データ/生成AIエンジニア【最適化戦略部】

データ/生成AIエンジニア【最適化戦略部】

職種

データエンジニア

勤務地

東京都（浜松町本社）

• 26計画
• 面接3回

求人概要

• 業務内容

チームとして担うデータ・AI活用推進に関する業務の中で、個人の専門性を活かしながら、基本計画・要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でご担当いただきます。

1. データ活用基盤の開発・運用

・エネルギートレーディング業務で利用するデータ活用基盤の基本計画・要件定義・設計・開発・運用。

・Azure Databricks等を活用したデータ連携・加工処理、データパイプラインの設計・開発。

・新たなデータソースや業務ニーズに対応したデータ基盤の機能拡充・高度化。

2. 生成AIを活用した業務アプリケーションの開発

・エネルギートレーディング業務における生成AI活用の検討、要件定義、設計・開発。

・RAG、Vector Search、LLM、AIエージェント等を活用した業務アプリケーションの開発。

・社内外のデータと生成AIを組み合わせた業務ユースケースの実装。

・PoCから実業務への導入、運用、継続的な機能改善・高度化。

・データ分析や機械学習モデル等を活用した業務高度化の検討・実装。

3. 業務部門と連携したデータ・AI活用の推進

・エネルギートレーディング業務における課題・ニーズの把握。

・業務課題を踏まえたデータ・AI活用方法および技術的な実現方法の検討。

・業務部門と連携したユースケースの要件整理・開発・導入・効果検証。

・関係部門・社外パートナーと連携したプロジェクトの推進。

• 採用背景

• 自由化の進展や世界的な再エネ需要の拡大、地政学的な先行きの不透明性等により、電力・ガス（LNG）の需要や価格は大きく変動する時代となっており、ボラティリティ増加や予見性低下への対応が、エネルギー事業者として喫緊の経営課題となっています。

• こうした課題に対処するためには、未来を幅広く想定しながら、状況の変化に応じて、当社が保有するアセットを短中長期それぞれの時間軸で機動的に組み合わせることが不可欠であり、デジタル技術の活用とそれによるオペレーションや意思決定スタイルの抜本的な見直しが求められています。

• そうした中、エネルギートレーディングカンパニーでは、Compass Transformation 23-25で掲げたAO&T（Asset Optimization & Trading）の高度化やデジタル取引プラットフォーム構築の実現に向け、DXや必要なシステム開発を推進しています。

• エネルギー事業の制度改革も相俟って、今後は電力システムの全面刷新や分散電源の統合制御、LNGトレーディングのデジタル化（AI、アルゴリズム）、データ活用基盤の構築をはじめとする各種開発の本格化が見込まれており、体制強化が望まれています。

• 求める経験・能力・スキル

【必須】

• ソフトスキル

コミュニケーション・ドキュメンテーション：業務部門や関係者との要件整理・課題整理、設計書・運用手順書・説明資料（PowerPoint等）の作成能力

説明・合意形成：技術的な内容について、相手の知識や立場に応じて分かりやすく整理・説明し、関係者との合意形成を進める能力

技術への関心・学習意欲：データエンジニアリング、生成AI・RAG、クラウド等の技術領域に対する強い関心と継続的な学習意欲

自走力：最新技術や未知の技術についても自ら調査・検証し、業務への適用方法を考え、実装まで主体的に進める能力

遂行力：技術的な課題や不確実性がある状況でも、必要に応じて試行錯誤しながら粘り強く取り組めること

• ハードスキル

データエンジニアリング：ETL / ELTパイプラインの設計・開発、バッチ / ストリーミング処理、スキーマ管理、データモデリング、SQL等を用いたデータ処理・性能改善の実務経験

