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年収300万円以上 データエンジニアの求人・転職情報

該当求人数 239

181~210件を表示

株式会社アイシン

【A51】生成AIを活用したアイシンGの生産性向上推進(経営判断高度化)

データエンジニア

610~1,140万円

機械学習

生成AI・LLM

Python

AWS

Microsoft Azure

正社員

東京都江東区

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

【A51】生成AIを活用したアイシンGの生産性向上推進(経営判断高度化)

データエンジニア

正社員

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

610~1,140万円

東京都江東区

機械学習

生成AI・LLM

Python

AWS

Microsoft Azure

株式会社アイシン

株式会社ラキール

株式会社ラキール

【ラキール呉(広島)】中途採用 全職種共通

データエンジニア

400~1,000万円

Vue.js

Node.js

AWS

TypeScript

MySQL

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

広島>呉市

●システムエンジニア ・当社独自のプロダクトブランド「LaKeel」シリーズの製品開発をお任せします。 (東京にオフィスを構えるラキール社と連携) ・「LaKeel」シリーズの開発は、インフラから業務アプリまでのすべてのレイヤーを開発しています。 ・これまでのご経験やスキル、ご希望にあわせ、いずれかのレイヤーの製品開発をお任せします。 ●「LaKeel」シリーズの開発レイヤー 大きく以下の開発レイヤーに分かれます。 ・Apps (業務アプリ系、HRシリーズ、ワークフローなど) ・Components (共通アプリ系) ・Data (データ集約、分析系) ・Engine (開発フレームワーク系) ・Platform (インフラ寄りのレイヤー) 【開発環境】 ・言語:TypeScript / JavaScript / Java など ・フレームワーク:Vue.js / Node.js 【配属部署】 プロダクトサービス本部(東京本社には100名を超えるITエンジニアがいます) ≪主要な製品・サービス≫ ・企業のデジタル化、戦略的ITを実現するデジタル・ビジネス・プラットフォーム「LaKeel DX」 ・SaaS型人事統合システム「LaKeel HR」 ・オールインワンのセルフサービスBIツール「LaKeel BI」 ・データ分析・統合管理プラットフォーム「LaKeel Data Insight」 など 総務 ●総務業務全般の企画運営 (オフィス管理、備品管理、契約管理、コンプライアンス・セキュリティ管理、来客対応、社員問い合わせ対応等) ●その他コーポレート業務対応 (勤務管理、社内インフラ管理、経理事務、その他庶務等) 総務・コーポレート部門の立ち上げ、仕組みづくりに関わることができます。

【ラキール呉(広島)】中途採用 全職種共通

データエンジニア

正社員

●システムエンジニア ・当社独自のプロダクトブランド「LaKeel」シリーズの製品開発をお任せします。 (東京にオフィスを構えるラキール社と連携) ・「LaKeel」シリーズの開発は、インフラから業務アプリまでのすべてのレイヤーを開発しています。 ・これまでのご経験やスキル、ご希望にあわせ、いずれかのレイヤーの製品開発をお任せします。 ●「LaKeel」シリーズの開発レイヤー 大きく以下の開発レイヤーに分かれます。 ・Apps (業務アプリ系、HRシリーズ、ワークフローなど) ・Components (共通アプリ系) ・Data (データ集約、分析系) ・Engine (開発フレームワーク系) ・Platform (インフラ寄りのレイヤー) 【開発環境】 ・言語:TypeScript / JavaScript / Java など ・フレームワーク:Vue.js / Node.js 【配属部署】 プロダクトサービス本部(東京本社には100名を超えるITエンジニアがいます) ≪主要な製品・サービス≫ ・企業のデジタル化、戦略的ITを実現するデジタル・ビジネス・プラットフォーム「LaKeel DX」 ・SaaS型人事統合システム「LaKeel HR」 ・オールインワンのセルフサービスBIツール「LaKeel BI」 ・データ分析・統合管理プラットフォーム「LaKeel Data Insight」 など 総務 ●総務業務全般の企画運営 (オフィス管理、備品管理、契約管理、コンプライアンス・セキュリティ管理、来客対応、社員問い合わせ対応等) ●その他コーポレート業務対応 (勤務管理、社内インフラ管理、経理事務、その他庶務等) 総務・コーポレート部門の立ち上げ、仕組みづくりに関わることができます。

