神奈川県 SnowflakeのITエンジニア求人・転職情報

株式会社SI&C

●プロジェクトのマネジメント業務 ●プロジェクト拡大、営業活動、顧客折衝、予算管理 ●プロジェクトメンバ管理(メンバの目標設定、1on1、評価) ●クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●スケーラビリティと拡張性の最適化 ●ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ●要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ●柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ●クラウドネイティブなシステムの導入 ●SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築 等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 【その仕事をすることでキャリアにどんなプラスになるか】 ・クラウドの上級アーキテクトへ成長できるパスが用意されています。 ・レガシーなシステムは取り扱っておらず、最新のスキルを身につけることができます。 【役割イメージ】 ●プロジェクトリーダー:自身の業務だけでなく、プロジェクト成功に向けての提案や4～5名の業務上の課題を把握し、解決に向けて施策・実行できる ●プロジェクトマネージャー:10名以上の組織運営やプロジェクトの目標を達成(クライアントの課題解決も含む)できるようにリードできる。 【キャリアパス】 ●テックリード ・プロフェッショナル ・組織マネージャーなど

三菱電機株式会社

●組織のミッション DXイノベーションセンターは、「循環型 デジタル・エンジニアリング企業」の実現に向け、Serendie戦略を推進しています。グローバルで競争力のある事業DXを実現するため、技術・共創・人材・プロジェクト推進の4つの基盤を構築し、当社のイノベーティブ・カンパニーへの変革を牽引します。プラットフォーム設計開発部は、このうち技術基盤の中核として、共通プラットフォームの開発・運用・展開を担い、DX事業の立ち上げ迅速化とビジネスのスケール拡大に貢献します。 ●業務内容 事業部門と連携しながら、デジタルサービスの創出・高度化を支えるデジタルプラットフォームの開発・運営・展開、およびデジタルサービスの開発に携わっていただきます。加えて、関係者との調整やチーム内でのリードを通じて、プロダクト開発を主体的に推進いただくことを期待しています。 具体的には ・SaaS事業運営基盤、データ分析基盤、WebAPI連携基盤などの技術基盤の開発・運用・展開 ・アジャイル開発のもと、要件整理から設計・実装・運用まで一貫して関与し、関係者を巻き込みながらプロジェクトを主導 ・上記基盤の活用を前提とした各種デジタルサービス開発を、事業部門と連携しながら推進 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・AWS, Azure, Google Cloud ・Snowflake(DB) ・GitHub(バージョン管理),GitHub Copilot(コーディングアシスタント) ・Python,TypeScript,Next.js,Node.js ・Teams (コミュニケーション),Jira (タスク管理),Confluence(ナレッジ共有),Miro(ホワイトボード)

株式会社スカイウイル

大手企業を中心とした、各種ローコード/ノーコードプラットフォームの導入・拡張プロジェクトにおいて、要件定義から実装、運用設計まで一気通貫でご担当いただきます。 ●「最短・最良」の実装提案 顧客の業務要件を分析し、ツールの標準機能とスクラッチ開発(独自実装)のバランスを最適化しながらシステムを構築します。 ●詳細設計・機能開発 標準機能では補いきれない複雑なビジネスロジックや外部システムとの連携について、JavaScript、GAS、APIなどを活用して実装します。 ●マルチプラットフォームでの展開 Power Platform、Salesforce、kintoneなど、ご自身の得意な領域からスタートし、徐々に他プラットフォームやAIエージェントを組み合わせた次世代型ソリューションの構築にも携わっていただきます。 ●チーム開発の推進 3～5名程度のチームで、互いにコードレビューやナレッジ共有を行いながら、品質の高いプロダクトを開発します。※マネジメント志向の方には、若手育成やチームリードもお任せします。 ※従事すべき業務の変更の範囲 →【変更の範囲】会社の定める業務 開発環境・使用ツール ●主要プラットフォーム : Power Platform、Salesforce、kintone、ServiceNow など ●技術・言語 : JavaScript、SQL、REST API、[Python]など ●AI・開発支援 : [GitHub Copilot、Cursor、Dify]など ●インフラ・基盤 : [Azure、AWS、Git]など ●その他 : [Teams、Slack、Jira]など 得られるキャリアパス 「このツールしか使えない」というオペレーター的な立ち位置に留まらず、自律的で市場価値の高いキャリア形成を支援します。 ・ハイブリッド開発者への進化 ローコード開発を起点に、API設計、フロントエンド技術、データベース連携などの「基礎的なエンジニアリング能力」を深め、ツールの枠を超えた開発者へとステップアップできます。 ・領域の拡張 AI駆動型開発やデータ基盤構築(Snowflake等)など、最新技術とローコードを掛け合わせた新しい領域にチャレンジできます。 ・技術共有のハブとして 組織を横断した「技術交換会」などを通じて、エンジニア同士でフラットに知見を交換し合える文化があります。ゆくゆくは技術のスペシャリストや、業務改革(BPR)を伴走支援するITコンサルタントへの道も開かれています。

