AI/ML Engineer

We seek an experienced AI/ML Engineer to design and develop AI/ML and Generative AI solutions, build AI-ready data pipelines, and implement scalable cloud-based platforms, with expertise in Python, LLMs, RAG, and MLOps/LLMOps.

Key Responsibilities:

- Participate in the estimation, planning, and sizing of AI/ML, Agentic AI, and Generative AI workstreams, providing accurate inputs to project managers for project planning and execution.
- Analyze and understand functional and non-functional requirements in collaboration with business analysts, architects, and stakeholders, and translate them into scalable AI and system requirements.
- Design, develop, and implement AI/ML and Generative AI solutions, ensuring alignment with enterprise architecture, security, and governance standards.
- Create and maintain solution design documents, technical specifications, architecture diagrams, and implementation artifacts for AI-driven applications and platforms.
- Build and manage data pipelines and AI-ready data infrastructure, including data ingestion, transformation, feature engineering, vectorization, and data preparation for AI model consumption.
- Develop and review artifacts, including code, mapping, documentation, monitoring scripts, and unit test scripts. Conduct reviews of personal and peer deliverables, perform unit tests, and document unit test results for complex data programs to prepare applications for validation and delivery.
- Work with cross-functional teams in a dynamic environment.
主な職務：

- AI/ML、エージェンティックAI（Agentic AI）、および生成AIに関するワークストリームの見積もり、計画策定、規模算出に参加し、プロジェクトマネージャーによる計画立案や実行に必要な正確な情報を提供する。
- ビジネスアナリスト、アーキテクト、およびステークホルダーと連携して機能要件・非機能要件を分析・把握し、それらを拡張可能なAI要件およびシステム要件へと落とし込む。
- AI/MLや生成AIのソリューションを設計・開発・実装し、エンタープライズアーキテクチャ、セキュリティ、およびガバナンスの基準に準拠していることを保証する。
- AIを活用したアプリケーションやプラットフォームに関するソリューション設計書、技術仕様書、アーキテクチャ図、および実装成果物を作成・維持管理する。
- データパイプラインやAI対応のデータインフラストラクチャを構築・管理する。これには、データの取り込み、変換、特徴量エンジニアリング、ベクトル化、およびAIモデル利用に向けたデータ準備などが含まれる。
- コード、マッピング、ドキュメント、監視スクリプト、単体テストスクリプトなどの成果物を開発・レビューする。自身およびチームメンバーの成果物をレビューし、単体テストを実施・記録することで、複雑なデータプログラムを検証および納品可能な状態に整える。
- ダイナミックな環境下で、部門横断的なチームと連携して業務を遂行する。

### Requirements
What are we looking for:

- A bachelor's degree or foreign equivalent from an accredited institution is required. Three years of progressive experience in the specialty may also be considered in place of each year of education.
- At least 8 years of experience in the IT field.
- Japanese nationality or a valid qualification to work in Japan. Visa sponsorship is not currently available.
- At least 4 years of experience in AI/Generative AI (GenAI), Machine Learning (ML)/Deep Learning (DL), and data visualization.
Preferred Qualifications:

- Possesses over 4 years of professional experience in AI/ML engineering, data engineering, and the development of cloud-native solutions on AWS, Azure, and GCP.
- Experienced in Generative AI, Agentic AI, Large Language Models (LLMs), prompt engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, and AI orchestration frameworks.
- Skilled in developing and deploying AI/ML solutions using Python, machine learning frameworks, APIs, and MLOps/LLMOps methodologies.
- Possesses a solid understanding of data governance, AI governance, security, and the principles of Responsible AI within enterprise environments.
- Demonstrates excellent verbal and written communication skills.
- Experienced in the Software Development Life Cycle (SDLC).
- Capable of collaborating effectively as a team member in environments involving diverse stakeholders.
- Possesses experience working in global delivery environments—or a strong willingness to work in such settings.
私たちが求めているもの：

- 認定教育機関における学士号、またはそれと同等の海外の学位を有していること。なお、学士号の各年分に代えて、当該専門分野における3年間の段階的な実務経験を充当することも可能です。
- IT分野における8年以上の実務経験。
- 日本国籍、または日本で就労可能な有効な資格を有していること。現在、ビザのスポンサーシップ（ビザ取得支援）は提供しておりません。
- AI／生成AI（GenAI）、機械学習（ML）／ディープラーニング（DL）、およびデータ可視化の分野において、4年以上の実務経験を有していること。
歓迎する資格・経験：

- AI/MLエンジニアリング、データエンジニアリング、およびAWS、Azure、GCP上でのクラウドネイティブなソリューション開発において、4年以上の実務経験を有しています。
- 生成AI、エージェント型AI、大規模言語モデル（LLM）、プロンプトエンジニアリング、RAG（検索拡張生成）、ベクトルデータベース、AIオーケストレーション・フレームワークに関する経験があります。
- Python、機械学習フレームワーク、API、およびMLOps/LLMOpsの手法を活用した、AI/MLソリューションの開発・デプロイに精通しています。
- エンタープライズ環境におけるデータガバナンス、AIガバナンス、セキュリティ、および「責任あるAI（Responsible AI）」の原則について、確かな理解を有しています。
- 優れた口頭および書面でのコミュニケーション能力を備えています。
- ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に関する経験を有しています。
- 多様なステークホルダーが関与する環境において、チームの一員として効果的に連携・協力することができます。
- グローバルなデリバリー環境での実務経験、またはそうした環境で働くことに対する強い意欲を有しています。