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経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 データ活用を支える“基盤から分析まで”を一貫して担うデータエンジニアを募集します。 当社では、企業のDX推進やデータ活用ニーズ拡大に伴い、データ基盤強化を推進しています。 本ポジションでは、データ取得・蓄積・加工・可視化・分析まで、エンドツーエンドでデータ活用を支える業務に携わっていただきます。 ご経験に応じて、要件定義から設計・開発・運用保守まで一気通貫で担当できる環境があり、BI・データ分析など幅広い技術領域に挑戦可能です。 【具体的な業務内容】 業務システムの設計・開発・運用 データ基盤(DWH/データレイク等)の設計・構築 ETL/ELTパイプラインの設計・開発 クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用した基盤構築 BIツール連携・データ可視化基盤の整備 データ品質管理・ガバナンスの整備 データ活用に関する技術選定・アーキテクチャ設計 【開発環境(例)】 ・クラウド:AWS/GCP/Azure ・言語:Python/SQL ・DWH:BigQuery/Snowflake ・DB:MySQL/SQL Server/PostgreSQL ・ETL:Glue/DataSpider ・BI:Tableau/Power BI ・ローコードツール:Kintone/Pleasanter 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

・これまでのデータ分析スキル、専門ノウハウを生かして、製薬業界のお客様の課題やニーズに対し、データ整形、自然言語処理を用いたデータ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ・リアルワールドデータを用いたデータサイエンティストの活動を通じて、将来は、業務業界知見に基づき、ライフサイエンス領域のコンサルタントとしてお客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・アサインメントは、選考を通じて、広く可能性を検討し、配属ポジションを決定させて頂きます。

本ポジションはデータセンターに関する職種のオープンポジションです。 データセンターは今となってはとても広い概念であり、ファシリティからIT機器の物理的なもの、それらが提供するファシリティサービスや基盤サービス、その基盤を用いて提供されるクラウドサービスなど、様々なレイヤをさしてデータセンターと呼称するようになっています。また、企画や設計、構築、運用といった技術面に加え、非技術面として事業計画策定や時勢に合った国内/海外での営業支援活動、グローバル含む市場動向の把握や対応(巨大プレイヤーの台頭やエネルギー・環境問題への対応など)も必要になってきています。 IIJではデータセンターに関する様々な業務を経験することが可能な企業です。 もしこの分野に興味をお持ちの方のご応募をお待ちしております。 ◆対象となる主なポジション データセンターファシリティ技術 データセンターサービス企画 システム開発 データセンターエンジニア(松江DCP) データセンターエンジニア(白井DCC) 事業開発(DX edgeソリューション) エンジニア(DX edgeソリューション企画・開発) エンジニア(DX edgeプレセールスデリバリーエンジニア) ※これらの職種で幅広く検討させていただきます。 ※上記のポジションへ直接応募いただいても問題ございません。 ※ご経験、お持ちのスキルによっては上記以外のポジションを提案させていただくことがあります。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

●職務概要 15,000社以上に導入され市場訴求力のあるIIJサービスを活用したシステムインテグレーション・ソリューションにおける企画・開発・導入におけるマネージメントと推進を担当いただきます。 ●特徴 市場リサーチやアーキテクチャデザイン、ビジネスモデル検討やフィージビリティスタディなどを通じた企画フェーズから、社内外のステークホルダと協調し、業界トップクラスのお客様へのプリセールスを行う提案フェーズ、実際のソリューション導入におけるQCD管理などを行う実行フェーズまで広くご活躍頂けるフィールドになっております。 大きい裁量の中で、新しい領域や技術など様々なことにチャレンジする事を推奨しています。 ●ステップアップ 様々なソリューション開発、導入案件への対応を通し、より裁量を広げた大規模案件のITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、データエンジニア等へのステップアップが可能です。 ●具体的な業務 ・ソリューション企画 ・製品選定、調査 ・ベンダー選定、調査 ・システムアーキテクチャの検討 ・顧客への業務改善提案、プリセールス支援 ・ソリューション開発におけるディレクション ・プロジェクト管理(QCD、ベンダー) ・開発(要件定義～総合テスト)、運用、移行 ●注力分野 ・モダナイゼーション ・データドリブン ・認証/認可の統合管理 ・生成AIを活用した顧客データ活用 ・Microsoft Powerシリーズによる業務効率化 ・その他新規領域への挑戦 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

