年収600万円以上 データアーキテクトの求人・転職情報

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導するスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

●配属部門:オファリング&コンサルティングセンター/データドリブンコンサルティング部 <業務内容> ●データプラットフォームを軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ●ビジネス改善/創出を目的とする、データプラットフォーム構築やデータエンジニアリング関連のプロジェクトのリード <ポジションの特徴(仕事のやりがい・案件の特徴)> AIやデータ活用を推進するためには、ビジネス・IT基盤・データ分析といった多方面のスキルセットが必要となります。 当組織では、データ活用を推進するために、計画立案のコンサルティング、高度なデータ分析技術の適用、データ処理 システムの構築、運用改善プロセスの整備を組織全体でカバーしており、グループ間で連携対応できることが強みです。また、先端技術の実適用に向けて、研究所とも密に連携(兼務等)しています。 <組織構成> ・部全体で17名、3グループ構成。配属先グループはGL1名、シニア1名、ミドル2名、ジュニア1名。 ・配属先グループでは、データ活用システムを中心とした、ソリューション企画およびコンサルティング/エンジニアリングによる顧客向け構築案件への参画を中心に、各メンバが得意領域を持って連携しながら業務に取り組んでいます。

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 ●関連記事 「生きた」ビッグデータを扱うことで感じられるデータ分析業務の魅力をJSOLのデータサイエンティストに聞いた https://qiita.com/official-columns/interview/202308-jsol/ ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部(D&T) ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

お客様企業のデータドリブンカンパニー変革に向けて、クラウド、プラットフォーム、生成AI等の各技術要素を組み合わせたシステムの企画や要件定義を行います。また、ステークホルダとの調整/折衝、実現性を伴った最適なアーキテクチャの検討/設計、設計レビューを実施しプロジェクトを技術面でリードするほか、お客様企業のビジネス課題に対して、データ活用領域の視点から提言を行い、提案型でのシステム企画等も行います。 ●業務例 ・システム企画/要件定義 ・ステークホルダとの調整/折衝 ・実現性を伴った最適な(機能要件の充足性、非機能面の過不足、コスト、運用面等)アーキテクチャの検討/設計、設計レビュー

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

たばこ会社の品質保証部における分析機能を担う、ラボの運営・管理ポジションです。 製品品質の担保に向け、分析業務そのものにとどまらず、データの信頼性確保やラボ全体の運営にも幅広く関わる役割を担っていただきます。 ・たばこ製品の分析およびISO等の規格要求に基づく妥当性確認試験 ・分析ラボの運営・管理(IT、委託先管理、予算管理等) ・ISO17025に基づく技術管理および品質マネジメント対応 ・社内外ステークホルダー(製造、R&D、外部機関)との連携・調整を 単一の専門領域に閉じるのではなく、品質・データ・組織を横断して最適化を担う業務です。 ※対象はデバイスではなく、紙巻きたばこおよび加熱式たばこ用スティック等です。

概要 シニアプロジェクトマネージャー(以下Sr.PjM)は、DX推進やデータ整理 / 活用に課題を感じているエンタープライズ企業のクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにSr.PjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援(PjMと同じ)】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・ 組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引(PjMと同じ)】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践(PjMと同じ)】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化(Sr.PjMのみ)】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化 / プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【チーム / 組織の成長を牽引し影響力を拡大(Sr.PjMのみ)】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

社内における、DataOps推進のためのデータ利活用するための基盤設計、データ戦略立案、データガバナンスのプランニングなどを行っていただきます。 DMBOKの思想などを理解したうえで現代のデータを元に事業が動くために必要な要件に取り組んでもらいます。 【業務詳細】 社内データ基盤のアーキテクチャ設計を主導 既存データインフラ環境の分析や、改善提案。 具体的なアプローチの提示 データガバナンスのポリシーの策定と推進 自社内のチームや他部署と連携し、データ基盤プロジェクトの推進

