電気・電子・半導体メーカー

AIデータインテグレーションエンジニア【みなとみらい】

【概要】
■社内に蓄積された非構造化データ（テキスト、ログ、画像、音声など）を収集・分析し、構造化プロセスを経て、生成AIやRAGシステム、AIエージェントに適用可能な形に変換する役割を担います。
■最先端のAI技術を持ちいて自社データの価値を最大化し、業務の効率化や新価値創出に寄与するポジションです。
■他部署との連携（データサイエンス、システム開発、業務部門等）を通して、データの価値最大化を目指します。

【具体的な例】
■非構造化データの解析と前処理
L テキスト、画像、音声等の非構造化データの抽出、クレンジング、正規化、メタデータの付与
L NLPや画像解析、音声解析の技術を活用し、データの意味抽出や分類、タグ付けを実施
L 検索精度を向上させるための、ドキュメントパース／チャンキング処理を実施

■データ連携の設計
L RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム、AIエージェントシステムとデータを連携するためのインタフェース設計
L 自然言語UIによる対話的クエリ実行処理の検討

■RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおける検索処理最適化
L 構造化データと非構造化データのハイブリッド利用による情報検索基盤の開発・導入検討
L ベクトルDBやグラフDB活用による検索のためのデータ構造及びインデキシングの最適化
L マルチモーダルデータ基盤の導入企画

【利用技術】
■プログラミング言語：Python、SQL等
■データ処理・分析：Pandas、NumPy、Spark等
■自然言語処理（NLP）：BART, Transformers, mecab等
■機械学習/ディープラーニングフレームワーク：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn
■データベース：リレーショナルDB（PostgreSQL, MySQL）、NoSQL（MongoDBなど）、ベクトルDB（Elasticsearchなど）、グラフDB (Neptune, neo4j)
■生成AI関連：OpenAI API、GPT、BERT系モデル、RAGのためのカスタム実装もしくは既存ライブラリの活用
■クラウドプラットフォーム：AWS、Azureなどのクラウドサービス
■バージョン管理：Git、CI/CDツール
■API連携： RESTful API/GraphQL、Swaggerなどを利用したAPIドキュメント、セキュリティ（OAuth 2.0、JWT、APIキーなど）や認証処理

【働き方特徴(出張頻度や勤務形態など)】
■基本的にフレックス制度、在宅勤務制度を活用しています。（フルリモートではない）
■案件次第では、国内、海外を問わず出張が発生します。担当業務により頻度は異なります。

【この仕事の面白さ・魅力】
■AIや機械学習は急速に進化している分野であり、常に新しい技術や手法が登場します。AIデータインテグレーションエンジニアとして、最新のトレンドを追い続け、自らの知識を深めることができる環境です。
■多様なバックグラウンドを持つエンジニアやデータサイエンティストとのコラボレーションが日常的です。お互いの知識や経験から学び合うことで、自身も成長できる環境があります。