AIエンジニア

【業務概要】
顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション／システムの設計〜開発〜運用までを担当します。

▼主な業務例
・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発
・生成AIアプリケーション／システムのLLMOps／AgentOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化／製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション／システムのMLOps設計・開発
・機械学習アプリケーション／システムの新規技術・サービス調査検証

※詳細は面接時に説明します。

【募集背景】
当社は、生成AIやデータサイエンスの力で企業の課題を解決するテクノロジーカンパニーです。
近年、ChatGPTなどの普及を背景に「生成AIを本格的にビジネス活用したい」という企業ニーズが急増しています。
しかし実際の現場では、「生成AIのゆらぎ（非決定性）」の制御や「データ変化への対応」「運用基盤の設計」など、導入後に直面する課題が数多く存在します。
当社では、こうした技術的・運用的課題を乗り越え、AIを“使える形”にするプロフェッショナル集団として、設計・開発・実装・運用まで一貫して支援しています。

【プロジェクト事例】
・AI自動発注システム
・未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　

【技術スタック】
言語：Python、SQL、Scala、Java
DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
クラウド：AWS、GCP、Azure
ETL／ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML
IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible

【ポジションの魅力】
（1）事業インパクトを実感できる
顧客企業の内部に眠る大量のデータを掘り起こし、自らの手でアレンジして新たな価値を創出します。
データ利活用を通じて顧客事業を成長させる実感が得られるポジションです。
データドリブン経営が広がる中、まだ活用が進んでいない領域も多く、挑戦の機会が豊富にあります。

（2）常に新しい技術を実務で試せる環境
決まったやり方をなぞるのではなく、顧客の課題に応じて最適解をチームで探り、試行錯誤しながら進めていきます。良い技術はすぐ試す文化があり、Snowflake、Tableau、Microsoftなど最新ツールとのパートナーシップを活用して実践的に学べます。

（3）AIエンジニアとして市場価値を高められる
グループ企業が保有する国内有数のビッグデータ環境を活かし、AI・機械学習の大規模実装に携われます。
PoCから本番運用、アーキテクチャ設計まで一貫して関わる中で、ビジネス要件を満たすAIシステム設計力を習得可能。結果として、生成AI／データエンジニアとして市場価値を飛躍的に高められます。

【勤務地】
本社勤務（リモート可能）