データエンジニア(HTML)の求人・転職情報

●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

世界トップクラスの半導体製造・検査製品から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 本ポジションでは、開発業務にも関わりながら、チームマネジメントおよびプロジェクト推進を担っていただきます。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューション開発(設計・開発・評価) ・プロジェクトの進捗管理、課題管理、関係部門との調整 ・チームメンバーの育成、レビュー、業務支援 ・顧客課題の理解とソリューションへの落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※役割・責任範囲はご経験に応じて段階的にお任せします。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、開発に携わりながらチームをマネジメントし、プロジェクトを推進していただく課長候補ポジションです。 技術と事業の両面から意思決定に関わり、組織やプロジェクトに影響を与えていくことが期待されます。 開発方針や進め方についても主体的に意思決定いただけます。 入社後は、業務状況やご志向を踏まえ、役割や期待値を丁寧にすり合わせながら進めていきます。 チーム規模やプロジェクト範囲についても、ご経験に応じて無理のない範囲から段階的に広げていきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

世界トップクラスの半導体製造・検査装置から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 当社の半導体製造・検査装置から得られるデータを活用し、これまでのご経験を活かしながら、チームの一員として設計・開発を担っていただくポジションです。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューションシステムの設計・開発・評価 ・データ管理・解析システム(DB、アプリケーション)の開発 ・チーム内での設計・実装・レビューへの参画 ・顧客課題に対するソリューションの理解および機能への落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※将来的には、プロジェクト内でのリードや後輩育成にも関わっていただくことを期待しています。 ※役割はご経験や志向に応じて段階的に広げていただきます。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、担当者として開発を担いながら、将来的に主任・リーダーとしてチームを支える役割を担っていただくことを期待する人材の採用です。 リーダー経験がない方でも、開発業務を通じて段階的に役割を広げていけるポジションです。小規模なタスクやチーム単位でのリード役を担いながら、経験を積んでいただきます。 技術力を活かしながらチームに影響を与えていくポジションであり、必ずしも早期にマネジメントを担う必要はありません。 入社後は、業務を通じて役割をすり合わせながらキャリアを形成していきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

●Summary マルチプロダクト戦略のもと、当社では会計・人事労務をはじめとする業務データが数万以上のテーブルに蓄積されています。 しかし、社内の活用しやすいデータモデル、コンテキスト等の整備、データ配信システムは発展途上にあります。 特に社内での新しいビジネスモデルとなる事業や、新規プロダクト・新規事業の場合は、ステークホルダーと要件を作りながら、データ収集から活用まで一気通貫でデザイン・実装できる役割が必要です。 また、個別の新規事業における0→1の取り組みを実現しつつ、そこから得られた知見を全社の資産として還元していくことも、筋肉質なデータ組織のために重要となります。 本ポジションでは個別領域のデータ活用に深く入り込み、課題解決に向き合いつつ全社アセットへの還元までを担う方を募集します。 ●課題 freeeには幅・量ともに豊富な業務データが蓄積されています。 一方で、新規の取り組みにおいては、データを用いた分析から活動へどう接続させていくか。分析のインプットとなるとなるデータ自体の収集や、メトリクスの設計など、データ収集から活用まで全体を設計しつつ、パイプライン・ダッシュボードの開発を行うことになります。また、このような取り組みによって得られた知見を構造化し、本流である業務データの活用へどう接続するか、プロセス改善に活かし、資産としての蓄積も同時に行う必要があります。 ●今後取り組みたいこと 個別のデータ活用企画を成功に導き、顧客への価値提供、ビジネス的な価値の実現を取り仕切りきると同時、その過程で得られた知見や成果物が雲散霧消することなく、積み上げ式での再利用可能な資産としての蓄積も同時に行いたいことです。個々のドメインにおける施策実現というレーンと中央的なデータ資産の蓄積の両輪を回し続け、単発的な施策実行に終始することなく、筋肉質なデータ活用ができる組織を目指しています。本ポジションでは、ステークホルダーやデータアナリストと協働しながら、個別のデータ分析・活用施策を実現するとともに、全社データモデルやセマンティックレイヤー、コンテキストレイヤーやデータ活用のプロセスへの知見の還元をお任せしたいと考えています。 ●業務内容詳細(ミッション) ・担当領域におけるデータ活用の企画・推進 freeeプロダクトやBPaaS領域のオペレーションに深く入り込み、PM・サクセス・データアナリスト等のステークホルダーと協働しながら、プロダクトKPIやオペレーション計測・改善上の課題、データ活用機会を発見・定義する。実データを用いて実現可能性を検証し、必要なデータソース、メトリクス、データ提供方法を設計したうえで、取り組みの優先順位やロードマップを具体化する。データアナリストと協働しながら、データパイプライン、データモデル、セマンティックレイヤー、ダッシュボード等を設計・開発し、分析・意思決定やプロダクト・業務上のアクションにつながるところまで推進する。リリース後の安定運用や利用状況を踏まえた改善、利用者がセルフサービスでデータを活用するための環境整備・イネーブルメントまで継続して担う。 ・データパイプライン・データ提供機能の設計・開発・運用 dbt等を用いて、担当領域に必要なデータの収集・統合・変換・提供に関わる仕組みを設計・開発・運用する。 Google Cloud上の既存のIaCコードやモジュールを理解し、担当領域に必要なインフラ変更を安全に設計・実装・運用する。 テスト、データ品質管理、モニタリング、ドキュメンテーション等を整備し、利便性の高いデータを安定的・継続的に提供できる状態をつくる。Reverse ETLやAPI等を通じたWebアプリケーションへのデータサービングについても、チームのエンジニアと協働して設計・実装する。 ・全社で再利用可能なデータアセットへの還元 個別領域で生まれたデータモデル、加工ロジック、インタフェース、ドメイン知識を構造化・汎用化し、全社で再利用可能なデータアセットへ還元する。全社データモデル、セマンティックレイヤー、コンテキストレイヤー、データカタログ、ドキュメント等の整備を、データ基盤・データマネジメント等の関係チームと協働して進める。個別の取り組みで得た成果や学びを継続的に蓄積・再利用できるよう、データ活用のプロセスやアーキテクチャの改善を提言し、定着まで推進する。 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合がありま

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・専門性に応じて最適な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、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」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などの先端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および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/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・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 ・社内外での発信(講演・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、分析基盤の高度化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およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【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、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・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 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・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での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・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】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づくデータ要件定義 ・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等) ・データ品質管理(テスト・監視) ・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備 ・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計 ・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

～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。

データ分析の要件とクライアントのデータ内容を把握し、入手データのチェックや加工処理のための要件整理および実際の加工処理をしていただきます。また、作業効率向上のため、反復的に行う処理については、標準化・システム化していただきます。 各企業の財務諸表監査におけるデータ処理エキスパートとして、データ処理専任者で構成されるデータプロセスチームの中核として、データ処理のみならず、データ処理基盤の構築・展開に関する以下のような内容を実施して頂きます。 (1)データ分析の標準化、システム構築・開発及びその展開サポートを行う。 (2)監査チーム、データ分析チームと協業しデータ抽出・加工要件を整理し、実行する。 (3)データ処理アシスタントを含めたデータプロセスチームのサポート、リードを行う。 業務内容の変更の範囲：全ての業務への配置転換あり