生成AI時代のデータエンジニアリングについて話しませんか？

株式会社エスマットでデータ基盤の構築をしています。 生成AIの活用が重要になっていく中、データエンジニアリングの領域はどう変化が起こっているのかに興味があります。非構造化データの保存や前処理、ベクトル検索の導入など、従来のデータ基盤とは異なる視点が必要だと感じており、これらをどう実際のプロダクトやサービスに落とし込むかを模索中です。下記のようなトピックを中心に、ざっくばらんに雑談できると嬉しいです。 • 生成AIを見据えたデータパイプライン設計 • ベクトル検索の導入・運用事例 • AIコーディングツールの活用と開発プロセスの変化 • 非構造化データを活かすための前処理やアーキテクチャ • リアルタイム処理 vs バッチ処理を組み合わせるときのポイント • データガバナンスやプライバシー保護の現場での実践 • こんなアーキテクチャ／実装を考えているけどどうだろう？ 生成AIの活用が進む中で、これまでとは違う視点が求められるデータエンジニアリングの現場や課題感など、気軽に情報交換しましょう。

こんな人と話したい

•生成AIを念頭に置いた新しいデータ基盤づくりに興味がある方 •ベクトル検索やリアルタイム処理の導入経験がある方 •AIコーディングツールやLLMの活用ノウハウに興味がある方 •既存のデータエンジニアリングをアップデートしたい方 気軽に情報交換してみたい方なら大歓迎です！

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