機械学習・データ活用 SnowflakeのITエンジニア求人・転職情報

パーソルキャリア株式会社

●部門概要 私たちは、「AIと人の協調をデザインし、事業の進化と『はたらいて、笑おう。 』を加速する」をミッションに掲げています。 2030年に目指す姿は、 「テクノロジーにより支援の制約を取り払い、最速ですべての人にキャリア機会を提供すること」 です。 その実現に向けて、私たちはAIネイティブ企業への進化を推進しています。 配属先となる組織では、生成AI・データ活用・プロダクト開発を支える基盤技術を担い、事業とテクノロジーの両面から変革を推進しています。 本ポジションは、単なるクラウドインフラの運用担当ではありません。 全社のAI活用を支えるプラットフォームの設計・構築を通じて、データとAIを最大限活用できる事業基盤を実現する役割を担います。 ●これまでの取り組みと今後の方針 当社では、生成AI活用やデータドリブンなサービス開発を加速するため、全社規模でシステムアーキテクチャの進化を進めています。 <現在の課題> ・レガシーシステムと新しいAI基盤が混在している ・データ活用のための統合基盤整備が途上 ・プロダクトごとにインフラ運用やクラウド構成が分散している ・AI活用を前提としたアーキテクチャ標準化が必要 ・セキュリティと開発スピードの両立が求められている 今後は、「レガシー脱却」と「AIによる短期収益創出」を両立する2層並走戦略を推進しながら、 全社データを安全かつ一元的に供給するSingle Source of Truth(SSOT)の実現を目指します。 ●業務内容 <主なミッション> 2030年に向けたAIネイティブ企業への進化を支える基盤づくりがミッションです。 クラウドインフラ、統合データ&AI基盤、共通開発基盤の設計・運用を通じて、全社のAI活用を加速させるとともに、システム全体の可用性・拡張性・セキュリティを高い水準で実現します。 さらに、LLMOpsおよびPlatform Engineeringを推進し、事業部門や開発チームが新たなサービスやAI機能を迅速に提供できる環境を構築していただきます。 <具体的な業務例> ・AWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用 ・Databricksを活用したデータ基盤構築 ・AIアプリケーション実行基盤の設計 ・TerraformによるInfrastructure as Code推進 ・GitHub Actionsを活用したCI/CD構築 ・Kubernetes/ECSによるコンテナ基盤運用 ・Datadog、CloudWatch、Grafanaによる監視基盤設計 ・セキュリティ設計およびガバナンス強化 ・クラウドコスト最適化 ・アーキテクチャレビューおよび技術方針策定 ●技術スタック・関連技術 クラウド:AWS/Google Cloud/Azure コンテナ:Docker/ECS IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions 監視・ログ:Datadog/CloudWatch/Grafana データ・AI基盤:Amazon Bedrock/OpenAI API/Azure OpenAI Servic/Vector Database/Snowflake/Databricks ソースコード管理:GitHub

