▋ 募集背景 前年比300%以上の急成長を遂げ、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。事業拡大に伴い、AIの能力を最大限に引き出すデータ基盤、AIの「回答精度」と「知識」を担うVectorDB・RAG基盤を構築する人材の重要性がますます高まっています。そこで、「AI駆動開発」でデータ基盤構築をリードする、データエンジニアを募集します。 ▋ 業務内容 【具体的な業務内容】 ◎ データアーキテクチャ設計とデータ基盤構築： 高精度RAGアーキテクチャの設計(ハイブリッド検索、Embedding選定、チャンキング戦略)、VectorDB/SQL/NoSQLを組み合わせた大規模データ基盤の設計、データパイプライン・ETLアーキテクチャの設計、データモデリング ◎ データパイプライン実装・RAGシステム開発： Pythonを用いたデータパイプライン・ETL処理の開発、VectorDBの選定・構築・チューニング(Weaviate、Pinecone等)、RAGシステムのコアロジック実装(検索クエリ最適化、リランキング)、Dify/n8nを用いたデータ連携ワークフロー構築 ◎ AIを活用したデータ品質保証： RAGの回答精度を自動評価する仕組み(RAG Evals)の構築・運用、AIによるデータ品質チェック、データパイプラインの監視基盤構築、VectorDBのパフォーマンスモニタリング ◎ AIデータソリューション企画立案： 顧客経営層との技術ディスカッション、データの分析・技術検証、プロトタイピング・PoC開発 【開発案件例】 ◎ 製造業： 部品データ統合・検索最適化パイプライン - サイロ化された部品データを統合し、AI検索に最適化したデータパイプラインを構築。データクレンジングと正規化により、高精度な部品検索と代替提案を実現 ◎ サービス業： プラン最適化データ基盤 - 顧客条件とプランデータを統合し、最適化アルゴリズムに最適なデータ構造を構築。リアルタイムでプラン評価を行い、数千通りから最適なプランを瞬時に絞り込むデータパイプラインを実装 ▋ キャリアパス ①技術スペシャリスト ◎ 1-2年目（データエンジニア）：大手プライム案件のRAGシステム・データ基盤構築を担当 ◎ 3-4年目（リードデータエンジニア/データアーキテクト）：複数案件の技術リードとしてデータアーキテクチャ設計や技術選定を主導 ◎ 5年目以降（VPoE/プリンシパルエンジニア）：全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤のデータ設計、エンジニア組織構築を牽引 ②ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM)：技術的バックグラウンドを武器に、AXコンサルタント/PMとして顧客の経営層と対話しAI戦略を策定 ▋ 組織文化 CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境： 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能 ◎ ワンチーム体制： コンサルタントとエンジニアを分断せず、顧客の経営層との技術ディスカッションにも関与。技術領域によるチーム分けは行わず、プロダクト全体を見渡した開発が可能 ◎ 公平な評価制度： 年2回の評価サイクルで「スキルシート」による公平な評価を実施 ▋ 応募条件 【必須スキル】 ※以下のスキルがすべてない場合でも、ポテンシャルを加味した採用判断を行います。 ◎ Pythonを用いたデータ処理・分析バッチ等の開発実務経験(目安:3年以上) ◎ SQL、NoSQLを用いたデータ基盤の設計・構築・運用経験 ◎ データパイプライン・ETL処理の設計・実装経験 ◎ パフォーマンスを意識したコード実装の技術力 【求める人物像】 ◎ 当社のミッション(労働生産性革命)に共感できる方 ◎ 技術的好奇心が強く、最先端の技術を自ら学び試すことを楽しめる方 ◎ データ(AIの知識)の品質が顧客のビジネス課題解決に直結すると信じ、高精度RAGやデータ基盤構築を通じて、価値創出に情熱を持てる方 【勤務条件】 ◎ オフィスに基本出社できる方（応相談） 　┗ 東京都品川区東五反田(五反田駅徒歩5分) ◎ フレックスタイム制 　┗ コアタイム10:00~15:00