フルリモート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

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 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

■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 ・事業の推進活動 ・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング ■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/ ・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 ■ポジションの魅力 ① Modern 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用いて、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。 日次20TB超のデータスキャン量、200K以上のクエリが走る環境を支え、構造化・非構造化データを組み合わせた高度な分析ニーズにも対応しています。 ※参考：https://speakerdeck.com/finatext/nowcast-data-and-ai-solution?slide=21 ② 技術と事業を横断し、プロダクト全体にコミット 弊社ではデータが主役の組織であり、一般的なコストセンターではなくプロフィットセンターとして活躍できます。 データ基盤からAI・業務システムまでを一貫して担当し、サーバーサイドやインフラも横断しながらプロダクトの価値向上に貢献できます。 エンジニアがPMや企画を兼任する例も多く、技術とビジネスの接点で挑戦したい方に最適です。 ③ 少数精鋭フェーズで得られる裁量と影響力 事業・組織ともに拡大中の今だからこそ、プロダクトやアーキテクチャの意思決定に深く関われます。 整えたデータが事業やプロダクトにどう活かされるかまで見える環境で、経営・事業の中核に立ちながら技術の力で成長を牽引する経験を積むことができます。 ④ 挑戦的でスケールの大きい課題 「データの商社」として、POS・クレジットカード・人流・広告・労働市場・財務など30種類以上の多様なデータソースを統合・活用しています。 量（Volume）、速度（Velocity）、多様性（Variety）のすべてに挑戦でき、生成AI活用に向けたガードレールやガバナンス設計など先端課題にも携われます。 ■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

ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。 データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。 顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。 具体的な業務内容としては例えば「サイロ化された基幹システムの中にあるデータをクラウド上の分析基盤へつなげるデータパイプラインを構築」したり、もしくは「日々大量に発生するログデータを強大なマシンパワーを持つ分散コンピューティング環境で流れるように処理する」が挙げられます。 ◾️開発環境 当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。 【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI／Streamlit）／Java・Scala／SQL／JavaScript・TypeScript 【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS／Google Cloud／Azure インフラ管理：Terraform・Terragrunt／CloudFormation 【データ基盤構築】 データ基盤：Snowflake／BigQuery／Redshift ETL・データモデリング：dbt Cloud／Fivetran／TROCCO／AWS Glue／Airbyte ジョブ管理：Airflow／Apache NiFi 可視化ツール：Tableau／PowerBI／Lightdash／Looker／Looker Studio データカタログ：OpenMetadata／DataHub コンテナ技術：Docker／ECS／EKS／Cloud Run／GKE／Azure Container Apps／AKS／Snowpark 【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot／ChatGPT（ここまで業務用アカウント支給）／Claude Code／Devin／Cursor 【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack／Google Meet 情報共有：esa／Notion／Confluence／Backlog ドキュメント管理：Google Workspace／Box 【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。 データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。 顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。 具体的な業務内容としては例えば「サイロ化された基幹システムの中にあるデータをクラウド上の分析基盤へつなげるデータパイプラインを構築」したり、もしくは「日々大量に発生するログデータを強大なマシンパワーを持つ分散コンピューティング環境で流れるように処理する」が挙げられます。 ◾️開発環境 当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。 【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI／Streamlit）／Java・Scala／SQL／JavaScript・TypeScript 【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS／Google Cloud／Azure インフラ管理：Terraform・Terragrunt／CloudFormation 【データ基盤構築】 データ基盤：Snowflake／BigQuery／Redshift ETL・データモデリング：dbt Cloud／Fivetran／TROCCO／AWS Glue／Airbyte ジョブ管理：Airflow／Apache NiFi 可視化ツール：Tableau／PowerBI／Lightdash／Looker／Looker Studio データカタログ：OpenMetadata／DataHub コンテナ技術：Docker／ECS／EKS／Cloud Run／GKE／Azure Container Apps／AKS／Snowpark 【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot／ChatGPT（ここまで業務用アカウント支給）／Claude Code／Devin／Cursor 【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack／Google Meet 情報共有：esa／Notion／Confluence／Backlog ドキュメント管理：Google Workspace／Box 【支給PCスペック例】 MacBook Pro M4

