副業OK BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。 ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

組織概要 本ポジションは、AI事業本部 AIオペレーションテクノロジーカンパニー(以下、オペテク)に所属します。 インターネット広告事業本部(以下、広告本部)のセキュリティ局と連携し、広告本部内の各事業部に対するシステム開発支援とITガバナンス推進を技術面から担う、新チームの立ち上げメンバーです。 広告本部では、新規事業の立ち上げや業務効率化に伴い、新しいシステム開発が継続的に生まれています。 その中でセキュリティ局としては、広告本部が管理するプロダクトに対してセキュリティガバナンスを満たしているかの確認や外部パートナーへ発注する際のセキュリティチェック等を行っています。 一方、個々のプロダクトの仕様や既存環境を踏まえ、セキュリティ要求を具体的なシステム設計へ落とし込むことや、納品された設計・実装を技術的に評価することには、案件に近い立場でのエンジニアリング支援が必要です。 最終的な案件責任は各事業部が担いますが、専任エンジニアや技術責任者が置かれていない案件では、その判断を支える技術的な支援機能が不足しているという課題があります。 業務内容 そこでオペテクとして、セキュリティ局と連携しながらセキュリティ要求と実際のシステム実装の間を技術でつなぐ、専任のエンジニアリングチームを立ち上げることとしました。 主な業務として、広告本部が新しく開発を行うシステムについて、ビジネスメンバーや外部パートナーへセキュリティに関するテクニカルな内容のディレクションを行っていただきます。 具体的には以下を想定しています。 ・対象システムの特性やリスクを踏まえたセキュリティ非機能要件の具体化 ・クラウドアーキテクチャや認証・認可、ネットワーク、ログ・監視などの設計支援 ・設計書、クラウド設定、ソースコード、テスト結果などに対する技術レビュー ・ビジネスメンバーや外部パートナーへの技術的なディレクション ・案件責任者が行う検収判断に対する、技術面からの支援 ※案件の状況に応じて、技術検証やPoC、重要部分の設計・実装を自ら担う場合もあります。 ※広告本部システムのセキュリティ標準として、他の案件に展開していくことも想定しています。 上記の通り「セキュリティ要求とシステム実装の間を技術でつなぐ」というミッションは明確です。一方で、案件への関与方法、直接実装する範囲、各事業部や外部パートナーとの役割分担、共通化・標準化する対象については、これから設計していく段階です。実際の案件を支援しながら、そこで得た知見を再現可能な支援モデルや技術標準へ落とし込み、チームの役割や仕事の進め方を形にしていただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

【お任せする業務】 ●Embedded SRE 担当サービスに入り込み、サービスの成長を支える信頼性・インフラ基盤を構築します。 ・担当サービスの信頼性維持・向上 ・SLI/SLOの定義・運用 ・インフラ設計・キャパシティプランニング ・アラート設計・障害対応・オンコール対応 ・運用業務・トイルの自動化 ●Platform SRE / Platform Engineering 個別サービスで得た知見を横展開し、10以上のサービスで利用できる共通基盤・仕組みを構築します。 ・インフラの標準化・共通基盤化 ・CI/CDパイプライン・リリース方式の改善 ・セキュリティ・ガバナンスの全体最適化 ・開発生産性・Developer Experienceの向上 ・監視・オブザーバビリティ、クラウドコストの可視化・改善 ・画像処理・ロギングなどの横断基盤アプリケーション開発 ・組織横断のAIコーディングエージェント基盤の構築 ・AIを活用した運用自動化・AI Opsの推進 【開発スタイル】 AIエージェントを日常的な開発・運用プロセスに組み込んでいます。 Issueの要件整理から設計・実装までAIエージェントを活用し、複雑な設計や重要な意思決定はエンジニア同士で議論したうえで、人が設計方針や品質を判断します。 また、繰り返し発生する運用業務(トイル)は可能な限りAgent Skill化・自動化する方針です。 これにより、エンジニアが定型的な運用作業だけに時間を使うのではなく、共通基盤の設計や信頼性向上など、よりレバレッジの大きな課題に集中できる環境を目指しています。 【開発環境】 ・クラウド AWS ・コンテナ / IaC / CI/CD Docker / Kubernetes / Terraform / GitHub Actions ・データベース・分析 MySQL / Redis / Redash / BigQuery ・基盤アプリケーション・スクリプト TypeScript / Go / Python / Shell Script ・ソースコード・プロジェクト管理 Git / GitHub / GitHub Projects ・AI開発支援 Claude Code / Codex その他

