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デロイト トーマツ ノード合同会社（D.Node）

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

Sansan株式会社

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Ｓｋｙ株式会社

■配属予定部署 ICTソリューション事業本部　SI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。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 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。

株式会社タイミー

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

株式会社タイミー

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

株式会社フライウィール

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。

株式会社日立製作所

ミッション ●業界/企業の課題把握及びその課題解決のためのHMAXソリューションの創生、サービス化、リカーリング ●新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化 ●HMAXソリューションを体現するサービスにおける、AI・MI活用を前提としたデータ及びアプリケーション基盤の設計・構築・運用 お任せしたい業務 ●日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート ●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発 ●顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進 ※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。 (サービス開発事例) ・材料開発ソリューション 　材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。 ・再生材マーケットプレイス 　欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。 ●職務詳細 (1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア(DE)及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。　 データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。 DevOpsの観点: ・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化 ・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消 ・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善 ソフトウェア開発の観点: ・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応 ・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること ・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与 ・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ ・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進 実力、経験に応じて、将来的には多様な分野(産業、流通、社会、金融等)におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。 (担当となる主な業務・プロジェクト分野) ・日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート 代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス ・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現 ・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現 ・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現 (対象となるアプリケーション) ・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション ・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション ・eコマースアプリケーション (2)代表的な使用する技術は以下の通りです。 ・クラウド: AWS/Azure ・言語: Java/TypeScript/Python ・フレームワーク: Spring Boot/React ・ソースコード管理: GitHub ・DB: PostgreSQL/MySQL ・プロジェクト管理: Jira ・コミュニケーション: Microsoft Teams 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(フロントサービス) デジタルサービスビジネスユニット　フロントサービス事業統括本部　サービス事業創生本部 配属組織について(概要・ミッション) ●組織のミッション:顧客の経営課題にリーチし、IT×OTプロダクトの知見を結合させたHMAXをコアとするAIソリューション群を開発し、デジタルサービス事業としてリカーリングし、新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化を図ること ●担当業界:化学・バイオなどの素材産業全般を中心とした民間企業のR&D部門 ●組織構成:上位マネージャ2名、マネジャー3名、データサイエンティスト18名、データエンジニア12名、ITエンジニア2名 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●ビジネス・サービス・製品 ・HMAXソリューション 　HMAXは、AIで社会インフラを革新する次世代ソリューション群です。　フィジカル・デジタル両方のアセットから得られる膨大なデータを活用し、先進的なAIを日立ならではの深いドメインナレッジで強化することで、社会インフラが抱える最も複雑な課題に挑み、お客さまと社会に最大の成果と価値を提供します。これらのソリューションは、体系化された構成要素に基づいており、先進的な技術を組み込み、強固なパートナーエコシステムを活用することで、現場システムの信頼性とパフォーマンスを向上させます。HMAXは、産業設備・機器など物理的なアセットやデジタルアセットから収集されるデータと、日立が長年にわたり運用・保守システムの展開を通じて培ってきたドメインナレッジを組み合わせ、 Perception AI(認識AI)や生成AI、Agentic AI、フィジカルAIなど先進的なAI技術で、世界中に新たな価値をもたらす強力なソリューションを提供します。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html ●材料開発ソリューション 　従来、研究者の勘や経験、膨大な実験回数で築かれてきた材料開発を、多様な材料データから材料開発の指針を見いだすMIという手法が大きく変えようとしています。 国内外で素材産業のR&D部門がMI導入を本格的に進めており、新規市場形成および成長が進行しています。 日立は、グローバルな材料開発競争の激化を見越し、MIを用いた材料開発の導入をめざす素材産業に対して、MIを適用した「材料開発ソリューション」を2017年11月から提供開始しています。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/ ●関連ニュースリリース・記事など ・材料開発ソリューション関連ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/newstopics.html ・日立評論:マテリアルズインフォマティクスを適用した材料開発ソリューションと今後の展望 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/03/03b03/index.html

テックタッチ株式会社

【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

株式会社CARTA HOLDINGS

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

株式会社GA technologies

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●開発環境 ・主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform ・詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, ・Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

