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レバレジーズ株式会社

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

レバレジーズ株式会社

<<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

レバレジーズ株式会社

｢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

GO株式会社

●仕事概要 タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、3,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●仕事内容 タクシーアプリ『GO』を支える決済や支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には決済トランザクション以外にも大規模な集計処理を担うサービスから業務オペレーションを支える管理画面、仕訳、レポーティングなどのサービスがあります。 日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 ゼロから作る機会が多くチャレンジングな日々を楽しめる方をお待ちしています。 ●解決したい課題 ・支払請求処理の精緻化・早期化 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ・決済の不正利用対策 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●開発環境 バックエンド (マイクロサービス) 言語: Go サービス間通信: gRPC, GraphQL データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker ワークフローエンジン: Apache Airflow モニタリング: Grafana, Sentry AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. IDE: GoLand, Visual Studio Code CI / CD: GitHub Actions VCS: GitHub フロントエンド (管理画面) 言語: TypeScript フレームワーク: Vue.js (Vue3), React (Next.js) インタフェース定義: OpenAPI (Swagger) その他 (関わる可能性があるもの) インフラ: GCP ●所属組織 決済基盤チーム・支払請求基盤チーム 各7名前後(派遣社員含む)

株式会社はなまる

DWH(データウェアハウス)の構築および、各種業務システム・マーケティングツール間を繋ぐデータパイプラインの設計・開発を担当いただきます。 現在はDataSpiderを利用していますが、ツールの標準機能のみに頼らず、パフォーマンスを最大化させるためのクエリ実装や、品質を担保するためのデータマネジメント業務をお任せします。 ●データ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●ビジネスニーズに合わせた最適なデータモデルの設計、および基盤構築 ●DataSpider等のツールを活用した、各種業務システムやマーケティングツール間のデータ連携フロー構築 ●再実行性(冪等性)やエラー検知を考慮した、安全で堅牢なバッチ処理の設計・開発 ●大規模データ処理における、パフォーマンスを最大化するための高度なSQLの実装およびチューニング ●外部ツール・マーケティングツールとのデータ連携 ●データマネジメント・品質管理

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

GO株式会社

仕事概要 タクシー配車サービス『GO』の実現に欠かせない車載アプリ(タクシー車内で動いているAndroidアプリ)の開発と継続的な改善をします。 GO Inc.は技術力を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではなくプロダクトに向き合うことを大切にしています。 ユーザーの課題やニーズを理解し、より良い体験を追求しながら開発を進めていきます。 今後はタクシー配車にとどまらず、社会課題解決に向けてより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 [「日本の"移動"を止めない」──GO IoT本部が挑む、車載システムの統合と品質の裏側](https://go-on.goinc.jp/n/n03b4732753f9?gs=29fb937a7559) 業務内容 タクシー車両内で動く車載システムがあります。 車載システムは、Androidアプリがいくつかの機器と連携して動くことで機能を実現しています。車載システムは次世代のモビリティ体験を支える新規開発が継続しています。 本ポジションでは、従来のアプリ単体のテストにとどまらず、ハードウェア・ソフトウェアが連携する車載システムの品質向上に向けたテストエンジニアリングをリードしていただきます。不具合の検出だけではなく、開発初期から「品質を作り込む」ための計画づくりと実行がミッションです 解決したい課題 ●ハードウェアエンジニア、ソフトウェアエンジニア、QA、PdMなど各専門領域の知見を統合して品質を作り込むプロセスの構築 ●CI基盤と運用フローの構築・改善 ●テスト自動化によるリリースサイクル低下の防止と向上 開発環境 プログラミング言語 :Kotlin, TypeScript, SQL ライブラリ類等 :Android Jetpack, Kotlin coroutines, Appium, Firebase, GCP, BigQuery, etc. CI/CD :Github Actions、Bitrise 所属組織 ソフトウェアエンジニア4名のチームです。カンバンでタスクの状況を把握できるようにしています。コミュニケーションはSlackとGoogle Meetを使っています。 2名がテストエンジニアとして業務をしています。残りの2名はAndroidアプリエンジニアで内部品質の向上を担っています。

