大阪府のデータ分析活用の求人情報

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。 小規模〜中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。 当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。 ミッションは「UPGRADE JAPAN」 個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。 ▼主な業務内容 ・プロジェクト進行管理・小規模チームリード ・クライアント折衝・提案活動支援 ・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理 ・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など） ・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け） ・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート ・社内ナレッジ共有・標準化推進活動 ▼キャリアの特徴 ・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス ・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス ・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能 ・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能 ▼開発環境 ・言語：SQL, Python, 案件によってR ・クラウド環境：GCP, AWS, Azure ・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：Jira ・情報共有ツール：Slack, Confluence ▼求める人物像 ・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位 ・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識 ・Python、R、SQL などを用いた開発経験 ・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力 ・組織運営や育成活動に対する関心 ▼本ポジションの魅力 ・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます ・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます ・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

キャディの社長室は、「全社に影響を与える経営イシューを自ら見極め、解決する」ことをミッションとする、全社横断の組織です。 キャディの事業成長に伴い、部署単位では解決しきれない構造的・横断的な経営課題が顕在化しつつある中で、経営直下で横断的に課題解決を担う社長室を立ち上げました。 例えば、AIの進化が製造業にもたらすインパクトを踏まえ、10年後の産業構造とキャディのあるべき姿を構想し、そこから逆算して必要な打ち手を設計・実行することが、現在の具体的なミッションのひとつです。あらゆる前提が変わっていく中で、キャディが業界変革をリードするために何をなすべきかを見極め、戦略シナリオを描き打ち手を構築していきます。 同時に、全社横断で解くべき構造的課題にも取り組んでいます。例えば、全社のデータ基盤を整備し、経営や現場の意思決定の質・スピードを飛躍的に高めるためのプロジェクトを推進しています。 単なる分析にとどまらず、事業を構想できる力と、組織を動かす推進力が求められるポジションです。

「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。

### 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。

データを利活用できる環境を構築し、経営の課題を解決するためのコンサルからシステム開発が中心です。 ＜具体的な業務内容＞ データを保有しながら、活用の仕方がわからないというクライアントに向けて、本質的な課題を見つけ、その後は開発や教育、オペレーションサポートまで広く携わります。 あなたには、スキルやご経験などに応じて、以下【1】～【3】のいずれかの業務をお任せします。当社では、上流から下流まで全てのプロセスを網羅しているので、将来的にはあらゆるフェーズでのスキルを磨いていくことが可能です。 【1】データウエアハウスの構築 クライアントが使いたいデータをまとめ、データウェアハウスを構築し、データを活用しやすいように、様々な環境を用いて準備する仕事です。 【2】データのビジュアライゼーション業務 クライアントが保有するデータを可視化して提供。それぞれの経営資産や価値、関係性などを明らかにし、気づきを与えながら、寄与することが目的です。 【3】データ分析のための応用システム開発業務 クライアントがデータを有効活用するために、AIのアルゴリズムやWebの連携などプラスワンの応用システム開発を担っていただく仕事です。 ■主な開発環境 ・DWH: Snowflake、Redshift、BigQuery他 ・ETL：TROCCO、Talend、dbt他 ・BI: Qlik、Tableau、Looker、Power BI他 ・コミュニケーション: Slack、Google Workspace、GitHub、Notion、oVice他

# 業務内容 グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。 バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究 最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究 プレスリリース： <https://www.gmo.jp/ir%5Fnews/article/732/> <https://www.gmo.jp/news/article/8598/> また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。 ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。 ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。 ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。 【ポジションの魅力】 生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます 最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） SHIROKANE GPUワークステーション Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace # 募集条件 【必須スキル/経験】 以下をすべて満たした方 ・機械学習や深層学習の理論に触れる研究の経験がある ・特に深層学習、生成AIの理論の深い知識 ・情報系の博士号を取得している ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある ・RかPythonが書ける 【歓迎スキル/経験】 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある 【求める人物像】 ・手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方。 ・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。 ・一人では到底できない大きな成果をチームで目指せる方。 ・データや結果を鵜呑みにしないで、常にクリティカルシンキングを行える方。

