フルリモートのデータサイエンティストの求人情報

【企業概要】 株式会社Azitでは、エンタープライズ企業を対象に物流・SCM領域のDXソリューションを提供しています。 AI需給予測プラットフォーム「ForecastX」およびAI配車プラットフォーム「DeliveryX」通じて、需要予測を起点としたサプライチェーン全体の生産性を上げていくご支援をしています。 プラットフォームの提供に限らない課題解決のため、プロフェッショナル・サービスとして個社ごとのデータ分析やコンサルティング、BPOも付録ソリューションとして提供します。 ▼AI需給予測プラットフォーム「ForecastX」について AIを活用し、低単価・短期間での個社ごとの需要予測モデルを開発を実現、そしてAIによるモデルの解説や対話的なモデル改善をプラットフォーム上で実現し、在庫最適化や発注最適化、物流最適化等の供給最適化まで含めた後工程に接続します。 ▼AI配車プラットフォーム「DeliveryX」について 全国47都道府県で約20万台の配送ネットワークの利用を可能とするマーケットプレイス（AI配送手配）を中心に、AI自動配車・AI配車計画・AI配送管理といった様々なモジュールを自由に組み合わせて配送生産性の向上を実現します。 【ポジションについて】 ▼ジョブ・ミッション 今回の募集ポジションでは、クライアント企業のための需要予測モデルの開発をミッションとして持ちます。 生成AIを活用することで、従来の需要予測モデルの開発よりも高い生産性で各社に提供する需要予測モデルをアップデートしていくというこれからの時代のサプライチェーンのインフラ創りにチャレンジしていただきます。 ▼ポジションの魅力 ・最新のAIを用いる業務環境で働けます ・Pythonを用いた需要予測モデルの開発経験を積むことができます ・20代の方や未経験も大歓迎 ▼具体業務イメージ ・エンタープライズ企業の需要予測モデル開発をリードする 　・プロジェクトマネジメント 　・AIを活用した開発体制の構築 　・必要に応じて、様々なAIやSaaSを利用する 　・開発したモデルのアップデートを行う

当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。 特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。 2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。 ▍業務内容 データサイエンティストとして、クライアントのデータや当社の有するデータを用いて下記業務を担当いただきます。 ・クライアントのサービスの利用データ等を用いたモデル構築やレポーティング、ダッシュボードの構築など ・当社の提供する「App Ape」サービスにおけるスマホ利用動向のビッグデータを用いた統計モデルの構築、運用など ・社内業務改善のための調査、ツール開発など App Apeについては下記のサービス紹介ページをご覧ください。 https://ja.appa.pe/ その他、会社情報や採用情報について採用サイトに掲載しています。 https://recruit.fuller-inc.com/top また、フラーのデジタルノートでは、エンジニアリングにおけるこだわりや社員インタビュー等を掲載しています。ぜひご覧ください。 https://note.fuller-inc.com/m/mfa7be2d47751 ▍業務内容の変更の範囲 会社の定める業務（本人と協議のうえ） ▍主な使用技術 ・言語 Python、SQL ・ライブラリ Pandas、scikit-learn ・BIダッシュボード Looker Studio ・データウェアハウス BigQuery ・機械学習/生成AIプラットフォーム Vertex AI、Amazon Bedrock ▍事業内容 フラーは「ヒトに寄り添うデジタルを、みんなの手元に。」というミッションのもと、デジタル領域全般で"頼られる存在"として顧客であるパートナーに寄り添い、新しい価値を共創する「デジタルパートナー事業」を手掛けています。 「事業開発」「デザイン」「システム開発・運用」「データ分析」、そしてスマホアプリのユーザー数や利用時間などの推計データを提供するアプリ分析サービス『App Ape（アップ・エイプ）』を主軸に、アプリ開発やDX戦略推進を中心とした本当に必要とされる価値あるデジタルを提供しています。 ・徹底的に寄り添い、パートナーの成功に向き合う。 デジタルパートナー事業では徹底的にパートナーに寄り添い、パートナーの課題解決や事業成長に「本当に必要なもの」を考え抜くことにこだわっています。 プロジェクトメンバーは全員が最上流から参加。職種の垣根を越えて一丸となってパートナーの成功にコミットすることで、効率性と品質を両立しています。 ・最高のユーザー体験のために、自らがまず経験する。 パートナーの成功のためには、プロダクトを手にするユーザー理解が必要不可欠です。「どんなユーザー体験を実現したいか」の共有から企画を始め、まずは自分たちがユーザーとして実際に体験したことをものづくりに活かす過程は、デジタルパートナー事業が大切にしていることです。 ・リリースしてからが、本当のスタートと考える。 事業やプロダクトの課題や目標の多くは、一回の納品により完了するものではありません。フラーは「創ったら終わり」ではなく「リリースしてからが本当のスタート」と考え、長期的な事業成長にコミットしています。 ゴールは、ものを創った先にある価値を提供すること。デジタル領域の最高のパートナーとして本当に求められるものを提供するため、より良いものを追求し続けます。 詳細はこちらをご覧ください。 https://www.fuller-inc.com/business 主な制作事例はこちらをご覧ください。 https://www.fuller-inc.com/works

