401k（確定拠出年金）あり データエンジニアの求人・転職情報

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

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。

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

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。

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

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!

プライムプラネットエナジー&ソリューションズ株式会社

開発・生準・量産など幅広いモノづくりのフェーズにおいて、生産性・品質の向上を目指してシステムやアプリの企画・開発・導入までお任せします。設計・コーディングは外部ベンダーが担当するため、要件定義や進行管理、改善提案など上流工程に携わっていただきながら全社的な視点で業務を推進頂くことを期待しております。 <職務フェーズと業務詳細> ●システム企画/構想 現状分析と要件定義、ユーザーニーズ調査、要件定義書の作成、システム全体像の設計、機能設計、データ設計、プロジェクト計画の策定、ベンダー選定と調整 ●構築～導入(委託領域 委託管理スキル要) システムアーキテクチャ設計、UI/UXデザイン、テスト計画とケース作成、技術ドキュメンテーション、レポート作成 ●運用/保守(委託領域 委託管理スキル要) モニタリングとアラート管理、ログ管理と分析、インシデント管理、ソフトウェアアップデート、ユーザ問い合わせ対応 <具体的な案件> 以下より、ご経験や適性に応じて案件を担当いただくことを想定しております。 ※なお、他ポジションへの適性が強いとお見受けした方については、異なる職務をご提案させていただく場合もございますことご容赦願います。 ●実験データベース/試作データベースの構築・開発(姫路・豊田・三宮) 実験・試作のデータを一元管理し条件や情報を体系化することで、開発スピードと品質を向上させるための情報基盤を作っていただきます。化学・電気・機構等、可変要素の多い電池という製品の開発に携わるからこそ、パターンを可視化していくことが非常に重要となっております。 ●MESの機能開発(姫路・三宮) 工場の現場業務をデジタル化し、リアルタイムで管理・最適化する為の仕組みづくりを行っていただきます。新たなラインや設備の追加/現場からの改善要望などに対し、長期的な運用を見据えてデジタル技術で応えていただきます。 ●エッジデータを活用した予兆管理推進(姫路) 設備のトラブル防止・発生時の事後検証を行うために必要な、データ抽出の仕組みづくりに携わっていただきます。『どのようなセンサを搭載するのか?』等といった開発の部分から導入後の運用まで関わっていただくため、自身が現場の変革を作り上げている手触り感を強く持っていただくことができます。

パーソルキャリア株式会社

●職務責任: 日々、オンラインおよびオフラインで膨大な量のデータが生み出されており、この蓄積データの価値を見極めて事業を創造・変革・成長させることが重要テーマの一つになっています。 本組織には、サービス企画や事業運営を担うビジネスメンバー、データインフラの構築を推進するエンジニア、統計解析や機械学習モデルの開発・実装を行うデータサイエンティストなど、異なる強みを持ったメンバーが集結しています。データを基にマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化など多角的な視点で事業を捉え、新たな価値創出に挑むことが求められています。 本ポジションでは、全社的なデータ・AI活用方針や利用環境を整備し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指します。その中でデータサイエンティストやデータエンジニアの牽引、組織運営をお任せし、パーソルキャリア全社のAIドリブンな事業変革をリードしていただきます。 ●担当業務: データ・AIビジネス領域のマネジメント(管理職)として、組織の戦略策定～実行から組織運営をお任せします。 ・組織の方針・戦略策定、実行 ・経営陣や他部門(プロダクト・開発部門・企画部門・営業部門・管理部門の事業部長)との折衝 ・データインフラ組織・開発組織のマネジメント ・データサイエンティスト、アナリスト、データエンジニアのメンバー採用・育成 ・プロジェクトマネジメント、リソース最適化、予算管理 ・ガバナンス構築 ・全社のデータ・AI活用の方針策定、環境整備、サービス開発・支援 ・今後のデータビジネス領域の施策の計画と実行 ・全社のインフラ構想やマイクロサービスアーキテクチャ化推進 ・AIサービス構築推進 　等 ●組織構成 データ・AIソリューション本部は150名程度の組織です。 データ・AIインフラ統括部、AIプロダクト統括部、AIDX統括部の3統括部と、組織開発部、事業企画部の本部直轄部門から構成されています。(詳しくは、各統括部・部門紹介 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/260430_02 をご確認ください) ご経験や管轄に応じて、本部内の複数の部門のマネジメントをお任せいたします。 統括内は、主に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等の役割を持つ社員が所属し、それぞれ強みを発揮いただきながら活動頂いております。新卒・中途入社の方が在籍しており、20代半ば～40代まで幅広く在籍しています。