●募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? ●業務内容 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定・実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最・最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 従事すべき業務の変更の範囲:なし (参考:プロジェクト例) メンバー構成:PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 【主要な役割】 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 【開発環境】 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 ### 具体的なプロジェクト例 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。 あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など ●あなたらしい働き方をサポート 【会社概要】 「個」の才能を解き放つ。クラウドワークスグループが描く、新しいエンジニアの在り方。 私たちクラウドワークスコンサルティング(CWC)は、日本最大級のクラウドソーシングプラットフォームを展開する、東証グロース上場・クラウドワークスのグループ会社です。 私たちが目指しているのは、エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境です。 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。この文化を徹底するため、現在も給与・評価制度や福利厚生を現在進行形でアップデートし続けています。 3. 共に創る、ITの未来 エンジニア、コンサルタント、そしてプラットフォームに集う多くのプロフェッショナルたち。多様な才能と共創しながら、顧客の課題を解決し、同時にあなた自身の市場価値を最大化していく。 CWCは、技術を愛するすべての人が、もっと自由に、もっと欲張りに成長できる場所であり続けます。 【当社の特徴】 “成長も、安定も。 選べる機会がここにある。” クラウドワークス コンサルティングでは、一人ひとりの意思を尊重したキャリア形成と働き方を大切にしています。 上流から下流まで幅広い工程、開発からインフラ・クラウドまで多彩な技術領域、金融・製造・通信など多業種にまたがる案件。その中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択できる環境があります。 挑戦したい人には成長の機会を 、 安定を求める人には働きやすさを 。 エンジニア一人ひとりが主体的に未来を描ける、それが弊社の特徴です。

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、金融業界および公共領域向けの業務アプリケーション開発をお任せします。 銀行、保険、証券、クレジット、公共領域などのシステムを対象に、設計、開発、テスト、保守まで幅広く担当いただきます。 本ポジションでは、今までのアプリケーション開発のご経験を活かし、基本設計～結合テストに携わっていただきます。将来的に要件定義やプロジェクトリーダーを目指したい方、開発経験を土台に設計工程へステップアップしたい方に適したポジションです。 プロジェクト例 ・銀行向け基幹システム開発 ・生命保険システムの刷新プロジェクト ・損害保険向け業務システム開発 ・公共領域の業務アプリケーション開発 開発環境 言語：Java、COBOL、Python、C++、JavaScript 等 DB：Oracle、PostgreSQL、MySQL 等

【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

当社のCloudNativeUnitにて、主にクラウド環境上でのデータ基盤構築・活用支援を担当いただきます。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ●データパイプラインの設計・構築 外部サービスなどからのデータ収集を目的としたAPI連携・バッチ連携の設計・実装 CSVやExcelなどファイル形式のデータを取り込むインターフェースの構築 ●データレイク/データウェアハウスの構築 一次データを保管するデータレイク環境の設計・構築(例:Amazon S3, Google Cloud Storage など) 利活用しやすい形で整備するデータウェアハウスの構築(例:BigQuery, Redshift, Snowflake など) ●データ活用支援・可視化対応 BIツール(Tableau、Looker、Power BI等)とデータウェアハウスとの連携支援 データの可視化や分析に向けたリソース・アクセス設計、パフォーマンス管理 ●システムアーキテクチャ設計・技術的課題の解決 AWSやGCPのマネージドサービスを活用した効率的かつセキュアなシステムアーキテクチャの検討・実装 技術的な課題の発見・解決、継続的な改善提案

●様々なチームと協力してプロフェッショナルサービスにおけるプロジェクトの計画、実行、監視をリードする ●プロジェクトの成果物に責任を持ち、品質を保証する一連の取り組みをリードする ●プロジェクトのリスク / 課題 / プロセス / 成果物を評価し改善活動を推進する ●社内外のステークホルダーとのコミュニケーションの促進を図りエンゲージメントを向上させる ●社内のエンジニアリング、ビジネスチームの各チームと協力して、安定したサービス提供を行う ※従事すべき業務の変更の範囲:なし メンバー構成 PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 主要な役割 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームをマネージメントしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●開発プロジェクトマネージメント ・ビジネスインパクトのあるプロジェクトの起案 ・開発チームが担当する複数のプロジェクトの背景/目的/状況理解 ・あらゆる問題の検知と解消(※ハンズオンでの対応も含む) ●組織づくり ・プロダクト開発に最適な組織設計/採用計画と採用活動 ・エンジニア組織文化の醸成 ・生産価値を最大化するためのプロセス改善/仕組み化の推進 ●目標管理 ・チーム目標の設定と達成に向けた推進 ・メンバー目標の設定と評価 ●採用/メンバー育成 ・採用戦略の策定/実行 ・目標設定、1on1などを通したメンバーとのキャリアイメージのすり合わせ ・短期～長期までの育成方針に基づいたアサインや教育の計画 【ミッション】 エンジニアリングチームのマネージメントを通じて事業価値を最大化させることがミッションです。開発プロジェクトマネージメント、組織づくり、目標管理、採用/メンバー育成をしていただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic ・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc... 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

