東京都渋谷区のデータ分析活用の求人情報

GMOメディアでは、多種多様な事業ドメインとサービスを展開しており、それぞれの事業におけるデータの重要性はますます高まっています。 現在、全社横断のデータ活用を推進する専門組織として「AIデータ推進チーム」が発足し、社内外の多様なデータを利活用する基盤と体制の整備を進めています。 このチームでは、事業ごとに分散していた分析やデータ基盤の取り組みを一元化・高度化し、より戦略的かつ継続的にデータ価値を引き出すことを目指しています。 さらなる組織強化のため、「データエンジニアとして専門性を発揮いただける新たな仲間」を募集しています。 【業務内容】 GMOメディアの各事業を横断して支援するAIデータ推進チームの一員として、以下のような業務を担っていただきます。希望・適性・経験に応じて業務内容は調整します。 ■ データエンジニアリング ● 各サービスにおけるデータ基盤の構築・運用（DWH, ETL/ELTなど） ● 計測環境・トラッキング基盤の設計・整備 ● データパイプラインおよびワークフローの設計・実装・運用 ● AWS / GCP 等を活用したアーキテクチャ設計と保守 ■ 分析支援・サービス改善 ● BigQuery 等を活用した大量データ処理 ● サービスやプロダクト改善に向けたデータ分析・可視化 ● 施策立案に向けたレポーティングやダッシュボード作成 ● A/B テストや仮説検証の設計・実行支援 ● データに基づく意思決定を支援する業務プロセス改善 データ基盤の構築・運用だけでなく、ビジネス部門との連携を通じた業務プロセスの改善提案や経営層への直接提言など、事業インパクトの大きい業務に直接関わっていただきます。 「データを軸に、ビジネスにおける課題解決や価値創造に貢献する」ことをミッションにしています。エンジニアリングから分析、業務改善提案までを一気通貫で担い、プロダクト・マーケティング・経営など幅広い部門と連携しています。 現在は、全社横断でのデータ基盤の整備や活用の高度化を進めており、さらなるスケールと挑戦のフェーズに入っています。特に、BigQuery 等を活用した AI エージェント開発など、実践的な AI 活用にも着手。業務プロセスの自動化やサービスの知能化を具体的に推進しています。 今後はこうした AI の力をより広く取り入れながら、AI 時代のデータ利活用において新たな価値を創出したい方を強く歓迎します。“単なるPoCではなく、本番環境で価値を生む” ことにこだわったチャレンジに一緒に取り組みませんか？ 事業に直結するデータ活用を全社横断で推進していくダイナミックな環境で、AI時代のデータ利活用の在り方を一緒に切り拓いていきませんか？

YOUTRUSTは「日本のモメンタムを上げる偉大な会社を創る」をビジョンに掲げ、次世代のキャリア市場・キャリア形成の文化をつくっています。 社内外の仕事仲間とのコミュニケーションを通じて副業・転職といった機会につなげられるキャリアSNS『YOUTRUST』や、法人向けのHR Tech SaaSを開発しています。 ▼YOUTRUST https://youtrust.jp/ iOS：https://apps.apple.com/jp/app/youtrust/id1535785012 Android：https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.youtrust.youtrust ◆関わるプロダクト ●キャリアSNS「YOUTRUST」 日本のキャリアSNS「YOUTRUST」の開発を行なっています。 YOUTRUSTはキャリアのきっかけ作りを行うプラットフォームを目指しており、SNSとしての気軽さと楽しさを持ちながら、キャリアのきっかけに出会えるプロダクトにすべく日々開発に取り組んでいます。 ●HR Tech SaaS「YOUTRUST」 独自のつながりから成功報酬ゼロでタレントを採用できるHR Tech SaaS「YOUTRUST」の開発を行なっています。 SNS「YOUTRUST」で構築される独自のユーザー基盤を強みに、他スカウトサービスでは出会えない優秀人材へのアプローチが可能となるプロダクトになっています。 ◆業務内容 データカタログの整備を含め、データを「誰もが使える資産」にする仕組みづくりを一緒に進めてみませんか？ データを活用し、ユーザー体験を進化させたい方のご応募をお待ちしています！ ①データ基盤の設計・構築 ・BigQueryを用いたデータウェアハウスの設計・運用 ・dbtを使用したデータトランスフォーメーションとモデリング ・パイプラインの設計・管理による効率的なデータフローの構築 ②データカタログの整備 ・データ資産の可視化とメタデータ管理の推進 ・カタログを活用したデータの透明性向上と利用促進 ③データ品質の向上と最適化 ・データクレンジングと異常検出による品質管理 ・データクエリのパフォーマンスチューニングとコスト最適化 ④チームとの連携 ・プロダクトマネージャーやエンジニアと協力し、データ活用を推進 【データ基盤環境】 ・クラウド環境：AWS, GCP ・ETL/モデリング：dbt ・データウェアハウス：BigQuery

