データエンジニアの求人・転職情報

エムスリー株式会社

●ミッション 医療×ITの分野で日本トップシェアを誇るエムスリーのデータ基盤の設計・開発および、データを活用した施策の推進を通し、データを軸に医療現場を変革する ●担当事業・プロダクト 社内には多くの事業、サービスがあります。 以下に一例を挙げます。 ・医療従事者向けメディア m3.com ・製薬企業のプロモーション支援サービス MR君 ・国内シェアNo. 1のクラウド電子カルテ エムスリーデジカル ・医療施設向け予約〜会計までできる総合サービス デジカルスマート診療 ・コンシューマ向けの健康相談サービス Askdoctors ・グローバル向けプロダクト ●担当業務 BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・運用をご担当いただきます。 データの収集・集計加工・可視化までを一気通貫で担い、クライアント企業へのデータ関連サービスの提供、およびエムスリー社内でのデータドリブンな意思決定の支援をすることが業務の中軸です。具体的には、以下のようなチャレンジがあります。 ・各種データマート及びデータパイプラインの設計・開発 ・データ品質担保のための戦略検討やツール導入 ・AI・機械学習チームなど他組織と協調しての新規プロダクトの開発 データを用いたビジネス価値の創出に向け、自ら手を動かしてデータパイプラインや各種アプリケーションを開発していきます。 ●テックブログ記事例: LookerによるダッシュボードのアーキテクチャとTerraform providerの実装と運用 https://www.m3tech.blog/entry/looker-dashboard-architecture エムスリーのデータ基盤を支える設計パターン https://www.m3tech.blog/entry/data-platform-design-pattern ●技術スタック ・開発言語:LookML / Python / SQL / Bash ・データパイプライン:Digdag / Embulk / Fluentd / Dataflow ・DB・データウェアハウス: BigQuery / PostgreSQL / MySQL / Oracle ・インフラ・IaC:AWS / GCP / Terraform / オンプレミス ・BIツール:Looker / Redash / Tableau ・その他: Slack / Figma / GitLab / GitHub / Confluence / Jira ●チーム体制 システム担当も含めたチーム全体では、エンジニア28名、ディレクター10名、デザイナー3名、QA(テスター)10名。うち、データ基盤エンジニアは4名。 社員同士をお互いにプロとして尊重する文化。チーム内のシステム設計のプロとして、方針策定の議論から参加し、実際の開発、リリース、運用フェーズまで担当。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

SCSK株式会社

●組織について 当部は、AIやクラウド技術を活用して企業のDX推進を支援する部署として、クラウドデータ活用基盤の導入に向けた企画・要件定義・設計・構築から、クラウドデータ活用サービスの企画・開発まで幅広く担っています。また、Oracle Databaseの導入企画・要件定義・設計・構築や、データベース関連サービスの開発にも積極的に取り組み、最新技術を活用した業務効率化・新規ビジネスモデル創出、さらには全社的なDX推進に寄与しています。 多様なバックグラウンドを持つメンバーが集い、生成AIやクラウドネイティブ開発をはじめとした先端技術に強みを持っている点も特徴です。社員一人ひとりが自らの挑戦を主導し、イノベーション創出に向けて知見を高め合う環境が整っており、技術者の育成とサービス品質の向上にも注力しています。 ●組織の業務・事例紹介 当部は、AIとクラウド技術を活用し、企業のDX推進を支援する部署として、クラウドネイティブ開発や生成AIを含む多様なソリューションを提供しています。 AWS、Google Cloud、Snowflake、Oracle Databaseなどの国内外のメガクラウドや先端技術を駆使し、信頼性の高いデータベース環境やデータ分析基盤の設計・構築・運用を通じて、お客様のビジネスニーズに応じた高度なITソリューションを提供します。 また、クラウドサービスを活用したデータ活用基盤の提供を通じ、クラウドDWH構築やダッシュボード開発を推進し、経営判断や業務効率化、新規ビジネスモデル創出を支援します。 部門横断のDX推進やAI人材育成、サービス品質向上にも力を入れており、サービス企画開発・営業企画・プリセールスなど幅広い業務を通じて、多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、企業競争力強化と持続的なデジタル変革に貢献します。 ●職務内容・担当業務 担当いただく業務内容は、データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、お客様のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などになります。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。 データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使してお客様の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っており、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ●役割・ポジション 技術職におけるリーダー候補またはメンバー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　マルチクラウドインテグレーション部