# 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

### 業務内容 様々なプロジェクトにおいて、大量のデータを活用した分析やサービス開発が進められています。これらのプロジェクトを支えるデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 具体的な業務内容としては、以下のようなものが挙げられます。 ■データ収集・抽出: 多様なデータソース（データベース、API、ファイルなど）から、分析に必要なデータを抽出 ■データクリーニング: 抽出されたデータの品質向上のため、欠損値の補完、異常値の検出、データの標準化 ■データ変換: 分析に適した形式に変換するために、データの構造化、正規化、集計 ■データ格納: データウェアハウスやデータレイクにデータを格納、管理 ■データモデリング: データの構造を設計し、データベースを作成 これらの業務を通して、データ基盤を強化し、データドリブンな意思決定を支援します。 ### 環境 ・OS: Linux (CentOS, Ubuntuなど) ・プログラミング言語: Python ・データベース: SQL、PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery ・クラウド環境: AWS, Azure, GCP ### 必須要件 ■データベース設計や構築に携わった経験が実務で1年以上ある方 例：リレーショナルデータベース（MySQL、PostgreSQLなど）の設計・構築経験 SQLを用いたデータ抽出・分析経験 クラウド環境（AWS、GCPなど）上のデータベース運用経験 ビジネス要件を分析し、適切なデータモデルを設計 データ分析基盤の構築（サーバー構築/設計などの経験・知識） ### 歓迎スキル ・Office365のPowerPlatform経験がある方（PowerBI、PowerAutomete、PowerApps優遇） ・データ可視化ツール（Tableau、Power BIなど）の利用経験 ・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の利用経験 ・機械学習モデルの構築経験 ### 求める人物像 ・データ分析に興味があり、新しい技術を学ぶことに意欲的な方 ・チームメンバーと協力し、目標達成に向けて取り組める方 ・変化の激しい環境でも、柔軟に対応できる方

## 私たち（TRAILBLAZER）について クライアントをJR西日本グループに特化したデジタルコンサルティングエージェンシー。各事業と一体でのデジタル施策の実行支援を担い、データ利活用による事業横断の価値創出を行います。 [TARILBLAZERの従業員インタビュー](https://www.talent-book.jp/trailblazer?utm%5Fsource=Direct%5FRecruiting&utm%5Fmedium=email&utm%5Fcampaign=recruit) ## TRAILBLAZERのMVV * _MISSION_ GO WILD WEST! * _VISION_ 日本はいつも西から変わる * _VALUE_ 伸びしろしかない 西からいこか はよやろう ## WE ARE HIRING! JR西日本グループのアセットを活用し、課題先進地域で社会的インパクトある仕事に挑戦できます。 組織拡大フェーズで、多様な仲間と共に成長できる環境です。 # 仕事内容 ### 事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ### 募集概要 JR西日本グループが保有する豊富で多彩な顧客・運行・保守データについて、デジタル技術により利活用を進め、新たな価値の創出・提供に継続的に取り組むとともに、そのプロセスを通じて当社グループの業務変革をめざす必要があります。また、既存の鉄道事業にとらわれず、社内アセットを広く社会に活用していくことも重要なテーマです。 