【募集背景】 私たちは「より良いアウトカムを求める世界の医療従事者のために」をミッションに掲げ、医療従事者の課題解決に貢献するプラットフォームを開発・運営しています。 医療業界におけるDXのニーズが加速度的に高まる中、当社のプラットフォームも利用者数・事業規模ともに急成長しています。 今後さらなる事業成長の実現に向け、医師向けアプリおよび製薬企業向けマーケティング支援サービスの成長レバーをデータから発見し、分析・モデル構築・施策実行まで自らリードできる人材を募集します。 【業務詳細】 HOKUTO におけるデータ領域の中核ポジションとして、医師向けアプリと製薬企業のマーケティング支援サービスの成長をデータドリブンで支えます。 単なる分析にとどまらず、施策創出・効果検証・モデル設計・最適化まで踏み込める環境で、データと事業を繋ぐ中核として活躍いただきます。 - 事業戦略やプロダクト戦略を支える分析／インサイト抽出 - KPI 設計とモニタリング体制設計 - 新規施策／既存改善に向けた仮説設計とA/B テスト／効果検証 - 記事／通知／広告最適化のための機械学習モデル開発・運用 - 分析基盤／データ品質／ガバナンス整備の主導 【ポジションの魅力】 - 医療×データ×広告という社会インパクトの大きい領域 国内医師の約3分の1以上が活用するサービスをさらに進化させることで、医療現場の診療効率と患者アウトカムに貢献できます。 - 事業とプロダクトに直結するデータサイエンス 分析結果を報告して終わりではなく、施策設計・実装・モニタリングまで一気通貫で関与いただきます。 リテンション改善、広告配信最適化など、自らの分析が事業KPIの改善・売上インパクトに直結する環境です。 - 0→1 期のデータ基盤とML活用フェーズに参画 すでに BigQuery＋Dataform ベースの整備が進行中で、今後は ML 活用やプロダクト自動最適化に挑戦できます。 「一人目のデータサイエンティスト」として、基盤設計から文化づくりまで裁量を持って推進できます。 【選考フロー】 カジュアル面談 ⇒ 1次面接 ⇒ 2次面接 ⇒ マッチング期間(1-2ヶ月程度。スキップ可) ⇒ 最終面接 ⇒ 採用 ※ 各プロセスは候補者および弊社の都合により省略または変更される可能性があります

■募集背景 「深掘る、サステナブル。」 企業におけるESGの取り組みの重要性が世界的に増してきている昨今。九州大学発のスタートアップである株式会社aiESGは、世界初となるプロダクト・サービスレベルのESG評価サービスを開発しました。強制労働・児童労働などの、人権関連の指標も含めた全方位網羅型・包括的なESG分析を提供しています。弊社サービスはエンタープライズ企業を中心とする多くの企業様にご好評をいただいており、今後のさらなる事業拡大に向けて人的リソースの拡大が必要です。ESGデータ分析を通じてクライアントの成功を追求し、会社の成長に貢献していただける方を募集しています。 ■職務内容 ・契約後におけるクライアントのESGデータ分析 ・クライアントとの定例会での数値分析報告や改善施策提示 ・クライアントへの分析結果報告 ・クライアントへの最終報告書執筆 ・クライアントから寄せられた機能改善要望をプロダクト開発チームへフィードバック

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。

多種多様な顧客課題に対し、分析計画の立案から分析の実施、結果報告に至るまで、一連の流れをチームの中心となって推進していただきます。 【具体的には】 ・分析計画の立案から分析業務のマネジメント / 遂行 ・機械学習、Deep Learning、統計分析、数理モデリング業務 ・クラウド環境を利用した大規模データ解析業務 ◾️開発環境 当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。 【機械学習全般】 LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索 クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain 【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL 【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般 【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給） 【開発環境】 VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可 Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント 【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack ／ Google Meet 情報共有：esa ／ Notion ／Confluence ／ Backlog ドキュメント管理：Google Workspace ／ Box

