データエンジニアリングのスペシャリストとなり、データやAIの利活用を推進できるエンジニアになりたい
近年、高性能なAIモデルを誰もが手軽に使えるようになったことで、企業の競争力の差は「どのモデルを使うか」ではなく「自社のデータをどれだけ活用できる状態にしているか」で生まれるようになってきたと感じています。また、生成AIによって社内文書や問い合わせ履歴といった非構造化データまで活用対象が広がった一方、データが古かったり誤っていたりすると、AIがそれをもっともらしく回答してしまうという新たなリスクも生まれました。データ整備は、もはや分析の前工程ではなく、AI活用の成否を左右する中核になっていると考えています。 私はモデルそのものよりも、AIが継続的に価値を出し続けられる「データの流れ」をつくることに強い関心があります。具体的には、データウェアハウスやパイプラインの設計・運用に加え、社内ドキュメントを活用したRAGの基盤整備、データ品質や鮮度を担保する仕組みづくり、機械学習モデルの本番運用を支えるMLOps・LLMOps環境の構築に取り組みたいです。
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