東京都のデータ分析活用の求人情報

【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。 より多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があります。それらを実現していくにあたり現状、データエンジニアの人手が不足しており、その開発業務をお願いします。 【仕事概要】 提供サービスであるAI Central Voiceの以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, React Router v7 Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform BI: Amazon Quick Suite ◆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

【会社ミッション】 テックタッチ株式会社は、「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」というミッションを掲げています。 システム活用の側面から、テックをもっと身近に、もっと楽しく、世界中の誰もが自然にテクノロジーを使える世界にしたい。 「テックタッチ」のようなソリューションは新しい概念で、挑戦は始まったばかりです 【プロダクト】 システム導入だけで終わらせない、利活用のためのDXを推進するプラットフォーム「テックタッチ」を開発しています。 あらゆるWebシステムの画面上に、操作ガイドやナビゲーションを表示させることで、すべてのユーザーが迷わず・間違わずにシステムを使いこなすことができる世界を目指すプロダクトです。 ★テックタッチの技術力と信頼 ・操作ガイドやナビゲーションをノーコードで作成することができる（開発部門を介さないユーザーの体験改善を実現） ・システムの特性やクライアントごとのルールに応じた設定/メンテナンスを簡単にした技術力 ・エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広い顧客への導入実績 【主な業務内容】 ・データパイプラインの設計/構築/実装/運用 ・CDK/ CloudFormationを利用したインフラの構築/CI/CDの自動化 ・データ基盤監視設計/運用 ・社内向けのデータプロダクトの開発運用 ・テックタッチにおけるデータを活用した機能開発 ＜使用技術＞ ・開発言語: Python / Typescript ・クラウド: AWS ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・ETL: dbt / dlt / Trocco ・ログコレクタ: Amazon Data Firehose ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: CloudFormation / CDK / Serverless framework ・CI / CD: CircleCI ・監視: Cloudwatch, Elementary, DataDog ・BI: Tableau / Redash / QuickSight 【チームミッション】 - 正しい価値・正しい数値の提供 DAP(Dagital Adaption Platform)SaaSのデータ活用を主軸とするチームです。「どのような価値が顧客に提供できたのか？」「サービスがどの程度利用され、生産性が改善されたのか？」を正しく届けることが責務です。 - Data Enabling 顧客にデータを届けると同時に、会社全体のデータ活用の促進も責務としています。必要なときに必要な人がデータの活用を思い浮かぶことができ、それが実行できるように掲げています。 - データ活用の深化・進化 「今あるデータ」だけで事業が必要なことが必ずしもできるとは限りません。本当に今必要なデータとは何であるのか？どのように活用すれば良いのか？もちろんいまの活用を深めることも大事ですが、いまできていない活用へと進めることも重要な責務です。 【ポジションの魅力】 プロダクト用の基盤、社内向けの基盤それぞれ開発・運用しており、それぞれに求められるサービスレベルが異なります。 それぞれで最適な運用・監視や開発を行うことがテックタッチにおけるデータエンジニアのユニークな部分です。 また、テックタッチ自体のプロダクトの価値を向上させるためにデータプロダクトの開発なども行っており、ポジションの自由度は非常に高いです。 【関連資料】 ・テックタッチ、「ITreview Grid Award 2024 Spring」において、デジタルアダプションプラットフォーム部門等2部門同時・5期連続で最高位の「Leader」を獲得　 　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000205.000048939.html ・「テックタッチ」がAWS ファンデーショナルテクニカルレビューの認証を取得 　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000048939.html ・テックタッチ、DAP市場で売上高5年連続No.1を獲得 市場シェア52.4%、あらゆる企業規模で導入が拡大 　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000366.000048939.html

▼業務内容 ・データサイエンスを活用したAIプロダクト開発における、モデル開発・実装・運用をアプリ開発を行うエンジニアと連携して実施 ・データサイエンティストとしてデータ分析プロジェクトの実施・運営 ・開発したモデルの仕様や分析結果のドキュメンテーション、ステークホルダーへの説明・コミュニケーション ▼使用技術 ・開発言語：Python, R, SQL等 ・データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 ・クラウド環境： GCP, AWS等 ・開発ツール：GitHub / Slack / JIRA / Confluence等

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 JDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発でも、センサーデータ、運行データを代表とする船舶に関する様々な情報を蓄積し活用するために本領域のエンジニアリングが不可欠となっております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000067.000040467.html 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 ▼本ポジションの魅力について データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。 また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。 ▼活用事例 ヘルスケアの事例 ・https://jdsc.ai/news/news-3683/ LLMの活用事例　 ・https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ ・https://jdsc.ai/news/news-5142/

