土日祝日休み BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ポジションやご経験、レイヤーに応じてお任せいたします。 ●クラウドインフラ(AWS)の設計、構築、運用 ●Terraform/Ansibleを用いた環境構築およびインフラ構成管理(IaC) ●サービスの安定運用、パフォーマンス改善、および監視基盤の構築・運用 ●セキュリティ対策の立案・実施、および開発チームとの協業・環境整備 ●技術方針の策定、およびプロジェクトリード・マネジメント ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 <主な技術スタック> 言語/FW Ruby (Ruby on Rails), TypeScript (Node.js, Express), PHP (Laravel), C# (.NET Framework / Windows Forms), Go, React, Next.js (Pages Router等) データベース・データ基盤 RDB/NoSQL:MySQL (Aurora MySQL / RDS), PostgreSQL, MongoDB (MongoDB Atlas), Redis, SQL Server, ORM (Prisma 等) 等 検索/データ分析:OpenSearch, BigQuery インフラ・IaC クラウド:AWS (ECS/Fargate, Lambda, S3, CloudFront, ALB, SQS, SNS 等), Google Cloud (Firebase, BigQuery 等) IaC/構成管理:Terraform, Ansible, Docker, OrbStack AI・Agent Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Codex, Devin ※プロダクトにより異なりますので、詳細はご提案させていただくポジションの開発環境を参照ください。

医療機関・患者双方に支持されるプロダクトの品質保証を担い、開発チームと伴走しながら以下業務を推進していただきます。 - 仕様レビュー・設計段階からの品質観点の提案・改善 - 新機能開発・改修におけるテスト計画、設計、実施、バグ管理 - API / UI / E2E テストの自動化設計・実装・運用 - CI/CD 環境への QA プロセス組み込み、KPI 設計・モニタリング - 品質改善やチームの生産性向上に向けたプロセス最適化 - 各プロダクト QA メンバーとの連携、ナレッジ共有 - 横断的な品質戦略の推進 ●主な技術スタック - 自動テストツール: MagicPod / Playwright - 生成 AI 関連: GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Devin - ソースコード管理: GitHub - 開発言語: Kotlin / Swift / TypeScript / Go ●周辺ツール - 情報共有: Confluence - タスク管理: Jira / GitHub - コミュニケーション: Slack - UI設計: Figma - データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