日鉄ソリューションズ株式会社

●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。

DATUM STUDIO株式会社

業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までを担当します。 <主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

株式会社SmartHR

プロダクト基盤グループでプロダクトマネージャーを担当していただきます。 プロダクト基盤グループは、マルチプロダクト戦略を支える基盤を構築するグループで、プロダクト数や領域拡大に伴う課題解決やスケーラビリティの向上、プロダクト間のデータやプロセス連携のための開発を担当します。 具体的には以下のようなプロダクトを開発しています。 ・権限基盤 ・課金基盤 ・従業員データ基盤 ・各プロダクトに散在するデータの集約と活用API基盤 SmartHRにおけるプロダクトマネージャーの役割は、「何を作るか」「なぜ作るか」の2点に責任を持ち、開発チームと協働しながらユーザーにプロダクトを届けることです。 具体的には以下のような業務を担当していただきます。 ・共通基盤のプロダクトビジョンや目標、ロードマップの策定 ・新規の共通基盤や連携機能の企画や設計、推進 ・既存の共通基盤やAPI改善のための企画や設計、推進 ・解像度を高めるためのディスカバリー(ヒアリングやデータ分析など) ・メトリクス設計・データ分析 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。 ・事業計画の策定や予算の管理 ・開発メンバーの人的マネジメント ・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務 ・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務 ・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

SCSK株式会社

・当社が代理店を行っているミドルウェア製品群の導入、構築、製品サポート、ベンダコントロール ・ASTERIA、DataSpider等のデータ連携製品を利用したデータ活用を促進するシステムの提案および導入プロジェクトの遂行 ・denodoのデータ仮想化製品を利用した効率的なデータ配信の提案および導入プロジェクトの遂行 ・国内外の市場調査、新規取扱製品の検討および立ち上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL ・開発言語:Java,ASTERIA,DataSpider,Denodo等 ・コラボレーションツール:Teams, Backlog等 ・開発環境:Eclipse, ASTERIAクライアントソフトウェア、DataSpiderクライアントソフトウェア等https://www.scsk.jp/sp/asteria/ https://www.scsk.jp/sp/denodo/ ●研修 ・ベンダ資格取得に向けたトレーニング ・社内有識者による説明会の実施(製品概要、機能等の把握) ・社内検証環境における実機トレーニング(導入・構築作業の把握) ・PGとして実プロジェクトに参画(プロジェクトの進め方、設計手法、テスト手法等の把握)

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ・データ・AI基盤を実現するためのアーキテクチャ検討・設計・構築 ・当社が代理店となっているパッケージ製品群の営業支援、導入、教育、製品サポート、ベンダーコントロールなど ・各製品・ソリューションを利用した案件の提案活動やプロジェクトの遂行 ・ビジネス企画、新規取り扱い製品の検討、及び立上げ ●開発環境・商材の説明・関連URL データ・AI基盤:　Databricks・Domo オンプレミス型DWH:　Dr.Sum データ分析ツール:　MotionBoard・Qlikhttps://www.scsk.jp/sp/mwbi https://www.scsk.jp/sp/databricks/ ●研修 ・各メーカーが提供するトレーニングを受講いただき、製品の概要を把握していただきます。 ・メーカーが提供する各種資格については、会社負担で受験いただくことができます。 ・OJTメンバーが対応している案件に入っていただき、業務経験を得ていただきます。

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

●組織としての担当業務 データを力に顧客と開発者の体験を革新しソニーの感動創造に貢献する。そのために、ソニーの製品・サービスから収集される様々なデータの収集基盤、AIへのデータ活用、分析環境の開発運用を行う業務です。 社内外の各種データとも連携し、AIや分析に必要となる膨大なデータを柔軟かつ高速に扱うデータ収集分析基盤の開発と運用を通じて、ソニーの新しい顧客体験と開発者体験を一緒に創っていきましょう。 ●担当予定の業務内容 ・各種ログや顧客データを収集し分析を行うデータレイク・分析環境の開発運用 ・高度分析のためのAI/MLや新たな分析環境の開発/検証と導入 ・データをリアルタイム処理し個人最適化に活用可能なシステムの開発運用 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

レバレジーズ株式会社

<<詳細>> レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> 言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan 環境:Linux クラウド:Google Cloud、AWS <<キャリアパス>> ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ●データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ●データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ●データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 <<働く環境>> ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

