▋ 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。AIの能力を最大限に引き出すデータ基盤の構築はますます重要になっていきます。そこで、AIの「回答精度」と「知識」を担うVectorDB・RAG基盤の構築をリードする、AI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・RAG基盤設計 ハイブリッド検索やEmbedding選定を含む高精度RAG、およびVectorDB/SQL/NoSQLを統合した大規模基盤を設計。AIによる設計レビューで品質を担保。 ◎ AI支援型パイプライン・RAG実装 Copilot/Clineと自社資産を活用し、Python ETLやRAGコアロジックを効率的に実装。Dify/n8n等を用いたデータ連携ワークフロー構築も担当。 ◎ AI for Data QA（品質保証・評価） RAG回答精度の自動評価（RAG Evals）やAIによるデータ品質チェック体制を構築。監視基盤の整備とデータガバナンスを推進。 ◎ データソリューション企画・立案 顧客・コンサルとの対話を通じ、ビジネス課題を解決するデータ基盤仕様を策定。技術要件への落とし込みを主導。 【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 サイロ化した部品データを統合し、AI検索に特化したデータパイプラインを構築。高度なクレンジングと正規化により、高精度な検索と代替部品提案を実現。 ◎ 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適合するデータ構造を設計。数千通りから瞬時に最適解を導き出す、リアルタイム処理パイプラインを実装。 ▋ キャリアパス 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■技術スペシャリスト ◎ 1-2年目（データエンジニア）：最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のRAGシステム・データ基盤構築を担当します。 ◎ 2-3年目（リードインフラエンジニア/UI/UX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。高精度RAGの設計やデータガバナンスの構築を担当します。 ◎ 4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基盤設計、エンジニア組織構築を牽引します。 ■ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、AXコンサルタント/PM/FDE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・経験】 ※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 ◎ 顧客やチームメンバーと協働し、技術的な課題を解決した経験 【求める人物像】 ◎ 当社のミッションに共感できる方 ◎ 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 ◎ チーム志向で、積極的にコミュニケーションを取りながら進められる方 ◎ 実装だけに留まらず、顧客のビジネス課題解決に情熱を持てる方 【勤務条件】 ◎ オフィスに基本出社できる方（応相談） 　┗ JR五反田駅徒歩4分 ◎ フレックスタイム制 　┗ コアタイム10:00~15:00）