年収400万円以上 SnowflakeのITエンジニア求人・転職情報

社内における、DataOps推進のためのデータ利活用するための基盤設計、データ戦略立案、データガバナンスのプランニングなどを行っていただきます。 DMBOKの思想などを理解したうえで現代のデータを元に事業が動くために必要な要件に取り組んでもらいます。 【業務詳細】 社内データ基盤のアーキテクチャ設計を主導 既存データインフラ環境の分析や、改善提案。 具体的なアプローチの提示 データガバナンスのポリシーの策定と推進 自社内のチームや他部署と連携し、データ基盤プロジェクトの推進

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ※ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの提案・設計・構築を担っていただきます。 【仕事内容】 データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト（データプラットフォームの企画、設計、実装まで）において、中心的な役割を担っていただきます。 ・データ収集／抽出／連携 ・データ蓄積／統合／加工 ・ストリーム処理 ・機械学習 ・データ可視化 ＜先端技術・ツール例＞ ・Snowflake ・Databricks ・dbt ・Denodo

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニアとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。 ①データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築 Databricks、Snowflake、およびAWS/Azure/GCPの各種サービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築 ② 大規模データ移行プロジェクトのリード オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップ ③技術選定とPoC(概念実証)の実施 プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証 など 主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

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)

【仕事概要】 SaaSプロダクト「b→dash」のバックエンドエンジニアとして、開発業務を行って頂きます。 【仕事内容】 ■お願いしたい業務 ・大規模な新規機能追加 ・パフォーマンスチューニング ・データベース移行 ・言語のバージョン移行 などの難易度の高い開発業務 〈フレームワーク〉 Ruby on Rails 〈言語〉 Ruby、Golang、Java、Python、Scala 〈主要データベース〉 MySQL、TiDB ■1日の流れ ・09:00-10:00　設計/実装 ・10:00-10:30　進捗確認（MTG） ・10:30-19:00　設計/実装、PRレビュー、設計承認（MTG） ・19:00-19:30　進捗入力 ・19:30-20:00　設計/実装、PRレビュー

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

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

プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として) ●クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義 ●プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり ●チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理 データエンジニアリング業務 ●クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築 ●スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用 ●dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築 ●新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案 活動事例 ●技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ●運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:2名、期間:約3年～継続中) ●小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:3名、期間:約2年～継続中) スキルアップへのサポートも充実 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 ＜2019年入社Tさん＞ 【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】 ・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP) ・分析設計 ・報告書作成 ＜2019年入社Aさん＞ 【前職/医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア) データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 ＜2019年入社Iさん＞ 【前職/自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●その他 ・大野(Kevin)が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出 　https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 　https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 　https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 　https://finatext.com/hd/news/20251021 ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

●業務の概要 本ポジションでは、アプリケーションのサーバーサイド開発をリードしていただきます。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) ・Finatext Advisory Assist シリーズ 　金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。 　顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・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です。 　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 ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 　https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・「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/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ・「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 ③投資分析に特化した分析用のWEBアプリケーション (Financial Reserch Unit) 弊社では、POSデータやクレジットカードなどを用いた投資分析サービスを、国内外の機関投資家に展開しています。 上記の決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら分析業務をサポートするアプリケーションの開発を行います。 ④法人データ活用基盤・データ販売デリバリー (Data Holder Unit) 弊社が保有する、国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタを軸としたデータの価値を顧客に届けるためのデリバリー基盤およびAPIの開発をリードしていただきます。 既存の法人マスタに、顧客が持つデータや3rdパーティデータを統合(名寄せ)し、高度な分析を可能にするソリューションの提供と、その基盤の汎用化を推進します。 ・「DataLinc」 　ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始 　https://nowcast.co.jp/news/20260202/ 【具体的な業務内容】 ・プロダクト企画、設計、開発、運用 ・システム改善のための関係者へのヒアリングから改善提案 ・必要に応じてインフラ改善、データのパイプライン整備や連携の改善 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・少人数チームでAIと最新技術を駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創るソフトウェアエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako ●使用技術 Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、Amazon Web Services、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・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です。 　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 ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「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/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「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 ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・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、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・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、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

