どんな仕事か: 【仕事内容】

bq事業におけるデータ基盤の設計・構築・改善を担当いただきます。

AIエージェントやLLMを活用したプロダクトでは、機能を作るだけでなく、利用ログやAI出力、評価データを継続的に蓄積し、改善に使える状態に整えることが重要です。データを安定して集め、扱いやすく加工し、分析・評価・改善に使える形へ整備する役割を担っていただきます。

また、bq事業および関連する開発・研究領域では、Claude Codeを業務で活用しています。

単にAIツールを補助的に使うのではなく、要件整理、実装支援、調査、検証、ドキュメント作成など、日々の開発・研究活動の中にAIを取り入れながら、スピードと品質の両立を目指しています。

AIプロダクトを開発する組織として、プロダクトそのものだけでなく、開発プロセスにもAIを積極的に取り入れている点が特徴です。

【主な業務】

■AIプロダクトに必要なデータ収集・蓄積・加工基盤の設計、構築

■プロダクト利用ログ、イベントログ、AI出力ログの設計

■BigQuery等を活用した分析・活用基盤の整備

■データパイプラインの設計・実装・運用

■データ品質、再現性、可観測性を担保する仕組みづくり

■AIエージェントやLLMの評価・改善に必要なデータセット整備

■MLOps / LLMOps基盤と連携したデータ連携・運用設計

■PdM、AI/MLエンジニア、プロダクト開発チームとの連携

■将来的なアナリティクス活用に向けたデータモデリング
求められるスキルは: 必須【必要スキル・経験】

■Webサービス、インフラ、SRE、DevOps、バックエンド開発のいずれかの実務経験

■SQLまたはPythonへの理解

■データの収集・加工・活用に関する関心

【歓迎するスキル・経験】

■BigQueryを用いた開発・運用経験

■Airflow、dbt等を用いたデータパイプライン構築経験

■データモデリング経験

■GCP / AWSでのインフラ構築・運用経験

■Terraform等を用いたIaC経験

■CI/CD、コンテナ、Linux、シェル等の知識・経験

■SLI / SLO設計、監視、オブザーバビリティ改善経験

■MLOps / LLMOpsに関する知識・経験

■Git等を用いたバージョン管理の経験

【求める人物像】

■AI時代におけるデータ基盤の重要性に関心がある方

■インフラ/SRE/DevOps経験を、データエンジニア領域へ広げたい方

■壊れない・再現できる・改善できる仕組みづくりが好きな方

■データを「貯める」だけでなく、プロダクト改善に使える形にしたい方

■アーキテクチャを考えるだけでなく、運用まで責任を持ちたい方
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 大阪府
給与はどのくらい貰えるか: 500～900万円

データ基盤エンジニア｜インフラ/SRE経験を、AI時代のデータ基盤づくりへ

機械学習エンジニア