募集要項
- 仕事内容
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〈TX-26-20-50-M（9/11）〉データエンジニア / AI×ものづくり統合体験を支えるContext Graph・データ基盤開発 #専門職ポジション
(1)担当業務内容
●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（IaC）、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
(2)仕事のやりがい（面白さ）
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)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」
(4)業務上の課題
- 商品・CAD・会話
- 応募資格
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- 必須
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【必須】
・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
【歓迎】
-GCP（BigQuery， Cloud Run 等）を中核に、dbt core（または Dataform）・Airflow・Fivetran 等のモダンデータスタックツールを用いたELTパイプラインの設計・構築・オーケストレーション経験
-Salesforce・Amazon Aurora・Redshift・S3 等、多様な社内外データソースからのデータ連携・統合経験
-Google Cloudのデータカタログ関連サービスや OpenMetadata / DataHub 等を用いたデータガバナンス基盤の導入・運用経験
-グラフデータ、イベントソーシング、BOM/CADデータモデルのいずれかの設計・運用経験
-生成AI／AIエージェント向けデータ供給（RAG・エージェント連携）や、LLMを用いた非構造データ（文書・図面・会話ログ等）からの情報抽出・構造化の経験
-Claude Code、GitHub Copilot、Codex、Antigravity 等を活用した開発経験、または業務での活用意欲
-モダンデータスタック（Modern Data Stack）に関する最新の知見
-AI Readyなデータ整備（生成AI・AIエージェントが扱いやすいデータ設計）に関する知見
-データ品質（Data Quality）やデータリネージの可視化に関する知識
-Infrastructure as Code (Terraform) によるGCPインフラ管理スキル
-ビジネスレベルの英語力（ド
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 年収・給与
- 700～1000万円