■会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 ・ AI・データを活用したコンサルティング＆エンジニアリングサービス「LeanDataX」 ・ 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング＆事業創出支援「LeanX」 ・ 7,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800％成長を遂げており、2027年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。 ■事業/組織概要 (LeanDataX) LeanDataX事業部は、「AIプロフェッショナル経済圏を構築し、AIやデータが世の中に提供する価値を誠実に増幅させる」をテーマとして、DX/AI戦略やデジタル事業構想策定などのコンサルティング領域、データ分析やAIモデルなどのデータサイエンス領域、データ基盤構築などのデータエンジニアリング領域など、AI・データを中心とした広範囲の領域においてクライアントの成功を実現する事業です。 EYストラテジー・アンド・コンサルティングにてAI＆Data組織を立ち上げたディレクターを始めとして、SIerやコンサルティングファーム出身の開発/データ/AI知見を有したデータサイエンティスト等が在籍しています。 ▽参考記事：ZLテクノロジーズ社と協業　コンプライアンス領域におけるAI・データ活用を推進 https://work-x.com/news/mkl8k2l31r/ ■募集背景 当社のLeanDataX事業は、設立当初から一貫してAIとデータ活用を軸に事業を推進し、常に最先端のプロジェクトに挑み続けています。 DXが進む現代において、クライアントが抱える課題は抽象度と複雑さを増しており、単なるデータ分析を行うだけでは、具体的なビジネスインパクトを生み出すことが困難になっています。 私たちは、こうした高度なニーズに応え、より大きな価値を生み出すために、多様な専門性やバックグラウンドを持つプロフェッショナルを広く募集しています。ただ作業に閉じるのではなく、クライアントとの対話を重ね、真の課題を特定し、ビジネスに実装する一貫した支援をしたい方のご応募をお待ちしています。 ■業務内容 ・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど） ・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ■具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ■業界例 ・金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ■本ポジションの魅力 ・大規模データを扱う環境で、クラウドや最新のデータ基盤技術を活用できる ・アナリストやAIエンジニアと連携しながら、上流から下流まで幅広く携われる ・多様な業界・プロジェクトで経験を積み、技術力とビジネス理解を同時に磨ける ・レビューやナレッジ共有が活発で、属人的にならず成長を実感しやすい ・技術選定の自由度が高く、自らの知見を活かした環境構築が可能 ■中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ◯AI/データ活用コンサルティング領域 ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ◯データサイエンス領域： 高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ◯データエンジニアリング領域 データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ■サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ■各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり (参考)LeanDataXについて https://www.docswell.com/landing/5YDJJL#p15

当社は2023年12月に約8億円のシリーズA調達を完了し、2024年12月には日本初となるレベニュー・ベースド・ファイナンス（RBF）特化型の「Yoii RBFファンド1号投資事業有限責任組合」を設立しました。今後はRBFファンドを通じたスタートアップ・中小企業支援を加速させ、さらなる事業拡大を実現すべく、体制強化を進めております。 現在、RBFにおけるリスクスコアリングや収益予測モデルの高度化を推進できる デ ータサイエンティスト を募集しています。 ▍事業について 2022年4月にリリースした「Yoii Fuel」は、スタートアップや中小企業に対し、将来発生する収益をAIで予測し、その予測を担保にいま必要な成長資金を調達できるRBFを提供するプラットフォームです。 必要な手続きは全てオンラインで完結し、株式の希薄化が生じず、個人保証や担保も要することなく「いま必要な成長資金」を確保できます。 スタートアップの資金調達では、銀行借り入れなどの「デットファイナンス」株式の移転による「エクイティファイナンス」の２つが一般的ですが、時間も労力もかかり、また計画通りのスケジュールで調達できないことも多いことが課題です。Yoiiでは、企業がより本業であるビジネスに集中することができ、スピーディーな事業成長を支援することを目指し、RBFサービスを立ち上げました。現在はSaaS等のサブスクリプション型ビジネスやD2Cなど、売上の予測が立てやすい事業の企業様を中心にお取引をしております。 現在は、顧客が利用している各種会計管理システムとのAPI連携が可能となっており、お客様の売上や利益など財務状況データをAPIで取得でき、AIで売上を予測、審査してRBFでの資金提供を実行することが可能です。 2022年4月の正式リリース以来、当社はRBFを通じてスタートアップや中小企業の成長資金提供を行い、累計200件を超えるRBFを実行してきました。 顧客の広がりも加速しており、利用企業層については、スタートアップに留まらず約30％は中小企業が占めており、今後は更に幅広い地域・業種の中小企業へのサービス提供も強化していきたいと考えています。 ▍具体的な想定業務 - RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築‧改善‧運用 - 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出 - ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発 - MLflowを活用した実験管理‧モデルライフサイクル管理 - モデルの実験‧評価‧改善を行い、技術‧ビジネス両面でレポート作成 - エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング - 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ ****************************** ▼ 5分でわかる「レベニュー・ベースド・ファイナンス(RBF)」デットでもエクイティでもない新たな資金調達手段 https://yoii.jp/posts/revenue-based-financing ▼レベニュー・ベースド・ファイナンスのYoii、シリーズAラウンドにて総額8億円の資金調達を完了 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000078333.html Fintechとブロックチェーン領域で豊富な経験を持つCEO 宇野とCTO 大森の2名が2021年4月に創業した当社は、2022年 9月に約4.8億円のプレシリーズA調達、2023年12月に約8億円のシリーズA調達を完了しています。 ▼レベニュー・ベースド・ファイナンスのYoii、三菱UFJ信託銀行等からの出資を受けて日本初のRBFファンドを設立 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000078333.html 日本初となるレベニュー・ベースド・ファイナンス（RBF）に特化したファンド「Yoii RBFファンド1号投資事業有限責任組合（以下、RBFファンド）」を設立いたしました。 ▼ 採用紹介スライド https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTWEF0WlA1uLjaEs2gUtKkE-Lxv5S6CfZA_pLqPbbmdFlbFldS4rNkb5dVaq3CT2Vj4cwBHjkcVcdIo/pub?start=false&loop=false&delayms=3000 2025年10月1日現在24名の組織です。 多国籍メンバーで構成されている当社は国外への事業展開も見据えており、社内のコミュニケーションは英語ベースになっています。 ****************************** 【ご応募を検討されている方へメッセージ】 私たちは、既存金融システムではカバーしきれないスタートアップや中小企業に対し、従前とは違った手法でリスクを評価し、真に必要とされる資金を供給していくことは社会のためになると強く信じ、私たちのミッションである「資産の流動性を上げ、挑戦する起業家・企業の成長を後押しする。」を実現するために、日々試行錯誤しながら業務に取り組み、お客様と向き合っています。 豊富な金融経験を持つメンバーたちと世界中から集まった優秀な開発者たちが集まり、常に学習を続けながら全力で事業成長に取り組んでいる環境です。 【note記事やインタビュー記事もご一読ください】 ▼ 当社CEO 宇野のnote記事「The sky is the limit! YoiiシリーズA 8億円調達振り返り」 https://note.com/masa_ukov/n/n219f1fb11ea8?sub_rt=share_pb　 ▼ デットでもエクイティでもない新たな資金調達手段を提供する「Yoii」-創業ストーリーや資金調達、組織づくりに迫る-｜ONE CAPITAL https://onecapital.jp/perspectives/yoii#index_fByXNk0t ▼ ブロックチェーンと金融業界の経験を活かし、起業家へ成長資金を提供するビジネスで起業｜創業手帳 https://sogyotecho.jp/yoii-uno-interview/ ▼ Yoii宇野氏／人に薦めたい本は『音楽の根源にあるもの』｜日経ビジネス https://business.nikkei.com/atcl/seminar/19/00073/022200222/

