【AI×データエンジニア／フルリモート】大手エンタープライズと直取引／生成AI・RAG×Snowflake/BigQueryでデータ活用からAI実装まで一気通貫＜年間休日130日・全国から応募OK＞

大手・エンタープライズ企業のデータ活用・AI活用を支援するプロジェクトにて、課題整理・PoC設計から、データ基盤構築・分析・生成AIアプリ開発・運用まで一貫して担当いただきます。

クライアントと直接コミュニケーションを取りながら、Snowflake/BigQueryを中心としたデータ基盤と、生成AI・RAG・LLMエージェントの開発を一つのチームで手がける点が当社の特徴です。 「データを整えて終わり」「AIをつくって終わり」ではなく、両方を行き来しながら事業成長に直結する成果を出すところまで携わります。 PoC段階から参画することも多く、技術選定やアーキテクチャ検討にも主体的に関われます。運用段階までエンジニアがオーナーシップを持って推進するため、自分の手がけたものが実際にユーザーに使われている実感を得られるはずです！

扱うデータは数十億～数千億レコード規模。そのデータを生成AIがどう使えるかまで設計できるのは、両領域を持つ当社ならではです。

＜具体的な業務内容＞ ※ご経験に応じて、データ側・AI側いずれかに軸足を置いてスタートいただきます。

◆事業価値の創出 ・課題の深掘り、要件化、PoC設計 ・KPI設計、分析・レポーティング、次フェーズ提案 ・事業サイド・プロダクトサイドとの長期伴走支援

◆データ基盤の構築・ETL/ELT ・Snowflake/BigQuery/RedshiftなどDWHの設計・構築、データモデリング ・Airflow/Lambda/Cloud Runなどを用いたパイプライン構築・品質チェック機構の整備 ・クエリチューニング、セキュリティ・権限設計、コスト最適化

◆分析・可視化 ・Tableau/Looker/Amplitudeによるダッシュボード開発、メトリクス定義 ・事業課題に踏み込むインサイト抽出・レポーティング

◆生成AI/RAG/エージェント開発 ・LLM(GPT/Claude/Gemini)を活用した生成AIアプリケーション開発 ・RAGパイプラインの構築（ベクトルDB、前処理、Retriever設計） ・GraphRAG：Neo4jを利用したナレッジグラフ構築、エンティティ抽出・関係性推論 ・プロンプト設計、評価指標策定、ハルシネーション抑制設計、運用改善 ・MCPを用いたエージェントとデータ基盤・社内システムの接続

◆AIモデルの実用化（MLOps） ・AIモデル用データセット作成、特徴量設計・評価指標策定 ・既存AIモデルのクラウドリフト（GCP/AWS）、FastAPI/Cloud RunによるAPI化 ・推論基盤の最適化、ログ収集、評価基盤整備

プロジェクト例・入社後の流れ
＜プロジェクト例＞

▼大手通信キャリア
・数千億レコード規模のビッグデータ分析（Snowflake/Tableauによる分析基盤・可視化）
・AI制御統制システム開発

▼大手小売
・棚割自動生成ロジック開発（数理最適化とルールモデルを組み合わせ、棚割計画を高速自動化）

▼大手アパレルメーカー ・世界中の店舗・ECデータをBigQueryに統合、Airflowによるパイプライン自動化 ・自律的にPDCAを回せる運用体制を構築

▼化粧品メーカー
・AIモデルをクラウドへ移行し、API化して外部システムから利用可能に

▼その他
・リアルタイム異常検知基盤
・社内ナレッジを対象としたLLM/RAGエージェント開発・PoC ほか

◎入社後は、社内Wikiや議事録の確認を通じて既存プロジェクトの理解を深めていただき、案件の背景やデータ構造・技術判断をスムーズに把握できるようサポートします。 その後お持ちの経験やスキルに応じたプロジェクトにジョイン。必ずチームで取り組むため、全体像を掴みながらスムーズに馴染めますのでご安心ください。