ナレッジグラフエンジニア(業務委託)

私たちは、土木業界の「知識の非構造化」という根本課題に挑んでいます。図面、仕様書、数量計算書、設計判断──この業界には膨大な知識が存在しますが、その大半は「人の頭の中」に留まり、再利用も継承も困難です。AIを導入しても価値が出ない理由は明確で、データが構造化されていないからです。 私たちは、FDE（Forward Deployed Engineer）として現場に入り込み、設計・施工の意思決定まで含めた暗黙知を直接取得しています。それらをSoK（System of Knowledge）として構造化し、ナレッジグラフとして蓄積・再利用可能な形に変換しています。さらに、現場で得た知識を即座にプロダクトへ反映する「現場→知識化→構造化→プロダクト化」のループを内製で回している点が、他社にはない決定的な強みです。 このポジションは、単なるデータエンジニアではありません。業界の知識そのものを再定義する役割です。 -お任せしたい業務- 【コアミッション】 ドメインの知識を形式化し、AIが活用可能な構造に変換する。 【具体的な業務内容】 ●土木ドメインの業務データ・ドキュメントをAIが活用できる形に変換・蓄積する知識基盤の設計・実装 ●データモデリングおよびナレッジグラフの構築・運用 ●非構造化データ（図面・仕様書・数量計算書等）の構造化・データパイプライン設計 ●ドメインエキスパートや開発チームと連携した要件定義・スキーマ設計 ●AIとデータ基盤をつなぐアーキテクチャの設計・実装 ●データ品質評価・改善プロセスの整備 【働き方】 フルリモートを基本としながら、必要に応じて社内メンバーや顧客とのミーティングに参加するハイブリッドな働き方です。

●データモデリングの実務経験（3年以上） ●Python / SQL の実務経験 ●AWS / GCP などクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ●ドメイン専門家へのヒアリングを通じた要件定義・形式化の経験 ●複雑な業務ドメインのデータ統合・構造化の経験

以下①〜③のいずれかの領域に強みを持つ方を歓迎します。すべてを満たす必要はありません。 ① 知識設計（Ontology / Knowledge Graph） ●RDF / OWL / SPARQL を用いた概念モデリング・ルール設計の経験 ●Protégé などのオントロジーエディタの使用経験 ●Schema.org / SKOS などの標準語彙・上位オントロジー（BFO 等）の活用経験 ●IFC / CityGML / LandXML などの土木・建設系標準フォーマットの知識 ② データ基盤（Data Engineering） ●グラフDB（Neo4j、Amazon Neptune 等）の構築・運用経験 ●Python（rdflib、owlready2）を用いたデータ処理の自動化 ●データ変換・パイプライン・ストレージ設計の実務経験 ●土木・建設・製造・プラントなど重厚長大産業でのSaaS開発経験 ③ AI連携（ML / LLM） ●LLM・ベクトルDBとのハイブリッド検索の実装経験（RAG等） ●BIMツール（Revit、Civil 3D 等）やGISとの連携経験

●抽象的・多義的な概念を粘り強く構造化・形式化できる方 ●土木業界の最前線に立つ設計士・施工管理者など、ドメインのプロと対等に議論し、暗黙知を引き出せる方 ●開発／ビジネスメンバーとのコミュニケーションが円滑にできる方 ●スタートアップの速いサイクルの中で、完璧を求めすぎず段階的に設計を進められる方 ●「正しいデータ構造が、この国の未来を変える」という信念を持って仕事に臨める方 -このポジションのやりがい- ●土木×データ×AIという未踏の領域で、業界の新しい知識基盤標準を自分たちの手で定義できる ● 属人的に埋もれていた現場の知恵をAIが扱える形に昇華させる、やりがいと社会的意義の大きい仕事 ●少数精鋭チームで、代表・経営メンバーと直接議論できる環境 ●事業のセンターピンとして、会社の成長と自らの成長が直結するポジション ●立ち上げフェーズの初期メンバーとして、技術・体制・文化を自分たちで作っていける