●業務の概要 ・生成AIを用いた自社プロダクトのインフラ開発 ・Snowflake、Google Cloudなどのモダンな技術スタックによるデータ基盤構築におけるインフラ開発 ・生成AI関連のエンタープライズ向けパッケージの開発や導入開発 【具体的な業務内容】 ・AWSなどのパブリッククラウド環境におけるインフラの設計、実装、および管理 ・お客様とコミュニケーションを取りながら顧客クラウド環境にプロダクトを展開するプロジェクトの主導 ・自動コードビルド、テスト、およびデプロイメントのためのCI/CDパイプラインを設計および実装 ・信頼性および可用性を向上させるソフトウェアの開発、インフラ運用の仕組みづくり ・単一障害点やその他のリスクの高いアーキテクチャの問題特定、及びその解決法の提案、実装 ●技術スタック Python、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

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

●具体的な業務内容 ・金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発 ・上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守 ●開発チームについて ・https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396 ●使用技術 Amazon Web Services Google Cloud Microsoft Azure Terraform Docker Alpine Linux, Amazon Linux Go / Python MySQL (Aurora) Airflow Snowflake OpenAI API ●使用サービス Google Workspace Slack Kibela 1Password GitHub Bitrise Backlog Datadog Opsgenie

募集部門 ビジネストランスフォーメーション事業本部　DX統括部　データサイエンス部 配属先 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ●データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ●データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 ●中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発環境例(担当案件によって異なります) 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 案件例 1.大手通信会社の基盤構築PJT データ基盤の運用保守、新規構築。 ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル 2.大手通信会社のデータ活用・分析PJT ペイメント事業のデータ活用。 データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル 3.大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT Salesforceの運用保守。 保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 働く環境について ・現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) ・チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) ・定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気

データドリブン経営の推進がミッションです。 エンドユーザーが利用するためのデータ整備、データ・AI利活用のための環境整備と、環境を使っていくユーザーに対してのスキルアップの機会を提供します。 下記①、②が主な業務となります。 <①ビジネスサプライ事業のデータ分析基盤構築・運用・利活用促進> 1.データパイプラインの開発・運用 様々なデータソースからデータを収集し、データ分析基盤に連携し、ビジネスユーザーに提供するまでのETL/ELTパイプラインの構築 2.データ分析基盤内のデータ管理 データウェアハウスの設計・構築・運用、データの正確性・一貫性を保つためのデータ品質管理 3.データ分析AIエージェントの提供 データ分析基盤において、セマンティックレイヤーを整備し、それを活用するためのAIエージェントを開発し、エンドユーザーに提供 4.データ分析基盤の設計・構築・運用 ビジネスユーザーと協力しながらデータ活用による課題解決や価値創造につながるユースケースの実現とそれを可能にするデータ環境の整備 5.データ分析環境の提供 ビジネスユーザーやデータアナリスト・データサイエンティストが効率的にデータを分析するためのBIツールやAI環境の整備 <②コクヨグループとパートナー企業へのデジタルスキル向上支援> 6.KOKUYO DIGITAL ACADEMYでの技術支援 AI・IT・データに関する知識の獲得とスキル向上を目的としたプログラム(講座と実践)のテクニカルサポート 【部門について】 <データドリブン推進ユニット> データドリブン推進ユニットは2023年5月に発足し、コクヨ内でデータとテクノロジー利活用において最先端を走るチームです。 私たちは、開発とユーザーサポート活動のスピードと質を継続的に高めるために、アジャイル(スクラム)手法を導入しています。 2週間を1スプリントとし、スプリントプランニング(計画)、スプリントレビュー(成果確認)、レトロスペクティブ(振り返り)のサイクルを回しながら、日々の業務に取り組んでいます。 <組織構成> ①データテクノロジーグループ:ユニット長兼グループリーダー1名、メンバー2名(データエンジニア、データサイエンティスト) ②データアナリティクスグループ:グループリーダー1名、メンバー3名 他、コクヨの人材プログラムである「20%チャレンジ(全工数の20%を社内複業として別ミッションに充てる)」で参画しているメンバーが4名所属 【ビジネスサプライ事業について】 配属先となるビジネスサプライ事業は、文具や家具にとどまらずオフィスで使うものをトータルでお届けする流通事業を担っています。ニーズに合わせてサービスを多角化させながら、オフィス用品購入の効率化と販売店側の受発注業務の効率化をサポートしています。EC購買のニーズが高まっている法人向け通販市場をベースに継続的な事業拡大を目指しています。

