データ・AI・機械学習の求人・転職情報

株式会社サーバーワークス

データエンジニアは、顧客との対話を行いながら、データ分析基盤や可視化ダッシュボードの実装メンバーやプロジェクトリーダーとしての活躍が期待されるエンジニア職種です。 希望と適性に応じて外部発信、社内教育、組織作りへの挑戦が可能です。 以下のような業務を行います。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 プレイングマネージャー(プロジェクトマネージャーもしくはラインマネージャー。 希望と適正に応じて) ブログ執筆などの技術情報の外部発信 また、以下のようなGoogle Cloudサービスや関連技術を用いることが想定されます。 Oraganization、IAM、Resource Manager BigQuery Looker Studio Looker Gemini、Vertex AI、Vertex AI Search Cloud Run、Cloud Run functions Terraform Google Workspace G-genはGoogle Cloud / Google Workspaceのプレミアパートナーであり、Googleとの密な関係性を活かして日頃の業務を行うことができます。 現時点でのGoogle Cloudのご経験は問いませんが、パブリッククラウドサービスのご経験や、ITインフラのご経験、プロジェクトマネージャーとしてのご経験が役に立ちます。 エンジニアは、フルリモートでの自宅勤務を原則とし、Chromebookを使って仕事をします。 これはフルリモートでのセキュリティの確保の意味と、先進的なGoogleの働き方を自ら体現してお客様にアピールする意味があります。 小規模なプロジェクトでは2〜3名による3ヶ月程度、大規模なプロジェクトでは人数はそれ以上になり、年間規模のプロジェクトもあります。 G-genはGoogle Cloud専業インテグレーターですが、グループ会社でAWS専業インテグレーターであるサーバーワークスとの共同提案により、大企業へのマルチクラウドの提案に挑戦できる可能性もあります。 プロジェクトの種類としては、以下のようなものが挙げられます。 BigQueryを中心としたデータ分析基盤の構築 Looker Studioによるデータの可視化 従来までExcelなどを使って手作業で行っていたデータ集計や可視化の、Google Cloudを使った自動化 集積したデータを生成AIによる業務効率化に転用 データエンジニアは、以下のようなキャリアを目指す方に最適なポジションです。 顧客の課題を技術をつかって解決していくために、顧客と直接対話をしながら案件をリードできるようになりたい 顧客要望に答えるのみでなく、新しい技術を取り入れた構成の提案など、主体的に考えるアーキテクトになりたい 企業や官公庁などにクラウドを導入して、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」のビジョンを具体的に実現したい エンジニアとしてクラウドなどの IT スキルをさらに向上させスペシャリストとして成長したい プロジェクトのマネジメントを行いつつ、管理業務だけでなく設計や実装を深く理解し、ときに自ら手を動かして技術スキルも成長させたい なお、G-genのデータエンジニアは、データパイプラインの実装だけでなく、データの所在に関するヒアリングやそれに基づく収集、Looker Studioなどを用いたデータの可視化などを一気通貫で設計・実装することが求められます。 データエンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、データ基盤の実現のために顧客と対話しながら、総合的な設計と実装を行うことが求められます。 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 配属部署 クラウドソリューション部

