東京都千代田区のデータ分析活用の求人情報

【エコポークについて】 Eco-Porkは、ビジョンである「食はいのち。次世代に食肉文化をつなぐこと。」を実現するために、ミッションである「データを用いた循環型豚肉経済圏の共創」を目指す、世界唯一のデータカンパニーです。 現在、食肉文化を次世代に繋ぐために「タンパク質危機」と「畜産業の環境負荷」の問題解決が、世界中で求められています。 2040年に食肉を選択できる未来を創っていくために、私たちはICT/IoT/AIを活用した「生産性向上」と「環境負荷軽減」を両立させるデータソリューションを養豚業界に提供し、養豚DXを起点に食料問題解決に取り組みます。 【事業概要】 Eco-Porkは養豚農家向け経営管理システムの「Porker」を2018年にリリースし、提供しています。 タンパク質危機をご存じでしょうか。 2027年には世界のタンパク質含有農産物の需要が供給を上回る可能性があるだけでなく、2040年には畜肉（動物由来の従来の肉）の割合は40%まで減少し、細胞培養肉・植物由来の代替肉に置き換わると言われています。本物のお肉の減少という社会的課題に直面する中、私たちは「本物のお肉」を守り、未来の食肉供給に貢献したいと考えています。 これらの課題解決のために私たちが開発した「Porker」は、農家の改善を支援する養豚経営支援システムで、ICTによる見える化や、IoT/AIによる生産管理を実現することができるソリューションです。 このソリューションは、国内で初めて実用化したAI自働豚体重測定カメラ「 AI豚カメラ（ABC）」をはじめとする、養豚農家さんに寄り添ったプロダクトを評価をいただき、現在、国内で生産される豚肉の約14％はこの「Porker」が活用されています。 また、農林水産省スマート農業実証プロジェクトでの効果実証をはじめ、農林水産省のSBIRや、経済産業省のJ-Startup Impact選定などに採択いただき、国からも高く評価されています。 詳細については、インパクトレポートもぜひご覧ください。 https://www.eco-pork.com/report/7080/ 【当ポジションの募集内容】 ■募集背景 Eco-Porkが保有する様々なデータを活用し、ビジネスの成果を最大化することを目指しています。所属いただくプロダクトチームは、現在コンピュータビジョンや画像解析を主軸としたメンバー構成となっています。そのため開発すべきAIが複数あるが、開発メンバーの不足により、未着手のAIが複数ある状態ですので、データ分析やモデリングの実務経験者を採用してチーム体制を強化するため募集します。 ■業務内容 エンジニアリングチームに所属していただき、養豚DXに関連するAIの開発業務を行っていただきます。 ＜主な業務内容の詳細＞ ・データ分析基盤の開発及び改善 ・データ分析基盤の安定稼働 ・データ分析及び利活用の推進 ・ビジネス課題に関わるデータ分析・利活用 ・データ分析基盤の構築

■株式会社テックオーシャンについて 弊社は、理系・テクノロジー人材と企業の出会いを支援するオファー型サービス「TECH OFFER」を主力サービスとして提供しています。学生のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、理系人材の可能性が正しく評価される環境を実現します。 現在、理系の就職活動の在り方は、技術系学生の特性に適しておらず、就活時のミスマッチによって年間約5億時間分の学習努力が社会に活かされないという構造的な課題があります。私たちは、若者の時間と努力を無駄にしない社会の仕組みを創るために、教育と採用の接続を再設計しています。 一人ひとりの学びが未来につながり、社会全体がより豊かになる——その未来をテクノロジーと仕組みの力で支える仲間が、今、テックオーシャンに集まっています。 テックオーシャンの理念： https://techocean.co.jp/about-us/philosophy/ テックオーシャンのサービス： https://techocean.co.jp/service/ 多くの企業・学生にご利用いただく中で、プロダクト改善や意思決定が直感や経験則に依存する場面がありました。今後はデータに基づく施策立案が不可欠と考え、データアナリストを募集します。 ユーザー行動の分析やKPI設計を通じて改善提案を行い、プロダクトや社内の意思決定をデータドリブンに導く役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 1. プロダクト施策の企画検討フェーズにおける分析 ・プロダクト改善や新機能開発に先立ち、ユーザーログやサービスデータの分析を実施 ・ユーザー離脱、利用頻度、滞在時間、オファー回答率など主要指標をもとに課題仮説を構築 ・類似施策の過去データとの比較による施策の方向性検討への示唆提供 2. 施策仮説の構築と検証 ・プロダクトマネージャーと連携し、「この施策がどの数値をどう変えるか」の仮説設計 ・A/Bテスト等による効果検証の設計、実行 ・統計的な検定や因果推論にもとづく効果の定量評価 3. 施策後の振り返り・レポート作成 ・リリース後の施策結果を定量データにもとづき評価 ・想定KPIとの乖離や、副次的影響の検出、分析 ・結果振り返りの実施と、プロダクトチームやビジネスサイドへのフィードバック 4. KGI・KPI・中間指標の設計と可視化 ・プロダクト全体／特定機能のパフォーマンスを測定するための指標設計 ・ダッシュボードツールを活用したダッシュボード構築 ・モニタリング体制の整備と、異常値検知の仕組み化 【本ポジションに参画するメリット】 １）豊富な実データを扱える環境 競合サービスと比べても多くの学生・企業に利用されており、行動ログやマッチング履歴など、大量かつ多様なデータを用いた分析・仮説検証にチャレンジできます。 ２）スピード感のある意思決定プロセス ビジネス・開発チームとの距離が近く、分析結果がすぐにプロダクトや施策に反映される環境です。自らのアウトプットが事業に与える影響をリアルに実感できます。 ３）合理性を重視する企業文化 全社的にデータドリブンな意思決定を推進しており、ポジションや年次に関係なく、論理的な意見や提案が尊重されます。分析の知見が組織全体の行動を変えていく実感を得られます。 【業務変更の範囲】 その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式 【働き方について】 出社とリモートのハイブリッドワークを想定しています。