人材プラットフォーム事業部が展開する複数のモバイルアプリケーションにおいて、Flutterを用いた開発リード、およびエンジニア組織の基盤構築を担っていただきます。 サービスビジョンである「働くをもっと広く支える」を体現するため、技術的な観点から品質基準を策定し、実装へと落とし込む重要な役割です。 <<具体的にお任せしたい業務>> ●ビジョンを体現する技術選定・アーキテクチャ設計 一時のトレンドに流されず、数年先を見据えた保守性と拡張性を兼ね備えた堅牢なアーキテクチャを構築する ●品質基準の策定と実装リード 多様なリテラシーを持つユーザーがストレスなく使えるよう、アクセシビリティ(a11y)対応やパフォーマンスチューニングの基準を作り、実装を主導する ●モバイルチームの文化醸成 複数のプロダクト開発チーム間でのナレッジ共有の仕組み作りや、スケールメリットを活かして開発フローにレバレッジをかける活動を行う ●プロダクトの価値最大化に向けた要件定義 デザイナーやPdM、QA(品質保証)と対等に議論し、技術的制約を超えて「ユーザーにとっての使いやすさ(UX)」を追求する <<現在進行中・予定しているプロジェクト例>> ●サービス群全体のアプリ体験の統合 転職、学習、スポットワークなど、異なるアプリ間で一貫したブランド体験や操作感を実現するための共通基盤整備 ●求職者向けアプリの新規開発・体験構築 これまでWeb中心に提供していた求職機能を、モバイルアプリとして最適化。プッシュ通知や即時性を活かし、よりスムーズで質の高い転職活動体験をプロダクトとして新たに作り 上げる <<使用技術>> ・Flutter / React Native ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Next.js ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営する、『ジョブメドレー』や『ジョブメドレーアカデミー』といったプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。 ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。 ご参考までに、データ組織としての直近の取り組みと今後取り組んでいきたいことをご紹介します。 <直近の取り組み> ●Google BigQuery x Data Transfer Service x Dataform によるデータ基盤の開発・運用 ●Trocco x dbt の導入による、運用効率および拡張性の高い ELT パイプラインの実装 ●dbt による既存 BigQuery 環境のデータリモデリング、および dbt MCP x AI ツール(Cursor, Claude Code など)による効率的なデータモデル開発 ●Metabase の導入による、事業標準ダッシュボード環境の構築に向けた取り組み、および Lightdash x 生成 AI による Generative BI の検証 ●Google 広告や App Store / Play Connect といった 3rd party データの連携、および Kintone などへのリバース ETL 連携開発・運用 ・参考記事:[BigQuery Data Transfer Service を通して学ぶ Google 広告のデータモデル](https://developer.medley.jp/entry/2025/07/24/120228/) ●事業の意思決定支援のための各種アドホック分析、見通しの予測・レポーティング、およびそのための予測モデルの開発・運用 <今後取り組んでいきたいこと> ●dbt docs / Open Metadata などのデータカタログ + MCP 提供による、AI ツールを含めた社内でのデータ利活用のしやすさの改善 ●Snowflake や Iceburg といった基盤技術や、Google Datastream をはじめとする CDC の導入によるデータ連携・運用効率性の改善 ●レコメンドや検索をはじめとしたプロダクト機能への機械学習モデルの導入、および MLOps の実現 ●データサイエンスを通した、マーケティングを含むより精密な事業構造のモデリング、およびそこから得られたインサイトによるプロダクト利用者の課題解消 ●ダッシュボード提供による営業現場の業務効率性改善 ●個人情報の取り扱いからメタデータ管理まで、データマネジメントの更なる強化・運用効率性の改善 <主な技術スタック・利用ツール> ●BigQuery ●dbt, Dataform ●Trocco, Embulk, Datastream, Google BigQuery Data Transfer Service ●Looker Studio, Redash, Metabase ●MySQL, PostgreSQL ●Cursor, Claude Code, Devin ・参考記事 : [メドレーのAI活用戦略:「AI for All」 | MEDLEY Developer Portal](https://developer.medley.jp/entry/2025/04/25/112655/) ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。 新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。 具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進 WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。 他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。 https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。 https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC 具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援 2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。 https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。 その他の業務について ・キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化 ・過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発 ・アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善 ・各種施策のA/Bテストの設計・実施 ・ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討 ・事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。 現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール ・プログラミング言語: Python, R, SQL ・インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker ・開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise ・BIツール: Tableau 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

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。

人材プラットフォーム事業部が展開する 複数のモバイルアプリケーションにおいて、Flutterを中心としたモバイル開発をリードし、横断的なモバイル体験の設計と基盤構築 を担っていただきます。 <具体的にお任せしたい業務> ●モバイルアーキテクチャ設計・開発・技術選定 ・Flutterを中心としたモバイルアーキテクチャ設計・開発 ・共有モジュールや開発基盤の設計・整備 ・パフォーマンス・保守性を考慮した技術選定 ●モバイル開発の品質向上 ・アクセシビリティ(a11y)やパフォーマンスを考慮した品質基準の策定 ・CI/CDやテスト戦略の整備 ・デザインシステムのモバイル適用 ●プロダクト価値の最大化 ・PdM・デザイナー・QAと連携した要件定義 ・toC / toB両プロダクトのUX改善 ・ユーザー体験を起点とした技術提案 ●モバイルチームの横断した基盤づくり ・モバイル専任組織の立ち上げ ・技術ナレッジ共有の仕組み化 ・開発プロセスの改善 <現在進行中・予定しているプロジェクト例> ●求職者向けアプリの新規開発 Web中心だった転職体験をモバイルアプリとして再設計。プッシュ通知などモバイル特有の機能を活用し、よりスムーズな転職体験を提供します。 ●横断的なモバイル開発基盤の整備 複数アプリに共通するモジュール化やデザインシステム整備を進め、モバイル開発の生産性と品質を高めます。 ●モバイルデータ基盤の整備 データマネジメントチームと連携し、アプリのイベントログ設計や分析基盤の標準化を進めています。 <使用技術> ・Flutter / React Native ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Next.js ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

