年間休日120日以上 年収700万円以上のITエンジニア求人・転職情報

デクセリアルズ株式会社

1.コヒーレント方式光通信のリンクレベルシミュレーション MATLABを用いたリンクレベルのシミュレーションモデル構築、変調方式の検討、復調アルゴ　　　リズムの検討、光通信における劣化要因のモデリング、関連する標準仕様書・論文の分析を行う。 2.コヒーレント方式光通信のDSPプロトタイピング 変復調アルゴリズムの実装仕様検討、コヒーレント方式DSPの信号処理方式検討、FPGAによるプロトタイピング、AWGやPMDエミュレータ、 DSOを用いた実機評価系の構築/通信性能評価を行う。 3.設計環境整備、評価環境整備 シミュレータの保守更新、測定器の導入と保守更新を行う。 ●ご入社後のキャリアアップ ご自身のこれまでのスキルを活かし、エキスパートとして外注先と協力し光通信向け信号処理方式検討をリーディングしていただき、FPGAプロトタイピングを用いた実機評価を通じて、社内にシステムナレッジを蓄積していただきたいと考えております。さらに社外との共同研究を通じて技術力の更なる向上を図り、組織の核となるメンバーとして、将来的には完全内部設計が可能な組織の構築に貢献していただきたいです。 ●従事すべき業務の変更の範囲 変更の範囲:会社の定めるすべての業務

デクセリアルズ株式会社

1.Si-Photoによるコヒーレント方式TxRx PICの設計 Lumericalや電磁界シミュレータ、Tanner等のCADを用いて、Si-Photo PICの構造/レイアウト設計を行う。回路シミュレーションやSパラメータ解析等の手法を用いてPIC全体の動作予測や性能試算を行い、PICの仕様を作成する。 2.PICの評価 VNAやAWGを用いてSi-Photoウェハ/PICの性能評価/動作実証を行う。得られた結果を解析し、PIC設計最適化と仕様策定にフィードバックする。また、試作開発と量産に適したSi-Photoウェハ/PICの評価系を構築し、評価手法を確立する。 ※従事すべき業務の変更の範囲 変更の範囲:会社の定めるすべての業務

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●役割・ミッション ・システム開発を通じ、顧客の業務課題解決・DX推進を技術面から実現 ・顧客・開発チーム双方と連携しながら、品質・生産性・開発推進力の向上をリード ・設計・開発・テスト・リリースまで一貫して関与し、プロジェクト成功およびシステム価値最大化を推進 ●業務内容 ・開発プロジェクトマネージャーとして、実装フェーズ(設計・開発・テスト)のリード ・プロジェクト計画を策定し、進捗・品質・課題・予算管理を実施 ・設計・開発・テストの各フェーズにおける成果物レビュー ・自社・顧客・開発パートナーを含むステークホルダーマネジメント ・製造業におけるエンジニアリングチェーン(PLM/CAD・CAE /MES等)・SCM領域の開発 ・技術知見を活かし、アカウントセールスと連携してプロジェクトの拡大/新規受注を支援 ・若手メンバー育成、レビュー、技術ナレッジ蓄積 ・開発標準化・品質向上施策推進

株式会社SI&C

【主な業務内容】 ・ステークホルダー調整(顧客提案、折衝など) ・システム化が決定した領域における業務整理(AS-IS/TO-BE) ・システムで解決する範囲の定義、合意形成 ・プロジェクトマネジメント(QCD/スコープ/リスク管理) ・要件定義～設計～開発～リリースまでの一貫したリード ・チームビルディングおよびチームマネジメント ※ご経験を活かせる領域からスタートしつつ、ご志向や成長度合いに応じて、より裁量のある業務にもチャレンジいただける環境です。 【案件事例】 ※当部門では、中～大規模、かつ2～3年以上にわたる中長期プロジェクトが中心です。 ①プロジェクト概要 ・種別:某大手損保会社向け業務システム刷新(モダナイゼーション) ・規模:ピーク時100名規模/開発期間24ヶ月 ・背景:既存システムの老朽化およびサーバー保守切れに伴う刷新 ・担当領域:要件定義～リリースまで一気通貫 ・成果:保守費用の最適化に加え、システム保守性・拡張性を向上 <技術環境> ・言語/FW:Java、Spring Boot ・基盤:AWS ・アーキテクチャ:マイクロサービス/コンテナ(Docker) ・その他:CI/CD、監視自動化、AIソリューション活用 ②プロジェクト概要 ・種別:某官公庁向け基幹システム刷新(ホストマイグレーション) ・規模:ピーク時70～100名規模/開発期間60ヶ月 ・背景:既存システムの老朽化に伴うホストシステムへの移行 ・担当領域:要件定義～リリース、および追加機能開発まで継続対応 ・成果:保守費用の削減に加え、長期的な運用および機能拡張を実現 <技術環境> ・言語:Java ・基盤:UNIX ・その他:AIソリューションを活用した生産性向上