GO株式会社

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

株式会社クーリエ

【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

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

スマホアプリケーション上で展開されるコンテンツを出力するAIモデルの運用保守および改善開発をご担当いただきます。 当該のAIモデルはGCP上に展開されており、これらに関して運用をご担当いただきます。 AIモデルにエラーが発生した場合にはその保守対応についてもご担当いただきます。 AIモデルの実行結果について、効果測定を定期的に実施してデータの取りまとめをご担当いただきます。 またクライアントから要望のあった場合に、モデル改善の実装をご担当いただきます。

株式会社BuySell Technologies

業務内容 【ご入社後に期待する成果】 ・〜6ヶ月後:特定ドメイン(例:査定・CRM・物流)をリードエンジニアとして牽引 ・〜1年後:AI・自動化技術を活用した生産性10倍化プロジェクトの中心を担っていただき、開発スピードと品質を両立し、チーム全体の技術生産性を底上げ 【職務内容】 ■リユースプラットフォーム「Cosmos」の開発チームのリード リユースプラットフォームCosmosは「日本全国誰もが簡単にリユースにアクセスできる世界の構築」をビジョンとして想い描いています。 事業理解と共に、プロダクトと関わるメンバーのサポートをお任せいたします。 ・Cosmosのサブプロダクトのフロントエンド開発 ・EM・PdMと協力して、高品質なプロダクトを目指す取り組みや仕組みづくり ・DX(Developer Experience)向上や技術的負債解消の計画と実行 ・フロントエンド領域でのアーキテクチャ設計構築や技術選定 ■フロントエンド領域での横断的な取り組み 取締役CTOの今村が着任以降、エンジニア組織は35名から90名まで増加しており、今後も拡大を予定しています。 一方でプロダクト品質や開発生産性を維持することへの課題が顕在化し、組織全体としてエンジニアスキルのレベルアップが求められています。 次世代のテックリードを創出すべく、CTOやEMと議論してより良い組織づくりへもご助力いただきたいです。 ・開発ガイドラインの策定 ・オブザーバビリティ・モニタリングの強化 ・AI活用を前提とした開発体制の構築 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●仕事内容 タクシーアプリ『GO』を支える支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には大規模な集計処理を担うサービスから業務オペレーションを支える管理画面、仕訳、レポーティングなどのサービスがあります。 日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 ゼロから作る機会が多くチャレンジングな日々を楽しめる方をお待ちしています。 ●解決したい課題 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・会計処理の精緻化・早期化 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ●開発環境 ・バックエンド (マイクロサービス) └言語: Go └サービス間通信: gRPC, GraphQL └データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery └インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker └ワークフローエンジン: Apache Airflow └モニタリング: Grafana, Sentry └AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. └IDE: GoLand, Visual Studio Code └CI / CD: GitHub Actions └VCS: GitHub ・フロントエンド (管理画面) └言語: TypeScript └フレームワーク: Vue.js (Vue3), React (Next.js) └インタフェース定義: OpenAPI (Swagger) ・その他 (関わる可能性があるもの) └インフラ: GCP ●所属組織 支払請求基盤チーム 7名前後 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