■当社のミッション 当社は「データの力で社会を前に進める」をミッションに掲げる、三井物産とKDDIの合弁会社です。創業3期目で黒字化を達成し、更なる大幅な成長に取り組み続けています。 人流データを始めとする位置情報データの解析・可視化・モデル構築技術に強みがあり、世の中の様々な事象や組織内の動きを詳細に可視化、分析し、更には将来予測のシミュレーション等を提供することを主な事業としております。 特に、ヒト1人1人、車1台1台の高粒度な人流を再現する人流データを「GEOTRA Activity Data（ジオトラアクティビティデータ）」と呼び、まちづくりや観光、交通、土木、小売、防災などの様々な分野でご活用いただいています。 会社設立以降、多くの大手企業・団体・自治体様にご活用頂き、お客様からの期待値が益々高くなっており、日本だけでなく海外展開も成功しています。 ■具体的な業務内容 - 顧客の個別案件のPMとして参画し、人流にかかわる予測・シミュレーションモデルの構築と運用を行います。 - データサイエンティストとして、人流ビックデータ及びその他地理空間情報を用いたデータのETL処理の改善、具体的には機械学習と交通シミュレーションを含んだデータ生成アプリケーションの改修・精度検証に関わっていただきます。アプリケーションだけでなく、インフラも含めた改修対応を行います。 - KDDIセキュリティルーム内の人流ビックデータ及びその他地理空間情報を用いたデータの集計業務を担っていただきます。 【アピールポイント】 位置情報×人工知能（AI）、自社サービス・製品あり、スタートアップ企業、創業3期目で黒字達成、年間休日120日以上、地域活性化事業、新規事業、完全土日休み、時差出勤・リモートワーク可、社員平均年齢30代、女性活躍推進、インターン制度、アジャイル開発・スクラム

■当社のミッション 当社は「データの力で社会を前に進める」をミッションに掲げる、三井物産とKDDIの合弁会社です。創業3期目で黒字化を達成し、更なる大幅な成長に取り組み続けています。 人流データを始めとする位置情報データの解析・可視化・モデル構築技術に強みがあり、世の中の様々な事象や組織内の動きを詳細に可視化、分析し、更には将来予測のシミュレーション等を提供することを主な事業としております。 特に、ヒト1人1人、車1台1台の高粒度な人流を再現する人流データを「GEOTRA Activity Data（ジオトラアクティビティデータ）」と呼び、まちづくりや観光、交通、土木、小売、防災などの様々な分野でご活用いただいています。 会社設立以降、多くの大手企業・団体・自治体様にご活用頂き、お客様からの期待値が益々高くなっており、日本だけでなく海外展開も成功しています。 ■具体的な業務内容 - データエンジニアとして、KDDIセキュリティルーム内の人流ビックデータ及びその他地理空間情報を用いたデータの集計業務を担っていただきます。 - 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）の分析業務の企画/設計/実行を担っていただきます。 具体的には、データ集計、可視化を行います。 - GEOTRA Activity Dataを作成するETL基盤の運用を担っていただきます。ETL基盤の改善の設計/適用/運用改善も含め実行します。 【アピールポイント】 自社サービス・製品あり、スタートアップ企業、創業3期目で黒字達成、年間休日120日以上、地域活性化事業、新規事業、完全土日休み、時差出勤・フレックス可、社員平均年齢30代、女性活躍推進、インターン制度、アジャイル開発・スクラム、モブプロ