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

●あなたが決めること ご経験・キャリア志向に合わせて、以下を単独または組み合わせでお任せします。あわせてPMO/PM/PLとしてのプロジェクトマネジメントも担っていただきます。 ・ 評価の設計| LLM・AIシステムのコスト・品質を定量評価する指標の設計、効果測定、精度検証、ベースライン比較、LLM-as-a-Judgeの設計 ・要件の定義 |顧客のビジネス課題を、システム要件の前提となる論理的で明確なルールとして定義する。KGI/KPIの設計 ・価値の定義| そもそもこれをAIで作ることでビジネスにどうインパクトを与えるかを見極め、投資判断に踏み込む ・データ基盤・分析基盤の要件定義とリード| データパイプライン・DWH・データマート・CDPの設計、生成AI活用に向けたデータ整備 ・育成・マネジメント| 若手データサイエンティスト/データエンジニアの育成・マネジメント 【役割とプロジェクト推進体制】 ●アサインはこう決まります 入社後にどの案件から入るのかは、多くの方が気にされる点です。仕組みをそのまま書きます。 ・キャリア希望を、上長が定期的に吸い上げます。「次はこの領域に行きたい」という意思を出す場があります。 ・それに対して上長が「そのために何が必要か」を提示します。(必要な資格、身につけるべき技術、経験しておくべき工程) ・準備が整った段階で、営業が戦略的に次の案件を取りに行きます。本人の希望に合う案件を、こちらから顧客に提案する動き方をしています。 年功序列はありません。次の案件は勤続年数ではなく、本人の伸び方で決まります。単価は同一案件の中ではほぼ上がらず、案件が変わるタイミングで上がる構造です。だからローテーションを意図的に設計しています。 ●一人にはしません エンタープライズ企業の現場に入りますが、1人で放り出されることはありません。当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。事業部全体で約190名の組織で、修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。案件で詰まったときに社内で聞ける相手がいること -常駐型で働くうえで、ここは決定的に重要だと考えています。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 ●評価と昇給 年功序列はありません。20代・30代前半で部長になったメンバーが複数います。管理職へのステップアップも、専門性を深めるキャリアも選択できます。 ●勤務スタイルについて 在宅勤務を組み合わせたプロジェクトが中心ですが、参画先によっては現場への常駐が基本となるプロジェクトも存在します。形式的な在宅比率に拘泥するのではなく、プロジェクトの価値創出のために最適な場所でパフォーマンスを発揮する姿勢を重視しています。 ●育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上。機会は最大限・平等に用意します。掴むかはご本人次第です。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げております。 具体的には、以下を通し、事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることがメインミッションとなります。 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること 今までのご経験を鑑みて、面談や選考時に対話を重ね、ご希望を伺いながら最初のミッションを決定します。 例①:3~5名程度のチームのテックリードご経験者 半年後のミッション:チームメンバーとして実装しながら組織や開発環境に慣れていただきます。 またシニアEMのマネージメント業務のサポートを通じてマネージメントについて学んでいただきます。 1年後のミッション:シニアEMのフォローとともにマネージメント業務に従事いただきます。 例➁:エンジニアリングマネージャーご経験者 半年後のミッション:配属チームのマネージメント業務に従事していただきます。 必要に応じて他のEMがサポートいたします。 配属予定プロダクト/主な利用技術、開発環境など ※一部抜粋 ●AmebaLIFE https://amebalife.jp/ AmebaLIFEは、Amebaブランドとそのアセットを活用し、事業部内で新たな事業を立ち上げ、運営する多角化事業を展開しています。この多角化事業により、BtoB、BtoCの両方を対象とした幅広い事業展開を行い、さまざまなユーザー層にプロダクトを提供しています。 開発環境 Swift / RxSwift・RxCocoa / Nimble / Quick / RxDataSources / Firebase/ BigQuery / GoogleDataStudio / Bitrise / GitHub Actions / Kotlin Multiplatform Mobile プロダクトごとに開発チームがあり、使用技術や進め方も違いますが、共通するポイントとしては以下です。 会社概要 サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社をつくる」というビジョンのもと、インターネットを軸に、「メディア事業」「インターネット広告事業」「ゲーム事業」と主に3つの事業を展開しています。 中でもメディア事業では、世の中に新しい価値を提供し続け、ユーザーから求められるサービスを創るために、主にtoCサービスで約20個以上もの事業やサービスを展開しています。 これまで、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供してきました。 これからも人々の心を動かし、世界を変えるようなクオリティの高いサービスを創り続ける仲間を心からお待ちしております!