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

株式会社SI&C

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

株式会社はなまる

DWH(データウェアハウス)の構築および、各種業務システム・マーケティングツール間を繋ぐデータパイプラインの設計・開発を担当いただきます。 現在はDataSpiderを利用していますが、ツールの標準機能のみに頼らず、パフォーマンスを最大化させるためのクエリ実装や、品質を担保するためのデータマネジメント業務をお任せします。 ●データ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●ビジネスニーズに合わせた最適なデータモデルの設計、および基盤構築 ●DataSpider等のツールを活用した、各種業務システムやマーケティングツール間のデータ連携フロー構築 ●再実行性(冪等性)やエラー検知を考慮した、安全で堅牢なバッチ処理の設計・開発 ●大規模データ処理における、パフォーマンスを最大化するための高度なSQLの実装およびチューニング ●外部ツール・マーケティングツールとのデータ連携 ●データマネジメント・品質管理

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社荏原製作所

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社エクストリーム

BIを活用したデータ解析や情報システム開発を担当していただきます。 └BIツールを用いたダッシュボード作成 └データの収集・加工・分析 └ダッシュボードの保守運用 【アピールポイント】 弊社ではBtoBおよびBtoCのサービスを取り扱う大手企業のお客様と取引を行っており、様々なビッグデータを扱った業務に携わることができます。 【キャリアプラン】 BIツールの領域では分析から改善提案のポジションまで、ニーズの広がりを見せており、ご自身のご経験・ご希望にあわせてより、難易度の高いポジションに挑戦できます。

株式会社Works Human Intelligence

自社開発したシステムの運用・保守全般に携わっていただきます。 具体的には、「COMPANY」と外部システムのデータ連携に関連する要件変更に対するプログラム改修、サーバーのリプレイス作業、システムのバージョンアップ対応などを担当します。 利用ツールや言語 「COMPANY」、AWS、Java、PostgreSQL(PL/pgSQL)、Oracle (PL/SQL) などを利用します。 入社後のフォロー体制 ・研修プログラム 入社後は、教育コンテンツを基にした研修からスタート。安定してキャッチアップできる環境を整えています。必要な技術、「COMPANY」の機能・設定、社内ルールについての研修は自習コンテンツ中心で、メンターやチームメンバーにサポートを受けながら進めることができます。 ・OJT形式のフォローアップ 研修終了後、これまでの経験に基づき適切なプロジェクトにアサイン。OJT形式で業務をフォローし、自社製品に熟知した上長やメンター、チームメンバーからアドバイスを受けられる環境です。 ・コミュニケーションの促進 定期的な1on1やチームMTGを実施し、業務上の悩みや課題解決をサポート。入社初期は特に重視されており、短期間でのスムーズな業務適応が可能です。 具体的なキャッチアップ/スケジュール 入社後1か月: 基礎技術や社内ルールについての研修 入社後2か月目～: プロジェクトへのアサイン開始。初期はメンバーとしてマネージャーや先輩のフォローを受けつつ、お客様とのやり取りを学びます。3-6か月を目安に、主担当としてのお客様対応を開始します。 キャリアプラン ・ピープルマネジメント 後輩のメンタリングやマネージャー業務を通じて、ピープルマネジメントの経験を積むことが可能です。昇格要件は勤続年数に応じておらず、入社後3年でリーダー、5年でマネージャーに昇進することも可能です。 ・コンサルタント 人事業務知識や技術力を活かして、システム導入のプロジェクトマネジメントやカスタマーサクセスコンサルタントを目指すことが可能です。 ・技術スペシャリスト 技術スキルを高め、より高難度のプロジェクトを遂行するスペシャリストとしてキャリアを発展させることもできます。 ・幅広いキャリアの実現 年に一度の全社公募制度(Career Ownership制度)を利用して、他部門のポジションへチャレンジすることができ、幅広いキャリア実現をサポートしています。 職種について 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。 その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

