E08. データエンジニア

# E08. データエンジニア
## 仕事概要
LLM をプロダクトに組み込み、評価・改善を回し続ける仕組み（LLMOps）まで含めたデータ基盤・データプロダクトの設計・開発・運用を担うポジションです。
# 株式会社IVRyについて
IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話型音声AI SaaS「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。

• [IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施](https://ivry.jp/pr/yg63xnl7rj/)
• [対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始](https://ivry.jp/pr/o0o45fh47i9/)

IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。

• [IVRy｜プロダクト開発 採用ページ](https://www.notion.so/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291?pvs=21)
• [IVRy Company Deck（会社紹介資料）](https://speakerdeck.com/ivry/ivry-culture-deck)

# 募集背景

IVRyでは、対話型音声AI SaaS から進化した新たなデータプロダクト \*\*「[IVRy Data Hub](https://ivry.jp/pr/o0o45fh47i9/)」\*\* をリリースし、マルチエージェント時代における \*\*高度なデータ基盤の価値提供\*\*を本格化しています。

LLM を中心とした AI の進化により、企業内データ（通話・チャット・メールなど非構造化データ）はビジネス価値を大きく高める重要な資産となっています。しかし、その価値を実際のプロダクトとして安定的に提供し続けるには、\*\*AI が理解できる形にデータを整理・加工・統合する高品質な基盤設計・構築・運用\*\*が不可欠です。このため、既存のデータ基盤を進化させ、AI エージェントや検索基盤と協調しながら価値を創出できるデータエンジニア組織を強化するべく、データエンジニアの採用を行います。

# 業務内容

IVRy Data Hub は、通話・チャット・メールなどの非構造化コミュニケーションデータを、\*\*LLM や AI エージェントが実運用で活用できる形に変換・提供するデータプロダクト\*\*です。

本ポジションでは、単に LLM を利用した開発にとどまらず、\*\*LLM をプロダクトに組み込み、評価・改善を回し続ける仕組み（LLMOps）まで含めたデータ基盤・データプロダクトの設計・開発・運用\*\*を担っていただきます。

## 主な業務内容

• \*\*LLM / AI エージェントを前提としたデータ基盤・プロダクト設計\*\*
• 非構造化データ（音声・テキスト・メタデータ）の収集・正規化・統合
• LLM が理解・検索・推論しやすいデータモデル・スキーマ設計
• プロンプト・Embedding・検索（RAG 等）を考慮したデータ提供設計
• \*\*LLM を組み込んだデータプロダクト開発\*\*
• LLM を活用した要約・分類・抽出・評価などのデータ処理フロー設計
• AI / 検索基盤・プロダクトチームと連携した機能実装
• 「分析用途」ではなく「プロダクト機能として動く LLM 活用」の実装
• \*\*LLMOps・評価基盤の設計・実装・運用\*\*
• LLM 出力品質を継続的に評価する仕組みの設計（自動評価・人手評価）
• 評価データセット・ログ・メトリクスの管理
• モデル・プロンプト・データ改善を回すフィードバックループの構築
• \*\*データパイプラインの設計・開発・運用\*\*
• Databricks / dbt を用いた ETL・Transform 処理の実装
• スケール・品質・権限管理を考慮した安定運用設計
• \*\*データガバナンス・セキュリティ設計\*\*
• 個人情報・機密データを含むデータの権限制御・品質管理
• LLM 利用を前提とした安全性・監査性を考慮した設計判断

## 現状の課題

• マルチエージェント時代を見据えたデータ基盤の進化
• 非構造化データをAIが活用できる形に整備・統合する設計
• データ利活用を前提とした品質・運用の仕組みづくり
• 事業・プロダクト成長に耐えうるスケール設計

## 入社後の流れ

• 入社初期：既存データ基盤・プロダクト理解、実装・運用への参加
• 3〜6ヶ月：担当領域を持ち、改善提案・設計に関与
• その後：設計・改善の比重を高め、裁量を拡大

## 技術スタック

• クラウド：AWS、Google Cloud
• 生成AI: Claude、Cursor、Gemini、Devin
• データ基盤：Databricks
• ETL / Transform：dbt Core
• 言語 / 実装：Python / SQL
• コミュニケーション：Slack / Google Workspace

# 働く面白さ・環境

• マルチエージェント時代のデータ基盤構築を実務で経験
• 通話・チャットなど高い文脈を持つデータをAIで価値化
• Databricks / dbt / AWS を用いたモダンな技術環境
• アプリ・AI・分析チームと連携し、事業価値に直結する開発
• データを「作って終わり」にしない、運用・改善まで含めた実践

# キャリアパス

• データエンジニア → データプロダクトのテックリード
• データ × アプリ × インフラを横断するシニアエンジニア
• データプロダクト領域のEM / テックリード
• AI・LLM基盤寄りのデータエンジニア

# 一緒に働くメンバー・チームの特徴

• プロダクト志向・課題解決志向のエンジニアが多数
• バックエンド、データ、インフラ、AIなど多様な専門性
• 職種を越えて議論・設計するフラットな文化
• 「データをどう使うか」から考えるチーム