株式会社JSOL

●業務内容 JMAGを利用しているユーザーに対し、シミュレーション技術のプロフェッショナルとして技術的なサポートを提供する業務です。 ユーザーと並走し、技術サポートを通じて潜在的なニーズを引き出して、JMAGの更なる価値提供に繋げていくことがミッションです。 セールス、開発など各チームと連携しながら、下記業務に取り組んでいただきます。 ●具体的な業務 ・国内の顧客や海外の代理店向け、コールセンターを通じた問い合わせ対応や、問題解決などの技術サポート業務 ・ユーザー向けのセミナー講師 ・展示会出展時や、個別セミナー・ワークショップ開催時における説明対応および講師 ・必要に応じてプリセールスに同行し、顧客を往訪しての問題解決支援 ・JMAGを用いた事例紹介(ユースケース)に向けた、モデル作成・データー作成業務 ※「JMAG」は、国産の『電気機器設計のための有限要素解析(FEA)ソフトウェア』として、電磁界解析分野では国内トップシェアを占めております。また、国内のみならず、世界中の企業、大学で利用され、数多くの商品開発に貢献しています。 ●本ポジションのミッション/特徴 JMAGというプロダクトを通じてモノづくりおよびユーザーのサクセスに貢献することがミッションです。日本でプロダクト開発を行い、グローバルに届けている、業界でもユニークな存在です。 これまでに培われた知見・経験をプロダクト開発に活かしてみませんか? (変更の範囲)会社の定める業務

SCSK株式会社

●職務内容・担当業務 Microsoft Fabricを活用したデータ活用基盤の設計・構築を中心に担当いただきます。入社後は既存メンバーと共に案件に参画し、データ基盤の設計、データ連携、Power BIによる可視化まで一連の工程を一人称で担っていただきます。将来的には、Copilot等の生成AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの検討や、サービスの標準化・高度化にも関与いただく想定です。プロジェクト規模は数名～10名程度で、一次請負として顧客と直接コミュニケーションを取りながら業務を推進します。また、後進育成や技術レビューなど、チーム全体の技術力向上にも携わっていただきます。 ●研修 入社後はOJTを中心に、既存メンバーと共に案件へ参画しながらMicrosoft Fabricや業務理解を深めていただきます。部内勉強会や案件を通じた実践的なフォロー体制を整えています。

パーソルキャリア株式会社

●当社・組織概要 パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。 」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。 約1000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。 プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。 データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることでユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。 ●本ポジションのミッション 転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。 その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。 現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。 単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。 ●職務概要 本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。 短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。 中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。 また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。 ●担当業務:ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守および改善 共通コンポーネントの設計・開発・改善 監視・アラート基盤の整備・運用 SLI/SLOの設計・運用 可観測性向上に向けた監視基盤の改善 中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証 クラウド利用料を含むインフラコストの最適化 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義、設計、開発、運用 ETL/ELTパイプラインの設計・開発・改善 dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発 データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善 <データマネジメント領域> メタデータ管理の推進 データカタログの整備・運用 DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進 <技術改善・技術戦略領域> 生成AIを活用した開発プロセスの改善 新技術・新ツールの調査、検証、導入 開発生産性向上に向けた継続的な改善活動 将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討 ●技術環境 【言語】Python、SQL 【データベース】Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP) 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、Jira 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Microsoft Teams ●チーム・開発スタイル 私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。 日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。 また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。 新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。 課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

デロイト トーマツ ノード合同会社（D.Node）

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

株式会社ホープス

業務内容 ￭仕事内容 データエンジニア/サイエンティストとして、以下の業務を通じてお客様の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きます。 <プロジェクト例> データ移行PJ:ETLツールを用いたIF(インターフェイス)開発 データ活用基盤構築PJ:RDB、DWH、DataLakeの設計・構築 データ分析PJ:BIツールによる可視化レポート作成、機械学習(Python、R等)、DeepLearningによるAI分析

Sansan株式会社

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社くすりの窓口

・PjM(プロジェクトマネージャ)と連携したアプリケーションの設計・開発 ・サービス開発に必要なアーキテクチャ設計および実装・開発チームにおける技術的リード ・適切な技術の選択・最適な設計と実装 ・既存サービス/新サービスの新機能の要件定義・設計・開発・テスト ・開発環境の整備や開発プロセスなどの改善による生産性向上 ・リリースの立ち合い/リリース後のテスト ・ログを用いた確認や調査(速度改善や機能の動作テスト) 【具体的な業務内容】 Step1 入社～1か月 〇実際の開発体制に慣れるため軽微な案件にアサイン ・対象環境で軽微な修正/リリースまでを通じて流れの確認 ・ユーザーからの問い合わせや案件を共有するMTGへの参加、他部署からの依頼への対応を通じてシステムへの理解を深める ・同ポジションのエンジニアとコミュニケーションをとり、各環境での開発フロー、既存の機能、設計思想などの認識をすり合わせる Step2 2か月～半年 〇要件のヒヤリングからリリースまでを担当 ・案件内容によっては他部署とコミュニケーションをとり、開発、リリースまで担当する ・不明点がある場合や案件規模が大きい場合には、上長や同ポジションのエンジニアと協力しながら進行する Step3 半年～1年以降 〇担当案件に加え、運用業務や技術面でのリードに貢献 ・お問い合わせへの調査、回答 ・バッチ改修 ・FWや外部サービスの導入など、技術面で品質向上につながる提案

株式会社くすりの窓口

月間2,300万PVを超える薬局・ドラッグストア検索予約サイトや350万ダウンロードを突破した電子お薬手帳等、シェア1位の複数B向けプロダクトを横断的に担当するデータアナリストを募集します。KPIツリー設計やログ設計、ユーザーの行動ログなどのデータ集計、分析に向けた仮説立てからデータ検証等の分析業務と、得られた分析結果から企画立案までを担当していただきます。 さまざまな手法でビジネス課題の発見・データ戦略設計・定量定性両面での仮説検証を行い、サービスの課題解決を推進していただきます。 【具体的な業務内容】 Healthcare × Data の最前線で、事業を動かす分析ドリブンな意思決定を支援 当社では、月間1,000万人以上が利用する医療系メディア・サービス群(お薬手帳アプリ、薬局の検索・予約サイト、検診予約等)を展開しています。 データアナリストはその事業の中心で、プロダクト改善・ユーザー体験向上・営業戦略・広告運用など、幅広い領域で分析知見を活かし、経営と現場をつなぐハブとなる役割を担います。 ・データ分析に関する施策立案・プロジェクト推進 ・BI( Tableau )ツールによるデータの見える化(レポーティング・KPIダッシュボード作成) ・SQL/Python 等を用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備 ・顧客行動やCVRデータからの課題発見と改善提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、社内へのナレッジシェア

イメージングソリューション事業部の開発部門において、当事業部が展開する高性能デジタルカメラ「X/GFXシリーズ」やインスタントカメラ「INSTAX」等のスマホアプリ/オンラインサービス向けのデータベース構築、データの収集/可視化/分析の実務をご担当頂きます。 ●顧客データ収集用データベース/データマート構築(BigQuery) ●データ収集の仕様策定(Firebase, Google Analytics) ●データの可視化サイト構築(Tableau) ●データ分析 ●最新のデータ関連技術動向調査および技術提案 <施策例> ●マーケティング部門、アプリ開発チームと連携し、スマホアプリのイベントログ可視化の仕様を策定する。 ●上記可視化仕様に基づき、データベース、可視化サイトを構築する。 従事すべき業務の変更の範囲 当社業務全般

株式会社ディスコ

前工程向けの半導体製造装置、および付帯装置の機械設計業務をご担当いただきます。 TSMC社向け装置の担当として制御ソフト設計に携わっていただく予定ですが、 入社後、業務経験を積むことを目的に、他顧客の案件をご担当いただく可能性もございます。 【具体的には】 ・装置組込ソフト開発(主にモーター、I/O、アナログ入出力制御) ・Windowsのソフトウェア開発 ・画像処理ソフトウェア開発 ・ネットワーク系ソフトウェア開発 ※組込ソフト開発を軸に、ご希望やご経験に応じて幅広くご担当いただく予定です。 【開発の進め方】 ・開発チームは、機械設計、ソフトウェア開発、電気設計などのエンジニア3～5名で構成されています。少人数でひとつの製品を上流から下流まで担当するため、各自の担当する業務は幅広く、最終的な製品全体の最適化を考える視点が求められます。 【担当製品(参考)】※外部公開されていない開発機を担当いただく可能性もございます。 ・ダイシングソー:https://www.disco.co.jp/jp/products/dicer/dfd6760.html ・グラインダー:https://www.disco.co.jp/jp/products/polisher_etcher/dgp8762.html 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