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

業務内容 データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するためのアカウント営業の体制強化に伴う増員です。 ●要約 DX推進を検討している企業に対して、DX取り組みの中心を担うデータ活用プラットフォーム、データ分析に関するソリューションを提案いただきます。競合他社に類を見ないマルチベンダーの特性を活かしながら、幅広い提案を通じて、長期的にクライアントのデータ活用・DX推進を担っていただきます。 ●詳細 ・主に大手企業様に対する顧客課題の抽出と解決策の提案を行うアカウント営業となります。 まずは現場に慣れていただくために現場業務をお願いしつつも、適切なタイミングでプレイングマネージャーもしくはマネージャー専属業務に移行いただく予定です。 ・提案内容としては、DXを実現するためのデータプラットフォーム(分析基盤)導入・構築に関するソリューションが中心で、データ連携・データベース・データ分析/可視化やAIなどデータ活用に関する領域について、提案活動を実施いただきます。 ・提案活動の進め方の特徴として、クライアントはもちろんですが、パートナー各社、自社のプリセールス、インサイドセールス、エンジニアと 関係者が多い中で、スピーディに連携、調整をしながら案件をリードしていく役割が求められます。 ・DXの取り組みは顧客も手探りなケースが多く、営業においては性急にソリューション提案をするのではなく、顧客の声を傾聴して真の課題を引き出す力が求められます。 ●組織体系 営業管掌役員のもとに営業系の部門として4部門が並列しており、各部門内では少人数の集団であるチームを構成しています。

組織説明 ・配属グループは、MGRの元、エンジニアが14名ほど在籍しています。 ・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。 全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。 ●データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定 ●現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施 ●データマネジメント方針策定(ガバナンス、メタデータ管理、品質管理)およびデータ活用プロセスの整備 ●構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進(要件定義～運用まで) ●パイプライン開発、ETL/ELT設計 開発環境 【言語】Pythonなど 【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど 【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Backlog 【インフラ】AWS、GCP、Azure 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 働き方 ●フレックスタイム制度を導入。 子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ●リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です(必要に応じて出社の必要あり)。 遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です(要相談)。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。 ●PC選択(Mac・Windows)が可能。 ●研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。 社員インタビュー データマネジメントの重要性を探る―データ総研×パーソルキャリア特別座談会 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/250219_01

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFGには、個人3400万人、法人100万社のお客さまのお取引情報をはじめとする膨大なデータが存在します。 (MUFGレポート 2025年) MUFGのビジネス戦略立案にデータは不可欠となり、この5年で管理するビッグデータはペタバイトを優に超え、BI・AIの拡大による開発量は10倍になりました。 ビジネスアジリティを高めるデータを提供するために、人やAIが利用しやすいデータを加工し提供するデータエンジニアと、それを支えるアーキテクト、またシステム全体を統括するデータマネジメントの活躍が重要になります。 加えて、20年来MUFGで稼働しているデータ基盤の大規模な更改を控えており、ゼロからシステム・MUFGの未来を設計・開発できる転換期を迎えています。 三菱UFJ銀行をはじめとする膨大なデータをMUFGすべての事業部門が活用できるデータとプラットフォームを開発し、変化の激しいビジネスに迅速に応える開発を推進するために、データそのものに価値を見いだせる人、MUFGの未来・ビジネス変革に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データエンジニアとしてデータの構造化・加工・処理高度化等の企画・開発 ・エンタープライズ データプラットフォーム(データウェアハウス・データレイク・マーケットプレイス)の企画・推進 ・データマネジメントとしてデータガバナンス、データアーキテクチャの企画・開発 ・ITアーキテクトとしてデータ活用を支えるプラットフォームの企画・開発 ・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント ・生成系AIの活用推進・システム開発・データエンジニアリングへの活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ・膨大なデータの収集から利活用に向けた加工などのデータエンジニアリング開発における小規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進 ・AI-Readyなプラットフォームと利活用のためのポータルWeb開発における中規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進 ・データ基盤の更改における、システムアーキテクチャ、AI活用等、先進技術の適用検討及び、プロジェクト推進 【配属想定部署】 ・データエンジニアリング第一部 ・データエンジニアリング第二部 (共に情報本部配下) 【配属想定部署概要】 ・MUFGのあらゆる情報をビッグデータとして管理し、エンタープライズなデータウェアハウス、データレイクハウスの企画・開発・保守を担う 【配属想定部署の人員構成】 データエンジニアリング第一部、第二部共に約40名(計80名)が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・部長をはじめ中途採用者も多く在籍、活躍しており、風通しの良い環境 ・開発需要旺盛で、最新のテクノロジーを採用するなど若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行のデジタル戦略(AI・BI推進等)及び経営基盤業務(経営情報管理・活用等)の業務・企画部門。 担当するプロジェクトに関わる当社各部及び、当部に在籍し、開発作業の一部をご担当頂くビジネスパートナー各社。 検討、採用する製品の営業、プロダクト担当。 【想定担当案件(例)】 ・MUFG各社で取り扱うデータをビッグデータ基盤に集約し、AIやBIをはじめとした利活用のためのデータを提供するパイプライン構築 ・20年来稼働してきたデータ基盤(メインフレーム)の超大規模更改(オープン化・クラウド化)及び、モダナイズ ・データとAIの融合(AI-Readyなプラットフォーム)及び、データ利活用のためのポータル開発

●データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 ●プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 　・データ分析のためのBIの開発・運用 　・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 　・顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進していただきます。 ●業務イメージ ・クライアントの経営・事業・業務課題の整理 ・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案 ・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発 ・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発 ・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告 ・施策実行後の効果検証・改善 ・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●職位一覧 ※上位職順 ・MD/P:Managing Director/Principal ・D:Director ・EM:Engagement Manager ・AM:Associate Manager ・SC:Senior Consultant ・C:Consultant ・A:Analyst ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

株式会社TWOSTONE&Sonsグループが手掛ける新規ビックプロジェクトの初期メンバーを大募集します! ●案件事例① 【案件名】 プライム上場事業会社のDXプロジェクト推進 【案件概要】 ・プライム上場事業会社における、社内システム導入・活用におけるプロジェクトマネジメント業務 ・販売管理システムやその他社内DXにおけるAI活用など見越した、データ基盤・システムアーキテクチャの要件定義・設計を行う ・ビジネス部門と開発部門の間に立ち、大規模システムリプレイス案件をPMとして推進する 【スキル】 <必須> ・PMとしてシステム導入・リプレイス・データ統合基盤の構築プロジェクト等(全部でなくても可)を推進した経験 ・5～10名以上のチームメンバーを抱え、要件定義からリリースまで一貫してプロジェクトを引っ張った経験 ・いづれかのSaaS製品の導入・リプレイスプロジェクト経験 ・アジャイル開発の経験 <尚可> ・事業会社のDX部門に勤めていた経験 ・Salesforce、GCPに関する知見 ●案件事例② 【案件名】 ネットワークエンジニア(PM/PLクラス) 【案件概要】 ・企業・官公庁向けネットワーク案件において、提案・要件定義から設計、構築、移行、運用支援まで一貫して対応できるネットワークエンジニアを募集 ・単なる設計構築要員ではなく、顧客との折衝を通じて課題を整理し、最適なソリューションを提案 ・プロジェクト推進やベンダーコントロールを主体的に実施できる方を求めている ・特に、顧客折衝・提案書作成・プロジェクトマネジメント・ベンダーコントロールの経験を重視 ・技術力+自走力・調整力・説明力を兼ね備えた方を希望 【スキル】 <必須> ・プロジェクト推進、マネジメント経験(スケジュール管理、課題管理、リスク管理、ベンダーコントロール、顧客説明・報告) ・ネットワーク設計・構築経験5年以上(TCP/IP、VLAN、STP、OSPF、BGP、VPN、NAT、ACL、Firewall、Proxy) ・要件定義から導入までの一連の工程経験 ・設計書および関連ドキュメント作成経験 <尚可> ・PMまたはPLの経験 ・官公庁案件経験 ・大規模ネットワーク更改案件経験 ・SD-WAN設計・構築経験 ・SASE導入経験 ・ゼロトラスト導入経験 ●案件事例③ 【案件名】 大手通信キャリア会社における基幹システム内製化PMO 【案件概要】 ・来年いっぱいをかけて移行する基幹システムの内製化プロジェクトが本格的に動き始めようとしている ・プロジェクト全体についてはTech側組織にてリード予定 ・Business Unit側である組織に別途体制を構築し、顧客影響を最小限、計画的かつ円滑に進められるよう推進 ・PMOとして案件をとりまとめする役割 【スキル】 <必須> ・中大規模の基幹システム開発・刷新・移行プロジェクトにおけるPM/PMO経験 ・複数システム・複数チームが関与するプロジェクトでの推進経験 ・プロジェクトマネジメントの実務経験 ・進捗・課題・リスク・依存関係・意思決定事項等の管理、および関係者へのレポーティング ・システム開発ライフサイクル全般に対する理解・経験(要件定義、基本/詳細設計、開発、各種テスト、移行、リリースまで一連の工程を理解していること) ・多数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進経験 ・業務部門、開発部門、ベンダー等との調整・課題解決を自律的に進められること <尚可> ・基幹システムのマイグレーション/リプレイス経験 ・レガシー・外部パッケージから内製システムへの移行経験 ・大規模プロジェクトにおける移行・Cutoverの経験(データ移行、並行稼働、業務移行、リハーサル、Go/No-Go判定等) ・通信・BSS/OSS・課金/請求領域の経験または知識 ・マルチベンダー環境でのPMO経験 ・経営層・部門責任者向けの報告資料作成、会議体運営、意思決定支援の経験 ●案件事例④ 【案件名】 大手事業会社向けセキュリティ製品導入PMO 【案件概要】 大手事業会社におけるセキュリティ製品の導入プロジェクトにて、体制強化に伴うPMOの追加募集となります。 製品選定などの超上流工程から、実装・運用に落とし込むまでの幅広いフェーズを担当していただきます。 【スキル】 <必須> ・インフラ領域でのPMO経験(目安:5年以上) ・セキュリティ製品の導入経験 ・セキュリティ製品における要件定義から運用までの一貫した経験 <尚可> ・新しい技術に対する高いキャッチアップ意欲 ※変更の範囲:会社の定める業務