我々グローバルカスタマサクセス室では、メガバンクや大手証券会社、証券取引所、ブロックチェーン基盤を活用したサービスを提供する合弁会社等に、様々なシステムを提供しています。 その中で、複数の顧客、複数のシステムの基盤を横断的に開発対応する基盤チームに参画するエンジニアを募集いたします。 IT投資意欲旺盛なお客様に、パブリッククラウド(AWS、GCP)を利用した新規システム開発や、既存オンプレシステムのクラウドリフト案件や更改案件等、幅広いプラットフォームでの案件を手掛けています。 お客様がパブリッククラウドを活用し始めた頃から、コンサル含めた対応をし、競合他社と比較して優位なポジションを確保できているお客様もあり、多くの引き合いがあります。 PJの事例は以下の通り ・メガバンク:法人顧客向けポータルシステムの新規構築 ・メガバンク:個人顧客用ポイント管理システムの新規構築 ・メガバンク:GoogleCloud共通基盤の新規構築 ・総合取引所:世界最高水準のパフォーマンスを持つ取引システムの更改 ・大手信託銀行:DWH更改(SnowFlake導入) ・ブロックチェーンを活用した貿易プラットフォームの構築 ・ブロックチェーンを活用したデジタルアセット管理プラットフォームの構築 協力会社、社内技術専門組織の部隊と協力し以下の開発業務を対応いただきます。 ・課長代理層:提案フェーズから営業担当と協力し、システム構成図の素案作成、見積もり実施による提案支援、開発における設計・構築・試験の方針提示、レビュー、重要な技術課題の解決を通じて、基盤チームリーダとして基盤開発を完遂。対顧客調整や対他チームとの仕様すり合わせも主導。 ・主任層:ベテラン層の方針提示の元、基盤チームのサブリーダまたは担当者として、一定の機能範囲の設計、構築、試験を主体的に実施。サブリーダは協力会社メンバの成果物レビューや顧客との仕様調整等も実施する。

我々グローバルカスタマーサクセス室では、メガバンクや大手証券会社、証券取引所、ブロックチェーン基盤を活用したサービスを提供する合弁会社等に、様々なシステムを提供しています。 その中で、複数の顧客、複数のシステムのアプリケーションを横断的に開発対応するアプリアーキテクトチームに参画するエンジニアを募集いたします。 IT投資意欲旺盛なお客様に、パブリッククラウド(AWS、GCP)を利用した新規システム開発や、既存オンプレシステムのクラウドリフト案件や更改案件等、幅広いプラットフォームでの案件を手掛けています。 お客様がパブリッククラウドを活用し始めた頃から、コンサル含めた対応をし、競合他社と比較して優位なポジションを確保できているお客様もあり、多くの引き合いがあります。 PJの事例は以下の通り ・メガバンク:法人顧客向けポータルシステムの新規構築 ・メガバンク:個人顧客用ポイント管理システムの新規構築 ・総合取引所:世界最高水準のパフォーマンスを持つ取引システムの更改 ・大手信託銀行:DWH更改(SnowFlake導入) ・ブロックチェーンを活用した貿易プラットフォームの構築 ・ブロックチェーンを活用したデジタルアセット管理プラットフォームの構築 協力会社、社内技術専門組織の部隊と協力し以下の開発業務を対応いただきます。 ・課長代理層:提案フェーズから営業担当と協力し、システム構成図の素案作成、見積もり実施による提案支援、開発における設計・構築・試験の方針提示、レビュー、重要な技術課題の解決を通じて、アプリアーキテクトチームリーダとして開発を完遂。対顧客調整や対他チームとの仕様すり合わせも主導。 ・主任層:ベテラン層の方針提示の元、アプリアーキテクトチームのサブリーダまたは担当者として、一定の機能範囲の設計、構築、試験を主体的に実施。サブリーダは協力会社メンバの成果物レビューや顧客との仕様調整等も実施する。