また、2023年春からJR西日本ではグループ共通ポイントであるWESTERポイントを立上げ、お客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供する企業としてさらなる飛躍を目指しています。 現在、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカード加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、個客体験をこれらのデータから読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 現在、これまでの取組みから、社内へのシステム開発を積み重ね、そのシーズを異なる産業への展開も実現しており、今後、その取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。 上記の状況を踏まえて、新たなソリューションを開発が次々と立ち上がっており、新規/既存問わずプロダクト開発の需要が高まっています。グループ内でのデータ基盤の利活用に向けた需要が大きく、この分野をけん引できるエンジニアが不足しているため、その組織能力密度を高めてくれるデータエンジニアを募集します。 ### 具体的な業務内容 ・クライアントの課題解決に繋がるプロダクトのデータ基盤提案、設計、構築 ・データ基盤の設計、構築、運用 ・データパイプラインの構築、運用 ・データ基盤のモニタリングとパフォーマンス改善 ### ポジションの魅力 ・単なるエンジニアに留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること ・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題を、データ視点で解釈し、課題解決に向かって推進できること ・システム開発を通し、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること ・自身で設計・デザインしたUIや機能を実装し、ユーザーの反応を観察できること ・JR西日本グループは駅や鉄道、商業施設など多くのアセットを保有しており、このアセットを活用してプロダクトの利用を広げていくことが可能 ・800万人以上のユーザーが利用するアプリ開発に携われることから、社会に貢献できること ・フルリモート、フルフレックスで個人に合わせた働き方が可能 ### 選考フロー 書類選考の後、2〜3回程度の面接を予定しております。 通常、ご応募いただいてから内定まで約１ヶ月前後を想定しております。 記入事項と一般に公開されている情報（これにWeb含む）をもって採用活動を行います。 ※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。 ※面接はオンライン実施を想定しています。 ※リファレンスチェックを行う場合もございます。 ## 応募資格 ### 必須条件／スキル ・データ基盤の設計構築・運用経験をお持ちの方（設計構築経験5年以上、運用経験3年以上） ・ビジネスレベルの日本語力（日本語能力試験(JLPT) N1程度） ### 歓迎要件／スキル ・大規模データ基盤の設計・構築・運用経験 ・Databricksなどを用いたデータパイプラインの設計、構築、運用経験 ・パブリッククラウド（AWS, GCP, Azure）を使用した経験 ・Pythonなどを利用したETL処理の実装経験 ・プロジェクトやチームをリードした経験 ### 求める人物像 ・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 ・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 ・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 ・固定観念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方 ## 参考 ＜スタッフインタビュー＞