◆ 会社情報 High Linkは、香りの総合プラットフォーム「カラリア」を運営しております。2025年現在、ユーザー数が80万人を突破するなど成長を続けています。また「わくわくで、あらゆる枠を超えていく」のPhilosophyのもと、新規事業への挑戦もスタートしております。 これまでカラリアを主軸に急成長を遂げてくる中で、組織も段々と大きくなり、2025年9月時点で正社員数が約40名、業務委託やインターンのメンバーも含めると約80名の規模となっております。 【事業紹介】 私たちは、"香りとの出会いを最適化する" というサービスビジョンの元、香り領域のサービス カラリアの企画・開発・運営をしています。 いままで限定的だった、人と香りの出会いをテクノロジーで最適化し多くの人が自分の好みの香りに出会えるように、以下の事業を展開しています。 ◆ 当社サービスの特徴 当社サービス「カラリア」は、約1,000種類のラインナップから毎月新しい香りを少量ずつお試しできることで、理想の香りとの出会いをもたらし、あなたの世界を彩るサービスです。 カラリアを通じてお客様からご支持をいただいている理由としては、以下と考えております。 (1)約1,000種類、国内最大級の豊富なラインナップから選べる カラリアは、インターネットの片隅に存在する香りのセレクトショップです。なかなか出会うことのできないアイテムを含め豊富なラインナップを揃えており、唯一無二の購買体験をご用意しております。 (2)誰でも理想の香水を見つけられる データを活用したパーソナライズやレコメンド、ユーザーレビューなど、なかなか香水を決められないお客様にもご自身にぴったりの香水を見つけるサポートを提供しております。 (3)自宅で注文し、ポストに届くから気楽に頼める 香水を購入しようとも、営業時間内に店舗へ出向くことができなかったり、店舗に入るのには勇気が必要だったり、店舗ではつけたての香りしか試せなかったり、そもそも近くに店舗がなかったりなど、香水の購買には多くのペインがあります。 当社サービスは、インターネットの片隅に存在する香りのセレクトショップなので、24時間非対面のオンライン上で提供されています。 受け取りに関してもポストに投函する仕組みを設計しており、ストレスフリーでの購買体験を提供しております。 また、当社サービスの今後の展望として、「香りで世界を彩る」というBrand Missionのもと、周辺事業にも進出していきます。 ◆データチームの使命 High Linkは経営陣含めデータをとても大事にしています。 カラリア香りの定期便というtoCサービスにおいて、事業部全員がデータドリブンな意思決定を基にしたユーザー体験の向上に向かっています。 組織・事業フェーズが拡大していくに従い、全社的なデータ利活用を加速させるためのData Enabling業務の重要性が増してきました。 私達は事業部全員がデータアナリストとして自律的にデータ分析を行い意思決定が行える組織を目指しています。 事業部全員がデータアナリストであるという文化を根付かせ、事業部メンバー自身がデータ分析を行うことにより意思決定における早さと正しさを両立できる強い組織を目指します。 下請けとしてのデータ分析業務ではなく、「能動的に」事業を推進するためのデータ分析を考え、事業部が自律的にデータ分析を活用して事業推進ができるようサポートを行います。 ◆ 本ポジションについて 将来的にデータエンジニアリング（データマネジメント）領域のリードポジションをお任せします。 「事業部全員データアナリスト」というビジョンに向かい、チームをリードしつつ「いつ」「何が必要か」を考えオーナーシップを持って推進することを期待しています。 また、組織拡大とデータニーズの増大に対応したデータマネジメント・データガバナンスを推進していただくことを期待しています。 ◆ このポジションの魅力 - 「データ分析だけ」や「基盤開発だけ」ではなく、データの上流から下流まで全体を見て「課題の吸い上げ」から「データ活用を支える基盤整備」までを一気通貫にアプローチすることができる。 - dbtやFivetranといったクラウドネイティブなサービスを積極的に取り入れておりモダンデータスタックを構成していくことができる。 - データ基盤全体を見ることができ、新たなBIツールの導入やSaaSの導入も裁量を持って進めることができる。 - 組織・事業拡大フェーズだからこその「データドリブン組織としてスケールできる」データ基盤整備やデータマネジメント・データの民主化に対する課題解決の経験ができる。 - 今後の事業拡大・新規事業の開発に伴い、マルチプロダクトにおいてもサイロ化しないデータ基盤の構成・データガバナンス体制の構築を経験することができる。 ◆ 業務内容 - 事業KPIやチームのKPIの可視化 - 事業部が自律的に分析を進められるよう技術的なサポート（データ分析業務含む） - データ活用に関する現場課題の吸い上げと課題を解決するための基盤整備 - 開発チームと連携したユーザー行動情報の取得強化 - 機械学習に利用するためのデータ基盤整備 - dbtを用いた分析用テーブルの整備と運用 - BIツール・ダッシュボードの管理・運用 - メタデータや権限管理・監視等を含むデータマネジメント - これらデータチームのアクティビティに対するリード - 中長期目標に向かうためのロードマップの作成と推進

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

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、製薬企業向け事業において、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。製薬企業向け事業では、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/ 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。 ＜想定される主な業務＞ ・製薬事業におけるデータ観点での課題設定 ・製薬企業向け新規ソリューションの0→1フェーズの企画・設計の伴走 ・ユビープラットフォームや商品の分析、効果検証 ・開発チームとの連携による分析基盤・プロダクト開発の要件定義 ・採用に関する業務 【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり 参考記事： 「Ubie RWDにおけるデータ分析の面白さと課題」 https://note.com/apfels/n/ndefe607fe66c 「ユビーでのユーザーセグメント分析と組織への浸透」 https://note.com/okiyuki/n/na0ed0d788f6d 「Ubie RWDが切り拓く医療データの新時代」 https://note.com/matsun_ryu/n/n932c13f4e7ac 【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

株式会社エアークローゼットでは、プロのスタイリストがお客様一人ひとりの体型や好みに合わせてコーディネートを提供する airCloset サービスを中心としたレンタルサービスを展開しております。 これらのサービスの中では、お客様からのフィードバックやお洋服の情報などの多様なデータが大量に得られます。 本ポジションでは、これらのデータを用いて事業改善に向けた分析や研究開発業務を行っていただきます。 【本ポジションで配属されるデータサイエンスチームの説明】 本ポジションで採用された場合には、データサイエンティストや機械学習エンジニアで組成されたデータサイエンスチームに配属されます。 弊社では事業におけるデータ活用が非常に重要と考えており、全社横断的かつ迅速に事業との連携を行えるよう、代表直下の社長室内に配置されています。 このためデータサイエンスチームは、全社のデータ活用に関する業務を横断的に担っており、特に分析や研究開発業務を中心に業務を行っています。 【業務内容の具体例】 □　40万件/年 を超えるスタイリングに関するデータを用いたアイテムの推薦技術に関する検討 □　130万人超のお客様のデータを用いた継続率向上に向けた分析 □　300ブランド／50万点以上におよぶお洋服のデータを用いたお洋服の品質の向上に向けた分析 □　家具家電のレンタルサービス airCloset mall や Disney Fashion Closet といった様々なドメインのデータを用いた分析や研究開発 データ・AIの活用事例を公開しておりますので、こちらもご覧ください。 https://corp.air-closet.com/data-science-collection/ ■note記事 https://note.com/holy_quoll3169