株式会社SI&C

●プロジェクトのマネジメント業務 ●プロジェクト拡大、営業活動、顧客折衝、予算管理 ●プロジェクトメンバ管理(メンバの目標設定、1on1、評価) ●クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●スケーラビリティと拡張性の最適化 ●ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ●要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ●柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ●クラウドネイティブなシステムの導入 ●SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築 等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 【その仕事をすることでキャリアにどんなプラスになるか】 ・クラウドの上級アーキテクトへ成長できるパスが用意されています。 ・レガシーなシステムは取り扱っておらず、最新のスキルを身につけることができます。 【役割イメージ】 ●プロジェクトリーダー:自身の業務だけでなく、プロジェクト成功に向けての提案や4～5名の業務上の課題を把握し、解決に向けて施策・実行できる ●プロジェクトマネージャー:10名以上の組織運営やプロジェクトの目標を達成(クライアントの課題解決も含む)できるようにリードできる。 【キャリアパス】 ●テックリード ・プロフェッショナル ・組織マネージャーなど

株式会社SI&C

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

テクバン株式会社

●配属先 システムインテグレーション 第2事業本部 大手SIerやその顧客企業向けに、インフラ設計・構築・運用業務を担当していただきます。 プロジェクト参画後は技術支援だけでなく、顧客との関係構築を通じて潜在課題や新規ニーズを発掘し、自社受託案件の創出にも取り組んでいただきます。 <具体的な業務> ・サーバ・ネットワーク・クラウド環境の設計・構築・運用 ・顧客担当者との関係構築 ・現場課題のヒアリング ・インフラ改善提案 ・インフラ更改案件の提案支援 ・社内受託チームとの連携 ・プロジェクト立上げ支援 ・若手エンジニアの育成

三菱電機株式会社

OTセキュリティに関する新規製品・サービスの企画に伴う、以下のような業務を主体的にリードしていただきます。 ・市場調査/競合分析(OTセキュリティおよびSaaS領域)と顧客インサイト収集 ・ビジネスケース(収益モデル、価格戦略、KPI)作成 ・製品・サービスビジョンとロードマップの策定(海外展開戦略含む) ・顧客ユースケース検討 ・MVPの作成および顧客検証 (プロダクトマネージャー、UX/プロダクトデザイナー、ソリューションアーキテクト等の各役割のうち、ご本人の希望と適正に応じて業務を担当いただきます。) 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります

株式会社Sun Asterisk

本ポジションでは、様々な事業フェーズにおけるサービス・プロダクト開発の中で主にUI/UXデザインを担当していただきます。 クライアントである大手企業やスタートアップの新規事業立ち上げ〜グロース期におけるパートナーとして、BtoB・BtoCなど事業ドメインを問わずさまざまなクライアントと共に、サービス・プロダクトを創り上げていきます。 今回はその中でも組織牽引を含めたリードデザイナーとしてジョインいただきます。 ・クライアントの課題ヒアリングからの要求分析・要件定義 ・情報設計・画面設計・ビジュアルデザイン ・開発チームへの実装ディレクション ・ステークホルダーへの提案や合意形成 ・プロジェクト内でのデザイン領域のリーディングやメンバーマネジメント ・UX/UI設計に関わるプロジェクト全体のプランニング、進行管理 ・toC / toBの様々な事業ドメインやフェーズにおけるUI/UX設計 > 新規サービスの構想段階に伴走しデザイン方針の策定 > 新規サービスのUI/UX設計 > 既存サービスのUI/UX改善 ・デザイナーチーム作りと運営

