データエンジニア(Oracle)の求人・転職情報

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。 ●利用するツール 「COMPANY」、AWS、Java、PostgreSQL(PL/pgSQL)、Oracle (PL/SQL) などを利用します。 ●キャリアパスの多様性 将来的には、大手企業向け統合人事システム「COMPANY」のインターフェース領域のプロダクト開発、プロジェクトマネジメント、カスタマーサクセスコンサルタントなど、経験を活かしたキャリアチェンジの機会も豊富です。 ●お客様との成功体験の共有 データ連携を通じて人事システム全体を俯瞰し、実行から成果創出までを担当することで、お客様と成功を分かち合う喜びを実感できます。 【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。

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。「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。

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データベースエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、エンドユーザー直取引率90%以上の大手SIerにてDBエンジニア業務 ・業務内容:DBの設計や移行、監視、バックアップ、データ回復などのDB管理者としての業務 ・環境: 　DB:Oracle(3～4割)、MySQL、Db2 　OS:Unix系 　言語:Ruby、Python、Java 　FW:Node.js 　インフラ:Azure 2、日本最大級のECサイト運営企業にてデータ基盤の設計・開発業務 ・業務内容:データ基盤の設計および開発、データ加工処理の設計および開発、データ基盤のバッチ開発 　※数千万レコード単位のデータを処理する経験ができます ・環境: 　DB:Oracle/SQLserver 　OS:Linux 3、化粧品会社にて通販事業の顧客管理システムにおけるDBの運用・保守・改修 ・業務内容:既存DBとセールスフォースマーケティングクラウドの既存仕様の調査・運用・保守・改修、既存のデータ構造から新たにDBを設計・構築 ・環境: 　DB:PostgreSQL、BigQuery 　インフラ:AWS 、 GCP 　BI:Tableau 、 KI(キーエンスデータアナリティクス) 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・データベース︓SQLServer、PostgreSQL、MySQL、Oracle ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・工程:設計、開発、管理、運用、保守 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

●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

【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

【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

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

先進エンジニアリング技術部では、高度な専門知識とスキルを持つアーキテクトの育成を促進しつつ、重要案件支援やグローバル展開を推進しています。 当推進部で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。 面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。 以下をご確認いただき、ご興味あれば各ポスト詳細をご覧ください。 ●【技術革新】フルスタックエンジニア/パフォーマンスアーキテクト<399> 当組織は、先進技術を活用し変革を狙うお客様とともに、日々進化するテクノロジに挑戦し続けており、日本および世界のITシステムの「性能」の課題を解決する専門集団です。 職務として、社内の様々なテクノロジを活用したプロジェクトにおいて、自身が得意とする技術領域(※)においてその知見を発揮し、要件定義・設計・試験・チューニングを通して、パフォーマンス(性能)を中心とした問題/課題解決やアーキテクチャ設計等の技術支援を行います。 (※) 技術領域例: クラウドアーキテクチャ設計、アプリケーション処理方式設計、データベースやアプリケーションのチューニング、パフォーマンス・テスティング 等 ●【技術革新】DBコンサルタント/DBスペシャリスト<660> 顧客システムにおけるデータベースの最適化がミッションです。 顧客のデジタルトランスフォーメーション実現に向けて、SoR領域をはじめとするレガシーなシステムが足枷となっているケースが多いため、レガシーシステムに対するアジリティ向上、コスト削減が大きなニーズとしてあります。 顧客ニーズの実現に向けて、世の中にある最適なデータベース製品を選定し、移行に向けた実現性のある計画を立案し、実行することが我々のミッションです。 ●【技術革新】グローバルITアーキテクト<1423> NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 ●主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理(データクレンジング、ETL処理など) ・データ基盤構築・管理(データベース設計、データパイプラインの開発など) ・データ分析設計、実行(ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など) ・KPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ・分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。 ●主な業務内容 ・顧客のデータ活用課題の抽出・整理 ・課題解決のための方針策定と提案活動 ・要件定義、KPI設定 ・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案 ・プロジェクトマネジメント(スケジュール管理、進捗管理、品質管理など) ・顧客との契約内容の調整、SLA管理 ・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につけることができます。 ●鉄道会社のインバウンド対策 ・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理 ・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング ●教育業界向け学習アプリの利用者増加施策 ・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定 ・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発支援 ・BIツール(Tableau、Power BI など)を用いた分析環境構築 ・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善 ・ログデータの加工・集計・分析(Python、SQL などを活用) ・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案 ●データマネジメント業務 ・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理 ・データガバナンスの設計・運用支援 このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。 ・データ分析技術 (Python, SQL, BIツール, 統計解析 など) ・ビジネス課題解決力 (データに基づいた施策立案・提案力) ・データ基盤構築・マネジメント (データ設計、品質管理) ＜上記以外の主要取引＞ SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境: AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール: BIツール(Tableau、Power BI等)、SAS、SPSS ・ データベース: Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他: Google Analytics、SQL、Python、R 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※

