arcbricks株式会社のエンジニア求人・転職・採用 | データ＆AIエンジニア（FDE候補/ミドル～シニアレベル）

・Python開発経験：データ処理パイプラインの作成、Web API構築、または業務自動化スクリプトの実装実務経験。 ・SQLに関する高度な実務経験（目安3年以上）： 　数百万〜数千万件規模のデータに対するクエリ最適化、複雑なJOIN処理、ウィンドウ関数を用いた集計・分析処理の経験。 ・パブリッククラウド環境での開発・運用経験（目安2年以上）： 　AWS（S3, Glue, Lambda等）または Azure（Data Lake Storage, Data Factory等）を用いたインフラ・パイプライン構築・運用経験。 ・上流工程・ドキュメンテーション能力：顧客（IT部門または業務部門）との直接コミュニケーションによる要件定義・基本設計・WBS作成経験および抽象的な業務課題を整理し、技術要件やシステム構成案として可視化できる思考力・ドキュメント作成力。 ・生成AIツール活用力と技術的鑑識眼（評価・修正力）：Cursor、Claude、GitHub Copilot等を用いたコード生成やバイブコーディング（Vibe Coding）手法を開発プロセスに日常的に取り入れ、実装速度を最大化できる方。AIが生成したコードやロジックを鵜呑みにせず、セキュリティ・パフォーマンス・保守性の観点から正しく評価・テスト・リファクタリングし、商用クオリティで実装できる基礎体力（技術的鑑識眼）を有する方。

・データ基盤・分散処理技術の知見：Apache Spark / Delta Lake等を用いた分散データ処理基盤の開発・運用経験（1年以上）。 ・Databricks の実務利用経験、または公式認定資格（Databricks Certified Data Engineer Associate / Professional 等）の保持。 ・生成AI・MLOps / LLMOps関連経験：OpenAI API、LangChain、LlamaIndex、Mosaic AI Agent Framework 等を活用したLLMアプリケーション / AIエージェント / RAG（検索拡張生成）のPoC開発・実装経験。 ・MLOps（MLflow等）によるモデル評価・運用パイプラインの構築経験。 提案・プリセールス経験 ・顧客への提案書作成、技術プレゼンテーション、またはPoC（概念実証）の企画・デモ構築経験。

・AIネイティブな開発アプローチと批判的思考（Critical Thinking）の両立 ：新しいAIツールやバイブコーディング等の最新開発スタイルを躊躇なく試し、爆速でプロトタイプを作成する柔軟性を持つ一方で、出力の妥当性・安全性・ハルシネーションを冷徹に検証・判断できる姿勢。 ・OJT×自主学習を回せる自己駆動力：案件でのOJTと並行してDatabricks等の最新技術を自主的・スピーディーにキャッチアップし、実務に還元できる行動特性。 ・ビジネス成果（Valued-out）へのコミット力：単に技術を組むだけでなく、顧客のビジネス価値創出にコミットできるマインド。 ・高い自己開示とオープンなコミュニケーション：不明点や課題を抱え込まず、早期にシニアFDEやチームにアラートを出し、巻き込んで解決できる素直さと協調性。