Shibuya Shanda AI Research Tokyo
Key Responsibilities

Lead end-to-end management and engineering of multimodal datasets, including audio, video, 3D motion, speech, and images.
Design, develop, and maintain robust and efficient data pipelines, covering data acquisition, cleaning, labeling, storage, transformation, and distribution.

Collaborate closely with algorithm and research teams to provide high-quality datasets for training and evaluation, continuously improving data quality and consistency.

Manage multimodal data procurement, collection, and vendor operations, including copyright review, outsourcing coordination, and data acceptance.
Maintain long-term data storage and access infrastructure, ensuring security, version traceability, and scalability.
Participate in building automated data quality evaluation systems and data visualization/monitoring tools.

Requirements

Bachelor's degree or above in Computer Science, Software Engineering, Information Engineering, or related fields.
Proficiency in at least one mainstream programming language: Python / C++ / Go / Shell, with solid engineering experience.

Hands-on experience with audio, video, or 3D data processing, and familiarity with tools such as FFmpeg, OpenCV, PyTorch3D, Open3D, etc.

Strong understanding of common data formats and protocols (e.g., WAV, MP4, GLB, PLY, JSON, HDF5, Parquet) and multimodal data synchronization/annotation logic.

Experience in building large-scale data processing and distributed storage systems (e.g., Spark, Ray, Airflow, Kubernetes, S3/HDFS).
Strong system design and problem-solving skills; able to collaborate effectively between algorithm and engineering teams.
Excellent communication skills and a strong sense of ownership, capable of driving complex cross-team projects.

Preferred Qualifications

Experience building large-scale AI training datasets (e.g., multimodal models, digital humans, world models).
Understanding of data compliance, privacy protection, and data labeling workflows.
Research or engineering publications are a plus.
Familiarity with GPU clusters, cloud storage, or data versioning tools such as DVC, Weights & Biases, or ClearML.
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    MuleSoftのミッションは、世界中のシステム、アプリケーション、データ、デバイスを簡単に接続できるようにすることで、組織がより速く変革し、イノベーションを起こすことを支援することです。MuleSoftを採用した多くの企業が、MuleSoftが提唱するコンポーザブル・アーキテクチャーによって、アジャイルかつ迅速なシステム・デリバリーを実現し、IT投資を最大限に有効活用することができています。私たちは、より素晴らしい会社を一緒に作りたいと思う優れた人材を採用することが、最優先事項であり、誰もがサポートされ、最高の仕事ができる機会均等な職場を提供することを ...


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