年収1200万円以上のデータ分析活用の求人情報

Ubieは「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに掲げ、医師とエンジニアが2017年5月に創業したヘルステックスタートアップです。医療現場の業務効率化を図る「ユビーメディカルナビ」と、生活者の適切な受診行動をサポートする症状検索エンジン「ユビー」を開発‧提供しています。 データアナリストは、広告事業において、データを武器とした新規事業開発・顧客価値創出を牽引する職種です。月間1,200万人のユーザー行動データと医療機関データを掛け合わせた独自のインサイト創出が競争優位の源泉となっています。型が決まっていない新規ソリューションを企画・設計し、製薬企業の課題解決に貢献する価値提案を通じて、事業の成長を加速させる中心的な役割を担います。単なる分析業務ではなく、製薬企業の課題をデータ観点で発見し、0→1フェーズの事業創出から顧客への価値提案まで一気通貫でリードしていただきます。 データ関連業務紹介資料：https://recruit-data.ubie.life/ 本ポジションにおけるミッションは下記のようなものです。 ・広告ソリューション「Ubie Ads」の成長を牽引するデータ分析・企画立案 ・広告商品価値向上に向けた新規データソースの検討〜実装の一連の推進 ・広告配信最適化・効果検証のための分析基盤構築と継続的改善 ・クライアント向け価値提案を支える戦略的レポーティング・KPI設計 ・事業部門・開発チームとの横断的連携による意思決定支援 数十兆円の市場規模を持つ医療・製薬業界ではデジタル活用のポテンシャルが高く、これらの領域で事業をスケールさせる事ができれば、世界中の人々の命を救う規模の価値を生み出せる可能性があり、やりがいと社会的意義のある仕事だと考えています。加えて、すでに月間1,200万人の利用者がいる生活者向けを持つ弊社だからこそできるユニークなソリューションが多く、業界でも独自の地位を築くことができています。 また、生成AIの登場により、今まで解けなかった幅広い課題が解決できる可能性があり、プロダクト活用や社内生産性向上に大きな可能性があります。 Ubieでは2023年初めから、生成AIのプロダクト活用と生産性向上の観点で、生成AIの活用を探求してきました。医療機関向けのプロダクトに、問診を生成AIで要約する機能を搭載し、数百を超える医療機関に実際にご利用頂いています。また、社内生産性向上では、データ分析の効率化やプログラミングの支援の観点で、作業効率が数倍になるような取り組みがされています。 【情報発信について】 ・社員一人ひとりの積極的な情報発信を重視しています（noteやX（旧Twitter）、Linkedinなど） ・各種講演、イベント、勉強会への登壇や参加を推奨 【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり

【エコポークについて】 Eco-Porkは、ビジョンである「食はいのち。次世代に食肉文化をつなぐこと。」を実現するために、ミッションである「データを用いた循環型豚肉経済圏の共創」を目指す、世界唯一のデータカンパニーです。 現在、食肉文化を次世代に繋ぐために「タンパク質危機」と「畜産業の環境負荷」の問題解決が、世界中で求められています。 2040年に食肉を選択できる未来を創っていくために、私たちはICT/IoT/AIを活用した「生産性向上」と「環境負荷軽減」を両立させるデータソリューションを養豚業界に提供し、養豚DXを起点に食料問題解決に取り組みます。 【事業概要】 Eco-Porkは養豚農家向け経営管理システムの「Porker」を2018年にリリースし、提供しています。 タンパク質危機をご存じでしょうか。 2027年には世界のタンパク質含有農産物の需要が供給を上回る可能性があるだけでなく、2040年には畜肉（動物由来の従来の肉）の割合は40%まで減少し、細胞培養肉・植物由来の代替肉に置き換わると言われています。本物のお肉の減少という社会的課題に直面する中、私たちは「本物のお肉」を守り、未来の食肉供給に貢献したいと考えています。 これらの課題解決のために私たちが開発した「Porker」は、農家の改善を支援する養豚経営支援システムで、ICTによる見える化や、IoT/AIによる生産管理を実現することができるソリューションです。 このソリューションは、国内で初めて実用化したAI自働豚体重測定カメラ「 AI豚カメラ（ABC）」をはじめとする、養豚農家さんに寄り添ったプロダクトを評価をいただき、現在、国内で生産される豚肉の約14％はこの「Porker」が活用されています。 また、農林水産省スマート農業実証プロジェクトでの効果実証をはじめ、農林水産省のSBIRや、経済産業省のJ-Startup Impact選定などに採択いただき、国からも高く評価されています。 詳細については、インパクトレポートもぜひご覧ください。 https://www.eco-pork.com/report/7080/ 【当ポジションの募集内容】 ■募集背景 Eco-Porkが保有する様々なデータを活用し、ビジネスの成果を最大化することを目指しています。所属いただくプロダクトチームは、現在コンピュータビジョンや画像解析を主軸としたメンバー構成となっています。そのため開発すべきAIが複数あるが、開発メンバーの不足により、未着手のAIが複数ある状態ですので、データ分析やモデリングの実務経験者を採用してチーム体制を強化するため募集します。 ■業務内容 エンジニアリングチームに所属していただき、養豚DXに関連するAIの開発業務を行っていただきます。 ＜主な業務内容の詳細＞ ・データ分析基盤の開発及び改善 ・データ分析基盤の安定稼働 ・データ分析及び利活用の推進 ・ビジネス課題に関わるデータ分析・利活用 ・データ分析基盤の構築

■会社概要 WorkXは、既存のコンサルティングファームの枠組みを超え、自らもAIを活用したプロダクト等を創出・運営する「ハイブリッドファーム」です。 他社へのコンサルティングだけでなく、自社での事業創出を通じたクライアント提供価値の最大化に重きを置いており、 ・ AI・データを活用したコンサルティング＆エンジニアリングサービス「LeanDataX」 ・ 戦略・IT・DX・経営などの領域における大手企業向けのコンサルティング＆事業創出支援「LeanX」 ・ 7,000人以上のハイエンドプロフェッショナルが登録する人材プラットフォーム「ProConnect」 など、複数事業を展開しています。 (上記のほか、プラットフォームに関連した複数サービスを展開。過去にも地方創生など複数事業の立ち上げ実績あり。) さらに、自社で完結すること無く、グローバルトップのソリューションベンダーやアカデミアとの協創も通じ、独自のエコシステムを構築することで高水準のサービス提供を可能にしています。 売上高は創業以来、常に2桁成長。21年:3.5億→23年:16億→25年:28億 と5年で800％成長を遂げており、2027年のIPOを視野に入れ、証券会社や投資家からも高く評価されています。 ■事業/組織概要 (LeanDataX) LeanDataX事業部は、「AIプロフェッショナル経済圏を構築し、AIやデータが世の中に提供する価値を誠実に増幅させる」をテーマとして、DX/AI戦略やデジタル事業構想策定などのコンサルティング領域、データ分析やAIモデルなどのデータサイエンス領域、データ基盤構築などのデータエンジニアリング領域など、AI・データを中心とした広範囲の領域においてクライアントの成功を実現する事業です。 EYストラテジー・アンド・コンサルティングにてAI＆Data組織を立ち上げたディレクターを始めとして、SIerやコンサルティングファーム出身の開発/データ/AI知見を有したデータサイエンティスト等が在籍しています。 ▽参考記事：ZLテクノロジーズ社と協業　コンプライアンス領域におけるAI・データ活用を推進 https://work-x.com/news/mkl8k2l31r/ ■募集背景 当社のLeanDataX事業は、設立当初から一貫してAIとデータ活用を軸に事業を推進し、常に最先端のプロジェクトに挑み続けています。 DXが進む現代において、クライアントが抱える課題は抽象度と複雑さを増しており、単なるデータ分析を行うだけでは、具体的なビジネスインパクトを生み出すことが困難になっています。 私たちは、こうした高度なニーズに応え、より大きな価値を生み出すために、多様な専門性やバックグラウンドを持つプロフェッショナルを広く募集しています。ただ作業に閉じるのではなく、クライアントとの対話を重ね、真の課題を特定し、ビジネスに実装する一貫した支援をしたい方のご応募をお待ちしています。 ■業務内容 多様なプロジェクトでデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。 Iコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。 マネージャーポジションの場合は、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様なクライアントに対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 ■具体的なプロジェクト例 ・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定 ・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発 ・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築 ・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化 ・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等 ■業界例 ・金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等 ・メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等 ・小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等 ・BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等 上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。 ■本ポジションの魅力 ・多様な業界・テーマに関わることで、幅広い分析経験を積むことができます。 ・DX推進やデータ活用を本格的に進めたい大手企業の意思決定層と直接関わり、成果を事業インパクトにつなげるプロジェクトをリードできます。 ・プロジェクトには必ずレビュー担当者がつくため、属人的な進め方に偏らず、日々の業務の中でフィードバックを受けやすい環境です。 ・原則として1人1プロジェクトにアサインされるため、自身の担当領域に集中してコミットできる体制が整っています。 ■中長期のキャリア AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。 ◯AI/データ活用コンサルティング領域 ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア ◯データサイエンス領域： 高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア ◯データエンジニアリング領域 データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア ■サポート体制 当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。 ■各種研修制度 ・ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング) ・データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり) ・Dataikuをベースとした学習支援 ・クラウド技術資格取得手当あり (参考)LeanDataXについて https://www.docswell.com/landing/5YDJJL#p15

株式会社Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる”をミッションに掲げ、電動キックボードや電動アシストなど電動マイクロモビリティシェア「LUUP（ループ）」を日本各地で展開しています。 街には「ポート」という移動のハブがあり、いつでもポートからポートへ電動マイクロモビリティに乗って移動することができます。 かつて鉄道の駅が街を発展させたように、LUUPのポートを街じゅうに設置することで人が集まる場所をつくり、街じゅうを駅前のように活性化していきます。LUUPを通して、移動におけるさまざまな問題を解決し、新たな街の未来を創造します。 現在は、東京・横浜・大阪・京都・神戸・宇都宮・名古屋・広島・仙台・福岡など16都市でサービスを展開しており、2024年10月時点で10,000ポート以上を運営しています。 将来的には、電動マイクロモビリティの普及によるCO2削減と、ご高齢の方も乗ることができる新しい電動モビリティの導入を実現し、すべての人が安全・便利に移動できる持続可能な社会をつくることを目指します。（会社HP：https://luup.sc/ ） 【募集背景とポジションについて】 LuupのMLエンジニア / データサイエンティストは、需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など幅広い重要課題に取り組みます。機械学習や数理モデル、動画・画像解析など多様な技術を活用し、既存機能の改善だけではなく、新しい機能やサービスをゼロから設計・実装します。 課題の構造化や仮説立案といった上流工程から、モデル・アルゴリズムの設計、実装、システムへの統合、運用・改善までを一貫してリードします。精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場の制約や運用のリアルを踏まえ、継続的に使われる仕組みとして根づかせていくことが求められます。 技術的な専門性を活かすと同時に、事業・現場・ユーザーのリアルに深く関与し、複雑な構造を理解・モデル化します。現実世界の複雑な課題に技術で挑み、成果を実サービスや社会に実装していく挑戦に魅力を感じる方に最適なポジションです。 【業務内容】 - ビジネス課題の構造化と、課題解決のための定量的アプローチの設計・実行 - 各種データの探索的分析・可視化・統計的検定などを通じた課題発見、仮説構築、改善施策の提案 - 各領域（需要予測、プライシング、ルート最適化、異常検知など）におけるモデル / アルゴリズムの設計・実装・本番運用までの一連のプロセスの推進 - モデルや分析結果に基づく意思決定支援と施策立案 - 経営陣・プロダクト・オペレーションなど多様なステークホルダーと連携した課題解決の推進 - 中長期的なデータ活用戦略の立案と、新技術・手法のR&Dの企画・推進 【MLエンジニア / データサイエンティストとともに挑戦したい事業課題】 - 各地域や時間帯における需要予測モデルの構築 - 需要予測に基づくリアルタイムなプライシングや車両配置最適化 - バッテリー交換・車両回収・車両整備を含むオペレーション全体の最適化 - エリアクラスタリングやポート戦略の設計と意思決定の支援 - 画像・動画データを活用した、ポート返却状況や走行時の安全性に関する自動検知機能の設計・実装 - 利用ログや車両のセンサーデータを活用した異常検知アルゴリズムの設計・実装 - ユーザー行動や属性に基づくセグメンテーションとパーソナライズ手法の設計 - ユーザーおよびオペレーション向けのルートナビゲーション機能の開発・改善 - KPI間の因果関係モデル化による、機能や事業をモニタリングする仕組みの構築 ※上記は一例です。主体的に新規の分析やプロジェクトをご提案いただくことも大歓迎です！ 【魅力】 ＜Luupならではの多様なデータ＞ アプリ利用ログ、ライドデータ、車両やポートの時系列データ、IoTによる位置情報、オペレーションログなど、ソフトウェア開発・ハードウェア設計・現場運営を一貫して担うLuupならではの多様で豊富なデータを最大限に活用できます。データを統合的に活用しながら、深い分析が可能です。 ＜データドリブンな文化で働く＞ 経営陣をはじめ全社にデータを重視するカルチャーが根付いており、モデルや分析に対する理解と期待が高い環境です。事業・プロダクト・オペレーションなどあらゆる意思決定において、MLエンジニア / データサイエンティストの視点や知見が積極的に求められています。少人数でスピーディに意思決定が行われるため、煩雑な調整を挟まず、本質的な課題に集中しやすい環境です。 ＜街づくりへの貢献＞ Luupのサービスは単なる移動手段にとどまらず、都市の交通インフラや街のあり方そのものに影響を与えます。例えばポート戦略や車両の再配置は、人々の移動行動や街のにぎわいを変え、地域の活性化や持続可能な都市づくりに直結します。MLエンジニア / データサイエンティストは、その意思決定をデータとモデルで支え、街づくりの一翼を担います。 ＜新しい技術への挑戦＞ モビリティという実世界の複雑さに向き合うために、機械学習・統計・最適化・シミュレーション・コンピュータービジョンなど、幅広い技術領域の活用が求められます。既存の枠組みにとらわれず、新たなアルゴリズムや手法に挑戦し、それを実サービスに接続するところまでやりきることが歓迎されるカルチャーです。 ＜前例のない課題解決への挑戦＞ 世界でも類を見ない大規模なポートモデル、都市ごとに異なるユーザー特性、無数のトレードオフなど、簡単に正解が見つからない課題に挑みます。既存の成功事例をコピーして適用することはできません。試行錯誤を重ねながらゼロから解決策を導き出し、社会的に意義のある事業の実現に真正面から向き合います。 ＜事業の成長を日常の中で実感＞ データ分析や施策の成果が、街に広がるポートや実際に利用するユーザーの姿として現れます。自分の仕事が人々の移動や街のにぎわいを変えていく様子を、日常の中で直接感じることができます。

データエンジニアとして、AIプロダクトの進化とデータドリブンな意思決定を実現する、データ基盤の設計・構築から運用までを一貫してリードしていただきます。 【事業概要】 当社はひとことで言えば、法律版のGoogleとなるプロダクト『Legalscape』を提供しているテックカンパニーです。すべての法情報（legal）をデジタル化し、PDFなどから機械可読性の高い形に変換し、日本法を取り扱う人にとってわかりやすく、ひと目で見渡せる「景色（-scape）」にすべく、「Legalscape」は生まれました。すでに大手法律事務所や、誰もが知る大手企業法務部で導入していただいており、更なる成長戦略を描いております。 CEO・CTO・COOともに東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程を修了しており、技術にも造詣が深い環境です。 メンバーも情報系大学院修士修了を中心とし、フルスタックに開発に取り組む優秀なメンバーが揃っております。このメンバーと一緒に、事業の根幹となるサービスの開発・改善や法情報の整理を進めることで、法治国家を支える法律情報インフラを一緒に創っていただける方を募集しています。 主力プロダクトの『Legalscape』は生成AIと弊社独自の自然言語処理技術を組み合わせたAIリサーチ機能「Watson＆Holmes」を実装しており、書籍・法令・ガイドラインなどが一目で見渡せるその次世代的な体験や、業界最大級のコンテンツ （4,000冊以上の書籍を含む、計30,000件超) を有している点などが市場で高く評価されております。日本の五大法律事務所全てに加え日本取引所グループ様や三菱商事様など日本を代表する大手企業の法務部を中心に20,000名以上のクライアントが利用中で、毎年約2倍の売上成長を遂げております。また、継続率約99%と導入後の満足度も高いプロダクトです。 【募集背景】 Legalscapeは、AIリサーチ機能「Watson & Holmes」を核に、法律情報の新しいスタンダードを創出しています。プロダクトの進化とユーザー規模の急拡大に伴い、私たちが扱うデータ量は爆発的に増大し、その活用シーンも日々高度化しています。 現在、私たちは「定性的判断＞定量的判断」という状態から「定性的判断＜定量的判断」への転換期にあります。この急激な成長フェーズにおいて、データドリブンな意思決定を組織全体に浸透させるため、初代データエンジニアとして、データ基盤の設計・構築から運用までを一貫してリードしていただける方を募集します。 【担当いただく職務（ミッション）】 私たちが目指すのは、単なる情報の検索エンジンではありません。複雑な法情報を誰もが的確に理解し、安心して活用できる「法のインフラ」の構築です。 そのために、AIの精度、検索体験、ユーザー分析のすべてを支える、信頼性の高いデータ基盤の構築が不可欠です。正確性・鮮度・可用性を兼ね備えたデータを安定供給することで、プロダクトの根幹を支え、事業の成長を牽引することがこのポジションのミッションです。 特に重要なのは、組織全体のデータリテラシー向上と、定量的判断への転換を推進することです。 Legalscape全体のデータ活用能力を向上させることで、事業成長を加速させることが期待されています。 【当ポジションで得られる経験】 ▶︎初代データエンジニアとしての希少な経験 組織初のデータエンジニアとして、データ基盤の設計・構築・運用を立ち上げる経験ができます。既存の枠組みにとらわれず、最新技術を採用し、組織に最適なデータ戦略を構築できます。学びの機会は豊富ですが、自ら積極的に知識を吸収し、実践していく姿勢が求められます。 ▶︎優秀なデータサイエンティストとの協働経験 MBA＆Kaggle Grandmaster保持者、世界のAI事情に感度高く向き合うトリリンガルエンジニアなど、優秀なデータサイエンティストたちと密に連携しながら、AIプロダクトの進化に直結するデータ基盤を構築できます。彼らとの協働を通じて、最先端のデータ活用手法やAI技術トレンドを学ぶ機会も豊富です。 ▶︎プロダクトの成長エンジンとなる、データ基盤構築の専門性 AIの精度向上やUX改善の鍵となる、大規模なユーザー行動データの基盤を設計・構築できます。複雑なユーザー行動を的確に捉えるスキーマ設計から、分析・ML活用に繋げるデータマート構築まで、プロダクトグロースに直結する一連の専門スキルが身につきます。 ▶︎0→1フェーズの裁量権 急成長プロダクトのデータ基盤を、技術選定からアーキテクチャ設計、運用まで一貫してリードできます。 ▶︎リーガルAIの進化に直結する経験 収集・整備した行動データが、AIモデルの評価や改善にどう使われるのかを間近で見ながら、プロダクトの核心的な価値向上に貢献できます。 ▶︎事業をドライブする意思決定へのインパクト 「ユーザーが何に価値を感じているか」をデータで解明し、プロダクトやビジネスの次のアクションに繋がるインサイトを提供する、事業貢献性の高い役割です。 ▶︎経営陣やPdMと一体となった開発体制 経営・PdM・AIエンジニアと密に連携し、「こういうデータが見たい」という要望を実現しながら、高速な仮説検証サイクルを推進する経験が積めます。 【職務内容】 データ基盤アーキテクチャの設計・構築 事業要件・プロダクト要件を構造化し、BigQueryを中心としたDWH/データマートの全体設計を主導 Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow(Apache Beam), Composer(Airflow) 等を組み合わせ、モダンなデータ基盤を構築 Terraform等を用いたIaCによるインフラのコード化と、CI/CDパイプラインの整備・運用 データパイプラインの開発・運用 ビジネス価値を最大化するため、インパクトの大きいデータを定義し、スケーラブルなETL/ELTパイプライン（バッチ/ストリーミング）を設計・実装 ワークフローの自動化、堅牢な監視・リトライ設計を構築し、データの信頼性を保証する運用体制を確立 クエリやストレージ設計、リソースの最適化などを通じた、コストとパフォーマンスの継続的な改善 データ活用の推進 AI機能（検索、推薦）の精度向上や評価に不可欠なログ基盤・イベントスキーマを設計・提供 A/Bテスト等の実験管理基盤を整備し、高速な仮説検証サイクルを支援 Looker Studio等のBIツールを用いたKPIダッシュボードの構築や、各チームのセルフサービス分析を支援

▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ Asobicaは「顧客中心の経営をスタンダードにする」をビジョンに掲げています。 その背景には、生活者の価値観が「モノの所有」から「良質な体験」へとシフトした現代において、多くの企業が顧客との真のつながりづくりに課題を抱えているという現状があります。 私たちはこの課題を解決するため、顧客の「行動（What）」だけでなく、その裏側にある「本音（Why）」までを可視化する、ホンネデータプラットフォーム「coorum」を開発・提供しています。 現在、複数のプロダクトをシームレスに提供する「コンパウンド戦略」を推進しており、この戦略の中核となるのがデータ基盤です。各プロダクトから得られる多種多様なデータを統合し、クライアント企業の意思決定を支える質の高いデータ基盤の構築が、私たちのビジョン実現において重要な役割を果たしています。 これらをさらに加速させるべく、各プロダクトの統合基盤プロジェクトを計画しています。coorumシリーズ全体で蓄積される膨大なデータを統合・活用し、クライアント企業の事業成長により一層貢献するため、データ基盤のさらなる技術的進化を目指しています。 現在、データエンジニアリンググループは6名体制で、自社開発したデータパイプラインの精巧化やマルチプロダクト対応への拡張に取り組んでいます。 今回の募集では、コアメンバーとして高度な設計・実装力で技術的挑戦を牽引していただける、経験豊富なデータエンジニアの方に参画いただきたいと考えています。 ▍業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ coorumシリーズから得られる多種多様なデータを安定的かつ効率的に処理・蓄積し、事業の意思決定やプロダクトの価値向上に繋げるため、データパイプラインやデータ分析基盤の開発・運用全般をお任せします。 ・BigQueryを利用したDWHの設計・構築・運用 ・質的データ（ユーザーの本音）と量的データ（購買・行動ログ）を統合するデータパイプラインの構築 ・データアナリスト・データサイエンティストが効率的に分析できる高品質なデータ基盤の提供 ■具体的な業務例 ・マルチプロダクト対応に向けたデータパイプラインの拡張設計・実装 ・自社開発データパイプラインの保守運用 ・データフローの安定化とエラーハンドリング機能の強化 ・データ品質監視とパフォーマンス最適化 【使用ツール】 ・開発言語：Python ・データ分析：GoogleCloudPlatform（BigQuery）、ETL（自社開発）、AWS EC2、GitHub、dbt、Docker ※上記に限らず、適宜必要な技術を選定して導入していきます。 【その他、社内で使われている技術スタック】 ・サーバーサイド：Ruby、TypeScript、Ruby on Rails、Node.js(Hono)　 ・フロントエンド：TypeScript、React、jQuery、Vite、Next.js ・データベース：MySQL ・ソースコード管理：GitHub ・インフラ：AWS ・ネイティブアプリ：Dart（Flutter） ・その他：CloudSearch、GitHubActions、Slack ・生成AI活用：Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude、ChatGPT、Gemini、Notion AI ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・質的データと量的データを高度に統合した、洗練されたデータ基盤の構築・運用を裁量を持って主体的に進めることができる ・"本音データ（ゼロパーティデータ）"というユニークな非構造化データを、量的データと掛け合わせて扱える稀有な経験を積むことができる ・多種多様なデータを統合・活用するデータ基盤の構築を通じて、事業成長に技術面から貢献することができる ・データエンジニアリンググループのコアメンバーとしてcoorumシリーズのデータ領域の根幹を支え、技術的影響力を高く発揮することができる ▍キャリアイメージ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・テックリード ・データサイエンティスト ・データアナリスト ・データプロダクトマネージャー などのキャリアの機会を提供できると考えています。 上記はあくまで一例であり、スタートアップならではの、ご自身でキャリアを切り拓く機会や大胆なチャレンジは組織としても大いに歓迎します。 ▍選考フロー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・書類選考（履歴書・職務経歴書）→面接複数回（2〜3回程度）→最終面接 ※原則、オンラインで実施します。オフィスでの対面面接の実施を希望される場合は別途ご相談くださいませ。 ▍エンジニア組織に関する参考記事 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ エンジニア組織の考え方（Qiita）：https://zine.qiita.com/interview/202310-asobica/ エンジニアテックブログ：https://note.com/asobica_official/m/me5fd4a870c19

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクト 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。 2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。 ※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。 ■具体的な業務内容 データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。 具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。 ・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当） ・データを活用したソリューションの企画 ・立案した企画に対する技術検証（PoC） ・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施 ・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む） 人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。 具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。 ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

①事業内容 【誰に】 BtoC企業様（業界特化型/主に伝統通販・アパレル・銀行・旅行・ショッピングモールなど） 【何を】 マーケティングオートメーションツールAIMSTAR（エイムスター）やAIソリューション・コンサルティングの提供を通じ、グロース支援を実施しています。 BtoC企業様にとっての顧客である生活者（会員・消費者）とのエンゲージメントの最適化を目指しています。 【どのようなサービスで】 BtoC事業の戦略構築/施策実行/効果検証まで一貫して成果伴走するコンサルティングサービスを提供しています。 ◆ KGI/KPI設計 ◆ 経営DB構築、運用改善 ◆ マーケティング戦略構築、体制整備 ◆ AI PoCのROI設定、連続実装 ◆ シナリオ/コンテンツ作成/配信/検証 【なぜやるのか？】 BtoC企業様と生活者との接点（スマホアプリ・メール・Webサイト等）を通じたブランド体験は日々変化が起きています。 しかしながらポテンシャルのあるデータが眠ったまま利活用できていない状況を多く目にします。私たちはAIMSTARやAI/コンサルティングの提供を通じ、BtoC企業様側のデータリテラシー・マンパワー不足により手が回っていない状態を解決し、真のデータの活用の実現を目指しています。 ②業務内容 コンサルティングプロジェクトにおいて、 高度な統計解析、機械学習、プログラミングスキルを駆使し、 データから予測モデル構築や新たな示唆を導きだすことで顧客のグロースをサポートします。

■■ 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

■ 会社概要 2019年の創業以来、エネルギー事業者向けにオンラインのマーケットプレイスを提供し、大手電力会社を含むマーケットの95％のシェアを占める法人企業が参加する国内最大の取引市場へと成長しました。GTV (取扱高) は2兆円に迫り、今後は単年度の取扱高で100兆円市場の実現を目指しています。 2024年にはシリーズBで60億円の資金調達を行い、DCM Venturesを含む国内外の機関投資家、金融機関と電力、ガス、商社のエネルギー取引に従事する9事業者に出資いただき、さらに開発チームへと積極投資しています。 ■ プロダクト https://enechain.co.jp/services ① eSquare: トレーディングプラットフォーム 　国内初のオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム 　 (経産省による許認可事業) ② eCompass: マーケットデータプラットフォーム 　電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム ③ eScan: マーケットのリスク管理ツール 　取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ(Energy Trading Risk Management System)。 　任意の状況におけるリスクを比較するシミュレーション機能も提供 ■ 業務内容 - enechainの事業・プロダクトの成長を牽引するデータに基づいた戦略的な意思決定支援と施策推進 - 複雑な事業課題に対する定量/定性分析、データインサイトの発見、改善提案の実行 - データ分析基盤の整備、分析業務の仕組み化・効率化、およびデータドリブン文化の全社浸透推進 - 事業およびプロダクトにおけるKPI策定支援および市場・内部データ分析を通じた事業貢献 ■ 業務ツール ・Slack ・Notion ・Gather ・Figma ・GitHub Copilot

【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

株式会社RABOは、猫の生活をテクノロジーで見守る「Catlog（キャトログ）」および「Catlog Board」をはじめ、ペットの健康管理と生活の質向上を実現するサービスを企画・開発・運営しています。 バイオロギング技術を応用し、「世界中の動物家族と飼い主が、1秒でも長く一緒にいられる社会を実現する。」という大きな目標に挑戦しています。 2025年2月には総額8億円の資金調達を実施し、これにより累計資金調達額は、国内のペットテック・スタートアップとして最大となる30億円となりました。 また、米国に続きオーストラリアでの販売・サービス展開を 2025 年 7 月から本格開始。さらに、Catlog のデータを活用し、各猫に最適な乳酸菌を提供する新プロダクト「Catlog ケア乳酸菌」 を 2025 年 9 月にローンチしました。 5周年という節目を迎えた今、私たちは新たなステージへの挑戦を決意し、日米同時リリースに向けて「Catlogの犬専用版 開発プロジェクト」に着手しています。 これまでに培った技術や知見を活用し、猫様だけでなく、世界中の「大切な家族」である他の動物たちにも貢献する未来を実現していきたいと考えています。 今後は掲げたミッションをグローバルレベルで実現していくために「アニマルウェルフェア」を軸としたESG経営をさらに強化し、ペットテック×ESGを牽引するリードカンパニーとして実行していきます。 世界中の動物家族と飼い主さんが1秒でも長く一緒にいられるように、RABOのチームメンバーになりませんか？ ▼プロダクト ・Catlog（https://rabo.cat/catlog/） 　食事や水飲み、睡眠、運動など、猫様の重要な行動を24時間記録する、首輪型IoTデバイス ・Catlog Board（https://rabo.cat/board/） 　トイレの下に置くだけで排泄情報や体重を計測できる、ボード型IoTデバイス ・スマートフォン用アプリケーション「Catlog」（デモ:https://rabo.cat/catlog/demo/） 　Catlogシリーズの各IoTデバイスより取得された猫様のデータを参照し、様々な情報や重要なアラートなどを把握できるCatlog専用アプリ ・Catlogの犬専用版 開発プロジェクト https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000037478.html 【公式Xアカウント開設】Catlogの犬専用版 準備室 X公式アカウント(@Catlog4Dogs)もできました。 プロジェクトの最新情報やワンちゃんたちとともに進める開発の裏側をお届けします。ぜひフォローいただき、プロジェクトを一緒に見守っていただければ幸いです。 #Catlog4Dogs Catlogの犬専用版 準備室：https://x.com/Catlog4Dogs 【お仕事内容について】 今回のデータサイエンティストポジションでは、Catlogが保有する猫様の行動データを始めとした膨大なデータを分析し、猫様の健康的で豊かな生活に貢献する知見の創出を担っていただきます。 具体的には... ・猫様の体調や生活の質（QoL）の変化の兆候を捉えるアルゴリズム及びロジックの設計、仮説検証、並びに実装 ・季節変化やライフステージ変化といった、猫様の行動に関する統計分析、シミュレーション、及びデータ可視化 ・ユーザーアンケートを始めとした、上記の分析に必要なデータの収集 また、必要に応じて機械学習チームと連携し、以下のタスクに取り組んでいただきます。 ・適切なデータセットとデータ表現方法の選択 ・機械学習モデルの実験、性能のモニタリング、及び効果検証 ・分析から得た知見を機械学習チームにレポーティング 他にも、「Catlog（キャトログ）」「Catlog Board」から集めたデータを解析して、Catlog総研として猫様の行動に関するレポートを発表しています。 https://rabo.cat/media/tag/cri/ ◉メンバー紹介 https://rabo.cat/company/ さらに詳しく確認したい方は下記をご覧ください https://rabo.cat/ningenka/

▍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。 RENOSY事業および国内外グループ各社の事業課題に対し、高い解像度でビジネスを理解し、データに基づいた洞察を提供。 事業計画達成のための分析設計から、具体的な解決策の提案・実装に至るまで、未開拓の産業におけるデータ利活用の可能性を追求します。 より具体的には、クロス集計のような基本的な分析からインサイトを導き出すことから、 時には複雑なトレードオフが求められる経営に近い意思決定をサポートするための仮説構築やロジック設計まで、幅広いミッションに挑戦いただけます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI策定と可視化 ・データ分析に基づく事業課題の解決策立案 ・事業現場へのデータ活用指導と分析環境整備 ・チームメンバーの成長支援 ▍本ポジションの魅力 ◎ データアナリストとして事業の意思決定に関わります。自身のアウトプットが事業方針に大きく影響する実感が得やすい環境です。 ◎ M&Aや新規事業立ち上げが積極的にされているため、裁量を持って事業推進する機会があります。 ◎ CDO直下の組織のため、裁量も大きく、スピーディーな意思決定のもと、様々なチャレンジの機会があります。 ◎ 技術と視座のレベルが高いメンバーが集まって生まれる成果を重視しています。データ分析基盤整備やドキュメント整備などのチーム貢献も推奨されています。 ◎ 不確実性の高い課題でも、高い専門性を持つ多様なメンバーと議論を重ね、新たな解決策を模索しながら取り組む風土があります。 ▍分析環境 インフラ：AWS（MySQL,Postgres） 分析基盤：Snowflake, trocco, dbt, TreasureData 分析ツール：Tableau, Google Spreadsheet, Google Analytics 4 その他：Slack, Confluence, G Suite,KARTE ▍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 ▼ データ組織メンバー 対談記事『前人未踏、だからこそ面白い。データで事業の“勝ち筋”を創るアナリストの挑戦』 　https://note.ga-tech.co.jp/n/n9cf0484cab9c ▼ FAQ『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 　https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ▽このポジション・事業について ・【実績】2,000社導入／累計調達34億円。データ活用SaaS×専門家集団で事業拡大中 ・【裁量】技術起点で、顧客のデータ活用と事業変革の実装を主導するポジション ・【挑戦】32兆円規模へ拡大するデータマネジメント市場 × 生成AI事業化にも挑戦中 💬 「ちょっと話を聞いてみたい」も大歓迎。CIO山本とのカジュアル面談はこちらから。 primeNumberの挑戦について、CIO山本が何でも話します。お気軽にご応募ください。 https://herp.careers/v1/primenumber/GNzDeyk4n9wB 🔍 10分でわかる事業紹介資料はこちら（私たちの挑戦、プロジェクト事例、組織体制など） https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 採用背景・お任せしたいミッション 私たちは、「すべての企業、すべての人のデータ活用を当たり前にする」をミッションに、データを通じた事業成長支援を手がける専門家集団です。 募集しているデータエンジニアは、単なる実装担当ではありません。 クライアントの事業課題に応じて、「どんな思想で、どんな仕組みを、なぜつくるか」から構想し、実装までリードする役割です。 たとえば、TROCCOとモダンデータスタックをどう組み合わせ、どのような設計思想でデータ基盤を構築するのか。 あるいは、生成AI/LLMの活用が進むなかで、「AIも活用者に含まれる」前提で設計すべき“AI Ready”な基盤とは何か──。 私たちは、こうした問いに日々向き合いながらも、まだ組織として十分に思想を描ききれておらず、その部分をリードしていただける方を求めています。 モノづくりと思想づくりの両軸で、あなたの経験と技術を存分に発揮してください。 ■ 主な業務内容 本ポジションは、クライアントの課題や事業文脈に応じて、データ分析基盤の構築から活用支援までを一貫してリードする役割です。 自社プロダクト「TROCCO」やモダンなクラウドサービスを活用し、AI活用も視野に入れた「信頼できるデータインフラ」の実現を担っていただきます。 以下のような業務に取り組んでいただきます。 ① プロジェクト設計・実装フェーズ（主担当） ・データパイプライン（ETL/ELT）の要件定義・設計・構築 ・AWS / GCP / BigQuery / Snowflake等を用いたクラウドDWHの設計・実装 ・SQL / dbt等によるデータマート作成、名寄せ・クレンジング・整形処理 ・BIツール（Looker Studio、Tableau等）による可視化・ダッシュボード構築 ・CDP/MA/SFA等のSaaSと連携したデータ活用設計・実装支援 ② データ活用支援・運用フェーズ（伴走支援） ・データ分析基盤の運用設計・定着支援（DataOps） ・既存のデータ基盤に対する技術的な改善提案 ・クライアント要望に応じた高度分析支援（例：MLや予測モデルのPoC等） ・「どう使えば事業価値が出るか」まで踏み込んだ技術提案・改善活動 ③ 技術・事業両面での価値創出 ・プロダクト開発チームと連携したTROCCO等の機能改善・フィードバック提供 ・社内勉強会や技術記事執筆・登壇などによるナレッジ発信 ・技術コミュニティの運営・登壇など社外発信による業界貢献 ・将来的にはR&D組織やPdMと連携し、LLM/生成AIを活用した基盤構想にも挑戦可能 ■ 本ポジションの魅力 ① ビジネスと技術の両面で価値を生む、実装の最前線に立てる 　顧客の課題や事業文脈に深く入り込み、DWH・パイプライン・BI・AIなど多層的な技術で、データから事業価値を引き出す仕組みを設計・構築します。 　ただ手を動かすだけでなく、「どう使えば意味があるか」まで踏み込んだ提案・改善も行えるポジションです。 ② 市場価値の高いモダン技術を、実案件で磨ける 　TROCCOを軸に、Snowflake / BigQuery / dbtなどモダンなデータスタックの構築・運用経験が豊富に積めます。 　社内には50本以上の技術ナレッジやオンボーディングWikiがあり、現場で学びながらスピーディにスキルアップできる環境が整っています。 ③ プロダクト・R&Dと連携し、キャリアの幅を広げられる 　プロジェクトで得た知見は、自社プロダクトへの改善提案や新機能の企画にも還元可能。 将来的には、生成AI・LLMを用いたR&Dや、PdMとの共創にも挑戦できます。 　データエンジニアとして「技術で事業を動かす」先にある、キャリアの広さもこのポジションならではの醍醐味です。 ■primeNumberとは 私たちは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」をビジョンに掲げるデータテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIが正確なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータが不可欠です。 primeNumberは、人とAIが共存していくこの時代において、企業のデータ活用における不自由をなくし、誰もがデータの価値と共にある世界を実現します。 ■primeNumberの提供するサービス ・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営 ・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営 ・データテクノロジー領域の課題解決を実現するPROFESSIONAL SERVICESの提供 主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2,000を超える企業や団体に提供しています。 また、グローバル展開も推進しており、高度なテクノロジーと独自のアイデアで、世界中のビジネスを支援しています。 会社やカルチャーの詳細は、ぜひprimeNumber採用サイトをご確認ください。 ▽採用サイト https://recruit.primenumber.co.jp/ ▽会社説明資料 primeNumberのミッション・戦略・組織・事業について説明しています。 https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-introduction

