【フルリモート／週5／GCP】トラベルテック・MaaSのGCP BigQuery × Vertex AI マルチモーダル経路最適化・リアルタイム動的価格設定基盤構築案件

お任せしたいこと
［役割］
大手旅行プラットフォーム・MaaS（Mobility as a Service）事業者向け、航空・鉄道・タクシー・シェアサイクルを横断するリアルタイム経路探索およびダイナミックプライシング（動的価格設定）エンジンのGCPデータインフラ・MLOps基盤設計・構築
［役割に対して求める成果］
BigQuery のパーティショニング最適化および Pub/Sub → Dataflow (Apache Beam) による秒間数十万件の予約・運行イベントストリーミング処理の低遅延化と、Vertex AI Pipeline を活用した予測モデル再学習・デプロイの自動化

具体的な業務内容
Google Cloud Pub/Sub および Cloud Dataflow を用いた、リアルタイム運行・混雑状況データのストリーミング前処理パイプライン構築
BigQuery / BigQuery BI Engine を活用した、ペタバイト級移動ログおよび価格推移データの超高速集計・分析基盤の設計
Vertex AI Pipelines / Cloud Composer (Airflow) を用いた、ダイナミックプライシング予測モデルの自動再学習・パイプライン構築
Google Kubernetes Engine (GKE) 上での予測モデル推論 API サービング基盤および Dataplex によるデータガバナンス・アクセス制御の設定
Terraform を用いた GCP リソースの Infrastructure as Code (IaC) 管理および CI/CD (Cloud Build) パイプラインの構築

必須スキル・経験
GCP (Google Cloud) 環境における大規模データ基盤（BigQuery, Dataflow, Pub/Sub）の設計・構築・運用経験（3年以上）
Terraform を用いた Infrastructure as Code (IaC) によるインフラ構築・運用実績
Apache Beam (Java / Python) または Spark を用いたストリーミングデータ処理パイプラインの開発経験
Cloud Composer (Airflow) や Vertex AI 等を用いた MLOps / ワークフロー制御の実務経験

歓迎スキル・経験
トラベルテック、MaaS、交通・物流、ダイナミックプライシング領域でのシステム基盤構築実績
Bigtable や Spanner などのグローバル分散データベースの構築・チューニング経験
Google Cloud Certified Professional Cloud Architect または Professional Data Engineer の保有
Python または Go によるデータ処理パイプラインおよびバックエンドサービスの開発経験

開発環境
クラウド/サービス: GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Vertex AI, GKE, Cloud Composer, Dataplex)
IaC / CI/CD: Terraform, Cloud Build, GitHub Actions
監視/ログ: Google Cloud Operations Suite (Cloud Monitoring / Logging), Datadog
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

働き方
リモート環境
[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。