業務内容 データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するためのアカウント営業の体制強化に伴う増員です。 ●要約 DX推進を検討している企業に対して、DX取り組みの中心を担うデータ活用プラットフォーム、データ分析に関するソリューションを提案いただきます。競合他社に類を見ないマルチベンダーの特性を活かしながら、幅広い提案を通じて、長期的にクライアントのデータ活用・DX推進を担っていただきます。 ●詳細 ・主に大手企業様に対する顧客課題の抽出と解決策の提案を行うアカウント営業となります。 まずは現場に慣れていただくために現場業務をお願いしつつも、適切なタイミングでプレイングマネージャーもしくはマネージャー専属業務に移行いただく予定です。 ・提案内容としては、DXを実現するためのデータプラットフォーム(分析基盤)導入・構築に関するソリューションが中心で、データ連携・データベース・データ分析/可視化やAIなどデータ活用に関する領域について、提案活動を実施いただきます。 ・提案活動の進め方の特徴として、クライアントはもちろんですが、パートナー各社、自社のプリセールス、インサイドセールス、エンジニアと 関係者が多い中で、スピーディに連携、調整をしながら案件をリードしていく役割が求められます。 ・DXの取り組みは顧客も手探りなケースが多く、営業においては性急にソリューション提案をするのではなく、顧客の声を傾聴して真の課題を引き出す力が求められます。 ●組織体系 営業管掌役員のもとに営業系の部門として4部門が並列しており、各部門内では少人数の集団であるチームを構成しています。

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ●テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ●コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ●食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ●小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 *【使用ツール・開発環境】* ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

組織説明 ・配属グループは、MGRの元、エンジニアが14名ほど在籍しています。 ・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。 全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。 ●データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定 ●現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施 ●データマネジメント方針策定(ガバナンス、メタデータ管理、品質管理)およびデータ活用プロセスの整備 ●構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進(要件定義～運用まで) ●パイプライン開発、ETL/ELT設計 開発環境 【言語】Pythonなど 【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど 【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Backlog 【インフラ】AWS、GCP、Azure 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 働き方 ●フレックスタイム制度を導入。 子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ●リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です(必要に応じて出社の必要あり)。 遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です(要相談)。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。 ●PC選択(Mac・Windows)が可能。 ●研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。 社員インタビュー データマネジメントの重要性を探る―データ総研×パーソルキャリア特別座談会 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/250219_01

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

エンゲージメントチームから入手したデータの処理（クレンジング） データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業 データプロセスチームに関連する事務作業 Digital Innovation & Assurance統轄事業部の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援（主にデータ処理の領域） データ処理アシスタント（契約職員）の指導・とりまとめ

●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

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

部署・チーム名 Technology Solutions – Customer Engagement IQVIAのTechnology Solutions部門では、ヘルスケア業界向けに最先端技術とパートナーシップを活用し、DXを戦略的に推進するパートナーです。 Customer Engagement部署では、企業の成長を支援するコマーシャル領域のソリューションを提供しています。Customer Engagementチームは以下の領域を中心に活動しています ●事業成長に直結するソリューション設計 日本独自開発のCRMソリューションを核とした統合型ソリューション(BI、AI、データ)の設計・開発・導入 クライアントの営業・マーケティング戦略を変革 ●最先端技術 x ビジネス戦略 AI/生成AIなどの最新技術を活用したソリューションの導入 AI/生成AI、データアナリティクスを活用し、顧客課題を解決する新しい価値創出 ●グローバル連携と日本市場特化の両立 グローバルのベストプラクティスを取り込みつつ、日本独自のニーズに応えるソリューションを開発 ●多様な専門家との協働 コンサルタント、エンジニア、データサイエンティストなどと連携し、戦略から実装まで一気通貫して支援 ヘルスケア業界のDXを率引する当社のCRM AI・BI・Dataを統合した次世代ソリューションの製品戦略をリードいただきます。単なる製品管理ではなく、市場分析から戦略策定、事業成長に直結する意思決定まで担うポジションです。 ●製品戦略 市場調査・顧客ヒアリングを通じた業務課題の収集 データ分析と市場動向を踏まえたCRM製品の競争力強化と新機能検討 ●製品ライフサイクル管理 製品企画から開発、導入、運用までの全プロセスの管理 開発チームとの連携による設計・開発推進 スケジュール管理と品質保証 ●提案・デリバリー支援 セールス/マーケティングチームとの協働による提案活動支援 製品機能・開発ロードマップの説明 導入後のサポート体制構築と運用状況の把握 ●テクノロジーとイノベーション AI、BIツール、データアナリティクスを活用した新CRMソリューションの構想策定 役割への期待 1か月目～3か月目:IQVIA各種製品、Tech製品の機能、Tech製品の開発ライフサイクル等のキャッチアップと提案支援 3か月目～6か月目:製品戦略、製品ロードマップの検討および製品ライフサイクルの管理 6ヶ月～1年目:チーム内、チーム外、社外とのコラボレーション強化 過去のプロジェクト事例 グローバル/ローカルCRM製品の導入事例多数 AI/生成AI製品の導入事例多数