データ分析活用の求人情報

・国および自治体向け経営管理システムWseVine Build&Scrapの開発から派生した新規プロジェクトをお任せいたします。 ・行政のビッグデータを扱う非常に難易度の高いポジションでございます。 【業務詳細】 ・データを使ってテキストマイニングでマッチングロジックを組み立てることができる ・予算情報の解析＆マッチングアルゴリズムに転用できる 【開発環境・ツール・手法】 AWS, Slack, Notion, Figma, Linear, GitHub Actions,アジャイル（※他手法の可能性もあり）Cursor, Claude Code 【事業の魅力】 ・社会課題の本質に挑める。 -WiseVineは、自治体の予算編成における意思決定そのものを改革するGovTechスタートアップです。単なる業務効率化ではなく、「限られた財源で本当に必要な施策を選び抜く」ための意思決定基盤を提供しています。 ・公共セクターへの貢献意欲がある方には、これ以上ないフィールドがあります。

▼具体的な業務イメージ ・データを使った企画の提案/プロジェクト推進 ・債権回収やファクタリングなどレンディング以外へのモデル適用プロジェクトの検討と推進 ・審査モデルの開発や評価、運用のプロジェクトの推進 ・生成AIを利用した機能開発や業務改善 ※実際の業務内容は個人の得意分野を踏まえて調整します

■会社・事業について 株式会社カナリーは、【もっといい「当たり前」をつくる】をミッションに掲げ、 不動産DX領域で事業展開するスタートアップ企業です。 2021年の約12億円の資金調達（シリーズB）に続き、 2022年9月にはヤマダホールディングスとの約10億円の資本業務提携を実施。 2023年1月には「カナリー」初のTVCMを全国で放映。 2024年3月にはクレディセゾンとの約10億円の資本業務提携を実施。 組織も拡大しつつ上場を目指しているグロースフェーズとなっています。 ・【BtoBtoC】不動産マーケットプレイス「カナリー(CANARY)」 　・500万DL突破、App Storeでカテゴリ内ユーザー評価No.1の★4.8 ・【BtoB】： 不動産仲介業者特化型SaaS「カナリークラウド(CANARY Cloud)」 　・累計利用者数200万人突破。業界大手企業などへの導入を経て成長中 上記のようにtoC / toB両軸でサービスを開発・運用しており、 今後も不動産テック領域内でプラットフォームとして 構造的な優位性を確立すべく、様々な新規事業を展開していきます。 また、新たな事業の柱としてDXソリューションズ事業も展開。 家具家電業界最大手のヤマダホールディングスなどのDX推進を行っており、 今後さらなる拡大・事業成長を目指し組織を強化中です。 これまで分断されていた情報のデジタル化を進め、 業界に効率性と透明性をもたらすべく、 進化・成長を続けるカナリーでぜひ一緒に働きませんか？ ■業務内容 toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、DXソリューションズ事業、その他新規事業のデータアナリストとして、戦略・方針策定、機能改善、効果検証などの意思決定に関わるデータ分析・可視化を行っていただきます。 また、マーケティングやPM、営業でもSQLを利用するメンバーがおり、全社的なデータドリブンな意思決定の促進、使いやすい分析用中間テーブルの整備・ドキュメンテーションも行っていただきます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 　スキルや志向性によっては、特定のプロダクトに所属するのではなく、横断的にプロダクトに携わっていただく可能性もあります。

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？

弊社は現在、データウェアハウス（DWH）を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション（DX）を強力に推進していただきます。 【具体的な仕事内容】 ・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 【使用技術（例）】 ・クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ・データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ・データ処理基盤: Python, SQL, Java ・ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ・BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ・その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務（ただし本人と相談の上で決定します） ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。 ■会社紹介資料： https://speakerdeck.com/asiaquest/we-invite-you ■メンバーの日常はこちら！ https://www.wantedly.com/companies/asia-quest/stories

