愛知県のデータ分析活用の求人情報

「在庫戦略モデルでモノづくりの価値をより高みへ」をビジョンに掲げ、製造業界で50年間解決されていない「在庫」における根深い問題を解決するために立ち上がった FACTORY X 。 CEO 神谷はトヨタ自動車の本拠地がある愛知県で生まれ、幼少期より製造業に強い興味を持ち、17歳で在庫管理に出会いました。大学在学時には独自に取り組んだ研究である「収益性を考慮した在庫価値評価モデル」により、国際学会で Best Paper Award を獲得。外資コンサルティングファーム・アクセンチュアで、グローバルSCMの売上・在庫分析システムの要件定義・設計・運用保守などシステム全体に従事しました。また製造現場により近付きたいと、AIベンチャー・エクサウィザーズで人手不足を補うための AIロボット開発のPdMとして、IPOに貢献。 スタートアップであれば学生時代より取り組んできた製造業の在庫に関する研究を事業化できると感じ、2022年9月に FACTORY X を創業しました。 プレシード期では、在庫戦略モデルにニーズがあることがわかってきました。シード期は在庫戦略モデルをシステムとして実装し、実際の工場で稼働させることがミッションとなります。 ■組織体制 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ FACTORY X は、3つのチームを柱に組織を構成しています。在庫戦略モデルを世界に届けるには、それぞれのチームが密に連携し、強固な組織とすることが必須であると考えているためです。 1.会社の地盤作りチーム：会社全体の地盤となるタスクを実施する 2.顧客対応チーム：在庫戦略モデルの開発・導入のためのPoCやデリバリーを実施する 3.プロダクト開発チーム：在庫戦略モデルを基にプロダクトを開発する 在庫戦略モデルは顧客と協力して、必要な業務・データを集める必要があります。そのため顧客に対する在庫戦略モデルの提案から始まり、PoCの実施、実際にプロダクトの導入・運用保守を担当する、「顧客対応チーム」。 在庫戦略モデルを共通基盤システムとして開発を進めていく、「プロダクト開発チーム」。昔ながらのシステムが多く存在する製造業企業に対して、新しい技術を駆使することで大量のデータを使用しながらも速い処理、使い勝手の良いUIを用いたプロダクトの確立を目指します。 会社全体の地盤を確立するために、バックオフィスだけではなく事業戦略の具体化・新規業務提携・海外展開・デザイン戦略・人事や組織設計を担当する、「会社の地盤作りチーム」。 ■具体的な仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 在庫戦略モデルの導入のためにPoCの実施・システム導入のために必要なデータのためのプログラム構築 ・顧客となる製造業企業の業務内容・システム、その裏に存在する文化・課題を理解した上で、在庫戦略モデルの必要なデータを収集・加工・実装するプログラムを開発する ・必要なデータを集め、不足があれば作成した上で、在庫戦略モデルのロジックに当てはめてシステム導入や適用の可能性をデータロジックから検討する ・顧客対応チームの一員として、プロダクトの導入・運用のための必要な作業を理解した上で、顧客やステークホルダー、社内メンバーと連携しながら、チーム・プロジェクト全体をサポートする ■ポジションの面白み ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・会社の方向性が決まる事業確立フェーズ！ 在庫オタク・神谷と新しいアイデアや解決策を共有し合うことで、社会にインパクトを残しながら成長できる機会が日常に溢れています。挑戦的な状況に直面しながらも、刻一刻と変化するスピードに柔軟に対応していく、会社の方向性が決まる事業確立フェーズです。 ・「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクト 在庫を減らすのではなく、戦略的に持つ方法として生まれた「在庫戦略モデル」。算出過程で使用するデータを応用すると経営改善のための分析やサプライチェーン全体の見える化など、製造業の経営と現場を繋ぎます。「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクトとなっています。 ・日本で結果を残すことで世界に通じる企業へ 自動車メーカー・部品メーカーを中心に多くの問合せが届いています。地方展開・海外展開にも需要が高い可能性がわかってきており、日本全体の活性化・日本で結果を残すことで世界に通じる企業として成長していく事業戦略を描いています。