▍当社について 弊社は「テクノロジー × イノベーションで驚きと感動を生み、世界を前進させる。」を理念に掲げ、 いまだレガシーな不動産ドメインを中心に、多くの人々が安心や利便性を感じられるサービスの提供を目指しています。 事業としては、不動産売買を中心とした「RENOSYマーケットプレイス事業」、不動産の業務プロセスに特化したSaaS提供を行う「ITANDI事業」を主軸として、M&A事業、海外不動産事業、など様々な領域に積極的に拡大を続けています。 今後は、データやテクノロジーを活用することで不動産売買をより安心・簡単・最適にし、グローバル市場を見越した成長を目指しています。 ▼ 会社紹介資料：https://speakerdeck.com/gatechnologies/hui-she-shi-ye-shuo-ming-zi-liao ▍募集背景 不動産は、巨大な産業規模に対してまだデジタル化が進んでいない領域です。 物件や顧客接点のデータが適切に整備・管理されることで、プラットフォーム上で生まれるデータ活用の出口は多岐にわたります。 私たちは、経営レベルでデータ戦略を重要視しており、中でもデータマネジメント機能をその中心に据えています。 多種多様な不動産データが集まり、業界でもユニークなポジションが作られているこのタイミングで、 不動産業界を変革しグローバルな事業拡大に参画いただける方を募集しております。 ▍仕事概要 不動産マーケットプレイスを中心とする「RENOSY」事業を基軸に、国内外のグループ会社含めた事業でデータに基づいた意思決定支援をします。 未だ分析手法のスタンダードが確立されていない不動産領域における、データ分析の新たな「型」を創り上げていくような役割を担うポジションになります。 【具体的な業務内容】 事業・経営層・各部門における意思決定を支援するため、データ基盤およびBI環境の構築・運用を担っていただきます。 具体的には以下の業務を想定しています。 ・各種データソース（DWH、SaaS、アプリDBなど）からのデータ抽出・加工・モデリング ・BIツール（Tableau）を用いたダッシュボード設計・構築・運用 ・可視化要件の定義、データ仕様策定の支援 ・ETLパイプラインの開発・改修（dbt使用） ・データ品質モニタリングおよびメタデータ管理の仕組み化 ・ステークホルダー（分析チーム・エンジニア）との要件調整およびデータ定義整備 など データ事業部は、データマネジメント・データアナリスト・アナリティクスエンジニアなど様々な事業部があるため、 幅広いスキル・経験を身につけることができます。 ▍使用ツール・環境】 DWH：Snowflake / BigQuery モデリング：dbt BI：Tableau その他：GitHub / Confluence / Slack ▍参考記事 ▼ 奥村CDO 記事『GA technologiesにおけるデータ活用の全体像』 　https://note.com/pacocat/n/nf407b56c3a67 ▼News Picks 奥村 純CDO 記事 「経験とカン」をデータで再現できるか。二人の博士が語る、変革の本質 https://newspicks.com/news/15327459/body/