株式会社エアークローゼットでは、プロのスタイリストがお客様一人ひとりの体型や好みに合わせてコーディネートを提供する airCloset サービスを中心としたレンタルサービスを展開しております。 これらのサービスの中では、お客様からのフィードバックやお洋服の情報などの多様なデータが大量に得られます。 本ポジションでは、これらのデータを用いて事業改善に向けた分析や研究開発業務を行っていただきます。 【本ポジションで配属されるデータサイエンスチームの説明】 本ポジションで採用された場合には、データサイエンティストや機械学習エンジニアで組成されたデータサイエンスチームに配属されます。 弊社では事業におけるデータ活用が非常に重要と考えており、全社横断的かつ迅速に事業との連携を行えるよう、代表直下の社長室内に配置されています。 このためデータサイエンスチームは、全社のデータ活用に関する業務を横断的に担っており、特に分析や研究開発業務を中心に業務を行っています。 【業務内容の具体例】 □　40万件/年 を超えるスタイリングに関するデータを用いたアイテムの推薦技術に関する検討 □　130万人超のお客様のデータを用いた継続率向上に向けた分析 □　300ブランド／50万点以上におよぶお洋服のデータを用いたお洋服の品質の向上に向けた分析 □　家具家電のレンタルサービス airCloset mall や Disney Fashion Closet といった様々なドメインのデータを用いた分析や研究開発 データ・AIの活用事例を公開しておりますので、こちらもご覧ください。 https://corp.air-closet.com/data-science-collection/ ■note記事 https://note.com/holy_quoll3169

■お任せしたい役割 経営層直下のCOO室にて、全社戦略の立案や振り返りに必要なデータ活用を推進いただきます。 マーケットリサーチの設計と実行 事業戦略上の課題解決に必要な外部データの種類、取得方法（定量・定性）の設計、整理 外部リサーチ会社やパネルを活用した市場調査の実務推進（Q&A設計、結果集計、分析） 競合分析、業界トレンド、消費者動向に関する継続的な情報収集とレポーティング 顧客データ分析と示唆出し 社内の顧客データ（購買履歴、行動ログ、属性データなど）を統合・整備し、顧客セグメント分析やLTV（顧客生涯価値）分析などを実行 データに基づき、ペインポイント（顧客の不満点）やカスタマージャーニーにおける改善点を特定 分析結果から導かれる具体的な事業・マーケティング施策の企画部門への提案 経営層・事業部門へのレポーティング 複雑な分析結果を、非データ専門家にも理解できるよう、構造化されたレポートやプレゼンテーションに落とし込み、経営会議などで報告 データに基づいた意思決定を支援するための指標（KPI）設計とモニタリング体制の構築 ■株式会社TENTIALについて 「健康に前向きな社会を創り、人類のポテンシャルを引き出す。」をミッションに掲げ、2018年の創業以来、急成長を続けるスタートアップです。 TENTIAL（テンシャル）は、2019年に誕生したコンディショニングブランドで、 アスリートの知見や最新の技術・研究を活用し、機能性を軸とした、24時間365日、コンディショニングができる製品を展開しています。 ■働き方 TENTIALが掲げるミッションは短期間で達成できるものではなく、中長期的な挑戦を通じて達成されるべきものだと私たちは考えています。また、事業の推進のみならず、組織全体および個々の従業員が持つポテンシャルを引き出すことが不可欠と考えています。これらの背景から従業員が自らのポテンシャルを最大限に発揮できるようサポートする制度を策定しました。 - フルフレックス制（コアタイム無し） - 自分の働きやすい時間に勤務可能です。全体会議などは原則10-17時の間に行うなど子育て世帯への配慮を行い各チームで相談をしながら働いています。 - 入社時に有給休暇を10日間付与 - 社会保険&労働保険完備 - 在宅勤務手当 - 通勤手当実費支給　※上限3万円/月 ■選考フロー 書類選考→一次面接→二次面接→最終面接→内定 ※応募状況により変更になる場合があります ※選考中に筆記試験をお願いする場合があります

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。 Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。 Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。 現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。 　※特許番号 第7112155号、第7112156号 プロダクトの成功のためには、データを蓄積するための基盤を構築するとともに、蓄積されたデータを活用することが重要です。ユーザーの行動データを収集するための基盤構築やELTパイプラインの設計・実装、社内・社外向けのBI構築など、適正に合わせた業務をお任せします。 【業務内容】 ・データを利用する社外ユーザー、社内ユーザー、エンジニア、PdMに対するヒアリング、要件の設計 ・要件をもとにしたBIの構築、ELT処理、データパイプラインの設計と構築 ・既存のデータパイプラインの維持、機能拡張、トラブルシューティング、ドキュメンテーション ・ユーザー行動を収集するためのアプリケーションの変更 ・アプリケーション向けのデータ提供APIの構築 ・データを利用するユーザー向けのデータ・アプリケーションの構築 【プロダクトの技術要素】 ・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript ・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python ・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas ・開発支援: ESLint, Renovate 【データパイプラインの技術要素】 ・BI : Looker, Looker Studio ・Transform Layer: Looker, Dataform ・DWH : Google BigQuery ・データソース: Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas, Google Cloud Logging 【開発環境】 ・ソースコード管理: GitHub ・情報共有: Slack, Helpfeel Cosense ・タスク管理: Helpfeel Cosense ・オフィスアプリケーション: Google Workspace 【利用ツール】 ・GitHub ・CircleCI ・Autify ・Datadog ・Sentry ・Logentries ・Helpfeel ・Gyazo