キオクシア株式会社

【お任せする業務】 ・ビジネス部門(企画、設計、開発、製造)と連携した、真の課題抽出とビジネスフローの再構築 ・先端IT/AIを活用したソリューションの提案、プロトタイプ開発、PoCの実施 ・コンサルタントやSIerと協働した本番環境への実装 【具体的な仕事内容】 ・OSSや先端IT/AI技術の調査(インターネットでの情報収集、各種カンファレンス・展示会への参加、コンサルやSIerへのヒアリング) ・ユーザ業務の理解と、ユーザとのディスカッションを通じた真の課題の抽出 ・抽出した課題を解決するためのシステムビジョンおよびコンセプトの策定 ・システムアーキテクチャの策定と実装方法の検討 ・プロトタイプ開発および検証、PoCの実施 ・コンサルやSIerと協働した本番システムの構築 ※当ポジションは、IT/AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で推進できる環境です。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務

キオクシア株式会社

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

ウェルスナビ株式会社

【本ポジションのミッション】 ～10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化～ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

Ｓｋｙ株式会社

■配属予定部署 ICTソリューション事業本部　SI部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、近年はDX市場に向けて、データ分析基盤の構築と活用支援に注力しています。 クラウドDWH、ETLパイプライン、BIツール等を活用し、膨大なデータを価値あるインサイトへと変換する取り組みは、企業のDX推進やデータドリブン経営を支える重要な領域です。 データ分析市場は急速に拡大しており、当社においても案件数は大幅に増加しています。そこで、共に最前線で挑戦し続ける仲間を募集しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 データ分析の領域では、企業が保有する多様なデータを整理・統合し、経営や業務の意思決定に生かすための仕組みづくりを行っています。 当社では、データ活用の上流から下流までを一貫して支援できる体制を整えており、お客様の課題や目的に応じて、最適な分析基盤の設計からデータの可視化、さらには活用定着に至るまでを幅広く担当します。 業務はデータを資産とした活用戦略とデータを守るガバナンス戦略を策定するコンサルティング領域、プロジェクト全体を推進するマネジメント領域、高度な統計・機械学習を活用する分析領域、そして基盤構築やデータ処理を担うエンジニアリング領域に分かれます。 【データマネジメントコンサルタント】 ・データ活用戦略・企画策定 ・各システムに点在するデータの構造・品質調査 ・データ統合・マスタ整備・標準化方針の策定 ・データガバナンス・メタデータ管理の設計支援 ・データレイク/DWH導入に向けた要件定義 ・全社データ活用方針・ロードマップの策定支援 【データ分析プロジェクトマネージャー】 ・分析テーマ、KPI、ロードマップの設計 ・スケジュール・コスト・品質・リスクの管理 ・ステークホルダーの調整と合意形成 ・提案資料・分析報告資料の作成およびプレゼンテーション 【データサイエンティスト】 ・ビジネス課題に基づく分析設計と仮説立案 ・データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング ・統計分析、機械学習モデルの開発・評価 ・BIレポートや分析結果の可視化・提案 ・分析結果をもとにした改善提案・効果測定 【データエンジニア】 ・ETL/ELTパイプラインの設計・開発 ・クラウドDWHの構築・運用・チューニング ・データモデリング・データマート設計・最適化 ・Power BI/Tableau/Lookerなどを用いたBIレポート・ダッシュボード開発 ・データ品質のモニタリング・自動化・監視ジョブの構築 過去の案件例 ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 入社後の流れ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。

Ｓｋｙ株式会社

■配属予定部署 ICTソリューション事業本部　SI部 ■配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。 生成AIの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成AIのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 ■仕事内容 DX(デジタル・トランスフォーメーション)が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。 この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成AIを活用するシステムを提案し、開発・構築します。 また、生成AIのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。 最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。 【システムコンサルタント】 顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を 構築するためのソリューションをご提案します。 ・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 【システム開発プロジェクトリーダー】 生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、 要件定義や基本設計といった上流設計を行います。 設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、 プロジェクトのマネジメントを担当します。 ・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定 ・プロジェクト遂行における顧客との折衝 ・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント ・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計 【生成ＡＩシステム開発エンジニア】 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、 各種データを管理するデータベース設計、 ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【データエンジニア】 データ分析基盤を構成する、データレイクや DWH（データウェアハウス）等のデータ設計、 データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた 画面設計等を担当します。 ・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験 ・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発 ＜過去の案件例＞ ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築