400~1,000万円

広島>呉市

Vue.js

Node.js

AWS

TypeScript

MySQL

Google Cloud Platform(GCP)

日本システム技術株式会社

日本システム技術株式会社

データエンジニア(データ基盤構築・活用推進)

データエンジニア

558~823万円

AWS

MySQL

BigQuery

Python

Snowflake

Docker

正社員

東京都港区

●入社後~中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 データ活用を支える“基盤から分析まで”を一貫して担うデータエンジニアを募集します。 当社では、企業のDX推進やデータ活用ニーズ拡大に伴い、データ基盤強化を推進しています。 本ポジションでは、データ取得・蓄積・加工・可視化・分析まで、エンドツーエンドでデータ活用を支える業務に携わっていただきます。 ご経験に応じて、要件定義から設計・開発・運用保守まで一気通貫で担当できる環境があり、BI・データ分析など幅広い技術領域に挑戦可能です。 【具体的な業務内容】 業務システムの設計・開発・運用 データ基盤(DWH/データレイク等)の設計・構築 ETL/ELTパイプラインの設計・開発 クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用した基盤構築 BIツール連携・データ可視化基盤の整備 データ品質管理・ガバナンスの整備 データ活用に関する技術選定・アーキテクチャ設計 【開発環境(例)】 ・クラウド:AWS/GCP/Azure ・言語:Python/SQL ・DWH:BigQuery/Snowflake ・DB:MySQL/SQL Server/PostgreSQL ・ETL:Glue/DataSpider ・BI:Tableau/Power BI ・ローコードツール:Kintone/Pleasanter 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

データエンジニア(データ基盤構築・活用推進)

データエンジニア

正社員

●入社後~中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 データ活用を支える“基盤から分析まで”を一貫して担うデータエンジニアを募集します。 当社では、企業のDX推進やデータ活用ニーズ拡大に伴い、データ基盤強化を推進しています。 本ポジションでは、データ取得・蓄積・加工・可視化・分析まで、エンドツーエンドでデータ活用を支える業務に携わっていただきます。 ご経験に応じて、要件定義から設計・開発・運用保守まで一気通貫で担当できる環境があり、BI・データ分析など幅広い技術領域に挑戦可能です。 【具体的な業務内容】 業務システムの設計・開発・運用 データ基盤(DWH/データレイク等)の設計・構築 ETL/ELTパイプラインの設計・開発 クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用した基盤構築 BIツール連携・データ可視化基盤の整備 データ品質管理・ガバナンスの整備 データ活用に関する技術選定・アーキテクチャ設計 【開発環境(例)】 ・クラウド:AWS/GCP/Azure ・言語:Python/SQL ・DWH:BigQuery/Snowflake ・DB:MySQL/SQL Server/PostgreSQL ・ETL:Glue/DataSpider ・BI:Tableau/Power BI ・ローコードツール:Kintone/Pleasanter 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

558~823万円

東京都港区

AWS

MySQL

BigQuery

Python

Snowflake

Docker

株式会社分析屋

株式会社分析屋

【データ利活用部】データアナリスト/ジュニア

データエンジニア

350~600万円

SAS

AWS

TensorFlow

生成AI・LLM

BigQuery

Python

正社員

勤務地未定

●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

【データ利活用部】データアナリスト/ジュニア

データエンジニア

正社員

●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

350~600万円

勤務地未定

SAS

AWS

TensorFlow

生成AI・LLM

BigQuery

Python

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日本ディクス株式会社

日本ディクス株式会社

【急募】データエンジニア/開発リード ETL/DWH/BIの設計・構築を牽引する技術リーダー候補◎上場企業グループ/年休125日

データエンジニア

610~755万円

MySQL

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Snowflake

Java

JavaScript

正社員

東京都港区

データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。 例 ・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成 ・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築 ・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善 ・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善 ・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案 案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。

【急募】データエンジニア/開発リード ETL/DWH/BIの設計・構築を牽引する技術リーダー候補◎上場企業グループ/年休125日

データエンジニア

正社員

データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。 例 ・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成 ・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築 ・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善 ・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善 ・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案 案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。

