E19. データエンジニア

LLM をプロダクトに組み込み、評価・改善を回し続ける仕組み（LLMOps）まで含めたデータ基盤・データプロダクトの設計・開発・運用を担うポジションです。

募集背景

IVRyでは、対話型音声AI SaaS から進化した新たなデータプロダクト 「IVRy Data Hub」 をリリースし、マルチエージェント時代における 高度なデータ基盤の価値提供を本格化しています。
LLM を中心とした AI の進化により、企業内データ（通話・チャット・メールなど非構造化データ）はビジネス価値を大きく高める重要な資産となっています。しかし、その価値を実際のプロダクトとして安定的に提供し続けるには、AI が理解できる形にデータを整理・加工・統合する高品質な基盤設計・構築・運用が不可欠です。このため、既存のデータ基盤を進化させ、AI エージェントや検索基盤と協調しながら価値を創出できるデータエンジニア組織を強化するべく、データエンジニアの採用を行います。

業務内容

IVRy Data Hub は、通話・チャット・メールなどの非構造化コミュニケーションデータを、LLM や AI エージェントが実運用で活用できる形に変換・提供するデータプロダクトです。
本ポジションでは、単に LLM を利用した開発にとどまらず、LLM をプロダクトに組み込み、評価・改善を回し続ける仕組み（LLMOps）まで含めたデータ基盤・データプロダクトの設計・開発・運用を担っていただきます。

主な業務内容

• LLM / AI エージェントを前提としたデータ基盤・プロダクト設計
  • 非構造化データ（音声・テキスト・メタデータ）の収集・正規化・統合
  • LLM が理解・検索・推論しやすいデータモデル・スキーマ設計
  • プロンプト・Embedding・検索（RAG 等）を考慮したデータ提供設計
• LLM を組み込んだデータプロダクト開発
  • LLM を活用した要約・分類・抽出・評価などのデータ処理フロー設計
  • AI / 検索基盤・プロダクトチームと連携した機能実装
  • 「分析用途」ではなく「プロダクト機能として動く LLM 活用」の実装
• LLMOps・評価基盤の設計・実装・運用
  • LLM 出力品質を継続的に評価する仕組みの設計（自動評価・人手評価）
  • 評価データセット・ログ・メトリクスの管理
  • モデル・プロンプト・データ改善を回すフィードバックループの構築
• データパイプラインの設計・開発・運用
  • Databricks / dbt を用いた ETL・Transform 処理の実装
  • スケール・品質・権限管理を考慮した安定運用設計
• データガバナンス・セキュリティ設計
  • 個人情報・機密データを含むデータの権限制御・品質管理
  • LLM 利用を前提とした安全性・監査性を考慮した設計判断

現状の課題

• マルチエージェント時代を見据えたデータ基盤の進化
• 非構造化データをAIが活用できる形に整備・統合する設計
• データ利活用を前提とした品質・運用の仕組みづくり
• 事業・プロダクト成長に耐えうるスケール設計

入社後の流れ

• 入社初期：既存データ基盤・プロダクト理解、実装・運用への参加
• 3〜6ヶ月：担当領域を持ち、改善提案・設計に関与
• その後：設計・改善の比重を高め、裁量を拡大

技術スタック

• クラウド：AWS、Google Cloud
• 生成AI: Claude、Cursor、Gemini、Devin
• データ基盤：Databricks
• ETL / Transform：dbt Core
• 言語 / 実装：Python / SQL
• コミュニケーション：Slack / Google Workspace

働く面白さ・環境

• マルチエージェント時代のデータ基盤構築を実務で経験
• 通話・チャットなど高い文脈を持つデータをAIで価値化
• Databricks / dbt / AWS を用いたモダンな技術環境
• アプリ・AI・分析チームと連携し、事業価値に直結する開発
• データを「作って終わり」にしない、運用・改善まで含めた実践

一緒に働くメンバー・チームの特徴

• プロダクト志向・課題解決志向のエンジニアが多数
• バックエンド、データ、インフラ、AIなど多様な専門性
• 職種を越えて議論・設計するフラットな文化
• 「データをどう使うか」から考えるチーム

キャリアパス

• データエンジニア → データプロダクトのテックリード
• データ × アプリ × インフラを横断するシニアエンジニア
• データプロダクト領域のEM / テックリード
• AI・LLM基盤寄りのデータエンジニア

参考情報

• AI時代に“も”データが大事 ── IVRyでAI-Readyなデータ基盤づくり・データ分析をする新卒・インターン募集！
• LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1
• 電話とAIとPlatform Engineering【シリーズD資金調達】
• エンジニアブログ（note）
• テックブログ（Zenn）

• Python / SQL を用いたデータ処理・開発 2年以上
• データパイプラインやバッチ処理の実装・運用経験 2年以上
• アプリケーション設計経験（個人開発含む）2年以上
• 既存設計の理解と改善経験
• チーム開発経験（レビュー・Issue 管理 など）

• Databricks / dbt の利用経験
• AWS 上での開発・運用経験
• データモデリング・品質設計への関心
• IaC やインフラ設計の学習経験
• AI データ利活用への興味

• データを「プロダクト」として捉えられる方
• 技術だけでなく、事業価値を意識して考えられる方
• 変化のある環境を楽しみ、学び続けられる方
• チームや他職種と協力しながら前に進める方