株式会社Works Human Intelligence

自社開発したシステムの運用・保守全般に携わっていただきます。 具体的には、「COMPANY」と外部システムのデータ連携に関連する要件変更に対するプログラム改修、サーバーのリプレイス作業、システムのバージョンアップ対応などを担当します。 入社後のフォロー体制 ●研修プログラム 入社後は、教育コンテンツを基にした研修からスタート。安定してキャッチアップできる環境を整えています。必要な技術、「COMPANY」の機能・設定、社内ルールについての研修は自習コンテンツ中心で、メンターやチームメンバーにサポートを受けながら進めることができます。 ●OJT形式のフォローアップ 研修終了後、これまでの経験に基づき適切なプロジェクトにアサイン。OJT形式で業務をフォローし、自社製品に熟知した上長やメンター、チームメンバーからアドバイスを受けられる環境です。 ●コミュニケーションの促進 定期的な1on1やチームMTGを実施し、業務上の悩みや課題解決をサポート。入社初期は特に重視されており、短期間でのスムーズな業務適応が可能です。 ●具体的なキャッチアップスケジュール 入社後1か月: 基礎技術や社内ルールについての研修 入社後2か月目～: プロジェクトへのアサイン開始。初期はメンバーとしてマネージャーや先輩のフォローを受けつつ、お客様とのやり取りを学びます。3-6か月を目安に、主担当としてのお客様対応を開始します。 キャリアプラン ●ピープルマネジメント 後輩のメンタリングやマネージャー業務を通じて、ピープルマネジメントの経験を積むことが可能です。昇格要件は勤続年数に応じておらず、入社後3年でリーダー、5年でマネージャーに昇進することも可能です。 ●コンサルタント 人事業務知識や技術力を活かして、システム導入のプロジェクトマネジメントやカスタマーサクセスコンサルタントを目指すことが可能です。 ●技術スペシャリスト 技術スキルを高め、より高難度のプロジェクトを遂行するスペシャリストとしてキャリアを発展させることもできます。 ●幅広いキャリアの実現 年に一度の全社公募制度(Career Ownership制度)を利用して、他部門のポジションへチャレンジすることができ、幅広いキャリア実現をサポートしています。 職種について 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。 その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

株式会社Works Human Intelligence

●運用保守業務のチームリード 自社開発したシステムの保守・運用全般をリードし、プロジェクトを成功に導くためのリーダーシップを発揮していただきます。 具体的には、「COMPANY」と外部システムのデータ連携に関連する要件変更に対する戦略的判断を行い、プログラム改修、サーバーのリプレイス作業、システムのバージョンアップ対応を主担当として実行、指揮します。 入社後のフォロー体制 ●研修プログラム 入社後は、教育コンテンツを基にした研修からスタート。安定してキャッチアップできる環境を整えています。「COMPANY」の機能・設定、社内ルールについての研修は自習コンテンツ中心です。 ●コミュニケーションとチームサポートの促進 リーダーシップトレーニングや1on1、チームMTGで業務上の悩みや課題解決をサポートします。 具体的なキャッチアップスケジュールとアサイン 入社後1か月: 基礎技術や社内ルールについての研修 入社後2か月目～: プロジェクトへのアサイン開始。初期はメンバーとしてマネージャーや周囲のフォローを受けつつ、お客様とのやり取りを学びます。豊富な経験を活かして、重要なプロジェクトにすぐにアサインされます。 キャリアプラン ●ピープルマネジメント リーダーとしてチームの成長を促進し、メンタリングを通じて部下の育成にも寄与頂きます。能力次第で早期にマネージャーに昇格することが可能です。 ●コンサルタント 人事業務知識や技術力を活かして、システム導入のプロジェクトマネジメントやカスタマーサクセスコンサルタントを目指すことが可能です。 ●技術スペシャリスト リーダーシップを発揮しつつ、高度な技術の知識を高め、難度の高いプロジェクトを牽引するスペシャリストとしてのキャリアを築くことができます。 ●幅広いキャリアの実現 年に一度の全社公募制度(Career Ownership制度)を利用して、他部門のポジションへチャレンジすることができ、幅広いキャリア実現をサポートしています。 職種について 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。 その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