当社は「農業×AI」「IoT×社会課題解決」をテーマに、自社製品 e-minori を中心とした次世代のソリューション開発を進めています。 AI-Lab では、防犯カメラや作業支援システムなど、社会の安全・効率化につながるプロダクトをゼロからつくり上げており、研究開発と実装の両輪を回せる環境 です。 当社の自社製品開発部隊である "AI-Lab" のエンジニアとして、下記業務に携わっていただきます。 ■e-minori 設計開発エンジニア　https://www.e-minori.info/ AI分野 ●業務内容 ・AIモデルの自己設計と評価 ・AI環境制御を"e-minori"に組み込むためのシステム設計開発 ・AI環境制御が正常に動作しているかを検証・改良(機構設計含む) ・AIや画像処理技術による防犯カメラや動作チェックの仕組み アプリ分野 ●業務内容 ・smart e-sagyo の原理試作、量産試作 ・スマートフォンアプリ開発 ・e-minoriおよび新製品のメンテナンス 機電分野 ●電気電子系 ・回路設計 〜パターン設計 〜基板作成 ・組み込みプログラミングの知見 ●機械系 ・内外装に構造設計、仕様を決定 ・屋外設置物、耐候性構造物の知見 お客様が要望のある機能を実現するにあたり、新製品開発のため、機械・電気・情報全般の開発にも携わっていただきます。 チームへの合流後、大まかな業務の分野分けは行います。 基本的には担当分野はあるものの、その他の分野もできるフルスタックエンジニアを目指して頂きます。

スキル・ご経験に応じてご相談のうえ決定致します。 現在掲載しているポジションに当てはまらない場合、こちらにご登録ください。 ※例:エンジニア、PdM等、プロダクト開発に関わるポジションを想定しています。

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

求人ボックスでは現在PHP/Symfonyの環境で広告配信システムを構築しており、1000万件以上の大規模な広告データを扱っています。 広告事業の成長・急拡大に伴って、その成長を支える次世代の広告基盤システムが必要となっている背景があります。 次世代広告配信システムでは既存の仕組みに囚われない技術スタックも含めた、大規模広告配信システムのアーキテクチャ設計・開発をおこなっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・次世代広告配信システムの設計・開発 ・求職者と求人票のマッチング精度向上のための検索・レコメンドシステム構築 ・入札処理と配信ロジックを中心としたバックエンド開発 ・リアルタイム性を重視した大規模データの管理・更新反映システムの設計・開発 ・オンプレ・クラウドの両領域で最適化された大規模トラフィックに対応する長期運用可能なシステム基盤の構築 ・プロジェクトマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・少数精鋭チームでのテクニカルリーダーシップ ・チームメンバーに対する広告配信技術のイネイブリング・育成 【業務の進め方】 ・リスティング広告領域のプロダクトオーナーチームと少数精鋭のエンジニアチームの中でプロダクト開発していただきます。 要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。 ・半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発2部/アーキテクトチームのミッション】 私たちの部署は、プロダクト開発組織が本質的な価値創造に集中できるよう、高難度の技術的課題の解決と開発生産性の向上に取り組むことがミッションです。 急成長する事業を支える技術基盤の構築と、開発者が効率的に働ける環境の整備を通じて、組織全体の開発生産性向上に貢献します。 アーキテクトチームは、求人ボックスのリスティング広告・課金計測システムの中核メンバーが集まって、年間売上数百億円を支える高可用性システムの設計・運用、1000万件以上の大規模な広告求人データの管理・活用といった技術的挑戦に取り組んでいます。 技術力でプロダクトの成長とビジネス戦略の実現を支援し、エンジニアとしての専門性を最大限発揮できる環境です。 入社後のイメージ 入社後はまず、小規模な開発タスクやペアワーク、関連会議への参加を通じて、当社の開発プロセスに慣れていただきながら、チームの一員としての関係構築を進めていただきます。現行のリスティング広告システムについては、概要や課題を共有しますが、細部に深入りすることが目的ではありません。これまで培ってきた広告配信領域での知見を活かし、機能要件・非機能要件の両面から次世代の広告配信システムに求められる設計を構想いただくことを重視しています。 過去に、広告配信システムの設計・改善、入札ロジックや配信戦略の実装、または大規模データ処理基盤の構築・運用などに携わった経験がある方は、特にその知見を活かして、構想段階から技術的な主導権を取っていただけることを期待しています。 そうして描いた要件定義や設計構想をもとに、現行システムとのギャップや技術的課題を整理し、改善方針をチケット化しながら、段階的に開発への関与を深めていくイメージです。特に、入札処理・配信ロジック、レコメンド精度向上、リアルタイム性のある大規模データ管理といった領域において、実装にも関わっていただきます。 開発環境 端末はMacbookPro、IDEはCursor, PHPStormを利用します。 現行システムはLAMP環境で開発されていますが、次世代広告配信システムでは必要に応じて新しい技術スタックを検討しています。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～ 私たちは、RAG/AIエージェント/DWH/MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、 DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。 そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、 データ取得・加工・検索設計 RAG / AIエージェントの実装 精度改善・運用サイクル構築 まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC〜本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成