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ●WINTICKETにおけるAI-Readyなデータ分析基盤の構築 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/59626/ ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240

【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

詳細 立ち上げフェーズのプロダクトやグロースフェーズのプロダクトにおいて、中期の戦略立案、MVP設計、要件定義や開発のディレクションをしていただきます。 ・プロダクトの中長期戦略立案(市場調査、競合調査、勝ち筋の立案含む) ・立案した戦略を実現する方針/予算の策定、見積もり、MVP設計 ・戦略から、直近のプロジェクトを計画 ・デザインラフ作成 ・プロダクト開発のための要件定義、プロジェクトマネジメント 担当サービス例 グループ全体で40を超えるサービスブランドが存在しており、以下は代表的なブランドです。 【エンジニア向け人材事業】 フリーランスのITエンジニアの求人支援業界では最大手の規模です。 利用者拡大と顧客満足度の向上のために、新規事業の立ち上げやブランディング関連のプロジェクトが進行しています。 ・レバテック:https://levtech.jp/ ・teratail:https://teratail.com/ 【メディカル、介護向け人材事業】 業界トップクラスの売上規模です。 よりユーザーに寄り添ったサービスにするためにユーザー調査を実施し、新規プラットフォームの立ち上げなどに取り組んでいます。 ・レバウェル:https://corp.levwell.jp/ 【若年層向け人材事業】 新規ページの制作やABテストを行い、集客の強化に取り組んでいます。 ・ハタラクティブ:https://hataractive.jp/ 【新卒向け人材事業】 新規機能の開発やサービス改善に取り組んでいます。 ・キャリアチケット:https://careerticket.jp/ 【海外事業】 海外へ挑戦する人々を後押しし、世界中の就労問題を解決しています。 ・WeXpats:https://we-xpats.com/ja/job/as/jp/ 【オンライン診療事業】 オンライン診療のプラットフォームサービスとして、安全な診療体験の提供と、医療機関の生産性向上に取り組んでいます。 ・レバクリ:https://levcli.jp/ 使用ツール ・Google Analytics ・Bigquery ・Figma ・Slack 身につけられるスキル ・マーケットリサーチ、UXリサーチ ・予算、PL管理 ・プロダクトマネジメント ・アクセスログを用いた定量的な分析 キャリアパス ・プロダクトマネージャー→プロダクトマネージャー(リーダー)→事業責任者 ・プロダクトマネージャー→スペシャリスト(データ分析、リサーチャー等) ・プロダクトマネージャー→機能軸組織のマネージャー(組織設計、育成)