■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 ■募集する背景 近年、データサービス市場は年平均成長率(CAGR)約18.15%と急拡大しており、AI時代において「データエンジニア」の需要はますます高まっています。 私たちはこの成長領域においてソフトウェア的な視点からデータ基盤を再定義し、「データインフラのソフトウェア製品化」を推進しています。 そのため、ソフトウェアエンジニアとして培った設計力・開発力・品質志向が、データエンジニアリングの進化を支える上で非常に重要です。 今回の募集では、ソフトウェアエンジニアとして培った「設計・品質・開発運用」の経験をデータプラットフォームやパイプラインの構築・運用に活かしていただける方を求めています。 ■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 ・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/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・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 ■その他 ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・【9月12日(金)】「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2025」にナウキャスト データエンジニアの大野と向山が登壇します https://nowcast.co.jp/news/20250717/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 https://finatext.com/hd/news/20251021 ■社員インタビュー ・データ分析から改善まで一気通貫で携わりたい。プロダクト開発をリードするデータエンジニアの挑戦 https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata ・大手ITコンサルから「データの商社」へ。データの利活用を一気通貫で推進するフルサイクルデータエンジニア https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_muguruma ・データエンジニアが“価値をつくる” ——自由と裁量、そして家族を大切にできる働き方 https://finatext.com/recruit/finalog/voice_oshiro ■こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ■ポジションの魅力 ①ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる ②最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる ③ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる ④データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる ⑤AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能 ■参考記事 ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ■技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure ■メンバー ・大野 巧作(データエンジニア) 東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。 2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社し主にPOSデータのパイプラインの作成・管理、またそのデータの分析を実施。 現在では社内のデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeのクラウド環境の整備や技術検証などを担当。 データが好きで、KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数の機械学習コンペで受賞歴あり。 テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34 ・六車光貴(データエンジニア) 京都大学大学院にて、情報学を専攻。 フォルシア株式会社に新卒入社後、約1年間旅行代理店向けweb予約サイトの構築を従事し、開発メンバーとして、フロントからバックエンドまで開発を担当。 その後アクセンチュア株式会社に転職後、様々な業界のデータ分析基盤構築の要件定義、開発、保守を担当。 現在では株式会社ナウキャストでデータエンジニアとしてプロダクト開発、データ基盤の構築の支援などを実施。 テックブログ：https://zenn.dev/musyu ・大城 翼(データエンジニア) 琉球大学卒業後、複数のスマートフォンゲーム開発会社にてエンジニア、ディレクターとして開発・運営に携わり、 数名から50名規模のチームでの新規プロダクトの企画・開発・リリース・運用、チーム育成まで幅広く経験。 前職のゲーム運営会社にて、データエンジニアとして新規のデータ分析プロダクトの立ち上げ、社内データ分析基盤の開発等に従事した後、 2022年9月にナウキャストへ入社。POSデータとクレジットカードデータのパイプライン構築・運用を担当。 テックブログ：https://zenn.dev/tsoshiro