「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。

#### 募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 #### 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 #### ＜具体的な職務内容＞ - CADDiに蓄積された製造業関連データ（図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など）の収集、加工、分析 - 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 - 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 - データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション - 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 - ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援

### 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。

「名刺管理」から「ビジネスデータベース」へ。「Sansan」は今、大きな転換点を迎えています。 データ戦略部門のミッションは、これまでの「名刺管理」のためのデータベースを超え、「企業情報」と「接点情報」を掛け合わせたユニークなビジネスデータベースを構築することです。 それは、「Sansan」というサービスが「ビジネスインフラ」となるための根幹を創り上げる、極めて重要度の高い挑戦です。 企業情報のデータベースを構築するため、データの初期工程から最終工程までの幅広い分野で、関係者やプロダクトマネジャーと連携し、システムの設計や開発をリードします。経験や志向に応じて、アーキテクトとして、あるいは特定領域のスペシャリストとして、以下の業務に裁量を持って取り組みます。 業務内容の例: - データ統合基盤のアーキテクチャー設計・刷新：事業の非連続な成長を見据えた、次世代のデータ統合基盤のアーキテクチャー設計、技術選定、および実装のリード。 - 大規模データパイプラインの開発・運用：各種企業情報データの収集方法の検討、企業の統廃合といった現実世界の複雑なイベントを反映するデータ加工アルゴリズムの実装、Dataform、Dataflowなどを用いた複雑なワークフローの構築と安定運用。 - データ活用の推進と組織への貢献：データサイエンティストや各プロダクトのエンジニアが最高のパフォーマンスを発揮できるよう、データモデルの設計や、安全かつスケーラブルなAPIの提供。

「データエンジニアリングを通じて、クライアントのビジネスを加速させる」ことをミッションとしています。 お客様のデータ分析プロジェクトにおいて、データ基盤の設計・構築、ETL/ELTパイプラインの開発、BI可視化などを担当していただきます。 ビジネス課題を深く理解し、時にはクライアントと共に悩みながら、解決策を見出し実現していく姿勢を大切にしています。 【プロジェクト例】 ⚪︎ソーシャルゲームの分析基盤構築 ・利用技術: GoogleCloud（BigQuery, Composer, CloudRun, CloudSQL）, dbt, TROCCO, Python, Terraform ・概要: ソーシャルゲームのログデータをDWHに整備、データパイプラインの設計・実装、マート作成、データ品質の管理、パフォーマンス最適化など、幅広い領域を担当。 ⚪︎家庭用ゲームのBI開発 ・利用技術: GoogleCloud（BigQuery, Dataform, Looker Studio） ・概要: 家庭用ゲームの様々なKPIを可視化するBI基盤の開発。データモデリング、ETLプロセスの実装、ダッシュボードの作成など。 ⚪︎大手総合商社のデータ変換処理の設計・実装 ・利用技術: AWS （AWS Glue, RedShift）, Python(pandas, numpy) ・概要: PSI計画立案に伴うデータ利用促進のためのデータ基盤の構築、ETLを設計・実装 ⚪︎映像コンテンツ制作会社の商品流通量予測PoC ・利用技術: Google Cloud（BigQuery, Vertex AI）, Python, LightGBM, scikit-learn ・概要: これまで担当者の勘や経験に頼り意思決定していた、コンテンツの流通量を予測するモデルの開発。 【働きやすさ】 社員が「安心して長く働きつつ、常に成長できる」環境づくりを大切にしています。 ⚪︎フルリモート・フルフレックス ・場所や時間に縛られず、自分に最適なスタイルでパフォーマンスを発揮できます。 ⚪︎残業平均6h以内 ・ワークライフバランスを実現しながら、持続的にキャリアを築けます。 ⚪︎学びへの徹底投資 ・資格受験費用は全額会社負担＋資格手当を毎月支給 ・技術書籍や最新ツールの購入補助 ・クラウド利用料のサポート ⚪︎新しい技術に触れるチャンス ・社内ではGoogleCloud/AWSを中心にモダンなデータスタックを積極的に導入しており、日常的にスキルアップにつながる環境です。 ・Google Cloud/AWS パートナー企業のため、最新情報やトレーニングをいち早くキャッチアップできます。