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

▼クリエーションラインについて ■顧客のwhyに伴走する クリエーションラインは、システム開発の支援を通じ、クライアント企業様の「文化」「環境」「技術」「人」の変革を支援する事業を行っています。 クライアント企業様の要望が具体化した段階で開発の受託を請ける一般的な受託開発企業と異なり、事業を担うプロダクトオーナーに寄り添い、達成したい目標に伴走・リードすべく、開発手法（VSM・アジャイル・リーン他）、技術（AI駆動開発、プラットフォームエンジニアリング、DevOps、マイクロサービス他）、海外ソリューション（GitLab、MongoDB、Kubernetes）を活用した他社にないアプローチを行っています。 グローバル環境で戦う製造業・小売業・流通業企業様他、業界を代表するクライアント企業様への直接ご支援実績があることが特徴です。 ■Corporate philosophy「HRT+Joy」 私たちが理念に掲げる「HRT+Joy」とは、Humility(謙虚), Respect(尊敬),Trust(信頼)の頭文字を取って創った用語で、書籍「Team Geek」から引用しています。職場は互いが尊重しあい、チーム・個人がそれぞれ成長することによって成果を出す環境であるべきと考えます。その為に大切にしたいものが「HRT+Joy」で、これは私たちの基本的な行動指針です。 ※Joyは、書籍「Joy, Inc」から引用しています。 カルチャーは会社HPにも詳しく掲載しています。 会社HP：https://www.creationline.com/about/culture/ TECHブログや採用ピッチ資料等からも、私たちのカルチャーを感じ取っていただけるかと思います、ぜひ参照ください。 TECHブログ：https://www.creationline.com/tech-blog/ 採用ピッチ：https://speakerdeck.com/cl_recruitingteam/kuriesiyonrainzhu-shi-hui-she-cai-yong-shuo-ming-zi-liao こちらの会社紹介の動画も、ぜひご覧ください。 会社紹介の動画：https://www.youtube.com/watch?v=00g-HJvsUvY ▼仕事領域 クライアントの開発プロジェクトにおいて、クラウド領域の設計・構築・保守を行っていただきます。 現在複数のポジションで募集をしていますので、後述の「配属予定プロジェクト」もご確認ください。 ※サーバー料金の最適化・業務の効率化等の改善活動等SRE領域に踏み込んでの業務も可能です ■配属予定プロジェクト ご経験やスキルを最大限活かせるポジションにアサインします。 〇製造業のIoTシステム向けクラウド設計・構築、運用 ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab、kafka 〇大手自動車部品メーカー様のMLOps基板構築 ・プロジェクトチーム体制 　…5名(エンジニア x4) +顧客PM ・開発形式：アジャイル ・開発環境 　使用言語：Python言語 　使用ツール：AWS (Sagemaker、Lambda、SQS、ECS、step functions、DocumentDBなど) 、snowflake、IaC (Terraform) 〇大手自動車部品メーカー様の自動運転開発基板構築 ・プロジェクトチーム体制 　…5名(エンジニア x4) +顧客チーム ・開発形式：アジャイル　 ・開発環境 　使用言語 ：未定 　使用ツール ：AWS / Azure、IaC (Terraform) 〇ECサイト業者の社内データ基盤構築、運用 ・プロジェクトチーム体制 …4名(エンジニア x3) +顧客チーム ・開発形式：アジャイル ・開発環境 使用言語 ：go等 使用ツール ：GCP (Bigqueryなど)、IaC (Terraform) 、Apache Kafka ※いずれも、クリエーションラインの4〜5人のチーム、クリエーションラインのチームリーダーが上司となります） ▼仕事の魅力 ・例えばGCPのACM Config Connectorを活用したIaCやコンテナ技術等、クラウドインフラ領域における新しい技術やプロダクトに対する専門性 ・インフラエンジニアとして自らの領域をリードできるご経験 ・チーム・クライアントに対する提案・改善を通じ、技術を活かしたエンジニアリングを推進できる環境 ・チームや個人のOKRによる目標設定と達成による成長実感 ・リモートワーク/フレックスタイム制度等働きやすい環境 ▼その他基本情報 ・雇用形態：正社員　※試用期間　6ヶ月 ・募集人数：複数名（2～3名） ・年齢、性別、学歴、国籍　不問 ・賞与（年1回 4月） ※「成果」「プロセス」「組織への貢献」３軸で評価・報酬に還元されます。アサインプロジェクトの難易度や評価時期直近のみの行動に影響されず、実力を評価する仕組みです。詳しくはお問い合わせください｡ ※2025年9月1日時点の情報です。ご入社いただく時点で変更となる可能性がございます点、ご了承ください ▼募集備考 ・就業場所の変更 なし ・業務内容の変更 （雇入れ直後）クラウドインフラエンジニア （変更の範囲）ご自身の適性やキャリア志向、およびプロジェクトの状況により、双方相談の上他のエンジニア職・POリード職に変更となる可能性があります ・試用期間 有（6ヶ月）※試用期間中の条件の変更なし ▼応募にあたって 私たちは自社のカルチャーを何よりも大切にしています。 その中心に掲げるのは『HRT+Joy』という考えです。HRTはHumility（謙虚）、Respect（尊敬）、Trust（信頼）の頭文字から作られたもので、それにJoy(喜び)を足したものが私たちの理念です。 またカルチャーを明文化するにあたり、書籍"Team Geek"を参考にしており、こちらを最終選考までにご一読いただければと思います。 私たちの考え方に共感の持てる方、ともに夢を語りたい！という方はぜひご応募下さい。 ▼選考フローについて ・書類選考 ・面談・面接選考（2-4回） →内定 ※皆様からのご希望があれば、カジュアル面談を実施いたします。 　また、こちらからカジュアル面談の実施をご提案する場合があります。 ※面談・面接はオンラインでの実施を想定していますが、 　お住まいやご状況によって、ご来社いただくことをご相談する場合がございます。

