データエンジニア

【1】データ基盤の構築・運用 -複数ソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・実装 -RDB／Snowflake等を用いたデータ基盤の運用、モデリング方針への参画 -スナップショット（断面）管理を含む、セキュアで再現性あるデータ取り扱いの実装 【2】データ品質・ガバナンスの担保 -データ品質基準の策定と運用、ガバナンス要件への対応 -エンタープライズ要件（説明責任・安全性）を満たすデータ管理の実装 【3】オントロジー／グラフ構造への関与 -データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用への参画 -エージェンティックな全社基盤を支えるデータ構造の高度化 【4】設計・改善のリード -「なぜそのデータ設計か」を議論し、最適解を提示する設計力の発揮 -データ整備・活用に関わる仕組み化・標準化の推進

当社のプロダクトは累計50万回を超える受検データと、共通の評価軸で一貫して蓄積されたデータ基盤の上に成立しています。 複数のAIエージェントがブレずに連動し、大手金融機関や大手商社などの厳格なガバナンス要件下で稼働し続けられるのは、この堅牢なデータ基盤があるからこそです。 マルチプロダクト化と「人事OS」構想の本格化に伴い、データの収集・統合・品質・ガバナンスを担い、さらにデータ間の意味づけ（オントロジー／グラフ構造）にまで踏み込めるデータエンジニアを募集します。

サマリー:AI面接事業、採用自動化事業、人事AIプラットフォーム事業

書類選考 → AI面接 → カジュアル面談 → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接　 ※選考回数、内容は変更になる場合もあります。