「データエンジニアリングを通じて、クライアントのビジネスを加速させる」ことをミッションとしています。 お客様のデータ分析プロジェクトにおいて、データ基盤の設計・構築、ETL/ELTパイプラインの開発、BI可視化などを担当していただきます。 ビジネス課題を深く理解し、時にはクライアントと共に悩みながら、解決策を見出し実現していく姿勢を大切にしています。 【プロジェクト例】 ⚪︎ソーシャルゲームの分析基盤構築 ・利用技術: GoogleCloud（BigQuery, Composer, CloudRun, CloudSQL）, dbt, TROCCO, Python, Terraform ・概要: ソーシャルゲームのログデータをDWHに整備、データパイプラインの設計・実装、マート作成、データ品質の管理、パフォーマンス最適化など、幅広い領域を担当。 ⚪︎家庭用ゲームのBI開発 ・利用技術: GoogleCloud（BigQuery, Dataform, Looker Studio） ・概要: 家庭用ゲームの様々なKPIを可視化するBI基盤の開発。データモデリング、ETLプロセスの実装、ダッシュボードの作成など。 ⚪︎大手総合商社のデータ変換処理の設計・実装 ・利用技術: AWS （AWS Glue, RedShift）, Python(pandas, numpy) ・概要: PSI計画立案に伴うデータ利用促進のためのデータ基盤の構築、ETLを設計・実装 ⚪︎映像コンテンツ制作会社の商品流通量予測PoC ・利用技術: Google Cloud（BigQuery, Vertex AI）, Python, LightGBM, scikit-learn ・概要: これまで担当者の勘や経験に頼り意思決定していた、コンテンツの流通量を予測するモデルの開発。 【働きやすさ】 社員が「安心して長く働きつつ、常に成長できる」環境づくりを大切にしています。 ⚪︎フルリモート・フルフレックス ・場所や時間に縛られず、自分に最適なスタイルでパフォーマンスを発揮できます。 ⚪︎残業平均6h以内 ・ワークライフバランスを実現しながら、持続的にキャリアを築けます。 ⚪︎学びへの徹底投資 ・資格受験費用は全額会社負担＋資格手当を毎月支給 ・技術書籍や最新ツールの購入補助 ・クラウド利用料のサポート ⚪︎新しい技術に触れるチャンス ・社内ではGoogleCloud/AWSを中心にモダンなデータスタックを積極的に導入しており、日常的にスキルアップにつながる環境です。 ・Google Cloud/AWS パートナー企業のため、最新情報やトレーニングをいち早くキャッチアップできます。

# 募集背景 クライアントのDXを支援する中で、日々複雑化し、増加するニーズに対応するために体制を強化しており、人材を募集します。 # 仕事内容 電通では現在、広告領域のみならず、クライアント企業の事業成長や持続的なビジネス創出を目的としたデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に注力しており、今回募集している部署はDX推進を牽引する部署のひとつです。 募集部署は、電通グループのデータ戦略を検討し、パートナー企業とアライアンスを組みながら、クライアント企業に対してデータドリブンなマーケティングサービスを提供するための基盤作りやソリューション開発を行っております。様々なAPIやデータ連携の仕組の実装、データの基礎分析・可視化などを支援する重要なポジションになります。 データサイエンス起点で、データプロダクトを世に送り出すことが可能なお仕事です。 【仕事内容】 ■業務内容 下記業務を迅速に行い、クライアント企業とのPoC推進を支援いただきます。 ・Google BigQuery、Amazon Redshift/Athenaを利用したデータ解析をPythonを用いて自動化 ・Amazon SageMakerを用いた機械学習モデルの構築 ・GAFA、Yahoo!、LINEなどのプラットフォーマーから提供される様々なAPIやデータ連携の仕組を実装 ・メディア企業や購買データホルダーから提供されるデータをSQL/Pythonを用いて分析 ・Tableau等によるデータビジュアライゼーション ■ステークホルダー GAFA等のデータサイエンスチーム、開発ベンダー、データホルダーなど ■利用するデータ テレビ視聴データ、購買データ、IoT家電データなど 【業務の魅力】 ・広告・マーケティング業界で、「データサイエンティスト」としてキャリアを積めます。 ・Google社やMeta社などのトップクラスのエンジニアやデータサイエンティストと、ワンチームで仕事ができます。 ・多様なクライアント企業と様々なデータを扱った仕事ができ、常に新しいことに挑戦ができます。 【仕事内容の変更の範囲】 全ての広告・マーケティングサービス、及びコンテンツ・ビジネス等、定款によって定める事項。その他当社が業務命令により指示する業務 # 求める経験・スキル 【必須（MUST）】 ・SQL/Python/R等の統計解析の実践、GAFA等のAPI連携経験、Tableau等のビジュアライゼーションツールの実践 （上記はすべてではなく、いずれかでも構いません。） 【歓迎（WANT）】 ・SAP等の自社データ基盤構築経験 ・AWSとGCPのサーバサイドの設計と実装の経験 【求める人物像】 ・受け身ではなく、積極的、能動的に仕事を作りに行く意欲を持っている方