株式会社キャンサースキャン

キャンサースキャンは『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。 全国の自治体様を中心に、健康診断データや医療レセプトデータを解析し、人々の行動変容を促すコミュニケーションデザインを提供しています。 ●私たちのチームについて これまで労働集約的なデータ処理で案件のオペレーションをしてきましたが、これからは AI Agent を使ったスムーズなデータ処理・データ分析を目指して、組織とシステムの抜本的な刷新を行っています。 ●プロダクトにより解決したい社会課題 予防医療のニーズは急増していますが、現状のアナログで労働集約的なオペレーションのままでは救える人の数に限界が生じます。 私たちはこのオペレーションを、AI Agent 主導なデリバリーを行うエコシステムに昇華させることで、より多くの人々に、より高度な(AI Agent等を活用した)健康価値を届けることを目指しています。 ●直近のプロジェクト オペレーションを "AI Agent による"自動化のための社内データ・システム基盤の刷新・構築 AIのみで完結する健診予約システム(LINE/電話)のプロダクト開発 生成AI(e.g., NL2SQL)を活用したデータ抽出・分析プロセスの自動化 新介入プロダクトの開発 (ジェネリック通知、多剤併用の介入 …etc) 社内セキュリティの強化 【概要】 テクノロジー本部において、現在活躍している3名のマネージャー陣と共に、新たに「データプロセッシンググループ」のマネジメントおよび組織課題の解決をお任せします。 マネジメントのプロフェッショナルとして、担当グループのピープルマネジメントや現場の交通整理にコミットし、組織の力を最大化していただくことを期待しています。 現場のエンジニアやデータサイエンティストと対等にディスカッションをし、円滑な意思決定ができるレベルの技術的バックグラウンド(開発・実装経験)をベースに要件定義や方針の議論ができれば、まずは1マネージャーとして「人と組織の力で事業を勝たせる」ことに集中できる環境です。 【具体的な業務内容】 ・技術理解に基づいたプロジェクト推進 AI Agent主導のデータオペレーションシステムの開発および開発体制の構築と進捗マネジメント ・組織マネジメント・ピープルマネジメント 現場の交通整理および組織課題の解決、心理的安全性の高いチームづくり 担当グループにおけるエンジニアの採用計画の立案・実行、評価制度の運用 メンバーの育成、1on1、キャリア支援

株式会社テクノプロ　テクノプロ・エンジニアリング社

弊社グループのコア事業の一つでもある、完成車メーカーや家電系クライアントに向けた組込みソフトウェアやアプリケーション開発に従事いただきます。 主に車載機器から複合機などのOA機器類、カメラやモバイルなど多岐に渡る製品のソフトウェア開発に携われます。 ●具体的な業務 ・車載系システム開発: MBD開発やMBSEを活用したシミュレーション環境の構築、上流での設計や評価を実施。 その他にも車載制御ユニットの標準規格に基づくBSW構築、コンフィグツールを使用した設計からECU検査及び要求分析など ・組込みソフトウェア開発: 産業用ロボットや家電製品を制御するソフトウェアの開発を推進していきます。 IoTに関わるセンサー類やカメラなどの制御系統、画像認識処理、AI技術の導入支援など ●案件事例 ・欧州車両メーカー メーターパネル制御ソフトウェア開発 ・スマホ向けAndroidアプリ開発(音楽/動画ファイル変換、デコード) ・自動車用HVACシステムソフトウェア設計開発 ・周波数遠隔校正用装置制御ソフトウェア設計 ・OA機器メーカー 消耗品検出/履歴管理ファームウェア設計 ・光学ドライブピックアップ部 速度制御ソフトウェア開発　など ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

株式会社クロスキャット

BIツールを用いた分析システムやDWHの構築の案件についてプロジェクトリーダー / サブリーダーとしてご活躍いただきたいです。 【業務内容】 ・BIツール(Oracle Analytics Cloud)を用いた情報分析システムの構築業務 ・RDBMS(Oracle)でのDWH構築業務 ・ユーザー要件に基づいたBIダッシュボードの開発支援業務 ・ローコードツール(Oracle Apex等)によるWebアプリ開発 【開発環境】 言語:SQL OS:Windows DB:Oracle、SQL Server、DB2

JFEエンジニアリング株式会社

【お任せする業務内容】 全社向け統合データ基盤システムの立ち上げに向けた開発(企画、設計、PM、実装)に従事いただきます。 具体的には、以下業務をご担当いただきます。 ・全社データ基盤の開発・運用・保守業務の補助 ・クラウド基盤上でのシステム開発、テスト、運用支援 ・データ活用・AI活用案件における開発支援 ・将来的にはプロジェクトの中核メンバーとして要件定義から運用まで担当 職種の変更範囲:当社業務全般

SCSK株式会社

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

SCSK株式会社

当社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 ・マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 ・テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 ・先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC ・研究成果の知財化(特特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 ・言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) ・クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) ・ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter ・データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ 【研究支援】 ・GPU計算資源(クラウドGPU利用可) ・論文執筆・学会参加費用の会社負担 ・関連書籍・オンラインコースの受講支援 ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

