NEW【リモート可】AI・データ基盤アーキテクト

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クラウドエンジニア、データエンジニア

東京都

800-1200万円

正社員

AWSPython

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的残業月20時間未満女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり

事業概要

◆技術と現場に強い「エンジニアのための会社」

株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。

2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。

株式会社豆蔵について

仕事内容

■ 概要

「AIを作る」から「AIが本番運用できる構造を作る」へ。

豆蔵では、AI-Readyなデータ基盤の構築からAIアーキテクチャ設計、AI実装、内製化支援まで一気通貫で支援しています。

本ポジションでは、クラウド・データ・AI領域の技術的な主担当として、顧客との設計合意から本番稼働までをリードします。数名規模のエンジニアチームを率いるプレイングマネージャーとしての役割も担います。

■ 具体的な業務内容

・顧客技術部門との要件整理、技術選定、アーキテクチャ設計・合意形成・AWS、Azure、Google Cloud等を活用したAI・データ基盤の設計・構築・データパイプライン、ETL、データ品質管理、RAG等を含むAI実装品質の設計・レビュー・数名規模のチームの業務設計、進捗管理、品質レビュー、メンバー育成・PoCから本番運用への移行、MLOps・LLMOps等を考慮した運用設計・AI駆動開発ガイドラインの整備、顧客への技術移転・内製化支援・アーキテクチャパターンや品質基準の標準化

■ 主なプロジェクト実績

・製造業向けAWSデータ利活用基盤構築・金融関連企業向けナレッジグラフRAGのPoC ・製造業向けAzure MLOps基盤構築・SI企業向けAI駆動開発の標準化・教育支援

■ 技術環境

クラウド：AWS、Azure、Google Cloud データ：Snowflake、Databricks、BigQuery、dbt、Airflow AI：RAG、LLM、MLflow、MLOps、LLMOps 開発：Python、GitHub Copilot、Cursor等

※顧客環境に応じて最適な技術を選定します。

■ この仕事の魅力

・PoCで終わらず、本番運用・内製化まで技術的な責任を持てる・技術主担当とチームリードを両立できる・データ基盤・AI・クラウドを横断したアーキテクチャ設計に携われる

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル

以下のすべてを満たす方

【1．クラウド・AI／データ基盤の技術経験】

・AWS、Azure、Google Cloudのいずれかを利用したデータ基盤、またはAIシステムの設計・構築実務経験（5年以上）・データパイプライン、MLOps、LLMシステムのいずれかについて、本番環境での構築経験

【2．アーキテクチャ設計・技術的な意思決定】

・顧客要件を踏まえた要件定義、技術選定、設計レビューの主担当経験・データ基盤やAIシステムの構成・設計方針について、技術的な判断を行った経験

【3．顧客折衝・コンサルティング能力】

・顧客の技術部門と設計方針や技術課題について議論できる方・技術的な設計判断について、非技術系の担当者にも分かりやすく説明し、合意形成できる方

【4．プロジェクトリード・チームマネジメント経験】

・プロジェクトリード経験、または3名以上のエンジニアチームのマネジメント経験

※特定のクラウドサービスやAI関連製品の経験をすべて求めるものではありません。これまでの専門領域を活かしながら、クラウド・データ・AIを横断したアーキテクチャ設計に取り組める方を歓迎します。

■ 歓迎スキル

以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方を歓迎します。

【1．AI・データ基盤の本番実装経験】

・製造業、金融、流通等の業界におけるAIシステムの本番実装経験・RAG、AIエージェント、LLMを活用したシステムの設計・構築経験・MLOps・LLMOpsを考慮したAIシステムの運用設計・改善経験・Snowflake、Databricks、BigQuery等を活用したデータ基盤構築経験

【2．データマネジメントの経験】

・データガバナンス、データカタログ、データ品質管理の実務経験・データパイプラインやETL・ELT処理の設計・改善経験・データメッシュ、コンポーザブルなデータ基盤等のアーキテクチャに関する知見

【3．AI駆動開発・開発プロセス改善】

・GitHub Copilot、Cursor等のAIコーディング支援ツールを活用した開発経験・AI駆動開発のガイドライン策定、開発プロセスの標準化経験・CI/CDや自動テスト等を活用した開発品質・生産性改善の経験

