データエンジニアの転職求人
355 件
データエンジニアの特徴
企業や公共機関において、データを活用可能な形に整え、分析・AI活用を支える基盤を設計・構築・運用するデータ専門職です。データ収集パイプライ...もっと見る
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データエンジニアの転職求人一覧
新着 データエンジニア/営業支援マーケティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【このポジションの魅力】
当社のビジネスマッチングプラットフォームが業界の先駆者として培ってきた17年分のデータがすでに手元にあります。ダッシュボード作成にとどまらず、データ収集から可視化・活用提案まで上流から一気通貫で関われるポジションです。SQLやBIツールで培ってきた経験を、200名規模の営業組織が抱えるリアルなビジネス課題の解決に直結させられる環境が整っています。
【業務内容】
・データを用いた営業活動の効率化
ーデータ集計・ダッシュボードの作成
ー企画・戦略立案(予実管理、KPIマネジメント)
ー施策の実行
ー営業リストの精査及びリストアップ
【データ活用環境】
・GoogleWorkspace
・SQL
・BigQuery
・Looker
【キャリアパス】
まずはSQLを用いたデータ集計・分析や、営業企画の立案を実施いただきます。その後、営業企画についての知識・経験を広げて弊社の営業組織をリードしたり、継続して営業企画に注力したりすることも可能です。
当社のビジネスマッチングプラットフォームが業界の先駆者として培ってきた17年分のデータがすでに手元にあります。ダッシュボード作成にとどまらず、データ収集から可視化・活用提案まで上流から一気通貫で関われるポジションです。SQLやBIツールで培ってきた経験を、200名規模の営業組織が抱えるリアルなビジネス課題の解決に直結させられる環境が整っています。
【業務内容】
・データを用いた営業活動の効率化
ーデータ集計・ダッシュボードの作成
ー企画・戦略立案(予実管理、KPIマネジメント)
ー施策の実行
ー営業リストの精査及びリストアップ
【データ活用環境】
・GoogleWorkspace
・SQL
・BigQuery
・Looker
【キャリアパス】
まずはSQLを用いたデータ集計・分析や、営業企画の立案を実施いただきます。その後、営業企画についての知識・経験を広げて弊社の営業組織をリードしたり、継続して営業企画に注力したりすることも可能です。
新着 データ基盤PM/大手シンクタンク系SI
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
740万円〜1140万円
ポジション
PM
仕事内容
顧客(金融・決済領域の企業)の点在するデータを集約し、DatabricksやSnowflake等の最先端ソリューションを用い、データ利活用の基盤構築を最上流の企画提案から実装までの一連の流れをPMとして牽引するポジションです。
具体的な業務内容は以下の通りです。
1. 既存顧客に対するデータ利活用の導入企画・提案
2. 案件獲得後、エンジニアメンバーと協業しながらのデータ基盤実装等案件のプロジェクトマネジメント
将来的には、繋がりがある既存顧客へサービスを横展開・拡大していくためのプロダクト企画等にも携わっていただくことを期待します。
具体的な業務内容は以下の通りです。
1. 既存顧客に対するデータ利活用の導入企画・提案
2. 案件獲得後、エンジニアメンバーと協業しながらのデータ基盤実装等案件のプロジェクトマネジメント
将来的には、繋がりがある既存顧客へサービスを横展開・拡大していくためのプロダクト企画等にも携わっていただくことを期待します。
新着 データエンジニア/メディカルプラットフォーム事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】
医師会員数24万人以上を誇るプラットフォームを提供しており、多くの製薬企業のマーケティングも支援しています。
現在、保有する膨大な「医師の行動データ」や「医薬情報」の価値を最大化するため、データ基盤の最新化という大きな転換期を迎えています。
これまで、データ基盤はオンプレミスのデータベースを中心に、各システムが最適化される形で発展してきました。しかし、今後の更なるビジネス成長と、生成AIをはじめとする先端技術の活用を加速させるために、モダンなデータスタックを構築しつつ、その先のデータ競争力強化を指向しています。
【具体的な業務】
・データパイプラインの設計・構築・運用
トランザクショナルデータベース(RDB)やSalesforceなどの各種データソースからクラウドDWHへの、安定的かつスケーラブルなデータ同期フロー(ETL/ELT)の設計・開発、および継続的な監視・運用。
・リバースETLを用いたデータ活用基盤の構築・運用
クラウドDWHに蓄積・加工されたデータを、CRMやSaaSツールへ逆同期するリバースETLプロセスの構築と運用。
・分析結果を現場の業務システムへフィードバックし、データに基づいたアクションを即時化するオペレーショナルアナリティクスの仕組み化と改善。
・データ提供環境および次世代活用インターフェースの運用・改善
BIツールを用いたダッシュボードの設計・構築、およびデータの信頼性を担保する継続的な運用・保守。
NLQ(自然言語クエリ)の実用化に向けた検証・実装、およびエンドユーザーが直感的にデータを活用できるセルフサービス分析環境の運用・高度化。
【ポジション・部門の魅力】
新設予定のデータ専門組織のスターティングメンバーとして、単なるエンジニアの枠を超えた多彩なキャリアパスを提供します。
・データ組織のマネジメントパス
新設予定のデータ部門において、組織設計、採用、評価制度の改善などを含むマネジメント業務。
全社的なデータ戦略の策定や予算策定に深く関与する機会。
・データプラットフォームのスペシャリストパス
オンプレミスからモダンデータスタック(MDS)への完全移行を技術主導し、国内最大級の医療データ基盤のグランドデザインを描くリードアーキテクト。
NLQや生成AIを用いた次世代インターフェースの実用化など、最先端技術の社会実装を牽引するエキスパート。
医師会員数24万人以上を誇るプラットフォームを提供しており、多くの製薬企業のマーケティングも支援しています。
現在、保有する膨大な「医師の行動データ」や「医薬情報」の価値を最大化するため、データ基盤の最新化という大きな転換期を迎えています。
これまで、データ基盤はオンプレミスのデータベースを中心に、各システムが最適化される形で発展してきました。しかし、今後の更なるビジネス成長と、生成AIをはじめとする先端技術の活用を加速させるために、モダンなデータスタックを構築しつつ、その先のデータ競争力強化を指向しています。
【具体的な業務】
・データパイプラインの設計・構築・運用
トランザクショナルデータベース(RDB)やSalesforceなどの各種データソースからクラウドDWHへの、安定的かつスケーラブルなデータ同期フロー(ETL/ELT)の設計・開発、および継続的な監視・運用。
・リバースETLを用いたデータ活用基盤の構築・運用
クラウドDWHに蓄積・加工されたデータを、CRMやSaaSツールへ逆同期するリバースETLプロセスの構築と運用。
・分析結果を現場の業務システムへフィードバックし、データに基づいたアクションを即時化するオペレーショナルアナリティクスの仕組み化と改善。
・データ提供環境および次世代活用インターフェースの運用・改善
BIツールを用いたダッシュボードの設計・構築、およびデータの信頼性を担保する継続的な運用・保守。
NLQ(自然言語クエリ)の実用化に向けた検証・実装、およびエンドユーザーが直感的にデータを活用できるセルフサービス分析環境の運用・高度化。
【ポジション・部門の魅力】
新設予定のデータ専門組織のスターティングメンバーとして、単なるエンジニアの枠を超えた多彩なキャリアパスを提供します。
・データ組織のマネジメントパス
新設予定のデータ部門において、組織設計、採用、評価制度の改善などを含むマネジメント業務。
全社的なデータ戦略の策定や予算策定に深く関与する機会。
・データプラットフォームのスペシャリストパス
オンプレミスからモダンデータスタック(MDS)への完全移行を技術主導し、国内最大級の医療データ基盤のグランドデザインを描くリードアーキテクト。
NLQや生成AIを用いた次世代インターフェースの実用化など、最先端技術の社会実装を牽引するエキスパート。
新着 データアナリスト/デジタルマーケティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
データアナリスト
仕事内容
★この求人の3行まとめ★
1. 【圧倒的なアセット】
グループ会社の多種多様なデータを扱い、大規模な事業やサービスのデータ利用価値を創造・推進するやりがいの大きいポジションです。
2. 【強みを活かせる環境】
高度な分析チームをバックボーンに持ちながら、顧客の課題整理から施策提案までを最前線で動かします。
3. 【選べるキャリア】
コミュニケーションを武器に「提案のプロ」を目指すのも、SQLを駆使して「分析から提案まで一気通貫でできるハイブリッド」を目指すのも、ご自身の強み次第です。
ポジションの魅力
【スケール】数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かす
国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。
【柔軟な裁量】提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能
専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。
【高度なデータ基盤】最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付ける
業務では最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。
業務内容
▼概要
グループ会社の各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。
▼詳細
* 顧客の課題整理・要求定義
顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリングし、データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など)
* 分析設計・データ抽出(SQL)
課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。
* チーム連携・ディレクション
高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。
* 資料作成・提案
分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。
▼想定されるキャリアパス
* 1年後
フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。
* 3年後
重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。
▼組織構成・ワークスタイル
* 配属先
データコンサルティング部門
※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。
* チーム体制と役割分担
フロントチーム(配属予定): 顧客折衝、要求定義、全体ディレクション
バックエンドチーム: データ処理、高度な分析(機械学習/統計など)
シングルミッションチーム: 特定プロジェクト専属での一気通貫対応
* 組織環境
20代 30代が中心のフラットな組織です。IT業界に限らず、事業会社からの転職者など、多様な中途メンバーが活躍しています。
* ワークスタイル
ハイブリッドワーク(週3日出社・週2日リモート)
事業概要
マーケティングの枠を超えた事業進化パートナーへ。クライアントの本質的な課題と真摯に向き合い、成長を支え、可能性を拓くパートナーです。人を軸に、社会や事業の進化に寄与する存在として、変化の先にある未来をともに創っていきます。
▼統合について
グループの強みを結集し、デジタルマーケティング領域においてより統合的なソリューションを提供するため、グループ3社を統合し、新会社として始動いたします。新会社は、グループ3社の強みを結集することで、柔軟なリソース配分による機動性や生産性の向上、サービスや機能の強化等を図り、より統合的なソリューションを提供することで持続的な成長を目指してまいります。
グループ会社について
現在3つの事業領域に展開しており、これらの事業が相互に関連し高め合う構造が強みとなっています。
1. デジタルマーケティング事業
2. メディア&コマース事業
3. 人材関連サービス事業
各事業会社は、創業期から成熟期、ステージも様々です。それぞれの事業責任者が中心となり、経営にあたっています。親会社にあたるグループ会社は各事業を縁の下から支える役割で、経営支援機能に特化しています。
事業会社が個々に腕をふるう一方で、社員は事業領域を超えて互いに顔をあわせてビジネス開発にあたっています。また条件があえば、事業間でのキャリアチェンジの機会があります。
これまでインターネット産業の急速な発展と共に顧客基盤と技術力を高め、50以上の事業を創出してきました。このような中で培ってきたデジタルデータとクリエイティブの力を使い、あらゆる産業を次のステージに導くのが挑戦です。ビジネスのDXを通して、世の中の進化を推し進めてまいります。
1. 【圧倒的なアセット】
グループ会社の多種多様なデータを扱い、大規模な事業やサービスのデータ利用価値を創造・推進するやりがいの大きいポジションです。
2. 【強みを活かせる環境】
高度な分析チームをバックボーンに持ちながら、顧客の課題整理から施策提案までを最前線で動かします。
3. 【選べるキャリア】
コミュニケーションを武器に「提案のプロ」を目指すのも、SQLを駆使して「分析から提案まで一気通貫でできるハイブリッド」を目指すのも、ご自身の強み次第です。
ポジションの魅力
【スケール】数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かす
国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。
【柔軟な裁量】提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能
専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。
【高度なデータ基盤】最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付ける
業務では最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。
業務内容
▼概要
グループ会社の各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。
▼詳細
* 顧客の課題整理・要求定義
顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリングし、データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など)
* 分析設計・データ抽出(SQL)
課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。
* チーム連携・ディレクション
高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。
* 資料作成・提案
分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。
▼想定されるキャリアパス
* 1年後
フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。
* 3年後
重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。
▼組織構成・ワークスタイル
* 配属先
データコンサルティング部門
※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。
* チーム体制と役割分担
フロントチーム(配属予定): 顧客折衝、要求定義、全体ディレクション
バックエンドチーム: データ処理、高度な分析(機械学習/統計など)
シングルミッションチーム: 特定プロジェクト専属での一気通貫対応
* 組織環境
20代 30代が中心のフラットな組織です。IT業界に限らず、事業会社からの転職者など、多様な中途メンバーが活躍しています。
* ワークスタイル
ハイブリッドワーク(週3日出社・週2日リモート)
事業概要
マーケティングの枠を超えた事業進化パートナーへ。クライアントの本質的な課題と真摯に向き合い、成長を支え、可能性を拓くパートナーです。人を軸に、社会や事業の進化に寄与する存在として、変化の先にある未来をともに創っていきます。
▼統合について
グループの強みを結集し、デジタルマーケティング領域においてより統合的なソリューションを提供するため、グループ3社を統合し、新会社として始動いたします。新会社は、グループ3社の強みを結集することで、柔軟なリソース配分による機動性や生産性の向上、サービスや機能の強化等を図り、より統合的なソリューションを提供することで持続的な成長を目指してまいります。
グループ会社について
現在3つの事業領域に展開しており、これらの事業が相互に関連し高め合う構造が強みとなっています。
1. デジタルマーケティング事業
2. メディア&コマース事業
3. 人材関連サービス事業
各事業会社は、創業期から成熟期、ステージも様々です。それぞれの事業責任者が中心となり、経営にあたっています。親会社にあたるグループ会社は各事業を縁の下から支える役割で、経営支援機能に特化しています。
事業会社が個々に腕をふるう一方で、社員は事業領域を超えて互いに顔をあわせてビジネス開発にあたっています。また条件があえば、事業間でのキャリアチェンジの機会があります。
