データエンジニアの転職求人

410 件

本ポジションは会社初のエンジニア（データプラットフォームエンジニア）として、特定のミッションに限定されず、いろいろな部署のかけ橋となりながらビジネスを俯瞰し、業務とデータとAIをつなぐことで問題解決をしてくださる方をお待ちしております。

【Expected Outputs】
・AUMダッシュボード、AM期日管理DB、Growth Intelligence Platformなどの取り組みが、共通のデータ・認証・連携・AI運用基盤を持つプロダクト群として機能し始めている
・複数部署の業務担当者との対話から拾った課題が、小さなMVPとして形になり、実際の業務で使われている
・作ったものが安全に運用され、自身が不在でも引き継げる状態になっている
・技術選定の理由やリスクを、非エンジニアにもわかる言葉で説明できる関係性ができている

【Key Responsibilities】
1. 複数部署の業務担当者と対話し、現場のニーズや課題を拾い上げる
2. 小さく試作しながら、データモデル・システム連携・AI活用で課題を解決する
3. 作ったものを安全に運用し、引き継げる形に整える（ドキュメント化を含む）
4. 技術選定の理由やリスクを、非エンジニアにもわかる言葉で説明する
5. 内製かSaaS／外部ツール活用か、状況に応じて一緒に検討・判断する

【Growth Opportunity】
・会社初のエンジニアとして、データ基盤・AI活用の設計思想から関われる
・成果が経営判断や現場の業務に直接つながる実感を持てる
・不動産・金融・AIの交点という、他社ではあまり経験できない領域を学べる
・技術選定や進め方に自分の考えを反映できる裁量がある
・将来的には、独立して動くポジションへ成長できる環境がある

【Message from Hiring Manager】
当社は、不動産アセットマネジメントを中核に、「経済×体験×社会」のすべてを高い次元で両立させることを目指す会社です。いま私たちは、日々の業務で生まれる情報を共通の「型」で蓄積し、AIとともに判断の質とスピードを高めるプロジェクト「P2PJ」を進めています。そして長期的には、不動産投資会社から、人間の暮らしに寄り添う「ライフサイクルインフラ企業」への進化を目指しています。

当社には「We Drive & Spark（眠っている価値を引き出し、世の中の温度を上げる）」というグループバリューがあります。物件や契約、議事録の中に眠っている情報を引き出し、経営と現場の判断にスパークを起こす。それがこのポジションの仕事だと考えています。

ただ、当社にはまだエンジニアがいません。今回募集するのは、当社初のエンジニアです。決まった仕様を実装する役割ではなく、複数部署の業務担当者と対話しながら、現場のニーズに応じて、データ基盤・システム連携・AI活用を一緒に形にしていく役割です。何から取り組むかは固定せず、状況に応じて一緒に考えます。

「ギーク」である必要はありません。技術へのこだわり以上に、ビジネスを俯瞰し、現場の課題に向き合える方と出会いたいと考えています。不動産・金融の経験も必須ではありません。ゼロから仕組みをつくる環境に面白さを感じていただける方と、ぜひご一緒できればと思います。

【Work & Culture】
契約形態（正社員／業務委託／人材派遣等）は固定せず、候補者の希望に応じて柔軟に相談。当面はプロジェクト推進責任者とのオンボーディングを経て、徐々に自律的に動けるようにしていく想定。

【業務概要】
企業のDX推進に伴い、データ活用およびデータ統合基盤の構築に関わるプロジェクトにおいて、基幹システムのオンプレミス環境からクラウド/ハイブリッド環境への大規模データマイグレーションや、拡張性と信頼性の高いデータパイプラインの設計・構築を推進するポジションです。

【具体的な業務】
ご経験や適性に応じて、以下の案件をお任せします。

1. 開発・構築案件
・AI活用・データ活用のための基盤設計・開発（データ統合・自動化・可視化）
　- 将来的なLLM・生成AI（RAG等）活用を見据えたAI-Ready基盤構築（ベクトル化パイプライン構築、検索基盤整備、マルチモーダル前処理パイプライン開発）
　- DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化
　- ETL/ELTパイプライン（dbt、Airflow等）によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携
　- データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備（Atlan、Alation等）
・データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築
　- 基幹オンプレミス環境からクラウド（AWS/Google Cloud/Azure）環境、またはハイブリッド環境へのデータシステム大規模マイグレーション設計・構築

2. リード・推進案件
・上流工程の牽引・技術リード
　- クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント（PL/PMサポート、または兼務による推進）
　- 技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導

【ポジション・部門の魅力】
・将来的にはLLMやRAG等の最先端AI技術に対応するデータ基盤への発展的拡張にも携わることができます。
・プレイングマネージャーや技術スペシャリストなど、自身の強みや志向性に合わせたキャリア（PL/Tech Lead等）を選択・形成できる環境です。

【職務概要】
素材・プロセス産業向けAIソリューションの開発で、研究開発から製造・量産までのデータ活用を担います。研究・実験・シミュレーション・製造データを統合し、フロンティアAI、Physical AI、AIエージェントが活用する基盤とAIネイティブサービスを開発します。
データサイエンティスト、研究者、ソフトウェアエンジニアと協働し、顧客課題の解決とサービス創出を技術面からリードします。

●主な開発テーマ
・材料データ分析環境
・実験・製造自動化プラットフォーム
・AIエージェント活用サービス
・サーキュラーエコノミー向け再生材マーケットプレイス

【職務詳細】
（1） データエンジニアリング
・AWS／Azure上のデータレイク、DWH、データパイプラインの設計・構築と、実験・計測・製造・シミュレーションデータの統合
・データガバナンス、品質・メタデータ管理を含む基盤整備
・AIエージェント、RAG、機械学習向けアーキテクチャの設計・運用

（2） AIネイティブ開発・DevOps
・AI開発支援ツールの活用とクラウドネイティブ実行基盤の構築
・CI/CD、自動テスト、Infrastructure as Codeによる開発・運用自動化
・DORAメトリクスによる改善、MLOps基盤構築・AIモデル運用自動化

（3） ソフトウェア開発
・Web／AIエージェント組込みアプリの設計・実装・テスト・リリース
・API開発、外部システム連携
・コード・設計レビュー、技術標準整備による品質向上

●プロジェクト例
材料開発向けMI/PI分析、設備連携によるデータ収集・意思決定自動化、AIによる研究開発支援、再生材流通のAIマーケットプレイス。

●技術スタック
・クラウド・DB：AWS、Azure、PostgreSQL、MySQL
・データ：データモデリング、アーキテクチャ、ガバナンス
・開発：Python、TypeScript、Java、Spring Boot、React
・AI：Claude、Claude Code、生成AI、AIエージェント、RAG、Agentic Coding
・DevOps・MLOps：GitHub、Docker、CI/CD、Infrastructure as Code、MLOps
・協働：Jira、Microsoft Teams

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●AIネイティブ開発と最先端技術
AIを開発パートナーとして活用し、研究開発・製造データを統合する基盤を構築します。フロンティアAI、Agentic AI、Physical AI、MLOps、クラウドネイティブ技術を実際の事業課題に適用し、研究者やデータサイエンティストと技術の社会実装に挑戦できます。

●社会・産業への貢献
材料開発高度化、開発期間短縮、品質向上、人財不足対応に取り組み、自ら設計した基盤が顧客の意思決定や競争力向上に直結するやりがいがあります。

●裁量・成長・キャリア
技術選定やアーキテクチャ設計など上流から主体的に関与。研究者・事業開発メンバーとの連携で顧客・事業視点も磨き、成長フェーズの事業づくりを経験できます。専門性を高めるほか、テックリード、プロダクトマネージャー、FDEへの挑戦も可能です。

●カルチャー
AIによる代替ではなく、人が創造的な課題解決に集中するための協働を重視します。知識共有と相互学習を通じて高速に価値を届け、年齢や役職より技術的合理性と顧客価値を大切にします。新しいアイデア・技術提案を歓迎する環境です。
AIと協働しながら新しい産業の未来を創りたい方に、挑戦と成長の機会があります。

【職務概要】
素材・プロセス産業における研究開発から製造・量産までのデータとAI活用を支えるデータエンジニアとして、材料開発ソリューションAIソリューションおよび生成AI（フロンティアAI）・Physical AIを活用したAIネイティブサービス開発に携わっていただきます。本ポジションでは、AIを活用したシステムを開発するだけでなく、AIエージェントを開発パートナーとして活用するAIネイティブ開発を実践します。研究開発データ、実験データ、シミュレーションデータ、製造データを統合し、AIエージェントや次世代AIサービスを支えるデータ基盤・アプリケーションを構築します。データサイエンティスト、研究者、ソフトウェアエンジニアと協働しながら、顧客課題の解決と新規サービス創出を技術面から推進していただきます。

（1） データエンジニアリング
・AI活用を前提としたデータ基盤の設計・構築（データレイク、DWH、データパイプライン含む）
・データモデル、メタデータ、データ品質管理およびデータアーキテクチャの設計
・RAG、AIエージェント、機械学習活用に向けたデータ整備・運用設計
（2） AIネイティブアプリケーション開発
・AI・データ分析機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・実装
・AIコードアシスタントやAI開発エージェントを活用した高速開発、API開発、システム連携
・AIエージェント組込みおよびリリース後の継続的改善によるサービス価値向上
（3） DevOps・MLOps推進
・CI/CDによる開発・テスト・デプロイの自動化
・Docker、IaCを活用したクラウド環境およびAIサービス運用基盤の構築
・DevOps・MLOpsによる品質・運用品質の継続的改善
（4） 顧客・プロジェクト支援
・顧客のデータ活用課題の整理および解決策立案
・PoCの企画・推進・評価
・顧客、研究者、AIエンジニアとの協創および成果のサービス化・標準化推進
主な開発テーマ
・材料データ分析環境
・実験・製造自動化プラットフォーム
・AIエージェント活用サービス
・サーキュラーエコノミー向け再生材マーケットプレイス

将来的には、データエンジニアに加え、テックリード、プロダクトマネージャー、FDEなど多様なキャリアを描くことができます。AIを活用する開発者ではなく、AIと協働しながら新しいサービスとデータ基盤を創るエンジニアとして活躍いただきます。

【職務詳細】
化学・素材・バイオ領域を中心としたHMAXサービス開発において、AIネイティブ開発を前提としたデータエンジニアリング、アプリケーション開発、DevOps／MLOps推進を担当いただきます。研究開発から製造までのデータを活用し、フロンティアAI・Physical AIを支える次世代プラットフォームを実現することがミッションです。AIを単なるツールとして利用するのではなく、AIエージェントと協働しながら、データ基盤・アプリケーション・開発プロセスを進化させていく役割を担います。
（1）データエンジニアリング領域
・AWS/Azure上でのデータレイク・DWH・データパイプラインの設計・構築、および実験・計測・製造・シミュレーションデータの統合
・データガバナンス、品質管理、メタデータ管理を含むデータマネジメント基盤の整備
・AIエージェント、RAG、機械学習活用を前提としたデータアーキテクチャ設計・運用
（2） AIネイティブ開発・DevOps領域
・AIコード生成・AI開発支援ツールを活用した開発推進とクラウドネイティブ実行基盤の設計・構築
・CI/CD、自動テスト、Infrastructure as Codeによる開発・運用の自動化
・DORAメトリクスを活用した継続的改善、およびMLOps基盤構築・AIモデル運用自動化
（3） ソフトウェア開発領域
・WebアプリケーションおよびAIエージェント組込みアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース
・API開発、外部システム連携を通じたデータ活用サービスの実現
・コードレビュー、設計レビュー、技術標準整備による品質向上と開発力強化
主なプロジェクト例
・材料開発向けMI/PI分析プラットフォーム
・実験・製造設備と連携したデータ収集・意思決定自動化基盤
・フロンティアAI・AIエージェントを活用した研究開発支援サービス
・再生材流通を高度化するAIマーケットプレイス
主な技術スタック
・クラウド・データ基盤：AWS、Azure、データレイク、DWH、データパイプライン、PostgreSQL、MySQL
・データエンジニアリング：データモデリング、データアーキテクチャ、データガバナンス
・ソフトウェア開発：Python、TypeScript、Java、Spring Boot、React
・AIネイティブ開発：Claude、Claude Code、生成AI（フロンティアAI）、AIエージェント、RAG、Agentic Coding
・DevOps・MLOps：GitHub、Docker、CI/CD、Infrastructure as Code、MLOps
・コラボレーション：Jira、Microsoft Teams