株式会社SI&C

【職務内容例】 ・クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ・スケーラビリティと拡張性の最適化 ・ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ・要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ・柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ・クラウドネイティブなシステムの導入 ・SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築　等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 　環境:AWS、GoogleCloud 　内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 　範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 　環境:Azure 　内容:社内システムのクラウド化移行 　工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 　環境:AWS 　内容:ECサイトのデータ基盤構築 　工程:企画/設計～リリース/保守

株式会社SI&C

●プロジェクトのマネジメント業務 ●プロジェクト拡大、営業活動、顧客折衝、予算管理 ●プロジェクトメンバ管理(メンバの目標設定、1on1、評価) ●クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●スケーラビリティと拡張性の最適化 ●ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ●要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ●柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ●クラウドネイティブなシステムの導入 ●SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 【役割イメージ】 ●プロジェクトリーダー:自身の業務だけでなく、プロジェクト成功に向けての提案や4～5名の業務上の課題を把握し、解決に向けて施策・実行できる ●プロジェクトマネージャー:10名以上の組織運営やプロジェクトの目標を達成(クライアントの課題解決も含む)できるようにリードできる。 【キャリアパス】 ●プロジェクトリーダー ・テックリード ・プロフェッショナル ・プロジェクトマネージャー ・組織マネージャーなど

株式会社SI&C

当社が展開するクラウドネイティブサービスのアプリケーション開発において、主に設計・実装・テスト・運用などを担当していただきます。 モダンなクラウド技術を活用し、先進的なシステム開発に携われる環境です。 ・ AWS、Azure、Oracle Cloudなどのクラウド環境上でのアプリケーション設計・開発・運用 ・ Docker、Kubernetesなどコンテナ技術を用いたシステム構築 ・ CI/CDパイプラインの設計・構築・運用(GitHub Actions、CodePipelineなど) ・ AWS Lambda等を用いたサーバーレスアーキテクチャの開発 ・ Databricks、Snowflakeなどのクラウドデータ基盤と連携したアプリケーション開発 ・ インフラエンジニアやセキュリティエンジニアと連携し、安定性・セキュリティを考慮した開発の実施 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 4.IPO準備企業向け、WEBサイトクラウドシフト 環境:OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 内容:公開WEBサイトのクラウドシフト 工程:要件定義～リリース/保守

株式会社分析屋

BIツール(Tableau・PowerBIなど)を活用し、クライアント企業のデータ活用推進をリードするポジションです。 分析環境の構築から課題整理、クライアントとの折衝、メンバーマネジメントまで、幅広い業務を担当いただきます。 クライアントと伴走しながらPJを拡大させていく“攻め”のマネジメントに挑戦できるポジションです。 プロジェクト事例・環境 ●特定の業界に限定せず、さまざまな業界のプロジェクトに参画いただけます。 (※直近では通信・金融業界の案件が多い傾向にあります) ●プロジェクト期間は基本的に中長期(2~3年程度)を想定していますが、ご入社直後は短期案件からスタートする可能性もございます。 ●原則として1つのプロジェクトをご担当いただきますが、ご活躍に応じて複数プロジェクトを並行してお任せする場合もあります。 ●自社メンバー1 ~3名ほどのチームを持ち、マネジメント業務にも携わっていただきます。 ●作業比率は「実務7割:マネジメント3割」ですが、今後はチーム拡大に伴い、マネジメント比率の向上も見込んでいます。 具体的な業務内容 ●顧客との折衝、要件定義、課題ヒアリング ●プロジェクト計画(スコープ、スケジュール、予算、リソース)の策定・管理 ●チームメンバーのマネジメント、タスク管理、進捗管理 ●プロジェクトにおけるリスク管理、課題管理 ●ドキュメント作成、報告書作成 ●納品、導入支援 ●必要に応じたデータ分析、可視化業務への参画 ●BIツールを活用したデータ分析・レポート作成 ●社内外のデータソースを統合し、可視化と業務効率化を推進 ●分析結果をもとにした業務改善の提案・実施 案件例 ●BIツールを活用したデータ分析・レポート作成 ●社内外のデータソースを統合し、可視化と業務効率化を推進 ●分析結果をもとにした業務改善の提案・実施 開発環境/使用ツール ・BIツール:Tableau / Power BI / Looker / Looker Studio など ・データベース:BigQuery、Snowflake、Redshift など ・プログラミング言語:Python(データ加工、ETL、自動化スクリプトなど)