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。 ①システム設計・開発 ・クラウドプラットフォーム(AWS/Azure)におけるサーバレスアーキテクチャシステム設計 ・システム開発におけるソフトウェア設計および実装 ・要件定義から設計、実装までの一連の開発業務 ②データ基盤構築とガバナンス設計 ・最適なデータ基盤サービスの選定・評価 ・社内システムのデータ統合に向けた設計・実装 ・データ統合のための内製開発 ・データ利活用ルールの設計 ・セキュリティポリシーに準拠したアクセス制御設計 ③ビジネス課題解決 ・社内業務プロセス改革チームとの協業 ・各部署でのユースケース発掘 ・発掘したユースケースの実現に向けた技術支援 【仕事の進め方】 ・外部ベンダと協業しながら、自らも手を動かして開発を推進 ・アジャイル開発手法を採用し、スピーディな開発 ・複数人の社員メンバーとチームで開発を進行 職種の変更範囲:当社業務全般

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、生成AI、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】 ・AIエージェント・データ統合基盤など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主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・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:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

●携わっていただく製品/システム ・スマート保安事業についての概略説明 私たちが開発・運用する「スマート保安システム」は、受変電設備に設置した各種センサーから設備の状態を常時監視し、データをクラウド上で蓄積・分析することで、故障予知やメンテナンスの最適化を実現する次世代の保安ソリューションです。 従来の定期点検や現場巡回のように人が現地に足を運んで行う設備管理から、データに基づく予知保全・遠隔監視への変革を提案します。 温度・振動・電流・絶縁状態などのリアルタイム情報を活用し、異常兆候を早期に検知することで、設備停止リスクの低減や保守周期の延長、さらには保守人員の負担軽減を可能にします。 今後はAIによる故障予兆診断や、自動判断による遠隔制御など、さらなる進化も視野に入れています。 労働人口の減少が進む中、熟練技術者の経験をデジタル技術で補い、人とデジタルが共に支える新しい保安体制の実現を目指しています。 ●お任せする業務 受配電設備に対するスマート保安サービスの事業化検討において、主にクラウド運用やデータ利活用の側面を担当していただきます。 社内外の関係者と連携しながらITスキルを磨き、事業のプラットフォームを支える役割としてご活躍いただきたいと考えています。 <具体的には> 以下の業務のうちご経験・適性に応じた業務からご担当いただき、段階的に担当範囲を広げていただきます。 【スマート保安事業化】 ・IT・システム面からの事業推進に向けた社内調整・関係部門との連携 ・システム運用に関する規程やセキュリティルールの策定 【拡販活動】 ・システム構成やセキュリティに関する顧客説明・資料作成 ・展示会でのシステムデモ対応・IT面での解説 【顧客サポート】 ・クラウドサービス導入後の運用支援、IT面での問い合わせ対応 ・遠隔監視システムのセットアップ・不具合調査 【クラウド化・データ利活用検討】 ・クラウド環境の保守・運用管理 ・センサーデータ等の利活用検討・分析支援(可視化やデータ構造の最適化等) 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります

ジャパニアス株式会社

顧客関係管理(CRM)システムを設計、実装、管理をお任せします。 主な役割は、顧客データを分析し、最適なサービスを提供するための開発を行います。 ●顧客情報の管理:顧客のニーズを把握し、データを一元管理 ●システムの設計と実装:CRMシステムを構築し、企業のニーズに合わせてカスタマイズ ●データ分析:顧客データを分析し、分析した結果を可視化 CRMシステムの導入～運用支援を行っていただきます。 ①要件定義・設計業務 ・CRM導入～運用プロジェクトにおける要件定義、設計業務 ・CRMと外部システムとの連携 ②PMO ・PM/PLの補佐 ・プロジェクト運営 ・プロジェクト管理ツールの維持　など ③プロジェクト管理業務 ・CRMシステム導入・運用プロジェクト管理業務　など ④PMO支援業務 ・大規模プロジェクトのPMO支援業務 ⑤開発・テスト業務 ・CRMシステムの構築 ・リリース前の各種テスト業務　など 基本的に3～5名のチームで業務を行います!

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 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 上記のようなデータを扱っております。 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