私たち株式会社フェズは、「情報と商品と売場を科学し、リテール産業の新たな常識をつくる」をミッションに、小売業界(小売企業様・メーカー様/広告代理店様等)向けのデータプラットフォーム「Urumo」を提供しています。全国10,000店舗以上から収集した購買データを活用し、メーカーや小売企業が売上向上や業務効率化を実現できるよう支援しています。特に、現場の課題に即したソリューションの開発と、顧客との強固なパートナーシップ構築を重視しています。設立以来、リテールテック市場で急成長を遂げ、現在はIPOを視野にさらなる事業拡大に挑戦しています。 ----------------------------- ▼ 【フェズ社員インタビュー】実際の働く雰囲気はこちら https://youtu.be/tOwL7PeruAo?feature=shared ▼ フェズについて、詳しくはこちら（2分で読めます） https://speakerdeck.com/fezpr/recruiting-deck-202501 ----------------------------- ▍募集背景 ID-POSをベースに複数小売様とメーカー様、双方にとっての顧客行動の理解、またそこから得られる傾向を基にした、リピート獲得施策の設計ニーズが年々高まっております。特にメーカー様にとって単独でオフライン店舗での自社商品購入顧客へのCRMはデータの観点から難しいことでしたが、我々が間に入り推進することで、一定のご評価をいただいております。案件の増加に伴い、一緒に働いていただけるメンバーを募集いたします。 社内の各担当（小売担当営業部門、IT部門など）と連携しながら、各小売流通様のデータ加工・抽出・分析業務ならびにCRM戦略立案支援〜実施策運用のプロジェクトリードを一貫して行っていただきます。 ▍具体的な業務内容 ・与件の整理およびプロジェクト管理 ・与件に合わせた、データ加工・抽出の要件定義 ・データ加工・抽出業務のディレクション、コードレビュー ・必要に応じて、エンジニアと連携したシステムへの要求定義、BI構築のディレクション ・データを用いた分析、施策案の考案 ▍現在採用している技術やツール 社内共通：Google Workspace、Slack、Notion、freee ▍配属先情報 ■リテールコンサルティング部7名 --- [業務内容：変更の範囲] 会社の定める業務 (※ただし、業務の都合により変更する場合がある) ---

■UPWARDとは ・『地図情報 × AI』で、次世代セールス体験を実現するSaaSスタートアップです。 ・外回り営業担当者の訪問データを自動で可視化して記録し、勘に頼らないデータドリブンな営業改革や新たな収益機会創出を促進します。 　※監視ツールではございません。 ・特許多数の位置情報技術とAIの組み合わせによって、効率的な訪問計画の作成、顧客訪問検知、商談記録とレポート、書類のスキャン、分析などを一気通貫で行い、顧客の業績UPを促します。 ・契約更新率99%以上を記録するプロダクト力をもとに、すでに400社以上導入の実績があります。 ■取引先実績一例（敬称略） ・株式会社クボタ（農機）、ダイハツ工業株式会社（自動車）、KDDI株式会社（通信）、大和ハウス工業株式会社（不動産）、アサヒグループホールディングス株式会社（飲料）等、多種多様な業種の企業様にご導入頂いております。 ・セコムインドネシア株式会社（セキュリティ）を始め、グローバル展開も進めており、今後加速していく予定です。 ■仕事内容 市場や顧客に深く入り込み、データやAIを駆使してプロダクトを進化させる実務を担っていただきます。 【対象ポジション例】 ・プロダクトマーケティング（PMM候補） ・データサイエンティスト ※新卒採用に加え、インターンも募集しています。インターンを経て本選考へ進むことも可能です。 【業務内容例】 ▼PMM ・開発・販売戦略の策定および実行 ・市場、顧客、ビジネス状況の分析 ・営業・開発組織と連携したプロダクト推進 ・インターン時はマーケット／競合調査・データ分析のアシスタント業務 ▼データサイエンティスト ・AI／機械学習アルゴリズム実装、生成AIを活用した活動支援機能の開発 ・CRM／営業活動データ、気象データ等を用いた多変量解析によるユーザー価値最大化 ・Azure／AWS等のクラウドを用いたアルゴリズム評価・検証とプロダクト組込み ・インターン時はアルゴリズム検証や実装補助業務 ■当社で働く魅力 ・平均残業時間は月20時間程度で、仕事とプライベートの両立がしやすい環境です。 ・フレックスタイム制やリモートワークを併用しながら、柔軟に働くことができます。 ・必要に応じてオフィス出社やクライアント訪問も行い、チームでの連携や成果を重視しています。 ・大手企業との安定した取引基盤があり、安心して長期的にキャリアを築けます。 ・スタートアップならではのスピード感と裁量の大きさがあり、自らの成長を実感できる環境です。

▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 私たちakippaは、「“なくてはならぬ”サービスをつくり、世の中の困りごとを解決する」ことをミッションに、スマート駐車場アプリ「アキッパ（akippa）」を展開しています。 営業を起点に、これまで5万件以上の駐車場を開拓し、移動にまつわる社会課題と向き合ってきました。 現在は、「どこでもスマートに駐車できる世界」の実現に向けて、プロダクトも営業戦略も大きく進化中。 2026年には、駐車場拠点数で世界No.1を目指す挑戦のフェーズにあります。 今回募集するポジションは、営業組織を”データでより強く”するためのデータアナリストメンバーの募集です。 営業活動や事業運営をデータの側面から支えるデータアナリストとして、社内からの依頼に基づくデータ抽出・集計業務に取り組みつつ、業務の効率化・仕組み化を推進していただきます。 将来的にはデータ分析やプライシング領域へと活動の幅を広げ、より本質的な意思決定支援や価値創出にも関与いただくことを期待しています。 ▍このポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・営業と向き合い、売上を動かす。“実戦型”アナリスト -現場との距離が近く、単なるデータ提供ではなく、「売上を上げるには何をすべきか？」という視点で、営業活動と連動したデータ支援・分析が可能です。 ・生成AIやITツールを駆使し、業務を進化させる -社内のIT活用をリードする存在として、ChatGPTなどの生成AIやスクリプトなどを駆使した効率化も大歓迎。技術活用を通じて生産性向上を推進できます。 ・プライシング領域へステップアップ可能 -データ抽出業務にとどまらず、駐車場の価格設計・最適化といったダイナミックプライシング領域にも踏み込み、データ分析の力で事業や売上最大化に貢献するチャンスがあります。 ・裁量を持って、仕組み化・改善を自ら設計できる -「どうすれば業務をもっと効率的にできるか」「再現性のある仕組みにできるか」といった視点で、業務フローそのものを設計・改善することができ、個人の裁量と信頼をもとに、自発的に動ける方が活躍できる環境です。 ・“スペシャリストとしてのリード”も、“他領域への挑戦”も。 -個人の希望に応じて「データ分析領域のリード」や「データエンジニアとしての業務」など多彩なキャリアアップも可能な環境です。 ▍具体的な業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・営業メンバーからの依頼に基づいたデータ抽出・集計・加工 ・データ傾向分析・インサイト抽出 ・BIツールを用いたレポーティング作成、可視化 ▍使用ツール／技術 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・SQL ・BIツール（Looker Studio、Redashなど） ・BigQuery ・生成AI（ChatGPT、Geminiなど） ・Google Spreadsheet / Excel（高度な関数、マクロなど） ・CRM/SFA、タスク管理ツール（Zoho） ▍サービスの特徴 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・三方良し └ オーナー・ユーザー・akippa 全員に価値がある設計で提案の説得力が高い ・安定した収益モデル └ リスクゼロで開始でき、オーナーに利益を還元するスキーム＋独自のダイナミックプライシング ・高い社会貢献性 └ 50 以上の自治体・プロスポーツクラブと提携し、交通・観光・地方課題を解決

機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。 ■プロダクト開発 　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装 　- 機械学習モデルの開発 　- 新機能開発やモデル・システムの改善 ■PoC及び新規プロダクト開発 　 - PoC・フィージビリティスタディ 　- 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発 将来的には、ご志向やスキルに応じてプロダクト単位でメンバーのリードをお任せできればと考えております。 弊社社員及び業務委託メンバーと連携して、プロジェクトの推進を担っていただける方を必要としております。 ※業務内容の変更の範囲：なし ＜入社後のフローイメージ＞ ■Step1■ まずは開発体制や既存コードを理解してもらう ・いくつかの小規模な開発業務を実施（1ヶ月程度） ・既存エンジニアと開発を通してコミュニケーションをとる ■Step2■ メインでお任せしたい業務を自走 ・開発の要件検討や技術選定及び設計 ・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス ・チームの生産性向上のための開発フロー改善 【開発体制】 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 ▍技術スタック　 ・メイン：Python, Pandas ・インフラ：AWS, Amazon SageMaker ・機械学習：勾配ブースティング ・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。 【やりがい・魅力】 ◆業界の課題に向き合い、本質的な価値を提供するエンジニアリングです！ 近年、建設業界においてIT活用の必要性が高まっています。 一方で、業界特有のデータ構造や現場ニーズに対応したソリューションの余地は多く存在しており、多くの企業が課題を抱えています。 私たちは、業界特化のデータを活用し、現場のリアルな課題を解決するサービスを開発しています。 扱うデータは、業界特化型でこれまで十分に活用されていない貴重な情報が多く含まれており、これらをもとに機械学習アルゴリズムの社会実装に取り組むことができます。 機械学習技術を用いて具体的な変革をもたらすことは、大きなやりがいと社会的意義を感じられる仕事です。 建設業界という成熟した市場の中で、次のスタンダードを一緒に作り上げていきましょう。 ◆ユーザーの声を聞きながら裁量を持って働くことができます！ 単純なDX推進サービスとは異なり、顧客の課題に合わせた新規サービスを共に作り上げ、課題解決を実現します。 ダイレクトに顧客の反応を得ながら、一緒にサービスを進化させていくことができるため、顧客と共に価値を創造していく実感を得ることができます。 ◆場所や時間に捉われない自由な働き方が実現できます！ フルリモート・フルフレックスを採用し、仕事のやりがいと働きやすさを両立しています。 リモート環境でも「一人で開発していない安心感」を大切にしており、Slackを中心にエンジニアが日々の作業ログを残しています。 マネジメント層はログを確認し、必要に応じて通話で意思疎通を図るなど、テキストと通話を適切に使い分けて円滑な連携を実現。安心して働ける環境を整えています。 開発効率を上げるための学習には組織として協力的なため、会社の成長に向けてご自身のスキルを積んでいけるところも魅力ポイントです。