## KINTOテクノロジーズについて 弊社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 _[KINTO](https://www.kinto-mobility.com/)_ 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。 モバイルエンジニアやフロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、デザイナー、プロダクトマネージャーなどの職種で約350名が在籍しており、約25%が外国籍のメンバーです。 安定した経営環境とベンチャーマインドを持ち合わせ、新しいチャレンジができる会社です！ ## About KINTO Technologies Corporation KINTO Technologies was established in April 2021 as a development organisation tasked with the implementation of all kinds of mobility services, including KINTO, the global mobility service brand of Toyota Motor Corporation. We have about 350 employees in various positions including mobile engineers, front-end and back-end engineers, infrastructure engineers, data scientists, designers, and product managers; about 25% of our employees are international members. We are a company that combines a stable environment with a venture mindset and the drive to take on new challenges. ### Information ## デジタル戦略部について デジタル戦略部は、現在32名の組織です。(2025年9月30日時点) * データサイエンスG：3名 * 分析プロデュースG：8名 * DateOps：8名 * データグロースG：11名 * プロセス推進G：2名 クルマのサブスクというビジネスモデルを展開する『KINTO』では、市場やお客様のニーズを捉え、最高の顧客体験を提供するために、マーケティング分析においても挑戦と創造が求められます。 デジタル戦略部には、常に新しい挑戦を続け、発見や課題に対して「なぜ」を問い続ける姿勢を持つメンバーが集まっています。事業部門や他の開発部門と協力し、施策の評価や課題の発見、改善提案や仕組み化など、幅広い業務に携わっています。 データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアが、データの収集や分析基盤構築から、データ分析、課題解決の提案まで、幅広い知識とスキルを身につけることができます。 さらに、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門とのコラボレーションも行っており、多様な環境やメンバーとの意見交換を通じて成長の機会を創出しています。 [メンバー紹介（一部）はこちら](https://www.kinto-technologies.com/recruit/) ## 業務内容 トヨタグループのビジネス課題に対し、データサイエンスを活用して課題解決に取り組むポジションです。上位メンバーの支援のもと、実務を通じてデータサイエンスのビジネス適用を学びながら成長していただきます。 生成AIや大規模言語モデル（LLM）などの先端技術にも触れながら、実践的なスキルを身につけられる環境です。 「なぜ？」を深く掘り下げ、データを通じて本質に迫る探究心を持つ方のご応募をお待ちしています。 _具体的な業務内容_ * データ分析・可視化による課題の理解と仮説構築 * ビッグデータからのSQLを用いたデータ抽出・加工 * 機械学習モデルの構築補助・評価支援 * 分析結果の整理・報告資料作成支援 ## ポジションの魅力 * グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 * データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 * 探索的にデータを観察することでビジネスとデータの関連を深く学ぶことができます。 * 生成AI/大規模言語モデル(LLM)の新たな技術もいち早く取り入れ、ビジネスでの活用事例の創造を経験することができます。 * グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ## 募集要件 ### 必須 * Pythonを用いたデータ分析経験・機械学習モデル構築経験 * SQLを用いたビッグデータからのデータ抽出・加工の経験 ### 歓迎 * G検定、統計検定2級以上 * Kaggleなどでの実践経験 * AWS環境の利用経験（SageMakerなど） * チームでの業務経験または協働への意欲 ### 求める人物像 * データを通じて課題を解決することに強い関心がある方 * 新しい技術や知識の習得に前向きな方 * チームと協力しながら成長していきたい方 * 将来的にプロジェクトを主体的に推進する役割を目指したい方 ## 開発環境 * 開発言語：Python, SQL, shell, AWS CLI * ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) * プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 * IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） * ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など