■募集背景 バンドルカードは2016年のリリース後順調にアクティブユーザー数を伸ばしており、それに伴いデータの活用がビジネス戦略においてますます重要になっています。データを活用して、プロダクトの改善、効果的なプロモーション施策の策定、機能の追加などに直接貢献していただきたいと考えています。分析技術だけでなく、ビジネスに対する深い理解を持ち、データを基に新たな価値を生み出すことができる方を募集します。 ■ 業務内容 バンドルカードの機能改善を課題特定から施策企画、効果検証まで一貫して担っていただきたいと考えています。プロダクトチーム、エンジニアと協力しながら具体的には以下のような仕事をお願いします。 お任せする業務のミッションはユーザーのLTV最大化のための課題特定～解決策立案・提言・実行・効果検証です。 (雇入れ時) ・KPIの設計、モニタリング、変動要因の分析 ・課題の特定から解決策の提案 ・インパクトの試算を行い、ステークホルダーを巻き込んで実行プランを示し、解決策の詳細を詰めて実行。その効果検証とさらなる改善の提案まで。 ・予算精緻化 ・その他当社指定業務 (変更の範囲) ・なし ■ チーム構成　マネージャー1名、メンバー3名 ■仕事の魅力 ●事業成長に直結するやりがいあるポジション● 私たちのビジネスモデルではデータ分析の結果が事業上重要なKPIに直接結びついており、大きな影響を与える環境で働くことができます。ただ数値を改善するだけではなく、課題の特定から解決施策の立案、そしてその効果検証まで幅広く関与し、事業の未来を形作る手応えを実感できます。また、元データエンジニアであった代表の八巻を筆頭に経営陣もデータ分析への理解が深く、データドリブンな意思決定がなされている環境です。 ● 挑戦と成長を後押しする文化● 新しい挑戦を歓迎し、失敗を恐れず前進できるカルチャーが根付いています。データ分析を通じて事業成長に貢献するだけでなく、施策立案や検証など幅広い経験を積むことで、自身のスキルやキャリアを着実に成長させることができます。さらに、チーム内でのサポート体制が整っており、協力しながらスキルアップを目指せる環境があります。 ●リモートで柔軟な働き方を実現● 全国どこからでも働けるリモート環境を完備し、場所に縛られない柔軟な働き方が実現可能です。さらに、フレックス勤務制度を導入しており、自分のペースで効率よく仕事を進められます。ライフステージやライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能で、ワークライフバランスを大切にした環境が整っています。自由度の高い働き方を追求しながらも、プロフェッショナルとして成果を発揮しやすい体制を構築。柔軟性とやりがいの両立を叶える職場で、充実した仕事に取り組むことができます。 ●ご入社後のキャリアパス● 段階的な成長を通じ、データ活用で事業を動かすキャリアを築けます。入社時のスキルや経験に応じて業務内容を調整するため、早期に2～3年目相当のプロジェクトへ挑戦いただくことも可能です。 【1年目：基礎スキルの習得と小規模プロジェクトへの挑戦】 事業モデルやデータ基盤を理解し、SQLやPythonを活用してKPI分析や改善提案をサポート。小規模プロジェクトを担当し、課題抽出から効果検証まで一貫して経験します。 ・目標スキル: データ基盤や分析ツールの習得、KPI分析・施策提案の基礎スキル、優先順位を考慮した問題解決力の習得 ・アウトプット例: KPIダッシュボード整備、予測モデル構築、施策のデータ裏付け提示 ・期待成果: データ構造やビジネスモデルの理解を深め、KPI分析を自走可能にし、複数の小規模プロジェクトを自分自身がオーナーとなり完遂する。 --- 【2年目：高度な課題解決と中規模プロジェクトの推進 】 LTV改善やコスト削減など抽象度の高い課題に取り組み、機械学習モデルや統計モデリングを活用してプロジェクトを推進。データ活用文化の組織的な定着に貢献します。 ・目標スキル: 仮説立案とプロジェクト推進力、機械学習モデルの開発・活用、KPI管理プロセスの標準化とリード ・期待成果: 中規模プロジェクトで、LTV改善や不正検知モデル導入・改善などの明確な成果創出、データ分析を戦略設計の一部に組み込む仕組みの構築。 --- 【3年目：データ戦略のリードと組織成長の推進】 経営戦略に直結するデータ活用をリードし、新規事業提案やチーム育成を通じて事業成長を牽引。高度な分析基盤整備とデータ文化の内製化を推進します。 ・目標スキル: データ戦略の立案と経営戦略へのデータ活用の統合、分析チームのリード、新規シーズ創出、分析基盤整備と内製化推進 ・期待成果: 経営判断に直結する成果の創出、分析チーム全体の能力向上、新たなビジネス価値の創造と組織リーダーシップの確立。 ■ 使用言語 - SQL - Redash - PostgreSQL - BigQuery - Python/R - Googleスプレッドシート