■募集背景 当社では、事業成長の要としてデータ活用を非常に重視しています。2025年には海外法人も設立し、グローバルな視点でのデータ活用も重要になってきています。 具体的な重要性や取り組み事例については、以下の記事でも詳しく紹介しています。 https://www.wantedly.com/companies/company_9312698/post_articles/525372 現在はマネージャー＋メンバー3名の少数精鋭体制でデータチームを運営しています。事業拡大に伴い、データ基盤のさらなる進化と専門性の向上が求められており、新たなデータエンジニアとしてチームに加わっていただける方を募集しています。 データエンジニア専任のプロフェッショナルとして、技術的なリーダーシップを発揮しながら、データ基盤の次世代化をリードしてくださる方をお待ちしています。 ■業務概要 当社ではデータ基盤構築・データ活用推進を重要戦略に位置付けており、他事業部とも連携しながらプロジェクトを推進いただきます。 Antwayの事業はD2Cビジネスで、バリューチェーンが非常に長く、かつWebとリアルを組み合わせたモデルです。 関与できるスケールや深さを求めていらっしゃる方には企業の社会的意義の体現と併せて、高いやりがい・実感を得られる業務内容が特徴です！ ■業務内容 データエンジニア／アナリティクスエンジニアとして、以下の業務を担当していただきます。 ・dbtを用いたデータマートやデータウェアハウスの設計・構築・運用 ・各事業で必要なデータ信頼性の要件定義や監視の仕組み導入 ・データアナリストと協力してのデータ利活用推進 ・BIツールの利用ルール浸透や権限整備 ・分析における信頼性を獲得するための仕組み導入（metric layer, Data Observability, Data Catalogなど） ・海外展開に対応したデータ基盤の設計・構築 ◾️技術スタック Data Source: firestore（つくりおき.jpのプロダクトデータ）、Hubspot、GA4、各種広告媒体(Google広告、Meta広告など)、メニュー管理SaaS、アンケート、(今後IoTなど) Data Warehouse: BigQuery Extract, Load: firestore extensions、trocco、fivetran Transform: dbt BI: Looker Studio Analytics: Colab Enterprise、Rstudio ML Pipeline: Vertex AI pipelines CI/CD: Github Actions IaC: terraform AI: Claude Code、Gemini、ChatGPT、Cursor、Devin Communication: Slack、Notion ◾️本ポジションの魅力 ・小規模なチーム体制： 現在、マネージャー＋メンバー3名の4名構成のため、基盤構築の企画から開発・保守運用まで幅広く携わることができます。少数精鋭で密にコミュニケーションを取りながら、一人ひとりの意見が反映されやすい環境です。 ・アイデアを形にしやすい環境： フラットな組織のため、自身のアイデアをスピーディに実装し、事業に与えるインパクトを直に感じながら働くことが可能です。 ・柔軟な働き方をサポート： フレックスやリモートワークを導入しているため、ワークライフバランスを大切にしながら、集中して開発や運用業務に取り組めます。 ■2-3年後に期待する姿・状態 ・技術リード、あるいはマネージャーとして、データ組織のリーディングを期待しています。 　※キャリアパスについては、ご志向をお伺いしながら決めていければと考えています。 ■参考情報 ・Antwayエンジニアになるべき３つの理由（代表 前島） https://note.com/antway/n/nea6ff8d2f7a1 ・機会の平等をITで実現！Antwayのシステムアーキテクト部とは？（マネージャー 佐々木） https://note.com/antway/n/n64fc51f483fc ・Antway Engineering 特設採用ページ https://antway.co.jp/recruitment/engineer_rc ・テックブログ https://zenn.dev/p/antway

【具体的な業務内容】 ・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進 ・Databricksを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発 ・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 弥生株式会社は弥生会計や給与など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、日本ではデスクトップ製品・クラウド製品合わせて高いシェアがあります。 そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、 一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。 事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。 さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。 縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など） ・データ基盤：Databricks ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。 【採用背景】 全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。 AI・データを活用したDXの加速のために、ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、DXプロジェクトにおいて、企画・可視化・データ分析・構築を行うDX推進担当者を募集しています。 【配属先チームの特徴】 DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装、データ分析やAI適用による活用を行っています。 【チーム人数】 7名（増員中） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアや、データ分析コンサル会社等で、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。 Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。 また、コンサルティング会社出身のコンサルタントは、DX、データ活用、AI、データサイエンスの戦略・構想策定・計画・設計～実装までのEnd to Endで自ら実践リードできることをやりがいとして活躍しています。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI・データプロダクトを企画、推進、実装していくプロダクトマネージャ、 さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。

※障がい者向けの求人です。障がい者手帳をお持ちの方、または申請中の方が対象となります ※ご採用の場合は、株式会社ナウキャストでの雇用となります。 ■ナウキャストとは オルタナティブデータを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで、 「Alternative Data for Actionable Insights」をミッションとし、企業のデータ利活用を支援する企業です。 主な事業は機関投資家向けのデータ分析・レポーティング事業、そして日本銀行や内閣府にも参照されるマクロ指数の提供です。 POSデータ、クレカデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータから得られたインサイトの活用や 今まで培われてきたデータ基盤構築や生成AIの経験を活かし、事業を展開しております。 ■ナウキャストが提供しているサービス - POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 - JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 - 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 - HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」 - 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス - データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス ■募集する背景 ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータの利活用や、データ基盤の構築など データのプロフェッショナルチームとして、事業を拡大してまいりました。 2024年には商業不動産向けのデータ活用・DXを支援するユニットや クライアント向けにデータ基盤構築開発や、生成AIの導入等を支援する事業が発足し 新たなステージに踏み込むフェーズとなりました。 その中でもデータエンジニアはナウキャストの中で非常に重要な役割を担っており 事業の根源であるデータを扱い、社内だけではなく社外向けプロダクトの開発や加工/分析等も行っております。 実際、社員の半数以上がデータエンジニアの構成となっており、データエンジニアが主役となり 事業の成長を支えております。 今回は、既存や新規のプロダクトを更に拡大、またより良いプロダクト運営を行っていくにあたり データエンジニアの増員を行う運びとなりました。 ■業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ■事例 ・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 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化（三菱地所株式会社） https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ ■ポジションの魅力 ・Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発を経験することができる ・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる ・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。 ・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。 ・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる ■会社の魅力 ・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。 　ナウキャストはデータエンジニア、LLMエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、 　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。 　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。 ■技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure、OpenAI ■メンバー ・片山 燎平 取締役/データ＆AIソリューション事業責任者 大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。2017年にナウキャスト入社。MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデルを構築などを行う。その後、オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの事業責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション事業責任者に就任、同年6月からナウキャスト取締役。 テックブログ：https://techblog.finatext.com/nowcast-data-engineering-introduction-a7f643d1276c ・隅田 敦 データエンジニア / アナリティクスエンジニア 東京大学経済学部経済学科にて計量経済学を専攻。経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。 データエンジニアリングやデータサイエンスの業務をこなす中で, データ整備の高度化や非構造化データの活用に課題を感じ、2019年より東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学し、大規模言語モデルの仕組みや人間との対話を取り入れた自動定理証明支援器など自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャスト入社。 インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f ・島 真人 データエンジニア 武蔵大学経済学部金融学科卒。ファイナンスを専攻。新卒で株式会社QUICK に入社。主にバックエンドエンジニアとして、AWS の各種マネージドサービスを用いて自社内にて手動で行われていた各種オペレーション作業のオートメーション化や金融データと機械学習の技術を活用し、予測モデルを構築するプロジェクトなどに携わった。2021年、株式会社ナウキャストにデータエンジニアとして入社。現在は、データパイプラインの新規構築やエンハンス、社内のデータに対するオペレーション作業の効率化や EDA 環境の構築などに携わっている。 インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/n8df3a323fb21?magazine_key=m11adca1f2d6f

