キャリア採用・技術職 の求人一覧 - ちゅらデータ株式会社

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

【募集背景】 我々ちゅらデータは、データサイエンティスト・エンジニア等がお客様と伴走し、 AIなどの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。 最近では、パブリッククラウド環境での構築案件が需要を増しており、その領域においてプロジェクトを推進いただける方は特に歓迎いたします。 【仕事概要】 AI・データ分析プロダクトを顧客へデリバリする全工程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】 ・顧客の要求事項に基づいて、要件定義書の作成 ・提案にむけた提案資料の作成 ・システム設計全般 ・システム開発全般 ・AI モデル開発担当者とコミュニケーションし組み込みの実施 ・単体から総合まで、テスト計画から実施 ※ 上記工程を自らが行う必要はありません

【募集背景】 我々ちゅらデータは、データサイエンティスト・エンジニア等がお客様と伴走し、 AIなどの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。 最近では、パブリッククラウド環境での構築案件が需要を増しており、その領域においてプロジェクトを推進いただける方は特に歓迎いたします。 【仕事概要】 AI・データ分析プロダクトを顧客へデリバリする際の、要件定義、設計、開発、テストなどのうちスキルや経験にマッチする領域を担当いただきます。 【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担当いただきます。 ・要件ヒアリングに同席し、要件定義を実施 ・提案にむけた提案資料の作成 ・システム設計全般 ・システム開発全般 ・AIモデル開発担当者とコミュニケーションし組み込みの実施 ・単体から総合まで、テスト計画から実施

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。

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

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)