株式会社Sun Asterisk

【プロジェクト概要】 ●新規事業のサービスデザイン*(こちらが案件の多くを占めています) ●既存サービスのコンセプト再設計やUI/UXリデザイン ●クライアントへのデザイン研修やワークショップ支援　など *ここでのサービスデザインとは、顧客・技術・事業の視点からサービスの成功確率をあげるための仮説構築・検証の営みのことを指します 【業務詳細】 ●クライアントの課題・ビジョン抽出のワークショップ設計およびファシリテーション ●事業テーマ選定や事業分析 ●ユーザーの課題を探索するユーザーリサーチ ●新規事業サービスのコンセプトメイキングや体験設計 ●デザインプロトタイプやビジュアルコンセプトの作成と受容性検証 ●ユーザーストーリーマップ作成とMVP定義 ●上記各業務におけるビジネスデザイナーやエンジニアとの連携 【顧客イメージ】 新規事業立ち上げ部門・DX推進部・事業企画部・各種事業部など (中小企業やスタートアップへの支援もありますが、主に大手企業が中心です) ●プロジェクト事例 ■遠藤紙店 昭和8年創業の老舗壁紙商社によるポストコロナ時代の事業再構築を支援。サービスコンセプトの再設計からMVP開発、ECへの開発実装までを一気通貫で伴走 (紹介資料:https://lp.sun-asterisk.com/hubfs/pdf/Sun*_company-profile2024Q1.pdf　p80) ■elgana ユーザー中心設計での共創により、ビジネスチャットサービス「elgana」の可能性を広げるUI/UXを提供。ブランドアイデンティティーの再定義のプロジェクトも実施 ■尾道市役所 / NTT西日本 地方自治体によるデザインシンキングを活用した新規事業アイデア創出をNTT西日本と伴走 (紹介資料:https://lp.sun-asterisk.com/hubfs/pdf/Sun*_company-profile2024Q1.pdf 　p73)

株式会社SI&C

【募集ポジション】 Sector Leader(IaaS Platform Sector) 【ポジション概要】 IaaS領域における事業成長を牽引するセクターの統括責任者として、以下の業務を担っていただきます。 ・事業戦略の立案および実行 ・収益最大化に向けた計画策定と推進 ・プロジェクトデリバリーの品質管理 ・パートナー企業とのアライアンス推進 ・組織マネジメント、人材育成 【取引業界】 金融、保険、官公庁、小売・流通、製造、医療、情報通信、航空・運輸　など 独立系SIerの強みを活かし、多種多様な技術を用いて様々な業種のお客様に向けたマルチクラウドをメインとしたシステム開発をおこないます。

株式会社SI&C

DX Solution PL/PMとして、ServiceNowの案件を中心に、金融・保険・製造業・流通業等、BtoB領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、担当案件におけるプロジェクト推進を担当して頂きます。 ・プロジェクト管理(3～30名)全般　※PL管理スパン目安:10未満/PM管理スパン目安:8名以上 ・プロジェクト計画書作成 ・プロジェクト採算管理、要員管理、外部調達管理、進捗管理、品質管理、リスク管理 ・要件定義から設計、製造、テストの開発一連作業 ・プロジェクトメンバー育成 ●本ポジションの特徴 多種多様な業界業種、多くの技術領域に触れながら、プロジェクト推進することができ、将来のキャリアパスを考える上で最適な環境を得ることができる。

株式会社SI&C

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●プロジェクトメンバ管理 ●リーダーの育成 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

株式会社SI&C

●プロジェクトのマネジメント業務 ●プロジェクト拡大、営業活動、顧客折衝、予算管理 ●プロジェクトメンバ管理(メンバの目標設定、1on1、評価) ●クラウドの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●スケーラビリティと拡張性の最適化 ●ビッグデータ分析・解析のためのデータ処理基盤の開発や運用 ●要件に合致するセキュリティ認証や高可用性機能の設計 ●柔軟性やコスト効率の最大化を目指した基盤構築 ●クラウドネイティブなシステムの導入 ●SaaS/PaaSを活用したデータ分析基盤の設計、構築等 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 【役割イメージ】 ●プロジェクトリーダー:自身の業務だけでなく、プロジェクト成功に向けての提案や4～5名の業務上の課題を把握し、解決に向けて施策・実行できる ●プロジェクトマネージャー:10名以上の組織運営やプロジェクトの目標を達成(クライアントの課題解決も含む)できるようにリードできる。 【キャリアパス】 ●プロジェクトリーダー ・テックリード ・プロフェッショナル ・プロジェクトマネージャー ・組織マネージャーなど