610~755万円

東京都港区

MySQL

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Snowflake

Java

JavaScript

株式会社CARTA HOLDINGS

株式会社CARTA HOLDINGS

CARTA HOLDINGS CTO室 AI Lab ソフトウェアエンジニア

データエンジニア

800~1,400万円

React

生成AI・LLM

機械学習

Go

Python

TypeScript

正社員

東京都港区

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

CARTA HOLDINGS CTO室 AI Lab ソフトウェアエンジニア

データエンジニア

正社員

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

800~1,400万円

東京都港区

React

生成AI・LLM

機械学習

Go

Python

TypeScript

株式会社メドレー

株式会社メドレー

データエンジニア/医療プラットフォーム本部

データエンジニア

1,000~1,500万円

AWS

MySQL

機械学習

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

MongoDB

正社員

東京都港区

●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

データエンジニア/医療プラットフォーム本部

データエンジニア

正社員

●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

1,000~1,500万円

東京都港区

AWS

MySQL

機械学習

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

MongoDB

BIPROGY株式会社

BIPROGY株式会社

(26EN-12)大手エネルギー事業者向けデータ基盤の構想・提案推進リーダー

データエンジニア

700~1,050万円

AWS

Microsoft Azure

正社員

東京都江東区

【組織ミッション】 公共インフラを支える大手エネルギー事業者向け業務システム(設備管理、購買、データ分析等)の開発・保守をプライムベンダーとして担当しています。リーダーポジションにもキャリア入社者が在籍し、顧客やパートナー企業などのステークホルダーと密に連携をとりながら業務を遂行しています。 【プロジェクト概要】 大手エネルギー事業者様にて、営業系・設備系を中心とした複数のデータ基盤の構想・整備に関する検討が進んでいます。入社後は、お客様との対話を通じた要件の具体化や構想検討、提案支援を担いながら、今後の基盤整備・構築につながるプロジェクト推進に携わっていただきます。 ◇現在のフェーズ 提案・構想検討フェーズ ◇今後の予定 お客様との検討を進めながら、順次要件具体化・案件化を進めていく想定です。構想段階から関わり、今後の基盤整備・構築へつなげていただくことを期待しています。 ◇プロジェクト規模 現時点では構想検討段階のため、最終的なプロジェクト規模は未確定です。将来的には営業系・設備系を含む複数のデータ基盤整備につながる可能性があり、中長期的な構想の中核を担っていただく想定です。 【入社後想定する業務】 リーダーとして以下の業務をご担当いただく想定です。 ●顧客との対話を通じたデータ基盤構想の整理・具体化 ●外部データ連携を含むデータモデリング、データ構造設計の検討 ●クラウドを前提とした基盤アーキテクチャ・構成方針の検討 ●提案・要件整理における顧客およびパートナーとの調整・推進 ●案件化後の設計・構築フェーズを見据えた技術面からのリード ※ご入社時期によっては、先行して進んでいる関連開発に携わりながら、将来的な大規模構想・基盤整備につなげていただくことも想定しています。 【チーム・体制】 ◇参画予定チーム人数 初期は5名未満程度の少人数体制で、お客様との構想検討を進める想定です。案件化後は、社内メンバーや外部パートナーと連携しながら体制を拡大していきます。 ◇チーム内訳 社内の業務・アプリケーション開発メンバーに加え、必要に応じて外部パートナーやコンサルティングメンバーとも連携し、上流工程を中心に推進します。 ◇担当範囲(工程) 主な担当範囲は、提案・構想検討、要件具体化、データモデリング、外部データ連携方針、クラウド基盤アーキテクチャの検討です。案件化後は、設計・構築フェーズを見据えた技術面のリードやレビューにも携わっていただきます。 ◇担当内訳(プロパー/パートナー) 上流の構想整理・要件具体化・アーキテクチャ検討はプロパー中心で進め、詳細設計・構築・検証等は案件状況に応じてパートナーと協働する想定です。 ◇リード規模の目安(PL,PMの場合) 構想検討段階では少人数での推進を想定しています。案件化後は、プロジェクト規模に応じて数名〜十数名程度のチームを技術面からリードいただく可能性があります。 ◇開発環境(例) 想定技術領域:クラウド(AWS、Azure等)、データ基盤、外部データ連携、データモデリング、データ蓄積・活用基盤。具体的な製品・サービスは案件化に応じて検討します。

