[XC-AS] DataOps Engineer ADAS Data Platform

ミッション未来のモビリティを共に創る (Shape the future)

私たちはADAS先進運転支援システムおよび自動運転技術の進化を支えるADAS Data Platformの運用と継続的な改善を担っています 日本を拠点としながらグローバル各地域のメンバーと密接に連携し世界中の顧客プロジェクトを成功に導くために信頼性拡張性効率性に優れたデータプラットフォームデータ基盤の提供に貢献していただきます

主な職務内容 (Responsibilities)

• データプラットフォーム運用のリードとオーナーシップ (Own platform operations)
  • データライフサイクル全般クラウドへのデータ取り込み記録データ管理メタデータ管理データ品質検証前処理ハーモナイゼーションデータセット生成ラベリングワークフローMLおよび再計算/リコンピュートワークフローなどにおけるプラットフォーム運用のオーナーシップを担っていただきます 自動化ツール開発プロセス最適化を通じて運用の卓越性オペレーショナルエクセレンス信頼性そして継続的な改善を追求しますデータセットメタデータおよびデータパイプラインが常に追跡可能トレーサブルであり復旧可能かつ安定して運用できる状態を維持します
• 高品質高信頼なデータの安定的提供 (Deliver reliable data)
  • ADAS Data Platform上のデータパイプラインおよびプラットフォームサービスの健全性を監視改善しますデータの鮮度完全性正確性および処理パフォーマンスを担保します 問題の早期検知インシデント対応トラブルシューティング原因分析RCAを行い是正措置を講じることで開発検証機械学習の担当チームが常に高品質なデータを利用できる環境を整えます
• 運用の高度化継続的な改善 (Drive operational excellence)
  • 安定したプラットフォーム運用を支えるためダッシュボード監視アラートシステムRunbook運用手順書ドキュメントおよびエスカレーションフローの構築維持を行います 定型作業の自動化可観測性オブザーバビリティの向上データ復旧や再処理リプロセス機能の強化を図りプラットフォーム全体の効率性と保守性を継続的に高めます

本ポジションの魅力挑戦できること (Challenging tasks)

本ポジションでは大規模な車両センサーデータクラウドストレージ基盤記録データ管理ソリューションデータライフサイクル管理データ品質プロセスラベリングパイプラインMLデータセット生成およびデータ駆動型開発を支える運用業務に深く携わることができます あなたの生み出す成果は世界中で展開される当社のADAS製品開発の信頼性拡張性および効率性の向上に直結し次世代の自動運転社会を技術の底から支えるやりがいを実感できます

Shape the future

You will be part of the ADAS Data Platform operating and continuously improving the data foundation for ADAS and automated driving. Based in Japan you will collaborate closely with colleagues across regions to ensure that the ADAS Data Platform delivers reliable scalable and efficient data services that enable the successful execution of customer projects worldwide.

Responsibilities

• Own platform operations
  • You will take operational ownership of cloud-based data ingestion recording data management metadata management data quality validation preprocessing harmonization dataset production labeling workflows and ML/recompute workflows across the data lifecycle. Your focus is on operational excellence reliability and continuous improvement through automation tooling and process optimization. You will help ensure that datasets metadata and data pipelines remain traceable recoverable and operationally reliable.
• Deliver reliable data
  • You will monitor and improve the health of data pipelines and platform services on the ADAS Data Platform. You will ensure data freshness completeness correctness and processing performance. You will identify issues early coordinate incident response perform troubleshooting and root-cause analysis and drive corrective actions to ensure engineering teams can rely on high-quality data for development validation and machine learning workflows.
• Drive operational excellence
  • You will build and maintain dashboards monitoring alerting runbooks operational documentation and escalation paths that support reliable platform operations. You will automate repetitive tasks improve observability strengthen recovery and reprocessing capabilities and continuously enhance platform efficiency and maintainability.

Challenging tasks

You will work with large-scale vehicle sensor data cloud storage platforms recording data management solutions data lifecycle management data quality processes labeling pipelines ML dataset production and operational support for data-driven development on the ADAS Data Platform. Your work directly contributes to the reliability scalability and efficiency of our ADAS product development worldwide.

Qualifications :

必須要件 (Required)

• ビジネスレベルの英語力グローバルチームとの協業に必要なコミュニケーション能力

• 本番環境におけるデータ基盤データパイプラインクラウド基盤または分散システムの運用経験

• システムの監視アラート対応インシデント対応トラブルシューティング根本原因分析RCAおよび運用ドキュメント作成の経験

• Microsoft Azureまたは同等のクラウドプラットフォームの利用経験

• データ取り込みデータ処理ETL/ELTの概念データ品質検証メタデータ管理データライフサイクル管理に関する理解

• PythonPowerShellBash等を用いたスクリプト作成または自動化ツールの開発経験

• SQLを用いたデータ調査検証トラブルシューティングおよびログ分析の実務知識

• LinuxGitおよびDevOps/DataOpsの手法プロセスに関する理解と親しみ

• 高いコミュニケーション能力国内外の技術チームおよび非技術系ステルダーと円滑に連携できる協調性

歓迎要件 (Preferred)

• ビジネスレベルの日本語力

• Azure StorageDatabricksAzure MonitorなどAzureサービスやクラウドネイティブなデータプラットフォーム技術の利用経験

• ADAS自動運転車両計測システムセンサーデータまたは自動車産業向けデータプラットフォームに関する実務経験

• SparkDatabricksArgo WorkflowsAirflowDockerKubernetesTerraformBicepまたはGitHubの使用経験

• 機械学習ワークフローデータセット生成ラベリングパイプラインモデル学習再計算リコンピュートまたは検証ワークフローの支援運用経験

Required Qualifications

• Business-level English communication skills.

• Experience operating data platforms data pipelines cloud platforms or distributed systems in production.

• Experience with monitoring alerting incident response troubleshooting root-cause analysis and operational documentation.

• Experience with Microsoft Azure or a comparable cloud platform.

• Understanding of data ingestion data processing ETL/ELT concepts data quality validation metadata management and data lifecycle management.

• Experience with scripting or automation using Python PowerShell Bash or similar tools.

• Working knowledge of SQL for data investigation validation troubleshooting and log analysis.

• Familiarity with Linux Git and DevOps/DataOps ways of working.

• Strong communication skills and the ability to collaborate effectively with technical and non-technical stakeholders across regions.

Preferred Qualifications

• Business-level Japanese communication skills.

• Experience with Azure services such as Azure Storage Databricks Azure Monitor or related cloud-native data platform technologies.

• Experience in ADAS automated driving vehicle measurement systems sensor data or automotive data platforms.

• Experience with Spark Databricks Argo Workflows Airflow Docker Kubernetes Terraform Bicep or GitHub.

• Experience supporting machine learning workflows dataset production labeling workflows model training recompute or validation workflows.

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time