【フルリモート/フルフレックス｜ナレッジグラフエンジニア】土木Tech企業における、知識基盤設計・実装

■業務概要
土木業界には膨大な知識が存在しますが、その大半は「人の頭の中」に留まり、再利用も継承も困難です。
データが構造化されていないがゆえに、AIを導入しても価値が出ない状況です。
私たちは、FDE（Forward Deployed Engineer）として現場に入り込み、設計・施工の意思決定まで含めた暗黙知を直接取得しています。
それらをSoK（System of Knowledge）として構造化し、ナレッジグラフとして蓄積・再利用可能な形に変換しています。
さらに、現場で得た知識を即座にプロダクトへ反映する「現場→知識化→構造化→プロダクト化」のループを内製で回している点が、他社にはない決定的な強みです。
このポジションは、単なるデータエンジニアではありません。業界の知識そのものを再定義する役割です。


-お任せしたい業務-

【コアミッション】
ドメインの知識を形式化し、AIが活用可能な構造に変換する。

【具体的な業務内容】
●土木ドメインの業務データ・ドキュメントをAIが活用できる形に変換・蓄積する知識基盤の設計・実装
●データモデリングおよびナレッジグラフの構築・運用
●非構造化データ（図面・仕様書・数量計算書等）の構造化・データパイプライン設計
●ドメインエキスパートや開発チームと連携した要件定義・スキーマ設計
●AIとデータ基盤をつなぐアーキテクチャの設計・実装
●データ品質評価・改善プロセスの整備

【働き方】
フルリモートを基本としながら、必要に応じて社内メンバーや顧客とのミーティングに参加するハイブリッドな働き方です。

■必須スキル
・データモデリングの実務経験（3年以上）
・Python / SQL の実務経験
・AWS / GCP などクラウドアーキテクチャの設計・運用経験
・ドメイン専門家へのヒアリングを通じた要件定義・形式化の経験
・複雑な業務ドメインのデータ統合・構造化の経験

■歓迎スキル
以下①〜③のいずれかの領域に強みを持つ方を歓迎します。すべてを満たす必要はありません。
① 知識設計（Ontology / Knowledge Graph）
・RDF / OWL / SPARQL を用いた概念モデリング・ルール設計の経験
・Protégé などのオントロジーエディタの使用経験
・Schema.org / SKOS などの標準語彙・上位オントロジー（BFO 等）の活用経験
・IFC / CityGML / LandXML などの土木・建設系標準フォーマットの知識

② データ基盤（Data Engineering）
・グラフDB（Neo4j、Amazon Neptune 等）の構築・運用経験
・Python（rdflib、owlready2）を用いたデータ処理の自動化
・データ変換・パイプライン・ストレージ設計の実務経験
・土木・建設・製造・プラントなど重厚長大産業でのSaaS開発経験

③ AI連携（ML / LLM）
・LLM・ベクトルDBとのハイブリッド検索の実装経験（RAG等）
・BIMツール（Revit、Civil 3D 等）やGISとの連携経験