AI Architect

職務内容

【About the team】

AI CoE is a startup group formed to address the Japan market AI needs with professionals consolidated in Japan having deep AI expertise and continuous investment to expand the team (up to 25-member team) thru lateral and in-house training. Our CEO has launched AI COE as a strategic unit with an initial team of 11 consultants. This team is poised for a big expansion to enable driving the need of AI adoption for our customers.

AI COE has 2 sub-units; AI Lab to solve unique customer problem using AI (PoT/PoC) and customize AI solutions to incorporate Japanese language needs. AI Go To Market (GTM) unit to expand delivering AI use cases in platforms supporting AI.Cloud organization. We are team of researchers, data scientist, architects and consultants will perform the role of AI experts to enable customers to achieve AI first business, provide strategic solutions for AI Dev & Sec Ops, provide end to end AI services and enable customers to build his AI office/organization. We aim to create a world class AI studio that will showcase AI solutions and co-creation space to work with customers for solving their problems. We are a diverse local team and work with global members in hybrid approach.

【Responsibilities】

・Envision, build, deploy and operationalize an end-to-end machine learning (ML) and AI pipeline

・Build a robust enterprisewide architecture for AI and collaborate with data scientists, data engineers, developers, operations and security

・Perform the following functions,

-Requirement analysis: Analyzing what an organization needs and how AI can help.

-Solution design: Designing AI solutions that are scalable, cost-effective, and in alignment with the organization’s goals.

-Technology selection: Selecting the appropriate technology stack and tools that will be used to build the AI system.

-Auditing: Conducting a comprehensive audit of AI tools and practices, including data, models, and software engineering, emphasizing continuous improvement. Establishing a feedback loop to evaluate AI services, facilitate model recalibration, and retrain models as needed.

-Implementation: Overseeing the implementation of the AI system and ensuring it meets the organization’s requirements.

-Monitoring and maintenance: Monitoring the performance of the AI system, troubleshooting issues, and ensuring the system is maintained and updated regularly.

・Has a holistic understanding of the business landscape, combined with a grasp of AI capabilities, allowing them to guide AI projects towards success

・To work in team collaboration with cross-functional teams, including technical architects, data engineers, and domain experts, to understand business requirements and develop effective AI solutions

・To be diligent in learning / scaling up in the areas of Data Science-AI with self-initiative towards career excellence

＊日本文

【チームについて】

AI CoEは、日本市場のAIニーズに対応するために作られたスタートアップチームであり、AIの専門知識を持つプロフェッショナルが集まり、経験者採用や社内トレーニングを通じて、最大25名のチームに拡大することを目指しています。弊社のCEOはAI COEを戦略的ユニットとして立ち上げ、11名のメンバーからスタートしました。このチームは、弊社の顧客および社内におけるAI導入のニーズを推進するため、大規模な拡大を予定しています。

AI COEには2つのサブユニットがあり、1つはAIラボで、AIを活用して顧客固有の課題を解決する(PoT/PoC)とともに、弊社のAIソリューションを日本語対応にカスタマイズします。

もう1つは、AI Go To Market (GTM)ユニットであり、AI.Cloud組織を支援するプラットフォームにおけるAIユースケースの提供を拡大します。

私たちは、リサーチャー、データサイエンティスト、アーキテクト、コンサルタントで構成されるチームで、弊社のAI専門家として、お客様がAIファーストのビジネスを実現するための戦略的ソリューションを提供し、AI Dev & Sec Opsに関するエンドツーエンドのサービスを提供します。また、お客様がAIオフィス/組織を構築するための支援を行います。

世界クラスのAIスタジオを創設し、AIソリューションを展示し、顧客と協力して問題解決を行う共創スペースを目指しています。私たちは多様なローカルチームであり、弊社のグローバルメンバーとハイブリッドアプローチで協働しています。

【業務内容】

・エンドツーエンドの機械学習（ML）およびAIパイプラインの構想、設計、構築、導入および運用（運用定着）をリードする

・エンタープライズ全体を見据えた堅牢なAIアーキテクチャを構築し、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者、運用、セキュリティチームと連携しながら推進する

・以下のプロセスを含むAIシステムのライフサイクル全体を主導する

-要件分析：組織の課題やニーズを分析し、AIによる解決可能性を明確化する

-ソリューション設計：拡張性・コスト効率・ビジネス戦略との整合性を考慮したAIソリューションを設計する

-技術選定：AIシステム構築に必要な最適な技術スタックおよびツールを選定する

-監査（Audit）：データ、モデル、ソフトウェアエンジニアリングを含むAIツールおよび開発・運用プロセス全体を対象とした監査を実施し、継続的改善を推進する

-フィードバックループを確立し、AIサービスの評価、モデルの再調整、再学習を適切に実施する

-実装管理：AIシステムの実装全体を統括し、組織要件を満たしていることを保証する

-監視・保守：AIシステムのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、課題対応、運用保守、定期的なアップデートを行う

