■業務内容 ＜ データエンジニア領域＞ 　・Databricks（Spark／Delta Lake）を活用したETL/ELT・ストリーミング基盤の設計・実装 　・各種データソースの収集・クレンジング・統合 　・Unity Catalog・Delta Sharingを用いたガバナンス設計 　・Terraform／GitHub Actionsなどを活用した環境構築の自動化（IaC） 　・BIツール（Tableau／Power BI）向けデータマート構築 　・顧客チームとの共創によるスクラム型開発支援 　・ユーザートレーニング／内製化支援（設計ナレッジや運用定着を含む） ＜データサイエンス／AIアプリ開発領域＞ 　・Vector SearchやRAGを用いたAI検索・FAQアプリケーションの開発 　・Azure OpenAI／MosaicMLなどを活用した生成AIエージェントの構築 　・MLflowを用いたプロンプト管理・モデル評価・トレーシング 　・Databricks Apps（Gradio等）によるAI可視化ダッシュボードの構築 　・モデルの学習〜評価〜デプロイを見据えたMLOps/LLMOps環境設計 ご経験やご志向に応じて、上記業務の中から段階的にお任せしていきます。 得意領域からスタートし、成長とともに更に領域を広げていくことも可能です。 ■募集背景 来期の大幅な事業成長に向けて組織拡大が必要なフェーズを迎えており、純粋な増員としての募集となります。 統合データ分析プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様のデータ利活用に関する課題解決を行っているため、エンジニアとしてこれまでにデータ基盤の構築などを経験されてきた方、クラウド等インフラ領域を経験した後にデータ領域にも興味を持ち始めている方、プロジェクトを回されてきたご経験をお持ちの方など、様々な視点から一緒に働くメンバーを求めています。 ■主な開発環境 データ基盤／ETL・パイプライン： 　Databricks（Spark, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, Vector Search）、dbt、Airflow クラウド環境・マネージドサービス： 　Azure（OpenAI Service, AI Search, Container Apps）、AWS（S3, Amplify, Bedrock, SageMaker） IaC／CI/CD・構成管理： 　Terraform、GitHub Actions、Azure DevOps 生成AI・LLM関連： 　LangChain、MosaicML、RAG、Prompt Engineering 可視化・ダッシュボード： 　Power BI、Tableau、Gradio その他： 　Python、SQL、Notion、Slack、miro（コラボレーション） ■応募要件 ＜MUST＞ 以下すべてに該当する方を想定しています： ・クラウド環境（Azure、AWSなど）での環境構築・運用経験（実務1年以上） ・SQLおよびPythonを用いたデータ処理・分析の業務活用実績 　※上記は最小限のエントリー基準です。 ＜Welcome＞ ・Databricks環境での開発・運用経験（PoCレベルでも可） ・データパイプラインやETL/ELT処理の設計・構築経験（dbt、Airflowなど） ・MLflowやMosaicMLなどを活用したモデル管理／生成AI活用の知見 ・LLM／RAGなどのAIアーキテクチャへの理解、または関心 ・MLOps／LLMOps／DataOpsに関する設計・改善経験 ◎こんな方とお話したい！このポジションを検討いただくポイント ・データエンジニア／クラウドエンジニアとしての経験を活かし、より上流の設計や顧客価値創出に挑戦したい方 ・Databricksや生成AIなどの先端技術を学び、実務で活かしたいという意欲のある方 ・チームでの開発やナレッジ共有を大切にできる方（属人化せず、学び合える環境を歓迎する方） ・自分の仕事が誰の役に立っているかを意識しながら、責任あるアウトプットができる方 ◎さいごに 本求人をご覧いただきありがとうございます！ 少しでも興味関心をお持ちいただけましたら、まずはカジュアル面談で気軽にお話しましょう！ Lakehouse部メンバーの参加も可能ですので、疑問や質問なども大歓迎です。 お申込みいただけることを心よりお待ちしています！