■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 ■募集する背景 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サポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。 2024年には新たに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 さらにアクセルを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。 ■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 ・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/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・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 ・ナウキャスト、AI時代のデータ基盤構築フレームワーク「SnowCast」提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ■その他 ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・【9月12日(金)】「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2025」にナウキャスト データエンジニアの大野と向山が登壇します https://nowcast.co.jp/news/20250717/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 https://finatext.com/hd/news/20251021 ■社員インタビュー ・データ分析から改善まで一気通貫で携わりたい。プロダクト開発をリードするデータエンジニアの挑戦 https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata ・大手ITコンサルから「データの商社」へ。データの利活用を一気通貫で推進するフルサイクルデータエンジニア https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_muguruma ・データエンジニアが“価値をつくる” ——自由と裁量、そして家族を大切にできる働き方 https://finatext.com/recruit/finalog/voice_oshiro ■ポジションの魅力 ①Modern Data Stackでの実践機会 Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azureなどクラウドネイティブな技術を駆使し、堅牢かつ拡張性の高いデータ基盤を構築・運用しています。 ※参考リンク：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-and-ai-solution?slide=21 ②優秀なメンバーと多彩なロールモデル コンサルティングファーム出身、SIer出身、金融業界経験者、ML・LLMエンジニアなど多彩なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、知見を学び合える環境が整っています。 ※参考リンク：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-and-ai-solution?slide=29 ③マルチロールでの活躍機会 データエンジニアリングにとどまらず、バックエンド・インフラ・フロント・AIモデル開発、PMやプロダクト企画など、志向に応じて幅広い領域に挑戦することが可能です。 ※参考リンク：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-and-ai-solution?slide=40 ④ 成長と働きやすさを支える制度 出社・リモートを日ごとに柔軟に選べる働き方や学習支援(年12万円)、3km圏内居住での住宅手当(月5万円)を用意しています。 全社で生成AIを活用し、自社LLM環境やCopilot、Devinなどの先端ツールも積極導入しています。 また、米国開催のSnowflake Summit登壇など、海外カンファレンス参加実績もあります。 ※参考リンク：https://zenn.dev/finatext/articles/snowflake-summit-2025-summary-nowcast ■技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI ■メンバー ・大野 巧作(データエンジニア) 東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。 2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社し主にPOSデータのパイプラインの作成・管理、またそのデータの分析を実施。 現在では社内のデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeのクラウド環境の整備や技術検証などを担当。 データが好きで、KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数の機械学習コンペで受賞歴あり。 テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34 ・六車光貴(データエンジニア) 京都大学大学院にて、情報学を専攻。 フォルシア株式会社に新卒入社後、約1年間旅行代理店向けweb予約サイトの構築を従事し、開発メンバーとして、フロントからバックエンドまで開発を担当。 その後アクセンチュア株式会社に転職後、様々な業界のデータ分析基盤構築の要件定義、開発、保守を担当。 現在では株式会社ナウキャストでデータエンジニアとしてプロダクト開発、データ基盤の構築の支援などを実施。 テックブログ：https://zenn.dev/musyu ・大城 翼(データエンジニア) 琉球大学卒業後、複数のスマートフォンゲーム開発会社にてエンジニア、ディレクターとして開発・運営に携わり、 数名から50名規模のチームでの新規プロダクトの企画・開発・リリース・運用、チーム育成まで幅広く経験。 前職のゲーム運営会社にて、データエンジニアとして新規のデータ分析プロダクトの立ち上げ、社内データ分析基盤の開発等に従事した後、 2022年9月にナウキャストへ入社。POSデータとクレジットカードデータのパイプライン構築・運用を担当。 テックブログ：https://zenn.dev/tsoshiro

【会社概要】 弊社株式会社シマントは2014年8月に創業し、社会インフラである物流業界の課題解決に取り組んでおり、スタートアップながら官公庁や大手企業との連携を通じて、業界構造そのものにアプローチできる自社プロダクトの開発・提供を進めております。物流企業向けのシステム開発で培った業界への深い理解。それが私たちの強みです。この知見を基に、受発注から配車計画、支払管理まで、アナログ業務のDXを支援。空車トラックと荷主をつなぐマッチングプラットフォーム『ロジGo』を展開しています。現場の声に寄り添いながら真の業務改善を実現する、それが私たちの使命です。 【シマントの向き合う課題】 物流業界は巨大な産業（市場規模約25兆円）でありがなら、約30年間大きなイノベーションは起きていません。物流業界は多重下請け構造となっており、下請けになればなるほど非効率・重労働・低賃金の傾向が強まっています。また、未だに紙やホワイトボードでの配車管理が主流であるなど、業界全体としてデジタル化に大きく遅れをとっています。さらに、人手不足や物価の高騰といった社会的課題も重なり、2030年までに現在の約3割の荷物が運べなくなるといわれています。 こうした背景の中で、社会のインフラである物流を持続可能な形で維持・発展させていくために、業界全体の構造改革とともにテクノロジーの導入による業務効率化や労働環境の改善が急務です。 私たちが開発している『ロジGo』は、そんな物流業界の仕組みそのものに踏み込んでいくSaaSプラットフォームです。 【本ポジションのミッション】 ・物流業界における特に配送領域における業務効率化のために、データやアルゴリズムを軸にした解析およびアルゴリズム開発を行う ・荷主や運送事業者を対象としたデータ解析案件において、顧客と会話し、要件整理や解析結果の報告を行う 【組織別の担当範囲】 ■DXソリューション部（本ポジション／担当すること） ・顧客データの解析および案件に伴う会話 ・顧客データを元にした新規アルゴリズム開発 ■技術開発部（非担当／連携すること） ・アルゴリズムを取り込んだプロダクトの仕様策定 ■営業部（非担当／連携すること） ・顧客へのPoC営業 【業務内容】 ・顧客データの全体整理および傾向分析 ・顧客データへの既存アルゴリズム適用および解析結果整理 ・顧客データを元にした新規アルゴリズム検証およびモジュール化 ・顧客の要件を引き出し、整理をして、ロジックに落とし込む ・顧客への解析結果報告資料の作成 ※変更の範囲：配置換え、職務転換等により会社内でのすべての業務（新たに設置される業務を含む）に変更することがあります。