株式会社SI&C

プライムPMは、数億円～数十億円規模のプライム案件において、要件定義から納品・運用までプロジェクト全体の統括、及び、提案や見積もり作成、契約交渉等の顧客対応、及び、チームマネジメント・人材育成を推進するポジションです。 ●具体的な業務 1.プロジェクト全体のマネジメント プロジェクト計画の策定(スケジュール・予算・リソース) プロジェクト進捗、コスト、リスク、品質の管理 要員アサインとチームビルディング 2.クライアントとの折衝・調整 顧客提案、見積もり作成、契約交渉、スコープ調整、進捗報告などの対外コミュニケーション 3.チームマネジメント・人材育成 プロジェクトメンバーの評価・育成 ナレッジ共有、技術力向上への支援 ●取引業界 金融、保険、官公庁、小売・流通、製造、医療、情報通信、航空・運輸 など 独立系SIerの強みを活かし、多種多様な技術を用いて様々な業種のお客様に向けたシステム開発をおこないます。 ●案件例 1.コンシューマ向け案件 言語:Java、JavaScript(React.js、Vue.js)など 環境:AWS、Linux、Oracle など 内容:求人情報サービスシステム開発、基幹システム開発 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守 2.一次請け通信業界向け案件 言語:Java、SpringBoot、Vue.js 環境:AWS 内容:IoT企業向け入退室管理システム 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守 3.大手飲食店向け案件 言語:Java、SpringBoot、C 環境:Oracle 内容:大手飲食店予約管理システム開発 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守

株式会社SI&C

当社が展開するクラウドネイティブサービスのアプリケーション開発において、主に設計・実装・テスト・運用などを担当していただきます。 モダンなクラウド技術を活用し、先進的なシステム開発に携われる環境です。 ・ AWS、Azure、Oracle Cloudなどのクラウド環境上でのアプリケーション設計・開発・運用 ・ Docker、Kubernetesなどコンテナ技術を用いたシステム構築 ・ CI/CDパイプラインの設計・構築・運用(GitHub Actions、CodePipelineなど) ・ AWS Lambda等を用いたサーバーレスアーキテクチャの開発 ・ Databricks、Snowflakeなどのクラウドデータ基盤と連携したアプリケーション開発 ・ インフラエンジニアやセキュリティエンジニアと連携し、安定性・セキュリティを考慮した開発の実施 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 4.IPO準備企業向け、WEBサイトクラウドシフト 環境:OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 内容:公開WEBサイトのクラウドシフト 工程:要件定義～リリース/保守

Trust株式会社（トラスト）

職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

ご経験やスキルを考慮して下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ●情報システムの企画・導入・運用・サポート 当社装置の受注、製造、販売、出荷、保守などで社員が使用する一連の情報システムの企画・導入・運用・サポートを担います。 ・システムの計画立案とユーザ部門との業務要件定義、システム要件定義 ・ERPパッケージソフトの導入 ・ベンダーを活用した個社システムの開発(設計・管理・受入テスト) ・システムの運用/保守(ユーザ問い合わせ対応、調査、機能改善) ※情報システム:販売、調達、設計、生産、製造、物流、保守、経理、輸出、品質など →SAP、Aras InnovatorなどをベースにしたERPシステムを導入予定 ●メンバーマネジメント 【入社後の流れ】 研修を終えた後、まずは情報システム関連の実務からスタートいただきます。 マネージャー候補のため、一通り実務を経験した後に管理職としてメンバーマネジメント業務をご担当いただく想定しております。

Trust株式会社（トラスト）

職務概要 本ポジションでは、当社が開発・提供する金融機関向け自社プロダクト「Trust TLanP」において、レガシーコードのモダナイゼーションを実現するための多言語解析基盤を設計・実装していただくLanguage Engineerとして参画いただきます。 金融機関の基幹システムは、COBOL、PL/I、Java、C/C++、SQL、Shellなど複数世代・複数言語が混在する構成となっており、特定言語に依存しない解析・変換基盤の構築が重要なテーマとなっています。TLanPを「個別言語対応ツール」から「言語非依存のモダナイゼーション基盤」へ進化させるためには、構文解析・中間表現設計・静的解析といったプログラミング言語処理技術の高度化が不可欠です。 本ポジションでは、多言語対応Parserの設計、AST/CFG/IR等の中間表現設計、静的解析基盤の構築、AIによるコード理解・変換を可能にする構文基盤の整備などを通じて、「金融レガシーコードの高精度な解析」と「スケーラブルなモダナイゼーション」の両立を実現する中核的な役割を担っていただきます。 エンジニア、PdM、コンサルタントと密に連携しながら、プロダクトの根幹となるLanguage Engineering領域をリードしていただくことを期待しています。 具体的な業務内容 ●多言語解析基盤の設計・実装 ・各種プログラミング言語向けParserの設計・実装 ・AST/CFG/中間表現(IR)の設計 ・言語非依存の解析基盤の構築 ●静的解析・構造解析の高度化 ・呼び出し関係/依存関係解析の設計・実装 ・レガシーコードの構造抽象化および可視化基盤の構築 ・変換前後の整合性検証ロジックの設計 ●モダナイゼーション変換基盤の構築 ・言語横断的なコード変換エンジンの設計 ・自動リファクタリング/変換ロジックの実装 ●AI統合基盤の整備 ・LLM等を活用したコード理解・生成を可能にする構文基盤の設計 ・AI連携を前提としたアーキテクチャ設計 ●業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり 自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://trust-partner.co.jp/TrustTLanP

