データエンジニア(機械学習)の求人・転職情報

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

株式会社CARTA HOLDINGS

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する ・プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド ・Python, Go ●フロントエンド ・TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ ・Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール ・Terraform, CDK ●コード管理 ・GitHub ●コラボレーション ・Google Meet, Slack

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

株式会社メドレー

●事業横断データ基盤の設計・運用 ・複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築 ・事業横断で活用できるデータ基盤の構築 ・各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用 ●データパイプラインの構築・最適化 ・各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用 ・クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行 ・dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・ 監視 ●分析基盤・セマンティックレイヤーの整備 ・ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築 ・具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します ●データガバナンス・セキュリティ強化 ・医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します ・具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します ・全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します ・データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します ●データ基盤の戦略企画・最新技術対応 ・データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行 ・ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築 ・社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード ・データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。 ●主な技術スタック ・DWH: BigQuery ・ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt ・BI: Looker Studio ・DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●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

株式会社分析屋

「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

株式会社ナウキャスト

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

株式会社カカクコム

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」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【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】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・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(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

ミガロホールディングス株式会社

CxO管轄のDXチームの一員として、グループ全体の生産性向上を目的に、業務効率化・品質向上につながるDX施策およびAI活用施策に携わっていただきます。 入社後は、生成AI、データ活用、各種SaaS、API連携などを用いた業務支援ツールや業務アプリケーションの実装・改善を中心にご担当いただきます。将来的には、経験や適性に応じて、企画、要件定義、導入推進、運用改善などの上流工程にも携わっていただくことを期待しています。 ●主な業務内容 ・生成AIを活用した業務支援ツール、分析機能、業務アプリケーションの設計・開発 ・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装 ・データの収集・加工・分析・可視化およびダッシュボードの構築 ・AI出力の評価・改善および業務適用に向けたチューニング ・導入後の保守・運用改善・活用促進 将来的には以下の業務にも携わっていただくことを想定しています。 ・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計 ・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案 ・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援

株式会社ビットエー

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

株式会社リンクアンドモチベーション

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

有限責任 あずさ監査法人

あずさ監査法人におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当していただきます。 あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance 統轄事業部(DIA)は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進しています。 <参考> AX for Trustを実現する　あずさ監査法人の監査DX https://kpmg.com/jp/ja/home/services/audit/digital-audit.html <具体的な業務内容> ●生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定 ●LLMを用いたPoC(Proof of Concept)の企画・設計・開発 ●技術調査(最新LLM、関連ツール・フレームワーク等)および有効性・実現性の評価 ※業務内容の変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

有限責任 あずさ監査法人

あずさ監査法人における分析ツール・業務支援ツールの開発運用を担当していただきます。 あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance 統轄事業部(DIA)は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進しています。 <参考> ●AX for Trustを実現する　あずさ監査法人の監査DX https://kpmg.com/jp/ja/home/services/audit/digital-audit.html <具体的な業務内容> ●分析ツールの内製開発・運用 (https://kpmg.com/jp/ja/services/audit/digital-audit/addressriskoffraud.html) 　・子会社リスクスコアリング 　・ 証憑改ざん検知 　・不正リスク検知モデル　など ●業務支援ツールの内製開発・運用 　・社内AIツール 　・プロジェクト管理ツール　など ※業務内容の変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

株式会社サイバーエージェント

検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。 ●クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ●より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ●質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ●多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。 チーム体制/文化 ・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

株式会社サイバーエージェント

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。

アジアクエスト株式会社

業務内容 弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 具体的な仕事内容 ●顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ●データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ●BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ●データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 使用技術(例) ●クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ●データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ●データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ●データ処理基盤: Python, SQL, Java ●ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ●BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ●その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。