アクセンチュア株式会社

お客様の基幹系および情報系の業務システムの要件定義、アーキテクチャ策定・標準化、設計、構築、テスト、開発、保守、運用を担当頂きます。 データエンジニアリングをはじめとした様々な最新テクノロジーや国内・グローバルネットワークを活用し、杜の都仙台からお客様企業のデジタル変革を支援します。 ワークライフバランスを保ちながら、多様なスキルを持ったメンバーと一緒にダイナミックなプロジェクトに参画するといった次世代型の働き方を仙台の地で一緒に実践してみませんか。 企業におけるデジタルトランスフォーメーション案件において、最先端のテクノロジーを活用した業務・ビジネスの変革を推進するために、戦略企画から変革実行・運用まで一貫した支援を行う人材を募集いたします。 具体的には、ソリューションエンジニアとして、下記を担当して頂きます。 [データエンジニア] ・データ活用の企画、アーキテクチャ設計からソリューション選定、そして実装と継続的な改善まで、お客様企業の変革をデータ活用の側面から支援する業務を担います。 ・Snowflake, Databricks, Redshift, BigQueryを活用したデータプラットフォーム構築やtableau, powerBI等のツールを用いて蓄積したデータの分析・可視化を行う業務を担います。 [カスタムエンジニア] ・Java, Go, Node.js, Python, TypeScript,.Net等の開発言語によるWebアプリケーション開発・運用、アーキテクチャ設計、アプリケーション設計・開発標準書や手順書の作成・展開等の業務を担います。 ・Swift、Kotlin、Objective-c、Android-Java等の開発言語によるiOS/Androidのモバイルアプリケーションの要件定義、設計、構築、テスト、開発、保守、運用の業務を担います。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・AWS, GCP, Azure, Salesforce, ServiceNow, SAPといったクラウドやパッケージソリューションを活用した開発・運用、ETL Tool(PowerCenter, Talend, MuleSoft, Boomi, SAP Hana Cloud Integration etc.)を使用したIntegration設計・開発、新システムへのデータ移行計画・実施等の業務を担います。 ●職種：コンサルタント グローバル対応・デジタルトランスフォーメーションを主体的に推進するITコンサルタント・ビジネスアナリスト（BA）およびプロジェクトマネジャー（PM）を募集いたします。 具体的には、各種業界のITコンサルティングの専門家として、主に下記を担当していただきます。 ・システム将来像の策定 ・DXプランニング、DX推進 ・グローバルプロジェクトプランニング、グローバルプロジェクト推進 ・ビジネス要件の定義・最適化 ・ソリューション検討、システム開発計画の立案 ・システムアーキテクチャの選定・設計 ●役割・期待 ・お客様にとって最適なソリューションの提案から導入支援まで行って頂きます。 ・新しいテクノロジーにキャッチアップしながら、様々な業界で、要件定義から設計、開発、テスト、保守運用まで幅広くチャレンジして頂きます。 ●経験できる領域 [共通] ・システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、プロジェクトの目的やゴール設定から携われることができます。 ・システム開発・運用案件の多くは元請（プライム）での仕事になるため、主体的に責任ある立場でお客様とダイレクトに向き合うことができます。 ・グローバル共通開発方法論であるADM（Accenture Delivery Method）に則ったシステム開発や運用の手法を習得することができます。 ・中国やフィリピン、インドといった世界各地のデリバリーセンターを活用したグローバルな分散開発を経験することができます。 ・DevOpsやアジャイル、クラウドの専門家と協力し、お客様のアイデアの迅速なgo-to-market化を支援する経験を積むことができ、またDevOpsやRPA等のオートメーション技術を活用し、システム開発の生産性と品質を劇的に向上させるための自動化方針の立案から導入まで担当することができます。 [データエンジニア] ・データエンジニアとして最新の技術を用いた大規模なデータプラットフォーム構築、保守開発を通じてフルスタックのデータアーキテクト、データエンジニアへの成長が可能です。 また、データの分析・可視化を通じてお客様企業のデータ利活用を促進し、デジタル変革の礎を築くことができます。 [カスタムエンジニア] ・Web系のカスタムアプリケーションのみならず多様なテクノロジーが採用された大手企業のシステム開発、運用を担うため、アーキテクトに必要な幅広いテクノロジーに触れることができます。 ・大手企業の既存基幹系システムを分析し、サーバーレス化や、マイクロサービス化を支援することで、Web系企業でも経験することのできない大規模案件に携わることができます。 ・OSSをフル活用したJavaの最新アーキテクチャをお客様に提案できるアーキテクチャ検討フェーズから参画できます。 [クラウド／パッケージエンジニア] ・SCM（サプライチェーン）/CRM（顧客管理）/HCM（人財管理）/ITSM（ITサービス管理）等の業務をソリューション導入を通して学ぶことができます。 ・多種多様でかつ最先端のクラウド、パッケージソリューションの導入を経験することができます。 ・クラウドソリューション/既存のクライアント資産を分析し、データフローの概略設計、データ移行計画策定を実施することが求められるため、広範囲のITスキルのみならず、お客様/海外ベンダーとのコミュニケーション能力・分析力・計画立案力を身に着けることができます。 ［コンサルタント］ ・お客様の業務や状況を理解し、課題を解決するためのソリューションを検討、提供することが出来ます。 ・DXにおいて企画から実行まで携われることが出来ます。 上記領域について、個別に専門性を深めていくこともできますし、いろいろなソリューションに触れながら広範にスキルを伸ばしていくこともできます。

