して顧客環境にデプロイします。
- 顧客の生ファイルから検証済みのモデル出力までを処理する、信頼性が高く再利用可能なパイプラインを構築します。
- データ準備とモデリングのためのAI支援ワークフローを作成します。
- テスト、検証、信頼性の高いデプロイに関する標準を確立します。
- チームのコードと技術設計をレビューします。
- 長期的な保守性を保ちながら、何を構築、自動化、外部委託するかを判断します。
- データサイエンティストが難しい顧客案件の課題に取り組めるよう支援し、複数案件が重なる場合は自らも対応します。
応募要件
- エンジニアリング、データサイエンス、顧客案件の遂行にわたる深い技術力、知的好奇心、適切な判断力があること。
- クラウド基盤上で、本番のデータシステムまたは機械学習システムを大規模に一貫して構築・運用した経験があること。
- クラウド基盤の経験があること。Google Cloudを優先しますが、AWS、Azure、Databricks、Snowflakeの経験も関連します。
- データ準備、モデル実行、基盤にまたがる問題を解決できること。扱いにくい入力ファイルからモデル実行の遅延まで対応できること。
- データと出力を批判的に評価し、処理を中断すべき状況を判断できること。
- 既存のRベースの本番環境スタックを学び、そこで業務に取り組む意欲があること。
- 信頼性、使いやすさ、納期の要件を両立するプロダクトエンジニアリングの考え方を持つこと。
- 少人数の経験豊富なデータサイエンスチームを、実践的な技術指導で率い、難しいデリバリー課題への対応を支援できること。
- 顧客との会議に参加し、技術的な手法とトレードオフを説明し、データ要件を話し合い、顧客の技術スタックや基盤を把握できること。
- AI支援ワークフローの開発に強い関心があり、未知のツールをすばやく習得し、その出力を批判的に評価できること。
- 歓迎条件：データ準備やモデリング向けのAI支援ワークフローを構築・評価した経験。大規模言語モデルやエージェントベースのシステムを含みます。
- 歓迎条件：本番環境でのRの経験。パッケージ化、依存関係管理、コンテナ、またはRcppによるC++連携を含みます。
- 歓迎条件：統計モデリングの経験。特にCLVまたはBTYDモデルの知識があること。
- 歓迎条件：Databricks、Snowflake、Sparkなど、顧客管理環境にデータまたはモデリングのワークフローをデプロイした経験。
- 歓迎条件：Terraformなどのツールを使ったInfrastructure as Codeの経験、およびCI/CDの経験。
