機械学習・データ活用 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

データソリューション部門の事業拡大に伴い、次世代のデータ活用を担うジュニアデータエンジニアを募集いたします。 急成長中のビッグデータ市場において、DatebricksやSnowflakeなどといった最先端の技術に触れながら、経験豊富なシニアメンバーのサポートの下でスキルアップできる環境です。 データの世界でキャリアを築きたいという熱意のある方からのご応募をお待ちしております。 シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。 ①データパイプラインの開発・運用支援 クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務 ② データ移行プロジェクトのサポート オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWH(Snowflakeなど)やデータレイクハウス(Databricks)へのデータ移行プロジェクトにおける実務作業 ③データ基盤の構築アシスタント 新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート ④ドキュメント作成 設計書や手順書などのドキュメント作成および更新作業。 など 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　など

データソリューション部門の事業拡大に伴い、AI画像系(認識・分類・生成・予測、マルチモーダル含む)サイエンティスト・エンジニアを募集いたします。 画像データとAI技術を組み合わせて顧客の多様な課題を解決する役割であり、特に生成AIやマルチモーダル領域の最先端技術に触れながら、社会や産業のイノベーションを推進できるポジションです。 顧客との技術的・ビジネス的なコミュニケーションを通じて、提案から開発、交渉まで幅広いスキルが求められますが、成長著しいAI画像分野で自らの専門性を高め、顧客のビジネス価値向上に貢献したい方に最適な環境となります。 ●カメラや衛星等の画像データを中心に、対象物の学習・認識・分類・予測等の要素技術を活用したAI/CV分野の研究および開発業務 ●顧客からのAI画像系プロジェクトのニーズ拡大に対応し、先端技術を用いたソリューションの提供 ●生成AI領域では、image2text、text2image、video2sound、text2vidなど、マルチモーダルなアプローチを含む研究・開発業務 ●顧客からの技術的な要件を短期間でブレークダウンし、提案スライドの作成、FPTの技術特徴や他社との差別化の説明、スケジュールや見積書作成、交渉・折衝、Q&A対応等 ●CVPR、ECCV、ICCV、SIGGRAPHなど国際会議や、IEEE Transactions、ACM Transactions、Nature、Science等での論文投稿 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

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 ●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 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●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 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 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 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で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)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、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も対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PM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をお任せします。 ●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 ②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) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

●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

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 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

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

業務内容 ●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。 ●PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただく想定です。

WINTICKETの機械学習エンジニア として、サービス課題に対する、 蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案/実行や、WINTICKETに関わる新規事業の機械学習システムの新規開発を、リードしていただくポジションです。 機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。 WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 ●過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。 ・競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発 ・本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発 ・ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発 ●チームの文化や体制、働く環境について チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

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

組織説明 ・配属グループは、MGRの元、エンジニアが14名ほど在籍しています。 ・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。 全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。 ●データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定 ●現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施 ●データマネジメント方針策定(ガバナンス、メタデータ管理、品質管理)およびデータ活用プロセスの整備 ●構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進(要件定義～運用まで) ●パイプライン開発、ETL/ELT設計 開発環境 【言語】Pythonなど 【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど 【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Backlog 【インフラ】AWS、GCP、Azure 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 働き方 ●フレックスタイム制度を導入。 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。 ●リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です(必要に応じて出社の必要あり)。 遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です(要相談)。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。 ●PC選択(Mac・Windows)が可能。 ●研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。 社員インタビュー データマネジメントの重要性を探る―データ総研×パーソルキャリア特別座談会 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/250219_01

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

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。

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ・こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-system-dev-team-202112 ・技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-system-dev

日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。 カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。 複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、多様なプロジェクトを経験頂けます。 組織情報 製造業向けのプロジェクトを主導するシステムインテグレーション事業本部内において、大手自動車メーカー、tier1メーカー等をクライアントとしている事業部になります。 また、nttデータグループ内で自動車業界向けビジネスを展開するグループ会社を主導しプロジェクトを推進する役割も担います。

