【データ/RAGエンジニア】RAGパイプライン、NL2SQLサービス設計・実装案件・求人

GRC領域のSaaSにおいて、RAGとNL2SQLを活用し、必要な情報に最短で辿り着く体験を実現します。GRCコアドメインモデルの設計、ナレッジストア/検索品質の継続改善、安全なNL2SQLを一体として設計できるデータ/RAGエンジニアを募集します。 データレイヤを中心に、GRCドメインモデル、マルチテナントDB戦略、ベクトルDBを用いたRAGパイプライン、NL2SQLサービスを設計・実装いただきます。 （具体的な業務内容） ・ドメインモデル・スキーマ設計 　- GRCドメインのコアテーブル（risks/controls/issues/regulations/mappings等）の設計・実装 　- テナントごとのカスタム項目を JSONB/EAV で表現する設計とクエリ最適化 　- DataProfile に基づく Shared-Table / Schema-per-Tenant / DB-per-Tenant の切り替え戦略の具体化 ・ナレッジストア/ベクトルDB（Qdrant or Weaviate） 　- 規制文書・社内ポリシー・監査レポートなどのテキストチャンク＋メタデータ設計 　- Embedding生成（OSSモデル等）と Qdrant or Weaviate への格納・検索ロジック実装 　- tenantId・jurisdiction・regulationId 等のメタデータフィルタを活用した検索API設計 ・RAGパイプラインの構築（RAGFlow 等） 　- document.uploaded イベント起点の Ingestion → テキスト抽出 → チャンク分割 → Embedding → ベクトルDB登録までのバッチ・ストリーム処理実装 　- LangFuse 等を用いた検索品質の評価と継続的改善 ・NL2SQL サービスの設計・実装 　- スキーマメタデータ管理（テーブル名・カラム名・日本語別名・リレーション定義） 　- LLM を用いた自然文→SQL 生成、および以下のガード実装 　　- SELECT限定 　　- tenant_id 条件を必須とするポリシーチェック 　　- 禁止テーブル/カラムのブロック 　　- SQL AST 解析による安全性検証と実行結果のJSON整形 ・データリネージ/スナップショット 　- 「どのソースから、いつ、誰が、どのバージョンで作成したデータか」を追跡するメタデータ設計 　- Temporal DB/イベントストアとの連携による「過去時点の状態」の再現

RDB（PostgreSQL 推奨）でのスキーマ設計・パフォーマンスチューニング経験（3年以上目安）

・LlamaIndex / Haystack / LangChain などRAG関連OSSの利用経験 ・Qdrant or Weaviate 本番運用経験、または類似のベクトルDB運用経験 ・Text-to-SQL モデルの評価・チューニング経験 ・GRC・監査・規制対応領域でのデータモデリング経験 ・Kafka 等のメッセージング基盤と連携するストリーミングETLの構築経験

Saas

GRC領域のSaaSは、リスク・統制・証跡・規程・監査結果など多様な情報を扱います。 弊社では、これらをマルチテナントに安全に保持しつつ、RAGとNL2SQLで「必要な情報に最短で辿り着く体験」を実現します。 そのために、GRCコアドメインモデルの設計 と、ナレッジストア/検索品質の継続改善、安全なNL2SQL を一体として設計できるデータ/RAGエンジニアを募集します。

・インフラ: AWS ・コンテナ管理: Amazon ECS (Fargate) ・データベース: Aurora MySQL ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: CircleCI, GitHub Actions, CodePipeline (CodeBuild, CodeDeploy) ・構成管理 (IaC): Terraform ・開発言語(フレームワーク): Go, Kotlin, Ruby (Ruby on Rails), React, Next.js ・脆弱性管理: yamory, Shisho Cloud, 手動診断 ・プロジェクト管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・AIツール: Cursor, Devin, CodeRabbit, Claude Code, Gemini, Notebook LM, v0

2026/01

フルフレックス

フルリモート

なし

なし

2026/01/31 17:00:27