bq事業におけるデータ基盤の設計・構築・改善を担当いただきます。 AIエージェントやLLMを活用したプロダクトでは、機能を作るだけでなく、利用ログやAI出力、評価データを継続的に蓄積し、改善に使える状態に整えることが重要です。データを安定して集め、扱いやすく加工し、分析・評価・改善に使える形へ整備する役割を担っていただきます。 また、bq事業および関連する開発・研究領域では、Claude Codeを業務で活用しています。 単にAIツールを補助的に使うのではなく、要件整理、実装支援、調査、検証、ドキュメント作成など、日々の開発・研究活動の中にAIを取り入れながら、スピードと品質の両立を目指しています。 AIプロダクトを開発する組織として、プロダクトそのものだけでなく、開発プロセスにもAIを積極的に取り入れている点が特徴です。 【主な業務】 ・AIプロダクトに必要なデータ収集・蓄積・加工基盤の設計、構築 ・プロダクト利用ログ、イベントログ、AI出力ログの設計 ・BigQuery等を活用した分析・活用基盤の整備 ・データパイプラインの設計・実装・運用 ・データ品質、再現性、可観測性を担保する仕組みづくり ・AIエージェントやLLMの評価・改善に必要なデータセット整備 ・MLOps / LLMOps基盤と連携したデータ連携・運用設計 ・PdM、AI/MLエンジニア、プロダクト開発チームとの連携 ・将来的なアナリティクス活用に向けたデータモデリング

・Webサービス、インフラ、SRE、DevOps、バックエンド開発のいずれかの実務経験 ・SQLまたはPythonへの理解 ・データの収集・加工・活用に関する関心

・BigQueryを用いた開発・運用経験 ・Airflow、dbt等を用いたデータパイプライン構築経験 ・データモデリング経験 ・GCP / AWSでのインフラ構築・運用経験 ・Terraform等を用いたIaC経験 ・CI/CD、コンテナ、Linux、シェル等の知識・経験 ・SLI / SLO設計、監視、オブザーバビリティ改善経験 ・MLOps / LLMOpsに関する知識・経験 ・Git等を用いたバージョン管理の経験

・AI時代におけるデータ基盤の重要性に関心がある方 ・インフラ/SRE/DevOps経験を、データエンジニア領域へ広げたい方 ・壊れない・再現できる・改善できる仕組みづくりが好きな方 ・データを「貯める」だけでなく、プロダクト改善に使える形にしたい方 ・アーキテクチャを考えるだけでなく、運用まで責任を持ちたい方