【MBKデジタルとは】 株式会社MBKデジタルは、「データとAIの力で志をカタチに」をミッションに掲げ、「企業の意思決定を進化させる」会社です。単なる理想論ではなく、現場に深く入り込み、「分析」や「テクノロジー」はもちろん、「実装力」「伴走力」を強みとする私たちだからこそ実現できると思っています。 私たちは、データ分析し改善施策を提案するだけの存在ではありません。重要なのは、その先で、現場の手触り感を大事にしながら“自分ゴト”として意思決定できる状態をつくることです。そのためには、戦略だけに寄らず、テクノロジーだけに偏らず、“実装までやり切る”ことに徹底的にこだわる組織である必要があります。 「意思決定が変われば、企業が変わる。」その瞬間を生み出すために、日本でもっともアツく、泥臭く、そしてプロフェッショナルに、意思決定を変えていく、それがMBKデジタルです。 ◆事業概要 MBKデジタルは、企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。私たちは単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。 私たちの事業は、大きく3つの柱で構成されています。 ①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援 DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。 ②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援 広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。 ③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築 分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。 MBKデジタルのエンジニアは、課題に対して「仕組みで応える」存在です。データパイプラインやCDPの設計・構築から、BIツールや生成AIアプリの開発、プロダクト改善まで、“現場で使われるもの”をいかに早く、正しく届けるかにこだわっています。 私たちは、クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。 【ポジションの募集内容】 ■募集背景 MBKデジタルでは、データ分析を活用した新規事業やサービス改善の需要が急速に拡大しています。現在、国内外を問わず多様なプロジェクトを同時進行で進めており、今後はさらにグローバル規模でのデータ活用案件が増える見込みです。データ利活用の基盤づくりを担う体制をさらに強化するため、データエンジニアを募集します。 ■業務内容 - 各種データソースからのデータ収集・加工・統合（ETL/ELT設計・実装） - データ分析基盤の設計・構築・運用 - BigQuery等のDWH環境のチューニング・管理 - データ品質・整合性の維持、ログ・メタデータの管理支援 - 他職種（アナリスト、コンサルタント、エンジニア）との連携によるデータ活用支援 ■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス - EC、小売、製造、スポーツなど、さまざまな業界のデータ活用プロジェクトに携わることができます。 - LLMを用いたデータ活用案件に携わることができます。 - 今後グローバルなチームとの連携も予定しており、スケールの大きなデータ基盤づくりに貢献できます。 - CTOの岩尾や、成長を支えるチーム体制のもと、実務を通じてテックリードやアーキテクトを目指すことができます。 - 最新のデータ基盤技術に触れられるチャンスがあります。 - 最新技術を積極的に取り入れる文化の中で、キャリアの幅を広げていくことが可能です。

金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。 本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。 ・機械学習とデータサイエンスの応用に重点を置き、数学的なコード構築 ・フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンスの最適化を反復し、機械学習モデルを使った実験を行い、金融ソリューションの改善 ・革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価 ・営業、ML-Ops、システムスペシャリストと連携し、クライアント折衝、英語・日本語でのプレゼンテーション実施

▼ベーシックについて ベーシックは「問題解決の集団として、情熱を妨げる世の中のあらゆる問題解決をやり抜き、多種多様な企業が強みに集中できる世界を創造する」をミッションに掲げ事業を展開するテクノロジーカンパニーです。 BtoB企業がマーケティングを行う上で直面している知識・環境・人員の不足の問題を解決するため、フォーム作成管理ツール「formrun」、日程調整ツール「bookrun」、BtoBマーケティングの効率化を実現する支援サービス「ferret」、BtoBマーケティングのオールインワンツール「ferret One」、BtoBマーケティングのコンサルティング支援サービス「ferretソリューション」、Webマーケティングメディア「ferretメディア」など、様々なサービスを展開しています。 ▼仕事内容 社内の自社サービスに蓄積されるユーザーデータを分析し、事業の成長に向けてデータ活用を進めていただくためのデータ人材を募集しています。 ■まずはここから 　実際のプロダクトデータをSQLを用いて扱っていただきながら、データベースの構造やデータの定義についてキャッチアップしていただきます。 ■ユーザー理解のための分析にトライ 　ユーザーの属性と、実際の利用傾向を掛け合わせて分析し「どんなユーザーが、どのようにサービスを使っているのか？」を明らかにします。 ■ダッシュボードの作成・運用でレポーティングスキルを習得 　プロダクト運用に欠かせないKPIをモニタリングするダッシュボードの構築・改善を通じてレポーティングスキルを身につけていただきます。 ■そしてプロジェクト推進へ 　マーケティングやプロダクトといった他部署と連携しながらデータに基づいた意思決定を支援する役割を担えるようになっていただきます。 ※データ分析業務では以下のようなツールや言語を活用しています ・BigQuery：大規模データの抽出・加工・集計 ・Python / R：データ加工、可視化、統計分析、機械学習の実験 ・Tableau / Looker Studio：ダッシュボード作成や定常レポートの可視化 ・Google スプレッドシート：軽量なデータ検証や共有 ・生成AI：データ分析のコード補助、調査、仮説立案のブレインパートナーとして活用 ・Trocco：データ基盤整備のためのETLツールとして活用 ▼仕事の魅力 ◎ データの力でPLG SaaSのグロースに貢献する経験 国内ではまだ希少なPLG（Product Led Growth）型SaaSにおいて、プロダクトを通じてユーザーに価値を届けるグロース体験に関われます。ユーザー行動をもとにした課題発見や改善提案を通じて、プロダクト主導で成長するビジネスに分析で貢献するスキルを身につけていただけます。 ◎ ダイナミックな事業環境での仮説検証の実践 formrunは、ユーザーの行動がそのままプロダクト成長に直結するPLGモデルです。 「分析 → 気づき → 改善」のサイクルが高速に回る環境の中で、仮説検証を繰り返しながら成長する実感を得られます。数字だけでなく、ユーザーの声や行動をもとにしたプロダクト改善にも携われます。 ◎ 分析ツール・生成AIを活用したスキル習得 業務ではBigQueryやLooker、Python、Rなどの分析ツールに加え、ChatGPTなどの生成AIも積極活用しています。効率良く分析や調査、施策立案を進めながら、現場で求められる実践的なデータリテラシーとツールスキルを身につけることができます。 ◎プロダクト改善に直結するデータ分析経験 ユーザーの属性・行動・利用傾向といった多様なデータにアクセスでき、データに基づくプロダクト改善に携わる経験を積むことが可能です。単なる数値報告にとどまらず、「どう改善すればプロダクトがもっと使われるか」までを考える視点を養うことができます。