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
（1） AIと協働する開発を実践
生成AIやAIエージェントを開発プロセスに取り込み、研究開発・製造データを活用する次世代の基盤・サービスを創ります。研究者や各分野のエンジニアと連携し、先端技術を実際の事業課題へ適用できます。
（2） 産業・社会課題への貢献
材料開発の高度化、品質向上、技術伝承、人財不足対応、環境負荷低減などに取り組み、自ら構築した基盤を通じて顧客の意思決定と競争力向上に貢献できます。
（3）高い裁量と技術的オーナーシップ
開発方針、アーキテクチャ、採用技術を自ら提案し、設計・実装から運用まで一貫して関われます。技術的合理性と顧客価値を重視し、新しい提案や挑戦を歓迎する文化があります。
キャリアパス
専門性を深め、データエンジニアリングスペシャリスト、チーフ・シニアデータエンジニアをめざすほか、テックリード、プロダクトマネージャー、FDEへの展開も可能です。チームで学び合い、技術力に加えて事業・顧客視点を磨けます。

【業務概要】
クライアントのDX推進を支援する事業において、各種プロジェクトにおけるエンジニアリング業務を担当します。希望や経験により、将来的には要件定義、顧客折衝、プロジェクトマネジメント（PM）へのステップアップも可能なポジションです。

【具体的な業務】
経験や得意分野に応じて、以下のプロジェクト領域にアサインされます。
・マーケティングオートメーション（Marketing Cloud、Account Engagement、Marketo 等）
・BI・データ分析（Tableau、Power BI 等）
・データ基盤・データマネジメント（AWS、GCP、Treasure Data、Snowflake 等）
・CRM/業務アプリケーション（Salesforce、JUST.DB 等）

また、市場動向やクライアントニーズに合わせて新たなサービス提供にも取り組んでいきます。

＜プロジェクト事例＞
・ハウスメーカー：顧客データ統合 MA活用による商談創出プロセスの再設計
・BtoCサービス企業：Marketing Cloudを活用したCRM基盤の新規構築・運用設計
・大手通信事業会社：数百万件の顧客データを活用したBtoBナーチャリング基盤の設計・構築
・自動車メーカー：顧客行動データ分析／販売店向けBIダッシュボード開発／DMP基盤構築
・国家プロジェクト：個人情報データ活用におけるビジネス設計支援
・鉄道広告代理店：移動データ分析モデル構築／セグメント抽出ダッシュボード開発

【ポジション・部門の魅力】
・クライアントの事業成果につながる多様なプロジェクトに関われる
・上流設計と連動した開発経験を積める
・将来的に要件定義・顧客折衝・PMへステップアップ可能

【業務概要】
全社データ基盤の構築・運用を通じたデータドリブン経営の実現とDX推進を担います。BigQueryを中心としたデータ基盤構築、ELT/ETLパイプラインの設計・実装、kintoneやHubspotとのデータ連携、BIダッシュボードの構築など、データエンジニアリングの実務を通じて事業成長を推進します。

【具体的な業務】
・DX推進: 現場のヒアリング・要件定義から運用定着まで伴走し、データ活用文化を組織に根付かせる
・データ基盤の設計・構築: GCP(BigQuery)を中心としたデータウェアハウスの設計・構築、データモデリング
・ELT/ETLパイプラインの構築: 各部門のデータを統合するパイプラインの設計・実装・運用
・データ連携・統合: HubSpot・kintone等からのデータ抽出、API連携開発、マスタデータの統合・名寄せ
・BIダッシュボード構築: Looker・Tableau等を用いた、経営・現場が意思決定に活用できるダッシュボードの設計・構築

【将来的にお任せしたいこと】
・データ基盤全体のアーキテクチャ設計・技術選定
・データガバナンス・データ品質管理の仕組み化
・全社的なデータ活用戦略の企画・推進

【ポジション・部門の魅力】
・IPOを目指す成長企業で、ゼロからデータ基盤を構築できる環境です。
・GCP(BigQuery)を中心としたモダンなデータスタックを活用・構築できます。
・構築するデータ基盤が全社横断の経営判断のスピードと精度を左右するため、エンジニアリングが事業成長に直結します。
・技術実装だけでなく、現場を巻き込んだDX推進やデータ活用文化の醸成まで幅広く経験できます。
・少数精鋭チームで高い裁量を持って取り組めます。

【業務概要】
データ復旧保証サービスを展開する事業部のバックオフィスグループにて、主に保険管理業務を担当します。保証リスクをカバーする保険契約を通じて利益の最大化と事業の継続性を支え、リスクの適切な管理と事業の収益基盤の強化に貢献するポジションです。

【具体的な業務】
・保険会社との保険契約の交渉・締結
　- 各種データの集計・分析結果に基づく契約条件の交渉
　- 合理的な条件での保険契約締結を通じた利益構造への貢献
・各種保険契約のポリシー管理
　- 既経過損害率の算出・管理を通した適切な保険契約の維持・管理
　- 保険契約の更改・異動手続き、保険料の支払い・保険金の請求などの保険事務全般
・保険事務の業務整備・効率化とステークホルダーとの連携
　- 業務プロセスの整備および継続的な効率化施策の企画・実行
　- FAQ、トークスクリプト、マニュアル等のナレッジ整備と社内外オペレーターへの教育・研修体制構築

【ポジションの魅力】
・保険の知見やデータ分析力を活かして契約条件の最適化を推進し、事業収益の最大化に直接貢献できます。
・保険事務の仕組みづくりや業務プロセスの効率化において、課題発見から改善施策の実行まで主体的に関わることができます。

【業務概要】
従来同社が強みとしてきた半導体前工程向けの技術・知見を活用し、後工程の先端パッケージング領域における新規事業創出を推進しています。
本ポジションでは、最先端実装技術に関する大学・研究機関との共同基礎研究テーマとし、装置データの解析やシミュレーション技術を活用したデジタルツイン構築を担います。

＜先端パッケージングとは＞
複数の半導体チップを高密度に積層・統合し、AIや高性能プロセッサの性能を最大化する最先端の後工程技術。

【具体的な業務】
・国内外の研究機関や大学との共同研究で取得したデータの整理、解析
・各種シミュレーションソフトの活用および最適な解析環境の選定
・物理シミュレーションを活用した現象理解およびモデル構築
・機械学習、AI技術を活用したデータ解析、予測モデル開発
・半導体製造プロセスや装置挙動のデジタルツイン構築・高度化 等

【ポジション・部門の魅力】
同社の強みである半導体前工程の計測・検査技術を活かし、半導体業界の次の成長領域である後工程向けの「先端パッケージング」の事業創出に携わることができます。発足間もない組織の中核メンバーとして大きな裁量を持ち、デジタル領域の主担当として活躍できる環境です。
また、ライフスタイルや業務状況に合わせて在宅勤務・出勤・サテライトオフィスの利用が可能です。

【業務概要】
大手エンタープライズ企業のデータ
・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。
【具体的な業務】

・データ活用戦略策定（コンサルティング部門と共に）
・データ収集
・蓄積処理の設計
・MLOps基盤の設計
・構築
・LLM/RAG向けデータパイプライン構築
・BIツール向けデータ基盤構築
・API
・システム間データ連携 【主なプロジェクト事例】

・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画
・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援 【技術スタック】
開発言語：Java、Python、TypeScript、JavaScript / クラウド系：AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker / フレームワーク：Spring Boot、Spring、Django、React / CI/CD：GitHub、CircleCI、GitLab 【ポジションの魅力】

・データ基盤の構築だけではなく、データ活用戦略からアーキテクチャまで経験スキルに合わせて幅広く経験を積むことができます。

・生成AI
・LLMなどの最先端技術の活用についても挑戦できます。

・事業立ち上げ初期フェーズでの参画のため、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会がございます。

・コンサルティング事業への社内異動も可能で、志向に合わせたキャリア選択が可能です。
【1day選考会概要】
実施日：2026年11月7日（土） 選考プロセス：会社説明面談（人事対応）＋最終面接（部門責任者）※約90分 時間帯：1.9:00 10:30 2.10:00 11:30 3.11:00 12:30 4.13:00 14:30 5.14:00 15:30 6.15:00 16:30 7.16:00 17:30 服装
・持ち物：指定なし（カジュアル可）

【業務概要】
データ活用プロジェクトの推進と、ステークホルダーとの要件整理・提案活動を担当します。案件は要件定義からデリバリーまでを一貫して管轄し、まずは1プロジェクトから参画し、将来的には複数案件を並行して推進していくことを想定しています。

【具体的な業務】
・データ活用プロジェクトの計画策定・推進（要件定義からデリバリーまで）
・データの収集・連携方針の構想（どのデータをどう集めるかを描いたうえでの計画立案）
・ステークホルダーとの要件整理・提案活動（社内・グループ企業との折衝に加え、営業担当との打合せに同席する場合あり※営業活動はなし）
・パートナーを含むプロジェクト体制のマネジメント（実装はパートナーとともに推進）

【業務環境例】
Domo / Power BI / Tableau / Looker / DWH / ETL / Snowflake / Databricks

【ポジションの魅力】
●データ活用のプロセス全体に関われる
可視化のBIだけでなく、データの収集・連携から分析・活用までを一気通貫で担うプラットフォームを主導できます。上流から下流まで一気通貫で経験を積める環境です。
●立ち上げフェーズの事業に関われる
データ活用領域を新たな事業の柱として立ち上げるフェーズです。グループ全体の大型プロジェクトを起点に、グループ各社、さらに一般企業への外販へと広げていきます。将来的には事業と組織を率いる立場を目指すことも可能です。
●裁量の大きさと連携体制
プロジェクト化の計画段階から入り込むことができ、要件定義やデータの収集・連携の方針などシステム全体のロジックを組み立てるフェーズからデリバリーまで管轄します。他部門と連携・協業しながら進められる風土です。
●働き方
現状リモートワークを中心に業務を推進できます。

【業務概要】
同社のメインプロダクトである経営管理クラウドを開発するチームのコアメンバーとして、プロダクトの機能開発・改善をリードしていただきます。
急成長を支えた基幹プロダクトの大規模なリアーキテクチャおよびドメインの再定義を行っており、データ量の増加やユースケースの複雑化に対応するため、将来的な拡張性を見据えた柔軟かつ堅牢なシステム設計・開発を牽引していただきます。顧客の最小粒度データから財務諸表までが一気通貫で繋がるプラットフォームを構築するポジションです。

【具体的な業務】
・中核である高性能と柔軟性を両立するデータ処理分析基盤の設計・実装・運用
・適用先プロダクトの成長に伴うデータ処理分析基盤の継続的改善
・高いレベルのパフォーマンス、完全性の担保

【ポジション・部門の魅力】
・エンタープライズ企業向けのSaaSプロダクトという、分析システムと業務システムの両面を持った複雑で解きごたえのあるプロダクト開発への挑戦
・大量データを扱い、かつ難易度の高いデータ処理分析基盤のアーキテクチャ設計と実装の経験
・AIの存在を前提とした次世代SaaSの創造および上流の設計検討からQAまで全工程における「AI駆動開発」の実践
・複雑なドメイン攻略とトレードオフの解決に向けた、本質的な技術的意思決定の主導

