【AI】データエンジニア

【JAPAN AI株式会社について】
ジーニーは、プロダクト開発において積極的に AI 技術を活用しており、自社プロダクトである「GENIEE SFA/CRM」や「GENIEE CHAT」において、ChatGPT を用いた議事録の自動要約やメールの自動作成など、お客様の業務効率化や生産性向上につながる AI 関連機能を提供しています。

このような状況の中、当グループは AI 技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、ならびに研究開発をさらに推進するために、2023年4月11日に新子会社「JAPAN AI株式会社」を設立しました。

JAPAN AI株式会社は「日本を伝承し、働く人の可能性を AI で飛躍させる」という Purpose を掲げ、日本企業の生産性向上や産業の活性化のため、国内外の最先端 AI 技術の研究・開発を推進し、大規模言語モデル (LLM) や AI エージェント (Agent) など最先端技術を用いたさまざまなプロダクト・ソリューションを提供しています。

JAPAN AI株式会社：https://japan-ai.co.jp/

■募集背景
JAPAN AI株式会社は、Generative AIを活用したプロダクトの開発を通じて急成長を遂げています。データの重要性がますます高まる中、データ分析基盤の強化と効率的なデータ連携システムの構築が急務となっています。これに伴い、複雑なエンタープライズ環境でのデータ管理と分析をリードできるデータエンジニアを募集しています。

当社のプロダクトは、AI技術を活用して業務効率化を図るものであり、データの収集、変換、分析がその基盤を支えています。データエンジニアとして、これらのプロセスを最適化し、プロダクトの成長を技術的にサポートしていただける方を求めています。

■期待する役割について
データエンジニアとして、当社のデータ分析基盤の構築と運用を担当していただきます。

複雑なエンタープライズ環境におけるデータ連携システムの構築を得意とし、RDBMS、NoSQL、Data Warehouseの実務経験を活かして、データの収集、変換、保存、分析を効率的に行うための基盤を整備します。

■業務内容
・データ分析基盤の作成
大規模データの収集、変換、保存を行うためのデータパイプラインの設計・実装
ETLプロセスの最適化と自動化を通じて、データ処理の効率化を図る
データの可視化や分析を支援するためのインフラストラクチャの構築
・データ連携システムの構築
複雑なエンタープライズ環境におけるデータ連携システムの設計・実装
APIやメッセージングキューを活用したリアルタイムデータ連携の実現
異なるシステム間でのデータ統合と同期を効率的に行うためのソリューションの提供
・データベース管理
RDBMS、NoSQL、Data Warehouseを活用したデータベースの設計・運用
データの整合性とセキュリティを確保し、パフォーマンスを最適化
データベースのバックアップとリカバリ戦略の策定と実施
・AIモデルの学習データの管理・作成
AIモデルの学習に必要なデータセットの管理・作成
データの前処理や特徴量エンジニアリングを通じて、AIモデルの精度向上を支援
・データ品質の向上
データのクレンジングや正規化を行い、データ品質を向上させるためのプロセスを設計・実施
データの整合性を維持し、エラーを最小限に抑えるための監視システムの導入
・データセキュリティの強化
データのセキュリティポリシーを策定し、データの機密性と安全性を確保するための対策を実施
データアクセス権限の管理と監査を通じて、セキュリティリスクを低減

■このポジションの魅力
最先端技術に触れられる：
大規模言語モデルやAIエージェントなど、急成長分野の最前線で実践的な経験を積むことができます。
裁量とスピード感：
スタートアップならではの迅速な意思決定プロセスと、新技術導入の柔軟性を享受できます。
国際的なチーム：
多国籍のエンジニアが在籍しており、英語でのコミュニケーションも歓迎（日本語力不問のポジションもあります）。
インパクトのある仕事：
AI駆動型プロダクトの未来を形作る重要な役割を担い、クライアントや産業の成功に直接貢献できます。
プロフェッショナルとしての成長：
技術戦略に貢献し、リーダーシップを発揮しながら、高度なスキルを持つチームと共に成長できます。

■必須条件
・コンピュータサイエンスや関連分野の学士号・修士号、または同等の実務スキル
・クラウドプラットフォーム (AWS, GCP, Azure いずれか) やコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の利用経験
データエンジニアリングの実務経験
データパイプラインの設計・実装経験（3年以上）
RDBMS、NoSQL、Data Warehouseの運用経験
・アルゴリズム・データ構造などCS基礎への深い理解とハンズオンでの実装能力
Python、SQLなどを用いたデータ処理の経験
スクリプト言語を用いたデータ処理の自動化経験
・データベース管理能力
データベースの設計、運用、最適化の経験
データベースのパフォーマンスチューニングの経験
・データ品質管理の経験
データのクレンジングや正規化、データ品質向上のためのプロセス設計経験
・セキュリティ意識
データセキュリティに関する知識と実践経験
・LLM / AI 領域への強い興味、および最新技術を追い続ける探究心

■歓迎条件
・AIモデルの学習データの管理・作成経験
・AIモデルのトレーニングに必要なデータセットの準備や管理の経験
AI/ML、チャットボット、生成系 AI、NLP、エージェントフレームワークなどの開発・研究経験
・ビッグデータ技術の知識
Hadoop、Sparkなどのビッグデータ処理技術の知識
・大規模データ環境下での分散システムやパフォーマンス最適化の経験
・多国籍環境での実務経験