■■募集背景■■ SENSY Inc.は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いから、2011年に創業し、パーソナル人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。特に、人工知能アルゴリズムの研究開発は、当社の人工知能研究所で行っており、慶應義塾大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。 「Follow your Sense（感性のまま自分らしく）」をビジョンに掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、 必要とするヒトのもとへ届く世界を作ろうとしています。 そのために、あらゆる産業における、ロスやミスマッチを解消するビジネスを展開しています。 このビジネスの根幹にあるのは、ヒトの「感性」を学習する独自のAI技術（特許出願済）です。 どのような刺激によって、ヒトは心を動かされ、行動が変わっていくのか。私たちはそのようなヒトの感情のメカニズムのことを「感性」と呼び、AI技術とビッグデータを駆使して、感性を科学する研究を日々重ねています。 スーパー、百貨店、ドラッグストア等のリテール企業、消費財メーカを中心として、消費者の感性を理解し、その行動を予測するAIを主力商品として、需要予測やマーケティングなどのサービスを提供しており、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業拡大を図っております。 弊社では、さらなる成長のアクセルを踏むべく、独自の技術とデータを活用した、新しいビジネスを開発したいと考えています。 これまでのプロジェクトから得られたナレッジを活かしてプロダクトを開発し、事業展開していきます。 また、これまでの事業ドメインも拡大し、金融、物流、不動産、外食など、新しい業界の課題解決にチャレンジしていきます。 そのため、今後の事業を更に加速させ、最新技術を用いて生活・産業、そして社会に価値提供をし続けるためにも新しいメンバー（研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア等）を採用します。 ■■お任せしたい仕事■■ これまでの経験や今後のキャリアによってお任せする業務は変わりますが、大きくは3つの役割があります。 ・研究者：AIアルゴリズム（ディープラーニング等）の基礎研究並びに応用研究 ・データサイエンティスト：ビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用した分析・提案・検証 ・機械学習エンジニア：AIアルゴリズムを活用したシステム開発などのエンジニアリング ＜一例です＞ ・データ理解、ビジネス理解、要件定義、アルゴリズム開発までのPoCプロジェクト ・開発したAIソリューションの実証実験 ・実証実験、本運用に向けたデータパイプライン、MLパイプラインの開発（MLOps） ・これまでに開発したAIソリューションのプロダクト化 ・SENSY独自のAIアルゴリズムの研究開発