株式会社エクストリーム

あなたにお任せしたいお仕事は、データ分析の基となる基盤の立案や方針策定、構築などや、データの可視化や利活用、計測などの仕組みを構築するエンジニア業務のお仕事になります。 ・データ基盤の戦略立案や方針策定 ・データ基盤の構築・運用 ・データ利用部門との課題の定義、要件整理 ・データウェアハウスやデータマートの仕様策定や設計及び構築 ・各サービスのエンジニアと連携し、データソースをデータチームへ繋げる ・クラウドサービスを活用したシステムアーキテクチャの設計及びレビュー ・データの可視化やデータ活用の支援及びデータ設計や自動化 ・各プロジェクトで利用される BIツールの構築・運用 ・データ利活用の推進 ・データ計測の仕組みの構築・運用 ・マーケティングの効果測定で用いる計測環境を整える など IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノンなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 当本部は三菱UFJ銀行並びにMUFGグループのデータドリブン経営を支える情報系システムを企画構想から設計・開発・リリース・保守まで一貫してリードしています。 経営のスピード改革が加速する中、グループ各社で日々発生する膨大な取引データを巨大DWHに集約し、意思決定に直結する“使える情報”へと磨き上げて提供。 ITの力で経営の高度化と迅速化を推進しています。 あらゆる意思決定へのデータ利活用のニーズの高まりを受けた旺盛な開発需要に応えるため、以下のポジションで即戦力となる人材を募集します。 クラウド、ERP、SaaS、データレイク/DWH/BI、データパイプライン、生成AI開発など先進技術を横断し、ペタバイト級の金融データから意思決定の質と速度を引き上げる、社会的インパクトの大きい仕事です。 ①アプリケーション開発やデータベースの最適化を主導するITスペシャリスト(アプリケーションスペシャリスト) ②大小並行する複数のプロジェクトを牽引・マネジメントするPMエキスパート ③適切なデータ配置、機能配置、適用技術の選定、テクニカルレビューを担えるアーキテクト・テクニカルリード(ITアーキテクト、ITスペシャリスト) 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループのデータドリブン経営を支える以下いずれかの業務システムの企画・開発・保守をご担当頂きます。 ●ビッグデータ基盤、経営情報システム(企業管理会計) ●財務会計 ●リスク・コンプライアンス管理、人事(従業員・組織管理、給与、勤怠、福利厚生) ●マーケティング、顧客提案支援 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したシステムの開発・保守に於いて、ご経験・適性に応じて以下3ついずれかの役割を担っていただきます。 ①ITスペシャリスト:アプリケーション開発の技術領域における専門性を活かし、主に設計・開発・構築・テスト・運用を主導 ②PMエキスパート:大小並行する複数のプロジェクトの牽引・マネジメント(ユーザー調整・コスト・進捗・品質マネジメント) ③ITアーキテクト・スペシャリスト:適切な機能配置、適用技術の選定・導入支援、テクニカルレビューを主導 【配属想定部署】 情報本部 【配属想定部署概要】 情報本部内の各部に於いて以下の業務システムの開発保守を担う。 ・データエンジニアリング第一部、第二部:ビッグデータ基盤、BI基盤(Tableau)、経営情報システム ・財務データ戦略第一部、財務データ戦略第二部:財務会計、決算ERP ・リスク管理データ戦略部:リスクコンプライアンス管理、信用リスク管理 ・人事データ戦略部:人事システム ・セールスデータ戦略部:マーケティング、顧客提案支援 【配属想定部署の人員構成】 情報本部全体で社員:約220名(ビジネスパートナー約700名)、大規模ですが風通しはよく、若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土です。 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行の経営基盤業務(経営情報管理・活用、与信、会計、人事、リスク・コンプライアンス、マーケティング等)の業務・企画部門担当者。 システム開発・保守に於いて関係する他システムを所管する当社社員。 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。 【想定担当案件(例)】 ●ビッグデータ基盤の拡張・刷新 ・AIデータ分析など高まるデータ利活用ニーズに応えるためのデータ収集・加工・管理・配信などのデータエンジニアリング案件 ・業務部門の大規模データの参照、集計・加工等の利便性向上等の多様なニーズに対応する為のビッグデータ基盤、BIツールなどのモダナイズ案件。 ・20年来稼働してきた現行DWH(メインフレーム)中心とした情報系アーキテクチャの更改案件。 (DWHからビッグデータ基盤への移行など) ●財務会計システム更改(連結決算の次世代化) ・グループ横断で決算情報をシームレス集約・統合し、決算早期化と精度向上を両立。 ERPパッケージを軸に、IFRS(国際会計基準)対応や管理会計強化、ワークフロー/統制の高度化を推進する案件。 ●コンプライアンス管理システム刷新 ・M&Aやプロジェクトファイナンス、O&D等、インサイダー情報管理や利益相反管理が重要且つ複雑である領域のビジネス拡大が見込まれる中、企業コンプライアンス管理関連システムの抜本的変更を目的としたシステム更改案件。 ●人事システム更改 構築から35年を経過したメインフレーム/EUCからの脱却。 人事マスタ再設計、権限・セキュリティの最新化、クラウド/SaaS活用、データ連携の再編成で、持続性と拡張性を備えた次世代HR基盤へタレント・勤怠・給与の一気通貫を目指した再構築案件。 ●営業支援システムのレベルアップ 営業力強化をサポートする基盤として銀行営業店が使うアプリケーションを集約する顧客業務統合プラットフォーム上で稼働する営業支援システムのレベルアップ案件。 AIエージェント導入による次アクション提案、リードスコアリング、ドキュメント要約、音声メモ自動化など、現場効率と成果を劇的に高める機能の実装など。

