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フロントエンド技術を中心として、Web開発の要件定義・設計から構築・運用まで、幅広くご担当いただきます。プロジェクト毎に最適な技術選定・設計をご提案いただける方を歓迎いたします。 ■toB 向けの UI を含めたフロントエンド開発 ■クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）でホストする Web アプリケーションの開発 ■BIの管理画面やダッシュボードなどの Web アプリケーション開発 ■集計ジョブなどのバッチ開発 ■Web アプリケーションのバックエンド用 API の開発 ■データベースの設計 ■自社製品（Web アプリ）の要件定義・設計・実装・運用 ■機械学習モデルを組み込んだアプリケーション開発 ■CI/CD、自動テストの設計・実装

ちゅらデータでは様々な職種のスペシャリストが活躍していますが、エンジニア自身の志向に応じて職種を変更することも珍しくありません。 本求人では職種別の求人内容に縛られず、ご自身の志向や将来的なありたい姿などにより、選考プロセスの過程で話し合いながら最終的な職種とグレードを決めていくことを想定しています。どの職種・グレードからスタートするかは、実務経験年数やキャリアの内容等を加味しながら、ご志向を踏まえたうえで、提案させていただきます。 ＜具体的な職種例＞ データエンジニア BIエンジニア システムエンジニア Webアプリケーションエンジニア 機械学習エンジニア など

ちゅらデータではデータと最先端テクノロジーを活用して顧客のビジネス課題を解決します。先輩社員の指示の下、下記のような業務を担当いただきます。 【サイエンティストの業務内容】 ・データ分析 ・機械学習システム構築 ・データ分析研修、アドバイザリ業務 ・論文調査、実装 ・その他、プロジェクト進行に係る補助業務 【エンジニアの業務内容】 ・データ分析基盤構築 ・データパイプライン構築 ・システム設計/開発 ・Webアプリケーション設計/開発 新入社員には入社後に各種研修を受けていただき、ご自身の希望やこれまでのご経験などをもとにプロジェクトへのアサインを決定します。

【募集の背景】 ちゅらデータは、最先端テクノロジーを駆使したデータの利活用を通じて、業種・業態を問わずお客様の事業成長と経営課題の解決をサポートしています。 近年の生成AIやデータ利活用などへの注目の高まりにより、その領域を得意とする当社への相談も急増しており、会社の成長を一緒に支えてくれる方を積極募集しております。 【職務概要】 本ポジションでは、システムエンジニアとしてプロジェクトマネジメントを中心とした多彩な役割を担っていただき、組織・技術・顧客 の3軸でリーダーシップを発揮していただきます。 ベンチャー企業ならではのフラットな組織体制が特徴で、役職や年次にかかわらず誰もが裁量を持ち、経営層やCTOと直接ディスカッションしながらプロジェクトを進められるのも大きな魅力です。 【具体的には】 ◉下記のような業務を中心とした幅広い役割をご担当いただきます。 ※実際にご担当いただく業務はご自身の強みやキャリアに合わせて変わります。ちゅらデータの各領域の専門エンジニアやサイエンティスト、コンサルタントと連携しながら、チームの技術的な方向性を牽引していただきます。 ＜プロジェクト推進＞ ・複数のプロジェクトや案件の管理・推進 ・クライアントとの合意形成および円滑なコミュニケーションの実現 ・リスク管理、並びにクライアント向け提案書・報告書の作成 ＜要求・要件定義・提案＞ ・顧客のビジネス課題や要望を正確に把握し、業務要件・非機能要件を整理 ・関係者間の調整を通じ、最適な仕様決定へ導く ・顧客のビジョンを理解し、ビジネスを拡大するためのシーズを発見 ＜技術選定・アーキテクチャ設計＞ ・プロジェクト要件や将来的な拡張性を踏まえた最適な技術選定の実施 ・クラウドインフラやセキュリティ要件を含むシステム全体のアーキテクチャ設計のリード ＜データ基盤・AIシステムの設計と構築＞ ・顧客の要件に基づくデータ基盤およびAIシステムの全体設計

【募集の背景】 ちゅらデータは、最先端テクノロジーを駆使したデータの利活用を通じて、業種・業態を問わずお客様の事業成長と経営課題の解決をサポートしています。 近年の生成AIやデータ利活用などへの注目の高まりにより、その領域を得意とする当社への相談も急増しており、会社の成長を一緒に支えてくれる方を積極募集しております。 【職務概要】 本ポジションでは、開発の経験を活かしシステムエンジニアとして幅広い業務をお任せします 。 顧客の課題を的確に捉え、システム・エンジニアリング技術で顧客への価値提供に貢献していただきます。 【具体的には】 ◉下記のような業務から、スキルや経験に応じてご担当いただきます。ちゅらデータの各領域の専門エンジニアやサイエンティスト、コンサルタントと連携しながら、幅広い技術領域での知見を活かして活躍していただきます。 ・プロジェクト管理：WBS・マイルストーン策定、進捗管理、タスク設計 ・要求・要件定義：顧客とのヒアリングを通じた業務要件の整理、非機能要件の定義 ・提案書作成：顧客の課題解決に向けた提案書の作成 ・設計・実装：システム設計、テスト戦略の策定、品質管理 ・AIシステム開発と導入：AIを活用したシステムやモデルの設計・構築・導入の支援 ・データ基盤構築：大規模データの収集、処理、分析を可能にするデータ基盤の設計と構築 ・運用・保守：システムの安定稼働をサポートする運用体制の構築・改善

