データエンジニア

必須

• (A) システム開発・AIネイティブ開発の基礎スキル

  • Gitを用いたチーム開発経験（レビュイー：5年以上／レビュアー：3年以上）
  • AWS、Azure等のクラウド環境におけるWebアプリケーションの設計・開発経験（目安：3年以上）
  • Java、TypeScript、Python等を用いたアプリケーション開発経験
  • Docker等のコンテナ技術を活用した開発環境構築・運用経験
  • CI/CDパイプライン（GitHub Actions等）の構築・運用による開発自動化経験
  • GitHub Copilot、Claude、Claude Code等を活用し、設計・実装・レビューを行った経験
  • 基本情報技術者試験、または同等の知識・経験

• (B) DevOps・プラットフォーム開発スキル

  • Terraform、AWS CDK等のIaC（Infrastructure as Code）を用いたインフラ構築・運用経験
  • アジャイル開発環境において、設計・実装・テスト・デプロイまでを一気通貫で完遂した経験
  • コードレビューや開発標準化を通じてチームの技術力向上に貢献した経験

• (C) データエンジニアリング専門スキル

  • データモデリングに関する深い知見を有し、顧客のデータマネジメント支援を行った経験
  • データアーキテクチャ設計、データ品質管理、データガバナンスに関する知識・経験
  • Certified Data Management Professional（CDMP Associate）、または同等の知識・経験

歓迎

• (1) 下記いずれかのご経験をお持ちの方

  • 自ら技術選定を行い、サービスまたはプロダクト開発を主導した経験
  • DevContainers等を活用したチーム開発環境のモダナイズを推進した経験
  • IT（情報技術）とOT（制御技術）を連携したシステムアーキテクチャ設計経験
  • Claude Code等の自律型AIエージェントを開発プロセスへ導入・活用した経験
  • AIエージェント、RAG、フロンティアAIを活用したサービス開発経験
  • AIをツールとして利用するのではなく、AIと協働しながら開発プロセスや生産性を改善した経験
  • データレイク、DWH、データパイプライン、データメッシュ等を含むデータアーキテクチャ設計経験
  • dbt等を活用したモダンデータスタック構築経験、またはMLOps基盤の構築・導入経験
  • エッジデバイス（Jetson等）やIoTセンサーからの時系列・画像・点群データの収集・蓄積基盤構築経験、またはROS/ROS2・Isaac Sim等とのデータ連携基盤開発経験

• (2) 下記いずれかの資格をお持ちの方

  • 応用情報技術者試験、または高度情報処理技術者資格
  • AWS Certified Solutions Architect - Associate
  • AWS Certified Solutions Architect - Professional
  • Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
  • GCP Professional Cloud Architect / Data Engineer
• TOEIC 600点程度、または英語による技術文書・クラウドサービスのドキュメントを活用できる英語力

求める人物像

• People Champion（一人ひとりを活かす）：多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
• Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
• Innovation（イノベーションを起こす）：新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。
• 既存の枠にとらわれず、ソリューション事業の成長のためにリーダーシップを発揮して行動できる、情熱と実行力のある人物
• 複数の関係者が関与するため、他者と良い関係を構築・維持しようという意思を持ってくれる人物
• お客さまの課題に対し、新しいアイデアで解決策が提示・実行できる人物
• 自分の新しいアイデアをチームメンバに共有・共感を得られる人物
• データから新しいビジネス価値を創造でき、それをサービス事業およびアプリケーションで表現できる人物

使用ツール

募集背景

• フロンティアAIやPhysical AIの進展により、研究開発から製造・量産までのデータ活用ニーズが高まっています。当組織では「HMAX」およびFDE事業を通じて顧客の変革を支援し、案件数・対象業界を拡大しています。事業成長に伴い、研究開発・製造データを統合し、AIやAIエージェントが活用する次世代基盤を構想・実装できる人財を募集します。基盤構築に留まらず、顧客課題の解決と事業価値創出に向けたアーキテクチャをリードし、得られた知見をソリューションや事業資産として展開する役割です。

職務概要

• 素材・プロセス産業向け「HMAX」の開発で、研究開発から製造・量産までのデータ活用を担います。研究・実験・シミュレーション・製造データを統合し、フロンティアAI、Physical AI、AIエージェントが活用する基盤とAIネイティブサービスを開発します。データサイエンティスト、研究者、ソフトウェアエンジニアと協働し、顧客課題の解決とサービス創出を技術面からリードします。

主な開発テーマ

• 材料データ分析環境
• 実験・製造自動化プラットフォーム
• AIエージェント活用サービス
• サーキュラーエコノミー向け再生材マーケットプレイス

① データエンジニアリング

• AWS／Azure上のデータレイク、DWH、データパイプラインの設計・構築と、実験・計測・製造・シミュレーションデータの統合
• データガバナンス、品質・メタデータ管理を含む基盤整備
• AIエージェント、RAG、機械学習向けアーキテクチャの設計・運用

② AIネイティブ開発・DevOps

• AI開発支援ツールの活用とクラウドネイティブ実行基盤の構築
• CI/CD、自動テスト、Infrastructure as Codeによる開発・運用自動化
• DORAメトリクスによる改善、MLOps基盤構築
• AIモデル運用自動化

③ ソフトウェア開発

• Web／AIエージェント組込みアプリの設計・実装・テスト・リリース
• API開発、外部システム連携
• コード・設計レビュー、技術標準整備による品質向上

プロジェクト例

• 材料開発向けMI/PI分析、設備連携によるデータ収集・意思決定自動化、AIによる研究開発支援、再生材流通のAIマーケットプレイス。

技術スタック

• クラウド・DB：AWS、Azure、PostgreSQL、MySQL
• データ：データモデリング、アーキテクチャ、ガバナンス
• 開発：Python、TypeScript、Java、Spring Boot、React
• AI：Claude、Claude Code、生成AI、AIエージェント、RAG、Agentic Coding
• DevOps・MLOps：GitHub、Docker、CI/CD、Infrastructure as Code、MLOps
• 協働：Jira、Microsoft Teams

AIネイティブ開発と最先端技術

• AIを開発パートナーとして活用し、研究開発・製造データを統合する基盤を構築します。フロンティアAI、Agentic AI、Physical AI、MLOps、クラウドネイティブ技術を実際の事業課題に適用し、研究者やデータサイエンティストと技術の社会実装に挑戦できます。

社会・産業への貢献

• 材料開発高度化、開発期間短縮、品質向上、人財不足対応に取り組み、自ら設計した基盤が顧客の意思決定や競争力向上に直結するやりがいがあります。

裁量・成長・キャリア

• 技術選定やアーキテクチャ設計など上流から主体的に関与。研究者・事業開発メンバーとの連携で顧客・事業視点も磨き、成長フェーズの事業づくりを経験できます。専門性を高めるほか、テックリード、プロダクトマネージャー、FDEへの挑戦も可能です。

① 配属組織／チーム

• 約40名のデータエンジニア、データサイエンティスト、FDEを中心とする組織です。クラウド、アプリ開発、DevOps／MLOpsに強みを持つエンジニアも参画し、研究開発から製造までをつなぐ基盤・サービスを開発しています。30代が中心で、職種・役職を超えて議論できるフラットな文化です。研究者やソフトウェアエンジニアとも密に連携し、新技術を積極的に取り入れています。

② 働き方

• 在宅勤務を主体に、週1回程度の出社で設計レビューや技術共有を行うハイブリッド勤務です。GitHub、CI/CD、クラウド、生成AIツールを活用し、リモートでも開発を推進できます。案件によって顧客先訪問・出張があり、研究開発・製造現場の課題理解から基盤構築、AIサービス実装まで一貫して携われます。AIエージェントや生成AIを開発に活用し、本質的な課題解決やアーキテクチャ設計に集中できる環境を整えています。