業務内容
主な業務内容

●Database Reliability Engineer（DBRE）チームのマネジメント、育成および採用を行い、心理的安全性、継続的な学習、オペレーショナルエクセレンスを重視したチーム文化を醸成する
●当社のデータベース基盤における技術的ビジョンおよび中長期的な技術戦略・ロードマップを策定し、実行をリードする
●ミッションクリティカルなデータベースシステムの安定稼働を統括し、重大なデータベース障害発生時のインシデント対応および再発防止のためのポストモーテムを主導する
●FinOpsチームと連携し、シャード統合やリソースの適正化などを通じて、パフォーマンスと効率性のバランスを取りながら継続的なコスト最適化を推進する
●Platform Infrastructure、SRE、Observability、Productチームと密に連携し、ビジネス要件および重要なユーザージャーニーに沿ったデータベース基盤・機能の提供を実現する

ユニークなチャレンジ
クラウドネイティブへの移行完遂と安定化
既存のオンプレミスデータセンター（TC2）から TiDB Cloud への大規模マイグレーションが最終段階にあります。本ポジションでは、この重要な移行を完遂するとともに、将来を見据えたクラウドネイティブな運用モデルを定義・確立していただきます。

大規模・高難度なシステム運用
数十万QPSおよび数十テラバイト規模のデータを扱う MySQL／TiDB クラスタを運用しています。複雑な分散システム環境において、99.99%の可用性を維持・向上させるという高い難易度の課題に取り組んでいただきます。

コストと信頼性の両立
事業成長に伴いデータベースコストは重要な経営要素となっています。アーカイブ戦略やアーキテクチャの見直しなどを通じて、「Core」システムの信頼性を損なうことなく、継続的なコスト最適化をリードしていただきます。

成長を続け、現在では国内最大規模のマーケットプレイスとなりました。 サービスの成長に合わせ、トラフィックが増え続けるなかでも当社のお客さまに、より良い体験を提供するにはシステムの信頼性やパフォーマンス、スケーラビリティを改善し続けることが必要不可欠です。そこで現在、データベースに関わるポジションを募集しています。

当社のDatabase Reliability Engineeringチームでは膨大なトラフィックを持つサービスを安定稼働させるためのソフトウェアの開発・運用を担うソフトウェアエンジニアを募集しています。具体的な業務は以下の通りです。

システムモニタリング、キャパシティプランニング
パフォーマンス、スケーラビリティの改善
障害検知、障害対応
CloudSQL(MySQL, PostgreSQL) AlloyDB, TiDB, Spanner や各種ミドルウェアの運用/性能チューニング
オペレーションの自動化を実現させるためのソフトウェア開発
データベースの利用/運用に関するガイダンスの策定


ユニークなチャレンジ
我々は、数十テラバイトのデータを保有し、数十万QPSを処理する大規模で重要なDatabaseクラスタを運用しています。Google Cloud SpannerやGoogle Cloud SQLや TiDB Cloudなども大規模に利用しており、マネージドサービスの最適な利用を推進する役割も担っています。この様な、多様、大規模、ミッションクリティカルな環境下で、安定性を維持する事は勿論のこと、将来的なサービスの成長にも対応できる環境の提供に取り組んでいます。

全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の経営・業務課題を整理し、データ活用構想の策定からデータ基盤・BIの設計・開発、導入・定着まで一貫して担当いただきます。

データ活用領域の技術リーダーとして、 自ら設計・開発に携わりながら、2〜3名程度のチームをリードいただきます。顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただくポジションです。

●具体的な業務
・顧客へのヒアリング、経営・業務課題、KPI、分析ユースケースの整理
・データ活用構想、データアーキテクチャ、ロードマップの策定
・業務システムや外部データの調査、データモデル・データ連携方式の設計
・DWH／データマート、ETL／ELT処理、セマンティックモデルの設計・開発
・BIツール（Tableau、Power BI等）によるダッシュボードの設計・開発、性能改善、利用定着支援
・データ品質、メタデータ、権限、ライフサイクル等のデータマネジメント設計
・SQL・Pythonを用いたデータ加工、検証、自動化、分析支援
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、見積、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援

【入社直後にお任せしたい業務】
まずは既存のデータ活用・BI案件に参画し、当社の開発プロセスや顧客業務、データ構造への理解を深めていただきます。ご経験やスキルに応じて、BIダッシュボード、DWH／データマート、セマンティックモデルの設計・開発を担当いただき、早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。

【将来的にお任せしたい業務】
データ活用案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。また、データアーキテクトとして、全社データ基盤・セマンティックモデルの標準化、データマネジメント・ガバナンスの推進、データ活用CoEの整備、人材育成にも携わっていただきます。志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。

【業務を通じて獲得できるスキル】
・経営・業務課題をKPIや分析ユースケースへ落とし込む力
・BIによる可視化設計、ダッシュボード開発、性能改善のスキル
・DWH／データマート、データモデル、セマンティックモデルの設計力
・データ品質、メタデータ、権限等を管理するデータマネジメントの実践力
・SQL・Pythonを用いたデータ加工、検証、自動化の開発力
・データ活用構想から導入・定着までを進めるプロジェクト推進力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力

【業務の魅力】
●経営・業務課題の整理からデータ活用構想の策定、データ基盤・BIの構築、活用定着まで一貫して担当することができます。
●BIだけでなく、DWH、データモデリング、セマンティックモデル、データマネジメントなど、データ活用基盤全体の設計・構築経験を積むことができます。
●金融分野をはじめとするさまざまな業界の案件を通じて、幅広い業務データを扱うことができます。
●SQL・Pythonを活用し、データ加工・品質検証・自動化まで幅広く担当できます。
●少人数チームの進捗・品質管理や顧客折衝を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
●グループの技術・アセットと地域のお客様との接点を活かして、データドリブンな業務変革に挑戦できます。

【プロジェクト例】
・金融機関向けデータ分析パッケージ導入におけるデータ要件整理・可視化支援
・複数システムのデータを統合するDWH／データマートの設計・構築
・全社で共通利用する指標・ディメンションを整理したセマンティックモデルの設計
・データ品質、メタデータ、アクセス権限等のデータマネジメント整備
・SQL・Pythonによるデータ加工、検証、レポート作成の自動化
・セルフサービスBI活用に向けた内製化支援および活用定着支援

●開発言語
Python、SQL
※案件によりJavaScript等を用いたWeb連携・拡張開発を行う場合があります

●開発環境
・BIツール：Tableau、Power BI
・データ基盤・連携：Snowflake、 主要RDB、クラウドDWH、ETL／ELTツール
・開発・運用ツール：Gitなど
※案件によりクラウドサービス、データカタログ、BI運用・監視ツールを組み合わせます

●業務概要
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する大学発のスタートアップ企業における、アナリティクスエンジニア向けの採用Meetup（オンライン説明会）です。
同社は、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、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。

●具体的な業務（イベント内容）
「分析とAIで事業を動かす」をテーマに、単なる分析業務に留まらず、最先端のデータ活用で直接的な事業インパクトを生み出すアナリティクスエンジニアの実態について、同社の取締役CTOよりお話しいたします。

【タイムテーブル】
- 19:00：オープニング・登壇者紹介
- 19:05：会社概要説明
- 19:10：アナリティクスエンジニアの業務内容/特徴の紹介
- 19:20：募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25：QA
- 19:30：終了

●ポジション・部門の魅力
- データ分析結果を単なるレポートで終わらせず、プロダクトや事業の成果に直接つなげたい方
- オルタナティブデータや生成AIを活用した先進的なプロダクト開発に興味がある方
- 分析業務にとどまらず、エンジニアリングやデータ基盤整備へとスキルの幅を広げたい方
- 同社の働き方やチームの雰囲気を知ることができます。

【業務概要】
各企業の財務諸表監査におけるデータ処理エンジニアとしての業務、及び業務プロセスにおけるシステムデータ生成過程の理解に基づくIT内部統制監査業務、データ分析業務を担当します。

【具体的な業務】
1. データ分析の標準化、システム構築・開発及びその展開サポート
2. 監査チーム、データ分析チームと協業しデータ抽出・加工要件を整理・実行
3. システム概要、業務プロセスにおけるシステムデータ生成過程の理解
4. IT内部統制評価の計画立案・評価実施
5. ソフトウェアやアプリケーションを用いたデータ分析

【ポジション・部門の魅力】
配属部署では、ITを活用した革新的な監査技法の研究・開発・導入・改善・普及に関する活動を行っています。近年では、データ分析として、例えば高度な仕訳分析ツールの開発・導入、監査対象企業の財務・非財務データの分析・視覚化による例外事象の識別・検証等、効率的・効果的な監査手法の導入に向けて各種取組みを行っているほか、AIの活用にも注力しています。また、同社のグローバルネットワークとも連携し、海外先進事例も積極的に取り入れています。現在、公認会計士及びデータサイエンティストを中心に複数のプロジェクトを立ち上げ、新たな取り組みに日々挑戦しています。

【業務概要】
デジタルイノベーション推進部門において、データ分析基盤を含むIT基盤の構築・設計・開発・運用、および社内利用のWebアプリケーションやスマートフォンアプリケーション等の設計・開発を担当します。

【具体的な業務】
・データ分析基盤を含むIT基盤の構築、設計、開発、運用
・社内利用のWebアプリケーション、スマートフォンアプリケーション等の設計、開発

【ポジション・部門の魅力】
・最先端のテクノロジーを活用した監査技術の未来を支える、先進的なイノベーション拠点での勤務となります。
・データ分析基盤や各種アプリケーションの開発を通じて、組織全体のデジタル変革を牽引するやりがいのあるポジションです。

【業務概要】
各企業の財務諸表監査におけるデータ処理エキスパートとして、データ処理専任者で構成されるデータプロセスチームの中核を担うポジションです。データ処理のみならず、データ処理基盤の構築・展開に関する業務を推進します。

【具体的な業務】
1. データ分析の標準化、システム構築・開発およびその展開サポート
2. 監査チーム、データ分析チームと協業したデータ抽出・加工要件の整理および実行
3. データ処理アシスタントを含めたデータプロセスチームのサポート、リード
4. データ分析の要件とクライアントのデータ内容の把握、入手データのチェックや加工処理のための要件整理および実際の加工処理
5. 作業効率向上のため、反復的に行う処理の標準化・システム化

【ポジション・部門の魅力】
データ処理エキスパート・エンジニアは、監査チームがこれまでそれぞれ実施していたデータ処理作業について、SQL等の活用による自動化、標準化をしたうえで、様々な監査手続に展開するプラットフォームを構築する領域で活躍しています。将来的に同法人の全監査クライアントを対象とし、劇的な効率化を果たし、同時にクオリティのさらなる向上を実現する目標を持っています。新たな取り組みであるため、自身の経験に基づき、チームメンバーとして、目標を実現させていく経験ができます。また、スキルや特性に応じて、部門内の他のプロジェクトに関与するチャンスもあります。

【業務概要】
新しい監査技術を研究・開発する部門において、データ処理アシスタントとして業務を行います。長期的に安定感のある就業環境で、先端技術に携わりながらスキルアップが可能です。

【具体的な業務】
・入手したデータの処理（クレンジング）
・データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
・データプロセスチームに関連する事務作業
・他のプロジェクトや、関連チームの支援（主にデータ処理の領域）
・データ処理アシスタント（契約職員）の指導・とりまとめ

【ポジション・部門の魅力】
・残業を希望しない場合は残業なしでの就業が可能であり、プライベートや子育てとの両立がしやすい環境です。
・先端技術に触れながら、データ処理のスキルを磨くことができます。

【業務概要】
新しい監査技術を研究・開発する部門にて、データ処理アシスタントとして、データのクレンジングや抽出・加工、事務作業などを担当します。

【具体的な業務】
・エンゲージメントチームから入手したデータの処理（クレンジング）
・データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
・データプロセスチームに関連する事務作業
・部門内の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援（主にデータ処理の領域）

【ポジション・部門の魅力】
長期的に安定感のある就業環境で、残業なしでの就業も可能です。子育て中の方やプライベートを大切にしたい方も歓迎される環境です。先端技術に携わりながらスキルアップが目指せます。

【業務概要】
会計監査においてクライアントのERPシステム等のデータ分析を行うため、BIツールを使用した分析ダッシュボードの開発・導入と分析のサポートを担当します。