Ubieは「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに掲げ、医師とエンジニアが2017年5月に創業したヘルステックスタートアップです。医療現場の業務効率化を図る「ユビーメディカルナビ」と、生活者の適切な受診行動をサポートする症状検索エンジン「ユビー」を開発‧提供しています。 データアナリストは、広告事業において、データを武器とした新規事業開発・顧客価値創出を牽引する職種です。月間1,200万人のユーザー行動データと医療機関データを掛け合わせた独自のインサイト創出が競争優位の源泉となっています。型が決まっていない新規ソリューションを企画・設計し、製薬企業の課題解決に貢献する価値提案を通じて、事業の成長を加速させる中心的な役割を担います。単なる分析業務ではなく、製薬企業の課題をデータ観点で発見し、0→1フェーズの事業創出から顧客への価値提案まで一気通貫でリードしていただきます。 データ関連業務紹介資料：https://recruit-data.ubie.life/ 本ポジションにおけるミッションは下記のようなものです。 ・広告ソリューション「Ubie Ads」の成長を牽引するデータ分析・企画立案 ・広告商品価値向上に向けた新規データソースの検討〜実装の一連の推進 ・広告配信最適化・効果検証のための分析基盤構築と継続的改善 ・クライアント向け価値提案を支える戦略的レポーティング・KPI設計 ・事業部門・開発チームとの横断的連携による意思決定支援 数十兆円の市場規模を持つ医療・製薬業界ではデジタル活用のポテンシャルが高く、これらの領域で事業をスケールさせる事ができれば、世界中の人々の命を救う規模の価値を生み出せる可能性があり、やりがいと社会的意義のある仕事だと考えています。加えて、すでに月間1,200万人の利用者がいる生活者向けを持つ弊社だからこそできるユニークなソリューションが多く、業界でも独自の地位を築くことができています。 また、生成AIの登場により、今まで解けなかった幅広い課題が解決できる可能性があり、プロダクト活用や社内生産性向上に大きな可能性があります。 Ubieでは2023年初めから、生成AIのプロダクト活用と生産性向上の観点で、生成AIの活用を探求してきました。医療機関向けのプロダクトに、問診を生成AIで要約する機能を搭載し、数百を超える医療機関に実際にご利用頂いています。また、社内生産性向上では、データ分析の効率化やプログラミングの支援の観点で、作業効率が数倍になるような取り組みがされています。 【情報発信について】 ・社員一人ひとりの積極的な情報発信を重視しています（noteやX（旧Twitter）、Linkedinなど） ・各種講演、イベント、勉強会への登壇や参加を推奨 【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり

【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

社内全部署のデータベースを活用し、会社の収支分析や、経営判断の指標となる重要な数値の分析、研究を行います。また、分析の基礎となるデータベースの設計・正規化も担います。 ＜具体的な仕事内容＞ ・社内向けデータベース設計 ・市況分析に基づく試算システムの構築 ・社内向け技術共有会・勉強会の開催 ・集客価格の適正化を目的としたダイナミックプライシングのアルゴリズム構築 ・社内開発項目の優先度評価 ■データ分析 ・データベースの設計・構築、正規化 ・Google Apps Script(GAS)の開発・運用 ・Pythonを用いたデータの取得、データ分析 ・Excel、スプレッドシートによるデータの分析 ・Google BigQuery等を使用したデータ分析 ・実際の顧客・売上・商品情報を横断的に分析するデータマネジメント ■データ解析を用いたシステム構築 ・民泊運営に関わる2500室もの物件の価格調整システムやアルゴリズムの構築 ・価格調整アルゴリズムを選定するためのデータ解析補助 ■業務効率化 ・データリレーション構造の整理・効率化 ・その他、各個人のスキルに基づく業務効率化提案 ■WEBマーケティングに応用するデータ分析 ・SEOでの活用を目的とした、GA4で取得したPV・CVデータのGoogle BigQueryにおける分析 ・Google Adsの運用をサポートするためのCV計測やキーワードプランニングのためのデータ分析 ＜所属部署について＞ ファイナンス、IR（インベスターリレーション）、中長期的な経営戦略の立案、事業推進のサポートを担うチームです。 全社の目標達成となるよう経営指標の収集 / 分析や戦略の構築を行うため、すべてのチームと円滑にコミュニケーションをとることを重視しています。 ファイナンス、IR、企画、DX等、様々な領域を担っています。ベンチャー企業の中心メンバーとして、柔軟な発想とチャレンジ精神で、一緒に会社を成長させましょう。 ＜matsuri technologies株式会社　とは？＞ 当社は「テクノロジーで『たび』と『すまい』の形を変える」というビジョンのもと、テクノロジー主導でコストパフォーマンスの良い民泊やオンラインで完結する住宅をお客様に提供するTech企業です。

