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顧客と伴走しながら、生成AI/機械学習を組み込んだアプリケーション・システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。シニアとしてはアーキテクチャ設計・LLMOps基盤構築・プリセールス/PMをリードする役割を担います。【具体的には】RAG / AIエージェント / マルチエージェント基盤のアーキテクチャ設計・構築リードLLMOps / MLOps基盤の設計・構築(Promptfoo / Langfuse / Microsoft Foundry / Mosaic AI / Vertex AI Pipelines 等)コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI)を活用した大規模システムのモダナイズ・開発リードハルシネーション対策 / プロンプトインジェクション対策 / ガードレール設計を含む生成AIシステムのセキュリティ・品質設計生成AI活用プロジェクトのプリセールス / 提案 / PoC 計画立案 / 要件定義リード機械学習・生成AI関連の新規技術・サービス調査検証開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【機械学習全般】 LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索 クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給）【開発環境】 VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可 Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack ／ Google Meet 情報共有：esa ／ Notion ／Confluence ／ Backlog ドキュメント管理：Google Workspace ／ Box【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

顧客と伴走しながら、生成AI/機械学習を組み込んだアプリケーション・システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。【具体的には】LLM/RAGアプリケーションの設計・開発(Bedrock / Vertex AI / Azure OpenAI / Snowflake Cortex 等)AIエージェント / マルチエージェントシステムの開発(LangChain / LangGraph / OpenAI Agents SDK / Mosaic AI Agent Framework / Google ADK 等)コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI / Cursor)を活用した開発・既存システムのモダナイズ機械学習アプリケーション/システムのMLOps / LLMOps設計・開発・運用ベクトル検索 / Text-to-SQL / レコメンド等を組み込んだAIアプリケーションのPoC〜本番化新規LLM/AIエージェント関連サービスの調査検証開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【機械学習全般】 LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索 クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給）【開発環境】 VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可 Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack ／ Google Meet 情報共有：esa ／ Notion ／Confluence ／ Backlog ドキュメント管理：Google Workspace ／ Box【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

Web 開発の要件定義・設計から構築・運用まで、幅広くご担当いただきます。プロジェクト毎に最適な技術選定・設計をご提案いただける方を歓迎いたします。近年は生成AI / LLM を組み込んだ Web アプリ開発の比率が高まっています。顧客の業務を理解した上でのクライアントワークや小規模チームのリードtoB 向けの UI を含めた Web アプリケーション開発生成AI / LLM を組み込んだ Web アプリケーション開発クラウドプラットフォーム(AWS / Google Cloud / Azure)でのアプリケーションホスティング集計ジョブなどのバッチ開発データベースのテーブル設計CI/CD、自動テストの設計・実装開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【開発言語・ライブラリ・フレームワーク】 Python（FastAPI）／TypeScript（React）／Ruby（Ruby on Rails, Hotwire） その他、プロジェクトに応じて柔軟に選定【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS／GCP／Azure インフラ管理：Docker／Terraform データ基盤：Snowflake／BigQuery など RDB：PostgreSQL／MySQL 検索データベース：Vertex AI Search／Azure AI Search など【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git CI/CD：GitHub Actions／AWS CodeBuild 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン）など AIコーディング：GitHub Copilot／Claude Code（業務用アカウント支給）【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack／Google Meet ドキュメント管理：Confluence／GitHub Project など【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

ちゅらデータでは様々な職種のスペシャリストが活躍していますが、エンジニア自身の志向に応じて職種を変更することも珍しくありません。 本求人では職種別の求人内容に縛られず、ご自身の志向や将来的なありたい姿などにより、選考プロセスの過程で話し合いながら最終的な職種とグレードを決めていくことを想定しています。どの職種・グレードからスタートするかは、実務経験年数やキャリアの内容等を加味しながら、ご志向を踏まえたうえで、提案させていただきます。 ＜具体的な職種例＞ データエンジニア システムエンジニア Webアプリケーションエンジニア AIエンジニア データサイエンティスト など