■ナウキャストとは ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOS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を活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする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「DataLensHub」シリーズ - 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 - 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス ■募集背景 ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。 私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。 例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ ・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス ・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス ・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。 事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。 ■業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※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 ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・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 ・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 ②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。 具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ■社員インタビュー ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ■事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援 https://nowcast.co.jp/news/20240723/ ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens（マーケットレンズ）」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20241028/ ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入 https://nowcast.co.jp/news/20241101/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2 ■ポジションの魅力 ・データが主役の環境 大手企業の限定的なデータとは異なり、裾野の広い生データやオルタナティブデータ（インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済・POS・クレジットカードデータなど）を自在に探索・組み合わせることで、精度の高い分析が可能です。 分析の成果がそのまま事業価値に直結する醍醐味を味わうことができます。 ・分析で終わらない、プロダクト化まで一気通貫 分析に留まらず、得た知見を自社プロダクトへ昇華し、継続的かつ具体的な社会実装・事業インパクトを創出するプロセスを担います。 ・急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaS 事業の立ち上げ期を経て成長を加速するフェーズにあり、プロダクトの進化や市場開拓に積極的に関与でき、0→1から1→10まで幅広く経験できます。 ・裁量とスキル拡張の機会 データ分析のみならず、基盤整備・アプリケーション開発・UI改善など幅広い領域を横断的に経験することが可能です。 短期間でエンジニアリングとデータ分析を兼ね備えたスキルを磨ける環境があります。 ・生成AIや最新技術へのアクセス 生成AIはもちろん、最新技術を活用した商圏分析・店舗開発・営業最適化への応用が可能です。 「DataLensHub」の継続的アップデートや3rdパーティデータ導入など、技術領域における経験の幅を広げることができます。 ・刺激的なチーム環境 ユニットリーダーを中心とした優秀なエンジニア陣と切磋琢磨でき、コードレビュー文化が根づく中でスピードと品質を両立する開発が可能です。 ■以下のような方にはおすすめのポジションです ・分析結果を自社プロダクトに実装し、事業インパクトを直接実感しながらキャリアを伸ばしたい方 ・データ分析のみならず、基盤整備やアプリケーション開発まで幅広く関わりたい方 ・大手企業では得がたい、スピード感と裁量のある環境で市場価値を高めたい方 ■メンバー紹介 ・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア) 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。 エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、 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、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。 2021年4月にナウキャストへ入社。 インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f ・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア) 京都大学大学院にて、情報学を専攻。 2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。 データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。 現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。 インタビュー記事：https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata

生成AI×データサイエンスの力で、データに基づく企画・開発を推進！ フルリモート・フルフレックスの自由な環境でスキルを活かしませんか？ ◆K.S.ロジャースについて 「社会に認められる事業を興す存在になる」をミッションとして掲げ、新規事業の起ち上げ支援を軸にビジネス側の支援から開発支援、運用保守、その後のエンジニア組織の育成などを一気通貫して実施しています。 K.S.ロジャースは各事業を通じて、地域の発展と活性化を行い、社会貢献していきたいと考えています。 そのために、今までのプロダクト開発で培ってきた経験をもとに独自のアイデアと創造力を駆使して、ワクワクして魅力的かつ、社会に認められる事業を積極的に起ち上げていきます。 直近では「神戸の隠れた超優良企業」をビジョンとして定義し、 近年の働き方の変化に伴い、事業は急成長を遂げ、スタートアップ、ベンチャー、大手企業、官公庁など様々なクライアントの要望に対応できるようになりました。 今後、ミッションを実現するために事業の多角化を進めています。 私たちは、地域と深く結びつきながら、その成長と繁栄を支えるための事業を積極的に展開していきます。 K.S.ロジャースでは、「複業だからこそできる」本業では経験できない技術やプロジェクトに関与する機会もあります。 稼働時間や勤務日数は様々ですが、それぞれ自立して動くことのできる優秀なエンジニア・デザイナーたちが揃っています。そんな集団を束ねる開発の責任者として、ご自身も自由に働きながら一緒に進めていきませんか？ ◆募集の背景 今後は、プロジェクト内の役割をより明文化し、限られたリソースの中で各メンバーが経験や知見を最も活かすことのできるポジションへのアサインを強化するため、増員で募集をする運びとなりました。 ◆この仕事の魅力 ・スタートアップをはじめとした複数企業の事業創出に、データサイエンティストとして予測モデルの構築やデータの可視化・AIを活用した新しい価値の創出などに関わることができます。 ・フルリモートワーク、フルフレックス、複業可の自由度の高い組織で働くことができます。 ・自社でSaaS事業も開発/運営しており、希望や経験次第で自社サービスの企画やグロースに関わることもできます。 ◆業務内容 ・生成 AI・LLM 基盤の要件定義、アーキテクチャ設計、PoC 実装 ・大量テキストを対象とした要約・検索・分類ワークフローの構築 ・プロジェクトマネージャーと協働してのプロジェクト計画策定、進捗・リスク管理、期待値コントロール ・インサイトや仮説を立てたうえでの議論参加、課題解決策の提案 ・社内開発チームとの連携 （雇入れ直後）上記業務内容参照、両者で合意が成された業務に関わる全般 （変更の範囲）当社業務に関わる全般 まずはオンラインで、会社紹介も兼ねてざっくばらんにお話ができればと考えています。 平日昼間でも平日夜でもOKです。 ご応募お待ちしています！

当社は、データ駆動型の材料開発を実現するソリューションを開発し、化学・材料産業の革新と成長をリードすることを目指しています。 「材料開発とデータサイエンスのHubとなり、研究者のポテンシャルを解き放つ」をミッションに、MIによって化学・素材メーカーを中心とする研究開発を支援しています。 MI実験計画プラットフォーム「miHub」、プロフェッショナルMI解析サービス「Hands-on MI」、自律型材料探索ロボットシステム「MI Robotics」の3ソリューションにより、材料開発における新しい価値提案を行っています。 【職務概要】 データソリューションコンサルタントは、データサイエンスのスペシャリストとして、弊社ソリューションの価値を最大限引き出せるように、顧客の技術的な観点で支援を行います。また、セールスチームと協力し商談を成立させる一方で、プロダクトチームやカスタマーサクセスチームと連携し、当社のソリューションの価値向上に向けた取り組みに貢献します。 【業務詳細】 ・データサイエンスの専門知識を活かし、顧客に対してソリューションの効果的な活用方法を提案します。 ・セールスチームと協力して商談を成立させるため、ソフトウェアのデモンストレーションや技術的なコンサルティングを行います。 ・プロダクトチームやカスタマーサクセスチーム、データサイエンスチームと連携し、顧客の要望やフィードバックを分析し、ソリューションの改善やカスタマイズに貢献します。 ・チームとして戦略の立案やベストプラクティスの共有、指標の設定、プロセスの改善など、チーム全体の成長と顧客の成功に向けた取り組みに参加します。 【参考情報】 ・当社採用サイト：https://recruit.mi-6.co.jp/ ・当社紹介動画：https://youtu.be/RereH-r-TAE?t=1151 ・SaaS プロダクトリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000034072.html ・資金調達プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000034072.html 【選考フロー】 書類選考→面接複数回（2,3回程度）→リファレンスチェック・バックグラウンドチェック→最終面接

【当社について】 Peds3は、病院だけでの治療にとどまらないバイオサイコソーシャル（Bio：生物学的、Psycho：心理学的、Social：社会的）なケアの社会実装を目指し、「病院で処方できる」小児用の治療アプリ（DTx）を手がける会社です。 2023年に創業したばかりで実現したい夢だらけのPeds3です！ これからプロダクト開発を加速していくにあたり、データサイエンティストの募集をすることとなりました。 本ポジションでは、現在開発中の治療用アプリの効果を最大化するための分析や、治験効率化システムの付加価値創出、新規事業シーズ開拓や技術開発をお任せいたします。 （業務委託での参画も歓迎いたします） 【お任せしたい業務内容】 AIサイエンティストとして、以下の3つの重点プロジェクトを中心に研究開発を推進していただきます。 ＜小児音声AI開発＞ 子どもの発音特性に特化した音声認識モデルの研究開発 読字障害治療アプリ向け音声認識エンジンの最適化 年齢・発達段階に応じた音声パターン解析 ＜ADHD会話分析AI開発＞ 会話内容から行動パターンを分析するAIモデルの設計 親子間コミュニケーションのコーディング・分析アルゴリズム開発 治療効果測定のための言語分析システムの構築 ＜医療AIの製品実装＞ 研究段階のAIモデルをアプリに実装するための最適化 医療機器プログラム(SaMD)の規制に準拠したAI設計 オンデバイスAI処理の効率化・軽量化 【具体的な業務】 ・最新の研究論文のレビューと適用可能性の検討 ・深層学習モデルの設計・学習・評価 ・医師・技術チームとの連携による要件定義と成果検証 ・プロトタイプ開発と臨床評価のサポート 【技術スタック】 チャットツール: Slack ドキュメント管理： Notion ソースコード管理: GitHub CI/CD: GitHub Actions / Bitrise / Fastlane モバイルアプリ: Swift (iOS) / Kotlin (Android) バックエンド: Go / Python (FastAPI, Flask) インフラ: AWS / GCP / Firebase セキュリティ・コンプライアンス: HIPAA, ISO 13485, GDPR, MDR 開発支援: Docker / Terraform デザイン: Figma 【治療用アプリ（DTx）とは】 新しい小児医療の第一段階として、治療用アプリ（DTx）の開発を進めています。 当社が対象と考えている下記の疾患群では、行動変容や心理社会的支援が有効とされています。 ========== ・LD（学習障害　※ディスレクシアなど）　 ・ADHD（注意欠如多動障害） ・ASD（自閉症スペクトラム症） ・OD（起立性調節障害） ========== 通常のヘルスケアアプリ等と大きく違うのは、医学的エビデンスに基づいて設計し、医学的効果があることを、治験を通じて科学的に実証すること。 そして、正式に医療機器承認を受けて保険適用され、病院で医師が処方できることです。 “医者が薬だけでなくアプリ・AIを処方する時代” この潮流に合わせて、リアルタイムで行動を記録し、個別化した認知行動療法・心理療法等を可能にすることで、効果的に行動変容を促すようなアプリを開発しています。 このアプリ開発は、小児医療「3.0」実現に向けた第一歩目です。 2025年中にはオフィス併設のクリニックも開設を計画しています。実際の医療現場で実証をしながら、ベストプラクティスをためていきます。 その先で、もっと広く社会に浸透させるべく、非専門医療機関（小児のこころや発達を専門にはしていない病院）と専門職や専門機関も繋ぐプラットフォームを作り、地域を問わず “すべてのこどもたちの笑顔” を実現したいと考えています。

## 事業内容 当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」などの事業を展開しております。 近年、少子高齢化に伴い、労働に従事する人口の不足が深刻化し、それと同時に働き手に対する負荷が大きくなっています。 当社が提供している「タイミー」は、人手不足の解消や職場環境の改善など、企業が抱える「人」に関する経営課題を解決することができます。 また、人々の働き方を根底から変え、従来のアルバイトや派遣業界が抱えていた課題を解決し、一人一人が好きな時に働き、様々な仕事を経験することで人生の可能性を広げ、自分の時間をより豊かにできる世界を目指します。 サービスリリースから約6年経過した現在、 ・ワーカー数 1,190万人 ※2025年7月時点 ・導入事業者数 200,000社 ※2025年7月時点 ・導入事業所数 392,000万拠点 ※2025年7月時点 を突破しました。 今後は、スポットワークをさらに世の中に広げることで国内の労働市場における課題を解決することを主軸としつつ、「はたらく」に留まらない多様なアプローチで、「一人ひとりの時間を豊かに」する挑戦を続けていきます。 採用特設LP <https://corp.timee.co.jp/special-recruit/> 会社説明動画 <https://youtu.be/0JzkjwqK4Vg> ## 募集背景 タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。 タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。 ## 業務内容 ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜推薦システムの開発＞ アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。 * ロードマップの策定 * システム設計、ログ設計 * ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発 * モニタリング・運用体制の構築・実施 * 改善のための仮説検証の実施 ＜プラットフォームの信頼性・安全性向上＞ 機械学習や自然言語処理技術、特にLLM（大規模言語モデル）を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。 * 不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発 * 課題設定、ロードマップ策定 * システムの設計・開発・運用 * 継続的な精度改善のためのサイクル構築 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 * プロジェクト組成 * KPI設計 * 効果検証の設計 * 具体のモデリング・エンジニアリング業務 * モニタリング・運用体制の構築・実施 * 改善のための仮説検証の実施 ## 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 上記のようなデータを扱っております。 ## データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長を[サポートする制度](https://product-recruit.timee.co.jp/tde10)があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「[心理的安全性の勉強会を開催しました](https://tech.timee.co.jp/entry/2023/02/02/105555)」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 ## タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力 * 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 * 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 * 施策の設計から携わることが可能です。 * データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 * 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 * グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ## インタビュー記事 ## 採用要件 ### MUST _ハードスキル_ ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験（直近含めて5年以上） ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（直近含めて5年以上） ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS） ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 _ソフトスキル_ ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 ### WANT ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験 ・経営もしくはそれに近い立場での課題解決の経験

# 部署について ### 募集部門について 当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。 ＜Global Data+AI事業部＞ グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、 データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。 ＜グローバルエンジニアリング部＞ 「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。 ＜Lakehouse部＞ インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。 ①カルチャー ・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化 ・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています ・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています ②業務環境 ・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実 ・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています ③ワークライフバランス ・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です ・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます ・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です > ＜募集部門の紹介＞ > ・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article> > ・Lakehouse部 サービスページ > <https://www.ap-com.co.jp/service/data%5Fai/> > ・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート > <https://www.ap-com.co.jp/data%5Fai%5Fsummit/> ### 募集背景 データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。 当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメント事業を推進しております。 当求人では、 _これまでにMicrosoft AzureやAWSのご利用経験をお持ちで、これからデータエンジニアのキャリアパスを希望される方を募集_ しております。 # 業務内容 Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。 本求人で採用する方には、これまでのクラウドインフラやデータ関連のご経験を基に、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。 採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。 ・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築 ・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど） ・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど) ・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築 ・ユーザートレーニング、内製化の支援 ### この仕事で得られること _大規模案件の提案経験_ Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。 _データプラットフォーム領域での専門性_ Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。 _キャリアの幅の拡張_ クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。 ### プロジェクト事例 製造業（自動車・ヘルスケア機器）や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。 > 某製造系企業様：DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備 > 某通信系企業様：社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築（RAG・OpenAI活用） > 某金融系企業様：既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成 > 某化学メーカー様：AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装 > 某家電メーカー様：TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など ### 業務の進め方の例 > 案件開始～2週間 > ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） > ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング > ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 > > 1か月～2か月目 > ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） > ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 > ※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備 > > 2か月～3か月目 > ・ダッシュボードの試作 > ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 ### キャリアアップへの支援 案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。 ・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。 ・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。 ・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。 メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。 ・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。 ### 開発環境 言語：Python,SQL,Q言語 インフラ：Microsoft Azure,AWS データプラットフォーム：Databricks 可視化ツール：Tableau,PowerBI ソースコード管理:GitHub ### メンバー構成 2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです ※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成 > 部長：1名 > プロジェクトマネージャー：2名 > エンジニアリングマネージャー：1名 > データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名 > プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中） # 採用要件 ### 必須スキル ・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験 ### 歓迎スキル ・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験 ・英語マニュアルを使用したご経験 ### カルチャーフィットしやすい方 ・お客様やチームなど相手の目線に立った行動ができる方 ・エンジニアとしてワンランク上を目指したい 成長志向をお持ちの方 ・受け身の姿勢ではなく、自律して主体的に業務や技術学習に取り組める方 # 参考情報 Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報 > ・Databricks関連 技術ブログ記事一覧 > <https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks> > ・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article> > ・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article> > ・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう！」 > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article> > ・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催！ > <https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article>