HEROZは、AI事業のスペシャリストとして、AIソリューションの各産業への導入と新たな価値創造によるAI革命を推進しています。深層学習（ディープラーニング）等の機械学習を活用して、予測・最適化の分析アルゴリズムやビックデータ分析、アルゴリズムなどを開発し、建設、金融など各種産業に適応しています。 世の中の課題を見極めつつ、AIをどの産業にどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、プロジェクトを牽引します。 ▍具体的な業務内容 ────────────────── ＜受注前＞ ・案件提案に向けた初期データ分析 ・AIビジネスコンサルタントと連携した提案内容の検討 ・データに基づくビジネス課題の解決策立案 ＜受注後＞ ・ユーザーがデータ分析を活用できるダッシュボードやチャートの設計 ・データ分析プロジェクトのリード ・既存顧客やプロジェクトの課題を把握した上で、追加受注につながるモデル改善案や新規分析案の企画・立案 金融、建設、エネルギー、製造、エンターテインメントなどの日本を代表する産業に、最新テクノロジーであるAIを持ち込み、新たなビジネスの価値創造を支援することがHEROZの強みです。業界トップクラスのエンジニアが所属し、ワンチームで自由度の高い活動ができます。 またBtoBに留まらず、将棋ウォーズの自社データを活用したBtoC事業の牽引をいただくプロジェクトも担当いただくことを想定しています。 （変更の範囲） 当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般 ▍期待する役割・ミッション ────────────────── ・AI技術を活用し、金融、建設、エンターテインメントなど日本を代表する産業に新しい価値を創出する ・多様化する市場や顧客の課題に対して、データ活用視点から課題解決を実現する ・BtoB事業のみならず、自社データを活用したBtoC事業にも貢献する ▍ポジションの魅力 ────────────────── ・日本を代表する産業にAIによる革新をもたらす実績を築ける ・データドリブン社会の創造に貢献できる ・業界トップクラスのエンジニアとワンチームで活動できる ・自由度の高い環境でプロジェクトを推進できる ・裁量の大きいポジションで自己成長を実現 ▍当社環境の魅力 ────────────────── ・小規模ながら大きな挑戦をする組織文化 ・計算リソースが豊富で技術的な裁量を持てる環境 ・新しい技術を日々吸収し、社会実装へ挑戦する面白さ ・産業横断的なプロジェクトに携わる機会 ・オンとオフのメリハリを持ち、互いに高め合える職場環境 ▍なぜ募集しているか？ ────────────────── 各産業でAI導入のニーズが拡大する中、より多くのプロジェクトを推進し、新たな価値を生み出すための体制強化を図っています。HEROZの強みを最大限に活かし、AIによる価値創造をリードしていただける仲間を求めています。 ▍社内アンケート（HEROZで働く魅力について） ────────────────── ・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。（ビジネス職） ・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。（エンジニア職） ・裁量を持って働ける環境。 ・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます（ビジネス職） ・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ(反面苦しさも)を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。（ビジネス職） ・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。（エンジニア職） ・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。 ・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉（技術者）がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。（セールス職） ▍補足情報 ────────────────── ・当社は競争戦略上、完全禁煙会社としております。就業時間中はもちろん、就業時間外も禁煙となります。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

この職種では、任天堂株式会社が運用している分析基盤を開発運用していただけるデータエンジニアの方を募集いたします。 ▼募集背景 任天堂株式会社が提供するゲームはもちろん、その他サービス（ECや会員サービス等）から得られるデータは、任天堂社内のデータ基盤に蓄積され、お客様により便利に楽しく遊んでもらうために活用されます。 日本だけでなく世界のユーザーから日々大量のデータが蓄積されていく膨大かつ複雑なデータ基盤の開発・運用と向き合うデータエンジニアを募集いたします。 ▼具体的な業務内容 ・スケーラブルなデータパイプラインの構築 ・DataLake/DWH/DMの構成やデータモデルの継続的な改良 ・定型的なデータ分析を支援するためのBIツールの開発・運用 ・あるべきデータ品質を定め、モニタリングするためのプロセス・仕組みを構築 ・複数のビジネスやエンジニアチームと連携し、長期的なデータプラットフォームアーキテクチャの設計 ▼利用技術 ・AWS Lambda, EC2, Redshift, Cloud Watch, Event Bridge, SimpleAD, RDS, S3, Athena, (Glue) ・Google Cloud BigQuery(BigQuery Data Transfer Serviceを含む), Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage(Storage Transfer Serviceを含む), Cloud Scheduler ・言語 Bash Script, Javascript(browser, nodejs, nashorn, Google App Script), Python, HTML, CSS, XML, XSLT, SQL( PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery Legacy/Standard, Snowflake), dbt, HCL, YAML, Liquid, Jinja, LookML 業務内容の変更の範囲：会社の定める業務

