在宅可◆データエンジニア◆AI×ものづくり統合体験を支えるContextGraph‧データ基盤開発

■業務内容

‧AI Readyデータ‧Context Graphの構築とパイプライン設計(60%)

AI/MLモデルとAIエージェントが「そのまま使える」高品質なデータをBigQueryを中核に作り‧整備して供給する基盤を構築します。データ収集‧統

合(AWS S3‧Redshift‧Salesforce‧Amazon Aurora等からBigQueryへ集約するETL/ELTパイプラインの設計‧構築、Fivetran∕Airflow∕dbt core

)。サービス横断コンテキスト連携、Context Graph(BOM/CADの親子関係‧設計変換の来歴‧判断根拠と確信度を追跡できるグラフ‧イベントモデ

ル)の設計。非構造データからのナレッジ抽出、AI Ready化(データモデリング‧データカタログ整備)、データ品質管理

‧データ管理プロセスの最適化および自動化(30%)

属人化しがちなデータ抽出‧加工作業を排除し自動化されたワークフローを確立します。Airflow‧dbt coreによるデータ運用の自動化‧コード化(Ia

C)、Cloud Run等でのAIエージェント基盤へのデータAPI∕連携整備、Context Graph APIの整備、データカタログによるメタデータ管理

‧改善‧技術検証(10%)

モダンデータスタックや新技術のキャッチアップと検証。データパイプラインの改善提案、コードレビューへの参加

■やりがい

ゼロから設計するデータ基盤がそのまま複数のAIエージェントの精度を左右します。あなたが整備したContext Graphが、設計から購買までの統合体

験を裏側から支えます。

■3〜5年後の想定されるキャリアパス

‧データ基盤組織を率いる「データエンジニアリングマネージャー」

‧Context Graphやデータ品質を極める「データアーキテクト」

‧AIエージェント連携に強みを持つ「MLOps∕AI Platformエンジニア」

■業務上の課題

‧商品‧CAD‧会話履歴など多様なデータをAI Readyな形に整える設計判断が求められる

‧Context Graphのように社内に前例のないデータモデルをゼロから作る実行力が必要

‧技術進化と事業状況の変化に応じて、データ基盤の優先順位をタイムリーに見直す必要がある

■必須条件:

<経験>

‧大規模データの収集‧蓄積‧加工(ETL/ELT)基盤の設計‧構築経験

‧Python/SQLを用いたデータ処理の実務経験(目安:3年以上)

‧AWS/GCP等のパブリッククラウドを活用したデータパイプラインの構築経験

大学卒業以上

想定年収:700万円〜1000万円

月給:312,500円〜500,000円

月額(基本給):240,625円〜385,000円

※固定残業手当は月、30時間0分、71,875円〜115,000円を支給

超過した時間外労働の残業時間代は追加支給

※賞与:年2回(12月と6月)

労働時間区分:フレックスタイム制

コアタイム:有 11:00〜15:00

標準的な勤務時間帯:9:00〜17:30

休憩:60分

時間外労働:有

完全週休2日制(土日祝)

年間有給休暇:10日〜20日(下限日数は、入社半年経過後の日数となります)

年末年始(12/29〜1/4)、有給(初年度:即日付与。日数は入社日によって変動。次年度以降:4月に付与。)、慶弔休暇∕特別休

暇

※業務の都合で休日を他の日に振り替えることがある

通勤手当:有 会社規定に基づき支給

健康保険:有

厚生年金:有

雇用保険:有

労災保険:有

社会保険完備

退職金制度:有

定年:60歳 定年再雇用制度あり

教育制度/資格補助:‧社内研修制度 ‧社内英会話レッスン(本社ビルのみ)

■選考フロー:

書類選考 → 性格適性試験 → 1次面接(人事、GM)→ 最終面接(役員)

面接回数: 2回

筆記試験: あり