Databricks×クラウドで次世代データ基盤構築を担うデータエンジニア

• Databricks（Spark／Delta Lake）を活用したETL/ELT・ストリーミング基盤の設計・実装
• 各種データソースの収集・クレンジング・統合
• Unity Catalog・Delta Sharingを用いたガバナンス設計
• Terraform／GitHub Actionsなどを活用した環境構築の自動化（IaC）
• BIツール（Tableau／Power BI）向けデータマート構築
• 顧客チームとの共創によるスクラム型開発支援
• ユーザートレーニング／内製化支援（設計ナレッジや運用定着を含む）

• Vector SearchやRAGを用いたAI検索・FAQアプリケーションの開発
• Azure OpenAI／MosaicMLなどを活用した生成AIエージェントの構築
• MLflowを用いたプロンプト管理・モデル評価・トレーシング
• Databricks Apps（Gradio等）によるAI可視化ダッシュボードの構築
• モデルの学習〜評価〜デプロイを見据えたMLOps/LLMOps環境設計

ご経験やご志向に応じて、上記業務の中から段階的にお任せしていきます。 得意領域からスタートし、成長とともに更に領域を広げていくことも可能です。

来期の大幅な事業成長に向けて組織拡大が必要なフェーズを迎えており、純粋な増員としての募集となります。 統合データ分析プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様のデータ利活用に関する課題解決を行っているため、エンジニアとしてこれまでにデータ基盤の構築などを経験されてきた方、クラウド等インフラ領域を経験した後にデータ領域にも興味を持ち始めている方、プロジェクトを回されてきたご経験をお持ちの方など、様々な視点から一緒に働くメンバーを求めています。

データ基盤／ETL・パイプライン： Databricks（Spark, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, Vector Search）、dbt、Airflow クラウド環境・マネージドサービス： Azure（OpenAI Service, AI Search, Container Apps）、AWS（S3, Amplify, Bedrock, SageMaker） IaC／CI/CD・構成管理： Terraform、GitHub Actions、Azure DevOps 生成AI・LLM関連： LangChain、MosaicML、RAG、Prompt Engineering 可視化・ダッシュボード： Power BI、Tableau、Gradio その他： Python、SQL、Notion、Slack、miro（コラボレーション）

以下すべてに該当する方を想定しています：

• クラウド環境（Azure、AWSなど）での環境構築・運用経験（実務経験2年以上）
• SQLおよびPythonを用いたデータ処理・分析の業務活用実績

• Databricks環境での開発・運用経験（PoCレベルでも可）
• データパイプラインやETL/ELT処理の設計・構築経験（dbt、Airflowなど）
• MLflowやMosaicMLなどを活用したモデル管理／生成AI活用の知見
• LLM／RAGなどのAIアーキテクチャへの理解、または関心
• MLOps／LLMOps／DataOpsに関する設計・改善経験

◎こんな方とお話したい！このポジションを検討いただくポイント

• データエンジニア／クラウドエンジニアとしての経験を活かし、より上流の設計や顧客価値創出に挑戦したい方
• Databricksや生成AIなどの先端技術を学び、実務で活かしたいという意欲のある方
• チームでの開発やナレッジ共有を大切にできる方（属人化せず、学び合える環境を歓迎する方）
• 自分の仕事が誰の役に立っているかを意識しながら、責任あるアウトプットができる方

本求人をご覧いただきありがとうございます！ 少しでも興味関心をお持ちいただけましたら、まずはカジュアル面談で気軽にお話しましょう！ Lakehouseメンバーの参加も可能ですので、疑問や質問なども大歓迎です。 お申込みいただけることを心よりお待ちしています！

私たちLakehouseは、Databricksを中心としたクラウドネイティブなデータ&AI基盤の構築支援に特化したチームです。

製造、通信、金融など大手エンタープライズ企業を中心に、以下のような業務に取り組んでいます：

• ETL/ELT・ストリーミング基盤の構築（Databricks, Spark, Delta Lake）
• ガバナンス設計（Unity Catalog, Delta Sharing）
• 環境構成管理の自動化（Terraform, GitHub Actions）
• 生成AIアプリ開発（RAG, Azure OpenAI, MosaicML など）
• MLOps/LLMOps環境整備と実運用

内製化や自走化を見据えた顧客伴走型の支援が強みであり、「作って終わり」ではなく、ビジネスの成功を支える“仕組み”を届けています。

▼データ&AI分析基盤の支援サービス with Databricks https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/

https://www.ap-com.co.jp/service/llm/

膨大なデータがあっても、それが活用されなければ意味がない──。

多くの企業が「PoC止まり」や「分断されたデータ基盤」といった課題を抱えています。 そこで私たちは、Databricks社と連携し、統合されたデータ&AI基盤の構築と、その本番導入・定着化を支援する内製化パートナーとして活動しています。

特に近年は、生成AIやRAGの商用活用ニーズが急拡大。 世界的に見てもDatabricksはこの分野の中心的な存在であり、企業にとっても技術者にとっても「今」取り組む意義の大きい領域です。

私たちはこの“追い風”の中で、国内でも数少ないDatabricks特化の実装チームとして、顧客と共にデータとAIの力を社会実装していく挑戦を続けています。

https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351 ▼Databricks Data + AI Summit 2025 現地レポート https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/

https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks

少数精鋭・専門性の高いチーム： インフラ／データ／ML／AIと多様な専門性を持つ20名で構成され、外国籍や女性比率も高い多様性のある組織です。

フルリモート×スクラム開発： 全国からフルリモートで参加し、Slack・Notion・Miroなどのツールで密に連携。

アウトプット文化と社外発信： Databricks World Tour出展や技術ブログ発信など、業界への情報発信にも力を入れています。

キャリア支援と認定制度： Databricks認定資格取得支援や、生成AI実装の現場機会も豊富にあり、実務を通じてスキルが身につきます。

自宅または会社の定める事業所

主にDatabricksを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

• データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
• 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
• ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
• ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
• BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
• ユーザートレーニング、内製化支援

入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。 ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

【勤務地】東京

【本社所在地】東京都千代田区鍛冶町2-9-12 神田徳力ビル3F