AIコンサルタント兼エンジニア/データ基盤コンサルタント兼エンジニア

企業名

非公開

年収イメージ

500万円〜3000万円（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）

仕事内容

第二の創業として非連続な成長を目指す戦略領域の募集です。
創業者自らAI事業本部の本部長として、この組織をドライブしていきます。

必要スキル

◯AIコンサルタント兼エンジニア
【役割】 AI系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー
【業務内容】
生成AIおよび関連技術を活用したプロダクト・ソリューションの開発に従事いただきます。開発チームの一員として、生成AIモデルのチューニングやプロンプト最適化、検索強化（RAG）技術の実装、クラウド環境でのAIシステム構築など、幅広い技術領域に関与いただきます。​
RAGを活用したAIシステムの設計・開発を担当し、ベクトルデータベースを活用した高精度な情報検索機能の実装を行います。また、AIモデルの継続的な運用を支援するため、MLOpsの導入を進め、CI/CDを活用した自動デプロイやモデル監視の仕組みを構築します。​

現在は、エンタープライズ向けAIアシスタントやコンサルタントの議事録作成ノウハウを詰め込んだAI議事録作成ツールの開発を進めており、生成AIを活用した業務自動化や、個別業務に最適化されたAIモデルの開発・運用を行っています。AIシステムの精度向上や応答速度の最適化に取り組み、ユーザー体験を向上させることが求められます。​
AIエンジニアとして、AI技術の適用範囲を拡大し、データサイエンティストやシステムアーキテクトと協力しながら、最先端技術を活用した革新的なAIソリューションを実現していただきます。​

【経験】
・生成AI（GPTやGemini）のAPIを利用した顧客向けプロダクト・ソリューションの設計・開発経験・RAGまたは関連する検索技術を利用した開発経験
・生成AIにおけるファインチューニングやプロンプト最適化の実務経験
・クラウド環境上でのシステム設計・開発経験
(尚可)・ベクトルデータベース, 大規模データベース，マルチモーダルデータベースの設計・構築・運用経験
・音声認識＋テキスト統合（NLP & 音声処理）・映像・画像処理などマルチモーダルAIの統合経験
・DevOpsやMLOpsの導入によるモデル運用・管理経験
・MLモデルの構築・最適化経験

【テックスタック】
・LLMプラットフォーム：OpenAI API、Geminiなど
・クラウド環境：AWS・GCP・Azureのいずれか
・ベクトルデータベース（RAG実装）、ファインチューニング
・コンテナ技術（Docker, Kubernetes, Terraform）、バージョン管理ツール(Github)
・言語：Python（5年以上）
(尚可)
・AIを実サービスとして運用するためのスキル：CI/CD（GitHub Actions, Jenkins）、LLMOps（AIモデルの継続的評価・データ更新・再学習機構の構築）の実務経験
・LangChain（エージェント設計）、LlamaIndex（RAGの組み込み）

◯データ基盤系コンサルタント兼エンジニア
【役割】 AI・データ基盤開発系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー
【業務内容】
AI・データ活用を支える基盤システムの設計・開発・運用に従事いただきます。特に、クラウド環境を活用したデータパイプラインの構築や、大規模データの統合・処理・最適化に関する技術的リードを担っていただきます。​
データ統合基盤の設計・構築を行い、ETL/ELTパイプラインの設計・実装を通じて、データの正確性・一貫性を確保するとともに、リアルタイム処理・バッチ処理の最適化を推進します。また、データモデリングやパフォーマンスチューニングの知識を活かし、ビジネス要件に応じた最適なデータ基盤の提供を目指します。

今後は、AIモデルの学習・推論環境を支えるためのMLOps基盤の構築や、データパイプラインの自動化を進めていく必要があり、DataOpsの概念を取り入れた効率的な運用の実現が求められてきます。加えて、CI/CDを活用したデプロイ・監視の仕組みを整備し、データ基盤の信頼性と拡張性をさらに高めていく活動にも従事頂きます。​
システムアーキテクトとして、データ基盤の長期的な運用を見据えた設計を行い、データサイエンティストやAIエンジニアと協力しながら、組織全体のデータ活用力を向上させる役割を担っていただきます。​

【経験】
・データ統合基盤の設計・構築経験
・データパイプライン（ETL）の構築経験、データ処理フローの設計・運用経験
・クラウド環境でのデータ基盤構築・運用経験
・データ処理・最適化スキル：大規模データ処理・データモデリング・パフォーマンスチューニングの知識
(尚可)
・MLOps / DataOps の知識・経験、データ基盤の自動化
・CI/CDを活用したデプロイ・監視の仕組み構築

【テックスタック】
・DWH/データレイク：DataBricks, Snowflake, BigQuery, Redshift など
・データ処理エンジン：Apache Spark（PySpark, Scala）
・プログラミング言語：Python, SQL（5年以上）
・ETL/ELTツール：dbt, Apache Airflow, AWS Glue など
・クラウドプラットフォーム：AWS, GCP, Azure のいずれか
・コンテナ技術：Docker, Kubernetes, Terraformなど
・バージョン管理ツール：GitHub, GitLabなど
(尚可)
・MLOps：MLflow, Vertex AI Pipelines, SageMaker Pipelinesなど
・CI/CD：GitHub Actions, Jenkinsなど
・BIツール連携：Tableau, Power BIなど

雇用形態

正社員

勤務地

東京都