どんな仕事か: 【ミッション】

・AI活用可能なデータ基盤をゼロから設計できる“アーキテクト”として顧客に価値提供すること

・顧客向けのAIプラットフォームサービスの中核アーキテクトとして、標準アーキテクチャを作り上げる

・データエンジニア／AIエンジニアと連携し、プロジェクト全体の整合性が取れたデータ構造を実現する

・要件が曖昧な段階でも、自ら情報を収集し必要な前提条件を定義して組み立てる役割を担う

【職務内容】

1. データ基盤アーキテクチャ設計

・顧客のデータ資産（SaaS・オンプレ・クラウドDB・ファイル）を整理し、「何がどこにあり、どう使えるか」を可視化するための棚卸し作業を主導

・顧客ごとに異なる前提条件を踏まえ、データ統合方式・命名規則・データ品質基準・セキュリティ方針などを整理し、設計書に落とし込む

・Oracle Database や MySQL などを用い、論理／物理データモデル（DDL）を自ら作成する

・RAG／Generative AI Agents を見据えたベクトルテーブル設計（embedding最適化）をAIエンジニアと協働で設計

2. データ統合（ETL/ELT）設計・実装

・ETLツールを使い、データパイプラインの設計～実装まで担当

・クレンジング、変換、正規化、差分抽出など、データ品質を担保する変換ロジックを自ら作る

・Object Storage／DB／DWH間の同期やパフォーマンス最適化を実施

・スケジュール・監視方法など、運用時に効率的に回る構造まで考慮しながら実装

3. プロジェクト遂行

・顧客との要件定義ワークショップをリードし、質問しながら必要な粒度まで要件を具体化していく

・データ基盤アーキテクチャのレビューと品質保証　→ 実装段階での不整合や手戻りを防ぐ中心的役割

・PoC～本番導入まで、設計書・パイプライン仕様書・検証手順書などの技術文書を作成

【本求人の魅力ポイント】

・AI活用に直結するデータ基盤の設計～実装を一貫担当

・SaaS・DB・ファイルなど多様なデータの統合設計に挑戦できる

・RAG／Generative AI Agentsと連携する最新アーキテクチャに携われる

・クラウド経験（AWS/Azure
求められるスキルは: 必須【必須経験・スキル】

・SQL を使った開発・データ抽出経験（2年以上）

・データモデリングの基礎理解

・DB設計またはデータパイプライン構築のいずれかの経験

・AWS/Azure/GCP のいずれかでデータ基盤を扱った経験

・データ統合・データ品質改善への強い関心

・顧客と会話しながら要件を固めることに抵抗がない方

※OCI/Oracle DBの経験は必須ではありません

【歓迎経験・スキル】

・OracleDB関連製品の利用または実装経験

・ベクトルDBの理解

・DWH/MDM/ETLなどデータ基盤系の構築経験

・Salesforce／kintoneなどSaaSデータ連携の経験

【求める人物像】

・複数データソースを整理し、統合方針を構造的にまとめられる方

・不明確な要件でも必要情報を自ら集め、論点を整理しながら前に進められる方

・モデル設計・ETL処理・品質管理など、基盤の“足元”を丁寧に作る姿勢を持つ方

・スピードと品質のバランスを判断し、手戻りの少ない進め方ができる方

・AIエンジニア／アプリエンジニアと協調し、全体最適で物事を考えられる方

・小規模精鋭のチームで役割を広げ、自分の成果領域を増やしたい方

【働き方】

・基本フルリモート（全国可）

・必要に応じて出社・顧客訪問の可能性あり（数日/月）

・Slack＋オンライン会議などで非同期的に進める部分も多く、自律的にタスクを進められる方が活躍しやすい環境
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 500～1100万円

データアーキテクト（AI・データ統合基盤／実装エンジニアリング含む）／地方在住、フルリモートOK

機械学習エンジニア