株式会社スカイウイル

オンプレミス/クラウド環境におけるサーバー、ストレージ、ネットワークなどインフラ基盤全体の設計・構築・運用保守などのプロジェクトマネージャとしてご活躍いただきます。 具体的には ●プロジェクトの提案から受注、チームビルディング、各種マネジメントなどのプロジェクトマネジメント業務 プロジェクトの計画立案、顧客提案、進捗管理、リソース調整、品質管理を実施し、円滑なプロジェクト推進をリードしていただきます。 ●クラウド技術の導入と最適化 最新のクラウドサービス(AWS、Azure、OCIなど)を活用し、システムの効率化やコスト最適化を推進します。 ●ステークホルダーとの調整・交渉 クライアントや社内チームと密に連携し、課題解決や提案活動を通じて顧客満足度の向上に貢献します。 ※従事すべき業務の変更の範囲 →【変更の範囲】会社の定める業務 プロジェクト事例 ●「大手通販業様向けECサイト基盤提供サービスインフラ(AWS)対応」 複数の最大手ECサイトの共通基盤の提供を行うPJにて設計構築 ~維持管理まで一気通貫で担当。 コンテナへの移行の提案を実施中。 AWS,CloudFormation,RDS,ElasticCache,Grafana,Ansible 担当工程:基本設計 ~構築/テスト、維持管理 ●「データ分析ツール開発現場におけるインフラ基盤対応および保守開発」 データ分析ツール開発におけるインフラ対応を担当、同案件にて開発・テストもそれぞれスカイウイルにてチーム有。 各種クラウド・コンテナの設計構築やスクリプト作成を担当しながらシステム開発の一部も対応する。 AWS,Azure,GCP,Docker,その他開発ツール(言語はPython、Rustなど、対応するライブラリや開発ツールなど利用) 担当工程:アジャイル開発におけるDevOps対応 ●医療系Webアプリのクラウドシフト(Azure) 運用コストや基盤コスト、メンテナンス性を加味し、クラウドネイティブアプリへの移行を要件定義から対応。 保守開発工数含め、コスト削減を実現。 担当工程:基本設計 ~本稼働

株式会社情報戦略テクノロジー

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

株式会社ディスコ

高分子、樹脂、ポリマーなどに関する、多種多様な化学製品の研究開発を担当いただきます。 【具体的には】 ・半導体装置周辺の化成品/化学消耗品開発 ・試作品の作製および評価 ・量産立ち上げにおける条件検討 ・性能、品質向上に向けた改善活動 ※詳細の業務内容については、面接時に説明いたします。 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じること

株式会社タイミー

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社タイミー

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ●Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

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データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

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社内のセールス領域におけるSalesforceを中心としたシステムの要件定義〜設計〜構築〜プロジェクト進行(PM)を一気通貫でお任せします。 【具体的な業務詳細】 ・ビジネスサイドからの要望整理、WBSやスケジュールの策定、および関係者を巻き込んだプロジェクト推進 ・現状の業務プロセスの前提を問い直し、Salesforceの標準機能やフロー等を駆使した最適な仕組みの再設計・構築 ・既存の複雑化したフローの解読・整理など、技術的負債の解消および効率化 ・事業成長を見据えたデータモデルの設計やガバナンス強化、セールスイネーブルメントの推進 ・外部企業や業務委託とやり取りする際のディレクション等 【キャリアパス】 セールスシステム領域のスペシャリストとして全社システム戦略をリードする役割や、SalesOps・営業企画組織のマネジメント職など、ご志向に合わせて様々なキャリアパスにチャレンジすることができます

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タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

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当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ

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当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●カスタマーサポートへの問い合わせデータ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ ●人事データ