(26EN-12)大手エネルギー事業者向けデータ基盤の構想・提案推進リーダー

データエンジニア

正社員

【組織ミッション】 公共インフラを支える大手エネルギー事業者向け業務システム(設備管理、購買、データ分析等)の開発・保守をプライムベンダーとして担当しています。リーダーポジションにもキャリア入社者が在籍し、顧客やパートナー企業などのステークホルダーと密に連携をとりながら業務を遂行しています。 【プロジェクト概要】 大手エネルギー事業者様にて、営業系・設備系を中心とした複数のデータ基盤の構想・整備に関する検討が進んでいます。入社後は、お客様との対話を通じた要件の具体化や構想検討、提案支援を担いながら、今後の基盤整備・構築につながるプロジェクト推進に携わっていただきます。 ◇現在のフェーズ 提案・構想検討フェーズ ◇今後の予定 お客様との検討を進めながら、順次要件具体化・案件化を進めていく想定です。構想段階から関わり、今後の基盤整備・構築へつなげていただくことを期待しています。 ◇プロジェクト規模 現時点では構想検討段階のため、最終的なプロジェクト規模は未確定です。将来的には営業系・設備系を含む複数のデータ基盤整備につながる可能性があり、中長期的な構想の中核を担っていただく想定です。 【入社後想定する業務】 リーダーとして以下の業務をご担当いただく想定です。 ●顧客との対話を通じたデータ基盤構想の整理・具体化 ●外部データ連携を含むデータモデリング、データ構造設計の検討 ●クラウドを前提とした基盤アーキテクチャ・構成方針の検討 ●提案・要件整理における顧客およびパートナーとの調整・推進 ●案件化後の設計・構築フェーズを見据えた技術面からのリード ※ご入社時期によっては、先行して進んでいる関連開発に携わりながら、将来的な大規模構想・基盤整備につなげていただくことも想定しています。 【チーム・体制】 ◇参画予定チーム人数 初期は5名未満程度の少人数体制で、お客様との構想検討を進める想定です。案件化後は、社内メンバーや外部パートナーと連携しながら体制を拡大していきます。 ◇チーム内訳 社内の業務・アプリケーション開発メンバーに加え、必要に応じて外部パートナーやコンサルティングメンバーとも連携し、上流工程を中心に推進します。 ◇担当範囲(工程) 主な担当範囲は、提案・構想検討、要件具体化、データモデリング、外部データ連携方針、クラウド基盤アーキテクチャの検討です。案件化後は、設計・構築フェーズを見据えた技術面のリードやレビューにも携わっていただきます。 ◇担当内訳(プロパー/パートナー) 上流の構想整理・要件具体化・アーキテクチャ検討はプロパー中心で進め、詳細設計・構築・検証等は案件状況に応じてパートナーと協働する想定です。 ◇リード規模の目安(PL,PMの場合) 構想検討段階では少人数での推進を想定しています。案件化後は、プロジェクト規模に応じて数名〜十数名程度のチームを技術面からリードいただく可能性があります。 ◇開発環境(例) 想定技術領域:クラウド(AWS、Azure等)、データ基盤、外部データ連携、データモデリング、データ蓄積・活用基盤。具体的な製品・サービスは案件化に応じて検討します。

700~1,050万円

東京都江東区

AWS

Microsoft Azure

パーソルクロステクノロジー株式会社

パーソルクロステクノロジー株式会社

DX456【首都圏/DX】ハイ/データアーキテクト

データエンジニア

600~1,200万円

Spark

Docker

Java

Snowflake

Microsoft Azure

Kaggle

正社員

東京都新宿区

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携  └外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み  └バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用  └DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング)  └クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理  └ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark)  └データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視  └検査ルール、データガバナンスの設定  └アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援  └分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性  └パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング  └Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容>  ・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証  ・SAPのテーブルをDatabricksに連携  ・S3のテーブルをDatabricksに連携  ・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術>  Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容>  ・データパイプライン構築、フロー図作成  ・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発  ・ワークフローの監視  ・バッチ処理開発・運用  ・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術>  GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