アクシスコンサルティング株式会社

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

日本ビジネスシステムズ株式会社

お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。 データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。 BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。 分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ・AWS、オンプレミスでの Hadoop、Snowflake などを使ったデータパイプラインの実装 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 <プロジェクト事例> ・大手総合商社:BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド:在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー:社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社:各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発

株式会社レオパレス21

当社ビジネスの基幹となるCoreSystemの開発・運用・保守全般をお任せします。 現在アウトソースしている業務を将来的に内製化していくための部署となっており、下記の業務をお任せします。 【具体的な業務内容】 ※上流から下流まで幅広く担当して頂きます。 ・ユーザー部門からのヒアリングや要件定義 ・上記要件定義に沿った設計から開発・リリースまで担当またはベンダーコントロール 【携わるシステムやプロダクト】 すべて基幹システム（CoreSystem）となり、言語はJAVAとなっております。 データベースはすべてSQL Serverとなっております。 【今後のキャリアについて】 スペシャリスト職としての任用や、他企画部署や経営部門への任用の可能性もございます。 【残業について】 1年を平均して20時間/月となっております。 【配属先情報】 5名(メンバー5名での構成)※ご経験に応じて役職を伴う採用の可能性がございます ●変更の範囲:会社の定める業務

ハコベル株式会社

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装 　-各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築 　-複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化 　-既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発 　-複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入 　-不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応 　-技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

株式会社チェンジホールディングス

当社のマーケティング戦略を実行するためのデータレイクの構築を担当いただきます。 代表、マーケティング担当役員、マーケティング担当者と連携しながら、業務遂行いただく予定です。 ●カスタマー･データ･プラットフォーム(CDP)を中心としたデータの収集及び加工、各ツールへ連携するためのデータベース及びテーブルの生成を主としたエンジニア業務 ●グループ会社のDBからCDPへの繋ぎ込みなどの業務 ●CDPを活用した分析業務 ●BIツールを使ったCDPデータの可視化 ●その他、既存のグループ会社のDBを持ち株会社のDBに接続し、安全に運用できる仕組みを一緒に構築して頂きます。 業務にあたっては、パートナー企業への業務委託も発生しますので、要件定義&ある程度の規模のディレクションスキルも必要となります。 ※なおカスタマー･データ･プラットフォーム(CDP)については未導入のため、現在関係者にて選定を開始しているフェーズです。 入社が早い段階で決まった場合、ツール選定にも関わって頂きます。

株式会社CARTA HOLDINGS

機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。 ●具体的に次のようなタスクを担います。 ・入札ログ等を用いた探索的分析 ・入札ログの再設計や外部データの活用 ・CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築 ・数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築 ・オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証 ・大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用 ・学会参加や論文調査による情報収集 ●業務上触れる分野や技術スタック 【分野】 ・機械学習 ・統計学 ・数理最適化 ・制御工学 ・因果推論、計量経済学 【スタック】 ・Python, Kotlin(一部のみ) ・AWS ・dbt, Snowflake ・Prefect ・Terraform ・GitHub ・Slack

株式会社GA technologies

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●開発環境 ・主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform ・詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, ・Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

Sansan株式会社

●サービスについて 当社が保有する膨大なビジネスデータ(名刺、企業情報、接点情報など)と、社内外の多様なデータを統合・活用するための基盤構築および推進を担います。 「sansan」を単なる名刺管理から「ビジネスインフラ」へと進化させるためのデータ基盤整備、または顧客へのデータ活用価値を届ける「sansan bi」の導入・構築支援を行います。 具体的な業務 経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。 1.データ基盤・アーキテクチャー設計(データエンジニア) 全社横断データ基盤または次世代データ統合基盤のアーキテクチャー設計・構築 大規模データパイプライン(ETL/ELT)の開発・運用(Dataform, dbt, Airflowなど) データ品質管理、ガバナンス策定、技術的負債の解消 2.データ活用推進・BI構築(データディレクター/エンジニア) 顧客や社内ユーザーの課題解決に向けたダッシュボード設計・実装(Looker, BigQuery) データモデリング(スタースキーマなど)およびSQLによるデータマート構築 顧客へのBI導入支援、要件定義、活用定着までのプロジェクトマネジメント 3.データマネジメント・組織貢献 各プロダクトチームへのデータ活用支援、ナレッジ共有、教育 新技術(生成AI、最新DWH機能など)の検証・導入推進 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 主な技術スタック ●開発言語 -Python, SQL, Ruby, TypeScript, Rust ●データベース・検索基盤 -BigQuery, Aurora MySQL, Redshift, OpenSearch -Dataform, dbt, Cloud Composer, Airflow -Looker, Tableau ●インフラ -Google Cloud, AWS, Terraform, Docker ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub