IVT1/データアナリスト/データエンジニア ハイポテンシャル
AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。
大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。
●具体的な業務内容
データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築
データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築
その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。
●具体的実例(入社後のイメージ)
地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。
ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。
しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。
①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目)
大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。
②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ
AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。
③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ
年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。
●役割とプロジェクト推進体制
キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。
キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。
・ミスマッチを防ぐ事前共有
内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。
・計画的なスキルアップ
意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。
課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。
クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。
・技術的なリード
要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。
【具体的なプロジェクト例】
現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。
●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド)
Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築
大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化
クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築
Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計
※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。
● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング)
グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築
複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装
AIエージェントの設計・実装
LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発
LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計
LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減
● 機械学習・高度アナリティクス領域
需要予測・異常予兆検知モデルの設計
統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築