DX456【首都圏/DX】ハイ/データアーキテクト

データエンジニア

正社員

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携  └外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み  └バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用  └DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング)  └クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理  └ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark)  └データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視  └検査ルール、データガバナンスの設定  └アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援  └分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性  └パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング  └Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容>  ・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証  ・SAPのテーブルをDatabricksに連携  ・S3のテーブルをDatabricksに連携  ・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術>  Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容>  ・データパイプライン構築、フロー図作成  ・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発  ・ワークフローの監視  ・バッチ処理開発・運用  ・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術>  GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

600~1,200万円

東京都新宿区

Spark

Docker

Java

Snowflake

Microsoft Azure

Kaggle

パーソルクロステクノロジー株式会社

パーソルクロステクノロジー株式会社

株式会社カカクコム

株式会社カカクコム

データ基盤チームリーダー(マネジメント)【AIデータ基盤チーム】

データエンジニア

700~1,000万円

Slack

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Confluence

正社員

東京都渋谷区

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

データ基盤チームリーダー(マネジメント)【AIデータ基盤チーム】

データエンジニア

正社員

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

700~1,000万円

東京都渋谷区

Slack

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Confluence

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ディーピーティー株式会社

ディーピーティー株式会社

<名古屋本社勤務>自社AI開発

データエンジニア

400~800万円

Docker

JavaScript

Java

Rails

Linux

Go

正社員

愛知県名古屋市

当社は「農業×AI」「IoT×社会課題解決」をテーマに、自社製品 e-minori を中心とした次世代のソリューション開発を進めています。 AI-Lab では、防犯カメラや作業支援システムなど、社会の安全・効率化につながるプロダクトをゼロからつくり上げており、研究開発と実装の両輪を回せる環境 です。 当社の自社製品開発部隊である "AI-Lab" のエンジニアとして、下記業務に携わっていただきます。 ■e-minori 設計開発エンジニア https://www.e-minori.info/ AI分野 ●業務内容 ・AIモデルの自己設計と評価 ・AI環境制御を"e-minori"に組み込むためのシステム設計開発 ・AI環境制御が正常に動作しているかを検証・改良(機構設計含む) ・AIや画像処理技術による防犯カメラや動作チェックの仕組み アプリ分野 ●業務内容 ・smart e-sagyo の原理試作、量産試作 ・スマートフォンアプリ開発 ・e-minoriおよび新製品のメンテナンス 機電分野 ●電気電子系 ・回路設計 〜パターン設計 〜基板作成 ・組み込みプログラミングの知見 ●機械系 ・内外装に構造設計、仕様を決定 ・屋外設置物、耐候性構造物の知見 お客様が要望のある機能を実現するにあたり、新製品開発のため、機械・電気・情報全般の開発にも携わっていただきます。 チームへの合流後、大まかな業務の分野分けは行います。 基本的には担当分野はあるものの、その他の分野もできるフルスタックエンジニアを目指して頂きます。

<名古屋本社勤務>自社AI開発

データエンジニア

正社員

当社は「農業×AI」「IoT×社会課題解決」をテーマに、自社製品 e-minori を中心とした次世代のソリューション開発を進めています。 AI-Lab では、防犯カメラや作業支援システムなど、社会の安全・効率化につながるプロダクトをゼロからつくり上げており、研究開発と実装の両輪を回せる環境 です。 当社の自社製品開発部隊である "AI-Lab" のエンジニアとして、下記業務に携わっていただきます。 ■e-minori 設計開発エンジニア https://www.e-minori.info/ AI分野 ●業務内容 ・AIモデルの自己設計と評価 ・AI環境制御を"e-minori"に組み込むためのシステム設計開発 ・AI環境制御が正常に動作しているかを検証・改良(機構設計含む) ・AIや画像処理技術による防犯カメラや動作チェックの仕組み アプリ分野 ●業務内容 ・smart e-sagyo の原理試作、量産試作 ・スマートフォンアプリ開発 ・e-minoriおよび新製品のメンテナンス 機電分野 ●電気電子系 ・回路設計 〜パターン設計 〜基板作成 ・組み込みプログラミングの知見 ●機械系 ・内外装に構造設計、仕様を決定 ・屋外設置物、耐候性構造物の知見 お客様が要望のある機能を実現するにあたり、新製品開発のため、機械・電気・情報全般の開発にも携わっていただきます。 チームへの合流後、大まかな業務の分野分けは行います。 基本的には担当分野はあるものの、その他の分野もできるフルスタックエンジニアを目指して頂きます。