## 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)

* _2022年 東京証券取引所マザーズ（現グロース）市場へ新規上場_ * _名だたるビッククライアントからの信頼_ * _データインフォームドの推進企業_ * _完全リモートワークに対応_ ### 戦略コンサルティング×アナリティクス。 最先端を行くギックスは、独自の方法論に基づいてスペシャリストが育つ文化がある。 アナリティクスを経営に役立てることを目指して立ち上げたギックス。 設立当時から類似の会社は存在しておらず、その後、独自性と強みを際立たせながら成長を遂げてきました。複数業界のビッククライアントに注力し、いずれも多様なデータを保持し、解決すべき課題も多岐にわたっているため、今では問い合わせが引きも切らない状態です。 最新のテクノロジーを取り入れて進化してきた我々は、これからも、常に一歩も二歩も先を見据えて歩み、日本という枠を超え、世界に向けて価値を提供していきます。活躍するフィールドは果てしなく大きいです。挑戦したい人を待っています。 ## 業務内容 ### 担当業務（概要） * 経営視点でクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます * クライアントのデータを活用・利用し、課題解決のための方法や手段を考えます * 自社プロダクト（[DIプロダクト](https://www.gixo.jp/service/service03/) など）の立ち上げや改善に携わっていただきます ### 担当業務（詳細） * データ分析を手段としたコンサルティング業務 * BIツールを活用し、セッション型の打ち合わせでの機動的なデータ分析業務の実施 * BIツールを用いたデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成 * データ分析業務に関わるデータ加工やデータ整備、データクレンジング処理 * データ分析業務を継続的にご提供・活用するためのオペレーション設計や運用 * レポートの作成や配信、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し * 自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施 * 自社プロダクトに関わる分析設計や分析業務 担当いただく業務については、ご志向や適性・保有スキル・ご経験を踏まえ、また上長との定期的な面談の機会を経て、柔軟に調整・相談しながら決めていきます。 ### 業務の魅力／面白さ * 単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること * 現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題を、データ視点で解釈し、課題解決に向かって推進できること * データ分析という手段をもって、クライアント（大手企業が中心）の事業成長や業務変革に貢献できること * 成長過程のギックスで、裁量をもって動くことができること ### 活用テクノロジー／利用サービス（例） * 言語：SQL、Python など * BIツール ：Tableau、Looker、PowerBI など * 開発環境：GCP、Microsoft Azure、AWS など ※ご入社前に上記テクノロジーやサービスの利用経験を問うものではございません ### _プロジェクトの流れイメージ（あくまでも一例となります）_ ※本ポジションにて関わっていただく可能性の高いDIコンサルティング事業におけるプロジェクトの流れを記載しています １．クライアントの課題をヒアリング、整理する ２．クライアントよりデータを授受する ３．受け取ったデータを把握し、データ整備や加工を行う ４．分析設計を行う ５．データの可視化・分析を行う ６．分析から見出した示唆出しや解釈をもってクライアントと討議する 上記2\~5を中心に担っていただくことを想定しております。 ※プロジェクト中は4\~6を繰り返していくイメージです。 ※プロジェクトは約3か月単位で完了することが多いですが、その限りではありません。 ### 入社後の流れイメージ * ご入社後、約1ヵ月間を目安に弊社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 * その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 * 研修後、トレーナーのもとOJTという形で実プロジェクトに関わっていただきます。OJTを経て、データアナリストとして実務で成果が出せるように取り組んでいただきます。 * 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータアナリストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。 ### チームについて * ディレクター含め男女約20名、20代～30代を中心に構成されています * 大半のメンバーはデータ分析が未経験の状態で入社しております * チームリーダーは前職でコンサルティング会社を経て入社しています * メンバーの記事はこちら：[記事１](https://www.gixo.jp/blog/25538/) [記事２](https://www.gixo.jp/blog/19314/) ### 在席しているメンバーのバックグラウンド例 * 農学研究院卒。モデル昆虫を用いたタンパク質生産に関する研究を経て、前職は総合化学メーカーにて研究職に従事。 * 工学府専攻卒。集合論の研究を経て、前職は法人向けソフトウェアメーカーの営業職を経験。 * 医学系研究科保健学専攻卒。法医画像診断学についての研究を経て、前職では医療機器メーカーにてユーザサポート業務を担当。 ### 将来的なキャリアイメージ * データサイエンティスト組織を率いるチームリーダー * R&D領域（自社のプロダクト・アセット開発）のプロジェクトを推進するプロジェクトマネジャー * データサイエンティストとして、プロジェクトやプロダクトで必要となるアルゴリズムの設計・開発を推進するスペシャリスト ※あくまでも一例となります。経験やご志向性、上長との面談を踏まえ、ご自身でキャリアを築いていく風土がございます ## 応募資格 ### 必須条件（MUST） * データ分析に関する実務経験３年以上 * SQLを用いた実務経験２年以上 ### 歓迎条件（WANT） * データを活用して、ビジネスに貢献していきたいと考えている方 * 試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験のある方 * 下記ブログ記事をお読みいただき、考え方に共感できる方 →[行動指針”が示す「ギックスらしさ」](https://www.gixo.jp/blog/20826/) * 現職・前職・学生時代問わず、研究活動（中でも基礎研究・実験系の研究経験がより望ましい）を行った経験のある方 ### 求める人物像 * セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 * 正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 * 他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 * 固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方

