関東 データエンジニアの求人・転職情報

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 ●具体的なプロジェクト例 ・AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ・データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ・運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ・最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。 ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

配属部署 ●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●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。 ●仕事内容 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。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

●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

ナノテクノロジーソリューション事業統括本部 デジタルサービス本部 ソリューション開発部において、当社の半導体製造・検査装置を使用頂いているグローバル半導体メーカーと協創し、装置データを活用したデジタルサービスソリューション創生・開発・協創の推進業務を行っていただきます。 日立グループのソリューションサービスプラットフォームである「Lumada」を用いて、グローバル半導体メーカーの経営・現場ニーズを起点とした生産性向上・開発効率化等の新たなソリューションを創生、仮説提案、開発・評価推進 及び 日立グループ内 及び 当社装置の設計部隊・海外現地法人拠点・営業フロント部門、協力会社等と連携しながら、顧客の困りごとの解決・利用価値を最大化させるための業務を推進して頂きます。 データサービス基盤(=「Lumada」)のご提案・導入を通じて、海外の大手半導体デバイスメーカーに大きな付加価値を提供することができます。半導体を製造する際に取得できるデータを「Lumada」を用いて分析し、新製品・新プロセスの開発期間短縮や量産ラインの生産性向上に寄与できます。これからますます市場が大きくなることが見込まれる半導体業界にて、最先端のソリューションを創成・開発する業務を通じて、大規模でダイナミックなビジネスに携わることができます。 基本的に数名～5、6名前後でプロジェクトとして動くケースが多く、主に顧客にとっての利用価値を高めていくための推進(PoCの取りまとめ等)を担っていただきます。また、本人のスキルや希望、プロジェクト状況によってソフト開発を行う/協力会社に依頼するケースもあり、需要が高まるデジタルサービスを普及していくために様々な知見を得られることができる環境です。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 ●変更の範囲:会社の定める業務 【日立ハイテクについて】 当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。 “知る力で、世界を、未来を変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長を目指して、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

●データ基盤の設計・開発・運用(DWH、ETLパイプラインなど) ●クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築 ●データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ●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 ●具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化　等 ●業界例 ・金融:損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー:食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売:百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer:BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ●中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ・AI/データ活用コンサルティング領域 　ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ・データサイエンス領域: 　高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ・データエンジニアリング領域 　データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ●サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ●各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり ●会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 AI・データを活用したコンサルティング&エンジニアリングサービス「LeanDataX」 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング&事業創出支援「LeanX」 8,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800%成長を遂げており、2028年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●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

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

●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

●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。

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

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

・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)

●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。

●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

●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

●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。

・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

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

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

【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

【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。

【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

【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

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!

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

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、ご経験にマッチする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、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)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などの最新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や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、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・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 ・社内外でのセミナー講演や論文・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、あるべき分析基盤の実現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とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【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、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・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・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・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(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・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】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

当社のCloudNativeUnitにて、主にクラウド環境上でのデータ基盤構築・活用支援を担当いただきます。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ●データパイプラインの設計・構築 外部サービスなどからのデータ収集を目的としたAPI連携・バッチ連携の設計・実装 CSVやExcelなどファイル形式のデータを取り込むインターフェースの構築 ●データレイク/データウェアハウスの構築 一次データを保管するデータレイク環境の設計・構築(例:Amazon S3, Google Cloud Storage など) 利活用しやすい形で整備するデータウェアハウスの構築(例:BigQuery, Redshift, Snowflake など) ●データ活用支援・可視化対応 BIツール(Tableau、Looker、Power BI等)とデータウェアハウスとの連携支援 データの可視化や分析に向けたリソース・アクセス設計、パフォーマンス管理 ●システムアーキテクチャ設計・技術的課題の解決 AWSやGCPのマネージドサービスを活用した効率的かつセキュアなシステムアーキテクチャの検討・実装 技術的な課題の発見・解決、継続的な改善提案

昨年、汎用問い合わせの生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています。PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、私たちは金融機関向けの生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています。BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました。今後も、我々の生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発・拡充しながら、地域金融機関のDX・AI化を促進していただきます。 具体的な仕事内容 ・地域金融機関向け生成AIプラットフォームの開発・運用やプロンプト設計、Python実装 ・生成AIを活用した新規サービス企画・立ち上げ(プロンプト設計・Pythonによる業務ロジック実装を含む) ・LLMモデルの選定・評価、PoC推進。金融機関の実業務適用・事業化に向けたリード ・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案

お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、Teradata Vantageを活用したデータ活用基盤のデータエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、データ活用基盤の開発やお客様企業のデータ利活用の促進業務を実施します。 ●業務例 基本的にTeradata Vantageの活用を前提とし、またその他データ活用基盤に必要な様々な周辺製品/技術(クラウド各サービス、BI製品等)も活用して、以下のような業務を行います。 ・データ利用部門との課題定義および要件整理 ・データ活用基盤の設計・開発 ・データ活用基盤上のデータモデル設計・開発 ・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発 ・AIモデルの継続的なデリバリー(MLOps)を考慮した環境の設計・開発 ・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング