マッチ率

NEWAIエンジニア（ナレッジグラフ）

今日更新

フルスタックエンジニア、AI・機械学習エンジニア

東京都

140-250万円

自社サービスありリモートワーク可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業

仕事内容

【プロダクト概要】

採用〜配置〜育成〜評価のあらゆる情報を“スキル”という共通言語で統合し、企業と個人の意思決定を可視化・最適化するプラットフォーム

◆プロダクトビジョン◆ スキルデータで、すべての人と組織の成長を可視化し、最適化する

◆解決する課題◆ - 定量評価できないことによる＜不公平な評価・昇進＞ - 局所最適・属人的な＜人材配置と育成の非効率＞ - スキルが不明確であるために起こる＜採用のミスマッチ＞ - 自分に合った成長機会を得られない＜個人の機会損失＞

現在は MVP 構築フェーズで、AIを活用した企業独自のスキル定義とスキル診断ができるβ版のプロダクトを開発しています。

ハナヒラクとアポロで独自開発したスキルオントロジーを軸にしながら - 2025年10月：ToB版 β版リリース（スキル定義・診断機能） - 2026年1月：無料ToC版公開（セルフスキルチェックサービス）を目指してプロダクト開発を進めています。

【主な業務例】下記の仕事に対するスキルレベルを鑑みながら担当業務を決めていきます。また開発のフェーズに合わせて業務内容が推移する場合もございます。

・ユースケース要件の抽出、スキーマ／オントロジー（RDF/OWL/SHACL 含む）およびプロパティグラフ・ナレッジグラフ（知識グラフ）の設計・日本語テキスト（履歴書・社内文書・求人）からのスキル抽出パイプライン開発（Python、LLM補助、辞書・正規化、同義語／階層の整備）・SPARQL／openCypherでの問い合わせ・機能実装、パターン検出・推論設計・Neo4j／Ontotext GraphDB／Amazon Neptune 等のデータベース活用・生成AIを活用したテストの自動生成と評価システムの構築

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル・グラフデータモデリングの経験

- RDF/OWL/SHACL または Property Graphどちらかを研究対象としていること

・クエリ言語：SPARQL または openCypher での実装経験

■ 歓迎スキル・LLM活用経験：LLM利用プロダクトでのプロンプト設計、評価デザイン（Hallucination低減、監査性）・日本語テキスト処理：Python による前処理／正規化／固有表現抽出／類似度計算（埋め込み等）の経験・非構造化データの構造化経験：ETL／パイプライン設計・運用、品質管理・可視化・提供：Tableau/Looker/Power BI、REST/GraphQL API の設計・提供経験・クラウド基盤：AWS/GCP/Azure、セキュリティとアクセス制御の基礎