株式会社RABOは、猫の生活をテクノロジーで見守る「Catlog（キャトログ）」および「Catlog Board」をはじめ、ペットの健康管理と生活の質向上を実現するサービスを企画・開発・運営しています。 バイオロギング技術を応用し、「世界中の動物家族と飼い主が、1秒でも長く一緒にいられる社会を実現する。」という大きな目標に挑戦しています。 2025年2月には総額8億円の資金調達を実施し、これにより累計資金調達額は、国内のペットテック・スタートアップとして最大となる30億円となりました。 また、米国に続きオーストラリアでの販売・サービス展開を 2025 年 7 月から本格開始。さらに、Catlog のデータを活用し、各猫に最適な乳酸菌を提供する新プロダクト「Catlog ケア乳酸菌」 を 2025 年 9 月にローンチしました。 5周年という節目を迎えた今、私たちは新たなステージへの挑戦を決意し、日米同時リリースに向けて「Catlogの犬専用版 開発プロジェクト」に着手しています。 これまでに培った技術や知見を活用し、猫様だけでなく、世界中の「大切な家族」である他の動物たちにも貢献する未来を実現していきたいと考えています。 今後は掲げたミッションをグローバルレベルで実現していくために「アニマルウェルフェア」を軸としたESG経営をさらに強化し、ペットテック×ESGを牽引するリードカンパニーとして実行していきます。 世界中の動物家族と飼い主さんが1秒でも長く一緒にいられるように、RABOのチームメンバーになりませんか？ ▼プロダクト ・Catlog（https://rabo.cat/catlog/） 　食事や水飲み、睡眠、運動など、猫様の重要な行動を24時間記録する、首輪型IoTデバイス ・Catlog Board（https://rabo.cat/board/） 　トイレの下に置くだけで排泄情報や体重を計測できる、ボード型IoTデバイス ・スマートフォン用アプリケーション「Catlog」（デモ:https://rabo.cat/catlog/demo/） 　Catlogシリーズの各IoTデバイスより取得された猫様のデータを参照し、様々な情報や重要なアラートなどを把握できるCatlog専用アプリ ・Catlogの犬専用版 開発プロジェクト https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000037478.html 【公式Xアカウント開設】Catlogの犬専用版 準備室 X公式アカウント(@Catlog4Dogs)もできました。 プロジェクトの最新情報やワンちゃんたちとともに進める開発の裏側をお届けします。ぜひフォローいただき、プロジェクトを一緒に見守っていただければ幸いです。 #Catlog4Dogs Catlogの犬専用版 準備室：https://x.com/Catlog4Dogs 【お仕事内容について】 今回のデータサイエンティストポジションでは、Catlogが保有する猫様の行動データを始めとした膨大なデータを分析し、猫様の健康的で豊かな生活に貢献する知見の創出を担っていただきます。 具体的には... ・猫様の体調や生活の質（QoL）の変化の兆候を捉えるアルゴリズム及びロジックの設計、仮説検証、並びに実装 ・季節変化やライフステージ変化といった、猫様の行動に関する統計分析、シミュレーション、及びデータ可視化 ・ユーザーアンケートを始めとした、上記の分析に必要なデータの収集 また、必要に応じて機械学習チームと連携し、以下のタスクに取り組んでいただきます。 ・適切なデータセットとデータ表現方法の選択 ・機械学習モデルの実験、性能のモニタリング、及び効果検証 ・分析から得た知見を機械学習チームにレポーティング 他にも、「Catlog（キャトログ）」「Catlog Board」から集めたデータを解析して、Catlog総研として猫様の行動に関するレポートを発表しています。 https://rabo.cat/media/tag/cri/ ◉メンバー紹介 https://rabo.cat/company/ さらに詳しく確認したい方は下記をご覧ください https://rabo.cat/ningenka/

【会社概要】 アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。 特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。 同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。 2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。 現在、50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアがいます。 データサイエンティストは20名以上在籍していますが、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分かれています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム 当社には、様々なバックグラウンドを持つ優秀なデータサイエンティストが在籍しており、データサイエンティストとしてのキャリアに関する相談しやすいです！ ・機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバー多数在籍(大手コンサルファーム出身者、物理学博士、・・・) ・一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストも多数在籍 これまで参加したインターン生も、当社のインターンを通じて大きく成長しました。 大学や大学院で学ぶデータサイエンスと、ビジネスの現場におけるデータサイエンスの違いを楽しみながら、一緒にたくさんのチャレンジをしていきましょう。チームのみんなも全力でサポートします！ 【お任せしたいお仕事】 本インターンでは主に数理モデリングチームの一員として、業務を行っていただきます。 業務していく中での本人の志向性に合わせて、他チームの業務に携わることも相談可能です！ 【業務内容の例】 - 食品卸売会社に対する、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【本インターンの魅力・インターンを通じて身につくスキル】 実際の案件に長期で携われる本インターンにおいては、ビジネス的なデータ分析のスキルや、ビジネスの現場で業務効果を挙げられるモデル構築のスキルを学べます。 【サポートについて】 業務を行いながら、分からないことは直接先輩社員から教わります。 インターン生向けに一律の研修などは用意していませんが、分からないことがあれば質問しやすい雰囲気のチームです！ またインターン生1名につき、SV（メンター）が1名つきます。

この職種では、任天堂株式会社が運用している分析基盤を開発運用していただけるデータエンジニアの方を募集いたします。 ▼募集背景 任天堂株式会社が提供するゲームはもちろん、その他サービス（ECや会員サービス等）から得られるデータは、任天堂社内のデータ基盤に蓄積され、お客様により便利に楽しく遊んでもらうために活用されます。 日本だけでなく世界のユーザーから日々大量のデータが蓄積されていく膨大かつ複雑なデータ基盤の開発・運用と向き合うデータエンジニアを募集いたします。 ▼具体的な業務内容 ・スケーラブルなデータパイプラインの構築 ・DataLake/DWH/DMの構成やデータモデルの継続的な改良 ・定型的なデータ分析を支援するためのBIツールの開発・運用 ・あるべきデータ品質を定め、モニタリングするためのプロセス・仕組みを構築 ・複数のビジネスやエンジニアチームと連携し、長期的なデータプラットフォームアーキテクチャの設計 ▼利用技術 ・AWS Lambda, EC2, Redshift, Cloud Watch, Event Bridge, SimpleAD, RDS, S3, Athena, (Glue) ・Google Cloud BigQuery(BigQuery Data Transfer Serviceを含む), Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage(Storage Transfer Serviceを含む), Cloud Scheduler ・言語 Bash Script, Javascript(browser, nodejs, nashorn, Google App Script), Python, HTML, CSS, XML, XSLT, SQL( PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery Legacy/Standard, Snowflake), dbt, HCL, YAML, Liquid, Jinja, LookML 業務内容の変更の範囲：会社の定める業務