≪仕事内容≫ 丸紅グループ・株式会社講談社・株式会社小学館・株式会社集英社によって日本の出版流通をDXの活用によりサステナブルなものに改革することを目指して2022年3月に設立された同社でAI発行・配本事業本部のシステム開発メンバーにデータ収集基盤を提供することをお任せします。事業本部は将来的に50名以上の規模への拡大を目指しています。 ≪業務内容≫ PubteX のデータエンジニアは、出版流通業界全体のデータの清流化と整備により、出版流通の土台となる価値あるデータを生み出し、出版流通をサステナブルにするというミッションのもと、Webアプリケーション、計画系システム、機械学習といったさまざな目的に応じたデータを利活用するためのデータ基盤を開発提供しています。 本職種ではデータプラットフォームエンジニアとして、既存システムの刷新に伴う設計と実装、新規顧客、新規施策に伴う、プラットフォームの拡張を担っていただきます。 インフラ・アプリケーションレイヤーからビジネスレイヤーまでの経験と成長機会を得られるポジションです。 ≪AI発行配本事業部について≫ サステイナブルな出版流通を実現するために、DXを活用したサプライチェーン全体の最適化サービスを提供します。出版社様、販売会社様、書店様とステークホルダーも多く調整を含めて大変ではありますが、サプライチェーンの上流～下流まで一気通貫で改革出来る非常にやりがいあるポジションになっております。机上の検証に飽きた方、新たな役割に挑戦されたい方、是非一緒に業界改革に挑戦しましょう！ ≪成長機会≫ ・創業直後につき新設ポスト多数あり！ ・優秀なメンバーと共にお客様を勝ち組へと導く醍醐味が経験可能。 ・顧客の課題解決に関してシステム面からの提案～価値創造までを一気通貫で実行出来ます。 ⇒将来的に、上級マネジメントや事業責任者を目指せるキャリアパスの獲得が可能！ 【開発環境】 PubteXの技術スタック： ・コミュニケーション： GitHub, Microsoft Teams, Slack ・GCP: AlloyDB, BigQuery, Composer, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Batch, Cloud Scheduler, Google Cloud Engine, Google Cloud Storage, VPC Service Controls など ・開発言語： Python, Typescript ・フレームワーク：FastAPI, LightGBM, Airflow (Composer) ・インフラ： Terraform, Ansible ・CI/CD: GitHub Actions, Cloud Build ■従事すべき業務の変更範囲：基本的には面接にてご確認させて頂いた上で、スキル・ご経験を踏まえポジションオファーをさせて頂きます。 ご本人の適正により話し合いの上、当社業務全般に変更の可能性があります。 ■勤務場所の変更範囲：KANDA SQUARE GATE2FまたはKANDA SQUARE 12F、在宅勤務のいずれか

▼募集背景 弊社は最先端技術のAIやデータ解析技術をもとに、プロダクト、コンサルティングともに世界で通用する偉大な企業になることを掲げて、挑戦するスタートアップです。デジタルマーケティング分野でのAI・データ活用需要の爆発的拡大に伴い、広告／CRM／営業データを横断して活用できるデータアナリストおよびコンサルティング人材を募集しております。 ▼ポジションの魅力 ・AI × ビッグデータ領域の実戦経験：広告・営業・Web行動など多様なデータを生成AIで統合。 ・CxO直下での高速学習環境：データ分析だけでなく、そもそもの戦略立案〜要件定義〜実行活用支援まで経営層と協働。 ・多彩なキャリアパス：戦略コンサル、データサイエンティスト、PdM、マネジメント等。 ・フルリモート／フレックスタイム：成果重視で柔軟に働ける。 ▼仕事内容 1. 分析基盤・データマート設計 　└Python・GAS でのデータ転送 　└DWH（BigQuery 等）設計 　└SQL・SS・GASによるデータ加工 　└顧客の課題ヒアリング、要件定義 2. ダッシュボード／可視化 　└自社BI「ONE」・Looker・Tableau・SS での KPI モニタリング環境の構築 3. データ分析・予測モデル 　（例） 　└ECの購買データ分析による新規特別割引施策の利益寄与率の算出 　└24hジムの退会予測検知モデルの構築 　└不動産クラウドファンディングの投資予測モデルの構築 　└パーソナルトレーニングのアンケート分析によるマーケティング施策用のクラスタリング 4. SFA構築・運用支援 　└Salesforce／HubSpot 等の要件定義・実装・運用定着 ▼柔軟なキャリアパス ・プロフェッショナルコース（戦略コンサルタント／データアナリスト） ・マネジメントコース（チームリード→事業部長） ・プロダクトコース（PdM／データサイエンティスト） あなたの志向に合わせた多方向の成長ルートを用意しています。 ▼こんな方を求めています。 ・クライアントの課題解決を優先的に考え、データをどう活用して成果を出すかにコミットできる方 ・AI・SaaSプロダクトを活用した 事業スケール に興味がある方 ・経営層と議論しながら、スタートアップの意思決定を近い距離で実感したい方 「データコンサルティングでビジネスを伸ばす力を、世界トップクラスまで高めたい」 そんな意志と好奇心をお持ちの方は、ぜひご応募ください。 あなたの一手が、REHATCHとクライアントの未来を動かします。