本ポストは開発経験者を対象にした第一金融事業本部の銀行・クレジットの開発を希望する方向けの集約ポストです。 貴方のご経験・希望をもとに、幅広いポストからマッチするプロジェクトをご提案します。 職種 ・業務アプリケーションエンジニアとして、顧客企業の要望を実現、または自ら新たなサービスを企画提案し、設計・開発する。 ・インフラエンジニアとして、オンプレサーバ・クラウドやネットワーク・データベース・OS・ミドルウェア等、各種基盤の設計・構築する。 ・プロジェクトマネージャとして、大規模なプロジェクトから小規模なチームまで、ご経験に応じた運営を行う。 配属予定プロジェクト 例 1.銀行系 ・大規模基幹系システムのシステム更改や機能改善の企画検討、業務アプリケーション開発、基盤開発 ・インターネットバンキング/スマホアプリ/オープンAPIなどのデジタル技術を活用したシステム開発 2.クレジット系 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件、オープン系システムの開発) ・国内最大級のデータ利活用基盤構築、最先端のクラウドデータプラットフォーム構築 ・数百万~数千万会員を抱える会員向けスマホアプリ、QRコード決済サービス、ポイントサービスや各種新サービスなどのアプリ開発・クラウドプラットフォーム構築 関連する技術やサービス 言語:Java(Spring Framework)・JavaScript・HTML・C++・PL/Ⅰ・COBOL など 製品/サービス:Linux・Windows・AIX・RHEL SAS Viya・Oculus-CDD・Oculus-Filter・VMware・intra-mart Docker・Kubernetes・Ansible AWS・Azure・GCP・Salesforce・ServiceNow Oracle・Postgre Systemwalker・Hinemos など 開発手法:CI/CD・DevOps・SAFe・TERASOLUNA開発標準 など お客様例 日本最大の金融機関を含む、本邦5大金融グループの一角を担う金融機関のうち、3銀行。 大規模かつ先進的なクレジットカード会社 多数。 セーフティネットを担う金融機関(国内外) 組織情報 金融業界における大規模先進企業と共に社会変革・業界変革の最前線に立つ

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。

●中部エリア(愛知、岐阜、三重、静岡)の大手企業向けに、主に企画・提案・設計の上流工程を中心に、案件によっては開発・構築・導入までを担当いただきます。 ●現在は東京拠点の業務拡大につき、関東での採用での採用を拡大しており本ポジションは東京勤務を予定しております。 具体的には以下のような業務に関わっていただく予定です (①または②の部署に配属いただきます) ①システム開発エンジニア • アジャイル開発(顧客と一緒にチームを作る伴走型) • DWHやNoSQLなどのビッグデータに対応したDBの提案・構築 • ローコード・ノーコードのツールを使用したアプリ開発 • AWSやAzure上でのサーバレス開発 • 新技術・新商材の比較選定、PoC対応 • ADやAzure ADなどの認証/ID管理システムの提案・構築 ②インフラ構築エンジニア • 大手企業向け共通基盤インフラ(サーバ、ストレージ、ネットワーク)の提案・設計・構築 • 仮想化基盤やハイパーコンバージドインフラ(HCI)の提案・設計・構築 • クラウドサービス(AWS、Azure、GCP)の提案・設計・構築 • 通信キャリアやケーブルテレビ局向けのネットワークインフラの提案・設計・構築 • 自治体・文教向けシステム更改への入札・提案・設計・構築