400~800万円

愛知県名古屋市

Docker

JavaScript

Java

Rails

Linux

Go

株式会社分析屋

株式会社分析屋

【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア

データエンジニア

350~600万円

SQL Server

SAS

AWS

MySQL

BigQuery

Python

正社員

勤務地未定

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 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 ●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。 ●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

【データ利活用部】データエンジニア/ジュニア

データエンジニア

正社員

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 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 ●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。 ●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

350~600万円

勤務地未定

SQL Server

SAS

AWS

MySQL

BigQuery

Python

株式会社ナウキャスト

株式会社ナウキャスト

219.ソフトウェアエンジニア(データエンジニア)

データエンジニア

750~1,000万円

Google Cloud SQL

Express

Docker

PostgreSQL

React

FastAPI

正社員

東京都千代田区

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

219.ソフトウェアエンジニア(データエンジニア)

データエンジニア

正社員

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

750~1,000万円

東京都千代田区

Google Cloud SQL

Express

Docker

PostgreSQL

React

FastAPI

株式会社システムアイ

株式会社システムアイ

FDE(Forward Deployed Engineer:フォワード・デプロイド・エンジニア)

データエンジニア

400~1,500万円

React Native

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

NestJS

Kubernetes

Microsoft Azure

正社員

東京都中央区

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript           Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:     Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell           SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest           API Gateway(Kong / APIGW )           gRPC / Protocol Buffers           SDD(Spec Driven Development) モバイル:     Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:    AWS/Azure/Google Cloud           Kubernetes(EKS / GKE)           IaC(Terraform / CDK / Pulumi)           GitOps(ArgoCD / FluxCD)           サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers)           デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など)           SREプラクティス SaaS/OSS活用:   Slack/Teams           GoogleWorkspace/Backlog/Box           Auth0 / Firebase Auth           GitHub Actions / GitLab CI           Cloudflare/Datadog データ/AI層:    Gemini/ChatGPT/ClaudCode/           Devin/cursor/Antigravity           Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma)           RAG基盤(Retrieval Augmented Generation)           Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store)           BigQuery / Snowflake           MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow)           オブザーバビリティ           (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

FDE(Forward Deployed Engineer:フォワード・デプロイド・エンジニア)

データエンジニア

正社員

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript           Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:     Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell           SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest           API Gateway(Kong / APIGW )           gRPC / Protocol Buffers           SDD(Spec Driven Development) モバイル:     Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:    AWS/Azure/Google Cloud           Kubernetes(EKS / GKE)           IaC(Terraform / CDK / Pulumi)           GitOps(ArgoCD / FluxCD)           サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers)           デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など)           SREプラクティス SaaS/OSS活用:   Slack/Teams           GoogleWorkspace/Backlog/Box           Auth0 / Firebase Auth           GitHub Actions / GitLab CI           Cloudflare/Datadog データ/AI層:    Gemini/ChatGPT/ClaudCode/           Devin/cursor/Antigravity           Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma)           RAG基盤(Retrieval Augmented Generation)           Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store)           BigQuery / Snowflake           MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow)           オブザーバビリティ           (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

400~1,500万円

東京都中央区

React Native

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

NestJS

Kubernetes

Microsoft Azure

株式会社ギブリー

株式会社ギブリー

【AX部門】フルスタックエンジニア

データエンジニア

600~1,500万円

Vue.js

AWS

TypeScript

Next.js

生成AI・LLM

Go

正社員

東京都 渋谷区

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

【AX部門】フルスタックエンジニア

データエンジニア

正社員

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

600~1,500万円

東京都 渋谷区

Vue.js

AWS

TypeScript

Next.js

生成AI・LLM

Go

株式会社カカクコム

株式会社カカクコム

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データエンジニア

700万円~

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

正社員

東京都渋谷区

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データエンジニア

正社員

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

700万円~

東京都渋谷区

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

株式会社カカクコム

株式会社カカクコム

アナリティクスエンジニア【リーダー候補】

データエンジニア

750~1,200万円

Spark

R言語

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

正社員

東京都渋谷区

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

アナリティクスエンジニア【リーダー候補】

データエンジニア

正社員

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

750~1,200万円

東京都渋谷区

Spark

R言語

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

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