これまでインターネット産業の急速な発展と共に顧客基盤と技術力を高め、50以上の事業を創出してきました。このような中で培ってきたデジタルデータとクリエイティブの力を使い、あらゆる産業を次のステージに導くのが挑戦です。ビジネスのDXを通して、世の中の進化を推し進めてまいります。
新着 プライシング・アクチュアリー/大手金融機関系リスクマネジメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
プライシング ・アクチュアリー
仕事内容
グループ会社が標榜するデータドリブン経営を実現するため、データ活用プロジェクトの企画
・提案から分析までを担当します。
同部門は、グループ会社ならではの多岐にわたるビッグデータやAI
・IoTを活用し、グループ各社のデジタル変革を推進することをミッションとしています。
配属予定のデータプラットフォームグループでは、アナリティクスにより保険会社の資本効率向上や商品開発を推進します。
具体的な業務内容は以下の通りです。
1. リスクの定量化によるアンダーライティング支援(ロスモデリングによるリスク量の定量評価を通じた保険契約引受時の保険料検討支援)。
2. 各種料率改定支援(リスク定量化技術を活用した料率改定の基礎となる数字の算出および分析業務)。
3. 財務インパクト分析(特定シナリオによる事故発生時の対象企業の財務諸表への影響分析
・評価)。
4. ポートフォリオの収益改善に資する取り組み。
主にグループ内企業がクライアントになります。
入社後はオンボーディング、社内基礎研修、OJTを通じて業務内容やグループ会社の事業について理解を深めます。
先輩社員がメンターとしてサポートし、経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
本ポジションでは、保険数理の知見を駆使し、商品開発や収益性改善のためのデータ分析を実施します。
主に企業向けの保険商品(瑕疵、リコール、D&O、サイバーなどの新種リスク)に取り組みますが、対象分野は継続的に拡大しており、新しいことへのチャレンジ精神を持つ方を歓迎します。
保険会社保有データを活用したアンダーライティングの効率化、業務効率化、新規ビジネス企画立案など、アクチュアリーの知見が活きる案件に参画することもできます。
保険会社が保有する生データを用いた多様な分析、損保数理などアクチュアリー関連知識の活用、損害保険業界やデータに関する知識習得が可能です。
・提案から分析までを担当します。
同部門は、グループ会社ならではの多岐にわたるビッグデータやAI
・IoTを活用し、グループ各社のデジタル変革を推進することをミッションとしています。
配属予定のデータプラットフォームグループでは、アナリティクスにより保険会社の資本効率向上や商品開発を推進します。
具体的な業務内容は以下の通りです。
1. リスクの定量化によるアンダーライティング支援(ロスモデリングによるリスク量の定量評価を通じた保険契約引受時の保険料検討支援)。
2. 各種料率改定支援(リスク定量化技術を活用した料率改定の基礎となる数字の算出および分析業務)。
3. 財務インパクト分析(特定シナリオによる事故発生時の対象企業の財務諸表への影響分析
・評価)。
4. ポートフォリオの収益改善に資する取り組み。
主にグループ内企業がクライアントになります。
入社後はオンボーディング、社内基礎研修、OJTを通じて業務内容やグループ会社の事業について理解を深めます。
先輩社員がメンターとしてサポートし、経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
本ポジションでは、保険数理の知見を駆使し、商品開発や収益性改善のためのデータ分析を実施します。
主に企業向けの保険商品(瑕疵、リコール、D&O、サイバーなどの新種リスク)に取り組みますが、対象分野は継続的に拡大しており、新しいことへのチャレンジ精神を持つ方を歓迎します。
保険会社保有データを活用したアンダーライティングの効率化、業務効率化、新規ビジネス企画立案など、アクチュアリーの知見が活きる案件に参画することもできます。
保険会社が保有する生データを用いた多様な分析、損保数理などアクチュアリー関連知識の活用、損害保険業界やデータに関する知識習得が可能です。
新着 データサイエンティスト(シニア)/大手金融機関系リスクマネジメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
シニア
仕事内容
データドリブン経営を実現するべく、データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行していくよう、企画・提案から実際の分析までを担当します。
グループ会社は、各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫にデータドリブンな意思決定を推進しています。
具体的な業務内容:
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品企画、開発
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの企画、開発
・BIツールを用いた意思決定支援ツール企画、開発
・データ関連人材の育成及び支援
・データを用いたビジネス課題の解決支援
上記のような企画業務をメインで実施することを想定しています。
プロジェクト例:
・保険引受/保険金支払データ等を活用した、アンダーライティングの自動化
・自然言語処理・テキストマイニング技術を活用した、オペレーションの変革
・自動車走行データを活用した安全運転診断スコアの開発
・顧客ターゲティングなど社内外データのマーケティング活用
・財務データを活用した企業の各種リスクスコア開発
・ヘルスケア・介護データの分析
入社後の流れ:
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループの事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
ポジションの魅力:
同社は、グループ会社のリスクコンサルティング会社ですが、所属部署となるデジタル事業本部は、同社に在籍しながら、グループ会社に深く入り込み、一体となり、業務を進めております。
そのため、大手損害保険会社における、データ分析・モデル開発技術を活用したプロジェクトを事業会社側の立場として、主体的に進めることが可能です。単に、データを分析するだけではなく、課題把握から、実行、運用、課題解決に至るまで、大規模事業会社のプロジェクト案件に一貫して携わることができます。
また、グループ会社では、損害保険、生命保険、介護など、様々な事業を展開しているため、扱うデータの種類・量ともに豊富であり、アナリティクスの活用領域は、急速に拡大しています。
働き方としては、ワークライフバランスの実現を目指して、全社員がフレックスタイム制や在宅勤務を積極的に活用しています。
ほぼ100%がキャリア採用のため、フラットな組織で、自主性を重んじながらも、必要時にはメンバーに分からない点を相談し、アイディアを出しあうなど、お互いに補完し合あいながら、プロジェクトを推進しています。
グループ会社は、各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫にデータドリブンな意思決定を推進しています。
具体的な業務内容:
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品企画、開発
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの企画、開発
・BIツールを用いた意思決定支援ツール企画、開発
・データ関連人材の育成及び支援
・データを用いたビジネス課題の解決支援
上記のような企画業務をメインで実施することを想定しています。
プロジェクト例:
・保険引受/保険金支払データ等を活用した、アンダーライティングの自動化
・自然言語処理・テキストマイニング技術を活用した、オペレーションの変革
・自動車走行データを活用した安全運転診断スコアの開発
・顧客ターゲティングなど社内外データのマーケティング活用
・財務データを活用した企業の各種リスクスコア開発
・ヘルスケア・介護データの分析
入社後の流れ:
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループの事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
ポジションの魅力:
同社は、グループ会社のリスクコンサルティング会社ですが、所属部署となるデジタル事業本部は、同社に在籍しながら、グループ会社に深く入り込み、一体となり、業務を進めております。
そのため、大手損害保険会社における、データ分析・モデル開発技術を活用したプロジェクトを事業会社側の立場として、主体的に進めることが可能です。単に、データを分析するだけではなく、課題把握から、実行、運用、課題解決に至るまで、大規模事業会社のプロジェクト案件に一貫して携わることができます。
また、グループ会社では、損害保険、生命保険、介護など、様々な事業を展開しているため、扱うデータの種類・量ともに豊富であり、アナリティクスの活用領域は、急速に拡大しています。
働き方としては、ワークライフバランスの実現を目指して、全社員がフレックスタイム制や在宅勤務を積極的に活用しています。
ほぼ100%がキャリア採用のため、フラットな組織で、自主性を重んじながらも、必要時にはメンバーに分からない点を相談し、アイディアを出しあうなど、お互いに補完し合あいながら、プロジェクトを推進しています。
新着 データエンジニア/大手金融機関系リスクマネジメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
460万円〜600万円
ポジション
担当者
仕事内容
データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行するよう、企画・提案から実際の分析までを担当するポジションです。同部門は、多岐にわたるビッグデータやAI・IoTを活用して、グループ各社のデジタル変革を推進することをミッションとしています。
配属予定のデータプラットフォームグループは、主にグループ会社の業務効率化やアンダーライティング(保険の引受判断)の高度化に資する取り組みとして、グループ会社の業務システム基盤として採用されている特定のデータプラットフォーム上でのロジック実装および保守を行っています。
具体的な業務内容:
・収支管理ダッシュボード開発: グループ会社が保有する各種データを加工・集約して作成した各指標のダッシュボード開発
・保険引受/保険金支払データやオープンデータ等を活用したアンダーライティングシステム開発: 個別お客様のリスク状況を適切に考慮するため、様々なデータからリスク定量化を行うロジックの開発・実装
・業務フローの改善を目的とした各種機能開発: 営業現場から本社への照会をシームレスにするため、ワンストップで引受照会から承認までを行うシステムの開発・実装
グループ内企業がクライアントになります。データを活用したアンダーライティング自動化など業務効率化や新たな保険商品開発を実現するための開発・実装および保守を担当します。
入社後の流れ:
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループ会社の事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
当ポジションの強みや魅力:
要件定義から実装・保守まで一気通貫したシステム開発ができます。また、グループ会社の業務部門と一緒にプロジェクトを進めることで、業務課題の把握から課題解決まで一貫して携わり、幅広な業務的な知見を得ることができます。
チームについて:
配属予定先はデータアナリティクス部 データプラットフォームグループです。部全体20名、内、当グループ10名。男女比9:1、年齢構成20代〜50代です。
特徴:
・ほぼ100%がキャリア採用であり、多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しています。
・ワークライフバランスを最も重視しており、フレックスタイム制や在宅勤務を積極的に活用しています。
・チームメンバーの状況を考慮したプロジェクトへのアサインを行い、過度な負荷がかからないよう配慮しています。
得られる経験・スキル:
・グループ会社が保有する大規模なデータ処理を経験することができます。
・損害保険業界やそのデータに関する知識、また保険そのものにも詳しくなります。
スキルアップについて:
・社内の研修制度
・グループ内の勉強会
配属予定のデータプラットフォームグループは、主にグループ会社の業務効率化やアンダーライティング(保険の引受判断)の高度化に資する取り組みとして、グループ会社の業務システム基盤として採用されている特定のデータプラットフォーム上でのロジック実装および保守を行っています。
具体的な業務内容:
・収支管理ダッシュボード開発: グループ会社が保有する各種データを加工・集約して作成した各指標のダッシュボード開発
・保険引受/保険金支払データやオープンデータ等を活用したアンダーライティングシステム開発: 個別お客様のリスク状況を適切に考慮するため、様々なデータからリスク定量化を行うロジックの開発・実装
・業務フローの改善を目的とした各種機能開発: 営業現場から本社への照会をシームレスにするため、ワンストップで引受照会から承認までを行うシステムの開発・実装
グループ内企業がクライアントになります。データを活用したアンダーライティング自動化など業務効率化や新たな保険商品開発を実現するための開発・実装および保守を担当します。
入社後の流れ:
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループ会社の事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
当ポジションの強みや魅力:
要件定義から実装・保守まで一気通貫したシステム開発ができます。また、グループ会社の業務部門と一緒にプロジェクトを進めることで、業務課題の把握から課題解決まで一貫して携わり、幅広な業務的な知見を得ることができます。
チームについて:
配属予定先はデータアナリティクス部 データプラットフォームグループです。部全体20名、内、当グループ10名。男女比9:1、年齢構成20代〜50代です。
特徴:
・ほぼ100%がキャリア採用であり、多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しています。
・ワークライフバランスを最も重視しており、フレックスタイム制や在宅勤務を積極的に活用しています。
・チームメンバーの状況を考慮したプロジェクトへのアサインを行い、過度な負荷がかからないよう配慮しています。
得られる経験・スキル:
・グループ会社が保有する大規模なデータ処理を経験することができます。
・損害保険業界やそのデータに関する知識、また保険そのものにも詳しくなります。
スキルアップについて:
・社内の研修制度
・グループ内の勉強会
新着 自然災害リスク評価に関する研究開発職【気象災害分野】/大手金融機関系リスクマネジメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
研究開発担当者
仕事内容
【業務概要】
同部門は、風水災を中心とした気象災害や天候リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)開発を行うとともに、その技術を用いたリスクファイナンス(保険や天候デリバティブ)商品の開発支援や関連する新たなビジネス・サービス開発を推進する部門で、それらに取組む専門性高いメンバーが所属しています。
【具体的な業務内容】
気象災害リスクモデルの開発者、データアナリストとして、以下のような業務を担当いただきます。
1. 国内外の気象災害シミュレーションモデル開発(台風、洪水、高潮、雪害など気象災害全般)
2. 建物・設備などの物的損害、事業停止・サプライチェーン停止に関する脆弱性モデルの開発
3. 地理空間情報やセンシング技術を用いた気象災害・天候リスク定量化手法の開発
4. 再生可能エネルギーや発送電に関連する気象災害・天候リスク定量化手法の開発
5. 保険商品、天候デリバティブ商品の開発設計支援 など
【入社後の流れ】
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループの事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
【ポジション・部門の魅力】
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える気象災害リスクを業務の対象とし、リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、そしてその分析手法を用いたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。そして、モデル開発やリスク分析業務を通じて、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
また、課題解決のためには最新の気象災害(気候変動も含む)リスクに関する予測分析・センシング技術を積極的に取り入れる必要があり、同部門では大学等の研究機関との共同研究を積極的に実施しています。本ポジションでは、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトも担当して頂き、同社の技術・ノウハウの向上にも関与して頂きます。
リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、リスク計測業務・リスクファイナンスの設計などを経験することができます。また、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトを通した最新知見・技術も習得することができます。
同部門は、風水災を中心とした気象災害や天候リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)開発を行うとともに、その技術を用いたリスクファイナンス(保険や天候デリバティブ)商品の開発支援や関連する新たなビジネス・サービス開発を推進する部門で、それらに取組む専門性高いメンバーが所属しています。
【具体的な業務内容】
気象災害リスクモデルの開発者、データアナリストとして、以下のような業務を担当いただきます。
1. 国内外の気象災害シミュレーションモデル開発(台風、洪水、高潮、雪害など気象災害全般)
2. 建物・設備などの物的損害、事業停止・サプライチェーン停止に関する脆弱性モデルの開発
3. 地理空間情報やセンシング技術を用いた気象災害・天候リスク定量化手法の開発
4. 再生可能エネルギーや発送電に関連する気象災害・天候リスク定量化手法の開発
5. 保険商品、天候デリバティブ商品の開発設計支援 など
【入社後の流れ】
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループの事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
【ポジション・部門の魅力】
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える気象災害リスクを業務の対象とし、リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、そしてその分析手法を用いたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。そして、モデル開発やリスク分析業務を通じて、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
また、課題解決のためには最新の気象災害(気候変動も含む)リスクに関する予測分析・センシング技術を積極的に取り入れる必要があり、同部門では大学等の研究機関との共同研究を積極的に実施しています。本ポジションでは、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトも担当して頂き、同社の技術・ノウハウの向上にも関与して頂きます。
リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、リスク計測業務・リスクファイナンスの設計などを経験することができます。また、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトを通した最新知見・技術も習得することができます。
新着 バックエンド/GIS エンジニア/モビリティ関連事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要
次世代AIドラレコサービスを搭載した車両から得られる膨大な映像、位置情報、各種センサーデータをオンラインで収集し、標識や信号、路面のペイントに代表される様々な道路情報をAIで検出し、活用するサービスの開発を進めています。
その一つとして、得られた最新の道路情報と、既存の地図情報との差分を自動で抽出し、地図会社に通知するサービスを展開しています。これにより、地図会社では、従来よりも、より早く、現地の変化を地図に反映する事が可能になり、自動運転時代に求められる高鮮度地図のメンテナンス体制構築が可能になります。
より安全で効率的なモビリティの実現に貢献できるモビリティデータプロダクトの開発に携わります。
業務内容
同社の主力サービスを搭載した車両から位置情報やセンサーデータ、映像を収集し、変換 / クレンジング / 機械学習での推論 / 地図の変化情報の抽出 / 出力を行うデータパイプラインの設計、開発、運用を担当します。
また、データパイプラインの開発だけではなく、位置精度向上や効率的なデータ収集のためのアルゴリズムの開発や、社内向けおよび地図会社向けのWebツールの開発も行うため、様々なスキルセットをお持ちの方が活躍できる現場です。
募集背景
今後も増えていく同社サービスから取得できる膨大なデータを扱える安定したシステムを作り上げるための基盤強化と、事業拡大のための新しい機能やプロダクト開発を同時に進めていく必要があります。
そのために、空間情報やデータエンジニアリングに強みを持ち、顧客と相対しながら要件定義から開発、運用まで担当し、プロジェクトに共感し意欲を持って取り組めるバックエンドエンジニアを募集しています。
解決したい課題
1. 大量のドラレコデータを安定して収集/処理するためのシステム改善
2. 大規模なデータパイプラインの監視システムの構築
3. 検出した道路情報の位置精度の改善
4. 大量のドラレコデータを用いた新規コンテンツ/システムの開発
本ポジションの魅力
このポジションの最大の魅力は、契約車両9万台を超えるドライブレコーダーから得られる膨大なデータを活用し、データプロダクト開発に携われることです。
さらに、自動運転に不可欠な次世代の地図更新システムの実現に貢献できるため、空間情報技術者やGISエンジニアの方にとっても大変魅力的な環境です。
新しい空間データプロダクトの立ち上げにおいては、エンジニアリングとビジネスの両面から深く関わっていただけます。
次世代AIドラレコサービスを搭載した車両から得られる膨大な映像、位置情報、各種センサーデータをオンラインで収集し、標識や信号、路面のペイントに代表される様々な道路情報をAIで検出し、活用するサービスの開発を進めています。
その一つとして、得られた最新の道路情報と、既存の地図情報との差分を自動で抽出し、地図会社に通知するサービスを展開しています。これにより、地図会社では、従来よりも、より早く、現地の変化を地図に反映する事が可能になり、自動運転時代に求められる高鮮度地図のメンテナンス体制構築が可能になります。
より安全で効率的なモビリティの実現に貢献できるモビリティデータプロダクトの開発に携わります。
業務内容
同社の主力サービスを搭載した車両から位置情報やセンサーデータ、映像を収集し、変換 / クレンジング / 機械学習での推論 / 地図の変化情報の抽出 / 出力を行うデータパイプラインの設計、開発、運用を担当します。
また、データパイプラインの開発だけではなく、位置精度向上や効率的なデータ収集のためのアルゴリズムの開発や、社内向けおよび地図会社向けのWebツールの開発も行うため、様々なスキルセットをお持ちの方が活躍できる現場です。
募集背景
今後も増えていく同社サービスから取得できる膨大なデータを扱える安定したシステムを作り上げるための基盤強化と、事業拡大のための新しい機能やプロダクト開発を同時に進めていく必要があります。
そのために、空間情報やデータエンジニアリングに強みを持ち、顧客と相対しながら要件定義から開発、運用まで担当し、プロジェクトに共感し意欲を持って取り組めるバックエンドエンジニアを募集しています。
解決したい課題
1. 大量のドラレコデータを安定して収集/処理するためのシステム改善
2. 大規模なデータパイプラインの監視システムの構築
3. 検出した道路情報の位置精度の改善
4. 大量のドラレコデータを用いた新規コンテンツ/システムの開発
本ポジションの魅力
このポジションの最大の魅力は、契約車両9万台を超えるドライブレコーダーから得られる膨大なデータを活用し、データプロダクト開発に携われることです。
さらに、自動運転に不可欠な次世代の地図更新システムの実現に貢献できるため、空間情報技術者やGISエンジニアの方にとっても大変魅力的な環境です。
新しい空間データプロダクトの立ち上げにおいては、エンジニアリングとビジネスの両面から深く関わっていただけます。
新着 データエンジニア(マネージャー候補)/アプリケーションの企画・開発・運営
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
マネージャー(候補)
仕事内容
データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。
具体的な業務:
・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割)
・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案
ポジションの魅力:
・国内最大級のスポットワークプラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます
・「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます
・dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます
・データを「使う」だけでなく「データ × 生成AI のプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AI を前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます
・開発プロセスそのものにも生成AI を積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます
・各グループにプロダクトオーナー(PO) が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoC をバランスよく進められます
・データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LT が行われており、学習・発信の機会が豊富です
・急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます (採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)
・データ × 生成AI 領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます
・フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています
具体的な業務:
・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割)
・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案
ポジションの魅力:
・国内最大級のスポットワークプラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます
・「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます
・dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます
・データを「使う」だけでなく「データ × 生成AI のプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AI を前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます
・開発プロセスそのものにも生成AI を積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます
・各グループにプロダクトオーナー(PO) が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoC をバランスよく進められます
・データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LT が行われており、学習・発信の機会が豊富です
・急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます (採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)
・データ × 生成AI 領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます
・フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています
データエンジニア(マネージャー候補)/アプリケーションの企画・開発・運営
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。
現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。
DRE, AEの2つのロールは、データマネジメント部内で連携しながら、信頼できるデータ基盤の構築・運用からビジネスで使えるデータモデル / Data Martの整備、さらにデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発までを一連で支えるロールです。
DRE(Data Reliability Engineer / データエンジニア)は、SREの考え方をデータ領域に適用し、「信頼できるデータ」を提供するための基盤を設計・構築・運用するロールです。社内外の様々なデータソース(アプリ/サービス DB、SaaS、ログ など)から BigQuery へデータを収集・蓄積するパイプラインを構築し、SLO/SLI やモニタリング、IaC によってスケーラブルかつ鮮度・品質の高いデータを維持します。近年は基盤の運用にとどまらず、社内データ活用を加速するためのデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用も中核テーマとして担っています。
AE(Analytics Engineer / アナリティクスエンジニア)は、データエンジニアとデータアナリストの間をつなぐロールで、収集された生データを dbt を中心にビジネスで使いやすいデータモデル / Data Martへと設計・開発します。ディメンショナルモデリングやセマンティックレイヤーの整備、Looker など BI ツール上でのモデリングを通じて、「誰でも同じ定義でデータを読める状態」を作ります。ビジネスサイドと会話しながらデータを「価値」に変換する層を担うポジションです。
両ロールはスコープが重なる部分も多く、本ポジションでは DRE / AE 両ロールのメンバーが在籍するグループをマネジメントいただく前提です。
【具体的な業務】
担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担う役割)
データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案
【ポジション・部門の魅力】
企業は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、社会課題の解決を目指しています。事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
国内最大級のスポットワーカープラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます。
「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます。
dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます。
データを「使う」だけでなく「データ × 生成AIのプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AIを前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます。
開発プロセスそのものにも生成AIを積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Codeなどを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます。
各グループにプロダクトオーナー(PO)が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoCをバランスよく進められます。
データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LTが行われており、学習・発信の機会が豊富です。
急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます(採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)。
データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます。
フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。
扱っているデータ: アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報、マッチング・勤怠に関する情報、レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ、問い合わせに関するデータ、営業活動情報・各種マスタデータなど。
現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。
DRE, AEの2つのロールは、データマネジメント部内で連携しながら、信頼できるデータ基盤の構築・運用からビジネスで使えるデータモデル / Data Martの整備、さらにデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発までを一連で支えるロールです。
DRE(Data Reliability Engineer / データエンジニア)は、SREの考え方をデータ領域に適用し、「信頼できるデータ」を提供するための基盤を設計・構築・運用するロールです。社内外の様々なデータソース(アプリ/サービス DB、SaaS、ログ など)から BigQuery へデータを収集・蓄積するパイプラインを構築し、SLO/SLI やモニタリング、IaC によってスケーラブルかつ鮮度・品質の高いデータを維持します。近年は基盤の運用にとどまらず、社内データ活用を加速するためのデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用も中核テーマとして担っています。
AE(Analytics Engineer / アナリティクスエンジニア)は、データエンジニアとデータアナリストの間をつなぐロールで、収集された生データを dbt を中心にビジネスで使いやすいデータモデル / Data Martへと設計・開発します。ディメンショナルモデリングやセマンティックレイヤーの整備、Looker など BI ツール上でのモデリングを通じて、「誰でも同じ定義でデータを読める状態」を作ります。ビジネスサイドと会話しながらデータを「価値」に変換する層を担うポジションです。
両ロールはスコープが重なる部分も多く、本ポジションでは DRE / AE 両ロールのメンバーが在籍するグループをマネジメントいただく前提です。
【具体的な業務】
担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担う役割)
データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案
【ポジション・部門の魅力】
企業は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、社会課題の解決を目指しています。事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
国内最大級のスポットワーカープラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます。
「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます。
dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます。
データを「使う」だけでなく「データ × 生成AIのプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AIを前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます。
開発プロセスそのものにも生成AIを積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Codeなどを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます。
各グループにプロダクトオーナー(PO)が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoCをバランスよく進められます。
データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LTが行われており、学習・発信の機会が豊富です。
急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます(採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)。
データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます。
フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。
扱っているデータ: アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報、マッチング・勤怠に関する情報、レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ、問い合わせに関するデータ、営業活動情報・各種マスタデータなど。
データエンジニア/大手電気通信事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
配属予定組織では、同社の通信インフラに関わるデータを集約し、お客さまの通信品質向上や同社内のデータドリブン経営の推進を支えるデータ基盤の開発を行っています。将来的なデータ基盤を用いたAI利活用を見据え、データ利活用要件の整理やデータマネジメントまで含めた「使われ続けるデータ基盤」の実現をミッションとしています。
本ポジションでは、データエンジニアとして基盤の設計、開発、運用を担いながら、段階的にデータ利活用全体を俯瞰した意思決定や関係者調整にも関与していただきます。
具体的な業務:
同社の通信インフラに関わるデータを一元管理するデータ基盤の設計、構築、運用を担い、将来のAI活用を見据えたデータ戦略およびガバナンスを推進していただきます。業務部門と連携し、継続的に活用される仕組みの構築を主導します。
1. データ基盤の高度化推進(主業務)
・AI利活用を見据えたデータ戦略、およびユーザーニーズに応じた基盤機能の企画、推進
・データレイク、データマート、データパイプラインの設計および構築の推進
2. データ利活用全体を俯瞰した判断・調整業務
(将来的に担っていただく領域:データアーキテクト/データスチュワード)
・データ基盤全体の構想に基づく、データモデルや連携方式の設計方針の検討および意思決定
・データ品質基準や定義、管理ルールの設計および運用定着の推進
・業務部門との調整を通じた、データ開示可否や利用条件、変更時影響の整理および合意形成
ポジション・部門の魅力:
・通信インフラ業務を支える共通基盤という、影響範囲の大きいプロダクトに関わることができます。
・データ品質、ガバナンス、アーキテクチャ設計など、市場価値の高い領域における経験を積むことができます。
・単なる実装にとどまらず、「どうあるべきか」を考える立場で活躍できます。
・データエンジニアからデータアーキテクトへ、さらには基盤企画や技術リードへと、長期的なキャリア形成が可能です。
本ポジションでは、データエンジニアとして基盤の設計、開発、運用を担いながら、段階的にデータ利活用全体を俯瞰した意思決定や関係者調整にも関与していただきます。
具体的な業務:
同社の通信インフラに関わるデータを一元管理するデータ基盤の設計、構築、運用を担い、将来のAI活用を見据えたデータ戦略およびガバナンスを推進していただきます。業務部門と連携し、継続的に活用される仕組みの構築を主導します。
1. データ基盤の高度化推進(主業務)
・AI利活用を見据えたデータ戦略、およびユーザーニーズに応じた基盤機能の企画、推進
・データレイク、データマート、データパイプラインの設計および構築の推進
2. データ利活用全体を俯瞰した判断・調整業務
(将来的に担っていただく領域:データアーキテクト/データスチュワード)
・データ基盤全体の構想に基づく、データモデルや連携方式の設計方針の検討および意思決定
・データ品質基準や定義、管理ルールの設計および運用定着の推進
・業務部門との調整を通じた、データ開示可否や利用条件、変更時影響の整理および合意形成
ポジション・部門の魅力:
・通信インフラ業務を支える共通基盤という、影響範囲の大きいプロダクトに関わることができます。
・データ品質、ガバナンス、アーキテクチャ設計など、市場価値の高い領域における経験を積むことができます。
・単なる実装にとどまらず、「どうあるべきか」を考える立場で活躍できます。
・データエンジニアからデータアーキテクトへ、さらには基盤企画や技術リードへと、長期的なキャリア形成が可能です。
データエンジニア・MLOpsエンジニア/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
620万円〜1100万円
ポジション
担当者
仕事内容
AIを活用した国内DXを牽引する企業において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します。
業務概要:
各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発、隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進を担当いただきます。
主な開発環境は、言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等、採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等、データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等、クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等、ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluenceです。
キャリアアップの上での特長として、資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。
ポジションの魅力:
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。データ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
活用事例として、ヘルスケアの事例、LLMの活用事例があります。
業務概要:
各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発、隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進を担当いただきます。
主な開発環境は、言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等、採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等、データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等、クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等、ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluenceです。
キャリアアップの上での特長として、資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。
ポジションの魅力:
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。データ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
活用事例として、ヘルスケアの事例、LLMの活用事例があります。
エンジニアオープンポジション/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1400万円
ポジション
担当者
仕事内容
●採用背景
AI・データサイエンスを強みに、企業のDXを推進する企業でのポジションです。
エンジニアには、「データを中核に据えた価値創造」が求められています。
「データを活用する」とは規定SQLやコードを実行するだけではありません。価値を引き出すためには業務遂行の理解、Web技術、データ基盤構築、AI活用まで、総合的な見識が問われます。
本ポジションでは、各人のエンジニアリングの専門性(UI/UX、バックエンド、クラウド、MLなど)をご相談の上、データを軸とした開発や事業創出に幅広くご対応いただきます。
●担っていただきたい役割
本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。
ご自身の強みと同社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。
「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む
「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要
「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく
エンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。
●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています
【使用技術の一例】
- バックエンド:Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド:React, Next.js
- データベース:PostgreSQL / MySQL
- インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン:DataForm, dbt等
- コード管理:Github
- バックログ管理:Jira
- コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams
●働き方
同社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。
- 書籍購入認証
- オライリーオンライン
- Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
- インディングエージェントの補助
- Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
- 社会人修士・社会人博士支援制度
AI・データサイエンスを強みに、企業のDXを推進する企業でのポジションです。
エンジニアには、「データを中核に据えた価値創造」が求められています。
「データを活用する」とは規定SQLやコードを実行するだけではありません。価値を引き出すためには業務遂行の理解、Web技術、データ基盤構築、AI活用まで、総合的な見識が問われます。
本ポジションでは、各人のエンジニアリングの専門性(UI/UX、バックエンド、クラウド、MLなど)をご相談の上、データを軸とした開発や事業創出に幅広くご対応いただきます。
●担っていただきたい役割
本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。
ご自身の強みと同社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。
「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む
「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要
「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく
エンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。
●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています
【使用技術の一例】
- バックエンド:Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド:React, Next.js
- データベース:PostgreSQL / MySQL
- インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン:DataForm, dbt等
- コード管理:Github
- バックログ管理:Jira
- コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams
●働き方
同社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。
- 書籍購入認証
- オライリーオンライン
- Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
- インディングエージェントの補助
- Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
- 社会人修士・社会人博士支援制度
データガバナンスリード/大手証券会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
データガバナンスリード
仕事内容
データ統括部は、グループ会社におけるデータ、クラウド、AI領域の第二の防衛線として、包括的なガバナンスと統制を提供しています。グローバルに活動し、ガバナンスと標準、共通データ基盤、データ文化の醸成を通じて、データ、クラウド、AIに関するリスクの軽減に取り組んでいます。目標は、効率的でデータ主導の規制遵守を実現し、データリスクを軽減するとともに、データ分析及びAIにおけるデータの利活用性を向上させることです。
データガバナンスリードは、データガバナンスフレームワークの設計、導入、継続的な改善を担います。データ統括部内の役割として、データが戦略的資産として適切に管理されるようにするとともに、ガバナンスの実践が規制遵守、リスク管理、業務運営の向上、および事業価値の創出を支えます。
具体的な業務:
* BCBS 239 および規制報告の要件に沿って、データガバナンスフレームワークの設計、実装、継続的な定着を主導する。
* データポリシー、標準、ガイドライン、統制、およびマネジメントレポーティングを策定・維持する。
* 各ビジネス領域における重要データについて、データオーナーシップ、スチュワードシップ、説明責任の確立を推進する。
* データ品質管理、課題の是正、データ統制の有効性を監督する。
* ビジネス部門およびテクノロジー部門と連携し、メタデータ、データリネージ、データ分類、データ品質、重要データ管理の改善を推進する。
* ガバナンスフォーラムの運営、ステークホルダーとの連携、データ関連リスクおよび対応策の優先順位付けを主導する。
* ガバナンスの実行状況、統制、是正進捗に関する証跡を提示し、監査、規制当局対応、リスクレビューを支援する。
* ガバナンスの成熟度、主要リスク、是正進捗について、上級経営層へ定期的に報告する。
* データドリブンな文化を促進し、データ管理のベストプラクティスに関する意識、説明責任、定着を高める。
ポジション・部門の魅力:
本ポジションは、銀行におけるデータガバナンス、規制当局の期待、ならびに全社的な変革の推進に関する豊富な経験を必要とする、組織に高い影響力を持つリーダーシップポジションです。リスク、ファイナンス、オペレーション、テクノロジー、コンプライアンス、規制報告チーム、ならびに各ビジネス部門のステークホルダーと連携し、戦略的優先事項および規制上の要請に整合した、効果的かつ持続可能なデータガバナンスの実践を浸透させることができます。
データガバナンスリードは、データガバナンスフレームワークの設計、導入、継続的な改善を担います。データ統括部内の役割として、データが戦略的資産として適切に管理されるようにするとともに、ガバナンスの実践が規制遵守、リスク管理、業務運営の向上、および事業価値の創出を支えます。
具体的な業務:
* BCBS 239 および規制報告の要件に沿って、データガバナンスフレームワークの設計、実装、継続的な定着を主導する。
* データポリシー、標準、ガイドライン、統制、およびマネジメントレポーティングを策定・維持する。
* 各ビジネス領域における重要データについて、データオーナーシップ、スチュワードシップ、説明責任の確立を推進する。
* データ品質管理、課題の是正、データ統制の有効性を監督する。
* ビジネス部門およびテクノロジー部門と連携し、メタデータ、データリネージ、データ分類、データ品質、重要データ管理の改善を推進する。
* ガバナンスフォーラムの運営、ステークホルダーとの連携、データ関連リスクおよび対応策の優先順位付けを主導する。
* ガバナンスの実行状況、統制、是正進捗に関する証跡を提示し、監査、規制当局対応、リスクレビューを支援する。
* ガバナンスの成熟度、主要リスク、是正進捗について、上級経営層へ定期的に報告する。
* データドリブンな文化を促進し、データ管理のベストプラクティスに関する意識、説明責任、定着を高める。
ポジション・部門の魅力:
本ポジションは、銀行におけるデータガバナンス、規制当局の期待、ならびに全社的な変革の推進に関する豊富な経験を必要とする、組織に高い影響力を持つリーダーシップポジションです。リスク、ファイナンス、オペレーション、テクノロジー、コンプライアンス、規制報告チーム、ならびに各ビジネス部門のステークホルダーと連携し、戦略的優先事項および規制上の要請に整合した、効果的かつ持続可能なデータガバナンスの実践を浸透させることができます。
データエンジニア/データベース管理システムの開発・運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
AIが意思決定に直接関わる時代、データ基盤の設計品質がAI活用の成否を決めます。基盤を「作って終わり」にせず、AI Readyな状態まで設計・実装し、運用の中で継続的に改善することにこだわっています。
多くの企業のデータ活用を支えてきた主力プロダクトがあるため、定型的なデータ整備に追われることなく、データアーキテクチャの設計や価値創出に集中できます。
求められるのは、あるべきデータ活用の姿から逆算してアーキテクチャを設計し、顧客の意思決定を支えるデータエンジニアです。
あらゆるデータをビジネスの力に変えることを掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーでのポジションです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。
お任せしたいミッションは、顧客のデータ基盤をAI活用に耐えうる状態へと設計・実装し、AI活用を「実験」から「事業」へとスケールさせることです。シニアデータエンジニアやコンサルタント、PMと連携しながら、アーキテクチャ設計から実装・運用定着まで一気通貫で関与いただきます。
具体的な業務:
- AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの策定への参画
- AI活用を支える基盤の設計・構築(DWH / ELT / データモデリング・品質管理)
- PMやシニアデータエンジニアと連携した課題整理・提案活動へのサポート
プロジェクトで得た知見は主力プロダクトへ還元され、AI時代にふさわしいプロダクトとプロフェッショナルサービスの価値向上に貢献していただきます。
本ポジションの魅力:
1. 設計した基盤が、顧客の意思決定を変える
設計した基盤が顧客の意思決定を変え、事業が動く。その手応えを、顧客に伴走しながら直接実感できる環境です。
2. AI Readyの最前線で、大規模運用のエンジニアリングに挑める
「AI Ready」の中心で、AI活用に耐えうるデータ基盤の設計から実装、運用改善まで一気通貫で関わりながら、AI時代に求められるエンジニアリングの知見を磨くことができます。また、顧客のAI活用を支える基盤づくりを通じて、全社のAI戦略を推進する中核的な役割を担えます。
3. 知見が、多くの企業の価値につながる
プロジェクトで得た知見は、主力プロダクトへ還元され、多くの企業の価値につながります。一顧客への直接的な貢献にとどまらず、プロダクトを通じたストック型の価値創出にも関われます。
4. 技術とビジネスをつなぐハブとして、高い視座で働ける
コンサルタント・エンジニア・PdMと日常的に協働し、事業と技術をつなぐハブとして価値を創出できます。
また、高度な専門家が集う組織だからこそ、視座の高い議論に日常的に触れながら成長できる環境です。
具体的な案件・取り組み事例:
顧客企業のデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
別の顧客企業では、分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得に貢献しました。
利用技術例:
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: 主力プロダクト / dbt
BIツール: Tableau / Looker Studio / Power BI / QuickSight
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock(案件により)
その他: GitHub / Confluence / Backlog / Slack
提供サービス:
- クラウドETL「主力プロダクト」
- AIデータプラットフォーム「主力プロダクト」
- ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
- エージェント型AIソリューション「主力ソリューション」の提供
主力事業である主力プロダクトは、多くの企業や団体に提供されています。
多くの企業のデータ活用を支えてきた主力プロダクトがあるため、定型的なデータ整備に追われることなく、データアーキテクチャの設計や価値創出に集中できます。
求められるのは、あるべきデータ活用の姿から逆算してアーキテクチャを設計し、顧客の意思決定を支えるデータエンジニアです。
あらゆるデータをビジネスの力に変えることを掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーでのポジションです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。
お任せしたいミッションは、顧客のデータ基盤をAI活用に耐えうる状態へと設計・実装し、AI活用を「実験」から「事業」へとスケールさせることです。シニアデータエンジニアやコンサルタント、PMと連携しながら、アーキテクチャ設計から実装・運用定着まで一気通貫で関与いただきます。
具体的な業務:
- AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの策定への参画
- AI活用を支える基盤の設計・構築(DWH / ELT / データモデリング・品質管理)
- PMやシニアデータエンジニアと連携した課題整理・提案活動へのサポート
プロジェクトで得た知見は主力プロダクトへ還元され、AI時代にふさわしいプロダクトとプロフェッショナルサービスの価値向上に貢献していただきます。
本ポジションの魅力:
1. 設計した基盤が、顧客の意思決定を変える
設計した基盤が顧客の意思決定を変え、事業が動く。その手応えを、顧客に伴走しながら直接実感できる環境です。
2. AI Readyの最前線で、大規模運用のエンジニアリングに挑める
「AI Ready」の中心で、AI活用に耐えうるデータ基盤の設計から実装、運用改善まで一気通貫で関わりながら、AI時代に求められるエンジニアリングの知見を磨くことができます。また、顧客のAI活用を支える基盤づくりを通じて、全社のAI戦略を推進する中核的な役割を担えます。
3. 知見が、多くの企業の価値につながる
プロジェクトで得た知見は、主力プロダクトへ還元され、多くの企業の価値につながります。一顧客への直接的な貢献にとどまらず、プロダクトを通じたストック型の価値創出にも関われます。
4. 技術とビジネスをつなぐハブとして、高い視座で働ける
コンサルタント・エンジニア・PdMと日常的に協働し、事業と技術をつなぐハブとして価値を創出できます。
また、高度な専門家が集う組織だからこそ、視座の高い議論に日常的に触れながら成長できる環境です。
具体的な案件・取り組み事例:
顧客企業のデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
別の顧客企業では、分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得に貢献しました。
利用技術例:
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: 主力プロダクト / dbt
BIツール: Tableau / Looker Studio / Power BI / QuickSight
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock(案件により)
その他: GitHub / Confluence / Backlog / Slack
提供サービス:
- クラウドETL「主力プロダクト」
- AIデータプラットフォーム「主力プロダクト」
- ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
- エージェント型AIソリューション「主力ソリューション」の提供
主力事業である主力プロダクトは、多くの企業や団体に提供されています。
事業戦略データアナリスト/建設業界向け施工管理アプリ開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
データアナリスト
仕事内容
業務概要:
同社では、SaaS事業の対象となる建設セクター(ドメイン)の多様化が進み、多様化する顧客ペインを解決するべく、プロダクトのマイクロサービス化も進んでいます。また、SaaS事業で築いた顧客基盤・データアセットを活用し、SaaS以外の新規事業による顧客への価値提供も次々に立ち上がっています。引き続き高い事業成長を実現するには、フラグメントなマーケット・事業ごとに戦略立案、実行、モニタリングを重ねていくこと、あらたな打ち手を次々に展開することが非常に重要です。事業戦略本部に所属し中長期に描く全社戦略達成に向けて、事業戦略観点からリードする企画メンバーや事業部側のマネジメント層、経営層とともに、事業成長をデータ面から力強くリードいただくデータアナリストを募集します。
具体的な業務:
クラウド上(GCP等)へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現に貢献いただきます。
主な業務内容は以下の通りです。
1. 経営や事業に関するデータの加工・分析・可視化
2. BIツールを用いた、経営層向けの事業指標レポート・プレゼンテーション作成
3. GCPやAWSのクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤の構築・運用
4. データ活用による経営戦略の策定支援
5. データやクラウドインフラに関する社内外のコミュニケーション
ポジション・部門の魅力:
* ビジネスとテクノロジーの両側面の知見を併用し、可視化しきれていない全ての工程において手触り感を持ちながら改善していく経験を積むことができます。
* 事業戦略部門に所属し、事業戦略方針の決定に関わるデータ分析業務に携わることができます。
* 事業企画や事業部のマネジメント層、経営層と直接連携を取りながら、事業戦略に関わるあらゆるデータを取り扱うため、高い倫理観をもって機密性の高い情報に触れるポジションです。
* データアナリスト経験を持ちながらも、事業方針の意思決定に直接関わるビジネス経験を積みたい方を歓迎いたします。
同社では、SaaS事業の対象となる建設セクター(ドメイン)の多様化が進み、多様化する顧客ペインを解決するべく、プロダクトのマイクロサービス化も進んでいます。また、SaaS事業で築いた顧客基盤・データアセットを活用し、SaaS以外の新規事業による顧客への価値提供も次々に立ち上がっています。引き続き高い事業成長を実現するには、フラグメントなマーケット・事業ごとに戦略立案、実行、モニタリングを重ねていくこと、あらたな打ち手を次々に展開することが非常に重要です。事業戦略本部に所属し中長期に描く全社戦略達成に向けて、事業戦略観点からリードする企画メンバーや事業部側のマネジメント層、経営層とともに、事業成長をデータ面から力強くリードいただくデータアナリストを募集します。
具体的な業務:
クラウド上(GCP等)へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現に貢献いただきます。
主な業務内容は以下の通りです。
1. 経営や事業に関するデータの加工・分析・可視化
2. BIツールを用いた、経営層向けの事業指標レポート・プレゼンテーション作成
3. GCPやAWSのクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤の構築・運用
4. データ活用による経営戦略の策定支援
5. データやクラウドインフラに関する社内外のコミュニケーション
ポジション・部門の魅力:
* ビジネスとテクノロジーの両側面の知見を併用し、可視化しきれていない全ての工程において手触り感を持ちながら改善していく経験を積むことができます。
* 事業戦略部門に所属し、事業戦略方針の決定に関わるデータ分析業務に携わることができます。
* 事業企画や事業部のマネジメント層、経営層と直接連携を取りながら、事業戦略に関わるあらゆるデータを取り扱うため、高い倫理観をもって機密性の高い情報に触れるポジションです。
* データアナリスト経験を持ちながらも、事業方針の意思決定に直接関わるビジネス経験を積みたい方を歓迎いたします。
【東京/大阪/福岡/宮城】ERP&EDIデータサポート(データ処理・分析業務全般)/建設業界向け施工管理アプリ開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
370万円〜500万円
ポジション
担当者
仕事内容
同社は、クラウド型建設プロジェクト管理サービスを開発、提供しています。2016年に提供を開始し、直感的で使いやすさにこだわった開発と導入・活用への徹底したサポートで、利用企業数、ユーザー数ともに増加し、業界をリードするプロダクトにまで成長しています。近年、大規模な資金調達を実施しており、建築・建設業界のプラットフォーマーとして、SaaS事業のさらなる成長や新規事業開発に積極投資をしています。
募集背景
事業拡大に伴う組織の強化を目的として、ERP&EDI事業本部にてデータ処理・分析業務全般を行っていただくサポート担当の募集です。
仕事内容
同社のERPサービス(引合粗利管理)および受発注サービスをご利用いただくお客様に対して、データ処理・分析・活用についての導入支援・運用活用支援を行います。
1. データ移行業務
既存の基幹システム等から同社ERPへ移管する際のデータ移行処理をサポートします。スムーズな移行を実現し、お客様の負担を軽減します。
・お客様とのデータ移行要件の定義、移行スケジュールの策定
・データ移行作業の進捗管理、問題発生時の対応
・お客様から入手した既存システムのデータ補正、集計、クレンジング等
・上記データの同社ERPへのインポート作業
2. 変換ファイル作成支援
同社ERPと他システム間でデータ入出力を行うための変換Excelファイルを実装・納品し、お客様の業務効率向上に寄与します。
・お客様との変換定義の協議
・必要な変換Excelファイルの実装・納品
3. カスタマーサクセスOps業務
同社ERPの設定業務を通して、お客様が同社サービスを活用いただける状態にします。
・お客様の運用内容に合わせた同社ERPの設定業務
・カスタマーサクセス業務に関わる業務補助 など
また、将来的には、データ処理業務のスペシャリストだけでなく、同社のERPサービス(引合粗利管理)および受発注サービスのカスタマーサクセスとしてよりお客様の業務改善に関わっていくことも可能です。
募集背景
事業拡大に伴う組織の強化を目的として、ERP&EDI事業本部にてデータ処理・分析業務全般を行っていただくサポート担当の募集です。
仕事内容
同社のERPサービス(引合粗利管理)および受発注サービスをご利用いただくお客様に対して、データ処理・分析・活用についての導入支援・運用活用支援を行います。
1. データ移行業務
既存の基幹システム等から同社ERPへ移管する際のデータ移行処理をサポートします。スムーズな移行を実現し、お客様の負担を軽減します。
・お客様とのデータ移行要件の定義、移行スケジュールの策定
・データ移行作業の進捗管理、問題発生時の対応
・お客様から入手した既存システムのデータ補正、集計、クレンジング等
・上記データの同社ERPへのインポート作業
2. 変換ファイル作成支援
同社ERPと他システム間でデータ入出力を行うための変換Excelファイルを実装・納品し、お客様の業務効率向上に寄与します。
・お客様との変換定義の協議
・必要な変換Excelファイルの実装・納品
3. カスタマーサクセスOps業務
同社ERPの設定業務を通して、お客様が同社サービスを活用いただける状態にします。