株式会社分析屋

当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、 データパイプライン(ETL/ELT)構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 \ キャリアチェンジ歓迎 / バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 (1)データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 (2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 (3)ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング〜改善提案) ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ)AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス(顧客折衝)3割:エンジニアリング(設計・実装)7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件: ビジネス1割:実装9割(技術寄り・構築フェーズ中心) アジャイル型案件: ビジネス4割:実装6割(分析者・事業部との対話が多い) ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業: AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー: 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー: 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築 ・ コスメブランド: 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 ・ 小売業: アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施 ・ ソーシャルゲーム企業: 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS、GoogleCloud、Azure ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他　　　 : Snowflake、Databricks、SQL、Python ※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について ①導入研修(1〜2ヶ月) 入社後はまず、SQL・Python・BIツール(Tableau/PowerBI)など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。 ②実案件にアサイン(研修後) 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。 ③定期的なフォロー・キャリア相談 月次の面談などで、今後やりたい領域(基盤寄せ/BI寄せ/顧客折衝多め など)をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。 ④キャリアの方向性 ・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト ・ 顧客と直接やり取りするPL/PM どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。 ★ポイント ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。 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す思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ※今回求人では対象外となります※

株式会社分析屋

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

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

JFEエンジニアリング株式会社

【配属部署】 環境本部　開発センター　DX推進部 【配属部署の説明】 当部署は、廃棄物処理プラントのEPCおよびO&M業務に関して、業務の効率化を目指し、データ活用によるITシステムの開発に取り組んでいます。 廃棄物処理プラントにおけるITシステムの設計・開発・運用・保守 【具体的な仕事内容】 ・具当社の多様なITシステムを統合的に活用し、データドリブンな意思決定を実現するデータベース構築が主担当となります。 廃棄物処理プラントの設計データから運転データまでを一元管理する革新的なデータベースの構築を目指し、プラント設計情報、設備情報、点検記録など多岐にわたるデータを構造化し、必要な情報を瞬時に引き出せる柔軟なシステム開発を担当していただきます。 ・廃棄物処理分野では例のない、効率的なデータ管理・活用システムの創造に挑戦できます。 ・AWS、Microsoft Azureなどの最新クラウド技術を駆使し、要件定義から基本設計まで上流工程から携わることができます。技術力を高めながら、環境技術とITの融合による社会貢献を実感できるポジションです。 <開発環境> 言語　　　:Java Pythonなど クラウド　:AWSなど データ基盤:Snowflake 【仕事の進め方】 ・当社環境本部が構築を進めている総合データベースに関して、全社DXを担当するDX本部と協業して業務を進めます。DX本部に在籍するエンジニアとのコラボレーションを通じて、技術的な相乗効果を生み出しながら、革新的なデータプラットフォームの創造に取り組んでいただきます。 ・ユーザーのニーズを反映したシステム構築を重視しています。設計部署や運営部署との直接対話を通じて具体的なユースケースを発掘し、実務に即した実用的なデータベース構築を行います。ビジネス課題と技術解決を結びつける貴重な経験を積むことができます。 ・働き方は柔軟に対応可能です。在宅勤務制度(週2日以上の出社が条件)やフレックスタイム制度を活用いただけます。ただし、業務上必要な場合は上長の判断により出社をお願いすることがあります。 【出張頻度】 ・ベンダー訪問や展示会参加など必要に応じて短期間の出張が発生することがあります。 ・廃棄物処理プラントは全国に存在するため、現場訪問のために短期間出張することがあります。 【キャリアパス】 ・配属予定部署はIT開発を担う部署であり、幅広いITシステム開発に従事するチャンスがあります。最新技術に常に触れながら、クラウドアーキテクチャ、データサイエンス、AI活用など、次世代デジタル人材としてのキャリアを築くことが可能です。 ・本ポジションは全社横断的な価値創出の要となるため、DX本部、設計部門、運用保守部門など多様な部署との深い連携が生まれます。この過程で構築される幅広い社内ネットワークは、キャリアの選択肢を大きく広げます。 ・当社では専門性を極める「スペシャリスト系」と事業戦略を牽引する「マネジメント系」の両方のキャリアパスを用意しています。データとITを軸に、環境ビジネスの未来を創る中核人材として、持続的な成長と挑戦の機会を提供します。 【中途入社者への期待】 ・ご自身が培ってきたシステム要件定義や設計、開発等のITスキルは、私たちの環境プラント事業に新たな価値をもたらす原動力となります。廃棄物処理プラントの知識も必要になりますが、入社後、様々な部門のプロフェッショナルとの協働を通じて、自然と習得することができます。その過程で、ITスキルと環境技術の両方の視点を持つ、業界でも希少な存在へと成長していただきたいと考えています。 ・当社では、経験やスキルを最大限に尊重しながらも、新たな挑戦の機会を提供します。「技術を通じて社会課題解決に貢献したい」「データの力で業界に変革をもたらしたい」という想いを持つ方に活躍していただきたく思います。 【JFEエンジニアリングについて】 エネルギー、環境、社会インフラ、機械・システムなど幅広い分野においてプラントや構造物のEPC(設計・調達・建設)、運営事業を展開しています。エネルギーサービスやリサイクルといった分野に進出するなど、EPC部門を持つエンジニアリング企業として、社会に必要不可欠なインフラ構造物を国内外に提供しています。 職種の変更範囲:当社業務全般

