フルリモートのデータ分析活用の求人情報

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

【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

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）

【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 ・デジタル・アダプション・プラットフォーム（DAP）市場で3年連続国内市場シェア1位を獲得 　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000175.000048939.html

当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。 特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。 2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。 ▍業務内容 データサイエンティストとして、クライアントのデータや当社の有するデータを用いて下記業務を担当いただきます。 ・クライアントのサービスの利用データ等を用いたモデル構築やレポーティング、ダッシュボードの構築など ・当社の提供する「App Ape」サービスにおけるスマホ利用動向のビッグデータを用いた統計モデルの構築、運用など ・社内業務改善のための調査、ツール開発など App Apeについては下記のサービス紹介ページをご覧ください。 https://ja.appa.pe/ その他、会社情報や採用情報について採用サイトに掲載しています。 https://recruit.fuller-inc.com/top また、フラーのデジタルノートでは、エンジニアリングにおけるこだわりや社員インタビュー等を掲載しています。ぜひご覧ください。 https://note.fuller-inc.com/m/mfa7be2d47751 ▍業務内容の変更の範囲 会社の定める業務（本人と協議のうえ） ▍主な使用技術 ・言語 Python、SQL ・ライブラリ Pandas、scikit-learn ・BIダッシュボード Looker Studio ・データウェアハウス BigQuery ・機械学習/生成AIプラットフォーム Vertex AI、Amazon Bedrock ▍事業内容 フラーは「ヒトに寄り添うデジタルを、みんなの手元に。」というミッションのもと、デジタル領域全般で"頼られる存在"として顧客であるパートナーに寄り添い、新しい価値を共創する「デジタルパートナー事業」を手掛けています。 「事業開発」「デザイン」「システム開発・運用」「データ分析」、そしてスマホアプリのユーザー数や利用時間などの推計データを提供するアプリ分析サービス『App Ape（アップ・エイプ）』を主軸に、アプリ開発やDX戦略推進を中心とした本当に必要とされる価値あるデジタルを提供しています。 ・徹底的に寄り添い、パートナーの成功に向き合う。 デジタルパートナー事業では徹底的にパートナーに寄り添い、パートナーの課題解決や事業成長に「本当に必要なもの」を考え抜くことにこだわっています。 プロジェクトメンバーは全員が最上流から参加。職種の垣根を越えて一丸となってパートナーの成功にコミットすることで、効率性と品質を両立しています。 ・最高のユーザー体験のために、自らがまず経験する。 パートナーの成功のためには、プロダクトを手にするユーザー理解が必要不可欠です。「どんなユーザー体験を実現したいか」の共有から企画を始め、まずは自分たちがユーザーとして実際に体験したことをものづくりに活かす過程は、デジタルパートナー事業が大切にしていることです。 ・リリースしてからが、本当のスタートと考える。 事業やプロダクトの課題や目標の多くは、一回の納品により完了するものではありません。フラーは「創ったら終わり」ではなく「リリースしてからが本当のスタート」と考え、長期的な事業成長にコミットしています。 ゴールは、ものを創った先にある価値を提供すること。デジタル領域の最高のパートナーとして本当に求められるものを提供するため、より良いものを追求し続けます。 詳細はこちらをご覧ください。 https://www.fuller-inc.com/business 主な制作事例はこちらをご覧ください。 https://www.fuller-inc.com/works

■■ 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

【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

■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

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 Helpfeelには大量のデータが集まります。 プロダクトのDBに入っているデータやSalesforce、GA4に集まったデータの基盤の構築やユーザーの行動データを収集する基盤構築など、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 ・LookerやAirflowなどを用いたETL処理の構築と安定運用 ・PdMやエンジニアがインサイトを得るための分析環境やAPIの提供 ・各プロダクトのユーザ行動を収集・管理するためのAPIの提供 【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: Prettier, ESLint, Renovate 【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

◆ 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2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100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。 ■ EC事業: カラリア 香りの定期便 約1000種類の高級ブランド香水やルームフレグランス、バスグッズなどから好きな香りをお選びいただき、1ヶ月使い切りサイズで毎月ポストにお届けする香りのサブスクリプションサービスです。 サービスURL: https://coloria.jp/ ■ メディア事業: カラリア マガジン 香りの魅力をより多くの方に知っていただくため、 香りに関する情報の発信にも力を入れています。 WEBメディアは月間100万PV、SNSは総フォロワー数27.5万人を超える国内最大級の香りを専門としたメディアとなっています。 WEBメディア: https://coloria.jp/magazine/ SNS: https://www.instagram.com/coloria_magazine/ 【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

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。

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)

多種多様な顧客課題に対し、分析計画の立案から分析の実施、結果報告に至るまで、一連の流れをチームの中心となって推進していただきます。 【具体的には】 ・分析計画の立案から分析業務のマネジメント / 遂行 ・機械学習、Deep Learning、統計分析、数理モデリング業務 ・クラウド環境を利用した大規模データ解析業務 ◾️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。 【機械学習全般】 LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索 クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain 【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL 【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般 【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給） 【開発環境】 VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可 Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント 【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

『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

■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/ ■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

▼ベーシックについて ベーシックは「問題解決の集団として、情熱を妨げる世の中のあらゆる問題解決をやり抜き、多種多様な企業が強みに集中できる世界を創造する」をミッションに掲げ事業を展開するテクノロジーカンパニーです。 BtoB企業がマーケティングを行う上で直面している知識・環境・人員の不足の問題を解決するため、フォーム作成管理ツール「formrun」、日程調整ツール「bookrun」、BtoBマーケティングの効率化を実現する支援サービス「ferret」、BtoBマーケティングのオールインワンツール「ferret One」、BtoBマーケティングのコンサルティング支援サービス「ferretソリューション」、Webマーケティングメディア「ferretメディア」など、様々なサービスを展開しています。 ▼仕事内容 社内の自社サービスに蓄積されるユーザーデータを分析し、事業の成長に向けてデータ活用を進めていただくためのデータ人材を募集しています。 ■まずはここから 　実際のプロダクトデータをSQLを用いて扱っていただきながら、データベースの構造やデータの定義についてキャッチアップしていただきます。 ■ユーザー理解のための分析にトライ 　ユーザーの属性と、実際の利用傾向を掛け合わせて分析し「どんなユーザーが、どのようにサービスを使っているのか？」を明らかにします。 ■ダッシュボードの作成・運用でレポーティングスキルを習得 　プロダクト運用に欠かせないKPIをモニタリングするダッシュボードの構築・改善を通じてレポーティングスキルを身につけていただきます。 ■そしてプロジェクト推進へ 　マーケティングやプロダクトといった他部署と連携しながらデータに基づいた意思決定を支援する役割を担えるようになっていただきます。 ※データ分析業務では以下のようなツールや言語を活用しています ・BigQuery：大規模データの抽出・加工・集計 ・Python / R：データ加工、可視化、統計分析、機械学習の実験 ・Tableau / Looker Studio：ダッシュボード作成や定常レポートの可視化 ・Google スプレッドシート：軽量なデータ検証や共有 ・生成AI：データ分析のコード補助、調査、仮説立案のブレインパートナーとして活用 ・Trocco：データ基盤整備のためのETLツールとして活用 ▼仕事の魅力 ◎ データの力でPLG SaaSのグロースに貢献する経験 国内ではまだ希少なPLG（Product Led Growth）型SaaSにおいて、プロダクトを通じてユーザーに価値を届けるグロース体験に関われます。ユーザー行動をもとにした課題発見や改善提案を通じて、プロダクト主導で成長するビジネスに分析で貢献するスキルを身につけていただけます。 ◎ ダイナミックな事業環境での仮説検証の実践 formrunは、ユーザーの行動がそのままプロダクト成長に直結するPLGモデルです。 「分析 → 気づき → 改善」のサイクルが高速に回る環境の中で、仮説検証を繰り返しながら成長する実感を得られます。数字だけでなく、ユーザーの声や行動をもとにしたプロダクト改善にも携われます。 ◎ 分析ツール・生成AIを活用したスキル習得 業務ではBigQueryやLooker、Python、Rなどの分析ツールに加え、ChatGPTなどの生成AIも積極活用しています。効率良く分析や調査、施策立案を進めながら、現場で求められる実践的なデータリテラシーとツールスキルを身につけることができます。 ◎プロダクト改善に直結するデータ分析経験 ユーザーの属性・行動・利用傾向といった多様なデータにアクセスでき、データに基づくプロダクト改善に携わる経験を積むことが可能です。単なる数値報告にとどまらず、「どう改善すればプロダクトがもっと使われるか」までを考える視点を養うことができます。

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！

## 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

【当社について】 Peds3は、病院だけでの治療にとどまらないバイオサイコソーシャル（Bio：生物学的、Psycho：心理学的、Social：社会的）なケアの社会実装を目指し、「病院で処方できる」小児用の治療アプリ（DTx）を手がける会社です。 2023年に創業したばかりで実現したい夢だらけのPeds3です！ これからプロダクト開発を加速していくにあたり、データサイエンティストの募集をすることとなりました。 本ポジションでは、現在開発中の治療用アプリの効果を最大化するための分析や、治験効率化システムの付加価値創出、新規事業シーズ開拓や技術開発をお任せいたします。 （業務委託での参画も歓迎いたします） 【お任せしたい業務内容】 AIサイエンティストとして、以下の3つの重点プロジェクトを中心に研究開発を推進していただきます。 ＜小児音声AI開発＞ 子どもの発音特性に特化した音声認識モデルの研究開発 読字障害治療アプリ向け音声認識エンジンの最適化 年齢・発達段階に応じた音声パターン解析 ＜ADHD会話分析AI開発＞ 会話内容から行動パターンを分析するAIモデルの設計 親子間コミュニケーションのコーディング・分析アルゴリズム開発 治療効果測定のための言語分析システムの構築 ＜医療AIの製品実装＞ 研究段階のAIモデルをアプリに実装するための最適化 医療機器プログラム(SaMD)の規制に準拠したAI設計 オンデバイスAI処理の効率化・軽量化 【具体的な業務】 ・最新の研究論文のレビューと適用可能性の検討 ・深層学習モデルの設計・学習・評価 ・医師・技術チームとの連携による要件定義と成果検証 ・プロトタイプ開発と臨床評価のサポート 【技術スタック】 チャットツール: Slack ドキュメント管理： Notion ソースコード管理: GitHub CI/CD: GitHub Actions / Bitrise / Fastlane モバイルアプリ: Swift (iOS) / Kotlin (Android) バックエンド: Go / Python (FastAPI, Flask) インフラ: AWS / GCP / Firebase セキュリティ・コンプライアンス: HIPAA, ISO 13485, GDPR, MDR 開発支援: Docker / Terraform デザイン: Figma 【治療用アプリ（DTx）とは】 新しい小児医療の第一段階として、治療用アプリ（DTx）の開発を進めています。 当社が対象と考えている下記の疾患群では、行動変容や心理社会的支援が有効とされています。 ========== ・LD（学習障害　※ディスレクシアなど）　 ・ADHD（注意欠如多動障害） ・ASD（自閉症スペクトラム症） ・OD（起立性調節障害） ========== 通常のヘルスケアアプリ等と大きく違うのは、医学的エビデンスに基づいて設計し、医学的効果があることを、治験を通じて科学的に実証すること。 そして、正式に医療機器承認を受けて保険適用され、病院で医師が処方できることです。 “医者が薬だけでなくアプリ・AIを処方する時代” この潮流に合わせて、リアルタイムで行動を記録し、個別化した認知行動療法・心理療法等を可能にすることで、効果的に行動変容を促すようなアプリを開発しています。 このアプリ開発は、小児医療「3.0」実現に向けた第一歩目です。 2025年中にはオフィス併設のクリニックも開設を計画しています。実際の医療現場で実証をしながら、ベストプラクティスをためていきます。 その先で、もっと広く社会に浸透させるべく、非専門医療機関（小児のこころや発達を専門にはしていない病院）と専門職や専門機関も繋ぐプラットフォームを作り、地域を問わず “すべてのこどもたちの笑顔” を実現したいと考えています。