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

●このポジションについて GROWTH VERSEのテックリードは、自社プロダクトの課題に向き合い、的確なテクニカルロードマップを描き、それを遂行する役割です。 特定の言語や技術への習熟よりも、設計・アーキテクチャへの造詣の深さを大切にしています。 私たちが大切にしているのは、言われたものを作ることではありません。 顧客がプロダクトを使ったうえで、どのような状態にたどり着きたいのかを自分たちで考え抜き、その先にある感動(Wow)を体験として届けることです。 プロダクトは、顧客が実現したいビジネス活動の一部です。 その中で、私たちのプロダクトが欠かせない役割を担っている状態を、私たちが主導してつくりにいきます。 このポジションで担うこと プロダクトと、その利用者の業務を深く理解する プロダクトが使われる現場の業務に入り込み、業務の流れと課題の構造を理解する 業種が変わっても、相手よりも深く理解することを目指す プロダクトのテクニカルロードマップを描く 事業の目標から逆算して、プロダクトのテクニカルロードマップを描く 設計・アーキテクチャの観点から、何をどの順で進めるかを判断する ロードマップをチームで遂行する 描いたロードマップを、計画で終わらせずにチームを率いて遂行する 進めながら状況を見て、設計・アーキテクチャの判断を重ねる キャリアパス プロダクトのテックリードとして経験を積んだ先に、事業の現場へ入り込む2つの道があります。 M&A先の企業に入り込む道:グループに加わった企業のシステムと開発体制を統合し(PMI)、自社のAI Agentやプロダクトを組み込んで、事業の価値を引き上げる クライアントに入り込む道(FDE):クライアントの現場に入り込み、AI Agentを設計・実装して、業務の成果につなげる また、テックリードマネージャー(Tech Lead Manager)へと役割を広げ、その先にM&Aで加わった事業を担う事業部CTOという選択肢も検討できます。 いずれも決まったものではありません。 ご本人の志向を伺いながら、一緒に検討します。 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 #### 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 Phase 1 プレイヤー:自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 Phase 2 マネージャー:複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 Phase 3 事業部CTO:AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外での登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GROWTH VERSEのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、小売・アパレル・ECといったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダー系の案件に参画。 自社社員中心のチームにおけるインフラ案件のPLやPMとしてプロジェクトの進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・オンプレミス/クラウド環境における要件定義・基本設計・アーキテクチャ設計 ・AI技術(AIOps)を用いた次世代インフラ運用自動化やセキュリティ最適化の実装・推進 ・大規模マルチクラウド環境やゼロトラストモデルに基づくエンタープライズ向け基盤設計 ・自社社員を中心としたチームのプロジェクト管理(PL/PM)、品質管理、デリバリー管理 ・次世代リーダーの育成、技術指導、および顧客へのITソリューション提案 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ●金融系システムのオンプレ→クラウド基盤移行 使用製品:AWS、RHEL、WindowsServer、PostgreSQL、CLUSTERPRO等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート50% 出社50% ●大手通信キャリア向けネットワーク更改 使用製品:CiscoL2/L3SW、Router、FW等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート80% 出社20% ●技術・環境スタック例 ・クラウド基盤 :AWS、Azure、Google Cloud ・ネットワーク :Cisco、Juniper、Allied Telesis、YAMAHA ・OS / サーバー :Linux(RHEL/CentOS/Ubuntu)、Windows Server ・仮想化/ストレージ:VMWare、Hyper-V / DELL、HP、NetApp等 ・IaC / 自動化 :Terraform、Ansible、CloudFormation ・監視・運用 :Zabbix、Datadog、CloudWatch、Azure Monitor ・AI関連(AIOps):Python(運用自動化・ログ解析用)、Azure OpenAI Service ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月からはカンパニー型組織体制を導入し、各カンパニー単位で採用・育成から営業・組織運営まで大きな裁量を持つ体制へと移行しました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級インフラエンジニアとして、要件定義から設計・構築、リリースまで全工程を主導するプロジェクトリーダー、またはアーキテクチャ設計を担うテックリードをお任せします。 特定のベンダーに依存しないマルチクラウドの全体構想設計に加え、AIを用いた障害予測(AIOps)やリソース最適化など最新技術の組み込みを推進。 自社メンバーを中心とした強固なチームビルディングを実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

