
EYシニアAIエンジニア – チェンナイ出社勤務
EYのコンサルティング顧客向けに、生成AI、RAG、会話型AI、AIエージェントアプリケーションなどのエンタープライズAIソリューションを構築します。 デリバリーライフサイクル全体で、安全なAIシステムの開発、テスト、導入、監視、改善を行います。
仕事内容
- ビジネスニーズに対応するAI、生成AI、RAG、会話型AI、AIエージェントソリューションを作成・提供する
- ソリューション設計をスケーラブルな技術コンポーネントと再利用可能な実装パターンに落とし込む
- RAGパイプライン、プロンプトワークフロー、検索システム、連携、API、自動化コンポーネントを構築・保守する
- アーキテクト、マネージャー、エンジニア、データサイエンティスト、データエンジニア、アプリケーション開発者、ビジネス関係者と連携する
- 要件定義と設計から開発、テスト、導入、監視、継続的改善までAIソリューションを支援する
- 評価手法、検証プロセス、ガードレール、品質チェック、パフォーマンス最適化を適用する
- 責任あるAI、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス、リスク管理の実践に従う
- Azure AI Foundry、Azure OpenAI、Databricks、ベクトルデータベース、最新のAIフレームワークを使用する
- 技術文書、実装ノート、テスト結果、ソリューション説明資料、関係者向け更新情報を作成する
- 生成AI、AIエージェント、マルチモーダルAI、RAGアーキテクチャ、プロンプトエンジニアリング、エンタープライズAIプラットフォームの最新動向を追う
- 再利用可能なコンポーネント、アクセラレーター、テンプレート、デモ、見積もり、デリバリー更新の作成を支援する
- ジュニアメンバーを支援し、AI能力の開発に貢献する
応募要件
- AI/ML、生成AI、データエンジニアリング、クラウドAIプラットフォーム、エンタープライズアプリケーション開発の実務を含む、4~8年の職務経験があること
- 企業、リリース前、または本番環境でAIソリューションに実務として携わった経験があること。資格、個人プロジェクト、デモだけでは要件を満たしません
- 1~2件のAIまたは生成AI実装について、ビジネスユースケース、担当内容、技術的アプローチ、成果を説明できること
- 企業または顧客対応の環境で、AI、生成AI、Copilot、会話型AI、エージェント型AI、RAGソリューションを実践した経験があること
- LLMアプリケーション開発、RAGパイプライン、プロンプトエンジニアリング、ベクトルデータベース、AI評価、API、クラウド導入、MLOps、LLMOpsを理解していること
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、工学、情報技術、または関連分野の学士号または修士号を有すること
- 大規模言語モデル、生成AI、RAGアーキテクチャ、プロンプトエンジニアリング、会話型AI、AIエージェントについて確かな基礎があること
- 生成AIアプリケーション、Copilot、チャットボット、ナレッジ検索ツール、AIエージェント、自動化ワークフローを開発または支援した経験があること
- Azure AI Foundry、Azure OpenAI、Databricks、ベクトルデータベース、エンタープライズ検索、オーケストレーションフレームワーク、APIの経験があること
- 検索パイプライン、埋め込み、プロンプトワークフロー、データ取り込み、モデル連携、アプリケーション連携を構築または支援できること
- AI評価、ガードレール、ハルシネーションチェック、品質指標、可観測性、セキュリティ、プライバシー、責任あるAIの実践を理解していること
- ソフトウェアエンジニアリングの基礎、クラウド導入、API、データベース、バージョン管理、CI/CD、MLOps、LLMOpsの概念を理解していること
- 技術的な問題をトラブルシューティングし、パフォーマンスを改善し、実装を文書化し、本番またはリリース前のAIソリューションを支援できること
- 高い分析力、問題解決力、協調性、コミュニケーション能力があること
福利厚生
- 継続的な学習と専門能力開発の機会を得られます
- 意義ある成果を生み出すために必要なツールと柔軟性を得られます
- コーチングとリーダーシップ開発の支援を受けられます
- 多様性と包摂性を重視する職場文化に参加できます
- グローバルな顧客やEYの部門横断チームと協働できます
- 学習リソース、スキル、知見、成長する専門家エコシステムに触れられます