## KINTOテクノロジーズについて 弊社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 _[KINTO](https://www.kinto-mobility.com/)_ 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。 モバイルエンジニアやフロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、デザイナー、プロダクトマネージャーなどの職種で約350名が在籍しており、約25%が外国籍のメンバーです。 安定した経営環境とベンチャーマインドを持ち合わせ、新しいチャレンジができる会社です！ ## About KINTO Technologies Corporation KINTO Technologies was established in April 2021 as a development organisation tasked with the implementation of all kinds of mobility services, including KINTO, the global mobility service brand of Toyota Motor Corporation. We have about 350 employees in various positions including mobile engineers, front-end and back-end engineers, infrastructure engineers, data scientists, designers, and product managers; about 25% of our employees are international members. We are a company that combines a stable environment with a venture mindset and the drive to take on new challenges. ### Information ## デジタル戦略部について デジタル戦略部は、現在32名の組織です。(2025年9月30日時点) * データサイエンスG：3名 * 分析プロデュースG：8名 * DateOps：8名 * データグロースG：11名 * プロセス推進G：2名 クルマのサブスクというビジネスモデルを展開する『KINTO』では、市場やお客様のニーズを捉え、最高の顧客体験を提供するために、マーケティング分析においても挑戦と創造が求められます。 デジタル戦略部には、常に新しい挑戦を続け、発見や課題に対して「なぜ」を問い続ける姿勢を持つメンバーが集まっています。事業部門や他の開発部門と協力し、施策の評価や課題の発見、改善提案や仕組み化など、幅広い業務に携わっています。 データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアが、データの収集や分析基盤構築から、データ分析、課題解決の提案まで、幅広い知識とスキルを身につけることができます。 さらに、KINTOだけでなく、グループ会社の分析部門とのコラボレーションも行っており、多様な環境やメンバーとの意見交換を通じて成長の機会を創出しています。 ## 業務内容 トヨタグループ各社の複雑・戦略的なビジネス課題に対し、データサイエンスを活用して収益性向上・業務効率化を実現するプロジェクトをリードいただきます。 ビジネス課題の抽出、ソリューション企画・立案に加え、コネクティッドデータを活用した製品改善や、ファイナンスデータ／Webログを用いたマーケティング分析など、対象は多岐にわたります。これらに対し、探索的分析からモデル構築・運用まで一貫して担い、状況により単独で完遂する場合もあります。経営層・現場と直接やり取りし、データで意思決定を支える重要な役割です。 モデル開発にとどまらず、事業・顧客理解に基づく戦略的思考で、不確実性の高い課題に仮説検証を重ね、粘り強く取り組み、チームを牽引して解決に導ける方を歓迎します。 ## 具体的な業務内容 * 社内外ステークホルダーとの連携による課題抽出と要件定義 * ビッグデータ（コネクティッドデータ、ファイナンスデータ、Webログデータなど）の探索的分析と収集・加工・特徴量設計 * 機械学習・深層学習モデルの設計・実装・運用 * チームメンバーの技術レビュー・育成・プロジェクトマネジメント ### ポジションの魅力 グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 特にリーダーには、前例のないビジネス問題をデータサイエンス課題に置き換えることにおいて、大胆な発想力を活かしていただくことができます。こういったこと経験をメンバーとも共有することで若手の育成にも貢献していただきます。 グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ## 募集要件 ### 必須 * ビジネス課題の抽象化・再定義・ソリューション設計の経験 * 機械学習・深層学習モデルの設計および運用経験（使用言語：Python、データ処理：SQL） ### 歓迎 * ビッグデータ環境での特徴量設計・データパイプライン構築経験 * ディープラーニング検定（G検定／E資格）保有者 * 統計検定2級以上の資格保有者 * AWS環境でのMLOps構築経験 * 事業会社の経営企画部門・マーケティング部門での実務経験 * コンサルティングファームまたはSIerにおける上流工程の実務経験 * チームリードまたはプロジェクトマネジメント経験 ## 求める人物像 * データサイエンスの専門知識とビジネス視点を兼ね備えた方 * 顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 * 技術とビジネスの両面から課題を捉え、戦略的に解決できる方 * 新技術の活用に積極的で、社内外に価値を届ける意欲のある方 * チームを牽引し、メンバーの成長を支援できる方 ## 開発環境 * 開発言語：Python, SQL, shell, AWS CLI * ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) * プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 * IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） * ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など