【4．システム運用・信頼性設計】

・SREの実践経験・SLI／SLOの設計、システム監視、障害対応の経験・本番環境における性能・可用性・セキュリティを考慮した設計経験

【5．その他】

・EU AI法等、AI関連規制やAIガバナンスに関する知識・関心・顧客向けの技術移転、内製化支援、エンジニア育成経験・クラウドAIサービス、フィジカルAI等の新技術に関する知見

※上記すべての経験を求めるものではありません。特定領域の専門性を持ちながら、他領域のエンジニアと協働できる方を歓迎します。

■ 求める人物像

私たちは、AIシステムを「動くものとして作る」だけでなく、「顧客が継続的に運用し、自走できる状態を作る」ことを大切にしています。

本ポジションでは、クラウド・データ・AI領域の技術的な専門性を持ちながら、顧客との対話やチームリードを通じて、AIシステムの本番運用まで責任を持って推進できる方を求めています。

【このような方を歓迎します】

・PoCやプロトタイプの開発で終わらず、AIシステムの本番稼働・継続運用まで携わりたい方・データ品質やコンテキスト設計がAIの出力品質に与える影響を理解し、信頼性の高いAIシステムを構造から設計したい方・クラウド・データ基盤・AI技術の専門性を深めながら、複数領域を横断したアーキテクチャ設計に挑戦したい方・技術的な主担当として自ら設計・レビューに携わりながら、チームの進捗管理やメンバー育成にも取り組みたい方・顧客の業務要件や組織上の制約を理解し、技術的な理想だけでなく、実現可能性や運用負荷を考慮した設計判断ができる方・顧客との技術的な対話を通じて、設計方針や課題を整理し、関係者との合意形成を主体的に進められる方・AIエージェント、LLMOps、AI駆動開発等の新しい技術や開発スタイルを継続的に学び、実案件へ取り入れたい方・案件で得られた技術的な知見を標準化し、チームや組織全体の品質・生産性向上に貢献したい方

【キャリア志向について】

「データエンジニアやクラウドエンジニアから、AIシステム全体を設計するアーキテクトへ成長したい」「技術的な専門性を維持しながら、チームリードや顧客への技術提案にも役割を広げたい」「AIを本番運用できる仕組みを作り、顧客の内製化や継続的な活用まで支援したい」

このような志向をお持ちの方を歓迎します。

勤務地・給与・その他情報

想定年収、待遇・福利厚生、
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勤務地
アクセス
勤務時間
想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

■ 現場・社員の雰囲気・社員のほとんど（95%以上）がリモートワークを実施しており、北海道、福岡県、三重県、大阪府在住の社員も在籍するなど勤務地を選ぶことができます・フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます・平均残業時間は2025年度実績：10.35時間、BS事業部単体だと8.47時間と少なく、ワークライフバランスを両立できる環境です＜社内エキスパート人材が多数在籍＞豆蔵デベロッパーサイトでは最新技術の情報発信を行っています。 https://developer.mamezou-tech.com/ 専門書の執筆やメディアへの掲載経験がある技術者が多数在籍しています。出身企業例・大手SIer ・ITコンサルティング企業・事業会社システム部門・事業会社の情報システム子会社 ■ 各種勉強会・技術者の学ぶ意欲に応えるために、社外/社内の有識者による講演会（豆寄席）を毎月1回開催しています・クラウドネイティブアーキテクチャの専門書籍の執筆者や、Microsoft Azureの機能実装の責任者、早稲田大学のUI/UX研究の第一人者など、多彩な講師を招いています・Hackathonやアジャイル勉強会といった社員限定の勉強会も開催しており、最新技術やプロセスを学べます ■ ノウハウ・ノウフーの一元管理への取り組み・技術に関するノウハウや、各社員が何を得意としているかというノウハウを一元管理するためのクラウドサービスを全社展開しています・顧客が豆蔵へ期待していること、豆蔵という組織として取り組むべきこと、各社員がやりたいこと、という3つの要素を社内でリアルタイムに共有しており、自己組織化されています

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: PythonSQL
データベース: Amazon RedshiftBigQuerySnowflake
ミドルウェア・ツール: DockerKubernetesApache AirflowGitHub Actions
クラウド: AWSGoogle Cloud FunctionsAmazon S3
開発手法: CI/CD
マーケ・データ分析ツール: ETL
支給PC: Windows