ランディット株式会社

私たちは、駐停車の自動化によって日本のモビリティインフラを再構築する企業です。 AIとカメラを活用して時間貸し駐車場の監視業務を自動化するプラットフォーム『AIMO Parking』、そして月極駐車場の集客力向上・業務効率化を実現する『SYNC PORT』。この2つのサービスで駐停車領域の自動化を推進しています。 さらに、『AIMO Parking』や『SYNC PORT』で自動更新される満空情報は、時間貸し駐車場サイト『PARK FLOW』や月極駐車場サイト『PARK STOCK』にリアルタイムで反映されます。これにより、駐車場利用者はすぐに、そして条件にぴったりの空き駐車場を見つけることができます。 このように、貸し手・借り手の双方に向けたデジタル化・自動化サービスを提供することで、情報の非対称性を解消し、革新的なソリューションを生み出しています。 ローンチから1年足らずで、既に多くの企業様から導入やトライアルのご要望をいただいており、さらなる事業拡大に備えてエンジニア組織の強化が急務となっています。特に、『AIMO Parking』と『PARK FLOW』のプロダクト開発を最前線でリードし、顧客のニーズに素早く応える体制を整えたいと考えています。 今回募集するプロダクトエンジニアの方には、開発の最前線で『AIMO』の進化をリードしていただきます。 単なる開発にとどまらず、ビジネス要件を深く理解し、どのようなユーザーのどんな課題を解決するのかを明確化する、要件定義や仕様策定といった上流工程にも積極的に関与していただきたいと考えています。 日々の進化を遂げるための土台作りから携わり、私たちと共に次世代の駐停車インフラを築き上げましょう。 ●開発環境: ・バックエンド:Typescript(Nest.js) ・ミドルウェア:Hasura ・フロントエンド:TypeScript, Nextjs ・インフラ:GCP(Cloud Run) ・データベース:PostgreSQL(Cloud SQL)、Big Query、Redis ・モニタリング:Cloud Monitaring ・CI/CD:GitHub Actions ・プロジェクト管理:Notion, Backlog ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Notion ●業務内容 ・ベンダーチームと共同して新規機能開発と既存機能の改修 ・障害発生の監視と原因調査 ・IoT と ソフトウェア を繋げる開発 ・ベンダー依存から内製化に向けたナレッジ共有基盤の構築 ●抱えている課題・一緒にやりたいこと ・内製化推進! ・バックエンドのアーキテクチャーのリファクタ ・IoT ✕ ソフトウェア のナレッジ向上 ●ランディットの開発組織 ・【社員対談 Vol.3 事業開発本部 / AIMO事業本部】ランディット流、強い開発チームの作り方 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/958661) ・【インターン生企画vol.3】在学中、4社でのインターンを経験。内定先を辞退してランディットの社員になることを決意した理由。 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/487291) ・【社員の1日vol.2】デザイン一筋だった有山さんがプロダクトマネジメントを全うするために日々取り組むこととは (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/454461) ●サービスサイト AIMO: https://aimo-sys.com AIMO Parking: https://aimo-sys.com/parking.html PARK FLOW: https://park-flow.jp SYNC PORT: https://sync-port.com PARK STOCK: https://park-stock.com

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 〜6ヶ月後:特定事業領域(例:査定・CRM・在庫)における業務課題を深く理解し、プロダクト課題を構造化 〜1年後:Cosmosを活用した業務変革プロジェクトの要件定義～リリースまでをリードし、事業責任者・CTO・本部長と連携しながら「事業×テクノロジー」の成功事例をグループ企業に横展開できる状態を実現 【職務内容】 ・各事業領域の業務プロセスを可視化し、課題を構造化 ・「Cosmos」を中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画～要件定義～実装ディレクション ・データ分析・ユーザーインタビューを通じた改善提案 ・技術チーム(SWE・AIエンジニア)との連携によるリリースマネジメント ・グループ横断でのプロダクトガバナンスと優先順位管理 ・社内ステークホルダー(営業・オペ・経営企画など)との合意形成 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業と直結したプロダクトマネジメント経験 ・AI・データを活用した実業変革の経験 ・CTO・本部長直下で、戦略から実行まで裁量を持って動ける環境 ・経営層との距離が近く、意思決定スピードが速い 【キャリアパス】 ・プロダクト責任者(複数PJ横断) ・本部長・プロダクト統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

株式会社クーリエ

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

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 〜6ヶ月後: ・特定事業領域(例:査定・CRM・在庫)における業務課題を深く理解し、プロダクト課題を構造化 ・AI/データ活用で解決すべき課題と、PoC〜プロダクト化のロードマップを策定 〜1年後: ・AI/機械学習を用いた新機能・業務変革プロジェクトを主導 ・データ/AIチーム・SWE・事業責任者と連携し、AI活用の成功事例をグループ横断で展開 ・「事業×AI×プロダクト」の実装パターンを社内標準化 【職務内容】 ・各事業領域の業務プロセスを可視化し、課題を構造化(AI/データ観点を含む) ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装リード ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携) ・データ分析に基づく問題発見と改善案の策定 ・技術チーム(SWE・AIエンジニア、データサイエンティスト)との連携によるリリースマネジメント ・グループ横断でのプロダクトガバナンス・優先順位管理 ・社内ステークホルダー(営業・オペ・経営企画など)との合意形成 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業と直結したプロダクトマネジメント経験 ・AI・データを活用した実業変革の経験 ・戦略から実行まで裁量を持って動ける環境 ・経営層との距離が近く、意思決定スピードが速い 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