【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（大企業での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。現状は業務委託含めたエンジニア10名程の体制ですが、技術的知見を持ちながらもプロダクト全体を俯瞰できるプロダクトマネージャーの参画により、さらなる事業の加速を目指しています。 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆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 -Perplexity 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

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

採用を変え、社会に大きなインパクトを与えていくために、データプラットフォームづくりやデータドリブンな組織づくりに取り組むロールです。 HERP は「採用を変え、日本を強く。」というミッションを掲げ事業活動をしている HR Tech 企業です。出会うべき企業と候補者が出会うことができ、それによって双方が成長し、それぞれがよりよい成果や新たな機会を得ることができる、そんな世界を目指しています。 候補者体験を向上させ採用成果を高めるのための採用管理ツール『HERP Hire』や、「転職のためのスタートアップ図鑑」をコンセプトとして掲げる求職者向けメディア『HERP Careers』など、ミッション達成に向け、採用に関わる様々なステークホルダーに対してサービスを提供しています。 そして、HERP が事業を成長させミッションを達成していく上で、「データ」は非常に重要な役割を果たします。 例えば『HERP Careers』は、スタートアップやその求人に関する有益で新鮮なデータをより多く持つことで、価値を増していきます。 また、採用活動に関するデータを各企業に分かりやすく提供することで、データに基づいた議論や意思決定が可能になり、採用活動をより効果的なものへと改善していくことにつながります。 データを活用した採用活動については、ぜひこちらの導入事例をご覧ください。 https://lp.herp.cloud/cases/facilo ミッション達成のためには HERP 自身がデータドリブンな組織になることも重要だと考えます。 データを活用することでサービス開発や改善のための様々なヒントを得ることができますし、ユーザーの利用状況を把握することで、まだ望ましい採用成果を出せていないユーザーに対して適切な支援を行うことが可能になります。 このようにサービスの質を磨き、サービスを有効活用するための支援を適切に行なっていくことで、ミッションの達成に近づいていくことができると考えています。 しかし現在の HERP のデータプラットフォームは、そのための基盤としての役割をまだ十分に果たせていません。 これまでデータチームは、目の前にあるニーズを満たすことを重視し、アジリティを大切にしながら活動してきました。それによって一定の成果を出すことに成功しましたが、その反面、長期的そして安定的に価値を出し続けるための仕組みや拡張性に課題があり、現状のままではデータプラットフォームがより大きなインパクトを生み出すのは難しいのが現状です。 データドリブンな組織にしてくための取り組みも道半ばです。 そのため私たちデータチームは、「利便性が高く、安全で、信頼できるデータプラットフォームの構築と運用」と「データプラットフォームを効果的・効率的に利用してもらうための支援やイネーブルメント」の 2 つをミッションに掲げ、活動しています。 このミッションの達成に向けて、課題を発見し、それを解決するための戦略を立て、関係者を巻き込みながら解決案を実行していける方を募集しています。 HERP のカルチャーやバリューについては Culture Deck をご覧ください。 https://culture.herp.co.jp/ ◆技術スタック ・dbt, trocco, BigQuery, Dataproc, Metabase, Argo, Kubernetes, Terraform ※GitHub Copilot付与 ◆業務例 ・データの収集・統合・加工・保存のためのインフラ整備 ・データパイプラインの可観測性の向上 ・データの品質管理 ・Terraform を用いた、データプラットフォームを機能させるためのインフラリソースの作成 （最終更新日：2025年2月17日）

- 業務内容 - クライアントのデータ活用課題やニーズをヒアリングし、主にデータ運用基盤構築やデータドリブン運用のコンサルティング支援を担います。 （主な業務内容） - データの前処理〜データ分析 - コンサルティングチームと連携し、クライアント課題の解決に向けたデータ活用方針の立案 - 新機能開発に向けたプロジェクトマネージャーなど - 経営陣やデータサイエンティストと連携・ディスカッション - ポジションの魅力 - ビジネス視点を育むデータ活用スキルの習得 - 幅広い業種のクライアントが保有する一次データを分析するだけでなく、分析結果をビジネスにどう活用し、具体的な価値を生み出すかを提案する力が求められる環境です。この経験を通じて、データを活用した課題解決力や、多角的なビジネス視点を培うことができます。 - 高度なコンサルティングスキルの習得 - 大手企業に対するデータコンサルティング業務を通じて、高度なコミュニケーション能力や課題解決スキルを磨くことができます。クライアントの課題を深く理解し、データに基づいた戦略的提案を行うことで、実践的なコンサルスキルを習得できます。 - 幅広いキャリアパスを実現 - 適性や希望に応じて、プロダクトの新機能立案やアルゴリズム開発、エンジニアリングなど、多岐にわたる役割を経験できます。専門性を深めるだけでなく、キャリアの幅を広げるチャンスが豊富です。 - 最先端技術を活用したビジネス成長への貢献 - 生成AIなどの最先端技術を活用し、クライアントのビジネス成長を支援するプロジェクトに携わります。技術革新の中心で、課題解決や価値創出に取り組むことで、次世代のデータサイエンティストとして必要なスキルを磨くことができます。 - 配属組織 - データサイエンス部（２名、インターン１名）