## システム開発で創業しクラウド事業で急成長中のアイレット。KDDIグループでさらなる飛躍を実現させる。 アイレットは、AWS パートナーネットワーク（APN）において、APN プレミアコンサルティングパートナー（現：AWS プレミアティアサービスパートナー）の日本初の一社として認定され、現在まで保持しています。また、Google Cloud Partner Advantage プログラムにおいて、Google Cloud のプレミア パートナー – Sell および Service エンゲージメント モデル の認定を取得しています。 多種多様な分野における精鋭のプロフェッショナルと専門チームが揃っているアイレットでは、 企画・設計・インフラ構築からシステム開発・UI/UX デザインまでワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでいます。 ### 【アイレットの雰囲気・社風】 エンジニアが自由度高く働ける環境が整っており、スピーディーかつ効率的な開発スタイルが特徴です。社員同士がスキルアップをサポートし合う文化が根付いており、社内勉強会やナレッジ共有、ブログ発信等も盛んなため、最新技術を学びたい方にとって理想的な環境です。 アイレットでは、常に新技術に挑戦するスピリットを持ち続けています。 上司に対しても気軽に相談できるフラットな関係性で、意見を述べる際にも遠慮が不要な風通しの良い職場となっています。 ### 【職務内容】 * 大規模データの収集、前処理、変換を自動化し、効率的なデータフローの構築 * BigQueryなどを活用して、高度なデータ分析基盤の設計・運用 * クラウドリソースを最適化し、コスト削減とパフォーマンスの向上 _【担当案件例】_ * Google Cloudを活用したデータ基盤の構築 * データパイプラインの設計・運用 * 企業向けデータ分析環境の最適化 * 機械学習モデルのデプロイメント * クラウドアーキテクチャの設計と改善 ### 【必要な資格経験】 > **_【MUST】_** * データエンジニアリングやクラウド環境での実務および設計業務の経験 * SQLやデータベースの知識 * データパイプラインやETL処理の設計・運用経験 > **_【WANT】_** * Google Cloudの各種サービスに関する知識・経験 * CI/CDパイプラインの設計経験 * 機械学習、深層学習に関する知識・経験 * Pythonなどサーバサイド開発 * クラウドインフラアーキテクチャの設計・運用経験 ### 【DX開発事業部について詳しく知りたい方】 * _事業部の雰囲気_ DX開発事業部は、業務内外問わずメンバー間の交流を大切にしており、親睦を深めるための打ち上げや飲み会も多く開催されている活気あふれる部署です。 * _事業部の紹介_ ①[事業部の概要、プロジェクトのご紹介](https://www.iret.co.jp/company/section/dx-development.html) ②[メンバー構成や職場環境などのご紹介](https://iret.media/91118) * _働き方について_ ①[ママもパパも活躍中！管理職が「産後パパ育休」を取得！〜取得する際に感じた業務引き継ぎの工夫や会社のサポートとは〜](https://iret.media/76424) ②[『働く』ということ〜仕事と子育ての両立 / 自身のキャリアアップ〜](https://iret.media/108048) ### 【その他参考ページ】 * [中途採用説明会](https://cloudpack.jp/event%5Flist/recruitment/) * [カジュアル面談](/pages/iret/jobs/0000999/apply) * [社員インタビュー](https://www.iret.co.jp/recruit/interview/) * [データで見るアイレット](https://www.iret.co.jp/recruit/data/) * [福利厚生](https://www.iret.co.jp/recruit/benefit/) * [エンジニアのキャリアアップ支援](https://www.iret.co.jp/recruit/career/) * [エンジニアブログ](https://iret.media/tech)