GEOTRA Activity Data (KDDIの保有するGPS位置情報に機械学習モデルを掛け合わせることにより生成した人流データ)の分析業務（データ拡充、データ分析、構築された分析パイプラインの運用、可視化ツール等を用いた分析結果の可視化等）の設計/実行を担っていただきます。 具体的には以下2つの業務です。 ①GEOTRA Activity Dataの分析 定型的な分析や、現状のフロントエンドシステムからでは実施出来ない分析等について、分析自体の実施、またそれらの可視化方法、パイプライン化、データベース化等について設計・実装をお願いします。 ②分析パイプラインの運用 GEOTRA Activity Dataを作成するシステムの実行をお願いします。システムの実行は、AWSコンソールを操作しながらパラメータを指定の上、実行します。

ユニファは、家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出すことをパーパスとし、子どもと先生がもっとワクワクできる保育を目指してサービスを育てています。 本募集では園・施設向けプロダクトにおけるデータ基盤の開発・運用をご担当いただきます。 ユニファの開発チームの一員として、下記の業務を担っていただきます。 AI開発推進部はサーバーエンジニアと同じ部に所属しており、各プロダクトのデータ構造や実装についての意見交換も気軽に進められます。 - プロダクトおよび社内利用SaaSからの構造化データのETL処理のための設計開発業務 - Webアプリのユーザークリックイベントログ収集のための設計開発業務 - AWSおよびGoogle Cloudを用いたデータレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 - データパイプラインの設計開発および運用業務 - データ分析基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 - ビジネスニーズに応じたデータマートの設計・構築・運用 - 経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進 利用技術は下記の通りです。 ・dbt ・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker、Glue） ・GCP（GCE、GCS、Cloud Functions、BigQuery、LookerStudio、GA） ・fivetran ・salesforce ・hightouch ・tableau 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備をお任せすることが中心です。タスクの進捗次第ではデータを活用したプロダクトやサービスに関わるデータ分析をお任せすることもあります 関連する部門と対話しつつ次のアクションに繋がるデータは何かについて積極的に考え、実践していく役割を期待しています。

【概要】 住友商事及びグループ各事業会社の多種多様なデータを扱い、統計・AIモデルの構築や見える化など各種分析業務をご担当いただきます。 実際にデータ分析の企画から実装までを数名のチームでご対応いただきます。 様々な産業分野の課題解決や新事業アイデアを導く手段としてAI・データ分析のノウハウを駆使していただき、グループ全体のDX推進に貢献いただきます。 【具体的な仕事内容】 ・当社グループの各種課題や新事業の相談を受け、打ち合わせを実施して要件の整理からデータ分析設計を行います。 ・データを預かり分析を行い、PythonやR、BIなどの各種ツールやクラウドサービスを使って分析モデルを実装します。 ・打ち合わせにより報告を実施し、必要に応じて要件再整理から報告を繰り返します。 ・本番運用に移行する場合は本番運用に関する要件を、必要により当社のアーキテクトチームと一緒に整理し必要によりシステム化に繋げます。 ★まずはOJTを通して基礎的なスキルを身に付けていただきながら、早いタイミングからプロジェクトの主要メンバーとして実案件の推進に深く携わっていただく想定です。 （※上記を従事すべき業務とし、変更はありません） ＜過去に当社で実装したプロジェクトの一例＞ ・製造業の製造現場におけるデータ可視化・分析基盤開発：サービス基盤のPoC用のWebアプリのスクラッチ開発・導入 ・屋外業務効率化のためのIoTサービス開発：IoTデバイス、及びアプリケーションの開発・導入 ・小売業における新規出店売上予測・売上向上施策分析：アルゴリズムの作成、及び分析内容の可視化ツールの開発・導入 ・商品カテゴリ分類 半自動化：テキスト情報を基にしたカテゴリ分類アルゴリズムの開発・導入 ・製造業/製品画像検査パラメータ最適化：パラメータ最適化のためのアルゴリズム、及びツールの開発・導入 【仕事の魅力】 ・総合商社ならではの幅広い事業領域や海外事業に加え、ChatGPT/生成AIなど時代の最先端技術を活用したプロジェクトに参画するチャンスがあります。 ・グループの事業会社もターゲットとしているため、IoTやモバイルアプリなど様々な産業分野のアーキテクチャを検討することができます。 ・現場知識のある商社メンバーとの距離が近い為、協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。 ・各種スタートアップパートナーを含め、高度な技術・知識を持つメンバーがプロジェクトに参加しています。 【社内の雰囲気】 ・リモート・フルフレックスタイム制を導入し、働きやすい環境を整備する一方、社内でのコミュニケーションを重視しています。 ・ツールや環境など、良さそうなものは積極的に取り入れ、常にエンジニアにとってよい環境をつくることが重要という価値観をもって組織作りをしています。 【応募書類】 ・履歴書 ・エントリーシート の２点をPDFファイルで添付してご応募ください。 書類選考の後、会社説明会またはカジュアル面談にご案内します。 ＜エントリーシート＞ ※フォーマットは自由ですが、下記について必ずご記入ください。 ①弊社への志望動機について、ご記載ください(300字以内)。 ②学生時代に、貴方が主体的に周囲と協業して何かを達成した事項について、ご記載ください(400字以内)。 ③直近で最も興味関心を持ったテクノロジー領域について、ご記載ください(300字以内)。その際に興味関心を持った理由と、今後そのテクノロジー領域が社会へ与える影響について、貴方の意見を示してください。 【開発環境・使用サービス（参考）】 開発環境についてはプロジェクトによって逐次選択していますが、主に使用するものは下記の通りです。 ※データ分析においては必須ではないものも含まれます ■アプリケーション環境：Python/JavaScript/TypeScript └フレームワーク：ServerlessFW/Django/Flask └フレームワーク：React/Vue/Next ■インフラ：AWS/GCP/Azure └構成管理：Terraform ■バージョン管理：GitHub ■CICD：GitHub Action ■タスク管理：Wrike ■チャットルール：Slack/Teams ■業務用端末（PC）：MacBook（※ WIndowsも選択可）