FPTソフトウェアジャパン株式会社

【期待する役割】 本ポジションは、ビジネス要件とテクニカル要件を統合し、最適な全体アーキテクチャ(Data & AI基盤の戦略・製品選定・導入計画)を設計する役割です。 ●関係者と合意形成を図りながら、実装方針・品質・運用性・セキュリティをリード ●Analytics, Big Data and Cloud Team(ABC)の一員として、専門性の異なるメンバーと協働 ●価値創出につながるData & AI基盤の実現 【職務内容】 データ&AI基盤に関する上流から導入までを担っていただきます。 ●DWH・分析システム・BI・生成AI等、情報系システムの構築/移行プロジェクトのアーキテクチャ設計 ●Data & AI基盤の戦略立案、製品選定、導入計画の策定 ●AWS・Azure等クラウド環境でのソリューション設計・提案 ●ステークホルダーマネジメント、実装方針・品質・運用性・セキュリティのリード 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等 【過去事例】 当ポジションが携わるビジネスコンテキストと顧客課題の例です。 ●大手調剤薬局チェーン 疾患の流行状況や患者の来局パターンにより大きく変動する処方需要を正確に予測し、欠品と過剰在庫を同時に防ぐことが課題。 データ分析による需要変動の構造理解が、最適な在庫管理の鍵となりました。 ●大手自動車メーカー 顧客の車両乗換えタイミングや車種選択は、ファイナンス条件や価値観など多様な要因が絡む複雑な意思決定。 行動データを分析し購買意図を読み解くことで、販売戦略や金融商品の最適化に貢献。

株式会社ブリングアウト

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

株式会社GROWTH VERSE

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 2024年にM&Aで獲得した「ミセシル」事業のエンジニアを募集しています。 ミセシルは3,000万人規模の位置情報データを扱う人流分析AI Agentです。 上記のデータを活用した分析プロダクトの開発を進めており、一緒に手を動かして事業を前に進めるメンバーを新たに迎えたいと考えています。 【主な業務内容】 3,000万人規模の位置情報データを活用し、商業施設向けの分析プロダクトを開発しています。今までのミセシルのダッシュボードを刷新していく開発と、新たに進めているPoC向けの新規開発の両方に携わります。 担当領域を技術で固定することはなく、プロダクトの状況に応じて、アプリケーション開発からデータ基盤の構築まで横断的に手を動かします。 並行して、稼働中の既存システムの安定運用・改善も担います。 ・ダッシュボードの刷新に向けた開発 ・PoC向けの新規開発 ・位置情報データを用いたデータ基盤の開発 ・稼働中の既存システムの安定化・改善 【技術スタック】 ・バックエンド:Python、FastAPI ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・データ基盤:Snowflake、dbt ・データ取り込み:S3、Snowpipe、Snowflake Tasks ・データベース:Aurora PostgreSQL Serverless v2 ・インフラ:AWS(ECS、ECR、S3、Aurora)、Terraform、Valkey ・開発環境:GitHub、GitHub Actions、Docker、Claude Code

株式会社ホープス

【お任せしたいお仕事】 データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、お客様のDX推進を支援いただきます。 担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。 データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。 《具体的な業務内容》 ・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築 ・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発 ・SQLを用いたデータ加工・最適化 ・クラウドとのデータ連携基盤構築 ・BIダッシュボード向けデータモデリング ・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化 ・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案 ※従事すべき業務の変更の範囲:IT開発関連業務

株式会社くすりの窓口

募集要項 当社では、データベース型Webサイトを主軸に事業を展開しています。 今後の事業成長において、検索流入は重要な成長ドライバーであり、SEOを「施策」ではなく「プロダクト設計の一部」として担う専任ポジションを募集します。 本ポジションは、記事制作や部分的なテクニカル対応に留まらず、クロール・インデックスの前提設計から、ターゲットクエリに対するページ構成設計までを一貫して担う役割です。 SEOの専門知識を活かしながら、事業成長に直結する施策を主体的に推進していただきます。将来的には、マーケティングスキルを基盤に事業企画や事業責任者へのキャリアアップも可能です。 仕事内容 クロールやインデックスの健全性を前提に、検索エンジンから正しく評価されるサイト構造を設計し、ターゲットとなる検索クエリに対して「どのページで・どう応えるか」を定義することがミッションです。 単なる順位改善ではなく、検索結果での可視性向上から、流入後の行動・コンバージョンまでを見据えた再現性のあるSEO設計・改善を担っていただきます。 ●クロール・インデックス状況を踏まえたサイト構造の設計・改善 ●検索クエリに対する受け皿ページ(カテゴリ/一覧/詳細等)の設計 ●ページ種別ごとの役割整理・評価分散の制御 ●内部リンク構造の設計・ルール化・改善 ●重複・低品質URLを含めたインデックスの健全性管理 ●ターゲットクエリを意識したページ構成・テンプレート設計 ●検索流入後の行動を意識した導線・構成の改善 ●Google Search Console/Google Analyticsを用いた分析・改善 ●エンジニア・編集・事業サイドとの連携