●「音楽」「カルチャー」「エンターテインメント」が好きな方歓迎！好きだからこそモチベーションもアップ◎ ●データパイプラインの設計・開発・運用、BIツールの導入～運用を一貫してリード！経験値を上げたい方にとっておきの環境です ●社歴問わず、実績や意欲を積極的に評価します！ ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ Wanoグループ・TuneCore Japanのサイト関連を担当する募集です。 ●TuneCore Japan について “自分で作った楽曲”を利用者なら『誰でも』世界中（185ヶ国以上）で55以上の配信ストア・プラットフォームへ配信できる、米音楽配信ディストリビューションサービス『TuneCore』の日本版。2012年10月より日本でサービスを開始し、アーティストへの還元総額は711億円を突破。「あなたの音楽でセカイを紡ぐ」のビジョンのもとアーティストをサポートし、音楽の素晴らしさを世界中に広めるため積極的にサービスを展開しています。 https://www.tunecore.co.jp/ ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ●ポジションについて 利用アーティストの成功・プラットフォームの成長を目的とした全社的な意思決定に関わるBIのデータ活用を実現するため、データパイプラインの設計・開発・運用、BIツールの導入ならびに運用を一貫してリードしていただきます。 ●業務内容 - 事業やサービスを包括的に理解し、データ活用のためのETL開発・運用 - データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築 - Tableau/Looker等BIツールを使った、意思決定のための分析環境の開発・運用 ●チーム構成／21名 - プロダクトチーム 3名 （GM 1名 PM 1名 Webディレクター 1名） - デザインチーム 2名 （アートディレクター 1名 業務委託デザイナー 1名 ） - エンジニアチーム 16名 （CTO 1名 / EM 1名 / フロントエンド 4名 フルスタック / バックエンド 10名) ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ＜対象アプリケーションの開発環境＞ 開発環境 - BI ツール：Tableau - データレイク / データウェアハウス：BigQuery, Amazon Athena - データベース・サービス：Amazon Aurora, Amazon Athena（他各種 AWS サービス） - 言語： - データ分析：Python - Webアプリケーション：Golang, Perl, Ruby, Node.js（ TypeScript ） - ソース管理：GitHub - AI ツール：Github Copilot - コミュニケーションツール：Slack, Notion - ローカル開発環境 - OS：Mac, Windows, Linux (Mac 推奨) - エディタ：自由（ JetBrains 等有償エディタもご用意できます） ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ <変更の範囲> *仕事内容 ご入社直後：上記内容 変更時の範囲：会社の定める業務 *勤務地 ご入社直後：東京本社 変更時の範囲：会社の定める場所

■募集背景 2020年に創業したデジタルマーケティング支援会社ですが、SEOを中心に多くのお客様から求められる会社となってきました。更なる事業拡大に向けて、より多くの力が必要です。 弊社の「価値あるモノをインデックスさせる」のミッションに共感してくださり、デジタルマーケティングを通して世の中をよりよくしていきたいと思っていただける方がいらっしゃれば、ぜひお力をお借りできますと幸いです。 ■業務内容 LANYの各コンサルティングプロジェクトやインハウスマーケティング、セールスなどの生産性を最大化させるためのオペレーションと組織・仕組み作りを通して、各々が専門性を発揮できる基盤を構築し、LANYの事業成長を加速させていくことに貢献していただきます。 <基本的な業務> ・ウェブサイトの分析に必要なデータの収集、整理、分析、示唆出し （例） ・各コンサルティングプロジェクトのレポーティング業務の効率化 ・分析依頼の支援 　　・分析の要件定義を行い、作業ベースで振り出せるものはOpsチームへ振り出します 　　・Opsチームから上がってきたアウトプットの品質担保を行いつつ、コンサルタントへの示唆出しを行います ・各種内製ツールの開発とメンテナンス （例） 　・キーワードカテゴリの半自動化ツール 　・分析に必要なAPIをノーコードで使用できる環境構築 　・機械学習、生成AIを利用した業務効率化 ・MA、SFAを活用したインハウスマーケティング、セールスの効率化 （例） 　・MA、SFAに蓄積されているデータの整理、可視化、分析 <職種の定義> LANYではアナリティクスエンジニアとデータアナリスト、BIエンジニア、データエンジニアの定義の違いは以下と考えており、アナリティクスエンジニアとデータアナリストの役割を担っていただきます。 アナリティクスエンジニア 役割：データ分析を行うための効率的かつ効果的な基盤や環境を提供する。 主な業務：データの収集、加工、分析基盤の構築を行う。データ分析のためのインフラやツールの開発を通して各々の生産性を最大化させる。 データアナリスト 役割：ビジネスの問題解決や意思決定のために、データから洞察を引き出す。 主な業務：収集されたデータを分析し、ビジネスインサイトや意思決定支援情報を提供し、コンサルタントが専門性を発揮し切れる状態を目指す。 BI（ビジネスインテリジェンス）エンジニア 役割：ビジネスのパフォーマンス分析や戦略立案を支援するための情報を視覚化し、アクセスしやすくする。 主な業務：データの収集、整理、分析を通じて、ビジネスに関する洞察を提供するシステムやダッシュボードの開発を行う。 データエンジニア 役割：データ分析やデータサイエンスプロジェクトのために、信頼性の高いデータインフラストラクチャを提供する。 主な業務：データの収集、保存、処理のシステムを設計、構築する。データの流れやアーキテクチャに焦点を当てる。

