A【札幌】データ分析・生成AI基盤構築エンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます（ポジションによって異なります）。

• 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・実装までの一貫した開発経験
• プロジェクトマネジメント経験（PLポジション希望者）
• 顧客折衝・ソリューション提案経験（PL・コンサルタントポジション希望者）
• Java・C#・Python・Rいずれか1年以上のプログラミング経験（データエンジニアポジション）

• 能動的な自己学習意欲:
  生成AIやデータ分析は技術の進化が速い領域です。自ら新しい技術を習得しようとするポジティブな姿勢と旺盛な好奇心が求められます。
• チームワークを重視した協調性:
  自分の担当プロジェクト外でも、仲間が困っている際に手を差し伸べられるチームファーストの姿勢が求められます。
• 顧客視点でのコミュニケーション能力:
  顧客のIT環境や予算に合わせた提案・折衝が伴うため、顧客と自社双方の利益を考えて円滑なコミュニケーションが取れることが重要です。
• 素直・謙虚・前向きな姿勢:
  求人票に明示されている通り「素直で謙虚で元気」な人物像が重視されます。指摘を素直に受け入れ、継続的に成長しようとする姿勢が文化にマッチします。
• 会話のテンポと柔軟な対応力:
  顧客・社内メンバーとのやり取りにおいて、テンポよく話し議論を前に進められる実践的なコミュニケーション力が求められます。

• 生成AIサービスを用いたシステム設計・実装経験:
  RAGやAIオーケストレーション、LLMを活用したシステム開発経験があると即戦力として活躍できます。
• ETL・BIツールの実務経験:
  ETLツールによるデータ加工やPower BI・Tableauなどのビジネスインテリジェンスツールを用いたダッシュボード設計の実績があると評価されます。
• MDM（マスターデータマネジメント）システム開発経験:
  データガバナンスや正確性管理の観点からマスターデータ管理の開発経験があると強みになります。
• 機械学習の設計・実装経験:
  scikit-learn・PyTorchなどを使った機械学習モデルの設計・実装経験は、AIシステム開発エンジニアとして特に歓迎されます。

• 生成AI・LLMを活用したシステム開発スキル:
  RAG（検索拡張生成）、AIオーケストレーション、生成AIプラグイン開発など、最先端の生成AIシステム構築技術を実務を通じて習得できます。
• クラウドデータ基盤の設計・構築スキル:
  Microsoft Azure・AWSを活用したデータレイク、DWH（データウェアハウス）、データマート、ETL、BIダッシュボードまで一貫したデータ基盤構築の実践力が身につきます。
• 上流工程からのプロジェクトマネジメントスキル:
  要件定義・アーキテクチャ策定・顧客折衝・工程管理まで、SIerとして上流から下流まで一貫して担当することでPL・PMとしての実践力を磨けます。
• システムコンサルティングスキル:
  顧客のDX推進課題に対してソリューションを提案するコンサルタント的な視点と提案力が身につきます。製造・物流・金融など多様な業界の案件を通じて業務知識も広がります。
• AI・データ領域の資格・認定取得:
  JDLA E資格をはじめ、MicrosoftやAWSのクラウド認定など、資格取得支援制度を活用してAI・クラウド領域の市場価値の高い資格を取得しやすい環境があります。