Python AIエンジニア｜生成AIを活用したDatabricksでのナレッジ検索基盤構築

仕事内容

生成AIを活用したナレッジ検索・問い合わせ環境の検討、構築 ・AI Searchインデックスを利用した類似ユースケース検索 ・Knowledge Assistantの活用検討 ・必要に応じたカスタムRAGの設計・構築 ・構造化データ、非構造化データの前処理 ・構造化データにおける欠損項目への対応検討 ・AI Functionsなどを利用した非構造化データの構造化 Databricksから対向システムへのデータ連携方式の検討・実装 ・Databricksで加工したデータを対向システムへ戻すための方式検討、および必要な実装 ＼ここがポイント♪／ ★PoCで終わらない「本番運用のリアルな実績」が手に入る！ 単なる検証にとどまらず、大手メーカーの膨大なエンタープライズデータ（構造化・非構造化）を活用し、本番運用を見据えた実用的AI検索基盤を手掛けられます。 ★生成AI（RAG）× Databricksのトレンド技術を網羅！ Knowledge AssistantやカスタムRAGの設計、AI Searchインデックスのチューニング、PySpark/SQLを用いたデータ前処理まで、市場価値が急上昇しているスキルをワンストップで磨けます。 ★上流検討から実装までワンストップで主導！ データ連携方式の検討からAI構築まで幅広く関われるため、一歩先を行くAIデータエンジニアとしてのキャリアを確実に築けます。 ★本町駅徒歩5分×週1在宅の働きやすい環境！ アクセス抜群の立地に加え、リモートワークも取り入れたメリハリのある働き方が可能です。 【作業工程】 基本設計 ～ 詳細設計 ～ プログラミング 【役割・ポジション】 システムエンジニア（SE） ／ メンバー

職種

スキルタグ

必須スキル

生成AI活用・構築スキル: ・RAG（検索拡張生成）の概念理解およびアーキテクチャ設計・構築の実務経験 ・AI SearchやVector Search等を用いた検索インデックスの作成・チューニング経験 データエンジニアリングスキル: ・Databricks環境でのデータ加工、ETLパイプライン構築、および対向システムとのデータ連携実装経験 ・Python / PySpark / SQL等を用いた構造化・非構造化データの前処理・欠損値補正・クレンジングの実務経験

歓迎スキル

先進AIテクノロジーの実装・活用経験: ・AI FunctionsやKnowledge Assistant等の最新AIアシスタント機能・サービスを活用したシステム構築経験 ・非構造化データ（テキスト、ドキュメント等）を生成AIを用いて構造化データへ変換・抽出した経験 業務設計・ナレッジ活用スキル: ・社内ナレッジ検索、Q＆A（問い合わせ）システムの企画・設計・検証（PoC）業務の経験 ・製造業・メーカー領域におけるデータ活用ユースケースやデータ基盤（データレイク・DWH）に関する基礎知識

勤務日数

週5日

勤務曜日:月・火・水・木・金

休日・休暇:土日祝休み

勤務時間

09:00〜18:00（休憩60分）

残業:あり　月0〜20時間程度

登録面談方法

オンライン

就業開始時期

即日

契約期間

長期(3ヶ月以上)

更新あり

募集人数

1人

リモート

一部リモート可

担当のコメント

単なる概念実証（PoC）にとどまらず、大手メーカーのリアルなエンタープライズデータ（構造化・非構造化）を活用し、本番運用を見据えた「実用的なAIナレッジ検索基盤」を上流の企画・検討から実装までワンストップで手掛けられる大変貴重なチャンスです。 「RAG構築の知見をさらに深めたい」「Databricksを活用した実践的なデータエンジニアリングの実績を作りたい」「一歩先を行くAIエンジニアとして市場価値を高めたい」という方に、間違いなくおすすめの案件です！ご応募をお待ちしております。