SAP ERPを強みとする当社では、財務/管理会計、製造・販売・在庫、人事などの 基幹システムデータを対象とした分析基盤の開発および保守を担当していただきます。 幅広い産業のお客様に対し、データ活用に関する提案から実装まで、一貫したサービスを提供していただきます。 また、データマネジメントやデータ活用の提案をはじめ、分析(BI)ツールやデータ基盤の選定、 データモデリング、アーキテクチャ/フロー設計、実装までを含む、包括的なサービスを提供していただきます。 当社では、コンセプトレベルの検討から実装まで、数多くのお客様に対する支援を通じて経験を積むことができます。 その中で、お客様にとって真に価値のある、市場価値の高い技術力を有する データマネジメントコンサルタントとしての成長を目指すことが可能です。 【マネージャー】 BI/DWHの導入・保守を担うチームのマネジメント全般を担当していただきます。 具体的には、メンバーの勤怠管理、アサイン計画の策定、育成、およびモチベーション管理などの管理業務を担っていただきます。 また、チームのケイパビリティ拡大に向けて、新しいツールやサービスに関する情報収集を行い、 今後需要が見込まれる領域を見極めたうえで、先手を打った取り組みを推進していただきます。 AI活用の広がりに伴いデータ分析基盤の重要性が高まる中で、 AIに活用可能なデータ分析基盤の提案および導入も、今後中心的な役割として担っていただきます。 あわせて、専門性を発揮しながらお客様との信頼関係を構築し、課題解決や業務改革を推進していただくとともに、 リーダーおよびメンバーの育成を通じて、組織全体の成長に寄与していただきます。 【リーダー】 BI/DWH導入プロジェクト、バージョンアップ、保守業務を中心に、2～5名程度のチームをリードしていただきます。 SAPをはじめとする複数のBI/DWHツールを対象とするため、異なるツールへの対応力を活かしながらプロジェクトを推進していただきます。 お客様との折衝、品質管理、スケジュール管理など、プロジェクト運営の中心的な役割を担い、 主体的にリードしていただくポジションです。 システム導入から保守・運用までを一貫して提供しているため、 構想策定、要件定義、設計、開発、稼働後の保守まで、プロジェクトライフサイクル全体を経験することができます。 その中で、実現性の高い提案をお客様に行い、業務改革をチームとして推進していただきます。 また、マネジメントに必要な知識やスキルについては、社内の教育プログラムを通じて体系的に習得できる環境が整っています。 【メンバー】 BI/DWH導入プロジェクト、バージョンアップ、保守業務を中心に、主担当としてプロジェクトの推進に携わっていただきます。 SAPをはじめとする複数のBI/DWHツールを対象とするため、異なるツールへの対応を通じて、技術力を高めていただけます。 お客様とのコミュニケーションにも積極的に関わり、現場に寄り添った価値提供を担っていただきます。 当社では、システム導入から保守・運用までを一貫して提供しているため、 構想策定、要件定義、設計、開発、稼働後の保守まで、プロジェクトライフサイクル全体を経験することができます。 その中で、実現性の高い、地に足の着いた提案をお客様に行うスキルを身につけていただきます。 また、コンサルタントとして必要な知識については、アビームコンサルティングと同様の教育体系を用いた研修を通じて、 入社後に体系的に習得できる環境が整っています。 要件を正しく理解したうえで自律的に設計や開発を行っていただくほか、上位者のサポートのもと、 上流工程の推進にも携わっていただきます。 ●案件例 ①食品メーカーA社の予算管理システム構築プロジェクト ②メーカーB社のグローバル経営管理基盤の構築プロジェクト ●配属予定部署 ・経営基盤グループ(BIG) ・会計ソリューショングループ(FSG) キャリア入社の社員も多く、様々なバックグラウンドを持つ社員が活躍しています。 お客様のニーズを起点としてプロジェクトが立ち上がるため、部署を跨いだチームで実施する場合も多くあります。 ●研修について アビームシステムズは「 人が中心のビジネスモデル 」。 アビームコンサルティング主催の研修をはじめ数多くの研修が用意されており、皆さんのキャリア形成をバックアップします。 ・ITスキル(SAP基礎研修、ABAP言語、schooのオンライントレーニング、ABeam Method 他) ・コンサルティングスキル(ロジカルシンキング、ドキュメンテーション他) ・プロジェクトマネジメント(基礎、応用、実践) ・入社後の業務研修 約1～2ヵ月間の研修では、各モジュールの説明動画コンテンツでのインプット・デモ環境でのアウトプットを経てキャッチアップいただきます。 研修後、顧客を1～2社引き継いでいく流れとなっております。 必要に応じて部門予算で研修や勉強会を受けていただくことができます。 また、入社時に育成担当がつきサポートいたします。