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。 ----------------------------- ▼プレスリリース ・Urumo BI(2024年): https://www.fez-inc.jp/news/240731 　専門スキルなしで購買データの分析設計や実行、分析結果の解釈が可能なツール（「Urumo Ads」のセグメントファインダー、「Urumo Explorer」に続き3件目の特許取得） ----------------------------- 【募集背景】 Urumoはリテール業界のデータプラットフォームとして、現在ドラッグストアを中心に全国10,000店舗以上の購買データを保有しています。さらに、多様な小売業態やパートナー企業との提携により、データの規模と種類が拡大中です。これに伴い、技術投資が必要となり、データ基盤の強化・スケーラビリティ向上が求められています。 また、データの活用を最大化し、構造や設計の継続的な改善も進める必要があるため、プロジェクト推進をし、メンバーを牽引いただける方を募集しています。 具体的には以下の業務をお任せする予定です。 ▍具体的な業務内容 ・プロダクト体験向上のための技術検証・実装 ・プロダクト運用のための安定化・可視化・パフォーマンス向上の対応 ・データ管理の精度向上のためのアーキテクチャ・実装検討 ・プロジェクトの技術的な方針決定 ・開発チームのリードやコードレビュー ▍現在採用している技術やツール クラウド基盤：Google Cloud ┗ BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer, Cloud Run, Dataflow, Dataproc データ関連ツール: dbt, Great Expectations 開発言語：Python 開発ツール：Docker, Terraform, Datadog, GitHub, Slack ◢◤補足情報◢◤------------- ■メンバーインタビュー: https://www.fez-inc.jp/blog/240919 ■Google Cloud Next’24の登壇資料: https://speakerdeck.com/fez_dev/fez-cloud-next-tokyo2024-hureikuautosetusiyond1-da-07 【配属先情報】 ◾️開発本部 ▍このポジションの魅力 ・最新技術に触れ、成長を牽引する裁量 生成AIやビッグデータ解析などの最前線の技術を活用に関して最終的な技術的判断や設計方針に責任を持ち、チーム全体をまとめていく役割を担います。最新技術を取り入れるチャレンジングな環境で、チームの成長を支えながら、自らもスキルを磨き続けることができるポジションです。 ・新規データプロダクトの成長に貢献するチャンス Urumo BIはリテール業界向けの新しいデータプロダクトで、その成長を支える役割を担うことができます。データを活用して業界の課題を解決するプロダクトの進化に貢献することが、日々の業務を通じて実感できるやりがいです。 ・主体的に課題を解決し、成長できる環境 既存システムの改善やデータ品質向上など、自ら課題を発見し、チームと協力して解決策を導き出せる環境があります。 あなたのアイデアと技術力で、データの可能性を最大限に引き出し、一緒に未来を創りましょう！ --- [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) ---

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) ---

【概要】 データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発 フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、 自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。 機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、 他社にはない高い価値をお客様に提供しています。 【具体的な職務内容】 ・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用 ・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化 ・データ分析ソフトウェアの開発・高速化 ・実データを用いた分析 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 ・大規模データ取り込みパイプラインの設計・実装 ・データ抽出から可視化までをシームレスに行うアプリケーションの開発 【プロジェクトのやりがい】 ・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる ・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる ・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる ・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる 【開発環境】 開発環境：Ubuntu フレームワーク：PyTorch・OpenCV データベース：PostgreSQL・MySQL・DynamoDB・Snowflake・Databricks 開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Apache Airflow・SageMaker AI 開発手法：Agile 開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・解析・機械学習・AI・インフラ設計・データベース設計・チューニング・モビリティ（自動運転・交通関連） クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azure・Google Cloud Platform インフラ管理：Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Docker・Kubernetes・Amazon ECS AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・Plotly・NumPy・Streamlit・Apache Iceberg

▼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

▼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

生成AIの影響に伴い、「働く」のあり方が大きく変化の時期を迎えています。 また、ユーザー数の拡大に伴い、悪質ユーザー対策などプラットフォームの責任範囲についても重要度が高まっています。 事業やプロダクトの「今」と「これから」を、数字で見える化し、意思決定を支えるポジションです。 プロダクトオーナーや事業責任者、経営企画メンバーと連携しながら、 データをもとに課題を発見し、打ち手を考える——そんな“分析 × 事業づくり”の仕事をお任せします。 ■具体的な業務イメージ ・日々のKPIをモニタリングし、事業の動きを数字で捉える ・SQLでのデータ抽出・集計、BIツール（Tableau / Looker Studioなど）によるダッシュボード構築 ・プロダクト改善や新しい施策検討のための分析・レポート作成 ・事業長や経営企画と協働し、意思決定の裏付けとなるデータ分析・提案 データを扱うだけでなく、「数字の裏にあるストーリーを読み解き、どう行動につなげるか」まで関わるポジションです。 分析結果をもとに事業やサービスが変わっていく瞬間を、間近で感じられます。