【具体的な業務】
・ERPシステムを利用している様々な監査クライアントの会計、販売、在庫、購買、その他多岐にわたるデータの分析
・BIツール（QlikView、Qlik Sense等）を使用した分析ダッシュボードの開発および導入
・データ分析のサポート業務

【ポジション・部門の魅力】
同法人のデジタル戦略に基づき、最先端のデータ活用に携わることができます。ERPシステムや業務知識を身につけ、データ分析者としてステップアップしたい方に適した環境です。

【業務概要】
同社は英語コーチングサービスに加え、複数の英語学習アプリを展開しています。各プロダクトのデータ基盤とKPIダッシュボードが整い、データをもとに継続率・有料転換率を改善していくフェーズに入りました。データで事業を動かす経験を積んでいただける方を募集します。

【期待する役割・ミッション】
分析依頼やKPI算出に正確な集計を素早く返し、チームの分析処理能力を向上させること。まずは「出した数字が信頼できる」状態をつくる役割を担い、段階的に要件定義・示唆出しまで領域を広げていただきます。

【具体的な業務】
・クラウドデータ倉庫でのSQL作成・集計（分析依頼への対応、KPI算出、データ抽出）
・集計結果の検算と、定義ずれ・データ欠損の検出
・BIツールのダッシュボード・定期KPIレポートの構築と保守
・施策・キャンペーンの効果検証の集計と結果整理
・指標定義・SQLのドキュメント整備

【入社後の活躍イメージ】
・入社 3ヶ月：既存のSQL・指標定義・ダッシュボードを理解し、定型の集計依頼とKPIレポートの運用を担当
・半年：1プロダクトの集計依頼の窓口として、要件の確認から集計・解釈まで1人で完結
・1年：効果検証の設計や示唆出しまで担い、担当プロダクトのメインアナリストに

【ポジションの魅力】
・少人数のため、入社直後から事業KPIに直結する分析を担当できる
・既存アナリストのSQLレビューを受けながら、正確な集計の型を身につけられる
・コーチング事業と複数の学習アプリのデータを横断して扱える
・クラウドデータ倉庫やBIツール、AIを活用した分析環境

CTO直下のCTO室で、Snowflakeを中核とした全社データ基盤の設計・構築・運用を、自ら手を動かしながら推進していただきます。
データエンジニアリングの専門家として、基盤のアーキテクチャと技術的な意思決定をリードしていただきます。

保険業界特有の複雑なデータ構造と、個人情報を含むセンシティブなデータを扱うことを前提に、品質・ガバナンス・運用性を備えたデータ基盤をゼロから形にしていくポジションです。

【業務詳細】
● データ基盤の設計・構築・運用
・Snowflakeを中核とした全社データ基盤の設計・開発・運用
・プロダクトDBや各種SaaSからのデータ取り込みパイプラインの設計・構築
・dbtなどを用いた変換レイヤーの設計と、データモデリング
・ロール・権限設計や、個人情報カラムのマスキングなど、データガバナンスの設計・実装
・データ品質のテスト・監視・アラートの仕組みづくりと、障害対応の運用設計
・Snowflakeのコスト監視と最適化（ウェアハウス設計、リソースモニターなど）
・TerraformなどによるSnowflakeリソースのコード管理
・経営・営業・マーケティング向けのBI・ダッシュボード提供基盤の整備

● 技術リード
・データ基盤の中長期アーキテクチャとロードマップの策定
・技術選定（取り込み・変換・オーケストレーション・BIなど）の主導
・既存メンバーとの協働を通じた、コード・設計レビューとナレッジ共有
・将来のチーム拡大を見据えた、開発・運用プロセスとベストプラクティスの確立

● 直近で取り組んでいただきたいテーマ
・プロダクトDBからSnowflakeへの取り込み方式の設計（差分取り込み、CDCの検討）
・個人情報を含むデータのアクセス制御ポリシーの策定
・既存のAWS上の分析環境（S3／Glue／Athena）との役割整理・移行方針の策定
・経営指標ダッシュボードの提供に向けたデータ整備

【開発環境】
●データ基盤
DWH：Snowflake
IaC：Terraform
AWS：S3／Glue／Athena
データ取り込み：Snowflake（Snowpipe／外部ステージ（S3）／COPY INTO など）
変換：dbt
オーケストレーション：Snowflake Tasks
CI：GitHub Actions

● ツール
GitHub、Slack、Sentry、Datadog、Notion

● AIツール
Claude Code、Codex、Cursor、Devin、GitHub Copilot、Gemini

【業務概要】
顧客の課題を解決するため、コンサルタントとともに課題に向き合い、システム構築を行うことがミッションです。

【具体的な業務】
データ基盤構築がメイン業務となります。
1. クライアントのデータ基盤を構築し、マーケティング施策に活用する業務
2. 様々なデータソースを統合・クレンジングし、分析や施策に活用できる形に整備
3. プロジェクト規模は案件によって2-3人から10人以上まで様々
4. 基本的にデータエンジニアとして業務を行うが、AI・機械学習の知識も活かせる可能性あり
5. 構築後も運用フェーズに関わることがあり、試作のPDCAを回す
6. 顧客との打ち合わせの中で課題を汲み取り、要件を定義していく

同社では、顧客向けデータ分析基盤の構築や、マーケティングにとどまらず業務改善DXなど、クライアントの課題に応じて構築を行います（AIエージェント基盤の構築、CRMカスタマイズなど）。

具体的には、GCP、その他CDPソリューションを用いたデータ基盤の構築および運用業務、GCP等を活用したAIエージェント基盤の構築及び運用経験、ETL処理/データモデル/データ統合/データ抽出などの実装/運用、SQLやPythonを使用したデータ加工業務、データ抽出によるBIツールやMAツールへの活用支援、CRMカスタマイズ、ClaudeCodeなどのコーディングアシスタントを活用した開発を行います。

※構築後のサイエンティストやアナリストの領域とは異なります。基盤構築する上での基礎的な分析(BIやSQLでの解析)は行いますが、高度な分析やデータサイエンスは別部署の業務となります。

【概要】
データセンタサービスの提案から構築、運用に関して総括的な立場で、現業務の改善等、データセンタサービスのリーダーを担うポジションです。
データセンタの専門性を深めながら、チーム運営や顧客・関連組織との調整力を発揮できる環境で、幅広い経験を積むことができます。

【詳細】
●担当業務
1)データセンタマネージャ
　 提案支援、構築、運用業務のサポート
　 担当の事業計画策定における収入、実績の分析、アクションの推進
　 提案〜構築〜保守運用業務における改善・標準化の計画立案、実行、分析、アクションの推進
　 データセンタにおける環境改善によるコスト低減施策の立案、実行、分析、アクションの推進
　 データセンタ運営グループの事業計画策定の参画、全体課題管理と解決に向けた推進
　 顧客や関係部署との調整業務
2)組織、部下マネジメント：入社時の部下は7名前後の予定
　 組織メンバーの専門性・スキルの向上(評価、トレーニング、コーチング、メンタリング)を奨励・実施し、チームワークとモチベーション向上の風土を醸成する
　 会社全体の方向性を組織メンバーに確実に浸透させ推進する
　 業務推進における事業計画策定と予実管理

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
・参画初期は、既存メンバーから業務概要、業務実施手順等のレクチャーを受けながら、OJTにて習熟していただきます。
・リーダーとして立ち上がった後は、上長のサポート、運営グループのマネジメント支援も期待されます。
　また、財務知識やコミュニケーション力を磨く機会があります。
・定期的に上長とのキャリア面談を実施し、希望や適性に応じて長期的にキャリアを形成いただけます。
・グループ会社向けデータセンタ関連業務も同担当で実施しており、希望や適性に応じてグループ会社の仕事にもアサインが可能です。

　（将来のキャリアのイメージ）
・データセンタサービス運営に必要なスキル（技術、コンセプチュアル等）を有し、データセンタサービス提供組織を牽引できる統括課長・担当部長

●サポート体制
・既存メンバーや上長によるレクチャーや随時の相談など、十分なサポート体制があります。
・同組織では、多様性を尊重し、ライフイベントに応じた柔軟な働き方やキャリア形成を支援します。

1．募集の背景と部門のミッション
三菱UFJ信託銀行では、金融ビジネスの高度化に向けて全社的なDXを加速しています。リテール・企業年金・証券代行など多様な事業を持ち、お客さまと長期にわたってお付き合いするサービスが多いため、業務は少量多品種です。こうした業務のデジタル化とAI・データ活用の実装、その土台となるセキュリティとIT基盤の強化を担うのがデジタル戦略部です。本募集は、組織体制の強化に伴い、デジタル戦略部の3グループ・5ポジションをまとめて募集するものです。


2．組織体制
AI推進グループ（31名。AIツールの導入・組み立て、社内展開・浸透、開発力強化・開発基盤、データマネジメント、AI企画などの領域で構成）、サイバーセキュリティグループ（ストラテジー・リスク評価／レッドチーム／ブルーチームの3チーム）、基盤運用・企画グループ（25名。MUSK・他部兼務者を含む）が本募集の対象です。


3．募集ポジション（3グループ・5職種）
●AI推進グループ（3職種）
【1.市民開発に係る全社戦略の企画・推進（チームリーダー／メンバー）】
・Microsoft Power Platform・Copilotを軸とした開発民主化（市民開発）の全社戦略を企画・推進。Power Automate Desktop、Copilot Studio、Dataverseも導入済み
・社内浸透に向けたインナーマーケティング、現場の民主化インセンティブ設計、育成企画、部門・従業員とのコミュニケーション（特に社内展開・浸透の領域での活躍を期待）
・現場の民主化推進アンバサダーと協力し、本部と現場が一体となって業務改善を推進
【2.全社データマネジメント戦略・ガバナンス推進（リード候補／メンバー候補）】
・全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、事業横断のデータモデル設計
・AI・分析に向けたデータ基盤（DWH・Data Lake・Data Hub）のグランドデザインと環境整備
・ビジネス部門のデータ利活用に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援（事例共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援）
・データカタログ・ETL・データ品質などの技術評価・導入、データマネジメントのルール・ガイドライン整備
【3.生成AI企画・推進リード（チームリーダー／メンバー）】
・業務部門との対話を起点に全社で優先すべきテーマを選定し、生成AIを活用したDXプロジェクトを企画・推進
・最新技術のPoCを通じた実装方式の標準化、技術基盤・ガイドラインの整備、現場への実装
・生成AI×社内検索（RAG）による照会チャットボット等のナレッジ基盤の展開と、利用ログに基づく継続改善の仕組み化

※開発民主化（市民開発）は社内の全ての人が開発ができることを意味します。

●サイバーセキュリティグループ（1職種）
【4.サイバーセキュリティの企画・運用】
三菱UFJ信託銀行およびMUFGのサイバーセキュリティに関する企画・運用を担います。経験・希望に応じて次の3チームのいずれかからスタートし、複数チームを経験しながら専門性を高めることを推奨しています。
・ストラテジー・リスク評価：戦略策定・経営層報告、国内外拠点・グループ会社のガバナンス、ポリシー・スタンダード策定、新技術・新サービスのセキュリティレビュー
・レッドチーム：TLPT・ペネトレーションテスト、脆弱性管理・診断の企画・運用、CSIRTとしてのインシデント対応
・ブルーチーム：セキュリティアーキテクチャー検討、セキュリティ装備・システムの導入・運用、CSIRTとしてのインシデント対応

●基盤運用・企画グループ（1職種）
【5.関西BCにおけるBCP企画・IT基盤企画（調査役）】
PC・ワークフロー・メール・チャット・サーバー・ネットワークなど、全社共通の基盤システムを担うグループです。本ポジションは京都府精華町の関西BC（MUFGグループ共通のデータセンター）に常駐し、BCP領域を専任で担います。
・基盤システムのBCP企画、全従業員向けBCP訓練の実施、有事の際の本店・各支店と連携した復旧対応
・クラウド・ネットワーク・データ・セキュリティなど領域別の3〜5年ロードマップの策定・運用、予算管理・契約事務（他メンバーと協働）
・設計・開発はグループ会社の三菱UFJトラストシステムが担い、当部は各フローの判断など上流を担当
・関西BCの常駐者は現在1名で、主担当の後任としての採用も想定。入社後数年で管理職を目指し、BCP領域のリードを期待