・お客様の運用内容に合わせた同社ERPの設定業務
・カスタマーサクセス業務に関わる業務補助 など
また、将来的には、データ処理業務のスペシャリストだけでなく、同社のERPサービス(引合粗利管理)および受発注サービスのカスタマーサクセスとしてよりお客様の業務改善に関わっていくことも可能です。
データエンジニア(ジュニア)/独立系データ分析・システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜600万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】
SQLやPythonの基礎知識、そして最新AIツールを自発的に使いこなしてきた方のポテンシャルを高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト(洞察)を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境です。
データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント(PM)までを担う次世代のコアメンバーを育成するため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で活かせるポジションです。
データ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい方にとって、最適な環境です。
【具体的な業務】
データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。
1. 金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築
2. SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装
3. データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進
4. BIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素)
5. 将来的には、3 5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務
【開発環境/使用ツール】
AWS/GCP/Azure/BIツール/分析ツール/RDB/アクセス解析ツール/SQL/Python/Rなど
【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨くことができます。自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWHやETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。
2. 基盤の構築だけで終わらず、ビジネスの成果(分析)まで主導できます。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツールを用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。
3. AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。技術単体で勝負する限界を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像を目指せる環境です。
社員からは、基幹システム開発からデータ分析へのキャリアチェンジや、顧客と直接やり取りできることへの手応え、自身のキャリアを描ける環境への満足の声が上がっています。
【案件事例】
ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援(SQL, データウェアハウスなど)、機械学習を用いたモデル作成(Python)、ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチなど、多岐にわたるプロジェクト実績があります。
【入社後の流れ】
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。
Step1 データ分析環境の理解: データの理解から始めます。使用環境・言語・ツール:RDBなど
Step2 コーディング: データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。使用環境・言語・ツール:SQL / Python / 分析ツール / Rなど
Step3 データの可視化・分析: データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。使用環境・言語・ツール:アクセス解析ツール / BIツール / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案: データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
SQLやPythonの基礎知識、そして最新AIツールを自発的に使いこなしてきた方のポテンシャルを高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト(洞察)を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境です。
データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント(PM)までを担う次世代のコアメンバーを育成するため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で活かせるポジションです。
データ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい方にとって、最適な環境です。
【具体的な業務】
データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。
1. 金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築
2. SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装
3. データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進
4. BIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素)
5. 将来的には、3 5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務
【開発環境/使用ツール】
AWS/GCP/Azure/BIツール/分析ツール/RDB/アクセス解析ツール/SQL/Python/Rなど
【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨くことができます。自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWHやETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。
2. 基盤の構築だけで終わらず、ビジネスの成果(分析)まで主導できます。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツールを用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。
3. AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。技術単体で勝負する限界を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像を目指せる環境です。
社員からは、基幹システム開発からデータ分析へのキャリアチェンジや、顧客と直接やり取りできることへの手応え、自身のキャリアを描ける環境への満足の声が上がっています。
【案件事例】
ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援(SQL, データウェアハウスなど)、機械学習を用いたモデル作成(Python)、ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチなど、多岐にわたるプロジェクト実績があります。
【入社後の流れ】
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。
Step1 データ分析環境の理解: データの理解から始めます。使用環境・言語・ツール:RDBなど
Step2 コーディング: データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。使用環境・言語・ツール:SQL / Python / 分析ツール / Rなど
Step3 データの可視化・分析: データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。使用環境・言語・ツール:アクセス解析ツール / BIツール / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案: データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
【東京都】データエンジニア/日系信託銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要:
グループ全体のDX推進を加速させるため、データ利活用基盤の設計・構築・運用を担うデータエンジニアのポジションです。データドリブンな意思決定を促進し、ビジネスの成長に貢献するため、SQL, Python等を用いたデータ抽出・加工・分析、データベース設計・運用、各種クラウドプラットフォームの利用、クラウドデータ分析プラットフォーム上でのデータ分析基盤の構築・運用等、幅広い業務に携わります。データ分析基盤の中核を担うメンバーとして、ビジネス要件に基づいたデータ分析環境の構築、データパイプラインの設計・開発、運用、パフォーマンスチューニング、障害対応など、データ利活用基盤の安定稼働とパフォーマンス向上に責任を持って取り組みます。また、データのアクセス制御設計・運用を担う、データ利活用戦略の中核を担う存在としても活躍が期待されます。
具体的な業務:
1. グループ全体向けのデータ分析基盤の設計・構築・運用
2. データ抽出・加工・分析のためのSQL, Python等を用いた開発
3. 各種クラウドプラットフォームを活用した基盤構築
4. クラウドプラットフォーム上でのデータ分析基盤の開発・運用
5. データ活用に関する課題の発見と解決策の提案・実行
6. データのアクセス制御設計・運用
7. ステークホルダーとの連携によるデータ利活用推進
8. データ分析基盤の運用・保守、パフォーマンス改善
グループ全体のDX推進を加速させるため、データ利活用基盤の設計・構築・運用を担うデータエンジニアのポジションです。データドリブンな意思決定を促進し、ビジネスの成長に貢献するため、SQL, Python等を用いたデータ抽出・加工・分析、データベース設計・運用、各種クラウドプラットフォームの利用、クラウドデータ分析プラットフォーム上でのデータ分析基盤の構築・運用等、幅広い業務に携わります。データ分析基盤の中核を担うメンバーとして、ビジネス要件に基づいたデータ分析環境の構築、データパイプラインの設計・開発、運用、パフォーマンスチューニング、障害対応など、データ利活用基盤の安定稼働とパフォーマンス向上に責任を持って取り組みます。また、データのアクセス制御設計・運用を担う、データ利活用戦略の中核を担う存在としても活躍が期待されます。
具体的な業務:
1. グループ全体向けのデータ分析基盤の設計・構築・運用
2. データ抽出・加工・分析のためのSQL, Python等を用いた開発
3. 各種クラウドプラットフォームを活用した基盤構築
4. クラウドプラットフォーム上でのデータ分析基盤の開発・運用
5. データ活用に関する課題の発見と解決策の提案・実行
6. データのアクセス制御設計・運用
7. ステークホルダーとの連携によるデータ利活用推進
8. データ分析基盤の運用・保守、パフォーマンス改善
データエンジニア・MLOpsエンジニア/ITシステムの開発・運用、コンサルティング事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します
▼担っていただきたい役割
・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進
▼主な開発環境
言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence
▼キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています
▼主な業務内容
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。
▼本ポジションの魅力について
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
▼担っていただきたい役割
・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進
▼主な開発環境
言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence
▼キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています
▼主な業務内容
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。
▼本ポジションの魅力について
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
事業推進(マネージャー候補)/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1100万円
ポジション
マネージャー(候補)
仕事内容
【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ことをミッションに、1,400社を超える企業のDX・データ活用を支援している企業でのポジションです。以下の2つの事業を展開しています。
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
【具体的な業務】
事業企画・管理部門を牽引するリーダーとして、事業計画の策定から予実管理、プロジェクトの損益・工数管理までを統括していただきます。さらなる事業拡大に向けた「インダストリー・サービス別の組織体制」にあわせ、新たな管理会計の仕組みの構築から関連システムの企画・運用・改善、予実レポーティング体制の確立をリードしていただく非常に重要なポジションです。
主な業務は以下の通りです。
1. インダストリー・サービス別組織を見据えた事業管理・管理会計の構築・運用
- マトリクス組織に対応した管理会計方針の策定および仕組みの構築・改善
- インダストリー・サービス別の損益管理・分析
- 経営層および部門別責任者へのレポーティングと意思決定支援
2. 各種KPIの設計、および継続的な予実モニタリング体制の整備
- 全社および部門別の年度計画の立案サポート・進捗モニタリング
3. 予実分析に基づく課題提起と、改善施策の立案・実行推進
4. プロジェクト損益管理システム・工数管理システムの運用・改善
5. 新たなサービス提供形態に応じた見積基準の策定
6. 部門横断の会議体運営・資料作成
7. 各部門・統括との連携促進、現場の課題解決に向けた施策の実行推進
【ポジション・部門の魅力】
1. インダストリー・サービス別の新組織体制において、管理会計の仕組みを根本から見直し、再構築するダイナミックな経験が積めます。
2. 単なる数値管理にとどまらず、経営層や各事業責任者のビジネスパートナーとして近い距離で働き、全社の意思決定に直接的に関与できます。
3. 組織拡大フェーズにおける強固な経営基盤づくりを、リーダーとして自身の裁量を持って牽引することができます。
データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくることをミッションに、1,400社を超える企業のDX・データ活用を支援している企業でのポジションです。以下の2つの事業を展開しています。
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
【具体的な業務】
事業企画・管理部門を牽引するリーダーとして、事業計画の策定から予実管理、プロジェクトの損益・工数管理までを統括していただきます。さらなる事業拡大に向けた「インダストリー・サービス別の組織体制」にあわせ、新たな管理会計の仕組みの構築から関連システムの企画・運用・改善、予実レポーティング体制の確立をリードしていただく非常に重要なポジションです。
主な業務は以下の通りです。
1. インダストリー・サービス別組織を見据えた事業管理・管理会計の構築・運用
- マトリクス組織に対応した管理会計方針の策定および仕組みの構築・改善
- インダストリー・サービス別の損益管理・分析
- 経営層および部門別責任者へのレポーティングと意思決定支援
2. 各種KPIの設計、および継続的な予実モニタリング体制の整備
- 全社および部門別の年度計画の立案サポート・進捗モニタリング
3. 予実分析に基づく課題提起と、改善施策の立案・実行推進
4. プロジェクト損益管理システム・工数管理システムの運用・改善
5. 新たなサービス提供形態に応じた見積基準の策定
6. 部門横断の会議体運営・資料作成
7. 各部門・統括との連携促進、現場の課題解決に向けた施策の実行推進
【ポジション・部門の魅力】
1. インダストリー・サービス別の新組織体制において、管理会計の仕組みを根本から見直し、再構築するダイナミックな経験が積めます。