【募集背景・業務内容】 デジタル庁のクラウドチームが主導する、政府共通のクラウドサービスであるガバメントクラウドに係るサービスの企画・開発・運用を中心にご担当いただきます。ガバメントクラウドおよびガバメントクラウド周辺システムの、各種テレメトリデータやメトリクスを集め、ガバメントクラウドの効果の測定、改善ポイントと改善案の抽出、コスト・セキュリティ・モダン化などの実情の把握と改善、ガバメントクラウド利用者の開発効率化の補助、など多方面からの分析・改善提案を行うためのデータ収集〜ダッシュボード構築についての企画、開発、継続改善業務に従事いただく予定です。チーム内のクラウドエンジニアと協業すると共に、行政官とも連携することで効果的なシステム構築をすることが求められます。 ガバメントクラウドチームについては、以下のnoteをご参照ください。 https://digital-gov.note.jp/n/nadb09f0987e9 具体的な業務内容は、以下の通りです。 ・ガバメントクラウド整備事業への参画 ・ガバメントクラウドの多角度での利用状況分析の設計 ・ガバメントクラウドおよび周辺システムの各種テレメトリデータ、メトリクス収集をするためのデータレイク構築 ・データレイクをもとにした、各種分析 ・分析結果の可視化 ・関係者や各チームとの技術面でのコミュニケーションリード ・その他、行政運営の遂行のために必要な業務 【採用予定人数】 1名程度 【募集期間】 令和8年3月31日まで ※定員に達した場合、期間内であっても公募を終了する予定です。 ※応募の状況により延長する場合がございます。 【選考プロセス】 書類選考の後、2〜3回程度の面接を予定しております。 通常、ご応募いただいてから内定まで4週間～6週間ほどかかります。 ただし応募者多数の場合は、面接調整の都合上、日程が延びる可能性がございます。予めご了承ください。 ※書類選考の結果については2週間以内に御連絡させていただきます。 【応募にあたる個人情報の取扱いについて】 今回の応募情報に関しては以下内容に基づき個人情報を取り扱います。ご確認のほどよろしくお願いいたします。 応募にあたる個人情報の取扱いについて｜デジタル庁 https://www.digital.go.jp/recruitment/career/privacy-policy

AI・新技術を活用して新たなデータ分析手法を確立し、システミック・コーチングによる効果検証や組織課題の見える化に取り組むポジションです。 コーチング研究所は、長年、システミック・コーチング (組織変革型コーチング)に特化したデータを蓄積してきました。 テキストデータ（セッションデータ等）や音声データを含み、分析の可能性は無限大です。 私たちと一緒にその魅力的なデータを用いた分析技術や新サービスの開発に情熱を注ぎたい方を募集します。 【主な業務内容】 テキストデータ解析におけるNLP（自然言語処理）技術を活用した分析手法・モデルの確立と実用化。 NLP技術を活用し最適な分析手法と手順を設計し、大規模言語モデルにおけるプロンプトの作成等エンジニアとともに分析を遂行し、コーチング研究所リサーチャーとともにお客様への提供物として完成させる、そのPDCAを実行する、一連の業務を担っていただきます。 最先端のAIコーチング事業チーム、R&Dチームとも密に連携します。 　- NLP技術を活用した既存サービスの効果検証 　- NLP技術を活用した新たな組織開発支援ツールのプロトタイプ設計・実装 【将来的に担っていただきたい業務】 　- さらに広範なAI・新技術活用手法の開発 　- ツール開発のプロジェクトマネジメント 　- 外部機関（ベンダー、パートナー企業、大学など）との連携と共同研究推進 　- 研究成果のビジネス活用戦略の策定 ※AIコーチング「CoachAmit」 Chat GPT3.5・GPT4と独自の機械学習モデルがパーソナライズした問いを生成し、利用者との対話を進めます。 https://www.coacha.com/services/ai.html ＝＝＝＝＝ 【選考ステップ】 書類選考、一次面接、二次面接、最終面接 ※一次面接と二次面接の間にデータ分析に関するスキルチェックを行います

三菱商事の扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト募集中！ 【概要】 顧客課題のヒアリングからソリューションの策定・提案を行い、課題解決のために機械学習や統計モデルを作成し、顧客の情報から価値あるインサイトを提供することが求められます。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。また、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 【主な業務内容】 ・顧客課題のヒアリング ・課題解決に向けたソリューションの策定と提案 ・顧客データ分析によるビジネスインサイトの提供 ・機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング ・機械学習パイプラインの構築等によるPoCの効率化 【事例】 2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。 [需要予測] ・食品流通における需要予測 ・自動車産業における部品需要予測 ・再生可能エネルギー産業における発電量予測 ・金融産業におけるコモディティ価格予測 [数理最適化] ・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化 ・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化 ・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化 ・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化 [パーソナライゼーション] ・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測 ・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援 ・銀行・金融産業におけるデフォルト予測 三菱商事の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、三菱商事の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。 PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。 また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。 【利用するフレームワーク・ツール等】 ・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等 ・強化学習 : Stable Baselines ・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines ・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等 ・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等 ・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等 【社員について】 社員数は80名程度で、半数はソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストです。ソフトウェアエンジニアには、著名なテック企業の出身者が数多く在籍しています。また、データサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。