A【福岡】データ分析・生成AI基盤構築エンジニア

応募ポジションに応じて、以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• クラウドサービスを用いた生成AI・データ分析基盤システムの設計・開発経験
• クラウド上で動作するWebアプリケーションのソフトウェア設計・開発経験
• データベース設計経験
• 基本設計から詳細設計・実装までの上流工程経験
• Java・C#・Python・R いずれか1年以上のプログラミング経験
• 顧客との折衝経験
• プロジェクトマネジメント経験（プロジェクトリーダー志望の場合）

• 素直さと謙虚さ:
  経験・知識にかかわらず、顧客や仲間からのフィードバックを柔軟に受け入れ、継続的に成長できる姿勢が重視されます。
• 能動的な行動力:
  指示待ちではなく、自ら課題を発見し解決に向けて行動を起こせるプロアクティブな姿勢が求められます。
• チームワーク重視の協調性:
  自分の担当プロジェクト外でも仲間が困っている際には積極的に手を差し伸べる、チーム全体の成果を意識した動き方が期待されます。
• 顧客・自社双方の利益を考えた判断力:
  顧客のビジネス課題を深く理解しながら、自社としての価値提供も両立できる視点とバランス感覚が求められます。
• テンポよく円滑なコミュニケーション能力:
  顧客折衝・社内調整・プロジェクト推進を通じて、迅速かつ明確に意思疎通を図れる対話力が必要です。

• 生成AIサービスを活用したシステムの設計・実装経験:
  Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI Platform等のクラウド生成AIサービスを用いた開発経験があると即戦力として活躍できます。
• ETL・BIツールを用いた設計・実装経験:
  データ統合・変換・可視化の実務経験があると、データ分析基盤構築プロジェクトにおいて即座に貢献できます。
• 機械学習・MDMシステム開発経験:
  機械学習モデルの設計・実装やマスターデータマネジメントの経験は、より高度なデータ活用ソリューション提案に活かせます。
• RAG・プロンプトエンジニアリング・AIオーケストレーションの実装経験:
  LangChain等を用いたRAG実装やエージェント開発の経験は、生成AIシステム開発において高い付加価値となります。

• クラウドネイティブな生成AIシステム開発スキル:
  Amazon Bedrock・Azure OpenAI Service・Google Cloud Vertex AI Platformなど主要クラウドの生成AIサービスを活用したバックエンド設計・開発・運用スキルを実践的に習得できます。
• データ分析基盤の設計・構築スキル:
  データレイク・DWH・データマート・ETL・BIダッシュボードまで一気通貫のデータパイプライン構築経験を積むことができ、データエンジニアとしての市場価値が高まります。
• 上流工程のコンサルティング・プロジェクトマネジメントスキル:
  顧客のIT環境や予算に合わせたソリューション提案から要件定義・アーキテクチャ策定まで、ビジネスとテクノロジーを橋渡しするスキルが身につきます。
• マイクロサービス・コンテナ・サーバーレスアーキテクチャの実践経験:
  Docker・Kubernetes・AWS LambdaなどモダンなクラウドアーキテクチャでのCI/CD含む開発経験を積め、市場で通用するエンジニアとしての幅が広がります。
• 多様な業界への業務知識とビジネスアクセラレーション能力:
  製造・物流・金融など多様な業界の顧客案件に携わることで、業界横断的な業務知識とDX支援能力を体系的に習得できます。