本ポジションは、AI関連プロジェクトの開発リードに加え、長年の運用で複雑化した既存システムの再構築を担っていただきます。 ・技術的負債の解消: 複雑化した「PROBASE」等の既存コードに対し、リバースエンジニアリングを厭わず、品質向上とアーキテクチャの再構築を主導します ・AIプロジェクトの推進: PKSHA社と取り組むAIマッチングシステムの追加機能開発において、設計から実装までを技術面で牽引します ・コード品質の担保: エンジニア組織を技術面で支え、メンバーのコードレビューや技術選定に責任を持ち、現場の迷いを解消する支柱となります ●AIマッチングシステムとは 顧客と当社営業との商談内容を文字起こしし、その内容を元に登録プロ人材の人選を最適かつスムーズに行えるAIマッチングシステムを構築しています。PoCを経て2025年9月より本格運用開始しているため、1→10に近いフェーズにおいて、ブラッシュアップや追加機能開発、AI技術を活かしたユーザー体験の向上に携わって頂きます。 ●PROBASEとは 2021年から運用しており、主に当社稼働のプロ人材の業務報告に利用されています。当社稼働のプロ人材の場合は、当社Salesforceとの情報連携も必要になっており、運用当時から改善が積み重なり、実装が複雑化してきております。 コードレベルでの技術負債の解消(リファクタリング)や、将来的な機能拡張を見据えた改善に携わって頂きます。 ●ミッション ・PKSHA社と取り組むAI関連プロジェクトをはじめとした、当社で開発するシステムを担当していただきます ・要求事項から技術的な検討事項を洗い出し、最適なソリューションを設計・実装する ・開発計画に基づき自ら手を動かしつつ、メンバーのタスク進捗や品質をマネジメントする ・計画工数の20%を改善に投資する文化を作り、中長期的なデリバリー効率を最大化させる ・上記のようにミッションが多岐に渡るため、優先度を付けて実現していく想定です ●開発環境 下記が現環境ですが、最適なものに変更していくことも選択肢となります。 ・基本MacBookを支給(希望制によってWindowsも選択可) ・サーバーサイド:PHP(Laravel) ・フロントエンド:jQuery, Vue.js ・DB:MySQL, Redis, Elasticsearchなどの全文検索エンジン ・インフラ:AWS, Google Cloud BigQuery ・開発ツール:GitHub ・コミュニケーションツール:Slack、MetaLife ●組織構成 同組織では現在3プロダクトを担当しており、事業責任者1名、PdM2名、エンジニア9名(うち業務委託6名)、カスタマーサクセス3名で構成しています。30代〜40代が中心となり中途社員が活躍する組織です。 現在は「個の集合体」ですが、シニアメンバーの参画により、各ユニットが自律して意思決定できる組織への変革を目指しています。 また、社内には別途、社内システムの保守/運用を担うコーポレートエンジニアチームがおります。 ●サーキュレーション 当社は企業が抱える様々な経営/事業課題に対して、プロ人材の経験・知見を活用した課題解決サービス「プロシェアリングコンサルティング」を展開しています。 2025年8月にPKSHA Technologyグループに参画し、AI技術に強い体制を整え、プロシェアリングコンサルティングの品質/生産性向上を目的に、同社とAIマッチングシステムの開発を進めています。

mondとは mondは、「問」と「回答」を通じてコミュニケーションを楽しむ、2021年に誕生したQ&Aプラットフォームです。 月間コンテンツ(問答)数は、YoY5,000%超の急成長を遂げ、直近は質問箱サービスとして、国内No1のユーザー数を誇ります。 今後、20億人が利用するグローバル対話プラットフォーム(SNS) へと成長させるため、直近米国拠点を設立し、日米2拠点でグローバル展開を加速しています。 AIが浸透する時代の中、人々がつながり、価値ある問や答、対話の機会を生み出し、楽しみながらも成長していける、創造的なプラットフォームの構築を目指しています。 ミッション mondのプロダクト戦略、ビジョン、および実行全体を主導していただきます。 日本マーケットで拡大しているサービスを活かしながら、米国を含むグローバル市場でのPMFと拡大を推進し、中長期のロードマップ策定や開発チームの目標設定もいただきます。 事業目標と市場ニーズの把握から、プロダクト設計を行い、グローバル企業としての成長を牽引いただきます。 中長期プロダクトビジョン、ロードマップ、OKRの策定 日本のmondを基板に、グローバル展開のためのプロダクト設計 市場調査、競合分析、ユーザーニーズ評価を主導し、モバイルとウェブプラットフォームの構想構築 開発チームと高速なPDCAの実行 日本と米国のエンジニアリングチーム、デザイン、マーケティング、事業開発チームと効率的な連携 Customer Journey Map、ユーザーストーリー、Wireframeの定義 プロダクトマネージャ、デザイナーなどの採用、育成 ※レポートラインはCEO or COOを想定しています