株式会社kubell

当社のCRMシステムアーキテクトとして、Salesforceプラットフォームを中核とした、マーケティングおよびセールス活動を支えるCRMシステム全体の設計・構築をリードしていただきます。 Salesforceだけではなく、多様な外部SaaS(Marketo、Zoom API、MiiTel、ユーソナー、troccoなど)やSnowflake・Google Cloud・AWSなどが提供するAIサービスとのインテグレーションを積極的に推進し、CRM活動の更なる高度化・効率化を実現することで、事業成長に貢献することがミッションです。 同じ組織内のデータチームやオペレーション設計チーム、組織を跨いでマーケティング、セールス、IT部門など、多くの組織とのハブになりながら、密接に連携していくことを重視しており、現場からの業務要件を、実現可能なシステム要件定義へと具体化し、開発計画に落とし込み、開発を推進する役割を担って頂きます。 ●<業務内容の一例> ・全社および関係部門(マーケティング、セールス等)の戦略・業務特性の理解 ・CRMシステムのグランドデザイン設計 ・Salesforceおよび連携システムの設計・構築・運用 ・多様な外部SaaS(Marketo, Zoom API, MiiTel, ユーソナー, trocco等)との連携、インテグレーション ・データ基盤(Snowflake等)やAIサービス(Google Cloud, AWS等)との連携とデータ・AI活用の推進 ・パートナーマネジメント ※変更の範囲 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) ●所属部門・チーム ・所属組織のデータソリューション推進ユニットは、データアナリティクス、データエンジニアリング、CRMシステム開発、ビジネスオペレーション設計などの機能が集結した組織形態になっており、互いに連携し、スピーディな意思決定ができる組織体制となっています。 ・本ポジションであるCRM推進チームはBizOps推進グループの協働が特に多く、kubellグループが持つ顧客情報が統合的に管理され、マルチプロダクト化に向けてCRMオペレーションとシステム構築を担っています。 ・少数精鋭で、当事者意識を持って主体的に動き、周囲の組織を巻き込みながら推進をしていくスタンスがチームの特徴です

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

三井住友カード株式会社

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データ(取扱高58.9兆円、会員数3893万人、月間数億件のトランザクション)に代表される社内外の膨大なデータを扱う、モダンかつスケーラブルな次世代データ基盤の構築・運用をお任せします。 ●仕事内容 具体的には、以下の業務を通じて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をエンジニアリングの側面からリードしていただきます。 ・データ基盤の設計/構築/運用:AWS、Snowflake、Databricksを用いた、スケーラブルで堅牢な全社向けデータプラットフォームのエンジニアリング ・データパイプラインの開発:dbtを用いたデータ変換(モデリング)の高度化、およびGitHub ActionsによるCI/CD環境の構築・自動化 ・データマネジメントの実装:メタデータ管理、データ品質、ガバナンスを担保したデータモデリングの実践 ・データ利活用の支援:Lightdash等のBIツールを用いたデータ可視化や、顧客向けデータ提供サービスのバックエンド実装支援 ・内製開発文化の醸成:技術選定や開発プロセスの改善を通じ、モダンな技術スタックを用いたアジャイルな内製開発チームのリード ●開発チームの環境・カルチャー 内製化を強力に推進するにあたり、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、自律的に改善を行えるモダンな開発環境の整備を進めています。 ・コミュニケーションとナレッジ:Slackを用いたスピーディーなコミュニケーションと、Notionへのドキュメント集約による、透明性の高いナレッジ共有を徹底しています。 ・開発生産性の可視化/継続的改善:Findy Team+を導入してチームの開発パフォーマンス(Four Keysなど)を定量的に計測し、データに基づいた開発プロセス改善に取り組んでいます。 ・AIエージェントによる開発の加速: Claude Codeを活用したエージェントコーディングを導入開始しており、エンジニアがより本質的な設計やデータモデリングに注力できる環境づくりを進めています。

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 ●業務詳細 データを用いた各種施策の推進、分析高度化、およびデータの利活用のためのデータ整備や、データマネジメントを担っていただきます。下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づく分析テーマの企画・要件設計 ・データ利活用のためのメタデータ等のデータ基盤整備 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータの取り扱いルールの整備 ・BIツールや指標モニタリング等によるデータに基づく仮説検証・意思決定支援の実施 ・データを活用した各種施策の推進、分析高度化 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業課題に基づくデータ要件定義 ・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等) ・データ品質管理(テスト・監視) ・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備 ・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計 ・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進 ・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・データガバナンスを考慮した基盤設計 ・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進 ・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備 ・SLI/SLOに基づく信頼性向上 ・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計 ・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計) ・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用 ・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上 ・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

株式会社CARTA HOLDINGS

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

株式会社アシュアード

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 ▼ 短期的に取り組む業務 お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 セキュリティチェックシートの対応 お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し 比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース 複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 ▼ 中長期で設計・推進していく業務 顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。 顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。 同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。 そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。 」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。 それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。 CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。 問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。 運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。 プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。 顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社CARTA HOLDINGS