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）

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

【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

機械学習エンジニアとして、機械学習・自然言語処理の技術を応用し、分析アルゴリズム及びプログラムの開発にご従事いただきます。 ■プロダクト開発 　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理の実装 　- 機械学習モデルの開発 　- 新機能開発やモデル・システムの改善 ■PoC及び新規プロダクト開発 　 - PoC・フィージビリティスタディ 　- 機械学習システム周りの要件定義・設計・開発 将来的には、ご志向やスキルに応じてプロダクト単位でメンバーのリードをお任せできればと考えております。 弊社社員及び業務委託メンバーと連携して、プロジェクトの推進を担っていただける方を必要としております。 ※業務内容の変更の範囲：なし ＜入社後のフローイメージ＞ ■Step1■ まずは開発体制や既存コードを理解してもらう ・いくつかの小規模な開発業務を実施（1ヶ月程度） ・既存エンジニアと開発を通してコミュニケーションをとる ■Step2■ メインでお任せしたい業務を自走 ・開発の要件検討や技術選定及び設計 ・日々のコードレビューと参加エンジニアへのアドバイス ・チームの生産性向上のための開発フロー改善 【開発体制】 ■エンジニアに負担の少ない開発進行 ・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 ・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ■ドキュメント整備のエンジニア文化形成 ・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 ・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 ▍技術スタック　 ・メイン：Python, Pandas ・インフラ：AWS, Amazon SageMaker ・機械学習：勾配ブースティング ・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。 【やりがい・魅力】 ◆業界の課題に向き合い、本質的な価値を提供するエンジニアリングです！ 近年、建設業界においてIT活用の必要性が高まっています。 一方で、業界特有のデータ構造や現場ニーズに対応したソリューションの余地は多く存在しており、多くの企業が課題を抱えています。 私たちは、業界特化のデータを活用し、現場のリアルな課題を解決するサービスを開発しています。 扱うデータは、業界特化型でこれまで十分に活用されていない貴重な情報が多く含まれており、これらをもとに機械学習アルゴリズムの社会実装に取り組むことができます。 機械学習技術を用いて具体的な変革をもたらすことは、大きなやりがいと社会的意義を感じられる仕事です。 建設業界という成熟した市場の中で、次のスタンダードを一緒に作り上げていきましょう。 ◆ユーザーの声を聞きながら裁量を持って働くことができます！ 単純なDX推進サービスとは異なり、顧客の課題に合わせた新規サービスを共に作り上げ、課題解決を実現します。 ダイレクトに顧客の反応を得ながら、一緒にサービスを進化させていくことができるため、顧客と共に価値を創造していく実感を得ることができます。 ◆場所や時間に捉われない自由な働き方が実現できます！ フルリモート・フルフレックスを採用し、仕事のやりがいと働きやすさを両立しています。 リモート環境でも「一人で開発していない安心感」を大切にしており、Slackを中心にエンジニアが日々の作業ログを残しています。 マネジメント層はログを確認し、必要に応じて通話で意思疎通を図るなど、テキストと通話を適切に使い分けて円滑な連携を実現。安心して働ける環境を整えています。 開発効率を上げるための学習には組織として協力的なため、会社の成長に向けてご自身のスキルを積んでいけるところも魅力ポイントです。