プログラミング：PythonおよびSQLを用いた開発経験。生成AIを活用したコーディング、テスト、レビュー等のAI駆動開発に関する知識・経験

クラウド・データ基盤：Azure等のクラウド環境におけるデータ / 分析基盤の設計・開発・運用経験。

要件定義・設計：業務要件・技術要件を整理し、基本計画・要件定義からアーキテクチャ、アプリケーション、データパイプライン等の設計に落とし込んだ経験

非機能設計：性能、拡張性、セキュリティ、運用等の非機能要件を整理し、システム設計・テストに落とし込むための知識・経験

クラウドインフラ：ネットワーク、認証・認可、セキュリティ、監視等、クラウド上でデータ基盤・アプリケーションを開発・運用するために必要となる基本的な知識

【歓迎】

以下の項目をより多く満たす方を歓迎（は特に歓迎）。

・RAG、Vector Search、LLM、AIエージェント等を活用した生成AIアプリケーションの開発経験

・機械学習・データ分析を活用したモデル開発や、業務課題の解決に取り組んだ経験

・Azure Databricksを活用したデータ基盤・データパイプラインの設計・開発・運用経験

・生成AIを活用したコーディング、テスト、レビュー等のAI駆動開発の経験

・Power Automate、Azure Functions等を活用した業務効率化・自動化の仕組みの設計・開発経験

・Tableau、Power BI等のBIツールを用いたダッシュボード開発・レポート作成の経験

・エネルギー、金融、商社等におけるトレーディング領域の業務知識・経験

・少人数チーム（2～5名程度）のリーダー・マネジメント、メンバー育成の経験

【資格】

※資格取得は必須としないが、以下の資格または同等レベルの知識・経験を有することが望ましい。

・応用情報技術者試験/・統計検定2級/・Microsoft Certified: Azure Fundamentals（AZ-900）

【推奨資格】

・Databricks Certified Data Engineer Associate/・Databricks Certified Generative AI Engineer Associate

・Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate/・Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate

【その他】

・複数部門と連携して開発を進めるため、関係者との調整・合意形成を主体的に進められること。

・一定の社会人経験を有し、技術面だけでなく、相手や状況に応じたコミュニケーションができること。

選考プロセス

STEP1 応募

「応募」ボタンから、必要事項、履歴書、職務経歴書を登録してください。

※候補者様によるご判断での他求人との併願は受け付けておりません。予めご了承ください。

※求人によっては書類選考前にカジュアル面談をご案内する場合がございます。

STEP2 書類選考

書類選考を通過された方にのみ、次のSTEPについて順次ご案内します。

ご応募の求人以外にも、可能性のある他求人にて書類選考を行う場合がございます。

なお、応募書類は返却いたしません。適切に管理・順次破棄いたします。

STEP3 適性検査（性格診断）／ 一次面接

STEP4 二次面接

STEP5 最終面接

STEP6 内定、オファー面談

※応募の事実や個人情報などの秘密は管理・厳守いたします。

※選考回数（STEP数）は当社の判断で変更になる場合があります。

※面接日時調整など詳細は、対象の方に個別にご案内いたします。

※選考過程でリファレンスチェックへのご協力をお願いする場合がございます。予めご了承ください。

労働条件

雇用形態 ：正社員

募集部門 ：求人概要等参照

試用期間 ：入社日より3カ月間

勤務地 ：東京都または神奈川県（入社時点、求人による）

就業場所 ：東京ガス浜松町本社ビル（所在地：東京都港区海岸1-5-20）

※在宅勤務制度等あり。募集職種・求人により異なる場合がある

就業時間 ：8:45～17:30（内、休憩1時間）

※フレックスタイム制あり（コアタイムの有無は職場による）

休日休暇 ：年間休日127日（2026年度）

有給休暇 ：15日～20日※初年度は入社時期により日数が決まります。

そのほか、特別休暇、保存休暇、キャリアリフレクション休暇など

賃金 ：ご経験・専門性等を総合的に勘案し、当社規定により処遇

昇給 ：年1回

賞与 ：年2回（6･12月）、通勤交通費原則支給、各種社会保険完備

福利厚生 ：各種社会保険、各種財形貯蓄制度、融資制度、共済会、社員持株会、独身寮、家族寮、総合グラウンドなど

その他

当社は候補者さまによるご判断での求人併願は受け付けておりません。予めご了承ください。

※東京ガスを退職された元社員の方は、 「カムバック採用」 応募ページからのご応募もご検討ください。

※東京ガスの元社員以外かつ募集中求人以外で東京ガスでのキャリアにご関心のある方は、 「キャリア登録」 ページからのご応募もご検討ください。