【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

■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 多様なプロジェクトでデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。 Iコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。 マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 ■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 ・多様な業界・テーマに関わることで、幅広い分析経験を積むことができます。 ・DX推進やデータ活用を本格的に進めたい大手企業の意思決定層と直接関わり、成果を事業インパクトにつなげるプロジェクトをリードできます。 ・プロジェクトには必ずレビュー担当者がつくため、属人的な進め方に偏らず、日々の業務の中でフィードバックを受けやすい環境です。 ・原則として1人1プロジェクトにアサインされるため、自身の担当領域に集中してコミットできる体制が整っています。 ■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

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など16都市でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【募集背景とポジションについて】 LuupのMLエンジニア / データサイエンティストは、需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など幅広い重要課題に取り組みます。機械学習や数理モデル、動画・画像解析など多様な技術を活用し、既存機能の改善だけではなく、新しい機能やサービスをゼロから設計・実装します。 課題の構造化や仮説立案といった上流工程から、モデル・アルゴリズムの設計、実装、システムへの統合、運用・改善までを一貫してリードします。精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場の制約や運用のリアルを踏まえ、継続的に使われる仕組みとして根づかせていくことが求められます。 技術的な専門性を活かすと同時に、事業・現場・ユーザーのリアルに深く関与し、複雑な構造を理解・モデル化します。現実世界の複雑な課題に技術で挑み、成果を実サービスや社会に実装していく挑戦に魅力を感じる方に最適なポジションです。 【業務内容】 - ビジネス課題の構造化と、課題解決のための定量的アプローチの設計・実行 - 各種データの探索的分析・可視化・統計的検定などを通じた課題発見、仮説構築、改善施策の提案 - 各領域（需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など）におけるモデル / アルゴリズムの設計・実装・本番運用までの一連のプロセスの推進 - モデルや分析結果に基づく意思決定支援と施策立案 - 経営陣・プロダクト・オペレーションなど多様なステークホルダーと連携した課題解決の推進 - 中長期的なデータ活用戦略の立案と、新技術・手法のR&Dの企画・推進 【MLエンジニア / データサイエンティストとともに挑戦したい事業課題】 - 各地域や時間帯における需要予測モデルの構築 - 需要予測に基づくリアルタイムなプライシングや車両配置最適化 - バッテリー交換・車両回収・車両整備を含むオペレーション全体の最適化 - エリアクラスタリングやポート戦略の設計と意思決定の支援 - 画像・動画データを活用した、ポート返却状況や走行時の安全性に関する自動検知機能の設計・実装 - 利用ログや車両のセンサーデータを活用した異常検知アルゴリズムの設計・実装 - ユーザー行動や属性に基づくセグメンテーションとパーソナライズ手法の設計 - ユーザーおよびオペレーション向けのルートナビゲーション機能の開発・改善 - KPI間の因果関係モデル化による、機能や事業をモニタリングする仕組みの構築 ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！ 【魅力】 ＜Luupならではの多様なデータ＞ アプリ利用ログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTによる位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェア開発・ハードウェア設計・現場運営を一貫して担うLuupならではの多様で豊富なデータを最大限に活用できます。データを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 ＜データドリブンな文化で働く＞ 経営陣をはじめ全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、モデルや分析に対する理解と期待が高い環境です。事業・プロダクト・オペレーションなどあらゆる意思決定において、MLエンジニア / データサイエンティストの視点や知見が積極的に求められています。少人数でスピーディに意思決定が行われるため、煩雑な調整を挟まず、本質的な課題に集中しやすい環境です。 ＜街づくりへの貢献＞ Luupのサービスは単なる移動手段にとどまらず、都市の交通インフラや街のあり方そのものに影響を与えます。例えばポート戦略や車両の再配置は、人々の移動行動や街のにぎわいを変え、地域の活性化や持続可能な都市づくりに直結します。MLエンジニア / データサイエンティストは、その意思決定をデータとモデルで支え、街づくりの一翼を担います。 ＜新しい技術への挑戦＞ モビリティという実世界の複雑さに向き合うために、機械学習・統計・最適化・シミュレーション・コンピュータービジョンなど、幅広い技術領域の活用が求められます。既存の枠組みにとらわれず、新たなアルゴリズムや手法に挑戦し、それを実サービスに接続するところまでやりきることが歓迎されるカルチャーです。 ＜前例のない課題解決への挑戦＞ 世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 ＜事業の成長を日常の中で実感＞ データ分析や施策の成果が、街に広がるポートや実際に利用するユーザーの姿として現れます。自分の仕事が人々の移動や街のにぎわいを変えていく様子を、日常の中で直接感じることができます。