* _2022年 東京証券取引所マザーズ（現グロース）市場へ新規上場_ * _名だたるビッククライアントからの信頼_ * _データインフォームドの推進企業_ * _完全リモートワークに対応_ ### 戦略コンサルティング×アナリティクス。 最先端を行くギックスは、独自の方法論に基づいてスペシャリストが育つ文化がある。 アナリティクスを経営に役立てることを目指して立ち上げたギックス。 設立当時から類似の会社は存在しておらず、その後、独自性と強みを際立たせながら成長を遂げてきました。複数業界のビッククライアントに注力し、いずれも多様なデータを保持し、解決すべき課題も多岐にわたっているため、今では問い合わせが引きも切らない状態です。 最新のテクノロジーを取り入れて進化してきた我々は、これからも、常に一歩も二歩も先を見据えて歩み、日本という枠を超え、世界に向けて価値を提供していきます。活躍するフィールドは果てしなく大きいです。挑戦したい人を待っています。 ## 業務内容 ### 担当業務（概要） * 経営視点でクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます * クライアントのデータを活用・利用し、課題解決のための方法や手段を考えます * 自社プロダクト（[DIプロダクト](https://www.gixo.jp/service/service03/) など）の立ち上げや改善に携わっていただきます ### 担当業務（詳細） * データ分析を手段としたコンサルティング業務 * BIツールを活用し、セッション型の打ち合わせでの機動的なデータ分析業務の実施 * BIツールを用いたデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成 * データ分析業務に関わるデータ加工やデータ整備、データクレンジング処理 * データ分析業務を継続的にご提供・活用するためのオペレーション設計や運用 * レポートの作成や配信、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し * 自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施 * 自社プロダクトに関わる分析設計や分析業務 担当いただく業務については、ご志向や適性・保有スキル・ご経験を踏まえ、また上長との定期的な面談の機会を経て、柔軟に調整・相談しながら決めていきます。 ### 業務の魅力／面白さ * 単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること * 現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題を、データ視点で解釈し、課題解決に向かって推進できること * データ分析という手段をもって、クライアント（大手企業が中心）の事業成長や業務変革に貢献できること * 成長過程のギックスで、裁量をもって動くことができること ### 活用テクノロジー／利用サービス（例） * 言語：SQL、Python など * BIツール ：Tableau、Looker、PowerBI など * 開発環境：GCP、Microsoft Azure、AWS など ※ご入社前に上記テクノロジーやサービスの利用経験を問うものではございません ### _プロジェクトの流れイメージ（あくまでも一例となります）_ ※本ポジションにて関わっていただく可能性の高いDIコンサルティング事業におけるプロジェクトの流れを記載しています １．クライアントの課題をヒアリング、整理する ２．クライアントよりデータを授受する ３．受け取ったデータを把握し、データ整備や加工を行う ４．分析設計を行う ５．データの可視化・分析を行う ６．分析から見出した示唆出しや解釈をもってクライアントと討議する 上記2\~5を中心に担っていただくことを想定しております。 ※プロジェクト中は4\~6を繰り返していくイメージです。 ※プロジェクトは約3か月単位で完了することが多いですが、その限りではありません。 ### 入社後の流れイメージ * ご入社後、約1ヵ月間を目安に弊社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 * その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 * 研修後、トレーナーのもとOJTという形で実プロジェクトに関わっていただきます。OJTを経て、データアナリストとして実務で成果が出せるように取り組んでいただきます。 * 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータアナリストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。 ### チームについて * ディレクター含め男女約20名、20代～30代を中心に構成されています 大半のメンバーはデータ分析が未経験の状態で入社しております チームリーダーは前職でコンサルティング会社を経て入社しています * メンバーの記事はこちら：[記事１](https://www.gixo.jp/blog/25538/) [記事２](https://www.gixo.jp/blog/19314/) ### 在席しているメンバーのバックグラウンド例 * 農学研究院卒。モデル昆虫を用いたタンパク質生産に関する研究を経て、前職は総合化学メーカーにて研究職に従事。 * 工学府専攻卒。集合論の研究を経て、前職は法人向けソフトウェアメーカーの営業職を経験。 * 医学系研究科保健学専攻卒。法医画像診断学についての研究を経て、前職では医療機器メーカーにてユーザサポート業務を担当。 ### 将来的なキャリアイメージ * データサイエンティスト組織を率いるチームリーダー * R&D領域（自社のプロダクト・アセット開発）のプロジェクトを推進するプロジェクトマネジャー * データサイエンティストとして、プロジェクトやプロダクトで必要となるアルゴリズムの設計・開発を推進するスペシャリスト ※あくまでも一例となります。経験やご志向性、上長との面談を踏まえ、ご自身でキャリアを築いていく風土がございます ## 応募資格 ### 必須条件（MUST） * データを活用して、ビジネスに貢献していきたいと考えている方 * 試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験のある方 * データ分析やデータを取り扱ったご経験のある方（大学や大学院等の研究におけるデータの取り扱いも含みます） * 下記ブログ記事をお読みいただき、考え方に共感できる方 →[行動指針”が示す「ギックスらしさ」](https://www.gixo.jp/blog/20826/) ### 歓迎条件（WANT） * 現職・前職・学生時代問わず、研究活動（中でも基礎研究・実験系の研究経験がより望ましい）を行った経験のある方 * 各種RDBに関する知識があり、データベース言語 (SQL 等) によるデータ取扱い経験をお持ちの方 ### 求める人物像 * セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 * 正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 * 他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 * 固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方