机器学习工程师，数字化转型与AI战略部，数据科学组

Overview DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。 ML Engineerは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。 Role and Responsibility 資生堂の各事業部門に導入するAIソリューションの、ビジネス検討、AIの要件設計・開発、導入プロジェクト推進、および最新テクノロジーのキャッチアップを担当します。AIエンジニアとして高度な専門性を発揮し、クラウドネイティブなML Pipeline構築および生成AIの開発業務における業務全般を担います。 メタデータ管理および生成プロセスの運用 データカタログおよびリネージの整備 セマンティックレイヤーの構築と統一 データガバナンスおよび品質管理の実行 事業部門との合意形成・活用ドライブ Basic Requirement MLEとしての実務経験（3年以上） MLOpsに関する知識・経験（CI/CDパイプライン構築、モデル監視など） Docker、Kubernetesなどのコンテナ技術に関する知識・運用経験 GCP（Vertex AI, Cloud Run, BigQueryなど）を用いたMLシステム開発・運用経験 生成AI（GPT, Gemini, Claudeなど）を用いたアプリケーション開発経験 円滑なコミュニケーション能力 論理思考能力 Preferred Requirement ML関連の最新論文をサーベイし、実装・評価した経験 AI Agent（RAG, ReActなど）の開発経験 特定のドメイン知識（例：EC、製造業、小売、広告等） Position Attractiveness グローバルカンパニーの未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。 変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。 【職種 / 募集ポジション】 ML Engineer, DX&AIX Strategy Div, Data Science Group 【雇用形態】 正社員 【給与】 応相談 〜 【勤務地】 会社情報 【会社名】 株式会社資生堂