4．この仕事の魅力とキャリアパス
・生成AI、Copilot・Power Platform、データ基盤、セキュリティなどの専門スキルと、インナーマーケティング・育成企画などのビジネススキルを磨ける
・信託銀行は事業が多様で部門ごとの課題も幅広く、1社で様々な業務改善・DXを経験できる
・外部登壇やベンダー幹部との意見交換の機会が定期的にあり、最新動向に触れられる
・AI領域ではR&D・データ利活用・データ基盤／マネジメント、部全体では部門アーキテクト戦略・基盤戦略・セキュリティなどがあり、中長期のキャリアパスを幅広く描ける
・キャリアや希望業務は上司との1on1で定期的にすり合わせ。在宅勤務等の働き方も相談可能（ポジションにより異なる）


5．応募について
本求人はデジタル戦略部の3グループ・5ポジションをまとめた募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容とご志向をふまえ、上記5職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いています。
・自身の成長を通して会社・事業を発展させたい方、現場の成長や達成を喜びと感じられる方
・ルール整備や技術検証にとどまらず、現場で使われる仕組みまで落とし込みたい方
・デジタルツールやAIを触ることが好きな方

当社グループでは業績向上やお客さまに対する新たな価値の提供のためにDXを推進しています。変革の課題は本社や各事業領域の現場にありますが、社内データの取り扱いに関する多くのことが部分最適となっている現状がDX推進の妨げとなる事例が多々あります。

また実際の現場ではAI・データ分析の知見が浅く、変革につながるような大胆な課題解決・提案につながっていない事例も少なくありません。本社部門のデータエンジニアとして、会社としての重点施策や各事業領域の目指す姿から棚卸したデータ戦略を立案し、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・計画・設計までをお任せいたします。今後の新たなアプローチとして、AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくりに携わっていただきます。

【業務内容】

「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、当社グループにおける本社および事業の各現場の業務プロセス変革や価値創出に向けた、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・設計業務をお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのデータ基盤づくりやAI活用に向けた仕組みづくりを担当いただきます。

◆今後のビジネスの目指す姿に照らした会社全体のデータ戦略の立案〜仕組みづくり

◆部門やデータサイエンティストなど他職種とのDXプロジェクトに対して関連する既存データを整備し、業務改善・DXにつなげるPoC、検証の支援

◆AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくり、継続的な最適化 実際の基盤構築は当社の情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、よりスリムにデータが利活用できるような基盤の整備を進めて行きます。

【アピールポイント】
歴史の長いコングロマリット企業（業種が異なる事業を多角的に展開する事業会社）特有の課題が多々あります。課題解決を難しくする要因でもある反面、経験の幅を広げるチャレンジができるとともにミッション完遂時の達成感を得られます。キャリア人財ならではの経験値や実践スキルを問題解決に活かす面白味にあふれています。

本ポジションでは、当社のエンタープライズデータアーキテクチャ、データガバナンス戦略、大規模データ移行プロジェクトを中心となって推進していただきます。
実務的な技術スキルとチームをリードする力の両方が求められます。データエンジニア／アーキテクトを率いながら、エンタープライズアーキテクチャ、アプリケーションチーム、ビジネス部門など、さまざまな関係者と連携し、レガシーシステムから新システムへの移行を含む主要データ施策を主導します。
また、データモデリング、データ品質、メタデータ、データカタログ、MDMなどのガバナンス領域のルール策定・浸透、エンジニアへのデータアーキテクチャ教育、業界トレンドや新技術の探索といった、組織の知見を高める役割も担っていただきます。

【主な職務内容】
1. データアーキテクチャおよびエンタープライズモデリングのリード
現状および将来のデータシステムを評価し、ビジネスニーズに合わせた改善を設計
RDB設計（スター・スキーマ、SCD）、MDM、データ統合パターンのモデリング
Azureベースのデータプラットフォーム（Landing／Staging／Refined）設計

2. データ移行プロジェクトの推進
大規模データ移行およびMDMプロジェクトのリーダーとして全体を統括
データマッピング、検証フレームワーク、監査ログ、品質管理の設計
ETL/ELTパイプラインの設計支援および技術面の進捗管理（Databricks／Informatica／Pythonなど）
ビジネスSME、IT部門、外部ベンダーとの連携・調整

3. データガバナンスの構築と推進
モデリング、データ品質、メタデータ、カタログ、MDM、API連携などのガバナンス方針を策定
各部門への導入支援・定着に向けたガイダンス提供

4. チーム連携・ファシリテーション
ビジネス部門と協力し、データおよび業務ロジックの深い理解を促進
レガシーシステムから新システムへの移行において中心的役割を担う
自身の業務を分かりやすく整理し、適切にドキュメント化するスキルも重要

業務概要:
同社は、不確実な課題に立ち向かい、データや課題の泥臭い手触りを知る人材を求めています。完璧なAI知識よりも、不確実な課題に対して自力で解を導き出してきた探究心と粘り強さを重視しています。最先端のAI×データの社会実装というフィールドで、培ってきた経験を活かすことができます。

具体的な業務:
大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト／データエンジニアとして参画いただきます。AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務を担当します。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパスが用意されています。

● 具体的な業務内容
データ基盤の構築・運用： Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築
データ抽出・加工・可視化： 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築
その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せする可能性もあります。

● 描けるキャリアパス（AI領域へのステップアップ）
データエンジニアリングの現場経験を積んだ後は、計画的な案件ローテーションを実施し、以下のAI領域へステップアップできます。
生成AI／LLM領域： RAG（検索拡張生成）構築、AIエージェントの実装
AI運用・高度化： 精度評価設計、MLOps／LLMOps基盤の構築・運用

役割とプロジェクト推進体制:
キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインを行っています。上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。
ミスマッチを防ぐ事前共有として、内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。
計画的なスキルアップとして、意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。

課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画も可能です。クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。

事業部としてのバックアップ体制と働く環境:
助け合い、高め合える「チーム体制」が基本です。同社メンバーが複数名参画するチーム体制で、社内の専門家コミュニティも活発です。高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。
柔軟でメリハリのある「働き方」として、基本スタイルは週4日リモート・週1日出社です。プロジェクトの状況に応じて客先常駐の頻度が異なります。リモートの比率よりも、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。
成長を強力に後押しする「育成・学習環境」として、多数の資格取得支援制度をはじめ、同社オリジナルの学習システムや社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。

ポジションの魅力:
「AI未経験」はハンデではありません。データ×AIのハイブリッド人材へ導く、最短の越境ルートが用意されています。最前線のAI開発で本当に求められるのは、華やかなAI知識ではなく、泥臭い課題解決プロセスを完遂する力です。同社は、確かなエンジニアリングの足腰をベースに、AI領域へとスムーズに越境できる環境を提供します。エンタープライズの現場で「データ×AI」を自在に操る希少なハイブリッド人材として、市場価値を非連続に跳ね上げるための最短ルートがここにあります。

具体的なプロジェクト例:
現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。
1. データ・AIインフラ領域（モダンデータ・クラウド）
Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築： 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化
クラウドAI実行環境（AWS / Azure）の構築： Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計
※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。
2. 生成AI・LLM領域（最先端エンジニアリング）
グラフRAG（GraphRAG）／Advanced RAGの構築： 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装
AIエージェントの設計・実装： LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発
LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計： LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減
3. 機械学習・高度アナリティクス領域
需要予測・異常予兆検知モデルの設計： 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

あらゆるデータを安全に活用し、価値に変えることをミッションとする企業でのポジションです。データを安全に収集し、価値に変えていく事業を展開しています。データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームを提供しており、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。設立後、複数の受賞歴があり、エンタープライズ企業との協業実績があります。

具体的な業務内容:
Trusted Execution Environment（TEE）を活用した秘密計算基盤のコアエンジン、ミドルウェア、アプリケーションの開発を担当していただきます。

Intel SGX や Intel TDX、AWS Nitro Enclaves などの Confidential Computing 技術を用いて、機密データやAIモデルを保護したまま安全に処理・共有・連携できるソフトウェア基盤を開発します。金融、化学、物流、エネルギーなど、機密性の高いデータを扱う業界において、データの安全な利活用、プライバシー保護AI、AIモデル共有、MLOps、鍵管理などを実現する共通プラットフォームの中核技術を担うポジションです。

Rust やC/C++ を用いて、TEE 上で動作するアプリケーション開発、例えば、リモートアテステーション、鍵管理、セキュア通信、データ暗号化・復号、機密データ処理機能などを実装していただきます。

主な担当業務は以下のとおりです。
1. 安全性改善のための機能実装
2. TEE 上での処理性能・運用性改善
3. Confidential Computing 技術の研究開発およびプロダクト応用

このポジションの魅力:
1. Trusted Execution Environment (TEE) をはじめとする、Confidential Computing領域の先進技術を用いたプラットフォーム開発を経験できます。
2. C/C++、Rustを用いたプラットフォーム開発を通じて、低レイヤ領域の専門性を向上できます。
3. Intel SGX/Intel TDXなどを活用し、暗号・認証・鍵管理を支えるプラットフォームの設計・開発を経験できます。
4. 暗号・セキュリティ分野の学会への参加を通じて最新の研究動向に触れられるほか、学会発表や論文執筆に取り組める環境があります。
5. 暗号・AI分野の研究者、システムソフトウェアやWebプロダクトの開発経験を持つエンジニアが多数在籍しており、勉強会や技術共有の機会があります。

あらゆるデータを安全に活用し、価値に変えることをミッションに設立された企業です。データを安全に収集し、価値に変えていく事業を展開しています。
同社が提供する、データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームは、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。設立後、複数の受賞歴やエンタープライズ企業との協業実績があります。

具体的な業務内容は、携わるプロジェクトにより技術スタックは変わりますが、以下のような業務を想定しています。
1. 開発中の秘密計算プロダクトおよび受託プロジェクトにおけるWebサービス基盤の実装
2. React/TypeScript フロントエンド開発、FastAPI/Python バックエンド開発
3. PostgreSQL・Qdrant・OpenSearch を用いたデータモデリング／検索基盤構築
4. OpenAI・Azure OpenAI エコシステムを活用した LLM/RAG システム設計・運用
5. 準同型暗号ライブラリを用いたプライバシー保護 ML 推論パイプラインの実装
6. Docker/Kubernetes によるマイクロサービス運用、GitHub Actions + Terraform による CI/CD
7. メンバーコードレビュー、テスト自動化、パフォーマンスモニタリング

このポジションの魅力は以下の通りです。（配属されるチームにより、プロダクト専任や案件ベースのプロジェクト専任になる場合もあります。）
1. 秘密計算やLLMを用いたサービスなど 最先端領域の R&D と実サービス開発を一気通貫で担当
2. 同社のSaaS製品とエンタープライズを対象としたプロジェクトベースの案件の両方に携われる
3. AWS・Kubernetes ベースのモダンなクラウドネイティブ環境、React + FastAPI のフルスタック構成 (プロジェクトに依存)
4. 多国籍・クロスファンクショナルなチームで英語力／リーダーシップを培われる
5. AIや暗号のスペシャリストと議論しながらサービスを実装できる

日本の産業の競争力を、データとAIで再構築するDeepTechスタートアップでのポジションです。

《解決する課題》
製造業の現場・中核業務には、図面・仕様書・検査記録・不具合履歴など膨大なデータと知見が蓄積されています。しかし、その多くが固有ファイルや個別システムに分散し、データ整備が進んでいません。また、機密性の高さから企業間・部署間での共有も困難です。こうした「眠れる産業データ」を安全に統合し、業務で使える知識に変えることが、製造業DXの最重要課題となっています。