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

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

CIO(Chief Information Officer)のミッション 経営戦略とIT戦略を高度に融合させ、攻めと守りの両輪を回すことで企業価値を最大化します。テクノロジーを単なるインフラとしてではなく競争優位の源泉と定義し、全社的なDX推進とガバナンス強化を通じて、事業の非連続な成長と社会課題解決の基盤を構築します。 CIO(Chief Information Officer)の業務の概要 CEOやCFOの戦略パートナーとして、中長期的なITロードマップの策定から実行まで全責任を負います。ビジネスOSの設計者として、事業拡大に耐えうる強固なインフラ構築と、イノベーションを生むための組織変革を同時に推進します。 CIO(Chief Information Officer)の具体的な内容 経営とITの融合: 経営戦略に基づいたIT中期経営計画の策定およびROIの最大化 ●IT推進/統括 ・全社的なDX推進の旗振り役(レガシー刷新、業務プロセス改革) ・データドリブン経営を支える基盤構築(BigQuery等を用いた分析基盤の統合) ・生成AI等の新技術導入による生産性向上と競争優位性の確立 ・ITガバナンスの構築および内部統制の強化 ・情報セキュリティ戦略の立案とCISOと連携したリスク管理体制の構築 ・クラウド移行戦略(AWS等)の策定とインフラコストの最適化 ●組織マネジメント ・エンジニア組織および情報システム部門の統括・評価・採用 ・外部ベンダー/パートナーの戦略的ソーシングとコントロール ・大規模アジャイル(SAFe)導入などによる開発組織の生産性向上 ※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

【業務概要】 VPoE(Vice President of Engineering)として、開発組織のパフォーマンスを定量的に可視化し、エンジニアへの組織・事業ミッションの落とし込みを行います。また、CDO(Chief Digital Officer)をはじめとした経営陣と共に、全社のエンジニアリングについて意思決定を行い、事業成長を推進します。 【具体的な業務内容】 ・経営の意思決定を促進するための技術・組織戦略の立案と実行 ・中期的な視点から、開発組織における生産性の最大化を目指し「事業」を拡大するチームの構築 ・開発組織の永続的な成長を実現するため、チームビルディングとリーダー候補の育成 ・生産性と生産価値(アウトプット、アウトカム)の可視化と最大化 ・エンジニアサイドとビジネスサイドの共通言語を生み出し、事業目標の達成を推進 ・開発効率に関わる仕様や実装に関する効果的なドキュメント化とドキュメント文化の形成 ・自社の開発組織の魅力を社外に伝えるための広報活動 【ミッション】 開発組織のエンゲージメントを高め、事業成長を加速させることがミッションです。一人ひとりのエンジニアが成長実感を持てる環境をつくり、組織や事業に対して積極的な関わりを持てる組織体制を構築していただきます。 【開発環境】 ・フロントエンド:HTML / Sass / JavaScript(TypeScript) / React / webpack ・モバイルアプリ:React Native / Firebase ・サーバーサイド:PHP(Laravel / FuelPHP)、一部Goを導入 ・サーバ環境:AWS(EC2 / S3 / RDS / ElastiCache/ Elasticsearch、Lambda等) ・データベース:Aurora (MySQL)/Redshift/BigQuery ・プロジェクト管理:Redmine / GitLab ・コミュニケーションツール:Slack / Chatwork ・BIツール:Tableau

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 ●職務内容 デジタルパートナー事業部の”BIエンジニア”として、クライアントのビジネス課題解決を支援するBIエンジニアとして、BIツールを利用したレポーティング・ダッシュボード開発、運用支援を一貫して担当いただきます。 単なるツール構築に留まらず、クライアントの意思決定をデータで後押しするため、要件定義や提案などの上流工程から参画し、価値創出に貢献していただきます。 案件によってはデータ基盤の設計・構築やBIツール自体の導入計画立案などから担当いただく場合もございます。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり ●仕事内容の例 以下の業務を、クライアント支援のプロジェクトにてご担当いただきます。 ・クライアントの経営課題や業務課題のヒアリング、BI活用に向けた要件定義 ・各種データソースからのデータ収集・統合、ETLプロセスの設計および実装 ・DWH、データマートの設計・構築・運用 ・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用 ・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告 ・BIツール利用に向けたユーザー教育や運用定着支援 ●主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数