パーク２４株式会社　（登記上　パーク二四株式会社）

概要当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・管理し、データ活用を通じて事業成長と業務最適化を支援する組織です。事業の意思決定を支える分析基盤の整備と、データに基づく価値創出をミッションとしています。組織は、DL/DWHやETL/ELT基盤の構築・運用を担う「データインフラ部隊」と、BIや生成AIを活用したコンテンツ開発および事業部門のデータ活用を 支援する「データコンサルティング部隊」の2つの機能で構成されています。 両部隊が連携し、データ基盤の構築から活用による価値創出までを一気通貫で推進しています。詳細データコンサルティング部隊(データ活用推進リーダー)グループ各事業が保有するデータを活用し、BIや生成AIを用いたコンテンツ開発やデータ活用施策の企画・推進を担います。事業部門の課題やニーズを把握しながら、データ分析・可視化・活用提案を通じて、データドリブンな意思決定の実現と事業価値の創出を推進していただきます。 BIダッシュボードの企画・設計・開発・運用・事業部門との要件整理およびデータ活用施策の企画立案・KPI設計、データ分析、レポーティング支援・AWS QuickSight、Databricks等を活用した分析基盤・活用環境の利用推進・生成AIや生成BIを活用した新たなデータ活用施策の企画・検証・導入・データ活用プロジェクトのPM/PL業務・事業部門へのデータ活用コンサルティングおよび伴走支援 職務内容の変更予定有無 有 職務内容の変更範囲 会社が定める業務

株式会社トップエンジニアリング

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

パーク２４株式会社　（登記上　パーク二四株式会社）

概要当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・管理し、データ活用を通じて事業成長と業務最適化を支援する組織です。 事業の意思決定を支える分析基盤の整備と、データに基づく価値創出をミッションとしています。組織は、DL/DWHやETL/ELT基盤の構築・運用を担う「データインフラ部隊」と、BIや生成AIを活用したコンテンツ開発および事業部門のデータ活用を支援する「データコンサルティング部隊」の2つの機能で構成されています。両部隊が連携し、データ基盤の構築から活用による価値創出までを一気通貫で推進しています。 詳細 データインフラ部隊(データ基盤リーダー) グループ全体のデータ活用を支えるデータ基盤および関連システムの運用・改善を担います。DL/DWHやETL基盤に加え、Tableau ServerやGitLab、Airflowなどの業務アプリケーション、オンプレミス環境およびAWS・Azure等のクラウド基盤の運用管理を通じて、全社的なデータ活用環境の安定運営と高度化を推進していただきます。 DL/DWH環境の運用保守および改善企画・ETL/ELT処理、データ連携処理の設計・開発・運用保守・SQL、ストアドプロシージャ等を活用したデータ処理開発・ジョブ管理製品でのジョブ管理・運用設計・データモデリングおよびデータ品質管理・メタデータ管理、データガバナンス施策の推進・Tableau Server、GitLab等の業務アプリケーションの運用保守・オンプレミス環境およびAWS・Azure等のクラウド基盤の運用・管理・データ基盤および関連システムの更改・刷新プロジェクトの企画推進・データ基盤・インフラ領域におけるPM/PL業務 職務内容の変更予定有無 有 職務内容の変更範囲 会社が定める業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

secondz digital株式会社

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。 ・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。 ・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方

パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

アクセンチュア株式会社

お客様企業のデータ活用ビジネスを支え、将来的にも「使われ続ける」データ基盤の構築を実現するエンジニアスペシャリスト集団です。お客様企業のビジネス要件のシステム要件への落とし込み、ソリューション選定、アーキテクチャ設計、アプリケーションプログラム設計、それらの実装・テスト、システムリリースおよび、その後の運用まで総合的に支援します。 役割・期待 サイロ化システム/データの統廃合、基幹システム刷新に伴うデータ基盤のレガシーアーキテクチャからモダンアーキテクチャへのマイグレーション、グローバル展開を見据えたデータメッシュアーキテクチャの実現など、さまざまな課題・チャレンジ要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、お客様企業のビジネスバリューを見据え、データ活用のためのあるべき姿、それらに最適なソリューション選定・アーキテクチャ設計、および我々が一番大切にしている"実装"を担当頂きます。 業務内容 ・データ基盤(インテグレーション/データレイク/DWH/データマート/BI/ML/AI/MDM/データカタログなど)のソリューション選定およびアーキテクチャ設計 ・データ基盤のシステム要件定義・設計・開発・テスト・移行・プロジェクト作成物のアセット化および類似プロジェクトへの横展開適用

エイターリンク株式会社

●電波信号を用いたアルゴリズム開発 ・Wi-Fi CSI(Channel State Information)を活用した非接触型の人検知・行動解析 ・電波強度・位相情報を用いた高精度屋内測位アルゴリズムの構築 ・ワイヤレス給電の最適化制御(ビームフォーミング制御の高度化等) ●センサ信号を用いたアルゴリズム開発 ・IoTセンサの時系列データを用いた電力需要予測モデルの構築 ・人流データを用いた小売店舗での需要予測 ●PoC(実証実験)のリード ・顧客環境での実験設計、環境構築、データ取得 ・データ解析およびアルゴリズムのチューニング ・顧客への技術提案および改善提案

株式会社スカイウイル

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

株式会社フュディアルクリエーション

●概要 投資用不動産ブランド「RELUXIA」を展開する当社にて、社内業務全般のDX化を推進できるスペシャリスト候補を募集しております。営業面におけるDX推進だけでなく、社内のあらゆる業務効率化をお任せする予定です。 ●詳細 【具体的な業務内容:社内DX推進スペシャリスト(社内業務専門)】 ・自社、グループ会社を横断してのDX化戦略の立案・推進 ・各部署の業務プロセス洗い出し、及び再設計・新業務基準策定 ・外部ベンダー・パートナーとの連携、最新AI動向のリサーチと社内展開 ・AI導入推進業務の実行(Gemini、Claud code等を用いての開発) ・業務効率化推進にあたり、各部門との協議、打ち合わせ ●部署 情報システム部

株式会社ジール

データプラットフォーム構築を担うエンジニア組織のマネージャーとして、プロジェクト推進およびチームマネジメントを担当いただきます。 ●業務詳細 ・プロジェクトマネジメント ・顧客との要件定義、技術的折衝 ・プロジェクト計画の策定、推進 ・品質管理、課題管理 ・複数案件の進捗管理 ・組織マネジメント ・チームメンバー(5～10名程度)の育成、評価 ・キャリア支援、1on1実施 ・アサイン調整 ・組織課題の改善 ・技術推進 ・Snowflake、Microsoft Fabric、Denodoなどの活用推進 ・データ基盤構築に関する技術レビュー ・プロジェクト標準化・品質向上施策の推進 【将来的なキャリアアップ】 将来的にはグループ長や部門責任者など、より大きな組織運営にチャレンジできる環境があります。

