データ・AI・機械学習(Slack)の求人・転職情報

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

・AIエージェントプロダクトの設計・開発 ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証〜プロダクト立ち上げ・継続改善 ・短期に顧客価値をデリバリーすることと中長期目線での持続的成長(技術負債のコントロールなどを含む)のバランスコントロール ・デザイナー・PdM・営業含む各チームメンバーと協調し事業を前進させる ・顧客の課題解決に向けた要件定義やアーキテクチャー検討​ プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したAIエージェントの設計・開発・運用支援 ・AI駆動開発を用いた新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築 ・クラウドサービス・生成AI関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援 開発環境 主な技術スタック:Python(Fast API), TypeScript(react, hono), AWS(ECS, Auroraなど), GCP(Looker stadioなど) コミュニケーション: Slack, Google meet コラボレーション: Figma ドキュメント管理: Notion チケット管理: Linear AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, claude code, codex

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

全社AI領域のチームリーダーとして、AIを活用した新機能・新サービスの企画から開発推進、チームづくりまで一貫してお任せします。 開発リードにとどまらず、技術戦略の策定/開発優先順位の判断/関係部門との調整/メンバーマネジメントを通じて、AI開発組織全体の推進力を高めていただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・AI新機能・サービスのロードマップ策定と優先順位付け ・マルチモーダルAI(画像・音声・テキスト)を活用した高度な機能開発のリード ・他部門(事業部・PM)との要件調整および折衝 ・チームメンバーの育成、評価、技術指導 事業部門と密に連携しながら、PoCから本番導入、その後の改善定着までをスピード感を持ってリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 最初は既存プロジェクトの技術スタックや取り組みを把握して、自身のプロジェクトを実行しつつチームのパフォーマンス向上に向けた組織課題の特定と改善に着手いただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

全社の開発文化変革を担うポジションとして、AI駆動開発の導入方針策定から制度設計、現場への定着推進までを一貫してお任せします。 単なるツール導入ではなく、開発の進め方そのものを見直し、全社の生産性向上につなげていく役割です。 【具体的な業務内容】 ・全社の開発工数削減目標の策定と進捗管理 ・AI駆動開発における評価制度やガイドラインの設計 ・AI Agent導入に伴う組織変更のチェンジマネジメント CTO直下のプロジェクトとして、全社の各開発チームと連携しながら、トップダウンで方針を示しつつ、現場の実態も踏まえた形で改革を前に進めていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

Coding AgentやAIオーケストレーションを活用し、AIが安全かつ継続的に開発を進められるハーネス基盤の構築を担っていただきます。 単なるツール活用にとどまらず、複数のAIを組み合わせた開発フローの設計から、品質担保の仕組みづくり、全社展開までを一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・Claude CodeやCodex等を活用した自律的な開発フローの設計 ・複数のAI Agentを協調させるオーケストレーション層の実装 ・AIが安全に開発を行うためのテストコード・ガードレール(Harness)の構築 自らもAIを実務で使いこなしながら、社内ツールや開発基盤を実装し、全社の開発生産性向上につなげていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

成長市場であるAI分野において、大規模なプロジェクトを牽引し、チームメンバーと共にビジネスへのインパクトを生み出すAIアルゴリズムの開発やシステム開発をリードする役割を担っていただきます。 ●主な業務 ・クライアントの課題解決に向けて、AIエンジニアと協力し、統計学や機械学習手法を活用したAIアルゴリズムの調査、設計、実装、評価を行う ・開発したAIアルゴリズムを活用し、AIシステムの構想策定・設計・開発・運用をチームとともに推進 ・プロジェクト管理を通じて進捗をリードし、ビジネス価値の最大化と成果創出を支援 ●開発環境 ・使用言語 　Python ・クラウド/オンプレミス 　クラウド：AWS、GCP、Azure 　オンプレミス：自社サーバー ・バージョン管理 Git (GitHub) ・CI/CD 　Github Actions ・インフラ 　コンテナ：Docker 　インフラ構成管理：Terraform、AWS CDK ・ドキュメント管理 　Google Drive ・コミュニケーションツール 　Slack

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。 このポジションでは人事領域を始めとして、PKSHAが新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。 【プロダクト例】 ・面トレAI powered by PKSHA ・面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム ・株式会社トライアンフと共同開発中

●PKSHA Chatbot / Voicebot ・国内シェアNo.1、エンタープライズ中心に100社以上に導入されているチャットボット、ボイスボットツール ●PKSHA FAQ ・FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現するサポートソリューション ●PKSHA Speech Insight ・独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載した、コンタクトセンター向けオペレーターサポートツール ●PKSHA AI Helpdesk ・社内問い合わせや商品及び技術情報の問い合わせに従業員の業務をサポートするAIヘルプデスク ・マイクロソフトからの表彰も ※弊社ホームページにて詳細をご確認いただけます。 https://www.pkshatech.com/business/product/

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AWS中心に展開しつつも、Azure・GCPなどマルチクラウド戦略を取る当社。 当社のクラウドインテグレーション部では、お客様のご要望と用途によって提供するクラウドを変えた『マルチクラウド』としてお客様にサービスをご提供しています。 当社のクラウドエンジニアの特徴 1,AWS/Azure/GCPなどマルチクラウド戦略 当社はAWS,Azure,Google Cloudを中心としたマルチクラウド環境でのソリューションをお客様に提供しています。 特定クラウドにロックインをせず、お客様のご要望や用途に合わせて最適なクラウドを選択して対応しています。 自社請負案件から大手SI企業配下でのプロジェクトなど、業務形態に関わらず設計・構築を中心とした業務機会が豊富です。 2,クラウドDX クラウド+αの強み 当社ではクラウドだけでなく、コンサルティング領域や開発チームと一緒に進めるIoT/AI・データ分析案件などにも携わる機会もあります。 クラウド技術をベースとして、アプリケーション開発・DWH・セキュリティなど様々な分野に強みを展開できる為、 まずはクラウド技術を強化しながら、クラウドをさらに強化したりクラウド+αで別技術も含めた強みを作っていく個々に合わせたキャリアパスを描くことができます。 3,企画→設計→構築を中心に展開 弊社では、「企画・設計・構築」の分野に注力しており、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドサービスと、セキュリティなどの各種サードパーティ製品を組み合わせて、各社の課題に合った最適な環境を提供できることが強みです。 対応力と柔軟性を持ってプライム案件の受注を拡大しています。 プロジェクト例 ■携帯キャリア様向け AWS環境構築 Fargate・ECRを利用したコンテナ/サーバレス環境から、CodePipeline・CloudFormation等によるCI/CDの実装、WAF・CloudTrail・GuardDutyなどによるセキュリティ対応など、各種AWSサービスを利用した設計、構築を行いました。 ■Azure、Microsoft365環境構築 オンプレミスのWindows環境、Exchange環境をクラウド移行を実施し、AzureおよびMicrosoft365の設計・環境構築、オンプレミス環境のActiveDirectory連携、閉域網との接続まで一貫して行いました。 構築環境としてAzure Virtual Machine、Azure Active Directory、ExpressRoute、Micorosoft 365(Exchnage Online、SharePoint Online、Teams)を利用しています。 ■オンライン融資サービス AWS基盤構築 初期構築時の構成情報をTerraformによるコード化・テンプレート化することで、AWS環境を容易に複製することを可能としました。 これにより、環境構築にかかるコスト削減、時間短縮を行える仕組みを提案し構築しました。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。 DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 【具体的な仕事内容】 ・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 【使用技術(例)】 ・クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ・データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ・データ処理基盤: Python, SQL, Java ・ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ・BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ・その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。