得られる経験・キャリアパス

◆ 入社後に得られる経験

これまで培ってきたクラウド・データ基盤・AIシステムの設計・構築経験を活かしながら、AIが本番環境で継続的に活用されるためのアーキテクチャ設計から実装・運用・内製化まで、一貫して携わることができます。

具体的には、以下のような経験を積むことができます。

・AWS、Azure、Google Cloud等を活用したAI-Readyなデータ基盤の設計・構築経験・データパイプライン、データ品質管理、RAG、MLOps・LLMOps等を横断したAIアーキテクチャ設計経験・顧客の技術部門との設計議論、技術選定、設計レビュー、合意形成を主導する経験・PoCから本番稼働への移行、監視・運用設計、継続的な品質改善に携わる経験・クラウドエンジニア、データエンジニア、AIエンジニア等の専門家を率いるチームマネジメント経験・AI駆動開発の標準化、アーキテクチャパターンや品質基準の整備経験・顧客への技術移転や開発ガイドラインの整備を通じた内製化支援経験・製造業・金融・ITサービス等、さまざまな業界のAI・データ活用プロジェクトに携わる経験

技術的な主担当として専門性を発揮しながら、顧客との対話、チームリード、組織への技術展開まで役割を広げられることが、このポジションの特徴です。

◆ キャリアパス

入社後は、AI・データ基盤アーキテクトとして、顧客の技術課題の整理からアーキテクチャ設計、チームリード、本番運用への移行までを担当していただきます。

その後は、ご本人の志向や専門性に応じて、以下のようなキャリアを目指すことができます。

【1．AI・データ基盤アーキテクト／技術スペシャリスト】 AI・データ基盤の設計技術を深め、複雑なシステムのアーキテクチャ設計や技術的な意思決定を担う専門家。

【2．AI・データ領域のテクニカルリード】複数の技術領域を横断し、AIエンジニア・データエンジニア・クラウドエンジニアを技術面からリードする責任者。

【3．AI・データコンサルタント】技術的な専門性を活かし、顧客のAI・データ活用戦略、データマネジメント、システム構想、内製化支援等の上流工程を担うコンサルタント。

【4．技術組織・サービス開発リーダー】案件で蓄積した技術やノウハウを標準化し、AI・データ基盤サービスの高度化、新規サービスの企画、メンバー育成等を推進するリーダー。

技術を深く追求する道だけでなく、チームリード、コンサルティング、技術組織づくりなど、ご本人の志向に応じたキャリア形成を目指せます。

事業内容の詳細

現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています：・エンタープライズシステム開発（Java／C#／Python等）・クラウドネイティブアプリケーション開発（AWS／Azure）・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング・生成AI・機械学習のPoC開発支援・エンベデッド／ロボット・自動車領域の先端技術開発・産業DX・データ利活用支援・エンジニア育成・教育コンテンツの提供

◆この募集ポジションに関する事業部の特長『製品導入ではなく、顧客に適したアーキテクチャを考える』特定のクラウドサービスやベンダー製品を導入すること自体を目的とはしていません。顧客の事業、組織、既存システム、将来構想を踏まえ、技術的なメリット・デメリットを比較しながら最適な構成を検討します。

『構想や提案だけで終わらない』グランドデザインや技術方針の策定だけではなく、設計、実装、検証、定着まで関わります。自ら手を動かし、実現可能性を確かめながらアーキテクチャをつくることを大切にしています。

『顧客の内製化まで支援する』システムを納品して終わるのではなく、顧客自身が継続的に開発・改善できる状態を目指します。アーキテクチャ構築と併せて、開発プロセス改善、技術教育、組織づくりも支援します。

『アーキテクトを目指せる』現時点でアーキテクトの肩書きや経験がなくても、クラウド環境での設計・開発経験を基に、技術選定や非機能設計、システム全体設計へ役割を広げることができます。

『術を軸にキャリアアップできる』豆蔵では、コンサルタント、エキスパート、マネジメントのキャリアを自ら選択できます。マネジメントに進まなくても、アーキテクトや技術スペシャリストとして専門性を高め、評価・処遇を上げていくことが可能です。

株式会社豆蔵

株式会社豆蔵は、最先端技術とノウハウをもとにソフトウェア開発スタイルの革新を推進するコンサルティングファームです。当社の強みは、高い技術力を持つプロフェッショナル集団であること。専門書の執筆やメディア･･･

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