2. 単なる数値管理にとどまらず、経営層や各事業責任者のビジネスパートナーとして近い距離で働き、全社の意思決定に直接的に関与できます。
3. 組織拡大フェーズにおける強固な経営基盤づくりを、リーダーとして自身の裁量を持って牽引することができます。
【大阪府】DX企画推進リーダー (全社データマネジメント)/グローバル空調・化学メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
DX企画推進リーダー
仕事内容
【業務概要】全社のAI・データ活用推進部門において、各事業部門と連携しながら、全社のデータ活用を加速するためのデータガバナンス施策の企画・展開・定着化を担うポジションです。ガイドラインを各部門へ展開し、実運用に落とし込むとともに、運用現場からのフィードバックを踏まえた見直し・高度化を推進します。さらに、コーポレート部門と各事業部門が連携して推進する運営体制の整備を通じて、全社横断で継続的に機能するデータガバナンスの仕組みづくりを進めます。使用ツールはDatabricks等です。
【具体的な業務】DX企画推進リーダーとして、全社データマネジメント・ガバナンスを推進します。
- 全社のデータ活用を支えるデータガバナンス施策の企画・推進
- 各事業部門におけるガイドラインの展開と運用定着の推進
- 運用現場のフィードバックを踏まえたガイドラインの見直し・高度化
- デジタル部門と事業部門が連携して進める運営体制の設計・整備
【ポジション・部門の魅力】データ活用推進は戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。企業として注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担えます。入社後は社内におけるデータガバナンスの第一人者として戦略立案・推進をリードいただける醍醐味があります。グローバル展開する企業の本社組織として、グローバルで活躍いただく機会が多くあります。
この職種の強みは以下の通りです。
- 最上流の企画構想立案から、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
- 海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
- 上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行ができます。
- 特定の業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。
キャリアパスとしては、同社全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。特定領域(データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど)を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です(グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要)。全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。
【具体的な業務】DX企画推進リーダーとして、全社データマネジメント・ガバナンスを推進します。
- 全社のデータ活用を支えるデータガバナンス施策の企画・推進
- 各事業部門におけるガイドラインの展開と運用定着の推進
- 運用現場のフィードバックを踏まえたガイドラインの見直し・高度化
- デジタル部門と事業部門が連携して進める運営体制の設計・整備
【ポジション・部門の魅力】データ活用推進は戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。企業として注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担えます。入社後は社内におけるデータガバナンスの第一人者として戦略立案・推進をリードいただける醍醐味があります。グローバル展開する企業の本社組織として、グローバルで活躍いただく機会が多くあります。
この職種の強みは以下の通りです。
- 最上流の企画構想立案から、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
- 海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
- 上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行ができます。
- 特定の業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。
キャリアパスとしては、同社全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。特定領域(データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど)を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です(グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要)。全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。
データ連携基盤アプリケーションエンジニア(プロジェクトリーダー)/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【概要】
データ基盤(自治体向けの都市OS、街区運営やビルオーナー向けのビルOS)やデータ活用アプリケーションの要件調整・基本設計とベンダによる開発を主導します。
【詳細】
【業務内容】
本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤(自社製品, 自社サービス)や関連アプリケーションの開発を通じて、エンドユーザ様に対してデータ活用による価値提供を実施していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。
担当案件において、導入提案フェーズの技術検討や、要件定義、基本設計などについてチームメンバを統率し、開発を推進していただきます。
詳細設計・実装・テスト・運用の実作業は当社のビジネスパートナーが実施しているため、開発のために彼らの作業管理なども必要となります。
生成AIの登場などもあり、一部内製開発についても検討中です。
具体的には、
・要求仕様に対する現行プロダクト・ソリューション構成から考えられる実現可能な方式の提案
・実現課題となる事項解決のための様々な創意工夫
・非機能要件の提案・調整
・要件の取りまとめと基本設計書の執筆
・クラウド、ライセンス、工数、外注費などの案件原価見積もり
・担当案件の開発進捗管理
・ビジネスパートナーへの開発指示、各種レビュー
を実施いただきます。
【今後の展望について】
・主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
・街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
・AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。
データ基盤(自治体向けの都市OS、街区運営やビルオーナー向けのビルOS)やデータ活用アプリケーションの要件調整・基本設計とベンダによる開発を主導します。
【詳細】
【業務内容】
本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤(自社製品, 自社サービス)や関連アプリケーションの開発を通じて、エンドユーザ様に対してデータ活用による価値提供を実施していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。
担当案件において、導入提案フェーズの技術検討や、要件定義、基本設計などについてチームメンバを統率し、開発を推進していただきます。
詳細設計・実装・テスト・運用の実作業は当社のビジネスパートナーが実施しているため、開発のために彼らの作業管理なども必要となります。
生成AIの登場などもあり、一部内製開発についても検討中です。
具体的には、
・要求仕様に対する現行プロダクト・ソリューション構成から考えられる実現可能な方式の提案
・実現課題となる事項解決のための様々な創意工夫
・非機能要件の提案・調整
・要件の取りまとめと基本設計書の執筆
・クラウド、ライセンス、工数、外注費などの案件原価見積もり
・担当案件の開発進捗管理
・ビジネスパートナーへの開発指示、各種レビュー
を実施いただきます。
【今後の展望について】
・主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
・街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
・AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。
データ連携基盤(都市OS・ビルOS)のプラットフォームエンジニア/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
担当者
仕事内容
【概要】データ基盤(自治体向けの都市OS、街区運営やビルオーナー向けのビルOS)などの開発・運用のための環境整備推進。AI駆動開発・AI駆動運用の推進。
【具体的な業務】本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤プロダクト(自社製品, 自社サービス)や関連アプリケーションの開発・運用を効率的に行うため、環境整備・運用を推進・主導していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。並行して複数の案件が進行しつつ、既存の運用も行う必要があるため効率的な開発・運用が必要となっています。
アプリケーションの設計・実装・試験や運用作業はビジネスパートナーに依頼することが多いですが、生成AIの登場もあり、AIを活用した内製化についても検討中です。
具体的には、
1. データ基盤のインフラ環境整備・改善・運用(Azureのリソース整備、セキュリティ対応、コスト削減など)
2. 効率的な開発のためのDevOps環境整備(CI/CDなど)
3. 開発・運用の実施環境整備(開発ツール導入検討・整備、運用ツール開発など)
4. 環境ドキュメント類の整備(Azureリソース構成、デプロイマニュアルなど)
5. 作業に関するビジネスパートナーとの調整、スケジュール管理
を実施いただきます。
【ポジション・部門の魅力】主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。
【具体的な業務】本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤プロダクト(自社製品, 自社サービス)や関連アプリケーションの開発・運用を効率的に行うため、環境整備・運用を推進・主導していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。並行して複数の案件が進行しつつ、既存の運用も行う必要があるため効率的な開発・運用が必要となっています。
アプリケーションの設計・実装・試験や運用作業はビジネスパートナーに依頼することが多いですが、生成AIの登場もあり、AIを活用した内製化についても検討中です。
具体的には、
1. データ基盤のインフラ環境整備・改善・運用(Azureのリソース整備、セキュリティ対応、コスト削減など)
2. 効率的な開発のためのDevOps環境整備(CI/CDなど)
3. 開発・運用の実施環境整備(開発ツール導入検討・整備、運用ツール開発など)
4. 環境ドキュメント類の整備(Azureリソース構成、デプロイマニュアルなど)
5. 作業に関するビジネスパートナーとの調整、スケジュール管理
を実施いただきます。
【ポジション・部門の魅力】主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。
AI画像検査サポート/製造業向け AI サーヒ スの提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
330万円〜450万円
ポジション
担当者
仕事内容
当社は、AIベンチャーで、「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」をミッションに、主にAI技術を活用した製品開発・システム開発・データ分析を行っている会社です。国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。そこで当社は、製造現場のDXを支援するべく、画像処理/音声認識/自然言語処理/需要予測/IoTなど、AI技術を始めとした高い技術力を軸に、コンサルティングからAIソリューションの提供、共同開発や技術支援、自社製品のアプリケーション開発まで、さまざまな事業を展開しており、設立初期フェーズの現段階で、自動車・食品を中心に日本を代表する業界のトップ企業に導入いただいています。
当社では、製造業向けのAI画像検査システムおよび外観検査装置を開発・提供しています。AIが製品のキズや異常を正確に判定するためには、大量の画像データを整理し、学習用データを作成することが欠かせません。本ポジションでは、AIの精度向上を支える教師データ作成業務を中心に、データ管理や各種事務業務を担当いただきます。プログラミング知識は不要です。作成したデータがAIの精度向上に直接つながり、未経験からAI開発を支える専門業務に携わることができます。
【業務内容】
AI学習データ作成業務(メイン業務)
製品画像の確認
キズや異常箇所のチェック、マーキング
AI学習用データ(教師データ)の作成
データ品質チェック
画像データの整理、管理
データ入力業務
顧客サポート業務
お客様からの問い合わせ対応
メール対応
報告資料作成
事務業務
社内資料作成
作業手順書作成
Excelを使用したデータ管理
工具、備品関係の在庫管理・発注
出張時の準備・手配
当社では、製造業向けのAI画像検査システムおよび外観検査装置を開発・提供しています。AIが製品のキズや異常を正確に判定するためには、大量の画像データを整理し、学習用データを作成することが欠かせません。本ポジションでは、AIの精度向上を支える教師データ作成業務を中心に、データ管理や各種事務業務を担当いただきます。プログラミング知識は不要です。作成したデータがAIの精度向上に直接つながり、未経験からAI開発を支える専門業務に携わることができます。
【業務内容】
AI学習データ作成業務(メイン業務)
製品画像の確認
キズや異常箇所のチェック、マーキング
AI学習用データ(教師データ)の作成
データ品質チェック
画像データの整理、管理
データ入力業務
顧客サポート業務
お客様からの問い合わせ対応
メール対応
報告資料作成
事務業務
社内資料作成
作業手順書作成
Excelを使用したデータ管理
工具、備品関係の在庫管理・発注
出張時の準備・手配
AI開発エンジニア/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜750万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】
当社は『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、企業の「DX・データ活用」を支援しています。データ活用が企業の経営を変え、経済成長や技術革新が進むことにより持続可能な世界が実現する”という考えの下、日本を代表する企業との研究開発や食品サプライチェーン、顧客のDX・データサイエンティスト組織の立ち上げ支援等、さまざまなテーマで企業のDXを推進しています。
<サービス内容>
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
「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、「自社製品」「自社サービス」など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 「自社サービス」” 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つと考える中で当社を子会社化したことにより、当社プロダクトに加わりました。月間ユーザー数が多い「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最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。
配属部門・プロダクトについて: ソリューションユニット ユニット付 自社サービス推進室。
「自社サービス」は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を頂いており、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を頂いています。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。
ご入社後は、当社へ出向という形でご勤務いただきます。(勤務場所は当社社内となります)
【具体的な業務】
「自社サービス」の管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用をご担当いただきます。
まず最初にお任せしたいこと:
1. プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
2. プロダクトの軽微な機能改善の開発
3. 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:
1. プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