# 関連する発信

• [AI時代に“も”データが大事 ── IVRyでAI-Readyなデータ基盤づくり・データ分析をする新卒・インターン募集！](https://note.com/ivry/n/nc80c02e6250f)
• [LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1](https://note.com/ivry/n/n701469746699)
• [電話とAIとPlatform Engineering【シリーズD資金調達】](https://note.com/mirakui/n/n0b4143d775a8)
• [エンジニアブログ（note）](https://note.com/ivry/m/m975eb5b0b0d2)
• [テックブログ（Zenn）](https://zenn.dev/p/ivry)

# 参考情報
## 選考プロセス

• エントリー
• カジュアル面談
• 書類選考
• 面接（2〜3回）
• 内定
• 条件面談

※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。
## 開発実績

• [アイブリー](https://ivry.jp/)
• [アイブリー AI Contact Center](https://ivry.jp/pr/kyxhe8f3u4v/)
• [アイブリーモバイルアプリ](https://apps.apple.com/jp/developer/ivry-inc/id1587659503)
• [IVRy AI FAX](https://ivry.jp/pillar/fax/)
• [IVRy Data Hub](https://ivry.jp/function/datahub/)

## キャリア登録
ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。
ご関心があれば、[キャリア登録](https://ivry-jp.notion.site/209eea80adae800483a9d6b239281f1b) からぜひご登録ください。
## 採用方針
IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。
## 必須スキル
LLM をプロダクトに組み込み、評価・改善を回し続ける仕組み（LLMOps）まで含めたデータ基盤・データプロダクトの設計・開発・運用を担うポジションです。
# 株式会社IVRyについて
IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話型音声AI SaaS「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。

• [IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施](https://ivry.jp/pr/yg63xnl7rj/)
• [対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始](https://ivry.jp/pr/o0o45fh47i9/)

IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。

• [IVRy｜プロダクト開発 採用ページ](https://www.notion.so/IVRy-127eea80adae801397a4e4d7ea74e291?pvs=21)
• [IVRy Company Deck（会社紹介資料）](https://speakerdeck.com/ivry/ivry-culture-deck)

# 募集背景

IVRyでは、対話型音声AI SaaS から進化した新たなデータプロダクト \*\*「[IVRy Data Hub](https://ivry.jp/pr/o0o45fh47i9/)」\*\* をリリースし、マルチエージェント時代における \*\*高度なデータ基盤の価値提供\*\*を本格化しています。

LLM を中心とした AI の進化により、企業内データ（通話・チャット・メールなど非構造化データ）はビジネス価値を大きく高める重要な資産となっています。しかし、その価値を実際のプロダクトとして安定的に提供し続けるには、\*\*AI が理解できる形にデータを整理・加工・統合する高品質な基盤設計・構築・運用\*\*が不可欠です。このため、既存のデータ基盤を進化させ、AI エージェントや検索基盤と協調しながら価値を創出できるデータエンジニア組織を強化するべく、データエンジニアの採用を行います。

# 業務内容

IVRy Data Hub は、通話・チャット・メールなどの非構造化コミュニケーションデータを、\*\*LLM や AI エージェントが実運用で活用できる形に変換・提供するデータプロダクト\*\*です。

本ポジションでは、単に LLM を利用した開発にとどまらず、\*\*LLM をプロダクトに組み込み、評価・改善を回し続ける仕組み（LLMOps）まで含めたデータ基盤・データプロダクトの設計・開発・運用\*\*を担っていただきます。

## 主な業務内容

• \*\*LLM / AI エージェントを前提としたデータ基盤・プロダクト設計\*\*
• 非構造化データ（音声・テキスト・メタデータ）の収集・正規化・統合
• LLM が理解・検索・推論しやすいデータモデル・スキーマ設計
• プロンプト・Embedding・検索（RAG 等）を考慮したデータ提供設計
• \*\*LLM を組み込んだデータプロダクト開発\*\*
• LLM を活用した要約・分類・抽出・評価などのデータ処理フロー設計
• AI / 検索基盤・プロダクトチームと連携した機能実装
• 「分析用途」ではなく「プロダクト機能として動く LLM 活用」の実装
• \*\*LLMOps・評価基盤の設計・実装・運用\*\*
• LLM 出力品質を継続的に評価する仕組みの設計（自動評価・人手評価）
• 評価データセット・ログ・メトリクスの管理
• モデル・プロンプト・データ改善を回すフィードバックループの構築
• \*\*データパイプラインの設計・開発・運用\*\*
• Databricks / dbt を用いた ETL・Transform 処理の実装
• スケール・品質・権限管理を考慮した安定運用設計
• \*\*データガバナンス・セキュリティ設計\*\*
• 個人情報・機密データを含むデータの権限制御・品質管理
• LLM 利用を前提とした安全性・監査性を考慮した設計判断