《強み》
企業の秘匿データをセキュアに統合し、高精度なAI出力を実現する先進技術・ソリューションを保有しています。
- 秘密計算技術 データを秘匿したまま企業間・部署間で統合分析
- データ整備AI 多種多様な業務データや暗黙知を「読込→整形→解釈→DB化」する自動変換エンジン
- AIナレッジベース 意味・関連付けによる分散データの統合、AI活用に適した基幹データベース
- AIナレッジ運用 業務特化型エージェントと品質評価AIで、現場中核業務のナレッジを運用
これらを武器に、日本の基幹産業を支える企業と、戦略構想から研究開発、社会実装まで一気通貫の共創プロジェクトを推進しています。

《確かな実装実績》
品質保証・生産管理・研究開発などの中核業務は、高い信頼性が求められるため、多くのベンダーが概念実証（PoC）止まりとなっています。同社は、上記の先端技術を大手企業の現場に実装し、AIシステムを構築・運用してきた実績が多くあります。この「研究開発レベルの技術」を「製造業の中核業務に実装できる力」 つまり「DeepTech×現場実装力」の両立が、同社のユニークな差別化要素です。


●募集ポジション・背景について
- 製造業領域では、現場・中核業務（研究開発／設計／生産技術／品質保証／保守メンテなど）における協業が急増しており、提案・商談の初期フェーズにおいて「動くものを見せる」ことが、顧客の意思決定を左右する最も重要な要素になっています。
- 本ポジションは、事業開発（BizDev/BizPM）が推進する顧客提案・PoC構築を、エンジニアリング面から支える「事業開発の相棒」となるFDEです。BizDev/BizPMが描く提案ストーリーや要件を受け取り、GUI・モックアップ・プロトタイプとして高速に形にすることで、顧客の意思決定を後押しし、商談を前に進める役割を担います。
- Forward Deployed Engineer（FDE）は、海外の先進AI企業を中心に急速に注目されている職種で、「顧客の現場に深く入り込み、要件定義から実装・導入・定着までを一気通貫で担うエンジニア」を指します。本ポジションは、その入り口として「提案を形にする」フェーズに軸を置きつつ、将来的には要件定義 実装 運用まで一気通貫で担う独立したFDEへのキャリアパスも見据えています。
- フロントエンド開発経験を軸に、事業開発と技術をつなぐ「翻訳者」として、同社の事業成長の初動を支えるポジションです。


● 仕事内容
一般的な受託開発／SIerのエンジニアは、「要件定義書を受け取る → 実装する → リリースして終了」ですが、本ポジションのFDEは、「BizDev/BizPMの提案・仮説を受け取る → モック・プロトタイプとして素早く形にする → 顧客の反応を見ながら磨き込む」を実践します。
つまり、「絵に描いた餅」で終わらせず、BizDev/BizPMと二人三脚で、顧客に「動くAI」を見せて商談を前に進める役割を担います。

《主な業務内容》
1. 『提案を、見える形にする』〜 GUI・モックアップ制作
・BizDev/BizPMが構想する提案内容・ユースケースのヒアリング
・商談・提案資料に用いるGUI・モックアップ、画面デザインの設計・作成（Figma等）
・提案の説得力を高めるためのデモ動画・簡易デモ環境の準備
2. 『アイデアを、動くプロトタイプに変える』〜 プロトタイプ開発
・フロントエンド（TypeScript・React等）を用いた、PoC・デモ用プロトタイプの実装
・秘密計算・データ整備AI・AIナレッジベース等、同社技術のデモ用API・バックエンドとの連携
・限られた時間の中で「顧客に刺さる」体験を優先したスピード実装
3. 『商談の手応えを、次の一手につなげる』〜 提案同行・フィードバック反映
・BizDev/BizPMと共に顧客提案・PoCデモに同席し、技術的な質問への対応
・顧客の反応・フィードバックを踏まえたモック・プロトタイプの改善
・成功パターンのテンプレート化、他プロジェクトへの展開
※本格実装・導入・運用フェーズは、実装リードを担うFDE・R&D・SAと連携しながら推進します。プロジェクト全体のQCD管理・組織マネジメントはBizDev/BizPM・事業開発室長と協働で行っていただきます。


●このポジションのやりがい
1. 提案の最前線で、AIの説得力を武器にする実感
自分が作ったモック・プロトタイプが、実際の商談の場で顧客の意思決定を動かす瞬間に立ち会えます。「絵に描いた餅」で終わらせず、目の前の商談を前に進めたという実感を積み重ねられます。
2. 事業開発との二人三脚で、事業の起点に立ち会える
BizDev/BizPMと日常的に協働することで、事業がどう生まれ、どう動くかを最前線で学べます。2025 26年に複数の確定案件があり、既に顧客関係も構築されているため、安心してキャッチアップしながら裁量を拡大していけます。
3. フロントエンド力 × AI提案力で、稀少なFDE人材へ
GUI実装力とAI技術理解を掛け合わせることで、急成長するFDE人材市場において高い市場価値を築けます。将来的には、R&D（半数が博士号保有）・SAと連携しながら、要件定義 実装 運用まで一気通貫で担う独立したFDEへのステップアップも可能です。

●部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして同社製品の企画・開発・導入を行っています。当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用製品を企画・開発し市場へ投入していきます。

<導入事例>
東京エレクトロン、ナミックス、AREホールディングス、イーグル工業、古野電気など多数

●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして主力製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を行って頂きます。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、Tableau、QlikView、Dr.SUMなどのといった他社BIツールへの連携機能の開発を行って頂きます。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れていきますので、最新技術動向の調査・検証も実施していただきます。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当していただきます。
・チームリーダー以上のポジションを担当していただき、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。

●このポジションで目指せるキャリア
<このポジションの魅力>
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門さらにデータ利活用を行うユーザ部門と活動することが多く、顧客のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感することができます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案していきますので、ご自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。ご自身の意見を顧客への最適なご提案へ反映できます。

＜キャリアパス＞
・入社時点のご自身のスキル、ご要望も踏まえつつ、担当して頂くプロジェクト、ポジションを決定します。その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指して頂きます。将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得頂くことが可能です。

＜スキルアップのための支援＞
・全社的な技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。また、社内SNS等を通じて自主的な勉強会、検討会を行っています。

●ミッション
業種・業界を問わずデータの利活用を推進する企業の動きが活発になっている中、データドリブン経営を推進するポジションです。豊富なITソリューション導入実績とデータマネジメントの視点により、データ分析基盤の企画/設計、構築まで行い、データの利活用を支援いたします。

●職務内容
1. 職務/役割
プライムベンダーとして、顧客のDX推進部門や情報システム部門、データ利活用を行うユーザ部門と技術的な折衝含め対話しながら、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の企画/設計、構築を担当します。
2. 業務内容
取り扱うデータはビッグデータとなり、分散処理やクラウドのPaaS,SaaSおよび各種パートナ製品を組み合わせてデータ分析基盤構築を行います。最新技術動向の調査/検証を行い、新技術や新サービスの提案もお任せいたします。

データクラウドの製品を積極的に活用し、データ基盤を素早く高品質に構築する独自ソリューションとともに、顧客のデータドリブン経営をスピーディーに支援しています。
このクラウドデータプラットフォームは、「データクラウド」をコンセプトに、企業で蓄積された多種多様・大量データのマネジメントや、社内外とのセキュアなデータ共有をワンプラットフォームで実現します。SaaS型(従量課金型)のため、従来のアーキテクチャで課題となっていた初期導入のコストやデータ量・ユーザ数の増加に伴う管理・運用負荷を軽減できます。

●当ポジションの強み、魅力
・豊富なITソリューション導入実績とスクラッチ開発実績をベースにした独自ソリューション開発力
・データエンジニアに限らず、データアナリスト/データサイエンティストの知識を兼ね備えたエンジニア集団です。課題解決に向けてデータをどのように活用するのかという視点から顧客と伴走し、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の構築までを手がけており、顧客のデータ利活用の視点を持ってプロジェクトを進めます。
・自身の考えを提案に反映しやすい環境で、裁量を持ってプロジェクトを進めることが可能です。新技術や他社の新サービスにおいても検証を行ったうえで積極的な提案が可能です。

＜スキルアップのための支援＞
全社的な技術研修やビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や社外の交流を推奨しています。また、社内SNS等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

業務概要:
当該部署は、技術をベースに組織、社会に貢献することをミッションとしています。データエンジニアリング領域における先進的／先端技術開発、データ分析基盤構築後のデータ利活用促進策に関する技術的課題解決、他部署のデータ利活用に関する案件の支援を行います。

具体的な業務:
データ分析基盤等、データエンジニアリング領域における青写真を描くだけでなく、その実現手段及び有益な提案のための体系的な知識体系／ノウハウを獲得し、形式知化して組織に還元します。

ポジションの魅力:
1. Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証できます。データ利用サイクル促進に貢献するデータアーキテクティングを、大きな裁量をもって研究し実戦投入することが可能です。
2. データマネジメントにおけるデータ利用促進のためのデータ品質やデータの可観測性などが重要ですが、具体的な管理手法は発展途上であるため、その確立に取り組めます。
3. データ品質特性とそれに対応するメタデータの抽出および可視化方法、データフォーマットやレイクハウス、データモデリングの技術の有用性検証など、実践的なデータマネジメントスキルを身につけられます。

グループ内外のデータマネジメント領域におけるPoC（概念実証）を行い、その成果をもとに、データ活用基盤（DWH／データレイク／BIダッシュボード）の設計・構築や、データパイプラインの開発・運用保守といった顧客向けの開発作業を行います。
役割として、データマネジメント領域におけるPoCの企画・推進、データ活用基盤の設計・構築、ETL／ELTパイプラインの開発・運用、BIダッシュボードの構築を担当します。
チームでのプロジェクト参画となり、1人ではなくチームで業務を行うため、チーム活動を経験できます。プログラミングの経験を活かし設計に携われ、設計スキルを学ぶことができます。チーム内での経験を積むことで、サブリーダー、リーダーへのステップアップが可能です。
働き方として、在宅勤務と出社のハイブリッド勤務が可能です。また、フレックスタイム制を導入しているため、働きやすい環境が整っています。
ご入社後のキャリアについては、経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。

金融領域で培った技術力と業務理解を活かし、製造、流通、建設、メディアなど幅広い業界のデジタルトランスフォーメーションを支援する企業でのポジションです。
データ・AI領域では、単なるデータ基盤構築にとどまらず、データ利活用やAIの業務実装まで一気通貫で支援しており、DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用したデータ分析基盤の構築・利活用支援を強化しています。顧客の業務要件や既存環境に応じて、適切な技術を選定・組み合わせることを重視しています。
Databricksも注力領域の一つとして位置づけられており、「Consulting & Systems Integrator（C&SI）Partner」への加盟を公表し、データ基盤構築・データ利活用・AI実装支援を推進しています。今後は、顧客の業務課題に向き合い、実際に利用されるデータ・AI基盤を構築するだけでなく、その過程で得られた知見をソリューションとして発展させていくことを目指しています。
個別案件で専門性を磨きながら、データ連携、品質管理、運用自動化などの共通機能を育て、より多くの顧客へ高品質なサービスを提供する。その中核を担うデータエンジニアの募集です。

DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用し、クラウド上のデータ分析基盤の設計・構築から、データ活用・AI活用に必要なデータ整備、本番運用・改善までを担当いただきます。

▼主な業務
・データ基盤（DWH／データレイク／レイクハウス）の設計・構築、データモデリング・データマートの設計
・ETL／ELT、データパイプラインの開発・運用
・BI・機械学習・生成AI向けデータ整備
・データ品質管理、アクセス制御・メタデータ管理、監視、性能・コスト改善
・CI/CD、IaC等による開発・運用の自動化
・案件で得た知見を活用した共通ソリューション開発

ご経験に応じて、顧客との要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定、技術リード、メンバー育成などもお任せします。また、ご志向に応じて、顧客課題の発見から本番実装まで推進し、その知見を共通ソリューションへ還元するFDE（Forward Deployed Engineer）型の役割にも取り組むことが期待されます。