・ビジネス全体の構造や業務理解とAI技術への理解を併せ持ち、AIプロジェクトを成功に導くための意思決定および方向付けを行う

・テクニカルアーキテクト、データエンジニア、ドメインエキスパートなどのクロスファンクショナルチームと協働し、ビジネス要件を深く理解した上で実効性の高いAIソリューションを開発する

・データサイエンスおよびAI分野において、自発的かつ継続的に学習・スキル向上に取り組み、自身の専門性とキャリアの高度化を追求する

登録資格

■Required

• Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, or related fields (equivalent practical experience also acceptable)

• 5+ years of practical experience in designing and developing AI platforms (Azure is preferred)

• Ability to communicate at a business level in both English and Japanese, and to collaborate with internal and external stakeholders

• Japanese: Advanced Business Level (Able to independently handle meetings, presentations, and discussions with clients and internal stakeholders)

• English: Advanced Business Level (Able to independently handle meetings, presentations, and discussions with clients and internal stakeholders)

【必須条件】

-コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、または関連分野の学士号を有すること

※同等の実務経験を有する場合は学位不問

-AIプラットフォームの設計・開発における5年以上の実務経験

※Azureに関する経験を有する方は尚可

-日本語：ビジネス上級 （会議、プレゼン、顧客・社内関係者との折衝を自立して行える）

-英語：ビジネス上級 （会議、プレゼン、顧客・社内関係者との折衝を自立して行える）

■Nice to have

• Deep understanding and practical experience in AI-related technologies such as machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision

• AI architecture and pipeline planning. Understand the workflow and pipeline architectures of ML and deep learning workloads. An in-depth knowledge of components and architectural trade-offs involved across the data management, governance, model building, deployment and production workflows of AI is a must.

• Software engineering and DevOps principles, including knowledge of DevOps workflows and tools, such as Git, containers, Kubernetes and CI/CD.

• Data science and advanced analytics, including knowledge of advanced analytics tools (such as SAS, R and Python) along with applied mathematics, ML and Deep Learning frameworks (such as TensorFlow), ML techniques (such as random forest and neural networks) and developing large-scale models using AI frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and Keras

• Experience in designing and developing AI systems using cloud platforms (Google, AWS, Azure, etc.)

• Knowledge of AI model operations and deployment (model optimization, monitoring, version control, etc.)

• Practical experience in large-scale data processing technologies (BigQuery, Spark, Hadoop, etc.)

• Knowledge of AI ethics and privacy, and ability to incorporate them into AI system design

• Ability to understand business requirements and design scalable and reliable AI platforms accordingly

• Experience in leading development teams and providing technical leadership in AI-related projects

• Effective communication skills with stakeholders

• Willingness to actively learn new AI technology trends and apply them to work

• Excellent communication and leadership skills, and ability to bridge technical and business teams

【望ましいスキル】

-機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI関連技術に関する深い理解および実務経験

-AIアーキテクチャおよびパイプライン設計に関する知識と経験

-ML／ディープラーニングワークロードにおけるワークフローおよびパイプライン構成の理解

-データ管理、ガバナンス、モデル構築、デプロイメント、本番運用に至るまでの各コンポーネントおよびアーキテクチャ上のトレードオフに関する深い知識

-ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの原則に関する理解

-Git、コンテナ技術、Kubernetes、CI/CDなどのDevOpsワークフローやツールの利用経験

-データサイエンスおよび高度分析に関する知識・経験

-SAS、R、Pythonなどの高度分析ツール

-応用数学、機械学習、ディープラーニングの理論理解

-ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク等の機械学習手法

-TensorFlow、PyTorch、KerasなどのAIフレームワークを用いた大規模モデル開発経験

-Google Cloud、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用したAIシステムの設計・開発経験

-AIモデルの運用・展開（MLOps）に関する知識・経験（モデル最適化、監視、バージョン管理、ライフサイクル管理等）

-BigQuery、Spark、Hadoopなどの大規模データ処理技術に関する実務経験

-AI倫理およびプライバシーに関する知識を有し、それらを考慮したAIシステム設計ができること

-ビジネス要件を正確に理解し、拡張性・信頼性の高いAIプラットフォームを設計できる能力

-AI関連プロジェクトにおいて、開発チームをリードし、技術的な意思決定・指導を行った経験

-ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力

-最新のAI技術トレンドを主体的に学習し、実務に適用する意欲

-高いコミュニケーション力およびリーダーシップを有し、技術チームとビジネスチームの橋渡しができること