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

株式会社クーリエ

ミッション 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 業務概要 業界トップクラスの自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 具体的な業務内容 ・プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ・蓄積されたデータのビジネスへの活用 ・データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ・データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ・プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ・AIや機械学習などへの活用 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

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GA technologies

仕事概要 AI不動産投資「RENOSY」を基軸に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定支援をリードします。 いまだ分析手法のスタンダードが確立されていない未開拓の領域において、単なる分析に留まらず、データ分析の新たな「型」を創り上げていく役割を担います。 事業課題に対して高い解像度で向き合い、事業計画達成に向けた分析設計から解決策の提案、さらには現場への実装までを一気通貫で推進する必要があります。 例えば、クロス集計等の基礎分析からインサイトを導き出すことはもちろん、複雑なトレードオフを伴う経営判断の仮説構築・ロジック設計など、難度の高いミッションに挑戦いただけます。 ●具体的な業務内容 事業KPI策定と可視化 データ分析に基づく事業課題の解決策立案 事業現場へのデータ活用指導と分析環境整備 チームメンバーの成長支援 分析環境 インフラ：AWS（MySQL,Postgres） 分析基盤：Snowflake, trocco, dbt, TreasureData 分析ツール：Tableau, Google Spreadsheet, Google Analytics 4 その他：Slack, Confluence, G Suite,KARTE ※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）

株式会社CARTA HOLDINGS

▼インフラエンジニアの役割 内製プロダクト(テレシーアナリティクス、ライトニングMMM等)のインフラ設計・構築・運用を主軸とするポジションです。AWS/GCPのマルチクラウド環境を支えながら、セキュリティ戦略の仕組みづくりも並行して担っていただきます。 「単に現状を維持する」のではなく、IaCや自動化で運用そのものをアップデートし、将来的には社内AIエージェント基盤など、ベストプラクティスが固まっていない領域のインフラ・セキュリティ設計にも携わっていただくことがミッションです。 ▼お任せする業務 ・Terraformによるインフラのコード化、AWS/GCPリソースの設計・構築 ・CloudWatch / Cloud Monitoring / Sentryを用いた監視設計、アラート対応、インシデント対応 ・新機能・新サービスのローンチ時のインフラ設計、セキュリティレビュー、キャパシティプランニング ・脆弱性スキャンの運用、CVE対応、IAM・アクセス制御の設計 ・セキュリティインシデント発生時の一次対応と再発防止策の整備 ・生成AI利用ガイドラインやサプライチェーン攻撃への対策設計 ・パフォーマンス改善、コスト最適化、CI/CDパイプラインの整備 ・Snowflake、dbt Cloudを用いたデータ基盤の運用支援 ▼将来的に取り組みたいこと ●社内AIエージェント基盤のインフラ・セキュリティ設計 : 今後、社内業務を変革するAIエージェント基盤の構築を計画しています。エージェントが社内データや外部APIにアクセスする以上、従来のセキュリティモデルでは対応しきれない領域です。基盤のアーキテクチャ設計からセキュリティ統制まで、ゼロから設計・構築していただける環境です。 ●スケールに耐えうるインフラ体制の構築 : プロダクトの成長と顧客拡大に伴い、巧妙化するサイバー攻撃に耐え、高いサービスレベルを維持できるインフラ体制を構築していきます。 開発環境 ●インフラ・データ基盤 : AWS、GCP、Terraform、Snowflake、dbt Cloud ●監視・運用 : CloudWatch、Sentry、Cloud Monitoring ●社内利用ツール : Salesforce、Google Workspace、Notion、Slack、Chatwork、Claude等のAI製品を含む計20サービスを利用