■■ 募集背景 ■■ 株式会社ニーリーの「Park Direct事業」では、月極駐車場オンライン契約・顧客管理サービスの提供を通じて、月極駐車場の業務・サービスのDX推進だけではなく、これまでオンライン上に利用可能な形で存在していなかった駐車場データと車ユーザーデータのオンライン化を推進しています。 2019年に業界初でリリースしてからオンライン契約可能な駐車場の掲載台数を着実に積み上げてきており、３年連続No.1となっています。この業界トップの駐車場データと車ユーザーデータ基盤を活かし、モビリティプラットフォームとして今後カーライフがより充実するようなサービスやEV（電気自動車）を普及させるためのサービスを次々とリリースしていきます。 2023年5月に、データを用いてPark Direct事業を支えるチームとしてAnalyticsチームが発足し、データ分析基盤の整備を進めてきました。 データ分析基盤は2023年12月から運用を開始し、現在ではPark Direct事業にまつわる様々なデータが基盤に集約・整理され、分析可能な状態になっています。 それに伴い、Analyticsチームには多数のデータ抽出・分析依頼が寄せられており、各部署や経営の意思決定を支える役割を果たしています。 しかし、依頼を介して事業に貢献できている一方で、よりプロアクティブな「提案型」のデータ分析が不足しているという課題があります。 SQLや統計の知識があり、データ分析基盤上のデータ構造を正確に理解したアナリストが、ビジネスチームと密にコミュニケーションを取り事業課題を詳細に把握することで、ビジネスチームだけでは発見・解決が難しい課題を解決できると考えています。 提案型のデータ分析を強力に推進するために、1人目のデータアナリストを募集するに至りました。 ■■ 業務内容 ■■ Analyticsチームの主な業務内容は、事業や経営の意思決定を支援するためのデータ分析・可視化、必要なデータの収集・統合および自動化、データ分析の環境整備・民主化推進です。 その中でデータアナリストは「事業や経営の意思決定を支援するためのデータ分析・可視化」に集中的に対応します。 ■■ 本ポジションの魅力 ■■ データアナリストとしてPark Directのデータ分析・可視化を行うことの魅力として、次が挙げられます。 1. 分析のターゲットユーザーが複数存在する Park Directのサービスは駐車場の管理会社と駐車場ユーザーの双方に提供されているため、 　・to B: 不動産管理会社向け 　・to C: 駐車場ユーザー向け 　・to Inhouse: 自社向け という3方向の分析をする必要があります。特に、to B/to Cの両方の分析を行える環境は貴重ではないでしょうか。 2. 事業貢献のチャンスが多い 月極駐車場業界はデジタル化が始まって間もないため、データ分析のブルーオーシャンです。これからデータに基づく最適化を進める局面にあり、シンプルなデータ分析でも要点を押さえれば大きな効果を生み出すことができます。 既にデジタル化が進んでいる業界とは異なり、効果を生み出しやすい点が大きな魅力です。 3. 保有しているデータがユニーク ニーリーは「駐車場の賃料・区画・位置データ」「車両データ」「駐車場ユーザーのデモグラフィックデータ」といった、電子化に非常に手間のかかるデータの電子化を率先して進めてきました。 社内のデータ分析基盤には、それらのデータに加え、Park Direct事業にまつわるユニークなデータが集約・整理され、分析可能な状態になっています。 サイト上の行動データのような一般的なWebサービスでも扱うデータに加え、上述のようなリアルワールドデータがあり、アナリストにとってワクワクする環境だと思います。 4. 部署・領域を横断した取り組みが可能 Analyticsチームは、様々な文脈で他部署と連携しています。例えば「データによる業務効率化・意思決定支援」という文脈では、経営企画・事業企画・営業・マーケティング・クライアントサクセス・カスタマーサクセスといったビジネス部署と連携しています。 また、「アプリケーション上でのデータ活用」という文脈では、機能開発チーム・SREチーム・デザインチームと日々密にコミュニケーションを取っています。 部署・領域を横断して他メンバーと協業する機会が豊富なため、自チームだけでは解決し難い大きな課題に挑戦できます。 また、技術的にも領域を越境することは開発組織としても推奨しています。「ロールを進化させる」というキーワードのもと、肩書や役割にとらわれることなくチャレンジをしています。データアナリストというポジションではありますが、アナリティクスエンジニアやデータエンジニアの領域にもチャレンジし、自らのロールを拡大していただければと思います。 ■■ 具体的な業務内容 ■■ ・データ利用者と連携してのKPI定義・可視化・レポーティング ・データ分析に基づく業務改善や施策の提案 ・施策の効果やKPI変動要因の解析 ・アドホックなデータ集計依頼の対応 ・データ分析スキル (主にSQL) の民主化 ・予測・レコメンデーション ■■ 技術環境 ■■ ・DWH・データベース: BigQuery, Aurora (PostgreSQL), DynamoDB ・BIツール: Redash, Looker Studio ・ETLツール: trocco ・バックエンド：Python (Django) ・フロントエンド：TypeScript, Angular, React ・インフラ：AWS/GCP ・ミドルウェア：Redis, Nginx ・モニタリング：CloudWatch, Datadog ・CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理：JIRA ・品質保証：Autify ・チャット：Slack ・ナレッジツール：Confluence ■■ 一緒に解決していきたい課題 ■■ ・ビジネスチームとデータアナリストの連携を強化し、依頼ベースでなく提案ベースでデータに基づく業務改善や施策を実施できるようにする ・KPI変動要因の解析プロセスの迅速化 ・データ分析・集計依頼への対応キャパシティの増強 ・事業や経営に関するKPIの集計定義の統一・明文化 ■■ 組織体制 ■■ Analyticsチーム 　- 社員2名 　- 業務委託メンバー1名 　- 副業メンバー1名 ※Analyticsチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 データ分析の宝庫を前にして〜Analyticsチーム1年目の取り組み～ （https://note.nealle.com/n/n4ccdae85a1a4） 【改正職業安定法に基づく記載】 ・業務内容 雇入れ直後：上記記載の通り 変更の範囲：自社事業の推進および付随するすべての業務 ・就業場所 雇入れ直後：本社・自宅・その他会社指定場所 変更の範囲：本社・自宅・その他会社指定場所

