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

「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境

弊社には、2026年度世界でわずか128名、日本国内では15名のみが選出されたSnowflake公式認定の技術リーダー「Snowflake Data Superhero」が、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。

• 世界水準の技術力と知見
  全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。
• 知見を共有するカルチャー
  「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。
  こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。
• 個人の挑戦を尊重し、支援する組織
  私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。
  技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。

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、プロダクト開発、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
• 自社プロダクト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）
• 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
• 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
• 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
• ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
• ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援
• ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発

その他

• 大野（Kevin）が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出
• ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定
• Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
• Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任

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
• 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
• 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

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。
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。

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(Kevin) / VP of Data & AI

東京大学大学院理学系研究科を修了後、2020年4月に株式会社ナウキャスト入社。
POSデータのパイプライン構築や分析に携わり、2024年からはデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeを活用したクラウド環境の整備や技術検証を主導。
2025年10月、株式会社FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。
Kaggle Competition Masterで、複数の機械学習コンペで入賞実績あり。
「2026 Snowflake Data Superhero」に選出。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34

六車 光貴 / Data AI Solution事業 エンジニアリーダー

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 / Data AI Service事業 Data Holder Unit ユニットリーダー

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

[データエンジニアリング]
※以下すべての経験5年以上

• チームでのシステム開発・運用経験
• Pythonを用いた開発・運用経験
• クラウドインフラ開発・運用経験
• データ分析基盤の構築・運用経験

[インフラ管理]

• Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる
• Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験

[その他]

• Snowflakeの利用経験
• BIツールの運用、構築経験

• 組織立ち上げ経験
• チームマネジメント経験

• 顧客志向で開発ができる
  常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
• プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
  プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
  プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
• 人を巻き込み物事を推進できる
  何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
  自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
• 知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
  エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
  学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
• 泥臭く細部にこだわることができる
  きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。