データアナリスト(Figma)の求人・転職情報

株式会社タイミー

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●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】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

株式会社QLife

エムスリーグループ事業・プロダクトのWebプロモーション・クリエイティブの企画立案、課題分析、制作ディレクション・編集を行っていただきます。 どの事業・プロダクトも顧客から高いご支持をいただいており、これらをより多くの方に手にとっていただくことがミッションです。 主に動画制作及びディレクションをお任せしますが、WEBページやLP制作などのプロジェクトもお任せする予定です。 【事業例】 ・煩雑だった従業員の健康情報管理をまとめて効率化「ハピネスパートナーズ」 ・エムスリーデジカルで診療をラクに「エムスリーデジカル」 ・スマホとICタグで介護をもっとスマートに「Care-Wing」 　(ユーザーインタビュー:https://youtu.be/SvmAtgz6_fA) ・簡単導入、低コストの新しい福利厚生「スマカフェ」 【具体的な業務内容】 ・エムスリーグループ事業のクリエイティブ(動画・LP・Webサイト等)制作&ディレクション&マーケティング ・定量/定性データに基づく課題分析・インサイト発掘 ・ユーザーインタビュー/関係各所へのヒアリング ・中長期的な改善施策の立案・検証実行 ・動画の企画立案、撮影、運用などディレクション全般 ・YouTube/metaなど継続運用 【主に使用する言語、ツール、アプリケーション】 Adobe、Figma、Canca、VScode、Git、HTML、CSS (SCSS等含む) 、JavaScript、GA4、VWOテストツールなど 【コミュニケーションツール】 Slack、Meet、Zoom、Confluence、Backlog など 【育成プロセス】 OJT ・入社1ヶ月～2ヶ月: 　各プロジェクトのキャッチアップ・制作に入る 　指導者・メンターとの1on1によるサポート(頻度多め) ・入社3ヶ月以降(目安): 　担当プロジェクトを1つ持ち運用する 　研修受講支援 　指導者・メンターとの1on1によるサポート(週次) ・入社6ヶ月以降(目安): 　担当プロジェクト1～2を持ち推進いただく 　チームリーダーとの1on1(週次) ※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。

株式会社日立ハイテク

サービス部門やパーツ管理部門など、各ステークホルダーの業務プロセスを通じて蓄積されるデータを整理・分析し、業務課題の可視化から解決に向けたデータ活用ソリューションの検討、要件定義、開発、現場展開までを一気通貫で担っていただきます。 単なる分析業務に留まらず、 「どのデータを、どのように集め、どう使えば業務が変わるのか」を関係者と対話しながら構想し、実際に業務で使われ、成果につながる仕組みとして実装することがミッションです。 【職務詳細】 ・組織が顧客ニーズや変化するビジネス要件に素早く対応できるよう、データと情報技術を活用した業務高度化・DX推進を担います。 ・サービス部門・パーツ管理部門・関連BUとの連携による業務課題の把握、データ活用テーマの整理 ・サービス収益、エンジニア稼働状況、パーツ在庫状況などの可視化・分析 ・ユーザーからの基本的な問い合わせ対応や、アプリケーション/Webサイトの機能を十分に活用いただくための助言・支援 ・データ分析だけでなく、データ収集・整理、データ活用のための仕組みづくりやシステム構築にも従事 ※本ポジションでは、ユーザー対応やヘルプデスク業務を中心に担うことは想定しておらず、 業務理解・要件整理の一環として現場とのコミュニケーションを行う位置づけとなります。 【具体的な業務イメージ】 ・ERPデータおよび現場で活用されているExcelデータをベースとした、ヘルスケア事業に関わる業務データの整理・分析・可視化 ・事業・サービス運営状況を多角的に把握するための、収益・稼働・在庫・作業状況等を横断したダッシュボードの構築および経営可視化支援 ・財務部門・会計部門と連携し、作業内容別・契約形態別の収益構造や原価構造をデータ分析により可視化し、収益最適化に向けた改善検討および意思決定支援 ・所員の労働状況改善を目的とした、作業報告書データや勤休データの分析 ∟業務負荷や作業実態の把握、ムダ・偏りの可視化、業務改善テーマの抽出 ・パーツ管理・サービス部門と連携した業務データ活用 ∟在庫状況やサービス運営データの可視化・分析 ∟業務効率化や運用改善に向けた検討・提案 ※テーマによっては、役員報告レベルの分析・提言に発展する可能性あり ・関係部門と協業しながら現行業務への理解を深め、 データ活用を通じた業務高度化・経営支援を推進 ・現場に行かずとも、デスク上で事業・業務状況を把握・分析できる環境の整備・高度化 ※装置ログの解析や予兆診断(CBM)は別領域が中心となり、 DDMでは主に 業務データ(収益・稼働・在庫等)の整理・可視化・活用 を担います。 【携わる事業・サービス例】 当部門では、「医療を止めない」という顧客価値と、持続可能な事業価値の両立を目指し、医療現場を支えるサービスのデジタル化・高度化に取り組んでいます。 その中核となるのが、医用機器のアフターサービスや関連業務から得られるデータを活用した、データドリブンな業務・サービス基盤の構築です。 本ポジションでは、主に以下の事業・サービスに携わっていただきます。 ・保守サービス事業におけるDDMの推進 ・グループ会社(例:Hitachi High-Tech Fielding)におけるパーツ管理業務の可視化・効率化 ・サービス収益・稼働状況データを活用した業務高度化、LTV把握 これらを通じて、 医療現場の安定稼働をデータで支え、社会的意義の高いサービス創出に貢献していただきます。 ●変更の範囲:会社の定める業務 【開発環境】 ・言語:Python、VBA ・環境:AWS、Linux、Windows ・ツール:BIツール(Tableau 等)

株式会社Medical Shift

機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 ・既存サービスの成長KPI(ユーザー獲得/オンボーディング/リテンション等)を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 ・Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB/多変量テスト設計・実行。 ・データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 ・開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 【使用技術】 ・バックエンド 　-Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js ・フロントエンド 　-JavaScript, Vue.js, React 　-1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ 　-AWS, Heroku ・データベース 　-PostgreSQL ・構成管理 　-Terraform ・その他 　-GitHub,Slack 【参考資料】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) 　https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2 ・チームメンバーのnoteご紹介 　https://note.com/medical_shift/n/n7513eef1018e