クラウドワークスでは事業拡大に伴い、信頼性の高いデータの提供や、データドリブンな意思決定の重要性がますます高まってきています。 既存のデータの流れを見直し、データのあり方を再考し、データ活用を推進するため、メンバーを募集します！ 【業務内容詳細】 ・使用しているツールやデータの流れの把握・理解 ・分析環境における課題発見や、その改善や解決を行う ・プロダクト施策等データが必要な事象に対して、データアナリストとともに信頼性の高いデータを提供するデータ分析基盤をつくっていく ・データの在り方や、部門ごとに異なる用途、使用ニーズなどを深く理解した上で判断・意思決定を行えるデータを提供できるようなデータ分析基盤を構築・運用していく 【カルチャー】 ・それぞれが意志をもって行動し挑戦すること ・挑戦を歓迎すること ・挑戦した過程・結果の振り返りをチームで蓄積していくこと を重視しています。 そのため、個人単位でも課題に対して主体的に取り組む自律的な姿勢を求めます。 また疑問やヘルプ、小さな気づきや感想などもチームのSlackチャンネルで気軽に発言し合っており、個人を認めながらチームで仕事を進める環境を作っています。 ## ワークスタイル * フレックスOK（コアタイムなし） * リモートワークOK * 副業OK * 業務時間中の勉強会/イベント等の参加可能

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。

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、 データを収集・整理・可視化し、現状把握、課題特定、改善点の発見を支援する専門家。 ビジネスサイドに近い立ち位置で示唆出しやレポーティングも担当いただきます。

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

■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/ 当社のデータサイエンティストには、プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。 分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。 PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。 【具体的な業務について】 - プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備 - データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備 - 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行 - 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定 - ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング - 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援 - PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映 - 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート ■ポジションの魅力 1. 事業インパクトの大きさ ・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。 ・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。 2. ゼロから仕組みをつくる経験 ・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。 ・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。 3. キャリア成長の可能性 ・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。 ・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。 ・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。 ■キャリアイメージ 当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。 事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。 また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。 将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。 これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。 【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】 基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。） より当社組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、 エンジニア向けにまとめたご案内資料「Engineer Entrance Book」 をぜひご覧ください！ [https://techocean.notion.site/Engineer-Entrance-Book-1ce5190ca0878020956cd4c50dd298d9](https://www.notion.so/Engineer-Entrance-Book-1ce5190ca0878020956cd4c50dd298d9?pvs=21)

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？

■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、不動産テック領域で事業展開するスタートアップ企業です。 私たちが向き合っている、不動産の中でも人々の暮らしにおいて最も身近な賃貸領域は、エンドユーザー / 仲介会社 / 管理会社 / 物件オーナーなど関わるプレイヤーが多い中で、各業務がアナログで非効率であり、それによってデータが分断されているという「構造的な課題」を抱えています。 この状況は仲介業者や管理会社の負荷を高めるだけでなく、エンドユーザーの体験にも悪影響を及ぼしてしまっています。 【市場・成長性】 不動産テック市場は現在変革期にあり、2025年度の1.6兆円規模(予測)から2030年には1.5倍の2.4兆円規模へと拡大が見込まれる巨大なポテンシャルを持つ市場です。この成長の背景には、「ユーザーの行動変容」「働き手の不足」「不動産取引の法改正」といった産業構造の変化があります。 また私たちは、2022年9月にはヤマダホールディングス、2024年3月にはクレディセゾンとそれぞれ約10億円の資本業務提携を実施し、上場に向け急成長中のグロースフェーズにあります。 【既存のプロダクト】 私たちは、この構造的課題を解決していくため、エンドユーザー(部屋探し)の体験向上と、不動産仲介会社の生産性向上というBtoC / BtoBの両方でプロダクトを展開中です。 - 【BtoC 不動産マーケットプレイス「カナリー(CANARY)」】：アプリダウンロード数500万件を突破。アプリ利用者が主流となるユーザーニーズに対応し、App Storeでカテゴリ内ユーザー評価No.1(★4.8)を獲得しています。全国47都道府県の物件に対応しており、約400万件以上の物件が掲載されています。 - 【BtoB 不動産仲介業者特化型SaaS「カナリークラウドCRM(CANARY Cloud CRM)」】：累計利用者数200万人を突破。不動産仲介会社の日常業務を効率化し、生産性向上に貢献するCRM機能を中心としたSaaSです。 【事業戦略 - Vertical AIへのシフトとコンパウンドな拡大】 私たちは、賃貸領域の物件情報の最上流である賃貸管理領域に対しても、BtoB SaaSを新規プロダクトとして開発しています。賃貸管理領域に深く入り込むことで、物件情報がエンドユーザーに届く際の「タイムラグや抜け落ち」を解消し、リアルタイムで正確な情報提供を実現することで、消費者への提供価値を本質的に進化させる「マスター物件DB構想」の実現を目指しています。 さらに、Vertical SaaSの次の潮流とされる「労働のソフトウェア化(Vertical AI)」へのシフトを見越しており、今後加速度的に高度化するAIと「マスター物件DB」を有機的に連携させ、AIエージェントによる業務代行や、不動産に連続するFintech・新生活サービス・業務BPOなどの周辺領域へと事業を複合的(コンパウンド)に拡大していく「AIデータプラットフォーム」の構築を目標としています。 また、社内においても、GeminiやDifyなどの生成AIツールを積極的に導入・推進しています。 【DXソリューションズ事業】 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推進を支援する、「DXソリューションズ事業」も展開しています。外資系戦略コンサルティングファームや大手IT企業出身者などの知見を活かし、高品質なコンサルティングやデジタルマーケティング支援を提供しており、事業成長の新たな柱として組織を強化しています。 ■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。