データドリブンな洞察で、新規プロダクトの企画・開発に携わるデータサイエンティストとしてフルリモート・フルフレックスの自由な環境でスキルを活かしませんか？ ◆K.S.ロジャースについて 「社会に認められる事業を興す存在になる」をミッションとして掲げ、新規事業の起ち上げ支援を軸にビジネス側の支援から開発支援、運用保守、その後のエンジニア組織の育成などを一気通貫して実施しています。 K.S.ロジャースは各事業を通じて、地域の発展と活性化を行い、社会貢献していきたいと考えています。 そのために、今までのプロダクト開発で培ってきた経験をもとに独自のアイデアと創造力を駆使して、ワクワクして魅力的かつ、社会に認められる事業を積極的に起ち上げていきます。 直近では「神戸の隠れた超優良企業」をビジョンとして定義し、 近年の働き方の変化に伴い、事業は急成長を遂げ、スタートアップ、ベンチャー、大手企業、官公庁など様々なクライアントの要望に対応できるようになりました。 今後、ミッションを実現するために事業の多角化を進めています。 私たちは、地域と深く結びつきながら、その成長と繁栄を支えるための事業を積極的に展開していきます。 K.S.ロジャースでは、「複業だからこそできる」本業では経験できない技術やプロジェクトに関与する機会もあります。 稼働時間や勤務日数は様々ですが、それぞれ自立して動くことのできる優秀なエンジニア・デザイナーたちが揃っています。そんな集団を束ねる開発の責任者として、ご自身も自由に働きながら一緒に進めていきませんか？ ◆募集の背景 今後は、プロジェクト内の役割をより明文化し、限られたリソースの中で各メンバーが経験や知見を最も活かすことのできるポジションへのアサインを強化するため、増員で募集をする運びとなりました。 ◆この仕事の魅力 ・経験豊富なデータサイエンティストやエンジニアと共に、スタートアップを中心とした複数企業の事業創出を支援。予測モデル構築やAI実装、可視化設計など多様な実践機会の中で、スキルを加速度的に伸ばすことができます。 ・常に新しい技術やアプローチが求められる環境のため、実務を通じて体系的かつ実戦的に学べるのが特長。レビューやペアワークの機会も多く、手厚いフィードバックが得られます。 ・フルリモート／フルフレックス／副業OKの柔軟な働き方をしながらも、自走力と技術力を兼ね備えた仲間と刺激し合える環境です。 ・自社SaaSプロダクトの開発・グロースにも関われるため、「受託＋自社開発」の両方で力を伸ばすことが可能です。 ◆業務内容 ・大規模データの加工、分析 ・ビジネス課題に基づいたデータ分析モデルの設計・構築・運用 ・機械学習アルゴリズムの開発および導入 ・データ可視化ツールを活用したレポート作成 ・インサイトや仮説を立てたうえでの議論参加、課題解決策の提案 （雇入れ直後）上記業務内容参照、両者で合意が成された業務に関わる全般 （変更の範囲）当社業務に関わる全般 まずはオンラインで、会社紹介も兼ねてざっくばらんにお話ができればと考えています。 平日昼間でも平日夜でもOKです。 ご応募お待ちしています！

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

Leaner Technologiesでは、調達・購買部門向けのクラウドサービス「Leaner」を通じて、企業の調達・購買領域のDXを支援しています。調達はすべての会社に必要な機能であるにも関わらず、メールやFAXなどアナログな業務が未だに多く残っています。そんな手付かずで巨大な領域のスタンダードを刷新すべく、職種や役割の垣根なく、事業に向き合う仲間が集まっているのがLeanerです。調達にかかわるデータ分析基盤の構築と、ステークホルダーとコミュニケーションをとりながらデータ利活用の支援を行っていただくポジションです。 ■ミッション https://leaner.co.jp/mission ■二つのプロダクトと、複数の新規プロダクト ・リーナー見積 https://leaner.jp/sourcing ・リーナー購買 https://leaner.jp/purchasing ・新プロダクト（複数プロダクトを開発中） ■主な業務内容 - dbtを用いたデータマートの設計、構築および運用 - メタデータ整備を通じたデータ民主化の推進 - データ品質を考慮したテストの設計と実施 ■開発環境 - Google Cloud (BigQuery、DataStream など) - dbt Cloud - BIツール(Looker、Looker Studio) - コミュニーケーション(GitHub、Slack、Notion など) - 開発ツール(Cursor Business, Devin, GitHub Copilot など)

『タウンWiFi byGMO』をはじめとして、弊社で開発するさまざまなtoCアプリのデータ分析・データ基盤構築を行なっていただきます。 アプリの改善施策をメンバーが作成する際、その精度を上げるために定量面からサポートをお願いします。ユーザーの声やこれがやりたいというメンバーの思いがもちろん大事なのですが、そのアイディアの精度を高めるためorアイディアを生みやすくするためにユーザーの行動データの分析が必須だと考えています。 ユーザーのドロップ率や、よく見られている機能、その機能の使われ方など、アプリで取得しているログを解析して、データの観点でサービスを把握することがプロダクトを良くする第一歩です。 それをデータアナリストにやってもらえると、他のメンバーが出す施策へのデータ面からのアドバイスや、プロダクトをよくするために有用になるデータの提供ができ、プロダクトを良くするためのデータドリブンな意思決定ができるので、大変助かります。 また、リリース前にどういうテストを実施すると効果が測定できるかを考え、リリース後に効果測定を実施することで、自分たちの仮説があっていたかが検証され、さらなる改善が行えますので、テスト設計や効果測定もお願いしたいです。 さらには、サービスのデータ面での現状や、リリースした効果が全員で共有できるようなダッシュボードの構築も行っていただきたいです。プロダクト作りにおいて、関係する全員が同じデータをみて、サービスの現状を知ることが非常に重要です。そのための基盤構築も非常に重要な業務の一つでして、そこへのリソースも優先的に割り振られています。 ▶︎ 会社紹介資料：https://speakerdeck.com/townwifi/31 ▶︎Wantedly：https://www.wantedly.com/projects/1235730

## 募集背景 主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,100万人（※2025年4月時点）を突破し、導入事業者数180,000企業（※2025年4月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、シニアデータアナリストを募集しています。 ## 業務内容 当社のデータアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 * 事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 * 分析を通した将来傾向の予測 * アンケートデータ、定性データの分析 * A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 * 因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 ### 組織構成 以下3つのユニットで構成されており、様々なバックグラウンドを持つメンバーが3ユニット合計で20名所属しております。 * プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム） * マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析をするチーム） * ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析をするチーム） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB、ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのようなオポチュニティがあるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。

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

当社は、データ駆動型の材料開発を実現するソリューションを開発し、化学・材料産業の革新と成長をリードすることを目指しています。 「材料開発とデータサイエンスのHubとなり、研究者のポテンシャルを解き放つ」をミッションに、MIによって化学・素材メーカーを中心とする研究開発を支援しています。 MI実験計画プラットフォーム「miHub」、プロフェッショナルMI解析サービス「Hands-on MI」、自律型材料探索ロボットシステム「MI Robotics」の3ソリューションにより、材料開発における新しい価値提案を行っています。 MI専業スタートアップとして、下記2点にコミットしております。 1. データの価値を最大限活かし、材料開発を加速する。 2. 材料開発における「データの価値を最大化する」ソリューションを提供し、一人ひとりの材料研究者の成果を最大化する。 ■ポジションについて 会社の全事業の技術的基盤となるデータサイエンスチームにおいて、プロジェクトリーダー候補を募集いたします。 ■ 業務内容 ・データ分析プロジェクトの受注に向けたやりとりから、受注後の成果物のデリバリーまでのリード ・受注前のフェーズ：データサイエンスの専門知識を活かし、顧客の課題の解決策を具体的な提案への落とし込み ・顧客の課題ヒアリングおよび要件定義 ・顧客へのソリューション提案 ・受注後のフェーズ：上記で獲得したプロジェクトを自らあるいは他のメンバーを巻き込んで遂行 ・顧客課題解決に向けた解析の実行ならびに資料化 ・顧客との定期ミーティング（目安として月一回）における上記資料の説明・QA対応 ・プロジェクト最終報告書の作成（次プロジェクトへの提案内容含む） ※本求人の選考フローについて 正社員での採用を前提としたものですが、互いにとってのマッチングをしっかりと図るため、選考プロセスの中で副業を行っていただくこともございます。 週10時間以上の稼働をお願いしておりますが、本業の業務時間外や土日等で時間を取っていただくことも可能ですので現職を続けながら取り組んでいただくことができます。 副業期間中の報酬も時間に応じてお支払いいたします。 【参考情報】 ・当社採用サイト：https://recruit.mi-6.co.jp/ ・当社紹介動画：https://youtu.be/RereH-r-TAE?t=1151 ・SaaS プロダクトリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000034072.html ・資金調達プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000034072.html 【選考フロー】 書類選考→面接複数回（2,3回程度）→リファレンスチェック・バックグラウンドチェック→最終面接