### 組織のミッション 「名刺管理」から「ビジネスデータベース」へ。プロダクトの「Sansan」は今、大きな転換点を迎えています。 データ戦略部のミッションは、これまでの「名刺管理」のためのデータベースを超えた、「企業情報」と「接点情報」を掛け合わせた独自のビジネスデータベースを構築し、その価値をプロダクトとして実装し続けることです。 ### 具体的な業務 データ戦略部門の一員として、データ分析からアルゴリズム開発、本番環境への実装までの全体をリードします。 - 課題発見と分析・モデリング 事業課題に基づき、適切なデータ分析や統計モデリングを行い、課題解決につながるインサイトやアルゴリズム（名寄せアルゴリズム）を検証・開発します。 - アルゴリズム・ビジネスロジックのAPI化と実装 開発したアルゴリズムや複雑なビジネスロジックを、社内の複数のプロダクトから利用可能なAPIとして設計し、バックエンドシステムへ実装します。 - 本番環境での運用と継続的な改善 一度アルゴリズムを作成しても、企業名の変更や企業の合併など現実世界は常に変化します。そのような変化に対応すべく、品質保証や運用にも責任を持ち、A/Bテストや効果検証を通じてデータに基づいた改善サイクル（MLOps）を推進します。 - プロジェクト推進 ステークホルダーとの調整を行い、プロジェクトを進行し、短期・中期の目標を達成します。

# 仕事概要 【役割】 - ビジネス課題ヒアリングおよび要件定義のリード - 高度な機械学習手法を用いたモデル開発・精度改善 - MLOps環境を整備し、モデルの安定稼働および継続的改善を推進 - チーム内外への知見共有・技術的リーダーシップ発揮 【採用背景】 - リソース観点：既存のデータサイエンス/アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト（ユーザー行動予測モデルなど）の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。 - ケイパビリティ観点：直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化（深層学習モデル、時系列予測など）やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。 ■業務内容 変更の範囲：全ての業務への配置転換の可能性あり # 具体的な業務 ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。 * 誰に：社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層 * 誰と：データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー * 何を：ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成 * どのように：データ取得～前処理～特徴量エンジニアリング～モデル開発～評価～ABテスト～本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境（GCP）やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善 # このポジションにおける組織の現状 データチームは設立して1年足らずの少数精鋭6名チームです。（マネージャー含む） 役割毎にチームを分けておらずサイエンス/アナリスト/エンジニアリングそれぞれ領域を染み出して流動的に対応している状況です。 # 仕事のやりがい * 研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。 * チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。 * 海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。 * 単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。 * 経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。 # 必須条件 * 機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験） * 深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 * 大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験 * ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル * モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験 # 歓迎条件 * MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど）経験 * データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解 * ドメイン特化型モデル（例：EC、サプライチェーン、金融、HRなど）での成功実績 * チームメンバーのメンタリング、テックリード経験 # 技術スタック・主な使用ツール * 言語：Python、SQL * インフラ：AWS、GCP * 分析・可視化：Tableau、Redashなど

【当社について】 当社は、企業のミドルマネージャーをエンパワーするコーチングサービス「mento」を運営しています。 働く人間の多様化、外部要因の激しい変化、人的資本経営等、マネジメントの難易度が上がっている現在、ミドルマネージャーの負荷は上がる一方であり、巷では管理職を「罰ゲーム」と形容する声も聞こえるようになりました。 そんな中、働くマネージャーの直接的な支援こそが、組織、会社、ひいては社会の熱量をあげるために必要だと私達は信じており、コーチングによる支援だけでなく、もう一段抽象度を上げてマネージャーの業務を包括的にサポートするプロダクトを構築中です。 プロコーチ（人）による支援とプロダクトによるマネジメント支援を掛け合わせたmentoならではのアプローチで「この国の総労働熱量を上げる」ソリューションを提供していきます。 【期待役割】 mentoの事業においては、音声, 動画, テキスト情報といった多種多様なデータが存在しています。プロダクトにおいては収集するデータが非常に重要なポジションを担っています。 これら多様なデータをどのように集め、分析/活用可能な状態にするのかがプロダクト価値に直結しています。 事業価値・プロダクト価値のコアとなるデータ基盤を1人目のデータエンジニアとして構築いただくことを期待しています。 【本ポジションの魅力】 ・ 社会的意義の高い事業への参画 　・マネジメント層の過負荷という社会課題に対し、機械学習技術を活用したソリューションを提供 　・日本のマネージャーの成長を支えることで、組織全体の生産性向上に貢献​ ・ 技術選定や企画の上流から関われる 　・機械学習技術の導入段階から関与し、最適な技術スタックの選定やアーキテクチャ設計をリード 　・ビジネス視点を持ちつつ、エンジニアリングの観点で最適な解決策を模索できる​ ・ 多様なデータを活用した開発 　・コーチングセッションのテキストデータやユーザー行動データなど、多様な非構造データを扱う機会​ 　・最新のAI技術を取り入れ、データ活用の可能性を広げられる​ ・ 技術選定や企画の上流から関われる 　・どんな機能を作るかの企画段階から議論し、技術選定・設計をリードできる 　・ビジネス視点を持ちつつ、エンジニアリングの観点で最適な解決策を模索できる ・ 社会的意義の高い事業に関われる 　・マネジメント層の過負荷という社会課題に対し、プロダクトとコーチングの両輪で支援 　・日本のマネージャーの成長を支えることで、組織全体の生産性向上に貢献 ・ 0→1のプロダクトを複数生み出す機会（コンパウンド） 　・1つのプロダクトに閉じず、新規事業として複数の0→1を経験できる 　・プロダクトの立ち上げフェーズを楽しめる環境 ・ コア事業の成長と新規事業の再投資サイクル 　・既存のコーチング事業の成長余地が高く、事業としての安定性がある 　・その利益を新規事業へ再投資することで、継続的な成長を実現