【このポジションの魅力】
1. 顧客課題の解決から本番運用まで一気通貫で携われる
顧客との直接取引を重視しており、課題整理から開発、本番運用、その後の改善まで継続して支援しています。データ基盤を構築して終わりではなく、「そのデータが誰に、どのように活用され、どのような価値を生むのか」まで理解しながら取り組める環境です。

2. データ・AIとシステム開発の両方に携われる
全社データ基盤の構築から業務アプリケーション、生成AIを活用した商用サービス開発まで、多様なプロジェクトを手掛けています。特定の製品に限定せず、顧客の目的や既存環境に応じた技術選定・実装に関われます。データエンジニアリングを軸に、クラウド、アプリケーション、分析・AIなど幅広い領域へ専門性を広げることができます。

3. 案件経験を技術資産へ発展させられる
案件で得た知見を、データ連携機能や品質管理機能、運用自動化機能などの共通ソリューションとして蓄積・発展させていくことを目指しています。個別案件の成果創出だけでなく、設計標準や共通機能の整備、専門チームの強化など、事業や組織づくりにも関わることができます。

4. 技術を深めるキャリアも、顧客課題をリードするキャリアも選択できる
担当機能の設計・実装を担うスペシャリストとして専門性を高めるキャリアに加え、技術リード、データアーキテクト、FDE（Forward Deployed Engineer）型の役割として顧客課題の解決をリードするキャリアも目指せます。マネジメントだけを前提とせず、技術者として価値を発揮し続けるキャリアも重視しています。

●部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして同社製品の企画・開発・導入を行います。当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用製品を企画・開発し市場へ投入します。

●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして同社製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を担当します。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、Tableau、QlikView、Dr.SUMなどの他社BIツールへの連携機能の開発を担当します。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れ、最新技術動向の調査・検証も実施します。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当します。
・チームリーダー以上のポジションを担当し、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。

●このポジションで目指せるキャリア
このポジションの魅力
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門、さらにデータ利活用を行うユーザー部門と活動することが多く、顧客のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感できます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案するため、自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。自身の意見を顧客への最適な提案へ反映できます。

キャリアパス
・入社時点の自身のスキル、要望も踏まえつつ、担当するプロジェクト、ポジションを決定します。その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指します。将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得することが可能です。

スキルアップのための支援
・技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。また、社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

データアーキテクトとして、金融・製造業を中心とした大手企業のお客様に対し、データ・AI活用を支えるDatabricks環境の要件定義から構築までを担当します。
業務領域に精通したデータ・AI活用推進担当、実装を担うデータエンジニアとチームを組み、各種データ活用を支える共通基盤・共通環境の設計・構築をリードします。データの収集元となるシステムの特性、お客様の既存システム環境、セキュリティや運用上の制約、今後のデータ活用方針を踏まえ、性能・可用性・拡張性・コストなどを考慮したデータ基盤全体のアーキテクチャ設計を担います。

<具体的な業務>
1. 非機能要件の定義（性能、可用性、拡張性、コスト等）
2. データ収集サービス・外部ツールの選定と、連携方式の設計
3. Unity Catalog・ワークスペースの設計、権限とセキュリティの設定
4. CI/CDアーキテクチャの設計および開発・運用プロセスの整備
5. 環境構築、および非機能テストの設計・実施
6. 技術方式の論点整理や、種々の制約下における選定理由説明
7. お客様の内製化に向けた、設計思想のドキュメント化および技術移転

<ポジションの魅力>
1. お客様と直接対話し、構想段階から関われる
プライム案件が90％を超えており、PoCや要件定義などの上流工程からプロジェクトに参画します。決められた仕様を実装するだけではなく、お客様とともに「どの業務課題を解決するのか」「何を作るべきか」を考えるところから関わることができます。
2. 大規模かつ複雑度の高いデータ・AI基盤の設計・構築経験が得られる
業界大手企業が主要なお客様であり、大規模かつ複雑度の高いデータ・AI基盤の設計・構築に携わることが可能です。またPoCから本番稼働・定着化まで一貫してお客様に伴走します。自身が設計・開発した仕組みがお客様の業務でどのように活用され、どのような価値につながったのかを確認し、次の改善につなげる経験を積めます。
3. Databricksを中心に、データ・AI基盤全体を設計できる
Unity Catalogやワークスペースの設計だけでなく、外部システムとのデータ連携、権限・セキュリティ、CI/CD、開発・運用プロセスまで含めた基盤全体のアーキテクチャに関われます。
4. 技術責任者、スペシャリスト、プロジェクトマネージャーへキャリアを広げられる
将来的には、複数プロジェクトを横断して技術判断を担う技術責任者や、Databricksをはじめとする特定技術領域のスペシャリストを目指せます。また、ご志向に応じてプロジェクト全体を統制するプロジェクトマネージャーへのキャリアも選択できます。

【業務概要】
西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループでのポジションです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。その中でも同社は、グループ会社の各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
データ分析業務の高度化やプロダクト開発など、同社の未来につながるR&D活動をさらに推進するため、戦略の策定から実行までを担える方を募集します。0→1の取り組みが多く、ご自身の想いを形にしながら会社の未来を創っていくことができるポジションです。まずは、同社が実施している支援業務のプロダクト化やデータ分析業務の型化が中心となりますが、将来的には、会社の未来を支えるために取り組むべきR&Dテーマの提案・推進も期待します。なお、R&D用のデータ分析環境の管理・新規構築もスコープに含むため、インフラ環境の構想、設計・構築・運用管理やデータマネジメントの知見も活かすことができます。

【具体的な業務内容】
R&Dの推進及びその環境の構想、設計・構築・運用の管理の責任者としてご活躍いただきます。なお、メンバーには一部兼務ではありますが、データエンジニア、インフラエンジニア、セキュリティエキスパートが在籍しております。
・全体戦略を鑑みたR&Dの戦略策定及びその推進とR&D戦略の実現に必要な体制づくり
・プロダクト開発やデータ分析を実施するためのアーキテクチャ構想の策定
・社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携し、新プロダクト導入のための環境構築や運用改善の提案

【ポジションの魅力】
社内のR&Dの戦略策定及びその推進を担っていただきます。また、データ分析環境だけでなく、プロダクト開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用責任者も担っていただきます。その中でグループ会社をはじめとして、クライアントのデータ利活用を支援していく企業において、これまでのやり方に捉われることなく、自身の想いを形にしながらその推進を支えることが可能です。

●事業部詳細
当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。
メガバンクをはじめとする金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。
こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。
さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、自社プロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。

また当社は、創業3年目で社員数300名を超え、IPOに向けた準備を進めるとともに、大阪・福岡への拠点展開や、ニューヨーク・シンガポールでのグローバル展開に向けた準備も進めています。
会社の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。
社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。
金融で培った専門性を軸に、他業種、グローバル、自社プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

●仕事内容
【職務概要】
本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。
フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。
PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。

【開発規模】
10〜15名

【具体的な業務内容】
・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード

【自社プロダクト開発例】
・AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール

●魅力ポイント
プロジェクトの魅力
・大手金融機関への導入実績があり、社会的影響力のあるプロダクトに携われる
・生成AIを活用し、業務変革を支える新規ソリューションを創出
・自社資本による独立性の高いプロダクト開発体制
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

●技術スタック
・バックエンド
TypeScript
Python
Node.js

・Webフロントエンド
React
Next.js
Tailwind CSS

・インフラ・CI/CD
Google Cloud
Terraform
GitHub Actions

・AI開発ツール
Claude Code
Codex

・コラボレーション
Slack
Jira
Confluence
GitHub Wiki
Figma

●業務変更の範囲
すべての業務への配置転換あり

業務概要:
不動産事業の成長を加速させるため、事業戦略・データ活用・業務最適化をつなぐ中核人材としてご活躍いただきます。案件情報や予実管理情報、収益データなどの様々な事業データを活用し、分析環境やデータ基盤の整備から、経営層や事業部門への提言、事業計画策定支援まで幅広く担当いただきます。また、各部門の業務プロセスを可視化・分析し、AIや最新テクノロジーも積極的に活用しながら、業務最適化による生産性向上を推進いただきます。データ活用レベル向上と業務変革を通じて、新たな価値創出にも挑戦できる環境です。将来的には、データ戦略や業務改革の推進責任者、事業企画領域のリーダーとして、経営に近い立場で事業成長を牽引いただくことを期待しています。

具体的な業務:
* 各種データの分析を通じた事業計画案の策定
* 経営意思決定の精度向上に資するデータ基盤の構築・運用（非構造化データの収集・管理・構造化を含む）
* データ分析結果に基づくレポーティング・ダッシュボード作成
* 関係部署と連携し、データドリブンな事業戦略推進を支援
* AIやITツールを活用したデータ収集・分析手法の導入と改善
* 開発検討中の不動産基幹システムへの要件定義、移行データ整備を支援
* 不動産業務における業務プロセスの可視化・分析・最適化施策の立案
* AI、RPA、ワークフローシステム等を活用した業務自動化、最適化の推進
* 不動産部門のデータリテラシー向上に向けた施策の立案・実行

ポジションの魅力:
* 経営層や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する意思決定に関わることができます。
* データ分析だけでなく、事業企画や戦略立案まで幅広く携わることができます。
* AIをはじめとした最新技術の活用を積極的に推進できる環境があります。
* 成長を続ける事業において、データ活用の仕組みづくりを主導できます。
* データ活用と業務改革の両面から事業変革を主導できるポジションです。
* 業務プロセスの最適化を通じて、事業の生産性向上や収益拡大に直接貢献できます。
* DX推進の中核メンバーとして、全社的な業務改革プロジェクトに携わることができます。
* 将来的にはデータ戦略や事業企画領域のリーダーとしてキャリアを広げることが可能です。

【業務概要】
国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードするポジションです。CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保（SLM）、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担います。

【具体的な業務】
1. データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO（サービスレベル目標）の策定、可観測性インフラ（IaC/CI/CD）の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。
2. ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。
3. グループ会社横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。
4. Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化。
5. TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備。
6. SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス（Apache Iceberg等）の評価・検証および実運用。
7. データモデリング（履歴管理、コンテキストモデリング）およびデータ品質テスト自動化システムの構築。
8. 権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導。
9. ADR（Architecture Decision Records）を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施。

【ポジション・部門の魅力】
* CDO直下組織のため、意思決定が非常にスピーディーで、既存の基盤に縛られず、理想の構造を目指した抜本的な改善や技術選定に挑戦できます。
* 基盤を単なるシステムではなく継続運用されるプロダクトと捉え、ユーザー（社内各部署）の利便性と信頼性を高めていくプロダクトマネジメント的な視点での開発が可能です。
* 手動運用や属人化を排除し、自動化・標準化を通じて仕組みで課題を解決していく文化があります。
* 国内外のグループ全体のデータ利活用の土台を中長期的な目線で設計・構築していく、社会的意義と難易度の高いミッションに携われます。

データドリブン文化を定着させ、データに基づく戦略立案や意思決定が当たり前となる会社へアップデートするため、データ基盤の統合・高度化（AI-Readyデータ基盤開発）を推進します。

・AI-Readyなデータアーキテクチャーのデザイン
・データ収集蓄積機能の再整備（データハブ、データレイク、データウェアハウス、データマート）
・データ分析活用機能の再整備（ETL、AI、BI等各種ツール）
・データセキュリティ管理機能の再整備（アクセス権限管理等）
・AI基盤との連携（AIガバナンス、AIガードレール、MLOps、LLMOps等）
・最新技術トレンド、各種製品・ツールの目利き・採用

※本ポストは、2027年度（2027年4月〜2028年3月）の採用となります。
　具体的な入社月については、選考過程でご相談させていただきます。

●入社後に成長できる点
社員数が数万人規模の企業における今後の事業運営の中核となるAI-Readyなデータ基盤の整備は、中々経験のできないチャレンジングな取り組みとなります。最新技術も活用した基盤のアーキテクチャ検討はもちろんのこと、データソースとなる多数の既存システムとの円滑な連携や、データ活用者が人間だけでなくAIも含まれる中での適切なデータマネジメントに基づくデータアクセスコントロールなど、大規模次世代データ基盤の一通りの検討を経験するることができ、一流のデータエンジニアとしてのキャリアアップにつなげることができます。

