上場マーケティング支援企業でのAI/Backend Engineer (Data Team)の求人

期待する役割について
データチームのバックエンドエンジニアとして、AIプロダクトが必要とするデータの整備・基盤開発をリードしていただきます。
AIの知識を活かし、AIがデータを効率的に利用できるようなシステム設計・開発を行うとともに、必要に応じてAIを活用した機能開発も担当していただきます。
データエンジニアリングとバックエンド開発の両面から、プロダクトの価値向上に貢献することを期待しています。

業務内容
AIのためのデータ基盤開発・運用:
AIモデルの学習・推論に必要なデータの収集、加工、保存を行うためのデータパイプラインの設計・開発・運用。
AIが利用しやすい形でのデータ提供APIの開発・運用。
データ品質の維持・向上のための仕組みの構築・運用。
バックエンドシステムの設計・開発・運用:
Pythonを用いたアプリケーション開発 (API開発、バッチ処理開発など)。
AI機能を組み込んだバックエンドシステムの設計・開発。
プロダクト横断で利用可能な共通機能・ライブラリの開発。
必要に応じた個別プロダクト向けのサブシステムの開発。
AI関連技術の活用と導入:
LLM/GenAIなどの最新AI技術の調査・検証・導入。
AIモデルの性能向上のためのデータ準備や前処理。
その他:
データチーム内の他メンバー（データサイエンティスト、データアナリストなど）との連携。
開発プロセスの改善、自動化の推進。

このポジションの魅力
最先端技術への挑戦:
大規模言語モデルや生成AIといった最先端技術を活用したプロダクト開発に携わることができます。
裁量とスピード感:
スタートアップならではの迅速な意思決定プロセスのもと、新しい技術やアイデアを積極的に試し、プロダクトに反映させることができます。
データとAIの融合領域での専門性:
データエンジニアリングとAIバックエンド開発の両方のスキルを活かし、市場価値の高い専門性を高めることができます。
社会貢献性の高いプロダクト開発:
AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
多様なバックグラウンドを持つチーム:
国際色豊かで多様な経験を持つエンジニアと協働し、刺激を受けながら成長できる環境です。
継続的な学習支援:
書籍購入補助やAIツール利用サポートなど、スキルアップを支援する制度が充実しています。

必須条件
コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または修士号。
Pythonを用いたバックエンドアプリケーションの開発経験。
クラウドプラットフォーム (AWS, GCP, Azure いずれか) やコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の利用経験。
データベース (RDBMS, NoSQLなど) の設計・運用経験。
API設計・開発経験。
アルゴリズム・データ構造など、コンピュータサイエンスの基礎知識。
LLM/GenAIに関する基礎的な知識と、個人または業務での利用経験。
日本語 (Fluent) : プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル。

歓迎条件
データベース管理能力:
データベースの設計、運用、最適化の経験。
データベースのパフォーマンスチューニングの経験。
データパイプラインの設計・構築・運用経験。
AI/ML関連プロダクトの開発経験。
大規模データの処理・分析経験 (Spark, Hadoopなど)。
データウェアハウス (DWH) の構築・運用経験。
AIモデルの学習データの管理・作成経験。
TypeScript/React/Next.jsを用いたフロントエンド開発経験。
多国籍なチームでの開発経験。