【部署紹介】 株式会社イングリウッドのAI戦略事業本部では、小売企業の商品販売を全方位で支援するためのサービス開発に取り組んでいます。 BtoB/BtoCサービス事業の運営で捉えた小売業界のイシューに対して、APP開発・データサイエンスのスキルに基づき、ソリューションを発明。 自社も含めた小売事業者の業務の効率化や成果の最大化に寄与しています。 エンジニア向け会社説明資料：https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 【募集背景】 当社の急速な事業拡大と、小売業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進していくにあたって、収集・蓄積したデータを適切に活用してサービス機能として、あるいは運用に活かすことは経営としての最重要事項の一つです。 データに関するエンジニアリング・サイエンスの知見をベースとして事業を理解し、より判断精度もスピードも早い状態へと進化させられる人材を求めます。 【業務内容】 ・モダンデータスタックの検討・導入・磨き込みを通してのデータ利活用の推進 ・データプロダクト、データウェアハウス・マートの要件定義・設計・開発・運用 ・統計や機械学習モデルの活用による事業指針に関する示唆だし・事業活用 【ポジションの魅力】 ・多方面に事業展開している企業でもあり、多岐に渡る業界・業務のデータの取り扱いが出来る ・エンジニアやデータサイエンティスト、マーケターと協同しながら自身のデータエンジニアリングに関するスキルを高められる・成果に繋げられる ・社内/社外の経営陣との検討・提案機械 【開発環境・使用言語・ツール】 インフラ: GCP サーバーサイド: Go, Python データ分析: Jupyter Notebook, Pandas, Colab データ基盤: BigQuery, Dataplex, CubeJS 機械学習: Gemini, Tensor Flow, scikit-learn, Keras, Pytorch 生成AI: ChatGPT, LangChain, Prompt Layer 開発ツール: Jira, Confluence, Github, Miro, VSCode, Figma その他: Slack, Google Workspace BI: Looker Studio, Metabase

◼︎ TuneCore Japan について 自分で作った楽曲を、利用者であれば、『誰でも』世界中（185ヶ国以上）で55以上の配信ストア・プラットフォームへ配信できる、米音楽配信ディストリビューションサービス『TuneCore』の日本版。2012年10月より、日本でのサービスを開始しており、アーティストへの還元総額は700億円を突破。「あなたの音楽でセカイを紡ぐ」のビジョンのもとアーティストをサポートし、音楽の素晴らしさを世界中に広めるため、積極的にサービスを展開しています。 https://www.tunecore.co.jp/ ◼︎ ポジションについて 膨大な楽曲配信データを活用し、アーティストの成功・プラットフォームの成長を支援する戦略的なインサイトを導き出します。配信プラットフォームや提供サービスごとの収益分析、利用ユーザーの傾向分析、マーケティング施策の効果測定など、多岐にわたるデータを分析し、事業の成長をリードしていただきます。 ◼︎ 主な内容 - データ収集・整備 - データ基盤の構築・運用 - 定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案 - 分析結果を基に各チーム・ステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援

＜「モンスト」のデータエンジニアを募集します＞ モンストをはじめとした、モンストブランド全体のデータを扱うデータ分析基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。 データパイプラインの信頼性を高めることで迅速にデータ分析が行える環境を整備することが主なミッションです。 アプリケーションが生成するデータベースのテーブルデータやログデータをストレージサービスやデータウェアハウスに格納し、 データを必要としている人が必要となったときに素早くアクセスできるデータ分析基盤を構築します。 担当範囲はモンスト本家ゲームだけに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。 ▼具体的な業務内容 ・クラウドサービスを利用したデータパイプラインの構築と運用（システムの自動化 / 信頼性、保守性の向上） ・ログデータおよびデータベースのスナップショット取り込みと整形 ・分析用途に応じたデータマート構築 ・ゲームのバージョンアップや新規施策のキャッチアップを行い、アナリストや企画と相談の上、サーバーやクライアントエンジニアと連携してデータ要件を整備 ・新規事業におけるデータ分析基盤の構築 ・データウェアハウス（BigQuery）のパフォーマンス最適化 ・社内のデータ活用における技術的な支援 ・データを用いたゲーム運営業務の作業効率化、自動化 ・LookerによるBIダッシュボード開発、運用 ▼業務の魅力 ・膨大なデータをどのように活用していくのかを考え、データ分析基盤の開発、ダッシュボード開発、データマネジメントなどデータに関わる様々な業務に裁量を持って取り組めます。 ・業界内でも有数の規模を誇るサービスの日々増加する膨大なデータに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域における多様なデータを横断的に扱っていただきます。 ・アナリストや意思決定者等と連携し、課題解決・戦略・意思決定に貢献できるポジションです。 ・様々なゲームのデータ分析で活躍してきたアナリストや、複数のサービスでデータ分析基盤を開発運用している経験豊富なデータエンジニアが在籍しており、互いに成長できる環境があります。 ▼使用技術・ツール ・言語: Ruby, Python, SQL ・データ分析基盤: Google BigQuery, Dataplex, dbt, Dataform, Airflow, Luigi, Amazon EMR, AWS Glue ・分析・可視化ツール: BigQuery Studio、Google Sheets、Google Colaboratory ・ML: Vertex AI ・BIツール: Looker ・その他: GitHub、Docker, Terraform, Slack、DocBase ・AIエージェント: Copilot, Claude Code ※記載の技術やツールは一部になります、その他技術やツールについても導入可能です