キャリアチケットスカウトのプロダクトマネージャー募集! ●事業概要 キャリアチケットスカウト (https://media.careerticket.jp/) は新卒就活をする学生向けのスカウトプラットフォームです。 ミッションは、偶然の出会いに頼る就活を、自分の価値観に自信を持てる選択の場に変えること。これまで学生は大量のESを提出し、面接を受け、条件でもしくは直感で入社企業を選ぶといった体験でした。 キャリアチケットスカウトでは、企業と学生の自己理解と相互理解を促し、 ・新卒採用市場を偶発的な出会いの場から確信できる選択の場にすること ・学生それぞれの｢価値観｣を明らかにし、それにあった企業を見つけ出し選び取る体験 = 「価値観就活」を新しく市場に浸透させてつくること を通して業界でNo.1のプラットフォームを目指しています。 ●業務詳細 PdMとして任せたいのは、ただの機能改善ではなく、学生の人生を左右する体験を形にすることです。 業務内容は下記のようなものを含む多岐にわたります。 ・プロダクトの戦略からおろした開発ロードマップの作成 ・学生の価値観や志向に基づくマッチングのアルゴリズム改善 ・アクセスログ等のデータとユーザーインタビューから生まれる仮説の検証 ・機能開発のディレクション、KPI設計・改善 ・エンジニア、デザイナー、CS、経営陣との連携を通した戦略推進 学生の｢価値観｣に関わるデータをより多く蓄積し、企業側の｢価値観｣を言語化して蓄積し、そのデータとユーザー行動のログを資産として、最もユーザーに資するプロダクトになっていこうとしています。 そのために必要なプロダクト戦略を立案し、ロードマップをひいて、実際の製作をディレクションしていってくださることを期待しています。 ●今の課題 ・データをもっと活かして意思決定を加速する体制強化 ・「価値観就活」とはなにか、を言語化しプロダクトにより一層落とし込むこと ・プロダクトマネジメントを担う人材不足 ●こんな方と働きたい ・学生の人生を変えるプロダクトに、自分の意思でコミットしたい方 ・データとユーザーインサイトを武器に、迷わず意思決定できる方 ・社会課題に向き合い、価値観就活を広めたい方 ・スケールするサービスの未来を、自分の手で描きたい方 ●チームの特徴 ・PdM、デザイナー、エンジニアが一体となった小さくも熱量の高いチーム ・上流から下流まで、自分の意思でプロダクトを動かせる裁量 将来的には、事業責任者やプロダクトリーダーにステップアップできる環境もあり、このポジションから過去に何人も事業責任者になっています。 ●身につけられるスキル ・マーケットリサーチ、UXリサーチ ・予算、PL管理 ・プロダクトマネジメント ・アクセスログを用いた定量的な分析 ●キャリアパス ・プロダクトマネージャー→プロダクトマネージャー(リーダー)→事業責任者 ・プロダクトマネージャー→スペシャリスト(データ分析、リサーチャー等) ・プロダクトマネージャー→機能軸組織のマネージャー(組織設計、育成) ●使用ツール ・Google Analytics ・Bigquery ・Figma ・Slack

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

<<詳細>> レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> 言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan 環境:Linux クラウド:Google Cloud、AWS <<キャリアパス>> ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ●データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ●データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ●データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 <<働く環境>> ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

