テックタッチ株式会社の【新規事業】AI Central Voice(P)_アナリティクスエンジニアの求人

【事業概要】

テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。
また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。
テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。

【募集背景】

本事業は2024年10月に発足した立ち上げフェーズにありますが、既に複数の大企業との契約を実現しており、弊社の顧客基盤（祖業である「テックタッチ」の利用実績）を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げています。

当社の成長においてマルチプロダクト戦略は極めて重要であると考えております。AI Central事業はその一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えています。

現状は業務委託を含めたエンジニア約15名の体制ですが事業拡大に伴い、顧客のデータ活用を支える分析基盤の強化が求められています。そのため、自ら設計・実装を担いながら、分析基盤の整備や開発プロセスの標準化・効率化を技術面からリードできるアナリティクスエンジニアを募集します。

【仕事概要】

顧客のデータ活用を支援するため、分析用データモデルの設計・開発から、BIダッシュボードの構築・運用までを一貫して推進していただきます。

自ら設計・実装を行いながら、Bizチーム・プロダクトチーム・顧客と連携し、分析要件の整理、KPIの定義、データ品質の改善に加え、技術的な意思決定や設計レビュー、開発プロセスの標準化・効率化をリードしていただきます。

【使用技術】

◆現状採用している技術スタック

• Backend: Python, FastAPI, Prefect
• Frontend: Typescript, React Router
• Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform

◆周辺ツール

• Github, Slack, Notion, Datadog, Linear

◆生成AIツールへの投資状況
当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。

• API
  • OpenAI API, Anthropic API, Gemini API
• 開発ツール
  • Github Copilot, Cursor Business, Devin
• 生成AIサービス
  • ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

• データの活用を通じて、顧客や事業の課題解決に貢献したい方
• ビジネス要件を理解し、適切なデータモデルや分析指標を設計できる方
• データの正確性・品質に責任を持ち、継続的な改善に取り組める方
• 個別の実装だけでなく、再利用性や保守性を考慮した仕組みづくりができる方
• オーナーシップを持って課題を発見し、主体的に解決できる方
• Biz・PdM・エンジニアと協働しながら、柔軟に開発を進められる方

• 技術要件

  • SQLを用いたデータ加工・集計・データモデリングの実務経験
  • Snowflake、BigQuery、Redshift等のDWHを活用した開発経験
  • QuickSight、Tableau、Looker等のBIツールを用いたダッシュボードの設計・実装経験
  • データの品質・保守性・パフォーマンスを考慮したデータモデルの設計経験
    　　

• プロジェクト要件

  • ビジネス要件を分析用データモデルやKPIに落とし込んだ経験
  • データマートの設計からダッシュボード構築までの一連の開発経験
  • データモデルや分析基盤の設計において、技術的な意思決定や開発をリードした経験
  • ビジネス部門や他のエンジニアと連携し、プロジェクトを推進した経験

• 技術経験

  • Snowflakeのパフォーマンスチューニング・運用経験
  • dbt等を用いたデータモデリング・データ変換の経験
  • Pythonを活用したデータ加工・分析・自動化経験
  • データパイプラインやETL/ELT処理の設計・運用経験
  • BIツールのAPIを活用したダッシュボード構築・運用自動化経験
    　　

• ビジネス・プロジェクト経験

  • 顧客向けダッシュボードの設計・開発・運用経験
  • KPI設計やデータ分析を通じたビジネス課題の解決経験
  • マルチテナント環境でのデータ設計・アクセス制御の経験
  • データモデルやダッシュボードの標準化・共通化を推進した経験
  • 生成AIを活用した開発・分析業務の効率化経験