データエンジニア(Terraform)の求人・転職情報

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ●WINTICKETにおけるAI-Readyなデータ分析基盤の構築 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/59626/ ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 市場でのシステム利用状況や弱点を早く正確に把握することが、競争力を高める鍵です。そのため、市場走行車両データやテストデータ、市場の声など多様なデータを収集・分析し、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発/ユーザーインザループ開発を推進します。 当部門は、この開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を担い、以下の業務を行います。 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画～実装～実現 尚、他部門や外部パートナーとの連携、海外拠点との共同研究・デモンストレーションなど、グローバルなやり取りも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】　 ●言語: Python, SQL等 ●データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ●AWS: Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ●CI/CD: GitHub, Docker, CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 　世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 　収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 　また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) 　データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: 　データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 ### 具体的なプロジェクト例 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。 あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 ●具体的なプロジェクト例 ・AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ・データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ・運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ・最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。 ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

配属部署 ●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●配属予定部署の特色・PR Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、近年はDX市場に向けて、データ分析基盤の構築と活用支援に注力しています。 クラウドDWH、ETLパイプライン、BIツール等を活用し、膨大なデータを価値あるインサイトへと変換する取り組みは、企業のDX推進やデータドリブン経営を支える重要な領域です。 データ分析市場は急速に拡大しており、当社においても案件数は大幅に増加しています。そこで、共に最前線で挑戦し続ける仲間を募集しています。 ●仕事内容 データ分析の領域では、企業が保有する多様なデータを整理・統合し、経営や業務の意思決定に生かすための仕組みづくりを行っています。 当社では、データ活用の上流から下流までを一貫して支援できる体制を整えており、お客様の課題や目的に応じて、最適な分析基盤の設計からデータの可視化、さらには活用定着に至るまでを幅広く担当します。 業務はデータを資産とした活用戦略とデータを守るガバナンス戦略を策定するコンサルティング領域、プロジェクト全体を推進するマネジメント領域、高度な統計・機械学習を活用する分析領域、そして基盤構築やデータ処理を担うエンジニアリング領域に分かれます。 【データマネジメントコンサルタント】 ・データ活用戦略・企画策定 ・各システムに点在するデータの構造・品質調査 ・データ統合・マスタ整備・標準化方針の策定 ・データガバナンス・メタデータ管理の設計支援 ・データレイク/DWH導入に向けた要件定義 ・全社データ活用方針・ロードマップの策定支援 【データ分析プロジェクトマネージャー】 ・分析テーマ、KPI、ロードマップの設計 ・スケジュール・コスト・品質・リスクの管理 ・ステークホルダーの調整と合意形成 ・提案資料・分析報告資料の作成およびプレゼンテーション 【データサイエンティスト】 ・ビジネス課題に基づく分析設計と仮説立案 ・データ収集・クレンジング・特徴量エンジニアリング ・統計分析、機械学習モデルの開発・評価 ・BIレポートや分析結果の可視化・提案 ・分析結果をもとにした改善提案・効果測定 【データエンジニア】 ・ETL/ELTパイプラインの設計・開発 ・クラウドDWHの構築・運用・チューニング ・データモデリング・データマート設計・最適化 ・Power BI/Tableau/Lookerなどを用いたBIレポート・ダッシュボード開発 ・データ品質のモニタリング・自動化・監視ジョブの構築 過去の案件例 ・弊社商品「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 入社後の流れ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL/PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

●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

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

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

●職務内容・担当業務 ビジネスアーキテクトやフルスタックエンジニアと連携し、AIエージェントが企業の文脈を理解して自律的に動くための「AI-Readyなデータ基盤」の設計・構築を担っていただきます。 ・社内外に散在するデータを統合し、分析・AI活用に耐えるデータパイプライン/データ基盤を設計・実装 ・ナレッジグラフ/オントロジー(RDF・OWL等のセマンティック技術)を用いて、データに「意味」と「つながり」を与える基盤を構築 ・データ品質・データガバナンスの仕組みづくりと、AIエージェントがデータを安全に参照できる仕組み(MCP等)の整備 ・主要顧客とのPoCを通じて、再利用可能なIP(オントロジーテンプレートやパイプライン)として磨き込み、産業全体へ展開 ●開発環境 データ基盤:BigQuery、Microsoft Fabric(OneLake/Delta Parquet)、各種クラウドDWH ナレッジグラフ/セマンティック:Stardog(RDF・RDFS・OWL/W3C標準準拠)、Neo4j、SPARQL AI/LLM連携:Python、各種LLM API、ナレッジグラフ/RAG、MCP・A2A等のエージェント連携プロトコル プラットフォーム/インフラ:GCP、Azure、AWS、Kubernetes、Terraform(IaC)、GitHub Actions(CI/CD) ●研修 ・Off-JT:Udemy Business等のeラーニングに加え、クラウド(GCP/AWS/Azure)やデータ技術のベンダー資格を会社負担で取得できます。オントロジー/グラフDBについても専門トレーニングを活用し、未経験の領域でも体系的に学べる環境を整えています。 ・OJT:実際のBDX事業のプロジェクトにアサインし、第一線の技術者と協働しながら、構想からPoC・実装までを実践的に経験いただきます。 ・社内勉強会・技術共有会を定期開催し、チーム全体で学び合う文化を大切にしています。

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。 事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