株式会社クーリエ

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

株式会社クーリエ

【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

レバレジーズ株式会社

●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。

株式会社分析屋

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

SCデジタル株式会社

顧客データの収集・統合・活用を担うCDP(Customer Data Platform)の構築・運用を、提案フェーズから一貫して担うポジションです。 住友商事グループの信頼基盤を背景に、データドリブンなマーケティングDXを推進するSCデジタルにおいて、データ基盤の設計者であり、マーケターやアナリストとビジネス成果を共に追いかける実装のキーパーソンです。 CDP専任の経験はなくても、データベースやデータエンジニアリングで培ったスキルが直接活きる環境です。 データ基盤の設計・実装から、マーケティングチームと連携した活用支援まで、技術の力でビジネスインパクトを実感できる仕事です。 【具体的には・・・】 ・CDPを活用したシステムのデータベース構築、管理、運用 ・データの収集、蓄積、活用に至るまでのプロセスの全体設計と実装 ・提案段階からのプロジェクト計画への参画とタスクデザイン ・要件に基づいたデータモデリングとETL処理の実装 ・顧客情報・広告ID・マーケティングチャネル(メール・LINE・広告等)とのシステム連携 ・マーケターチームやアナリストチームとの連携 ・データベースチームのタスク管理、進捗管理 ・プロジェクト内でのタスク管理・進捗管理・メンバーへの技術支援 ●キャリアパス このポジションは、データエンジニアとしての専門性を深めながら、ビジネスへの影響力を広げていける環境です。 ・技術専門職として深める道 ┗データ基盤設計のリードエンジニアとして、複数プロジェクトを横断する技術的なリーダーシップポジションへのステップアップが可能です。 ・プロジェクトマネジメントへの道 ┗マーケターやアナリストとの協働を通じてビジネス理解を深め、データ領域のPM(プロジェクトマネージャー)としてプロジェクト全体を統括するポジションへのキャリアチェンジも可能です。 提案から実装・運用まで一気通貫で関わるSCデジタルの環境は、PMとして必要な視点を自然に身につけられる場でもあります。

株式会社Sun Asterisk

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

株式会社ビットエー

●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

株式会社くすりの窓口

「EPARKくすりの窓口」のWEBアプリケーションを改善対象とするプロダクトマネージャーポジションです。 本ポジションでは、現在この領域を直接担当している事業責任者(役員)と並走しながら、ユーザーの声やデータに基づいたUI/UX改善の立案〜実行を推進していただきます。 問い合わせ内容やユーザーデータから課題を発見し、UI/UXの具体的な改善施策を企画・実装へつなげていただきます。 社内の分析チームや開発・CS・営業と密に連携しながら、リピート率やCVRといった事業成果に直結する改善をリードする重要な役割です。 ・「EPARKくすりの窓口」WebアプリアプリケーションのUI/UX課題抽出と優先順位設計 ・サイト全体を対象とした改善施策の企画(検索〜予約〜通知〜来局まで) ・ユーザー問い合わせやVOCの分析、CS・営業部門との連携による課題発掘 ・社内DWHと連携したTableau分析環境のもと、仮説に基づく定量分析の実施(分析チームとの連携 or 自走) ・A/Bテストの設計・実施・評価を通じた効果検証 ・KPI(CVR、リピート率、NPS等)を意識した改善のPDCA推進 ・改善施策における仕様策定、デザイン検討、エンジニアとの協働 ・継続的改善を支える運用設計やナレッジ共有の仕組み構築