Sansan株式会社

●サービスについて 当社が保有する膨大なビジネスデータ(名刺、企業情報、接点情報など)と、社内外の多様なデータを統合・活用するための基盤構築および推進を担います。 「sansan」を単なる名刺管理から「ビジネスインフラ」へと進化させるためのデータ基盤整備、または顧客へのデータ活用価値を届ける「sansan bi」の導入・構築支援を行います。 具体的な業務 経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。 1.データ基盤・アーキテクチャー設計(データエンジニア) 全社横断データ基盤または次世代データ統合基盤のアーキテクチャー設計・構築 大規模データパイプライン(ETL/ELT)の開発・運用(Dataform, dbt, Airflowなど) データ品質管理、ガバナンス策定、技術的負債の解消 2.データ活用推進・BI構築(データディレクター/エンジニア) 顧客や社内ユーザーの課題解決に向けたダッシュボード設計・実装(Looker, BigQuery) データモデリング(スタースキーマなど)およびSQLによるデータマート構築 顧客へのBI導入支援、要件定義、活用定着までのプロジェクトマネジメント 3.データマネジメント・組織貢献 各プロダクトチームへのデータ活用支援、ナレッジ共有、教育 新技術(生成AI、最新DWH機能など)の検証・導入推進 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 主な技術スタック ●開発言語 -Python, SQL, Ruby, TypeScript, Rust ●データベース・検索基盤 -BigQuery, Aurora MySQL, Redshift, OpenSearch -Dataform, dbt, Cloud Composer, Airflow -Looker, Tableau ●インフラ -Google Cloud, AWS, Terraform, Docker ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub

【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)

株式会社本田技術研究所

【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。

株式会社本田技術研究所

【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 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた ・車外通信システムの開発 ・ローカルダイナミックマップ活用した自車位置推定技術の開発　 ・車両プローブ情報を活用した大量データ解析と運転支援活用 ・ADAS map/HD mapを活用した運転支援・自動運転用 車載地図情報ユニットの機能設計 ・車両コントロールユニットへの各種情報提供機能開発 ・車載センサーシステムを活用した自動地図生成の研究・開発 ・高精度測位システム、ロケータ開発 ・地図更新等のバックエンドシステム(クラウドサーバ)の開発(アーキテクチャ設計・要件定義) ・運用及びバックエンドシステムとの通信機能の開発 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。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりと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:R, Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch) ●AWS: Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等

株式会社本田技術研究所

【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)

株式会社JDSC

●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

株式会社分析屋

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

株式会社ナウキャスト

●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

株式会社ナウキャスト

●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/

株式会社ナウキャスト

●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/

株式会社ナウキャスト

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

株式会社エス・エム・エス

※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する"データの民主化"の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、"AI-Readyなデータ基盤"の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けた業務の実行主体として、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・データの定義・カタログ整備 ・IaCを用いたインフラ構成管理 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ活用を推進いただくことを期待しています。 さらに、将来的には以下のような業務もお任せしたいと考えています。 ・データ活用に関する主体的な企画・提案、および関係部署との連携推進 ・ビッグデータ分析や多様なデータ活用ニーズに応えるための、データ分析基盤のアーキテクチャ設計・改善 ・AI・機械学習技術を用いた分析や、業務改善の提案・推進、関連システムの開発 データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 開発環境・利用ツール ・データ基盤 ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 配属部署 ●BPR推進部のミッションと目指す姿 私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。 現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業/会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・データ管理基盤PMやマネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストを目指すキャリア ・データと開発知見を活かし、テックリードを目指すキャリア その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール 　Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社BuySell Technologies