インフラエンジニアとして、toC領域からtoB領域、インフラシステムの設計～テストまでの業務を ご経験と現在の技術力、キャリアの志向性に応じて、最適なプロジェクトと役割をお任せします。 大規模プロジェクトも多数あり、プロジェクト内でのキャリアアップ(リーダーポジションや顧客折衝)、上流工程へのステップアップ(構築から設計、要件定義など)も可能です。 また、AI等の最新の技術をはじめ、ネットワーク・セキュリティ、サーバー、クラウドまで幅広い技術領域の経験に触れる機会があり、フルスタックエンジニアとして成長することもできます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、構築、テスト、運用保守等のインフラ業務全般(ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・マルチクラウド環境(AWS/Azure等)を活用したインフラ基盤の構築 ・手順の自動化やセキュリティ強化に向けた技術検証と実装 ・将来的なAI技術(AIOps)導入に向けた学習やプロジェクトへの参画 ・チームメンバーとの協業 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・インフラ構築(サーバー/データベース/ストレージ/ネットワーク/コミュニケーション)、検証作業業務 ・システム運用、運用設計、サービスデスク業務 ・設計資料、試験資料等のドキュメント作成 ・クラウド基盤構築、クラウドサービス(AWS/Microsoft Azure等) ・構築後システムのインフラ運用業務(問合せ対応、設定変更作業、障害対応、バージョンアップ対応等) ・AI技術を用いた運用自動化(AIOps)やセキュリティ強化の検討 ●技術・環境スタック例 ・クラウド基盤 :AWS、Azure、Google Cloud ・ネットワーク :Cisco、Juniper、Allied Telesis、YAMAHA ・OS / サーバー :Linux(RHEL/CentOS/Ubuntu)、Windows Server ・仮想化/ストレージ:VMWare、Hyper-V / DELL、HP、NetApp等 ・IaC / 自動化 :Terraform、Ansible、CloudFormation ・監視・運用 :Zabbix、Datadog、CloudWatch、Azure Monitor ・AI関連(AIOps):Python(運用自動化・ログ解析用)、Azure OpenAI Service ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月からはカンパニー型組織体制を導入し、各カンパニー単位で採用・育成から営業・組織運営まで大きな裁量を持つ体制へと移行しました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション インフラチームのコアメンバーとして、オンプレミスおよびクラウド(AWS/Azure/Google Cloud)環境におけるサーバー・ネットワークの構築、更改案件を遂行していただきます。 ゆくゆくは要件定義や全体構想の設計といった上流工程への挑戦や、AI技術を用いた運用自動化(AIOps)等の最新技術の実装、後輩メンバーの牽引など、次期リーダーとしての成長を期待するポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、小売・アパレル・ECといったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダー系の案件に参画。 自社社員中心のチームにおけるインフラ案件のPLやPMとしてプロジェクトの進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・オンプレミス/クラウド環境における要件定義・基本設計・アーキテクチャ設計 ・AI技術(AIOps)を用いた次世代インフラ運用自動化やセキュリティ最適化の実装・推進 ・大規模マルチクラウド環境やゼロトラストモデルに基づくエンタープライズ向け基盤設計 ・自社社員を中心としたチームのプロジェクト管理(PL/PM)、品質管理、デリバリー管理 ・次世代リーダーの育成、技術指導、および顧客へのITソリューション提案 顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ●金融系システムのオンプレ→クラウド基盤移行 使用製品:AWS、RHEL、WindowsServer、PostgreSQL、CLUSTERPRO等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート50% 出社50% ●大手通信キャリア向けネットワーク更改 使用製品:CiscoL2/L3SW、Router、FW等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート80% 出社20% ●技術・環境スタック例 ・クラウド基盤 :AWS、Azure、Google Cloud ・ネットワーク :Cisco、Juniper、Allied Telesis、YAMAHA ・OS / サーバー :Linux(RHEL/CentOS/Ubuntu)、Windows Server ・仮想化/ストレージ:VMWare、Hyper-V / DELL、HP、NetApp等 ・IaC / 自動化 :Terraform、Ansible、CloudFormation ・監視・運用 :Zabbix、Datadog、CloudWatch、Azure Monitor ・AI関連(AIOps):Python(運用自動化・ログ解析用)、Azure OpenAI Service ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月からはカンパニー型組織体制を導入し、各カンパニー単位で採用・育成から営業・組織運営まで大きな裁量を持つ体制へと移行しました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級インフラエンジニアとして、要件定義から設計・構築、リリースまで全工程を主導するプロジェクトリーダー、またはアーキテクチャ設計を担うテックリードをお任せします。 特定のベンダーに依存しないマルチクラウドの全体構想設計に加え、AIを用いた障害予測(AIOps)やリソース最適化など最新技術の組み込みを推進。 自社メンバーを中心とした強固なチームビルディングを実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