●ポジションの魅力
私たちデジタル革新本部データドリブン推進部門は全社的にデータ活用業務をリードする中核組織であり、Biz/Techの両面でスキルを磨きながらビジネス成果を出せる職種です。特にデータ基盤を有する本ポストは技術革新（生成AI/機械学習による未来予測や人員代替など）による業務改革や新規ビジネス創出の相談が絶えず社内の注目度も急増しております。
また、基盤を開発運用するからこそ膨大なデータの全貌や特徴が把握でき、データ基盤担当発で施策を検討/社内発信することも可能です。主業務はシステム開発ですが、データエンジニアリング〜活用支援まで幅広いタスクがあり、様々な仕事にチャレンジされたい方もウェルカムです！

同社はCXプラットフォームを通じて企業の顧客体験向上を支援しており、特にエンタープライズ領域において、SaaSプロダクトの提供を超えた事業課題解決のためのデータ基盤再設計の要望が急増しています。
顧客が保有する膨大なデータを、同社サービスやBigQuery、Databricks等のデータウェアハウスと高度に連携させ、活用可能な状態へと昇華させるニーズに対し、顧客事業のコアに深く入り込み、専門的な知見からプロジェクトを牽引できるプロフェッショナルが求められています。
クライアントの経営課題を深く理解した上でのデータアーキテクチャの設計・構築、主力サービスの解析エンジンや最新のAIソリューションを最大限活用し、リアルタイムでビジネス成果を創出し続ける次世代のデータ基盤を社会に実装していくことが期待されます。

具体的な業務としては、クライアントの事業課題・経営課題を深く理解し、それを起点としたデータ基盤の設計・構築を推進します。
顧客事業の成長を支える「データの棚卸し」から「アーキテクチャ設計」、そして「実装のディレクション」までを完遂することがミッションです。テックカンパニーである同社だからこそ提供できる、主力サービスやAIソリューションを軸とした高度なデータ活用案件をリードします。

業務内容は以下の通りです。
- データ活用グランドデザインの策定
- 顧客が保有するデータの棚卸し、データアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計
- プロジェクト推進・実装支援
- 主力サービスやデータウェアハウス製品を用いたデータ基盤の全体設計、および構築のディレクション
- クライアント事業成長のためのデータマネジメント・コンサルティング
- ステークホルダーとの合意形成
- クライアントのビジネスサイド・エンジニアサイド双方と連携し、目的達成のための柔軟な要件定義・調整

ポジションの魅力は以下の通りです。
プロフェッショナルサービス事業領域における新規立ち上げサービスであり、案件の推進だけでなくコアメンバーとして組織立ち上げフェーズならではの業務に携わることができます。
大手企業との多様なプロジェクトを通じて、業界の最先端で働く経験を積み、キャリアを大きく向上させることができます。幅広い業種の顧客のご支援をしているため、多くの企業のマーケティング活動・データ基盤構築に携わることができます。
コンサルティングサービスのみを提供する企業とは違い、主力プロダクト群やグループ企業のプロダクト提供も含む総合的な収益の向上を目指します。そのため、必ずしも人的リソースの提供を前提にした提案ではなく、お客様の自走やマーケティング活動のROIの最大化に向けた本質的なプロジェクトの提案と実施が可能となります。
消費者向けのビジネスを展開されている大手の企業も多く、構築したデータ基盤をもとにしたマーケティング施策はビジネスインパクトやリーチするユーザー数が非常に多いです。そのため、業務を通じて社会に対してもたらす影響も大きく、業務の意義を感じやすい役割です。

【業務概要】
「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をパーパスに、多くの企業の「DX・データ活用」を支援しています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、顧客の自走まで伴走できるのが特徴です。
プロダクト事業では、マーケティングを高度化・自動化するSaaSビジネスを担っており、独自性の高いプロダクトを取り揃え、データを起点としたマーケティングDXを支援してきました。
今回の募集ポジションで取り扱うLINE特化型のマーケティングSaaSは、既存プロダクトの成長に加え、テクノロジー企業との業務提携や投資による成長加速を事業戦略の1つと考える中で、グループ会社化したことにより、同社プロダクトに加わりました。「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の重要チャネルとして注目が高まっています。今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやWebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。

LINEに特化したマーケティングSaaSです。ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現する事が可能です。現在はエンタープライズ企業を中心にご導入されており、LINEマーケティングを一気通貫して実現するサービスのため、toCビジネスを展開する様々なお客様にご利用されています。Webサイトからリアル店舗まで、様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
※入社後は、グループ会社へ出向という形で勤務いただきます。（勤務場所は同社内となります。）

【具体的な業務】
プロダクトの管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用を担当いただきます。
【まず最初にお任せしたいこと】
・プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
・プロダクトの軽微な機能改善の開発
・プロダクトの運用作業の実施と改善・自動化
【将来的にお任せしたいこと】
・プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
・システム全体のアーキテクチャ設計・改善
・システムのテックリード

【ポジション・部門の魅力】
・自社プロダクトであるため、手触り感を持ちながらプロダクトを育てていく感覚を持って仕事をすることが出来ます。
・大手BtoC企業に導入されるプロダクトであることから、自身もユーザー目線でプロダクトの価値を感じることができます。
・裁量を持ってスピーディーに開発する経験を積むことが出来ます。

同社は、ビジョンに「BE THE SUN」を掲げ、サービスを通じて人々や社会にインパクトを与え、「世界を照らす発明を続ける」をミッションに連続的な事業作りを通して世界に貢献する企業です。同社の主力サービスをはじめ、生活のインフラとなる複数のサービスを連続的に立ち上げ、急速に成長しています。主力サービスであるレシピ動画プラットフォームや節約アプリなどを運営しています。

主力サービスは国内のレシピ動画プラットフォームです。同社の運営を通じて、多くの食品メーカーや卸企業の課題をヒアリングしてきました。その中でも最も大きな課題の一つが、いまだにFAXや紙、Excelファイルでのやり取りが主流で、非効率な業務が多く存在していることです。同社の運営で培った業界知見とネットワークを活かし、食品流通業界（メーカー・卸・小売）の巨大な非効率を「AIエージェント」で自動化する経営陣直下の新規プロジェクトを立ち上げています。本プロジェクトでは、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る巨大産業に対し、AI-OCR、非構造化データパイプライン、Durable Workflowなどの技術を活用したソリューションを提供します。業務の自動化を実現し、大きな社会的インパクトの創出を目指します。

同社は、レシピ動画サービスとして創業し、現在では生活者、食品・飲料ナショナルブランド企業、小売ネットワークをつなぐデータプラットフォームへと進化してきました。レシピ閲覧・レシート購買・チラシ閲覧など、生活者からメーカー・小売までを横断する独自データを蓄積し、販促領域で事業を拡大してきました。現在は、その事業基盤をもとに、食品・日用品など消費財産業全体を対象とした「AIプラットフォーム」の開発を推進しています。

AIの性能が上がった一方で、産業側はAIを受け入れる準備ができていないという課題があります。AIは複雑な業務文脈を理解し、自律的に判断できるレベルまで進化しています。一方で、多くの業務が依然としてExcel・紙・FAX・口頭で運用されている産業では、土台となるコンテキストデータが整備されておらず、業務自動化にAIを十分に活用できないことが、大きな課題となっています。従来のソフトウェアでは扱えなかったExcel・紙・FAXなどの非構造化データをAIで理解・構造化し、コンテキストデータとしてAIに渡せる仕組みを構築することで、業務の自動化を一気に実現できると考えています。

お任せしたい仕事
同社の新規プロジェクトにて、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る食品流通業界（メーカー・卸・小売）の現場に入り込み、AIエージェントを活用した業務自動化を推進するForward Deployed Engineer（FDE）を募集します。Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装そのものはボトルネックではなくなりました。エンジニアに求められる付加価値は、顧客が抱える本質的な課題を深く理解し、要件定義から具体的なソリューションの設計・実装まで落とし込むことへと変化しています。本ポジションでは、フルスタックな開発力を持つBuilderとしてプロダクトを実装するだけでなく、自ら顧客の現場に入り、業務や課題を深く理解することが求められます。課題の特定からプロトタイピング、本番実装、導入後の定着・改善まで、一連のプロセスを一気通貫で担っていただきます。

1. 顧客の現場課題の特定
顧客へのヒアリングや現場理解を通じて、複雑な業務プロセスを構造的に整理し、本質的な課題を特定したうえで、具体的な解決策を提案します。
2. ソリューションの設計
PoCで得られた検証結果をもとに、AI-OCRや非構造化データパイプラインなどの技術を組み合わせ、実運用を見据えたシステムを設計します。
3. フルスタック開発
Coding Agentを最大限活用し、フロントエンド、バックエンドからAIエージェントハーネスの構築まで、必要な機能を一気通貫で実装します。
4. 運用・定着・継続的な改善
ガードレールの設計やファインチューニングなどを通じて、実運用で得られるフィードバックループを回し、顧客への提供価値を最大化していきます。

この仕事の魅力
事業・サービスの魅力:
1. 社会的インパクトの大きさ：FAXや紙が主流で巨大な非効率が残る食品流通業界に対し、AIで劇的な生産性向上を実現できます。
2. ベストな参入タイミング：AIエージェントが実用レベルになり、今後飛躍的な性能向上が見込まれる今、この業界への深い知見とネットワークを持つ同社に優位性があります。
3. 経営陣直下のスピード感：経営陣と極めて近い距離で、意思決定から実行までを最速で回せる環境です。

チーム・ポジションの魅力:
1. AIネイティブな開発環境：AIコーディングツールを前提とした開発環境をゼロから作り上げることができます。
2. フルスタック開発：フロントからバックエンド・AIインフラまで一気通貫で設計・実装をしていただけます。
3. 最先端技術の実装経験：AI-OCR、エージェントハーネス、ガードレール設計など、これからのAI時代にスタンダードになる技術知見を得られます。
4. 事業価値に直結：直接顧客と会話し、業務課題の理解から解決策の実装まで一貫して担えます。

高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。※プロジェクトにより国内・海外出張有

【このポジションの役割・期待値】
Microsoft(MS)社テクノロジを用いた最新のデータプラットフォームソリューションの導入プロジェクトにおいて、統合データプラットフォームの構築(データ可視化)を担当。

●活用ソリューション
BIツールの活用（Power BI）
データガバナンス（Purview）


【プロジェクト事例】
例1：製造業向け：分散データマート基盤 Fabric導入 プロジェクト全社システム（会計、人事、発注、営業、IoT他）、業務システム（管理会計、財務会計 他）とのデータ基盤統合 Microsoft Purviewを統合し秘密度ラベルとAzure Active Directoryを活用しセキュリティを担保

例2：科学会社向け：Purview 導入プロジェクトセルフサービスガバナンスワークフロー実現 Purview と AAD の権限管理機能を使用して、データ アクセス ポリシーを有効にし、セルフサービス ガバナンス ワークフローを構築し、スマートなデータ アクセス リクエストを承認しました。

【活躍している人々】
弊社は多様性を尊重するカルチャーを有していますが、活躍されている方々には以下のような共通点があります。
・Generative AIやMicrosoft 365 Copilotなど最新のテクノロジーへの関心・好奇心が強い
・大規模案件や自分で手を動かして技術に触れることが好き
・Microsoftテクノロジーを追求したい
・ITコンサルティングも開発も経験したい
・世界最大のMicrosoftエンジニアコミュニティに属し、ナレッジを共有して働いている

データ分析における先進的な分析技術を駆使し、クライアントのビジネスを支援します。高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。

※プロジェクトにより国内・海外出張有* プロジェクトにおいて自身の考えが最適解となる技術領域をもち、個人または2〜3名からなるサブチームリードとして、期待される内容にコミットできること。* 顧客とのビジネスとして最適なコミュニケーションが行えること。