データ利活用 の求人一覧 - 弥生株式会社

当社ではDatabricksを活用したデータ駆動型サービスの立ち上げを進めています。ビジネス検証やUX検討のため、Databricks上のデータ基盤と連携したモックアプリケーション・PoCプロトタイプを迅速に構築できるアプリケーションエンジニアを募集します。プロダクト初期段階において、データの可視化・シミュレーション・UX検証などを目的としたアプリ開発を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発 ・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのアプリケーション開発推進 ・Databricks SQLやNotebook経由でのデータ取得・連携処理の実装 ・デザイナー・データサイエンティスト・ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambdaなど）、Databricks ・データ処理基盤：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

当社ではDatabricksを活用したデータ駆動型サービスの立ち上げを進めています。ビジネスや業務のDXに向けて、データ利活用プロジェクトを構想・企画・推進を行っております。ビジネス検証やモデル開発のため、Databricks上のデータ基盤と連携し、データの加工・Goldデータ化、分析モデル（統計・ML・AI）の構築、BI/ダッシュボードのデザイン・構築を行うデータサイエンティスト・データアナリストを募集します。 データ分析やモデル開発だけではなく、上流の利活用企画・業務設計や問題設定、BIの構築や普及など、DX推進全般を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進 ・Databricksを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発 ・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambdaなど）、Databricks ・データ処理基盤：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

弥生株式会社は自社プロダクトを展開する事業会社です。開発も全て自社で完結しており、エンジニアが要件定義から設計・実装・運用までフルサイクルで関われる環境が整っています。 現在、社内に点在する膨大なデータを一元化・可視化し、ビジネスに活かすためのデータ分析基盤の構築プロジェクトが進行中です。AWS、Databricksといったクラウドプラットフォームを活用しながら、手を動かして価値ある仕組みを作りたいエンジニアを募集しています。 【具体的な業務内容】 ・社内のデータを収集・加工・集約し、可視化・活用できる基盤の設計・構築・運用 ・技術選定やアーキテクチャ設計に関する検討、PoCや新技術の導入 ・社内ユーザーと直接対話しながら、フィードバックを即実装に反映 ・ Terraformを活用したIaCによる構成管理・自動化 ※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】 ・プロダクトに継続的に関われる：事業会社だからこそ、作って終わりではなく、長期的な視点で改善・育成に携われます ・実装にしっかり向き合える：方針や仕様に納得したうえで、自ら設計し、コードを書くことができます ・裁量のある技術選定：必要があれば、新しいツールやフレームワークの導入も積極的に検討します ・環境構築の自動化：IaCにより、再現性の高いインフラ運用が可能です 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambdaなど）、Databricks ・データ処理基盤：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

私たちは弥生のMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）に共感し、【スモールビジネスのバックオフィスを、だれでもかんたんに】という価値創造に向け、全社でデータ戦略を推進しています。 開発はすべて自社内で完結しており、プロダクトの成長に直結する技術的な意思決定やプロジェクト推進を、現場のエンジニアが主導しています。 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」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。 このプロジェクトにおいて、設計・実装フェーズをリードしながら、チームや進行も支えるプロジェクトリーダーを募集しています。 このポジションでは、エンジニアリングとプロジェクトマネジメントの両軸で、データ基盤・データ活用プロジェクトをリードするリードエンジニアとしてご活躍いただきます。 事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。 縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。 【具体的な業務内容】 ・データプラットフォーム（Databricks中心）の構築/運用設計/全社展開 ・データ基盤（収集、加工、可視化）のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード ・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援 （・Terraform によるインフラ構成管理、データ処理パイプラインの設計と最適化ETL処理における中間ビュー/集計ビューなどの設計/最適化） ・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善 ・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション（ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進） ・部門横断でのプロジェクト管理（タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など）/プロジェクト進行の管理/チーム体制の設計/タスク整理などのリーダー業務 ・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計 ・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む ※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】 弥生では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。 技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。 アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。 また、単なるインフラ整備や分析支援にとどまらず、経営判断や業務改革と直結するシステムや仕組みを“プロダクト”として構想・実装できるのが、事業会社である弥生ならではのやりがいです。 さらに、弥生では全社でデータ・AI活用を進める戦略が掲げられており、将来的にはAIやデータを活用したプロダクト企画・商用化、PdM的キャリアへの展開も視野に入ります。 裁量と責任を持ちながら、エンジニアとして、プロジェクトリーダーとして、事業を動かす実感を持ちたい方に最適なポジションです。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など）、Databricks ・データ処理：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：Amazon RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・IaC：Terraform ・言語：Python ・BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI、DOMO ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。 DatabricksはAI Codingの機能を備えています。