立ち上げ中の新規事業～既存メディアまで幅広く、レバレジーズが運営する自社メディアの定性/定量調査・UI改善業務を担当していただきます。 現在多数のメディアを運営しており、メディアグロース担当が中心となって日々改善を続けていますが、メディアの数に対して人が足りていないのが現状です。 オールインハウスの環境下で、エンジニア・デザイナー・マーケター・営業すべての人員を巻き込んで、サービスをグロースしていただける方を募集しています。 ・事業戦略/プロダクト戦略をもとに、定量/定性両観点から問題発見～課題設定を行い、UI改善や新規コンテンツ、新規機能の作成 ・ユーザー行動分析とサイトのCVR改善 ・ユーザーインタビュー/ユーザビリティテストなどのリサーチ業務 担当サービス例 グループ全体で40を超えるサービスブランドが存在しており、以下は代表的なブランドです。 【エンジニア向け人材事業】 フリーランスのITエンジニアの求人支援業界では最大手の規模です。 利用者拡大と顧客満足度の向上のために、新規事業の立ち上げやブランディング関連のプロジェクトが進行しています。 ・レバテック:https://levtech.jp/ 【メディカル、介護向け人材事業】 業界トップクラスの売上規模です。 よりユーザーに寄り添ったサービスにするためにユーザー調査を実施し、新規プラットフォームの立ち上げなどに取り組んでいます。 ・レバウェル:https://corp.levwell.jp/ 【若年層向け人材事業】 新規ページの制作やABテストを行い、集客の強化に取り組んでいます。 ・ハタラクティブ:https://hataractive.jp/ 【新卒向け人材事業】 新規機能の開発やサービス改善に取り組んでいます。 ・キャリアチケット:https://careerticket.jp/ 【海外事業】 海外へ挑戦する人々を後押しし、世界中の就労問題を解決しています。 ・WeXpats 【オンライン診療事業】 オンライン診療のプラットフォームサービスとして、安全な診療体験の提供と、医療機関の生産性向上に取り組んでいます。 ・レバクリ:https://levcli.jp/ 使用ツール ・Google Analytics 4 ・Google BigQuery(SQL) ・ABテストツール(Optimizely等) ・ヒートマップツール(User Insight等) ・作図ツール(Cacoo・Figma等) ・Google スプレッドシート　他 身につけられるスキル ・戦略立案、それに基づく戦術の立案 ・Google BigQuery/SQLを使用したログ解析スキル、Google Analytics 4などのアクセス解析スキル ・Optimizelyや自社基盤を使用したA/Bテスト実施経験、及びカイ二乗検定/ベイズ検定などの効果検証手法の習得 ・ユーザーインタビューやデザインツールを通じて得るUI/UXに対する知見 ・データベース構造やシステム要件などに対する知見 キャリアパス ・全社横断で専門性強化を推進する機能軸リーダー ・ディレクター、エンジニア、デザイナーのマネジメントやKPIの責任を持つマネージャー ・サービス全体のプロダクトの舵取りを行うプロダクトオーナー ・新規事業立ち上げ

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。 AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、弊社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。 データ戦略室に所属し、各部署との連携を図りながら、生成AIを中心としたAIソリューションの導入・活用を推進します。 ●主な業務内容: - 事業・サービス・プロダクトの成長に繋がるai活用の企画・推進 - サービス・プロダクトへのaiを使った機能の導入 - 各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義 - 生成ai、llm等の先端技術調査、pocの実施、効果検証 ●プロジェクト例: - ai面接プロダクトの作成 - 転職サービスの職務経歴書自動生成機能の作成 - 書類データの構造化pj - 生成aiを用いた音声データの活用 - レコメンドプロジェクトのpm - 社員の生成ai利活用推進 ※詳細はブログよりご確認ください [レバレジーズでのAI推進奮闘記](https://analytics.leverages.jp/entry/2026/03/25/180000) ●使用技術 ・言語:Python、Google Apps Scriptなど ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・クラウド:Google Cloud、AWS ・モデル:ChatGPT、Gemini、Claude ・その他ツール:Dify、promptfoo、社内チャットAI

｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet) ●データアナリスト/データアーキテクト共通 ・事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション ・要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 ・事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

<<詳細>> 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ●データアナリスト:データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ●データアーキテクト:データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio) <<扱うデータ >> ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 <<使用技術>> ・言語:Python、R、SQL ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理:Git、Github