フルフレックス+リモート可能/クラウドとAIを活用したモダンなシステム開発実績多数!! 元マイクロソフトMVP複数年受賞されている本事業責任者と一緒に、 AIやクラウドを活用したシステム開発の顧客への提案活動/上流工程/開発工程のいずれか、または全てに携わっていただきます。 ・技術選定や実現可能性調査のためのコンサルティング ・クラウドアーキテクチャ設計・構築 ・データ基盤の設計・構築 <案件事例> ・AIを活用した営業支援チャットボットの開発 └Azure OpenAIを活用し、音声データを文字起こし、活用可能なデータに変換し営業メンバ業務効率化を達成 ・社内ナレッジ利活用ツールの開発 └社内に乱雑に配置された様々なナレッジを利活用できる検索ツールのためのRAGの開発 ・3大クラウドが提供するマネージドAIサービス利活用コンサルティング など 【ソフトウェアアーキテクチャ例】 フロントエンド:React/Typescript/Node.js/HTML/CSS/Javascript バックエンド:Java/PHP/Ruby/Python/Go/Haskell クラウド:AWS/GCP/Azure ツール:Github/Slack/Ansible/Kubernetes/Docker 生成AI:OpenAI/Bedlock/Gemini <特徴> ■リモートワーク主体前提の働き方をご用意 週次で自由に参加可能なオープンドアMTGを実施し、リモートワークでも疎外感が生まれないよう、上司部下関係なく気軽に何でも相談できる環境をご用意 ■クラウド系資格取得を全力サポート システムアイでは順調にクラウド資格取得者を増やしており 週2回の勉強会の実施や、資格取得に関わる費用の会社全額負担 取得時の報奨金もご用意しております。

仕事についての詳細 外国人向け生活インフラ(住まい・通信・保証・金融・人材)を支える複数事業を展開しており、それぞれに膨大な顧客データ・業務データが蓄積されています。 また、注目度が高まる外国人市場については、業界団体や行政などから様々なデータが公開されています。 本ポジションでは、社内データとこれらの公開データを集約・整備し、経営・事業部・マーケティングが安心して使えるデータ基盤をつくる マーケティングデータエンジニア として活躍していただきます。 業務内容 全社横断のマーケティングチームに所属いただき、同チームの各事業担当者やデータアナリスト、広告運用担当、デザイナーなどと連携しながら、各事業・各ツールに散らばったデータをBigQueryに集約し、マーケティングと事業部が同じ数字を見て判断できる基盤を作っていただきます。 単なるデータの収集・保守業務ではなく、 「どのデータをどの粒度で持つか」「誰がどう使うか」から設計し、 データの収集 → 整備 → モデリング → 提供 → 運用改善 まで一貫して関われるポジションです。 事業ごとにバラバラだったデータが、ひとつの基盤の上でつながり、意思決定に使われていく手応えを直接感じられる環境です!! 現在、BigQueryへの集約は一部の事業・データで進んでおり、これを全事業に広げながら、データの品質と取り込みの自動化を高めていくフェーズです。 また、AIを積極的に活用し、よりよいデータ環境を社内に作っていただきます。 ●BigQuery を中心としたデータ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●業務システム、外部サービス(GA4・サーチコンソール・広告媒体・Salesforce等)や、公開されている統計、オープンデータを定期的に取り込むパイプラインの設計・実装 ●データマート、中間テーブルの設計と、集計ロジックのSQL実装 ●データ品質(欠損・重複・遅延)の監視と、異常時の検知・復旧の仕組みづくり ●テーブル定義、指標定義、データリネージのドキュメント化 ●Looker Studio 等のBIツールから使いやすい形へのデータ提供、ダッシュボードの基盤整備 ●個人情報を含むデータのアクセス権限設計とセキュリティ運用 ●データアナリスト、マーケティング、事業部からの要件ヒアリングと、基盤側からの改善提案 ●GCPコストの最適化(クエリ・ストレージ・スケジューリング) ※【変更の範囲】会社内での全ての業務

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●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

要件定義やベンダーコントロールなどの上流工程を中心に、事業成長に貢献するシステムの企画・開発・運用を担当します。 ①マンション事業のDX推進・システム企画 ・見込顧客・契約顧客管理システムの刷新・改修企画 ・電子契約プロジェクトの推進、システム企画 ・顧客データの分析・活用基盤の構築(MAツール連携など) ・営業部門の業務プロセスをシステムで効率化するための要件定義 ②社内業務プロセスのデジタル化(コーポレートDX) ・ワークフローシステムによるペーパーレス化・決裁スピード向上の推進 ・基幹会計システムの運用およびグループ会社への展開、データ連携の強化 ③その他業務アプリケーションの運用・最適化 ・最新技術(SaaS等)の調査・選定・導入による業務改善 【部署の特徴】 メンバー構成:男性7名、女性6名 年齢:25～35歳 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

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。