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

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として) ●クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義 ●プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり ●チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理 データエンジニアリング業務 ●クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築 ●スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用 ●dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築 ●新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案 活動事例 ●技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ●運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:2名、期間:約3年～継続中) ●小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:3名、期間:約2年～継続中) スキルアップへのサポートも充実 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 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、「社員のやりたい」を尊重するべきだという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。 中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 ＜2019年入社Tさん＞ 【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】 ・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP) ・分析設計 ・報告書作成 ＜2019年入社Aさん＞ 【前職/医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア) データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 ＜2019年入社Iさん＞ 【前職/自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※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 ・自社プロダクト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 ●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/ ●その他 ・大野(Kevin)が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出 　https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 　https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 　https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 　https://finatext.com/hd/news/20251021 ●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 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※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 ・自社プロダクト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 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ●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/

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※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 ・自社プロダクト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 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ●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/

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。 ●業務イメージ ・データ活用戦略策定(当社コンサルティング部門と共に) ・データ収集・蓄積処理の設計 ・MLOps基盤の設計・構築 ・LLM/RAG向けデータパイプライン構築 ・BIツール向けデータ基盤構築 ・API・システム間データ連携 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●プロジェクト組織体制 ・マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。 ・経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。 ●技術スタック ・開発言語:Java、Python、TypeScript、JavaScript ・クラウド系:AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker ・フレームワーク:Spring Boot、Spring、Django、React ・CI/CD:GitHub、CircleCI、GitLab ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●キャリア機会 事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。 また、将来的な自社プロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。 コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。 <教育研修制度> 【社内副業制度(+1制度)】 自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。 成果は加点評価として賞与に還元しています。 【プロダクト開発研修機会】 オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。 企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。 【AI駆動開発機会】 AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。 <評価制度について> 半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。 設計思想:顕在化重視・再現性重視 評価軸:人物評価・能力評価・実績評価 ●事業部の雰囲気について 仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。 また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【技術スタック】 言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 2024年にM&Aで獲得した「ミセシル」事業のエンジニアを募集しています。 ミセシルは3,000万人規模の位置情報データを扱う人流分析AI Agentです。 上記のデータを活用した分析プロダクトの開発を進めており、一緒に手を動かして事業を前に進めるメンバーを新たに迎えたいと考えています。 【主な業務内容】 3,000万人規模の位置情報データを活用し、商業施設向けの分析プロダクトを開発しています。今までのミセシルのダッシュボードを刷新していく開発と、新たに進めているPoC向けの新規開発の両方に携わります。 担当領域を技術で固定することはなく、プロダクトの状況に応じて、アプリケーション開発からデータ基盤の構築まで横断的に手を動かします。 並行して、稼働中の既存システムの安定運用・改善も担います。 ・ダッシュボードの刷新に向けた開発 ・PoC向けの新規開発 ・位置情報データを用いたデータ基盤の開発 ・稼働中の既存システムの安定化・改善 【技術スタック】 ・バックエンド:Python、FastAPI ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・データ基盤:Snowflake、dbt ・データ取り込み:S3、Snowpipe、Snowflake Tasks ・データベース:Aurora PostgreSQL Serverless v2 ・インフラ:AWS(ECS、ECR、S3、Aurora)、Terraform、Valkey ・開発環境:GitHub、GitHub Actions、Docker、Claude Code

私たちのチームの使命は、お客様に最高のサービスを届けるfreee自らを「世界で最も生産性が高く、最先端な組織」に進化させ続けることです。AIの進化が企業の在り方を根本から変えようとしている今、私たちはその変化を自ら作り出す側として社会をリードします。AIを単なる「ツール」ではなく、経営と業務の「核」に据える。2,000人以上の規模の組織がAIによって爆速化する、その基盤をゼロから構想し、実装する。そんな、歴史の転換点を自らの手で創り出す挑戦をしませんか? ●現状の課題/今後取り組みたいこと ・freeeでは、全社員が「マジ価値(本質的価値)」を届け切ることに集中できるよう、理想の業務環境を追求しています。 ・現在、私たちが目指しているのは、「AIネイティブな業務環境」の実現と継続的な進化です。 -全社横断的なRAG(検索拡張生成)の構築 -自律的に業務を遂行するAIエージェントプラットフォームの導入 -AIの精度を最大化するためのデータパイプラインとルールの再整備 ・今期よりAI開発体制を大幅に強化し、freeeの経営そのものにAIを組み込んでいくフェーズに突入します。 ・この壮大なビジョンを共に描き、技術で牽引してくれるリーダー・マネージャー候補を求めています。 ●業務内容詳細 ・単なる開発にとどまらず、技術選定から組織への実装まで、広範なプロデュース・価値創出をお任せします。 ・AIネイティブな業務体験の設計: n8nなどを活用し、従業員のワークフローをAI前提で再定義し、実装する ・技術選定とアーキテクチャ設計: LLM等の最新ソリューションの選定、社内導入 ・データ基盤の高度化: RAGの構築、セマンティックレイヤーの設計、データパイプラインの整備 ・LLM Opsの確立: 継続的に精度を向上させ、安全に運用するための仕組みづくり ・(マネージャー候補として) AI戦略の策定、チームビルディング、プロジェクトマネジメント 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す

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼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、再利用できるデータ基盤、評価システム、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 ・新モデル、事後学習、データマネジメント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 ・どのような評価手法・学習戦略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 ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新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。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●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 ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。