【募集の背景】 ちゅらデータは、最先端テクノロジーを駆使したデータの利活用を通じて、業種・業態を問わずお客様の事業成長と経営課題の解決をサポートしています。 近年の生成AIやデータ利活用などへの注目の高まりにより、その領域を得意とする当社への相談も急増しており、会社の成長を一緒に支えてくれる方を積極募集しております。【職務概要】 本ポジションでは、システムエンジニアの上位グレードとして、複数の案件・チームを横断するテックリード・PM/PMOロールを担っていただきます。顧客の経営課題に対する技術選定・提案・PoC設計から、要件定義・アーキ設計・運用保守設計・保守SLA設計までを統括し、ミドル/ジュニアエンジニアの育成・レビューも担う立場です。【具体的には】複数案件・複数チームを横断するPM/PMO/テックリード顧客の経営課題に対する技術選定・提案リード・PoC設計生成AI/RAGアプリ、データ基盤、クラウド運用保守領域でのアーキテクチャ設計責任非機能要件定義、セキュリティ・権限設計、保守SLA・運用設計のオーナーシップミドル/ジュニアエンジニアのレビュー・育成、社内ナレッジ蓄積顧客の最終意思決定者層との折衝、契約・スコープ調整開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【開発言語・フレームワーク】 Python (FastAPI / Streamlit) / Ruby (Ruby on Rails) /JavaScript・TypeScript (React, Next.JS)等 その他：SQL/Shell【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS/Google Cloud/Azure インフラ管理：Docker/Terraform/CloudFormation ワークフロー：Airflow / JP1 データ基盤：Snowflake/BigQuery/Redshift /Databricks など【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git (GitHub) CI/CD：GitHub Actions 開発手法：ウォータフォール / アジャイル (スクラム/カンバン) 開発補助：GitHub Copilot/ChatGPT (業務用アカウント支給) / Claude Code【データ分析- 可視化】 ETL・データモデリング：dbt Cloud/Fivetran/TROCCO/AWS Glue/Airbyte 可視化ツール：Tableau/Looker/PowerBI/Looker Studio など クラウドAI基盤：AWS (Bedrock, Amazon SageMaker) /Google Cloud (Vertex AI, BigQuery ML, Gemini) /Azure (Azure OpenAI Service, Azure ML) / Snowflake (Cortex, Snowpark) / Dify【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack/Google Meet / Teams プロジェクト管理： Backlog / Jira / Asana / GithubProject ドキュメント管理： Google Drive/ / box / SharePoint / Confluence【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