株式会社STRACT

【事業概要】 STRACTは「AIショッピングアプリ『PLUG(プラグ)』」を提供しています。国内2,200以上のECサイトと提携し、最安値比較やクーポン自動オファーなどを実現。300万ダウンロードを達成し、年間流通総額は100億円を突破しました。ブラウザ拡張機能から「ショッピング版AIエージェント」へと展開し、検索比較から購入・決済自動化まで、購買ファネル全体をカバーするプロダクトへと拡大を続けています。 業務内容 【具体的な業務内容】 -ビジネス部門(toB向き合いの業務チーム)・コーポレート部門のメンバーと一緒に日々の業務を行いながら、業務フロー・課題・ボトルネックを深く理解する -現場から得たインプットをもとに、オペレーション改善・業務効率化のための仕組み(ツール・自動化・社内システムなど)を設計・開発する -生成AI・LLMなどを活用し、定型業務や情報処理の自動化・省力化を企画〜実装〜運用まで一気通貫で担う -リリース後も現場に張り付き、実際の利用状況や反応を見ながら改善サイクルを回す(「作って終わり」にしない) -開発を通じて得た知見を、属人化させずに仕組み化・ドキュメント化し、他メンバーにも展開する -常時プロダクト開発チームとも連携し、汎用化できる要素はプロダクト側にフィードバックする -ビジネス部門・コーポレート部門メンバーのオペレーション業務をAIで巻き取り・削減し、削減できた時間をより事業成長に直結する提案活動へ再投資できる状態をつくる -必要に応じてお客様とのコミュニケーションにも入り、現場のオペレーションを熟知した立場から提案設計を技術面で後押しすることで、ビジネス部門がよりアグレッシブな提案に安心して踏み出せる環境を構築する 【業務における技術チャレンジ例】 ・業務理解と実装の両立: 非エンジニアである現場メンバーの暗黙知や運用・手作業のフローを分解し、要件として言語化した上で、実際に動くソリューションに落とし込む ・スピード重視の開発: 現場のフィードバックを得ながら素早く反復改善する ・AI活用の実装力: LLM APIやAIエージェント、ノーコード/ローコードツールなどを適材適所で使い分け、最短距離で業務改善を実現する

株式会社IHI

入社後は、オンプレ生成AIを核としたDXソリューションの企画・設計・推進に関する以下の業務を担っていただきます。 ●主な担当業務 (1)業務課題の把握・テーマ企画 ・航空エンジン事業を中心とした各部門(設計・製造・品質・調達・営業・管理部門など)に対するヒアリングの実施 ・現行業務フローの分析(As-Is整理)と、生成AIを活用したあるべき姿(To-Be像)の構想 ・生成AIを用いることで効果が期待できる業務領域の特定 ・業務インパクト・実現性・安全性・セキュリティ要件などを総合的に評価し、優先度の高いDXテーマを選定 (2)生成AI活用ユースケースの定義・ロードマップ策定 ・エアギャップ環境下のオンプレ生成AI基盤(社内構築基盤)を前提としたユースケース定義 ・品質・安全要求、および情報セキュリティ要件を満たすための利用範囲・ガイドライン・制約条件の整理 ・各テーマに対するステップ別のロードマップ策定 ・効果測定指標(KPI・KGI)の設定と、改善サイクルを回すための運用方針の検討 (3)生成AIアプリケーション/AIエージェントの実装・導入 ・DifyやPythonを用いた生成AIアプリケーション/AIエージェントのプロトタイプ設計・実装 ・業務部門が日常的に利用できるUI/UX(社内ポータルや業務システムとの連携を含む)の設計 ・必要に応じて、社内システムや既存データベースとの連携方針の検討・実装(※連携方法はエアギャップ環境の制約に準拠) ・ユーザートレーニング・マニュアル整備・運用ルール策定といった、現場定着に向けた支援 (4)プロジェクトマネジメント・ステークホルダー調整 ・基幹職および各事業部門の責任者と連携したプロジェクト計画の策定・進捗管理 ・インフラ・情報システム・セキュリティ部門などとの要件調整(性能要件、セキュリティ要件、運用体制など) ・外部パートナー(ベンダー・技術パートナー等)が関与する場合の要件定義・成果物レビュー・スケジュール調整 ・品質保証・安全保障(セーフティ/セキュリティ)に関わる部門との協議を通じた、リスク評価・対策の検討 ●各関係者との連携について 社内:航空・宇宙・防衛事業領域内並びに本社の情報システム・インフラ部門、セキュリティ部門、各事業部門(設計、製造、品質保証、調達、営業、管理部門など) 社外:生成AI関連の技術パートナー・ベンダー、必要に応じたコンサルティング会社・研究機関 等 各ステークホルダーとの対話を通じて、業務要件・技術要件・安全・セキュリティ要件をバランスよく満たす「現実的な落としどころ」を見極め、合意形成を図りながらプロジェクトを推進いただきます。 【変更の範囲】会社の定める業務