■主な業務 ・SQLを用いたデータ抽出・加工およびデータマートの構築 ・分析基盤の運用・改善およびデータ品質の維持 ・BIツールを活用したデータの可視化・レポーティング ・事業部門からのデータ活用に関する問い合わせ対応やサポートを通じたデータ活用促進(データの民主化推進) ■将来的にお任せしたい役割 ・データ基盤や可視化の知見を活かし、アナリスト・ビジネスサイドと協働してデータ活用を推進 ・事業部が自律的にデータを活用できる環境づくりをリードし、データドリブンな意思決定を支援 ・単なるデータ抽出・整備にとどまらず、より良いデータ環境の提供と業務効率化に貢献 【チームの紹介】 ・全社や事業部でのデータ活用を支えるために、データ基盤の整備・運用やデータマートの構築、BIツールの活用支援などを担当しています。 ・現在は体制の整備・運用基盤の安定化を進めており、よりスムーズにデータアナリストや事業部がデータを活用できる環境づくりに注力しています。 ・社内のデータの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にも注力しています。 【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

株式会社TRAILBLAZER

【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

SCSK株式会社

●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。

株式会社GROWTH VERSE

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

DATUM STUDIO株式会社

データマネジメントグループにて、当社が運用する様々な業種・クライアント向けDMPなどのデータ基盤の運用保守をご担当いただける方を募集いたします。 ●データ基盤の運用保守業務 Snowflake、AWSといったクラウド上で実行しているETL処理の不具合対応、改修、仕様変更などに対応します。基本的なクラウド知識、開発言語(主にPython)の経験に加え、主体的に問題解決するための行動力、理解力をもって活躍していただくことを想定しています。 Snowflakeの導入事例が多く、そのスキル、経験を積んでいくことができます。 ●運用保守業務環境の構築・整備 データマネジメントグループとしての体制、フローの構築、整備をチームとして推進しています。より良いサービスをお客様に提供するために、課題抽出、改善を積極的に取り組んでいきます。チャレンジできる幅が広いため、任せられた業務を適切に推進していただけることを期待するポジションです。業務推進するためのフレームワーク、適切な報連相などを身につけることができます。 プロジェクト事例 大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築 プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 技術スタック Infra:AWS, GCP 言語:Python、SQL 分析基盤ツール:Snowflake、dbt 構成管理ツール:Terraform, Serverless Framework その他:GitHub, CircleCI, Databricks, Docker

DATUM STUDIO株式会社

クラウド技術とデータエンジニアリングを軸に開発されたデータ分析基盤を安定稼働させるだけでなく、“より良い状態”へと進化させていく運用のプロフェッショナルとして活躍いただくポジションです。 昨今、DevOps、DataOps、LLMOpsなど、あらゆる分野でOpsが再評価されています。私たちも「Opsがサービス価値の根幹を支える」と考え、データの流れを止めない守りと、お客様の事業成長を支える将来に繋げる攻めのOps体制を追求しています。 業務詳細 データパイプライン(ETL/ELT)のジョブ監視、エラー対応および再実行判断、ジョブ改善 複数ジョブを統括するワークフローのスケジューリング管理(AirFlowなど) クラウド環境のリソース管理、運用改善(パフォーマンス、コスト最適化など) モニタリングツールを用いたリソース監視、アラート対応(影響範囲の特定、初期対応など) チケットベースでのタスク対応(Backlogなど) ドキュメント整備(構成図、運用手順、ナレッジなど) プロジェクト事例 大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築 プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 技術スタック 言語:Python、SQL DWH:Snowflake、BigQuery データ基盤:Databricks BIツール:Tableau、PowerBI、DOMO クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco IaCツール:Terraform ...など