テンダが推進する「TRAN-DX」において、クライアントの課題をDXプロジェクトとして具体化し、その立ち上げから実現までをリードするPMポジションです。 すでに決められたプロジェクトの進行管理だけではなく、クライアントとの対話を通じた課題整理や解決策の具体化、提案、プロジェクト設計から、開発チームを率いた推進、導入・定着まで一貫して携わっていただきます。 TRAN-DXについて TRAN-DXは、 「現場主導型」のDXソリューション です。 RPA・AI・ノーコード/ローコードなどのデジタル技術を組み合わせ、クライアントの業務課題に応じた業務改善・DXを支援しています。 「誰でも、すぐに、簡単に」 をコンセプトに、単なる業務の自動化やツール導入にとどまらず、現場とデジタルを融合させ、そこで働く人自身が継続的に業務改善を進められる仕組みをつくることを目指しています。 課題の整理から企画・設計、開発、導入、その後の定着まで一貫して支援し、DXが実際の業務に根づくところまでクライアントに伴走 することを大切にしています。 ※『TRAN-DX』は株式会社テンダの登録商標です。 業務詳細 - クライアントへのヒアリング、業務分析・課題整理 - 顧客課題を起点としたDX施策・ソリューションの企画、具体化 - AI、RPA、ノーコード/ローコードなどを活用した解決策の設計・提案 - プロジェクト計画・体制の設計、立ち上げ - 開発チームを率いたプロジェクトマネジメント(進捗・品質・課題・リスク管理など) - クライアントとの継続的なコミュニケーション、導入・定着支援 - 導入後の新たな課題・ニーズの把握、さらなる業務改善の提案 - TRAN-DXのサービス・提案手法・プロジェクト推進方法の改善、標準化 ※新規顧客の開拓やリード獲得は営業部門が担当します。PMに新規営業活動をお任せすることはありません。 配属先について DXソリューション事業本部　TRAN-DX推進統括部(約30名) TRAN-DXのチームは、スピード感と柔軟性を重視する組織です。 部署横断で連携しながら、アイデアをすぐに形にするカルチャーがあります。 スタートアップ的な自走力と、上場企業という安定基盤を兼ねそなえたバランスの良い環境でキャリアアップができます。 20代の若手メンバーもリーダーや顧客折衝において活躍しています。