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

当社は経済メディアとして、紙としての「新聞」から日本でもいち早く「デジタル」に舵を切って事業を推進してきました。そしてデジタルならではのスピード感や表現力を駆使し、世界有数のオンラインサブスクリプション事業へと成長を遂げてきています。 現在は、メディア事業を中核とした1000万ID規模の独自の会員データを軸に、教育サービス、イベント事業など幅広くビジネスパーソンの意思決定を支えるサービスを提供するプラットフォーム企業への発展を目指しています。 データエンジニアのミッションは、誰もがデータを見て業務を推進するデータドリブン化を促進すること。加えて精緻・高速・アクセシブルかつ安定したデータ流通の仕組み、データ基盤のセルフサービス化を実現することです。 ビジネス展開にあわせ、今後さらに増えるデータ量や利用ニーズに応えるアーキテクチャを構築する仲間を求めています。当社はエンジニアの裁量が大きい点が魅力の一つ。ぜひこれまで培ってきた経験や実力を当社で存分に発揮していただければと思います。 ■業務内容 プラットフォーム推進室では、デジタルサービスの読者の行動ログや記事データなど、1日あたり450GB以上のデータをリアルタイムに蓄積・分析するデータ基盤を内製で開発しています。Google Analytics や Adobe Analytics ではなく独自の計測ツールを内製しているため、フロントエンドからバックエンド、インフラまで幅広い経験ができます。 さらにデータ基盤を活用した次世代マーケティングオートメーションツールを内製、推進しています。 ＜具体的な業務＞ ・データ連携システムの開発、運用保守 ・データ基盤戦略の検討、推進 ・データ品質向上のための仕組みの実装 ・データマネジメント ・ビッグデータを扱う新技術選定、評価や構築 ・データ活用促進のためのツールの開発、導入 ■技術スタック 言語：Node.js, Python, Go, Rust, Java, TypeScript インフラ：AWS (ECS, SQS, Kinesis, Lambda, S3 etc), Google Cloud(Cloud Composer, Cloud PubSub, Dataflow, Data Stream, Dataform etc), Fastly Compute データベース：Redshift, BigQuery, MySQL, Elasticsearch, SingleStore 分析ツール： Redash, Kibana, Jupyterhub, Superset ■開発環境 ・構成管理: GitHub,GitHub Actions, Terraform Cloud ・チケット管理: Notion, Backlog, GitHub Projects ・ドキュメント: Notion, Qiita Team, Google Drive ■仕事の魅力、成長の機会 ＜大規模データを取り扱うダイナミックな仕事＞ 大量のアクセスログや記事データを含む、450GB(day)以上のデータが蓄積される大規模なデータ分析基盤の運用を担うことができます。 当社のデジタルサービスは、日本・世界の情報インフラを支える、公共性の高いプロダクトです。より多くのユーザーに価値のある情報やサービスを届けるインパクトの大きい経験を得ることができます。 ＜技術選定は個々のエンジニアが決定＞ 技術選択は個々のエンジニアが行います。大きな裁量権のもと業務を進めることが可能です。 ＜データドリブン文化を促進するフェーズの大きなやりがい＞ 現在、データエンジニアチームでは、データドリブン文化の醸成に励んでいます。 提供しているデータを使って分析やビジネスに活用してもらえた時、大量のトラフィックから生成されるデータを開発したシステムが安定して捌けた時、データライフサイクルを見直すことで数百万から数千万単位でのコスト削減を実現した時など、大きなやりがいと組織へ貢献した実感を得ることができます。 ＜枠にとらわれない経験ができる＞ データエンジニアという枠にとらわれず、フロントエンドからインフラ、データ分析まで幅広く経験することが可能です。また記事や購読情報などのメディア企業特有のデータから価値を作り出す挑戦など、当社だからこそ積める経験も多くあります。 ＜最新技術も積極採用中！＞ 開発では、新規技術を積極的に採用していく風土があります。 最新技術のキャッチアップのため、書籍購入制度や各種外部研修への参加、外部エキスパート招聘などでエンジニアの成長に積極的に投資しています。例年、海外の技術カンファレンスにも積極的に参加中。利用できそうな技術があれば積極的に検証し、結果次第ですぐプロダクトに反映することもあります。 また、社内イベント（自社テックカンファレンスや技術勉強会）や、チーム定例ミーティングなどで、幅広い世代、バッググラウンドのメンバーと情報交換ができます。 ＜幅広いキャリアパス＞ データエンジニアリングに特化して専門性を高める道、データアナリスト/サイエンティストなどデータを分析を極める道、プロダクトマネジメントに進む道など、複数のキャリアパスが存在しています。ぜひ、理想のキャリアを築いてください。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【応募資格】 ・社会人として勤務経験がある方が対象です。 ・日本語ビジネス会話レベル以上を必須とします。 ・以前に当社を受験したことがある方も応募できます。 【選考方法】 下記を予定しています。状況に応じて変更となる場合があります。 ・書類選考 ・現場面接(2,3回)＋適性検査＋技術課題 ・人事面接：事前に所定のエントリーシートを提出いただきます。 ・最終面接：事前にリファレンスチェック(※)を実施します。面接は弊社（大手町）にて対面で実施します。 ・オファー面談 ※「back check」を使用します。現職もしくは前職の業務で関わりがあった方から、候補者様に関する情報をアンケート形式で回答いただきます。 【その他】 ・株式や投機性の高い金融商品の取引には制限があります（就業規則で規定）。 ・業務内容の変更の範囲：（雇入れ直後）プラットフォーム推進室における業務（変更の範囲）会社の定める業務

クライアントに対して、以下のようなデータ基盤整備やデータ活用支援をお任せします。 ＜具体的な仕事内容＞ ・データ活用戦略の策定 ・データ基盤の構築・整備 ・データ活用の支援 ・ダッシュボードの作成・KPI可視化 ・プロジェクトマネジメント ・定例会の準備・実施 ・クライアントとのコミュニケーション など また、stable社内の活動として、以下のような業務を行っていただくことがあります。 ・社内でのナレッジの蓄積 ・ブログ執筆などの広報活動 など エンジニアが自分の市場価値を高めるうえで、発信活動は非常に効果が大きいと考えています。 そのためstableでは、関心のある領域や得意分野について積極的に情報発信することを推奨しています。 取り組みやすいようにプロジェクト稼働の調整やレビュー体制も整えているため、 安心してチャレンジできる環境です。

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