JumpCloudは、分散型IT環境を持つ組織向けに、ID、デバイス、アクセスを統合管理するプラットフォームを開発しています。同社のSaaS製品は、クラウドディレクトリサービス、クロスプラットフォームのデバイス管理、Active Directoryのモダナイゼーション、IDライフサイクル管理、条件付きアクセス、パスワードレス認証、多要素認証、ゼロトラストセキュリティを一つにまとめています。また、自動化された入社・退社手続き、コンプライアンスワークフロー、SaaS管理、人事システムとの連携にも対応し、企業のチームが複数のOSにまたがるユーザーとデバイスを管理しながら、運用の複雑さを軽減できるよう支援します。
シニアマネージャー、データエンジニアリング — インド・リモート
インドの JumpCloud データエンジニアリングおよび機械学習チームを率い、本番環境向けの ML システム、スケーラブルなデータパイプライン、強固なエンジニアリングプラクティスを構築します。社内各部門と連携し、ID、デバイス、テレメトリーデータから信頼性の高いレポートと測定可能な成果を実現します。
仕事内容
- インドの EDA、ESE、機械学習開発チームを率いる
- このポジションにレポートするエンジニアリングチームを管理・支援する
- Fivetran によるデータ取り込みや、Salesforce と NetSuite のデータを dbt で変換して Snowflake または Databricks に取り込む処理を含む、エンドツーエンドのデータパイプラインを設計する
- 財務、営業、オペレーションと連携し、パイプラインの健全性、ARR、請求、解約、顧客生涯価値に関する統合レポートモデルを作成する
- バージョン管理、自動化された dbt テスト、モジュール化されたデータモデルを通じて、アナリティクスエンジニアリングの標準を適用する
- C-suite のリーダーに助言し、監査済みデータモデルに基づく財務・業務指標を提示する
- Staff Engineer および Principal Engineer と連携し、機能開発、アーキテクチャ、エンジニアリング標準、製品品質に取り組む
- エンジニアリングプラクティス、製品戦略、実行方法を形作る
- エンジニアリングリーダーや他チームと協力し、エンジニアリング組織を強化・鼓舞する
- チーム活動に対する技術的な方向性と監督を提供する
- 拡大する多様なチームの採用、オンボーディング、メンタリング、育成を行う
- 本番モデルを提供する ML エンジニアとデータサイエンティストを率いる
- 特徴量エンジニアリング、トレーニング、評価、サービング、モデルフィードバックループの標準を定義する
- プロダクト、プラットフォーム、セキュリティチームと連携し、ID、デバイス、テレメトリーのシグナルを測定可能な成果に変換する
- モデルの健全性に関する SLA、監視、ロールバック手順、オンコールプロセスを確立する
応募要件
- 応用機械学習の実務経験が 8 年以上あり、そのうち数年はピープルマネジメントと本番 MLOps に携わっていること
- 8 人以上のチームを管理した経験があり、パフォーマンス管理とチーム構築を含むこと
- Salesforce、NetSuite、dbt、Fivetran、Snowflake、Databricks の経験
- SQL に関する深い知識
- ソフトウェアエンジニアリングの原則と実践を十分に理解していること
- SaaS のオーナーシップと信頼性に関する実績
- アジャイル開発チームでの実務経験
- エンジニアリングマネージャーおよび技術・非技術のステークホルダーと効果的にコミュニケーションできること
- 変化が速く協働的な環境で成果を上げられること
- イノベーション、デリバリー、プロセス開発、品質を通じて継続的改善を実現した実績
- リモートファースト環境で地理的に分散したエンジニアリングチームを率いた経験
- Cursor、Claude、Copilot などの AI コーディングエージェントに加え、Gemini や NotebookLM などの AI ツールに精通していること
- 本番環境にモデルをデプロイする ML エンジニアとデータサイエンティストを率いた経験
- 特徴量エンジニアリング、トレーニング、評価、サービング、モデルフィードバックループの経験
- Python、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、および Spark や Snowflake などの大規模データプラットフォームを実務で扱えること
- プロダクト、プラットフォーム、セキュリティチームと協力し、ID、デバイス、テレメトリーのシグナルを測定可能な成果に変換できること
- L3〜L5 の個人貢献者の採用、コーチング、作業の優先順位付けを行った経験があり、SLA、監視、ロールバック、モデル健全性のオンコールプロセスにも対応できること
- Golang、C++、Python、Java、その他の言語やオペレーティングシステム技術による商用ソフトウェア開発経験があれば尚可
- ソフトウェアエンジニアリング設計原則の強固な基礎があれば尚可
- 統計学および機械学習の概念を深く理解していれば尚可。教師あり学習、教師なし学習、異常検知、分類、ランキングまたはスコアリング、モデル評価、不均衡データセットを含む
- インドに居住し、インドで就労する権利を有していること
- 英語の会話および読み書きに堪能であること
- エンジニアはオンコールシフトへの参加が求められる
福利厚生
- インド国内でのリモートファースト勤務形態
- キャリア成長の機会
- 優秀で支え合う同僚や経験豊富なエグゼクティブチームと働ける環境
- エンジニアリングプラクティス、製品戦略、実行方法を形作る機会
- 機会均等雇用