第二新卒歓迎!事業と専門性の両軸で高められる、レバレジーズでマーケティングキャリアを築きませんか? 当社は「10年後に年商1兆円」を掲げ、毎年100億円規模の新規事業投資を行っています。このダイナミックな環境で、CRMのプロフェッショナルとして事業成長を牽引していただける方を募集します。 当社のCRM担当は、単なる配信業務に留まらないポジションです。 データ分析から顧客コミュニケーション戦略の立案、MAツールやデータベースの設計まで、一貫して携わる大きな裁量があります。 既存事業・新規事業を問わず、本質的なCRM戦略を通じて事業成長への貢献を実感いただけます。事業フェーズ次第では事業企画やPdM(プロダクトマネージャー)のような役割まで深く関わることができ、自身の貢献範囲を広げられるやりがいがあります。 ※当ポジションはポテンシャル層(第二新卒層向け)～経験者層まで幅広く募集しております。 ◎詳細 ユーザー接点の最適化のため、メールやLINEなど複数のチャネルを通じてLTV最大化を目指していただきます。 人材紹介事業のフロー型ビジネスと派遣事業のストック型ビジネスの両方が存在しており、 多くの事業でカスタマー(toC)とクライアント(toB)両面のマーケティングが必要です。 事業成長の変数が多く、より難易度の高いマーケティングの経験を積むことができます。 ・ユーザー調査を通じたカスタマージャーニーマップ作成、シナリオの設計 ・潜在、顕在顧客向けのコンテンツ企画・制作・配信 ・ユーザー接点創出のためのツール導入・設計・運用(MAツール、メール配信ツール) ・営業部門と連携してのユーザー体験向上 ・価値あるデータ蓄積・活用のためのデータ基盤設計 ◎担当サービス 以下いずれかの事業に携わっていただきます。 ・IT領域人材サービス「レバテック」 ・医療介護領域人材サービス「レバウェル看護」「レバウェル介護」 ・若年層向けの人材サービス「ハタラクティブ」「career ticket」 ・新規事業 ◎キャリアパス事例 ・MAを活用した複数チャネル横断の企画/設計ポジション ・営業とマーケティングの両部門を跨いでの事業部課題解決のスペシャリスト ・事業のマーケティング責任者としてマーケティング戦略の統括

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 具体的には・・・ ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 ▼在籍メンバー例 ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能

新規事業立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの「設計図」から創ります。 ● 具体的には、 ・要件定義～アーキテクチャ設計: クライアントのビジネス課題をヒアリングし、「どんなデータ基盤が必要か」を0から考える ・技術選定: dbt、Fivetran、Tableau...といった主要なツールの中から最適な組み合わせを提案、決定 ・データ基盤の設計/構築: データレイク、ETL/ELT、DWH、データマートの全レイヤーを設計、実装 ・データパイプライン開発: リアルタイム性とコストのバランスを考慮した最適なパイプライン構築 ・BI連携: Tableau、Power BI等と連携し、「誰でも使えるダッシュボード」を実現 ・運用・改善: パフォーマンスチューニング、コスト最適化、セキュリティ設計 ### 社風 ● 会社のミッションとして、「新規事業を生み出す」と「CXOを担える人材を輩出する」を掲げてます。そのため、「挑戦と成長」「チーム作り」という言葉を大事にしています。失敗を恐れずどんどん飛び込んでいく突破力と、一方でCXOはチーム・会社組織を作っていくため、チームプレー・助け合い・チーム一丸も大事にしています。 ● 役職・入社年次に関係なく、自分の仮説を持ち・主体的に行動し、事業立上げ・チームビルディングを行う中で、困難を乗り越え成長を重ね真の起業家になっていきます。 ### ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社～1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

