AIエンジニア

企業について

データ、クラウド、デジタルトランスフォーメーションの専門知識を活かし、企業がテクノロジーを最大限に活用できるよう支援する、グローバルなテクノロジー・コンサルティング企業です。協働を重視する企業文化のもと、さまざまな地域や専門分野の同僚が集まり、複雑な課題に取り組み、持続的な効果をもたらすソリューションを開発しています。より持続可能で包摂的な世界の実現に取り組むとともに、一人ひとりがキャリアを築き、専門性を広げられるよう支援しています。

同社のデータ・AIコミュニティに加わることで、専門家やクライアントチームと連携しながら、企業規模のテクノロジー施策に携わる機会が得られます。複雑なデータを実用的な洞察やインテリジェントなアプリケーションへと変換することに貢献し、支援体制の整った国際的な環境でスキルを伸ばせます。

仕事内容

AIエンジニアとして、顧客、代理店、取引、保険契約に関する情報を扱う大規模な保険データエコシステム向けに、拡張性の高い生成AIおよび予測分析ソリューションを設計、構築、導入します。データエンジニア、プラットフォームチーム、ビジネス関係者と連携し、Azureベースのデータレイクを実用的な洞察やインテリジェントな体験へと変える役割を担います。

予測モデルや、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション（検索拡張生成（RAG）システムなど）を開発し、データパイプラインや後続のアプリケーションと連携させます。Azureサービスを用いて、リアルタイムおよびバッチ推論、検索、オーケストレーションを支援します。また、MLOpsの実践、モデルの監視、AIワークフローのCI/CDパイプラインへの統合を通じて、企業規模でのAI運用にも貢献します。日本の東京を勤務地とする、無期雇用のハイブリッド勤務です。

必須要件

• Azure Machine Learning、Azure AI Foundry、Azure OpenAI Serviceの実務経験。
• Azure Data Lake Storage（ADLS）およびAzure Synapse Analyticsに関する深い理解。Parquetファイルや大規模な企業データの取り扱い経験。
• AIおよび機械学習の開発におけるPythonの習熟。
• ScalaおよびApache Sparkの実務知識、ならびに企業向けETLプラットフォームの理解。
• Azure Functionsを使用したサーバーレスソリューションの構築経験。
• Azure Cosmos DBまたはその他のNoSQLデータストアに関する知識。
• Azure DevOpsやGitHub ActionsなどのCI/CDツールに関する知識、およびAI・機械学習のワークフロー自動化への活用経験。
• データエンジニアリング、プラットフォーム、ビジネスの各チームと連携し、データパイプラインやAIワークフローを統合する能力。
• 保険または金融サービス業界での経験、複雑な顧客・取引データセットから洞察を抽出した経験、RAGベースのシステムを実装した経験があれば尚可。
• Azure Databricksを用いた分散データ処理の知識があれば尚可。