Naveera Technology LLCは、実用的で本番環境にそのまま導入できるシステムを通じて、組織のAIファーストな能力構築を支援するテクノロジーコンサルティングおよびエンジニアリング企業です。データエンジニアリング、機械学習、生成AI、アプリケーション開発、クラウドインフラ、IT運用にわたり、データパイプライン、生成AIモデル開発、MLOps、カスタムWeb・モバイル・エンタープライズアプリケーションなどに取り組んでいます。Naveeraは、グローバルなデリバリーチーム、拡張型のエンジニアリング支援、卓越性センターモデルを通じて、デジタルヘルス、フィンテック、Eコマース、物流などの分野における顧客を支援し、データを有用なインテリジェンスと拡張可能なテクノロジーへ変換することに注力しています。
シニアデータエンジニアリングマネージャー – GCP、AI/ML、GenAI（米国リモート）
AWS から GCP へのデータプラットフォーム移行を主導し、GCP と Vertex AI でエンタープライズ AI/ML、GenAI、MLOps ソリューションを構築します。 グローバルなエンジニアリング・IT サービスパートナーのモダナイゼーション施策を推進します。
仕事内容
- エンタープライズデータプラットフォームの AWS から GCP への移行を主導する
- スケーラブルな GCP データプラットフォーム、データレイク、レイクハウスを設計する
- GCP と Vertex AI を使用して AI/ML、生成 AI、RAG、MLOps ソリューションを開発する
- 準備、学習、検証、デプロイ、監視、再学習、ライフサイクル管理を含むエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築する
- 取り込み、変換、埋め込み、インデックス作成、検索、バッチ、ストリーミング、ETL、ELT パイプラインを設計する
- AWS 環境を評価し、ワークロードを同等または改善された GCP サービスに対応付ける
- フェーズ、依存関係、リスク、ロールバック計画、ターゲットアーキテクチャを含む移行ロードマップを作成する
- Pub/Sub、Dataflow または Apache Beam、BigQuery、Cloud Storage を使用してイベント駆動型のリアルタイムパイプラインを設計する
- エンタープライズデータモデル、BigQuery のパーティショニングとクラスタリング、分析データの利用パターンを確立する
- データガバナンス、品質、リネージ、メタデータ、セキュリティ、プライバシー、アクセス制御、責任ある AI の標準を定める
- Terraform の自動化、CI/CD、デプロイ、テスト、Dev、QA、UAT、本番環境間の昇格を主導する
- ベンチマークと SLA を定義しながら、性能、スケーラビリティ、レイテンシ、スループット、信頼性、クラウドコストを改善する
- データエンジニア、シニアデータエンジニア、テクニカルリードを管理・育成し、アーキテクチャレビューとコードレビューを実施する
- エンジニアリングの進捗、デリバリーリスク、依存関係、マイルストーンを監視する
- 米国のステークホルダーに対する主要な技術窓口となり、ビジネス、プロダクト、データサイエンス、BI、DevOps、セキュリティ、アナリティクスの各チームと連携する
- ビジネス要件を技術ソリューションに変換し、アーキテクチャ上の意思決定、移行計画、ロードマップ、リスク、トレードオフを伝える
応募要件
- GCP データエンジニアリング、データアーキテクチャ、クラウドエンジニアリング、AI/ML エンジニアリング、または関連する技術リーダーシップで 15 年以上の経験
- GCP データエンジニアリングの実務経験 5 年以上
- AI/ML および GenAI の実務経験 3 年以上
- AWS から GCP への移行プロジェクトを遂行した実績
- GCP 上でエンタープライズデータレイクおよびレイクハウスプラットフォームを設計した豊富な経験
- BigQuery、Google Cloud Storage、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Composer、Dataproc、IAM、Terraform の実務知識
- AWS のデータワークロード、パイプライン、プラットフォームを GCP に移行した経験
- AWS から GCP へのサービスマッピング、移行パターン、モダナイゼーション、クラウドアーキテクチャの実践に関する深い知識
- Vertex AI を使用して GCP 上で AI/ML ソリューションを構築・デプロイした経験
- 生成 AI、LLM アプリケーション、RAG、埋め込み、ベクトル検索、プロンプトエンジニアリング、エンタープライズ AI アシスタントの実務経験
- トレーニング、モデルレジストリ、CI/CD/CT、デプロイ、監視、再学習、ガバナンス、ロールバックを含む MLOps の深い知識
- プライバシー、評価、アクセス制御、監査可能性、ガバナンスを備えた安全で責任ある AI ソリューションの提供経験
- 高度な SQL スキルと、強力な Python および PySpark の能力
- データモデリング、データウェアハウス、バッチ処理、リアルタイムデータエンジニアリングの確かな経験
- Terraform、Git、GitHub、Cloud Build、CI/CD、インフラストラクチャ自動化の経験
- データエンジニアリングおよびクロスファンクショナルな技術チームを率い、育成した経験
- 高いコミュニケーション能力と、米国を拠点とするステークホルダーとの協業経験
- Google Cloud Professional Data Engineer 認定資格があれば尚可
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 認定資格があれば尚可
- Vertex AI Agent Builder、Vertex AI Search、Gemini on Vertex AI、またはエンタープライズ生成 AI プラットフォームの経験があれば尚可
- dbt、Apache Airflow、Kafka、Apache Spark、Kubernetes、Cloud Run、API 駆動アーキテクチャの経験があれば尚可
- Dataplex、Data Catalog、リネージ、メタデータ管理、ガバナンス、マスターデータ管理、データ品質フレームワークの経験があれば尚可
- 厳格なプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス、監査、ガバナンス要件を持つ企業または規制対象環境の支援経験があれば尚可
- 技術スキルには Python、PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、NLP、ディープラーニング、ML アルゴリズム、GenAI、LLM、GPT、Gemini、Claude、Llama、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG、埋め込み、ベクトルデータベース、セマンティック検索とハイブリッド検索、リランキング、LangChain、LlamaIndex、LangGraph、Hugging Face、Transformers、AI エージェント、エージェント型ワークフロー、ツールまたは関数呼び出し、マルチエージェントシステム、MCP、MLflow、Kubeflow、モデルレジストリ、デプロイ、監視、CI/CD、Vertex AI、Vertex AI Studio、Vertex AI Pipelines、Model Garden、Vector Search、FastAPI、Flask、REST API、SQL、Docker、Kubernetes、GCP、AWS、Azure、BigQuery、Dataflow、Spark、Databricks、データレイク、高度な Python、エキスパートレベルの SQL、PySpark、Apache Spark、ETL、ELT、CDC、バッチおよびストリーミング、イベント駆動アーキテクチャ、パイプライン開発と最適化、エンタープライズデータレイクとレイクハウス、Medallion Architecture、データウェアハウス、データモデリング、ディメンショナルモデリング、マルチテナントモデリング、スキーマオンリードとスキーマオンライト、dbt、Apache Airflow または Cloud Composer、Dataproc、Dataflow または Apache Beam、AWS Glue、Redshift、EMR、Lambda、Kinesis、Athena、CloudWatch、GCS、AWS S3、Pub/Sub、Dataplex、Data Catalog、Terraform、Git または GitHub、Cloud Build、CI/CD、Infrastructure as Code、リネージ、メタデータ管理、データ品質、監視、OpenLineage が含まれる
福利厚生
- 柔軟なリモートワーク
- 世界中の顧客と協働できる環境
- イノベーションを重視する環境でのコラボレーション
- 継続的な学習と認定資格取得の機会
- エンジニアリング責任者として主要な AI/ML および GCP イノベーション施策を主導