## 現状の課題

• マルチエージェント時代を見据えたデータ基盤の進化
• 非構造化データをAIが活用できる形に整備・統合する設計
• データ利活用を前提とした品質・運用の仕組みづくり
• 事業・プロダクト成長に耐えうるスケール設計

## 入社後の流れ

• 入社初期：既存データ基盤・プロダクト理解、実装・運用への参加
• 3〜6ヶ月：担当領域を持ち、改善提案・設計に関与
• その後：設計・改善の比重を高め、裁量を拡大

## 技術スタック

• クラウド：AWS、Google Cloud
• 生成AI: Claude、Cursor、Gemini、Devin
• データ基盤：Databricks
• ETL / Transform：dbt Core
• 言語 / 実装：Python / SQL
• コミュニケーション：Slack / Google Workspace

# 働く面白さ・環境

• マルチエージェント時代のデータ基盤構築を実務で経験
• 通話・チャットなど高い文脈を持つデータをAIで価値化
• Databricks / dbt / AWS を用いたモダンな技術環境
• アプリ・AI・分析チームと連携し、事業価値に直結する開発
• データを「作って終わり」にしない、運用・改善まで含めた実践

# キャリアパス

• データエンジニア → データプロダクトのテックリード
• データ × アプリ × インフラを横断するシニアエンジニア
• データプロダクト領域のEM / テックリード
• AI・LLM基盤寄りのデータエンジニア

# 一緒に働くメンバー・チームの特徴

• プロダクト志向・課題解決志向のエンジニアが多数
• バックエンド、データ、インフラ、AIなど多様な専門性
• 職種を越えて議論・設計するフラットな文化
• 「データをどう使うか」から考えるチーム

# 関連する発信

• [AI時代に“も”データが大事 ── IVRyでAI-Readyなデータ基盤づくり・データ分析をする新卒・インターン募集！](https://note.com/ivry/n/nc80c02e6250f)
• [LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1](https://note.com/ivry/n/n701469746699)
• [電話とAIとPlatform Engineering【シリーズD資金調達】](https://note.com/mirakui/n/n0b4143d775a8)
• [エンジニアブログ（note）](https://note.com/ivry/m/m975eb5b0b0d2)
• [テックブログ（Zenn）](https://zenn.dev/p/ivry)

# 参考情報
## 選考プロセス

• エントリー
• カジュアル面談
• 書類選考
• 面接（2〜3回）
• 内定
• 条件面談

※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。
## 開発実績

• [アイブリー](https://ivry.jp/)
• [アイブリー AI Contact Center](https://ivry.jp/pr/kyxhe8f3u4v/)
• [アイブリーモバイルアプリ](https://apps.apple.com/jp/developer/ivry-inc/id1587659503)
• [IVRy AI FAX](https://ivry.jp/pillar/fax/)
• [IVRy Data Hub](https://ivry.jp/function/datahub/)

## キャリア登録
ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。
ご関心があれば、[キャリア登録](https://ivry-jp.notion.site/209eea80adae800483a9d6b239281f1b) からぜひご登録ください。
## 採用方針
IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。
## 歓迎スキル

• Databricks / dbt の利用経験
• AWS 上での開発・運用経験
• データモデリング・品質設計への関心
• IaC やインフラ設計の学習経験
• AI データ利活用への興味

## 求める人物像

• データを「プロダクト」として捉えられる方
• 技術だけでなく、事業価値を意識して考えられる方
• 変化のある環境を楽しみ、学び続けられる方
• チームや他職種と協力しながら前に進める方

## 応募概要
### 給与
年収：600万円～1,000万円
月給：50万円～83.3万円（年収の1／12）
※みなし時間外労働手当の月額142,500円～237,525円を含みます（超過分は別途支給）
※月45時間の時間外労働（内月30時間の深夜労働）の手当として支給
※経験・能力を考慮の上、決定いたします
※個人の成果・貢献度に応じてストックオプションを付与する場合があります
### 勤務地
本社オフィス
〒108-0073 東京都港区三田三丁目5-19 住友不動産東京三田ガーデンタワー10F
大阪オフィス
〒530-0047 大阪府大阪市北区西天満四丁目14-3 リゾートトラスト御堂筋ビル18階
### 雇用形態
正社員
### 勤務体系
#### 勤務時間

• フレックスタイム制
• 標準労働時間1日8時間（コアタイム10時～15時）

#### 休日休暇

• 完全週休2日制（土日）
• 祝日
• 有給休暇
• 年次有給休暇（入社時期に応じて付与・最大17日）
• 育児休暇
• 慶弔休暇

### 試用期間
3ヶ月（この間の給与・待遇などの条件に変わりはありません）
### 福利厚生
#### 保険

• 健康保険
• 厚生年金
• 労働者災害補償保険
• 雇用保険

#### その他

• リモート／ハイブリッドワーク
• 社内ドリンク飲み放題
• 書籍購入サポート
• 入社後3ヶ月歓迎ランチ
• 月1オフィスオープンデー（懇親会）
• ボルダリング登り放題
• 音楽聴き放題