株式会社ディー・エヌ・エー

●仕事概要 DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。 生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。 作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。 必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 ●職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 ●展開中の主なプロジェクト例 ●AI英会話アプリ ・LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築 ●AI受験コーチング ・手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ●AIネイティブゲーム ・AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ●ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る ●業務内容 ●LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 ●プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 ●LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 ●利用技術・開発環境 ●開発言語 ・Python ・SQL ●LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge ●インフラ ●Google Cloud ・Cloud Run ・Cloud SQL ・BigQuery ・Vertex AI / Agent Builder ・Cloud Logging ●Docker ●Terraform ●GitHub Actions ●開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin ●業務内容 雇入れ直後　仕事概要に記載のある業務内容 変更の範囲　会社の定める業務

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

●グローバルサプライチェーンマネジメント(GSCM)部にて、部内で管轄となる需給関連システム及び紐づくデータ基盤構築業務、DX推進業務に従事頂きます。 ●今回配属のチームでは以下のような業務に対応しており、候補者のご経験・ご志向に合わせて業務設定致します。 【職務詳細給関連システムの企画立案・改善推進、運用保守】 ・同部内で稼働する複数の需給関連システムの統廃合を含めた企画立案・実行 ・社内関係部門(情報システム部門及び事業部門)と連携 ・対応システムの運用保守 他 ●データ基盤構築・AI活用等の視点を織り込んだ次世代サプライチェーン構築に向けた施策・実行 ・データ基盤の構築・運用/最適化(クラウドサービス:Snowflake/Anaplan他) ・Power Platformを活用したデータ可視化 ●DXスキルの社内展開、内製化に伴う人材育成推進

日本ディクス株式会社

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。

株式会社日立製作所

【職務概要】 関東地区の金融機関を担当領域とし、システム構築プロジェクトの推進に加え、ホワイトスペースの特定から新規提案活動までを一気通貫でご担当いただきます。 また、構築したシステムについては他金融機関への横展開も行い、ソリューションの拡販・高度化を推進します。 従来のITシステム開発事業を安定的に遂行しつつ、生成AIやデータ分析などの先進技術領域にも参画し、金融分野における新たなビジネス領域の創出・拡大を担っていただく裁量のあるポジションです。 【職務詳細】 ・現状データ分析、課題明確化を含めたシステム化構想策定、要件定義支援などの上流工程の推進 ・システム導入及びプロジェクトのマネジメント ・導入システムのパッケージ化および他金融機関への横展開 実際のシステム構築をご担当いただきながら、より当社からソリューション提案の可能性がないかを顧客との課題調査の中から見出していき、さらなる顧客への価値提供に向けて営業部隊や他組織と協業をしていきながらプロジェクトの提案/拡大を担っていただくことを期待しております。

株式会社分析屋

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

株式会社分析屋

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

株式会社分析屋

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

株式会社分析屋

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

株式会社システムアイ

●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。