バルテス・ソリューションズ＆AI株式会社

求人概要 証券・FX関連の金融システム開発における PM / PL として、要件定義から進捗管理、チームマネジメントまで一貫して担当していただきます。直請け案件が中心で、顧客との折衝を含む上流工程から深く関わり、裁量を持ってプロジェクトを推進できます。 加えて、自社プロダクトの開発体制を「AI駆動開発」へと進化させる旗振り役として、生成AI活用の戦略設計から開発プロセスの刷新までをリードしていただきます。現場の開発力向上に直接インパクトを与えられるポジションです。 まずは社内で実際に体制構築へ従事しているメンバーとともにプロセスの刷新をリードしていただきつつ、 ゆくゆくは事業責任者やCAIOなどを目指していただきたいポジションです。 1.金融システム開発におけるPM / PL業務(従来業務) ・FX・株式などの取引システム、投資情報ツール開発におけるプロジェクト管理 ・要件定義/設計/開発/テスト/運用保守までのマネジメント全般 ・顧客折衝、進捗・品質管理 ・若手メンバーの指導・育成 ・案件によってはプレイングマネージャーとして設計・テストなどに実務参加 2.自社プロダクト開発の「AI駆動開発」推進リーダー(追加領域) 生成AIを活用した開発体制への転換を、技術面・プロセス面の双方から牽引していただきます。 いきなりすべてをお任せをすることはなく、社内の主要メンバーとともにリードしていただきます。 ・AI駆動開発の戦略設計 ‐自社プロダクトにおけるAI活用領域の選定 ‐PoC 企画・技術検証の推進 ‐開発フローへの LLM / 自動生成ツールの具体的な組み込み ・AI活用を前提とした開発プロセス刷新 ‐要件定義・設計・実装・テストの各工程におけるAI活用基準やベストプラクティスの整備 ‐AI によるコード生成・仕様補完・テスト自動化の導入と品質基準の策定 ‐「人 × AI」で最大効率を出すためのワークフロー設計 ・チームのAIリテラシー向上の推進 ‐メンバー向けの勉強会・ハンズオン企画 ‐ガイドライン・運用ルールの整備 ‐プロダクト横断でのAI活用文化の醸成 ●案件例 ・SBIFXトレード、GMO外貨など大手金融機関のFX・株式取引システム開発のリード ・高機能チャート分析ツールの新規導入PJ ・顧客向け通知・レポート配信機能の要件定義と構築 ●取引先 SBI証券グループ企業、岡三証券、GMOフィナンシャルホールディングス、他多数 ●入社後の流れ(キャリアパス) ・現行PJのサブリーダーまたはリーダーとして参画 ・顧客対応とチームマネジメントを並行しながら慣れていただきながら、ゆくゆくはPMをお任せしていく想定です。 ・将来的には、事業責任者候補としてのステップアップも可能です

MNTSQ株式会社

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

DATUM STUDIO株式会社

データマネジメントグループにて、当社が運用する様々な業種・クライアント向けDMPなどのデータ基盤の運用保守をご担当いただける方を募集いたします。 ●データ基盤の運用保守業務 Snowflake、AWSといったクラウド上で実行しているETL処理の不具合対応、改修、仕様変更などに対応します。基本的なクラウド知識、開発言語(主にPython)の経験に加え、主体的に問題解決するための行動力、理解力をもって活躍していただくことを想定しています。 Snowflakeの導入事例が多く、そのスキル、経験を積んでいくことができます。 ●運用保守業務環境の構築・整備 データマネジメントグループとしての体制、フローの構築、整備をチームとして推進しています。より良いサービスをお客様に提供するために、課題抽出、改善を積極的に取り組んでいきます。チャレンジできる幅が広いため、任せられた業務を適切に推進していただけることを期待するポジションです。業務推進するためのフレームワーク、適切な報連相などを身につけることができます。 プロジェクト事例 大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築 プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 技術スタック Infra:AWS, GCP 言語:Python、SQL 分析基盤ツール:Snowflake、dbt 構成管理ツール:Terraform, Serverless Framework その他:GitHub, CircleCI, Databricks, Docker