【募集の背景】 ちゅらデータは、最先端テクノロジーを駆使したデータの利活用を通じて、業種・業態を問わずお客様の事業成長と経営課題の解決をサポートしています。 近年の生成AIやデータ利活用などへの注目の高まりにより、その領域を得意とする当社への相談も急増しており、会社の成長を一緒に支えてくれる方を積極募集しております。【職務概要】 本ポジションでは、開発経験を活かし、システムエンジニアとして要件定義から運用までを自律的に推進いただきます。生成AI/RAGアプリ、Snowflake/Databricks/BigQuery等のデータ基盤、AWS / Google Cloud / Azure上のWebアプリ運用保守といった当社主力領域で、顧客の課題を捉えシステム・エンジニアリング技術で価値提供に貢献いただきます。【具体的には】 ちゅらデータの各領域の専門エンジニアやサイエンティスト、コンサルタントと連携しながら、幅広い技術領域での知見を活かして活躍していただきます。プロジェクト管理:WBS・マイルストーン策定、進捗・課題管理、Backlog運用、顧客折衝要求-要件定義:顧客ヒアリングを通じた業務要件・非機能要件の整理提案書作成:顧客の課題解決に向けた提案書・PoC計画の作成設計-実装:アーキテクチャ設計、基本/詳細設計、テスト戦略策定、品質管理生成AI/LLMアプリ開発:RAG/エージェント/LLMOps(評価基盤・モニタリング)の設計・構築・導入データ基盤構築:Snowflake/Databricks/BigQuery/dbt等を用いた基盤の設計・クラウド構築・運用設計運用保守:AWS / Google Cloud / Azure上で稼働するシステムの保守SLA設計・障害対応・継続改善開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【開発言語・フレームワーク】 Python (FastAPI / Streamlit) / Ruby (Ruby on Rails) /JavaScript・TypeScript (React, Next.JS)等 その他：SQL/Shell【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS/Google Cloud/Azure インフラ管理：Docker/Terraform/CloudFormation ワークフロー：Airflow / JP1 データ基盤：Snowflake/BigQuery/Redshift /Databricks など【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git (GitHub) CI/CD：GitHub Actions 開発手法：ウォータフォール / アジャイル (スクラム/カンバン) 開発補助：GitHub Copilot/ChatGPT (業務用アカウント支給) / Claude Code【データ分析- 可視化】 ETL・データモデリング：dbt Cloud/Fivetran/TROCCO/AWS Glue/Airbyte 可視化ツール：Tableau/Looker/PowerBI/Looker Studio など クラウドAI基盤：AWS (Bedrock, Amazon SageMaker) /Google Cloud (Vertex AI, BigQuery ML, Gemini) /Azure (Azure OpenAI Service, Azure ML) / Snowflake (Cortex, Snowpark) / Dify【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack/Google Meet / Teams プロジェクト管理： Backlog / Jira / Asana / GithubProject ドキュメント管理： Google Drive/ / box / SharePoint / Confluence【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。 顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。 シニアクラスでは、顧客への提案・見積から、データ基盤アーキテクチャの設計、複数メンバー・マルチベンダー体制でのプロジェクト推進、大規模マイグレーションや生成AI連携を伴う基盤刷新までを牽引します。Snowflake / Databricks / Iceberg を用いたレイクハウス基盤、データメッシュ／データコントラクトを意識した分散アーキテクチャ、LLMOps を含むモダンデータスタック全般に責任を持って取り組める方を求めます。開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI／Streamlit）／Java・Scala／SQL／JavaScript・TypeScript【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS／Google Cloud／Azure インフラ管理：Terraform・Terragrunt／CloudFormation【データ基盤構築】 データ基盤：Snowflake／BigQuery／Redshift ETL・データモデリング：dbt Cloud／Fivetran／TROCCO／AWS Glue／Airbyte ジョブ管理：Airflow／Apache NiFi 可視化ツール：Tableau／PowerBI／Lightdash／Looker／Looker Studio データカタログ：OpenMetadata／DataHub コンテナ技術：Docker／ECS／EKS／Cloud Run／GKE／Azure Container Apps／AKS／Snowpark【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot／ChatGPT（ここまで業務用アカウント支給）／Claude Code／Devin／Cursor【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack／Google Meet 情報共有：esa／Notion／Confluence／Backlog ドキュメント管理：Google Workspace／Box【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。 顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。 ミドルクラスでは、顧客の業務を理解した上でのクライアントワークや小規模チームのリードを担います。具体的には Snowflake + dbt + Terraform を中心としたモダンデータスタックでのデータ基盤構築・マイグレーション、生成AI連携、Iceberg / Unity Catalog などレイクハウス基盤の整備など、近年の典型的なデータエンジニアリング案件をリードできる人材を求めます。開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI／Streamlit）／Java・Scala／SQL／JavaScript・TypeScript【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS／Google Cloud／Azure インフラ管理：Terraform・Terragrunt／CloudFormation【データ基盤構築】 データ基盤：Snowflake／BigQuery／Redshift ETL・データモデリング：dbt Cloud／Fivetran／TROCCO／AWS Glue／Airbyte ジョブ管理：Airflow／Apache NiFi 可視化ツール：Tableau／PowerBI／Lightdash／Looker／Looker Studio データカタログ：OpenMetadata／DataHub コンテナ技術：Docker／ECS／EKS／Cloud Run／GKE／Azure Container Apps／AKS／Snowpark【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot／ChatGPT（ここまで業務用アカウント支給）／Claude Code／Devin／Cursor【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack／Google Meet 情報共有：esa／Notion／Confluence／Backlog ドキュメント管理：Google Workspace／Box【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