▍リンクアンドモチベーションについて ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」 私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。 いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。 テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。 また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、 大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。 この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。 人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。 組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、 働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。 人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。 チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。 その“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。 ■会社紹介資料：https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers ■Entrancebook：https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4 ■技術広報X：https://x.com/LinkandM_dev ▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、 これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。 長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、 その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。 現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、 各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。 将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」 というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。 その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を設計・推進することが重要です。 これらの挑戦をリードし、技術と組織の両面から再現性あるデータ活用基盤の構築を牽引するデータエンジニアを募集します。 ▍業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ・データ基盤の刷新・標準化の推進 ・データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ・サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ・複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ・技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ・技術育成・牽引 ・Peopleマネジメント ▍開発環境 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

【具体的な業務内容】 下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます ・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装 　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます ・MLモデル開発の為のデータ分析： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築 　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築： 　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行： 　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート ・社内外の技術トレンド探索・知見共有： 　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 ▼学会発表実績 　・言語処理学会（https://anlp.jp/nlp2025/） 　・人工知能学会（https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/） ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 バックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような研究を行い、得た成果を各弥生製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。 また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより弥生全体のプレゼンスの向上に寄与できます 【使用技術・開発環境】 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks 開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks 開発言語：Pythonなど その他： PyTorch, Pandasなど コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase 【採用背景】 近年、AI活用やデータビジネスの拡大により、弥生製品や業務システムにも先端技術を取り入れ、新たな価値を創造し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行していくことが不可欠となっています。 弊社では、そのような背景の中、全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」を掲げ、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備や、部門横断のDXプロジェクトを加速させています。 こうした取り組みをさらに推進するためには、AI・データを活用した開発基盤を安定的に運用できる仕組みが重要です。 そのため、最新技術を取り入れつつ、MLOpsの設計から実運用までをリードし、全社的なDXの加速に貢献いただけるエンジニアを募集することとなりました。 【配属先チームの特徴】 弥生のエンジニア全体を統括する全社横断組織の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、 AI/MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。 【チーム人数】 7名（チーム長1名、メンバー6名） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、 大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 弥生全体の先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、 AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで弥生の将来へ貢献することができます。

【MBKデジタルとは】 株式会社MBKデジタルは、「データとAIの力で志をカタチに」をミッションに掲げ、「企業の意思決定を進化させる」会社です。単なる理想論ではなく、現場に深く入り込み、「分析」や「テクノロジー」はもちろん、「実装力」「伴走力」を強みとする私たちだからこそ実現できると思っています。 私たちは、データ分析し改善施策を提案するだけの存在ではありません。重要なのは、その先で、現場の手触り感を大事にしながら“自分ゴト”として意思決定できる状態をつくることです。そのためには、戦略だけに寄らず、テクノロジーだけに偏らず、“実装までやり切る”ことに徹底的にこだわる組織である必要があります。 「意思決定が変われば、企業が変わる。」その瞬間を生み出すために、日本でもっともアツく、泥臭く、そしてプロフェッショナルに、意思決定を変えていく、それがMBKデジタルです。 ◆事業概要 MBKデジタルは、企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。私たちは単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。 私たちの事業は、大きく3つの柱で構成されています。 ①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援 DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。 ②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援 広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。 ③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築 分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。 MBKデジタルのエンジニアは、課題に対して「仕組みで応える」存在です。データパイプラインやCDPの設計・構築から、BIツールや生成AIアプリの開発、プロダクト改善まで、“現場で使われるもの”をいかに早く、正しく届けるかにこだわっています。 私たちは、クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。 【ポジションの募集内容】 ■募集背景 当社では、データ分析を活用した新規事業やサービス改善の需要が急速に拡大しています。現在、国内外を問わず多様なプロジェクトを同時進行で進めており、今後はさらにグローバル規模でのデータ活用案件が増える見込みです。そのため、データ分析案件におけるデータ基盤の構築や運用をリードし、ジュニアエンジニアを育成・指導できるデータエンジニア（リーダー）ポジションを募集することになりました。 ■業務内容 - データ分析案件におけるデータ基盤の要件定義、設計、構築、テスト、リリース、運用、保守までの一連の業務 - 各種データソースからのデータ収集、パイプラインの設計・開発・運用（ETL/ELT プロセス） - データマネジメント業務（データ品質管理、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ対策等） - ジュニアメンバーの育成・タスク管理、関連部署・海外拠点との連携やプロジェクト推進支援 - 新技術の調査・PoC 実施、データエンジニアリングにおけるベストプラクティスの確立および展開 - ドキュメンテーション、社内コミュニケーションの促進、データ活用のための社内トレーニングおよびサポート提供 ■開発環境 - インフラ: Google Cloud（BigQuery、Cloud Storage、Compute Engine 等） - パイプラインツール: Dataform / Digdag 等 - 開発言語: SQL、Python、Shell スクリプト 等 - 管理ツール: Git、CI/CD（Github Actions / Cloud Build 等） - タスク管理・情報共有: Notion、Slack 等 ■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス - グローバル案件への参画: 海外拠点や多国籍メンバーとの協力で、大規模なデータ活用プロジェクトに携われます。 - リーダーシップの発揮: チームを率いてプロジェクトを推進するだけでなく、ジュニアメンバーを育成しながら組織・チーム作りに関わることができます。 - 最新技術へのチャレンジ: Google Cloud をはじめとするクラウド技術やビッグデータ領域での新しいサービスやツールを積極的に導入する環境があります。 - キャリアパス: データエンジニアリング領域のリーダーとしての経験を積んだ後は、アーキテクトへのステップアップや、複数のチームを統括するマネージャーとしてキャリアを広げていくことが期待できます。