データエンジニアとして、AIプロダクトの進化とデータドリブンな意思決定を実現する、データ基盤の設計・構築から運用までを一貫してリードしていただきます。 【事業概要】 当社はひとことで言えば、法律版のGoogleとなるプロダクト『Legalscape』を提供しているテックカンパニーです。すべての法情報（legal）をデジタル化し、PDFなどから機械可読性の高い形に変換し、日本法を取り扱う人にとってわかりやすく、ひと目で見渡せる「景色（-scape）」にすべく、「Legalscape」は生まれました。すでに大手法律事務所や、誰もが知る大手企業法務部で導入していただいており、更なる成長戦略を描いております。 CEO・CTO・COOともに東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程を修了しており、技術にも造詣が深い環境です。 メンバーも情報系大学院修士修了を中心とし、フルスタックに開発に取り組む優秀なメンバーが揃っております。このメンバーと一緒に、事業の根幹となるサービスの開発・改善や法情報の整理を進めることで、法治国家を支える法律情報インフラを一緒に創っていただける方を募集しています。 主力プロダクトの『Legalscape』は生成AIと弊社独自の自然言語処理技術を組み合わせたAIリサーチ機能「Watson＆Holmes」を実装しており、書籍・法令・ガイドラインなどが一目で見渡せるその次世代的な体験や、業界最大級のコンテンツ （4,000冊以上の書籍を含む、計30,000件超) を有している点などが市場で高く評価されております。日本の五大法律事務所全てに加え日本取引所グループ様や三菱商事様など日本を代表する大手企業の法務部を中心に20,000名以上のクライアントが利用中で、毎年約2倍の売上成長を遂げております。また、継続率約99%と導入後の満足度も高いプロダクトです。 【募集背景】 Legalscapeは、AIリサーチ機能「Watson & Holmes」を核に、法律情報の新しいスタンダードを創出しています。プロダクトの進化とユーザー規模の急拡大に伴い、私たちが扱うデータ量は爆発的に増大し、その活用シーンも日々高度化しています。 現在、私たちは「定性的判断＞定量的判断」という状態から「定性的判断＜定量的判断」への転換期にあります。この急激な成長フェーズにおいて、データドリブンな意思決定を組織全体に浸透させるため、初代データエンジニアとして、データ基盤の設計・構築から運用までを一貫してリードしていただける方を募集します。 【担当いただく職務（ミッション）】 私たちが目指すのは、単なる情報の検索エンジンではありません。複雑な法情報を誰もが的確に理解し、安心して活用できる「法のインフラ」の構築です。 そのために、AIの精度、検索体験、ユーザー分析のすべてを支える、信頼性の高いデータ基盤の構築が不可欠です。正確性・鮮度・可用性を兼ね備えたデータを安定供給することで、プロダクトの根幹を支え、事業の成長を牽引することがこのポジションのミッションです。 特に重要なのは、組織全体のデータリテラシー向上と、定量的判断への転換を推進することです。 Legalscape全体のデータ活用能力を向上させることで、事業成長を加速させることが期待されています。 【当ポジションで得られる経験】 ▶︎初代データエンジニアとしての希少な経験 組織初のデータエンジニアとして、データ基盤の設計・構築・運用を立ち上げる経験ができます。既存の枠組みにとらわれず、最新技術を採用し、組織に最適なデータ戦略を構築できます。学びの機会は豊富ですが、自ら積極的に知識を吸収し、実践していく姿勢が求められます。 ▶︎優秀なデータサイエンティストとの協働経験 MBA＆Kaggle Grandmaster保持者、世界のAI事情に感度高く向き合うトリリンガルエンジニアなど、優秀なデータサイエンティストたちと密に連携しながら、AIプロダクトの進化に直結するデータ基盤を構築できます。彼らとの協働を通じて、最先端のデータ活用手法やAI技術トレンドを学ぶ機会も豊富です。 ▶︎プロダクトの成長エンジンとなる、データ基盤構築の専門性 AIの精度向上やUX改善の鍵となる、大規模なユーザー行動データの基盤を設計・構築できます。複雑なユーザー行動を的確に捉えるスキーマ設計から、分析・ML活用に繋げるデータマート構築まで、プロダクトグロースに直結する一連の専門スキルが身につきます。 ▶︎0→1フェーズの裁量権 急成長プロダクトのデータ基盤を、技術選定からアーキテクチャ設計、運用まで一貫してリードできます。 ▶︎リーガルAIの進化に直結する経験 収集・整備した行動データが、AIモデルの評価や改善にどう使われるのかを間近で見ながら、プロダクトの核心的な価値向上に貢献できます。 ▶︎事業をドライブする意思決定へのインパクト 「ユーザーが何に価値を感じているか」をデータで解明し、プロダクトやビジネスの次のアクションに繋がるインサイトを提供する、事業貢献性の高い役割です。 ▶︎経営陣やPdMと一体となった開発体制 経営・PdM・AIエンジニアと密に連携し、「こういうデータが見たい」という要望を実現しながら、高速な仮説検証サイクルを推進する経験が積めます。 【職務内容】 データ基盤アーキテクチャの設計・構築 事業要件・プロダクト要件を構造化し、BigQueryを中心としたDWH/データマートの全体設計を主導 Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow(Apache Beam), Composer(Airflow) 等を組み合わせ、モダンなデータ基盤を構築 Terraform等を用いたIaCによるインフラのコード化と、CI/CDパイプラインの整備・運用 データパイプラインの開発・運用 ビジネス価値を最大化するため、インパクトの大きいデータを定義し、スケーラブルなETL/ELTパイプライン（バッチ/ストリーミング）を設計・実装 ワークフローの自動化、堅牢な監視・リトライ設計を構築し、データの信頼性を保証する運用体制を確立 クエリやストレージ設計、リソースの最適化などを通じた、コストとパフォーマンスの継続的な改善 データ活用の推進 AI機能（検索、推薦）の精度向上や評価に不可欠なログ基盤・イベントスキーマを設計・提供 A/Bテスト等の実験管理基盤を整備し、高速な仮説検証サイクルを支援 Looker Studio等のBIツールを用いたKPIダッシュボードの構築や、各チームのセルフサービス分析を支援

▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ Asobicaは「顧客中心の経営をスタンダードにする」をビジョンに掲げています。 その背景には、生活者の価値観が「モノの所有」から「良質な体験」へとシフトした現代において、多くの企業が顧客との真のつながりづくりに課題を抱えているという現状があります。 私たちはこの課題を解決するため、顧客の「行動（What）」だけでなく、その裏側にある「本音（Why）」までを可視化する、ホンネデータプラットフォーム「coorum」を開発・提供しています。 現在、複数のプロダクトをシームレスに提供する「コンパウンド戦略」を推進しており、この戦略の中核となるのがデータ基盤です。各プロダクトから得られる多種多様なデータを統合し、クライアント企業の意思決定を支える質の高いデータ基盤の構築が、私たちのビジョン実現において重要な役割を果たしています。 これらをさらに加速させるべく、各プロダクトの統合基盤プロジェクトを計画しています。coorumシリーズ全体で蓄積される膨大なデータを統合・活用し、クライアント企業の事業成長により一層貢献するため、データ基盤のさらなる技術的進化を目指しています。 現在、データエンジニアリンググループは6名体制で、自社開発したデータパイプラインの精巧化やマルチプロダクト対応への拡張に取り組んでいます。 今回の募集では、コアメンバーとして高度な設計・実装力で技術的挑戦を牽引していただける、経験豊富なデータエンジニアの方に参画いただきたいと考えています。 ▍業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ coorumシリーズから得られる多種多様なデータを安定的かつ効率的に処理・蓄積し、事業の意思決定やプロダクトの価値向上に繋げるため、データパイプラインやデータ分析基盤の開発・運用全般をお任せします。 ・BigQueryを利用したDWHの設計・構築・運用 ・質的データ（ユーザーの本音）と量的データ（購買・行動ログ）を統合するデータパイプラインの構築 ・データアナリスト・データサイエンティストが効率的に分析できる高品質なデータ基盤の提供 ■具体的な業務例 ・マルチプロダクト対応に向けたデータパイプラインの拡張設計・実装 ・自社開発データパイプラインの保守運用 ・データフローの安定化とエラーハンドリング機能の強化 ・データ品質監視とパフォーマンス最適化 【使用ツール】 ・開発言語：Python ・データ分析：GoogleCloudPlatform（BigQuery）、ETL（自社開発）、AWS EC2、GitHub、dbt、Docker ※上記に限らず、適宜必要な技術を選定して導入していきます。 【その他、社内で使われている技術スタック】 ・サーバーサイド：Ruby、TypeScript、Ruby on Rails、Node.js(Hono)　 ・フロントエンド：TypeScript、React、jQuery、Vite、Next.js ・データベース：MySQL ・ソースコード管理：GitHub ・インフラ：AWS ・ネイティブアプリ：Dart（Flutter） ・その他：CloudSearch、GitHubActions、Slack ・生成AI活用：Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude、ChatGPT、Gemini、Notion AI ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・質的データと量的データを高度に統合した、洗練されたデータ基盤の構築・運用を裁量を持って主体的に進めることができる ・"本音データ（ゼロパーティデータ）"というユニークな非構造化データを、量的データと掛け合わせて扱える稀有な経験を積むことができる ・多種多様なデータを統合・活用するデータ基盤の構築を通じて、事業成長に技術面から貢献することができる ・データエンジニアリンググループのコアメンバーとしてcoorumシリーズのデータ領域の根幹を支え、技術的影響力を高く発揮することができる ▍キャリアイメージ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・テックリード ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・データプロダクトマネージャー などのキャリアの機会を提供できると考えています。 上記はあくまで一例であり、スタートアップならではの、ご自身でキャリアを切り拓く機会や大胆なチャレンジは組織としても大いに歓迎します。 ▍選考フロー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・書類選考（履歴書・職務経歴書）→面接複数回（2〜3回程度）→最終面接 ※原則、オンラインで実施します。オフィスでの対面面接の実施を希望される場合は別途ご相談くださいませ。 ▍エンジニア組織に関する参考記事 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ エンジニア組織の考え方（Qiita）：https://zine.qiita.com/interview/202310-asobica/ エンジニアテックブログ：https://note.com/asobica_official/m/me5fd4a870c19

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクト 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。 2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。 ※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。 ■具体的な業務内容 データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。 具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。 ・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当） ・データを活用したソリューションの企画 ・立案した企画に対する技術検証（PoC） ・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施 ・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む） 人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。 具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。 ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

①事業内容 【誰に】 BtoC企業様（業界特化型/主に伝統通販・アパレル・銀行・旅行・ショッピングモールなど） 【何を】 マーケティングオートメーションツールAIMSTAR（エイムスター）やAIソリューション・コンサルティングの提供を通じ、グロース支援を実施しています。 BtoC企業様にとっての顧客である生活者（会員・消費者）とのエンゲージメントの最適化を目指しています。 【どのようなサービスで】 BtoC事業の戦略構築/施策実行/効果検証まで一貫して成果伴走するコンサルティングサービスを提供しています。 ◆ KGI/KPI設計 ◆ 経営DB構築、運用改善 ◆ マーケティング戦略構築、体制整備 ◆ AI PoCのROI設定、連続実装 ◆ シナリオ/コンテンツ作成/配信/検証 【なぜやるのか？】 BtoC企業様と生活者との接点（スマホアプリ・メール・Webサイト等）を通じたブランド体験は日々変化が起きています。 しかしながらポテンシャルのあるデータが眠ったまま利活用できていない状況を多く目にします。私たちはAIMSTARやAI/コンサルティングの提供を通じ、BtoC企業様側のデータリテラシー・マンパワー不足により手が回っていない状態を解決し、真のデータの活用の実現を目指しています。 ②業務内容 コンサルティングプロジェクトにおいて、 高度な統計解析、機械学習、プログラミングスキルを駆使し、 データから予測モデル構築や新たな示唆を導きだすことで顧客のグロースをサポートします。

■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。