多種多様な顧客課題に対し、提案・分析計画の立案から PoC、本番実装、運用に至るまでの一連の流れをチームの中心となって推進していただきます。【具体的には】顧客への提案・要件定義分析計画の立案、分析業務のマネジメント・遂行機械学習・Deep Learning・統計分析・数理モデリング業務生成 AI / LLM / RAG / AI エージェントを活用したシステムの設計・開発・評価クラウド (AWS / Google Cloud / Azure) を利用したデータ解析・MLOps・LLMOps 基盤の構築後進の育成・チームマネジメント開発環境当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。【機械学習全般】 LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索 クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給）【開発環境】 VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可 Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack ／ Google Meet 情報共有：esa ／ Notion ／Confluence ／ Backlog ドキュメント管理：Google Workspace ／ Box【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

ビッグデータ・生成AI/AIエージェント・最新のクラウドデータ基盤を用いて、お客様の事業成長と経営課題解決に向けた戦略立案と実行支援まで行って頂きます。【主な仕事内容】データを活用した新規デジタル戦略・データドリブン経営の構想策定、KGI/KPI設計、ロードマップ策定お客様業務のAsIs/ToBe整理 (業務フロー・ユースケース・課題整理) とToBeデータ/AIアーキテクチャの策定生成AI/AIエージェント・データ利活用基盤導入に向けた現状分析、PoC企画、要件定義導入後のオペレーションフロー作成、DataOps/LLMOps運用設計、データガバナンス整備Snowflake/Databricks/BigQuery等を中核としたデータ基盤・生成AIシステム構築プロジェクトのPM、PMO、技術アドバイザリお客様のデータ組織立ち上げ・人材育成・自走化伴走支援プロジェクトの例：通信業界におけるデータドリブン経営実践のための自走化伴走支援航空業界における生成AIチャットボット・ナレッジマネジメントシステムの構想立案金融業界における社内ナレッジサポート・Web相談AIの性能改善・評価基盤 (LLMOps) システム構築食品飲料業界におけるデータメッシュ型データ基盤・Text-to-SQL AIエージェント構築製造業におけるデータ活用コンサルティング+KPI設計+生成AI活用支援【このポジションの魅力】最先端技術 (生成AI/AIエージェント/最新のデータ基盤) を利用し様々なビジネスや新規市場開拓にチャレンジできるクライアント課題解決にむけた構想立案・提案からソリューション企画・実行までコミットできる通信・運輸・金融・製造・流通・食品飲料など様々な業界の大手クライアントのプロジェクトに携わることができる

ちゅらデータではデータと最先端テクノロジーを活用して顧客のビジネス課題を解決します。先輩社員の指示の下、下記のような業務を担当いただきます。 【AIエンジニアの業務内容】 ・生成AIアプリケーション・システム開発 ・機械学習アプリケーション・システム開発 ・PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・MLOps/LLMOps/AgentOpsのプロセス設計・開発 ・新規技術・サービス調査検証 【データエンジニアの業務内容】 ・データ分析プラットフォーム構築 ・MLOpsプラットフォーム構築 ・AIエージェント実行基盤構築 ・データパイプライン構築 新入社員には入社後に各種研修を受けていただき、ご自身の希望やこれまでのご経験などをもとにプロジェクトへのアサインを決定します。

ちゅらデータについて興味のある方を対象にオンライン面談を設定いたします。 実際に第一線で活躍するちゅらデータのエンジニアに、仕事内容や働き方・文化など、応募する前に尋ねてみたいことをカジュアルにお話ししていただく機会となります。 選考のための面接ではございません、まずは情報交換からという方も歓迎いたします。 お申込みいただいた時点で募集していない職種/グレードもございますので、あらかじめご了承ください。 下記をお読みいただいたうえで、 「応募する」からエントリーください！ ◾️募集中のポジション https://herp.careers/v1/churadata ◾️実施について ご希望の部署担当もしくは人事担当が担当いたします。細かいご要望がございましたら、応募フォームでご記入ください。 ◾️時間・方法 平日10:00～18:00の間で、30分（オンライン）で実施いたします。どうしても左記のご都合が悪い場合は、ご理由とあわせてフォームよりご連絡ください。