{"id":4004249,"url":"https://alion.io/job/aces-detaenjinia","title":"データエンジニア","company":{"id":177708,"name":"ACES","domain":"acesinc.co.jp","url":"https://alion.io/company/aces-2","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Talentio","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data 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OSとは、企業固有のデータ・ナレッジ・権限を共通資源として管理し、複数のAIエージェントを横断的に支えるソフトウェア基盤です。このうち、散在するデータをAIが扱える形に整える「Data Layer」と、データをナレッジ化する「Knowledge Layer」の設計・構築・運用を担っていただきます。\n「データ基盤を作って終わり」ではなく「AIが顧客業務で使われ、改善され続ける」段階まで責任を持つことがミッションのポジションです。要件が固まる前から顧客・PMと直接対話し、課題と必要なデータを自ら引き出して設計に落とし込みます。\n※入社時点で、RAGや生成AIの実務経験は必須ではありません。データモデリングやETL/ELT、パイプライン設計といったこれまでの専門性をAIと掛け合わせることで、より複雑な課題を解決できます。AI専門人材と議論しながら、専門性を最大限に活かしてプロジェクトを推進していただきます。\n## 具体的な業務内容\n以下の業務を、データ領域の技術責任者（リードの場合）または担当領域の推進者（ミドルの場合）として、顧客の最前線で進めていただきます。\n- 顧客・PMへのヒアリングを通じた業務課題の整理と、必要なデータ・要件の具体化\n- 散在する文書・表・既存データを、AIが使える構造へ変換するデータ設計・構造化\n- ETL/ELT、チャンク、メタデータ、更新管理などのパイプライン設計・実装\n- AIエンジニアと連携した、AIエージェントが参照できるナレッジ基盤・データ公開APIの提供\n- 品質・鮮度の監視、利用状況をもとにした本番運用・継続的な改善\n- 獲得した技術知見の社内への還元と、設計方針・開発標準の整備\nリードの方には、上記に加えて以下の役割をお任せします。\n- 案件の技術リードとして、顧客との合意形成を主導\n- ガバナンス・セキュリティ（ワークスペース、アクセス権限など）を考慮したデータ基盤の設計\n- メンバーの設計・コードレビューと育成\n担当いただく案件の例\nいずれも大手金融機関向けの「AI活用のためのデータ基盤」です。\n- AIエージェントMVP：データ設計・連携から、他拠点展開に向けたデータ／アルゴリズム要件の整理まで\n- ナレッジ基盤の構築：AIエージェントが参照するナレッジのデータ設計・構築・運用\n- 全社AIデータ基盤：非構造データの処理基盤と、既存の構造化データへ安全にアクセスする基盤の要件定義〜開発\n## ポジションの魅力\nAIの成果を決める「データ設計」を、最上流から担える\nRAGやAIエージェントの回答品質は、データの構造化・メタデータ・更新管理の設計で大きく変わります。\nこのポジションで担うのは、与えられた仕様に沿ってパイプラインを実装することだけではありません。顧客の業務課題から「どのデータを、どう構造化し、どう守り、どう更新するか」を定義し、AIの成果を左右する最上流を自分の設計で決められます。\n顧客の最前線で、課題定義から本番運用・改善まで責任を持つ\n一般的な受託開発のように、定められた要件をもとに基盤を構築するだけではありません。要件が固まる前から顧客と議論し、課題整理、データ設計、パイプライン構築、AI連携、本番運用、継続改善まで一気通貫で関わります。\nデータ領域であっても、顧客対応をPMや営業に任せきりにはしません。データ設計の判断や品質のリスクを顧客にも分かる言葉で説明し、合意形成を自らリードする。技術を軸にしながら、顧客の業務変革そのものを動かせるポジションです。\n特定の製品に縛られず、データからAIまで守備範囲を広げられる\nDatabricks／Snowflake／Microsoft Fabricなど、製品は案件に合わせて選定します。製品固有の知識ではなく、基盤設計力が評価されます。\nクラウド基盤の設計・構築から、非構造データの整備、RAG、AIエージェントとの連携まで、自分の守備範囲を広げていくことができます。\nデータ×AIの専門家と、AIツール前提の環境で働ける\nAI専門人材と協働しながら、AIツール前提の開発環境で、複数の大手企業・業界のデータ課題に取り組めます。\nリード・ミドルの階層ごとにキャリアの道筋があり、技術を手放さずに、顧客・事業への責任を広げていくことができます。\n## 開発環境\n- クラウド／データ基盤：Azure／AWS、Databricks／Snowflake／Microsoft Fabric（案件により異なります）\n- 言語：Python、SQL\n- 開発・運用：Git／GitHub、IaC、CI/CD\n- コミュニケーション：Slack、Zoom\n- タスク管理：Notion\n応募資格（必須）\n- データ基盤システムの設計・構築経験\n- データモデリング・データパイプラインの設計・構築経験（データ特性や処理要件に応じた方式選定を含む）\n- Python・SQLを用いた開発経験\n- クラウド環境でのシステム開発経験\n- GitHub等を用いたチーム開発の経験\n- 顧客・PMと調整しながら、自ら主体的にプロジェクトを推進した経験\n応募資格（歓迎）\n- Azure環境での開発経験\n- Databricks／Microsoft Fabric／Snowflakeのいずれかを用いたデータ基盤の設計・構築経験\n- データ基盤プロジェクトにおける要件整理の経験（担当領域を自走して推進した経験）\n- 開発・運用基盤の構築経験（IaC、CI/CD等）\n- ガバナンス・セキュリティを考慮したデータ基盤の設計経験（ワークスペースやアクセス権限の設計を含む）\n- ベクトル検索やRAGでの活用を見据えた、非構造化データの整備経験\n- AI活用も踏まえたデータ基盤の設計・開発のリード経験\n- 技術的なリード経験（OJT、コード・設計レビュー、設計方針の提示等）\n- 技術・設計方針の整理、開発標準の策定・展開経験\n- 金融機関・大企業向けプロジェクトの経験\n求める人物像\n- 「アルゴリズムで社会をシンプルにする」という当社の理念に賛同していただける方\n- 技術を使って社会をもっと良くしていきたい方\n- 未知の業務・データ領域でも、自ら顧客に聞きに行き、設計方針に落とし込める方\n- 指示を待たず、論点・選択肢・推奨案を自分から提示して進められる方\n- 新しい技術に興味を持ち積極的に取り入れようとする姿勢の方\n- ビジネス的な観点も踏まえた適切な技術選定ができる方\n- 少数精鋭のチームで範囲が広くやりがいのある仕事を行いたい方\n- チームのアウトプット効率を上げるために開発環境の改善を一緒にできる方\n勤務時間\nフレックス制度（コアタイム11:00〜15:00） リモート相談可能\n昇給・賞与\n株式会社ACES-会社紹介資料 p43,44をご覧ください\n諸手当\nボーナス（業績とパフォーマンスに応じて支給） / 交通費全額支給\n休日・休暇\n完全週休2日制（土日祝） / 有給（入社即日13日間付与）\n福利厚生\n健康診断 / インフルエンザ予防接種 / ノートPC貸与 / デュアルディスプレイ貸与\n社会保険\n健康保険 / 厚⽣年⾦保険 / 雇⽤保険 / 労災保険完備\nその他\n時短正社員制度あり （ 主に博⼠課程の⽅向け。 120h ~ / ⽉ ）","description_format":"text","description_chars":3550,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Artificial Intelligence","Computer Vision"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-11-10T06:07:56Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring 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