日本経済新聞社は新聞事業を中心に、電子メディアやデータベースなど様々な分野で情報サービスを提供する企業です。我々の強みである多様なビジネス情報を活用し、お客様の課題を解決する法人向けデジタル情報サービスの開発・展開を積極的に進めています。近年では、日経リスク＆コンプライアンス（取引先スクリーニングツール）、NIKKEI The KNOWLEDGE（ナレッジマネジメント）、NIKKEI KAI（プロフェッショナル向け生成AIサービス）などの新規サービスを立ち上げてきました。 ・情報サービスユニットの事業紹介サイト　https://nkbb.nikkei.co.jp/about/ ■募集背景 当社は、日々生み出す膨大な記事、企業、数値情報などの一次情報を強みに、法人顧客向けデジタル情報サービス（BtoB SaaS）を展開してきました。記事本数は1億本以上あり、自然言語の他にも、企業・証券データ、マクロ・金融統計、地域情報などの大規模データを取り扱っています。 近年では、これらの情報サービスの利用動向を分析し、プロダクトの価値を引き上げる分析官の存在が必要不可欠となっています。新サービスのローンチや、データドリブンにサービス開発を進めていくための分析需要の高まりなど、分析官のニーズが更に高まっているため、データサイエンティスト（アナリティクス）を募集します。 ■業務内容 BtoB向けデジタル情報サービスのデータ分析、分析結果に基づく施策提案や施策の評価等のデータ活用プロジェクトにおける分析業務を担っていただきます。 各サービスから発生する大規模な利用データや、保有するテキスト・数値系のコンテンツに向き合いながら、PM・企画・エンジニア・デザイナー等とのコミュニケーション (スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる日常的なコミュニケーションなど) を含む分析実務を通じて事業価値の向上に貢献していただくお仕事です。 ＜具体的な業務＞ ・各事業のKPI策定やデータ利活用に関する支援およびKPIモニタリングのためのBIダッシュボード作成 ・事業課題に対する分析計画の立案 ・施策立案のためのデータの集計・可視化・分析（要因分析・潜在顧客・セグメント分析・クラスタ分析など） ・施策の評価支援（A/Bテストなど効果検証周辺の設計・実施） ・データマネジメント・データスチュワード業務（メタデータ管理、クエリ管理などの推進） ・統計学・計量経済学・機械学習等の高度な専門性を用いたサービス改善に資する分析 ※上記に加え、シニアレベルの場合は以下業務も担っていただきます。 ・チームメンバーのマネジメントおよびタスクのアサイン・管理・レビュー ■利用技術 ・クラウド / 実行基盤：Google Cloud (BigQuery, Dataform), Redash, Docker ・言語：Python, SQL ・ライブラリ：NumPy, Pandas, Polars, statsmodels, linearmodels, Matplotlib, Seaborn, PyMC, Scikit-learn, LightGBM ・構成管理：GitHub ・生成AIの活用について 　・活用中の技術やツール：Github Copilot / Cursor 等 　・プロダクトに対してAI導入も推進中です。 　・その他、新しいAIツールも迅速に導入を進めています。 ※このポジションに関連性の高いものを列挙していますが、これら全ての利用経験が必須ではなく、またこれ以外のツールも必要に応じて柔軟に利用可能です。 ■仕事の魅力 ・事業側との距離が近く、企画段階からの施策の検討、計測、振り返り改善まで一気通貫で関与することができ、意思決定へのインパクトを実感できます。 ・個人のスキルやモチベーションを最大限に発揮できる、20代後半から30代前半が主体の躍動感あるチームのもと、最新のテクノロジーを駆使した分析にチャレンジできます。 ・当社の法人向け情報サービス事業は現在、事業モデルを変革する時期にあります。データ分析を通じて変革を自らリードする機会を得られます。 ・外部イベントでの登壇、学会発表等の対外的な発信や社内に限らない他社との勉強会実施なども部署として推進しています。 ★こちらもぜひご覧ください！ ・採用サイト「日本経済新聞社 デジタル人材採用」　https://hack.nikkei.com/ ・会社紹介資料　https://speakerdeck.com/nikkei_engineer_recruiting/nikkei-engineer-recruiting21 ・テックブログ　https://hack.nikkei.com/blog/ 　弊社エンジニアが開発組織やエンジニアリングについてお届けしています。 ・Xアカウント「NIKKEI Developers」https://x.com/nikkeideveloper 　日経の技術についてつぶやいています。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【応募資格】 ・社会人として勤務経験がある方が対象です。 ・日本語ビジネス会話レベル以上を必須とします。 ・以前に当社を受験したことがある方も応募できます。 【選考方法】 下記を予定しています。状況に応じて変更となる場合があります。 ・書類選考 ・現場面接(2回)＋適性検査 ・人事面接：事前に所定のエントリーシートを提出いただきます。 ・最終面接：事前にリファレンスチェック(※)を実施します。面接は弊社（大手町）にて対面で実施します。 ・オファー面談 ※「back check」を使用します。現職もしくは前職の業務で関わりがあった方から、候補者様に関する情報をアンケート形式で回答いただきます。 【その他】 ・株式や投機性の高い金融商品の取引には制限があります（就業規則で規定）。 ・業務内容の変更の範囲：（雇入れ直後）情報サービスユニットにおける業務（変更の範囲）会社の定める業務