事業オーナー(PM / グロース / セールス / オペレーション)と一体となって課題を定義し、データ分析とレポーティングで意思決定を加速します。必要に応じて現場スクワッドに埋め込み、0→1 の仮説設計から 1→n の仕組み化までを推進。AI 支援を活用した再現可能な分析プロセス・可視化を構築し、経営との定点接続を通じて継続的に改善します。 日次/週次単位の短サイクルで仮説検証と展開を行い、time-to-insight / time-to-decision を継続的に短縮します。 【業務範囲】 ・事業側と一体での課題定義・仮説設計・実験設計 ・KPI 設計・可視化と運用(定点観測・レビュー) ・日次/週次の施策モニタリングと迅速な打ち手調整(アラート/運用 SLA 設計) ・指標と意思決定のリードタイム短縮(time-to-insight / time-to-decision 改善) ・BI ダッシュボードの情報設計・構築・運用 ・データモデリング(スキーマ設計、命名規約、ドキュメント化) ・分析レポート作成と意思決定のためのインサイト抽出 ・施策の効果検証デザイン(A/B 等)と改善サイクル運用 ・現場データ収集の仕組み化(トラッキング設計、イベント定義) ・AI 協働による ETL・レポーティング自動化の設計・継続改善 ・ステークホルダーとの要件定義・合意形成・ワークショップ設計/実施 ・経営向けの定例レポート/事業レビュー資料の作成 ・BI/アナリティクス機能の立ち上げ(標準化、カタログ、Runbook 整備) ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・SQL / BigQuery ・Google Workspace(スプレッドシート等) ・Claude / ChatGPT　※今後変更になる可能性がございます ・各種 MCP ツール ・Notion / Slack 【資質(自律性・構造化力・分析志向)】 ・論理的思考と構造化力 ・定量分析力と仮説検証志向 ・課題解決力と実行力(自走できる) ・ステークホルダーマネジメントと合意形成力 ・オーナーシップと現場への深いコミットメント 【具体スキル】 ・SQL 高度利用(パフォーマンス/品質担保を含む) ・データモデリング(スター/スノーフレーク、命名規約、ドキュメント化) ・BI/ダッシュボードの情報設計・ナビゲーション設計 ・実験デザインと効果検証(統計的有意性の理解) ・分析モデル構築と可視化設計

●業務内容 当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 <案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築> 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 <案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築> 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、データ基盤 → BI・Analytics → AI活用までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●キャリアについて 【入社時】 プレイングマネージャーとして、顧客提案・PM・技術リードを中心に事業立ち上げを推進 　　↓ 【事業拡大期】 案件拡大、採用・育成を通じてデータエンジニアチームを形成 　　↓ 【組織化】 複数案件・チームを統括する部長クラスへ 　　↓ 【事業拡大】 データ・AI領域の事業部長として、事業計画・売上利益・組織を統括 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します! ●研修 キャリア採用の方は、入社して慣れるまでは、担当マネージャーからサポートさせていただきます。 また、ヒューマンスキル研修(集合研修)やIT技術研修(オンライン)等の制度もあり、積極的にスキルを身に着けられる環境です。

●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

<プロジェクト> ・グループ内外のデータマネジメント領域におけるPoC(概念実証)を行い、その成果をもとに、データ活用基盤(DWH/データレイク/BIダッシュボード)の設計・構築や、データパイプラインの開発・運用保守といった顧客向けの開発作業を行います。 <役割> ・データマネジメント領域におけるPoCの企画・推進、データ活用基盤の設計・構築、ETL/ELTパイプラインの開発・運用、BIダッシュボードの構築 ●ご入社後のキャリアについて ・経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。 募集部門 【テクノロジー】スマートテクノロジー開発ユニット 【変更の範囲】 従事すべき業務の変更の範囲:当社の指示する業務全般

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データベースエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、エンドユーザー直取引率90%以上の大手SIerにてDBエンジニア業務 ・業務内容:DBの設計や移行、監視、バックアップ、データ回復などのDB管理者としての業務 ・環境: 　DB:Oracle(3～4割)、MySQL、Db2 　OS:Unix系 　言語:Ruby、Python、Java 　FW:Node.js 　インフラ:Azure 2、日本最大級のECサイト運営企業にてデータ基盤の設計・開発業務 ・業務内容:データ基盤の設計および開発、データ加工処理の設計および開発、データ基盤のバッチ開発 　※数千万レコード単位のデータを処理する経験ができます ・環境: 　DB:Oracle/SQLserver 　OS:Linux 3、化粧品会社にて通販事業の顧客管理システムにおけるDBの運用・保守・改修 ・業務内容:既存DBとセールスフォースマーケティングクラウドの既存仕様の調査・運用・保守・改修、既存のデータ構造から新たにDBを設計・構築 ・環境: 　DB:PostgreSQL、BigQuery 　インフラ:AWS 、 GCP 　BI:Tableau 、 KI(キーエンスデータアナリティクス) 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・データベース︓SQLServer、PostgreSQL、MySQL、Oracle ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・工程:設計、開発、管理、運用、保守 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務