Cloud Solution部　Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) 想定されるプロジェクト ●プロジェクト事例 ・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開

【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

【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 プロジェクト拡大に伴い、 設計〜実装を自走できる主担当(サブリーダー) を増員 ●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 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​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)以下の業務の主担当 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・サブPMとして進捗・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・問題切り分け〜改善提案 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:要件整理/設計補助→実装 PM:レビュー/顧客折衝 → 次アクション定義

【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】 ・大規模データ基盤構築/運用において、実装力を持つ若手エンジニアを増員 ・将来のリーダー候補となる人材を育成 【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 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​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)上長指示のもと、以下のような業務を遂行 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・進捗管理・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・テスト/障害一次対応 ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:実装 PM:テスト → 調査 → BI連携/資料更新

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 ●職務内容 デジタルパートナー事業部の”BIエンジニア”として、クライアントのビジネス課題解決を支援するBIエンジニアとして、BIツールを利用したレポーティング・ダッシュボード開発、運用支援を一貫して担当いただきます。 単なるツール構築に留まらず、クライアントの意思決定をデータで後押しするため、要件定義や提案などの上流工程から参画し、価値創出に貢献していただきます。 案件によってはデータ基盤の設計・構築やBIツール自体の導入計画立案などから担当いただく場合もございます。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり ●仕事内容の例 以下の業務を、クライアント支援のプロジェクトにてご担当いただきます。 ・クライアントの経営課題や業務課題のヒアリング、BI活用に向けた要件定義 ・各種データソースからのデータ収集・統合、ETLプロセスの設計および実装 ・DWH、データマートの設計・構築・運用 ・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用 ・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告 ・BIツール利用に向けたユーザー教育や運用定着支援 ●主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

デジタルパートナー事業部の”データエンジニア(リードエンジニア)”として、分析基盤の構築・運用やデータ活用プロジェクトの技術的リードを担っていただきます。 顧客の業種や課題に応じた最適なデータ基盤設計、データパイプラインの構築、データマートの整備など、幅広い領域での技術支援をお任せします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 以下のような業務を想定しています ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善 ・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用 ・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発 ・BIツール導入・データ可視化支援 ・チームの技術リード、コードレビュー、プロジェクト推進 ・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援 主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数