engineer の求人一覧 - 株式会社イングリウッド

【部署紹介】 私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 【募集背景】 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 【業務内容】 ・APIなどバックエンドを中心とした開発 ・要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 ・API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 ・コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー ・社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 ・他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く 【ポジションの魅力】 ・開発や技術の方針決定に関する裁量の大きさ ・プロダクト方針への関与 ・テックで解決できそうな顕在課題の多さ ・担当できる開発業務の広さ ・社内・クライアントでのヒアリングや検証

【部署紹介】 株式会社イングリウッドのAI戦略事業本部では、小売企業の商品販売を全方位で支援するためのサービス開発に取り組んでいます。 BtoB/BtoCサービス事業の運営で捉えた小売業界のイシューに対して、APP開発・データサイエンスのスキルに基づき、ソリューションを発明。 自社も含めた小売事業者の業務の効率化や成果の最大化に寄与しています。 【募集背景】 当社の急速な事業拡大と、小売業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進していくにあたって、収集・蓄積したデータを適切に活用してサービス機能として、あるいは運用に活かすことは経営としての最重要事項の一つです。 データに関するエンジニアリング・サイエンスの知見をベースとして事業を理解し、より判断精度もスピードも早い状態へと進化させられる人材を求めます。 【業務内容】 ・モダンデータスタックの検討・導入・磨き込みを通してのデータ利活用の推進 ・データプロダクト、データウェアハウス・マートの要件定義・設計・開発・運用 ・統計や機械学習モデルの活用による事業指針に関する示唆だし・事業活用 【ポジションの魅力】 ・多方面に事業展開している企業でもあり、多岐に渡る業界・業務のデータの取り扱いが出来る ・エンジニアやデータサイエンティスト、マーケターと協同しながら自身のデータエンジニアリングに関するスキルを高められる・成果に繋げられる ・社内/社外の経営陣との検討・提案機械 【開発環境・使用言語・ツール】 インフラ: GCP サーバーサイド: Go, Python データ分析: Jupyter Notebook, Pandas, Colab データ基盤: BigQuery, Dataplex, CubeJS 機械学習: Gemini, Tensor Flow, scikit-learn, Keras, Pytorch 生成AI: ChatGPT, LangChain, Prompt Layer 開発ツール: Jira, Confluence, Github, Miro, VSCode, Figma その他: Slack, Google Workspace BI: Looker Studio, Metabase

【部署紹介】 株式会社イングリウッドのAI戦略事業本部では、小売企業の商品販売を全方位で支援するためのサービス開発に取り組んでいます。 BtoB/BtoCサービス事業の運営で捉えた小売業界のイシューに対して、APP開発・データサイエンスのスキルに基づき、ソリューションを発明。 自社も含めた小売事業者の業務の効率化や成果の最大化に寄与しています。 【募集背景】 当社の急速な事業拡大と、小売業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進により、サービスの信頼性を高めることが重要な課題となっています。 この課題に対応するため、バックエンドエンジニアを新たに募集することになりました。バックエンドエンジニアは、当社の技術基盤とサービスの信頼性向上に重要な役割を担います。 【業務内容】 ・APIなどバックエンドを中心とした開発 ・要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 ・API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 ・サービスの信頼性向上に向けた施策の企画・実行 ・小売業界向けのデジタルソリューション開発 【ポジションの魅力】 ・開発や技術の方針決定に関する裁量の大きさ ・プロダクト方針への関与 ・テックで解決できそうな顕在課題の多さ ・高い自由度と責任感を持って働ける環境 【開発環境・使用言語・ツール】 インフラ: GCP, AWS コンテナ: Docker, Kubernetes フロントエンド: React.js, Vue.js, Next.js, Nuxt.js, Apollo Client, Storybook サーバーサイド: Typescript, Node.js, Go, Python, GraphQL データベース: PostgreSQL, MySQL サーチエンジン: Elasticsearch, milvus ワークフローエンジン: Apache Airflow, Cloud workflow データ分析: Jupyter Notebook, Pandas データ基盤: BigQuery, metabase 機械学習: Tensor Flow, scikit-learn, Keras, Pytorch 開発ツール: Jira, Confluence, Github, miro, VSCode, figma その他: Slack, Google Workspace