株式会社ACES

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

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DearOne

仕事についての詳細 累計1.5億DL超を誇る国内最大級の公式アプリ開発サービス「ModuleApps」において、サーバーサイド開発および、クラウドネイティブなシステム構築を担っていただきます。 最新技術を用いた新規機能(AI連携、高度なデータ分析基盤等)の実装など、大規模トラフィックならではの運用技術を学べたり、安定的な稼働の確保など技術的挑戦が続く環境です。 ※完全自社勤務 まず管理画面の機能改善などを行い、ModuleAppsのコードやインフラを理解してもらいながら、その人のスキルや理解度に応じて徐々に案件や新機能開発を行っていただきます。 メンバーのフォローもあるので、安心して開発が行えます。 - PHPとPostgreSQLを用いたCMSやAPI、バッチの設計・開発・運用 - 既存機能の改修および不具合調査・対応 - Dockerを用いた開発環境での実装作業 - 仕様確認などの社内問い合わせ対応 導入実績 カルビー、日清オイリオ、ゴディバ、ケーズデンキ、PLAZA、GRL、ウェルシア、ツルハドラッグ、タワーレコード、DCM、島忠・HOMES、成城石井、ドトールコーヒー、サンマルクカフェ、NewDays、東京ドームシティ、いなげや、ヤマナカ、ダイソー、プレミアムアウトレット、スーツのAOKI、はるやま商事、ASBee、JALカード、相鉄、ゴルフパートナー、HIS、ラフィネ、志摩スペイン村、草津温泉など、150アプリ以上を提供中 開発環境 モダンな技術選定に積極的です! - 言語:PHP, TypeScript, Python(案件や機能に応じて選定) - データ基盤:Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon Redshift, Snowflake - ツール:GitHub, Slack, Redmine, Notion - コンテナ技術:Docker, Kubernetes, AWS ECS,EKS/GKE - 分析:Amazon Cloudwatch, Athena, Amazon Redshift, Snowflake 変更の範囲 会社の定める業務

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

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

株式会社ナウキャスト

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

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。

株式会社サイバーエージェント

サイバーエージェントのインターネット広告事業を支えるAIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、 ●広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発 ●既存機能・内部ロジックの改善 ●AIエージェントと社内基盤の接続 ●AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築 ●AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築 といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。 <開発環境> ●言語:Python, TypeScript ●FW : React, dbt ●データ基盤:Snowflake ●インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ●その他 : Claude Code

株式会社サイバーエージェント

●プロダクト概要 本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。 社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高No.1のインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。 ●業務内容 サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。 広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python(FastAPI)を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。 ●開発環境 ・言語:Python(Fastapi) ・FW : Next.js ・データ基盤:Snowflake ・インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ・その他 : Claude Code

株式会社カカクコム

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【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】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・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 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

株式会社カカクコム

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●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 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●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

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI 活用が高度化/事業貢献が求められる中、 大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ ポジションの期待役割 ※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​ ・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ ・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​ ・アジャイル開発/ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​ ・顧客との折衝/リレーションの確立​ ■ 具体的な業務内容 ・要件定義、基本設計、アーキ設計 ・ETL/ELT 設計・実装 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake ・CI/CD 〜運用 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:顧客定例 → 要件深掘り/設計レビュー PM:実装レビュー/PM 連携 → Doc整備

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI プロジェクト拡大に伴い、 設計〜実装を自走できる主担当(サブリーダー) を増員 ●業務内容 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ポジションの期待役割 データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)以下の業務の主担当 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・サブPMとして進捗・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・問題切り分け〜改善提案 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:要件整理/設計補助→実装 PM:レビュー/顧客折衝 → 次アクション定義

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 ・大規模データ基盤構築/運用において、実装力を持つ若手エンジニアを増員 ・将来のリーダー候補となる人材を育成 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ポジションの期待役割 データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)上長指示のもと、以下のような業務を遂行 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・進捗管理・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・テスト/障害一次対応 ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:実装 PM:テスト → 調査 → BI連携/資料更新