職種
データエンジニア年収
800万円 〜 1,000万円利用技術
- Ruby
- SQL
- AWS
- Google Cloud
- BigQuery
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-05-26最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Gemini, CodeRabbit
生成AI活用状況の詳細
アルゴリズム開発では、GitHubCopilotおよびCodeRabbitを活用し、コードの自動補完・生成・レビューを活用し、エンジニアの生産性向上と最大化を図っており、ヒューリスティックな課題解決にはChatGPTやGeminiも活用を適宜実施しています。
また、プロダクトとしてもAIキャラやAIチャットなどの機能を鋭意開発しており、リリースを目指しています。
既にリリースしているプロダクトのAI機能としては、悪質ユーザーによるメッセージの自動パトロールはAIが行っており、自動検知を行い、メッセージ送付の防止や利用の停止などの対応をしています。
また、プロダクトとしてもAIキャラやAIチャットなどの機能を鋭意開発しており、リリースを目指しています。
既にリリースしているプロダクトのAI機能としては、悪質ユーザーによるメッセージの自動パトロールはAIが行っており、自動検知を行い、メッセージ送付の防止や利用の停止などの対応をしています。
仕事内容
【募集背景】
エニトグループでは、マッチングアプリ『with』『Omiai』の運営において、プロダクトの企画や施策評価、マッチングアルゴリズムの改善など、さまざまな場面でデータを活用しています。
今後は、機械学習やAIエージェントなどへの活用も見据え、用途に応じて柔軟かつ安全にデータを利用できる基盤へのアップデートを進めていきます。
現在、『with』のデータ基盤は、サーバーサイドエンジニアがプロダクト開発と兼務しながら構築・運用しています。
データ活用の広がりに伴って基盤への要求が高度化していることから、専任のデータ基盤エンジ
開発環境
・クラウド：AWS、Google Cloud
・データウェアハウス：BigQuery
・データベース：Amazon Aurora
・ETL／ワークフロー：Digdag、Embulk等
・言語：SQL、Ruby
・ドキュメント・コミュニケーション：Confluence、Google Workspace、Slack等
今後のデータ
この企業が掲載されている求人特集
求人の特徴
利用技術
- Ruby
- SQL
- AWS
- Google Cloud
- BigQuery
- Amazon Aurora
- Embulk
- Digdag
- Slack
- Confluence
- Google Workspace
趣向性
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- サービス企画・提案業務への参加
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 関係者・関係部署とのやりとり
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 柔軟な思考や対応
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- サーバーサイド
- テスト
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計