・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。 ●仕事についての詳細 この事業領域の公開情報 事業説明 メインサイト(https://www.mamezou.com/services/strategic) note記事(活動報告、インタビュー記事、等)(https://note.com/mamezou_info/m/mb5c4d71c8358)

【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。

①3D-CADを活用した部材のテンプレートモデル作成 ・案件遂行ではなくモデルテンプレート作成 ・顧客製品に合わせた特性や変数の定義と実装 ・エンジニアとの連携 ・要件定義に際して顧客ヒアリング、関連部署等のステークホルダーとの調整 ②進捗・品質管理 メンバーが開発するテンプレートモデルの進捗及び品質管理を行っていただきます。ユーザーの要求を満たしているかの観点で、レビューを行います。 ③設計・製図の効率化 製図の自動化に向けたシステム開発に伴い、設計職としてエンジニアと連携を取りながら、プロダクト開発の面にも関わっております。製図作業のシステム化に向けた要求定義、要件定義を行い、自動化の仕組み整備にコミットしていただきます。 また、弊社は更なる事業拡大を目的として、業務の仕組化を推進している段階にあります。全メンバーがリーダーシップをもって組織価値の最大化に貢献しており、日々の営業活動だけでなく、組織運営にまで関わることができることも1つのやりがいです。 【業務内容詳細】 ●図面バラシ工程の生産性最適化に向けた技術ノウハウの言語化 ●レビューなどによる進捗管理 ●オペレーション策定とシステム化の要件定義 ●関連部署と連携したプロダクトのブラシュアップ ●業務の最適化に向けた仕組化策定、マニュアル整備 ●メンバー育成

サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」を担当します。 組織のミッション Sansan事業部のマーケティング部は、認知拡大施策やリード獲得施策を通じて、ビジネスデータベース「Sansan」の導入を検討している企業へのアプローチを担う部門です。 Webサイトプランナーは、オンラインプロモーショングループに所属し、Sansanのサービスサイトにおける新規顧客の集客およびリード獲得の最大化をミッションとしています。 具体的な業務 Sansanのサービスサイト(https://jp.sansan.com/) を事業成長の中核チャネルと位置づけ、成果最大化に向けた戦略設計から実行・改善までを一貫して担います。 GA4などを活用したサイト分析を起点に仮説を設計し、施策実行・効果検証までを一貫して推進。高速な仮説検証サイクルを通じて継続的なグロースを実現します。 さらに、BigQuery・Lookerを活用したデータ分析基盤の設計・構築・高度化を通じて、マーケティングのみならず事業全体の意思決定を支える環境を整備。商談・受注につながる、付加価値の高いリード創出を実現します。 既存の運用改善にとどまらず、顧客体験を起点とした新たなグロース施策を主体的に立案・実行できる方を求めています。 <主な業務> ・事業戦略およびプロダクト戦略と連動したサービスサイト戦略の立案・実行・成果創出 ・ユーザーインサイトに基づくコンテンツ企画および制作ディレクション ・GA4などを活用したサイト分析、仮説設計、改善施策の実行・検証 ・BigQuery・Lookerを活用したデータ分析基盤の設計・構築・運用高度化 ・GA4、KARTE、ヒートマップツールなどの導入設計およびデータ活用推進 ・KPI/KGIの設計およびモニタリング、事業インパクトの可視化 開発環境、使用するツールなど ・サイト分析:GA4、Google Search Console、Mouseflow、Microsoft Clarity ・タグマネジメント:GTM ・MA:HubSpot ・SFA:Salesforce ・DWH:BigQuery ・BI:Looker Studio ・Web接客、LPO:KARTE、ChatPlus ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI 活用が高度化/事業貢献が求められる中、 大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ ポジションの期待役割 ※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​ ・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ ・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​ ・アジャイル開発/ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​ ・顧客との折衝/リレーションの確立​ ■ 具体的な業務内容 ・要件定義、基本設計、アーキ設計 ・ETL/ELT 設計・実装 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake ・CI/CD 〜運用 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:顧客定例 → 要件深掘り/設計レビュー PM:実装レビュー/PM 連携 → Doc整備

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