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。

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。

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。

統計解析や機械学習技術を利用して、顧客のビジネス課題を解決します。 先輩社員の指示の下、下記のような業務を担当いただきます。 【業務内容】 ・データ分析 ・機械学習システム構築 ・データ分析研修、アドバイザリ業務 ・論文調査、実装 ・その他、プロジェクト進行に係る補助業務

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

統計解析や機械学習技術を利用して、顧客のビジネス課題を解決します。具体的なソリューションの提案・導入・実装まで一気通貫で担当していただきます。 募集背景 ちゅらデータでは、創業当初からデータ活用のプロフェッショナルとしてデータ解析を駆使した顧客のデータ活用支援を行って参りました。今後も顧客に寄り添ってビジネスを拡大していくにあたり、データサイエンティストの採用が急務となっております。

【募集背景】 毎年130〜150％のペースで伸びている国内のAIシステム市場、データ業界の需要は増すばかり。 業界を代表するデータサイエンティスト、データエンジニア等、各分野のエース級の人材が揃う私達ちゅらデータの技術を市場は「待っている」状態です。 そのため多様な事業領域のクライアント課題にあらゆる角度から向き合い、本質的な解決策を提案できる人材を必要としています。 ビッグデータ・AI・最新のクラウドアーキテクチャを用いて、お客様の事業成長と経営課題解決に向けた戦略立案と実行支援まで行って頂きます。 【主な仕事内容】 ・データを活用した新規デジタル戦略の策定 ・AsIs システム調査と ToBe アーキテクチャーの策定 ・AI, データ利活用基盤導入に必要となるデータの調査や解析、システム調査 ・AI, データ利活用基盤導入後のオペレーションフロー作成 ・データ分析やデータ利活用基盤構築プロジェクトの PM, PMO プロジェクトの例： ◎食品業界における情報利活用基盤のシステム化計画・構築、および定着のためのデータリテラシー教育支援 ◎Eコマース業界におけるレビューからのタグ抽出やレコメンドのAI（機械学習）開発 ◎グローバル展開している製造業におけるデータドリブンな経営判断のための収益情報可視化基盤の構築 ◎放送業界における視聴ログダッシュボード構築、レコメンド効果検証等の分析支援 【このポジションの魅力】 ・最先端技術を利用し様々なビジネスや新規市場開拓にチャレンジできる ・クライアント課題解決にむけた構想立案・提案からソリューション企画・実行までコミットできる ・様々な業界の大手クライアントのプロジェクトに携わることができる 【活躍している人の特徴】 ・新しいテクノロジーに臆せずまずは触ってみる ・慣れた環境よりもチャレンジングな環境を好む ・新しいビジネスを構想し多様なスキルセットを持つメンバーを巻き込みリードできる ・混沌とした難しい事象を整理せずにはいられない

【職務概要】 中途採用業務を中心に、エンジニアやサイエンティストの採用活動を、Boardメンバーと協業しながらリードしていくことがメインミッションです。 【職務詳細】 ・採用を成功に導く為の分析、プランニング、プロジェクトマネジメント ・採用プロセス（書類選考、面接、候補者フォローなど）実務 ・中長期の認知・ブランディング施策としての技術広報/採用広報の取り組み ・ダイレクトソース（求人媒体、SNS等）の活用 ・学会やtechカンファレンスへのスポンサード活動 【会社紹介】 『最高に面白い仕事』を沖縄に創りたい！という想いのもと創業しました。 沖縄の労働問題をぶち破り、高賃金で、最先端かつやりがいのある仕事を、最高の仲間と一緒に創り上げることを目指しています。 現在は4割以上の社員が沖縄県外からリモートで働いています。 <事業内容> データ活用に関するコンサルティング・受託分析・システム開発・アルゴリズム開発・教育・研修など

顧客と伴走しながら機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。 【具体的には】 ・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発 ・画像検索アプリケーションの高速化 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 【キーワード】※プロジェクトによって異なります クラウド環境： ・Azure (e.g. Azure OpenAI Service, etc.) ・AWS (e.g. Amazon SageMaker Studio, etc.) ・Google Cloud (e.g. Vertex AI, BigQuery ML etc.) ・Snowflake (e.g. Snowpark) 利用技術 ・機械学習ライブラリ (e.g. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LightGBM, Sudachi) ・ベクトルDB (e.g. Pinecone, Milvus) ・生成AI/LLM関連 (e.g. Dify, LangChain, StableDiffusion) ・IaC (e.g. Terraform) ・アプリケーション開発技術 (e.g. Streamlit) ・MLOps / LLMOps (e.g. MLFlow)

顧客と伴走しながら機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。 【具体的には】 ・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発 ・画像検索アプリケーションの高速化 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 【キーワード】※プロジェクトによって異なります クラウド環境： ・Azure (e.g. Azure OpenAI Service, etc.) ・AWS (e.g. Amazon SageMaker Studio, etc.) ・Google Cloud (e.g. Vertex AI, BigQuery ML etc.) ・Snowflake (e.g. Snowpark) 利用技術 ・機械学習ライブラリ (e.g. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LightGBM, Sudachi) ・ベクトルDB (e.g. Pinecone, Milvus) ・生成AI/LLM関連 (e.g. Dify, LangChain, StableDiffusion) ・IaC (e.g. Terraform) ・アプリケーション開発技術 (e.g. Streamlit) ・MLOps / LLMOps (e.g. MLFlow)