2. システム全体のアーキテクチャ設計・改善
3. システムのテックリード
【ポジションの魅力】
1. 自社プロダクトであるため、自分たちで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。
2. 大手BtoC企業様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。
3. 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。
当社は『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、企業の「DX・データ活用」を支援しています。データ活用が企業の経営を変え、経済成長や技術革新が進むことにより持続可能な世界が実現する”という考えの下、日本を代表する企業との研究開発や食品サプライチェーン、顧客のDX・データサイエンティスト組織の立ち上げ支援等、さまざまなテーマで企業のDXを推進しています。
<サービス内容>
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
「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、「自社製品」「自社サービス」など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 「自社サービス」” 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つと考える中で当社を子会社化したことにより、当社プロダクトに加わりました。月間ユーザー数が多い「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最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。
配属部門・プロダクトについて: ソリューションユニット ユニット付 自社サービス推進室。
「自社サービス」は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を頂いており、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を頂いています。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。
ご入社後は、当社へ出向という形でご勤務いただきます。(勤務場所は当社社内となります)
【具体的な業務】
「自社サービス」の管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用をご担当いただきます。
まず最初にお任せしたいこと:
1. プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
2. プロダクトの軽微な機能改善の開発
3. 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:
1. プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
2. システム全体のアーキテクチャ設計・改善
3. システムのテックリード
【ポジションの魅力】
1. 自社プロダクトであるため、自分たちで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。
2. 大手BtoC企業様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。
3. 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。
ソフトウェアエンジニア(新設チームでのプロダクト開発・DX)/ヘルスベンチャー企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜850万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】
当社は『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。現在、全国の多くの自治体様を中心に、健康受診率向上や疾病重症化予防など予防医療を推進する支援サービス等を提供しております。ナッジ理論等を活用して人々の行動変容を促す仕組みや、健診データやレセプトデータ(診療報酬明細書)などのヘルスビッグデータを解析したインサイトをもとに、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。
「エンジニアリングの力で、日本の健康の未来を変えたい」 そんな志を持つ方からのご応募を、チーム一同心よりお待ちしております。たとえるなら、私たちの仕事は「社会全体の健康を支えるOSをアップデートする」ようなものです。膨大で複雑なデータを整理し、一人ひとりに最適な健康への一歩を届けるための強固な基盤を、一緒に作り上げましょう。
【具体的な業務】
・チームの出力を最大化するようなシステム・ソフトウェアの開発/運用
・分析用途に特化したエージェント向けハーネスの整備
【ポジション・部門の魅力】
●働きやすい環境を整備
フレックス制を導入しており、責任さえ果たせば働く場所や時間の自由度が高いことが特徴。また効率的に業務を進めるためのインフラ投資を惜しみなく行う文化があります。
●研識しあえるチーム
チームは研究職・コンサル・金融・メーカーなど様々な出身のメンバーが活躍しています。勤務しながら大学の博士課程に在籍するメンバーや、京都大学公衆衛生大学院の研究員のポストをもらっているメンバーもおり、知的刺激に満ち溢れたチームとなっています。
当社は『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。現在、全国の多くの自治体様を中心に、健康受診率向上や疾病重症化予防など予防医療を推進する支援サービス等を提供しております。ナッジ理論等を活用して人々の行動変容を促す仕組みや、健診データやレセプトデータ(診療報酬明細書)などのヘルスビッグデータを解析したインサイトをもとに、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。
「エンジニアリングの力で、日本の健康の未来を変えたい」 そんな志を持つ方からのご応募を、チーム一同心よりお待ちしております。たとえるなら、私たちの仕事は「社会全体の健康を支えるOSをアップデートする」ようなものです。膨大で複雑なデータを整理し、一人ひとりに最適な健康への一歩を届けるための強固な基盤を、一緒に作り上げましょう。
【具体的な業務】
・チームの出力を最大化するようなシステム・ソフトウェアの開発/運用
・分析用途に特化したエージェント向けハーネスの整備
【ポジション・部門の魅力】
●働きやすい環境を整備
フレックス制を導入しており、責任さえ果たせば働く場所や時間の自由度が高いことが特徴。また効率的に業務を進めるためのインフラ投資を惜しみなく行う文化があります。
●研識しあえるチーム
チームは研究職・コンサル・金融・メーカーなど様々な出身のメンバーが活躍しています。勤務しながら大学の博士課程に在籍するメンバーや、京都大学公衆衛生大学院の研究員のポストをもらっているメンバーもおり、知的刺激に満ち溢れたチームとなっています。
業務推進(リーダー候補)/ECプラットフォームを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜600万円
ポジション
リーダー(候補)
仕事内容
管理本部にある横断管理チームにおいて、5つの事業本部と連携して、データ管理、運用、ビジネスリードの役割を担います。
【具体的業務】
1. ビジネスデータ(請求/検収/見積りデータ、顧客データ等)の管理と運用
2. データ運用および全体のプロセスを効率化し、データフローを整備
3. 事業本部と連携し、部門間のデータ運用プロジェクトを推進
【ポジション・部門の魅力】
大手含む企業に導入されている自社製品。
業界最高水準の機能数を持ち、独自カスタマイズ可能。
目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること。
EC事業者として高い評価。
・最も売上UPが期待できる自社製品 第1位
・生涯パートナーとして選びたい自社製品 第1位
・セキュリティが安心できるに強い自社製品 第1位
・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できる自社製品 第1位
・ユニファイドコマースを推進していると思う EC構築支援企業 第1位
【具体的業務】
1. ビジネスデータ(請求/検収/見積りデータ、顧客データ等)の管理と運用
2. データ運用および全体のプロセスを効率化し、データフローを整備
3. 事業本部と連携し、部門間のデータ運用プロジェクトを推進
【ポジション・部門の魅力】
大手含む企業に導入されている自社製品。
業界最高水準の機能数を持ち、独自カスタマイズ可能。
目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること。
EC事業者として高い評価。
・最も売上UPが期待できる自社製品 第1位
・生涯パートナーとして選びたい自社製品 第1位
・セキュリティが安心できるに強い自社製品 第1位
・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できる自社製品 第1位
・ユニファイドコマースを推進していると思う EC構築支援企業 第1位
Robotics Simulation Engineer(Physical AI / Synthetic Data)/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円(応相談)
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
● 業務内容
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる
データ活用エンジニア(PM候補)/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1100万円
ポジション
プロジェクトマネージャー(候補)
仕事内容
当社は、データ分析・活用に強みを持つ企業です。
実は当社にはデータサイエンティストやアナリストだけではなく、データ分析・活用のために必要なシステム要件を知り尽くし、プロジェクトをリードするスペシャリストが多数在籍しております。
当社は下記いずれかの想いがある方と是非ご一緒したいと考えています。
エンジニアポジションの中でどの求人に応募すべきか判断に悩まれる方は、まず本求人からご応募ください。
「データ活用に興味のある方」
「開発だけでなく、クライアントのビジネス貢献にも興味がある方」
「テクノロジーを通してデータ活用の支援に携わりたい方」
「社会実装を担える人材を目指したい方」
「技術が好きで、学ぶことが”大好き”な方」
「エンジニアとして、常に技術を磨きながらキャリアアップしたい方」
※ご経験やご希望にあわせたポジションのご相談も可能です。
【所属組織について】
●データエンジニアリングユニット(DE)
アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。多様な業種・業界のクライアントに対し、データ活用基盤構築や機械学習システム実装など、データ活用を支援するための様々なシステム開発プロジェクトが存在します。
エンジニアドリブンで顧客のビジネス課題の明確化や解決方法の提案、開発プロジェクトのマネジメントまで一貫して取り組んでいただきます。
主要クラウドベンダーから技術力を高く評価され、実績も多数あります。
●トランスフォーメーションユニット(TF)
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
その中でもデータエンジニアが関わる「データ活用業務支援領域」では、業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに、主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っています。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
実は当社にはデータサイエンティストやアナリストだけではなく、データ分析・活用のために必要なシステム要件を知り尽くし、プロジェクトをリードするスペシャリストが多数在籍しております。
当社は下記いずれかの想いがある方と是非ご一緒したいと考えています。
エンジニアポジションの中でどの求人に応募すべきか判断に悩まれる方は、まず本求人からご応募ください。
「データ活用に興味のある方」
「開発だけでなく、クライアントのビジネス貢献にも興味がある方」
「テクノロジーを通してデータ活用の支援に携わりたい方」
「社会実装を担える人材を目指したい方」
「技術が好きで、学ぶことが”大好き”な方」
「エンジニアとして、常に技術を磨きながらキャリアアップしたい方」
※ご経験やご希望にあわせたポジションのご相談も可能です。
【所属組織について】
●データエンジニアリングユニット(DE)
アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。多様な業種・業界のクライアントに対し、データ活用基盤構築や機械学習システム実装など、データ活用を支援するための様々なシステム開発プロジェクトが存在します。
エンジニアドリブンで顧客のビジネス課題の明確化や解決方法の提案、開発プロジェクトのマネジメントまで一貫して取り組んでいただきます。
主要クラウドベンダーから技術力を高く評価され、実績も多数あります。
●トランスフォーメーションユニット(TF)
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
その中でもデータエンジニアが関わる「データ活用業務支援領域」では、業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに、主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っています。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
データ基盤開発PM候補/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1100万円
ポジション
データ基盤開発PM(候補)
仕事内容
当社は、企業のデータ活用支援をしています。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、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
【業務概要】
配属部門:データエンジニアリングユニット プラットフォーム開発領域(PFD)
ビジネス要件の実現に向け、データ基盤の導入や蓄積したデータの活用施策の提案等を実施します。決められたものを提案するのではなくクライアントの環境や課題・要求に合わせたソリューションを提案します。
またプロジェクトマネジメントのご経験がない方でも、まずはプロジェクトメンバーやプロジェクトリーダーの立場で開発経験と実績を積んでいただき、将来的にプロジェクトマネージャーを目指すことが可能です。
・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・システムロードマップや開発計画の策定
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・データ基盤を中心としたアーキテクチャ構想、RFP策定支援
・データの可視化(各種BIツール)やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。
【具体的な業務】
●入社直後にお任せしたいこと
※アサイン案件はスキル・志向・希望を踏まえ柔軟に決定します。
・クラウド環境(主要なクラウドサービス)を活用したデータ基盤(データレイク、DWH、ETLパイプライン)に関わる提案、推進
・小規模案件や既存案件の機能拡張提案の実施
・要件定義・アーキテクチャ検討・システム設計・運用設計
・データ活用施策(BI、分析支援)におけるシステム構築・運用設計
・PoC(技術検証)の実施、最適な技術アプローチの選定
・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理
●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築およびデータ活用施策に関する提案・社内外調整
・要件定義フェーズから開発計画策定・リソース管理・実行計画の立案
・特定クライアントを専任PMとして担当し、継続的な改善提案・データ利活用の高度化支援
・若手PM・テックリードの育成、ナレッジ共有・型化
【ポジション・部門の魅力】
・大手事業会社を中心としたクライアントに対し、上流から伴走型でデータ活用基盤を設計・実装・推進できる
・生成AI・大規模データ基盤構築といった、最先端のテーマにも早期から携われる
・提案フェーズから開発・運用まで一気通貫で関与するため、幅広い視野とビジネス推進力が身につく
・スピード感のある組織で、裁量を持ちながら案件推進にチャレンジできる
・クラウド・データ領域の実践知見を積みながら、PMスキル・コンサルスキルを高められる
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
【業務概要】
配属部門:データエンジニアリングユニット プラットフォーム開発領域(PFD)
ビジネス要件の実現に向け、データ基盤の導入や蓄積したデータの活用施策の提案等を実施します。決められたものを提案するのではなくクライアントの環境や課題・要求に合わせたソリューションを提案します。
またプロジェクトマネジメントのご経験がない方でも、まずはプロジェクトメンバーやプロジェクトリーダーの立場で開発経験と実績を積んでいただき、将来的にプロジェクトマネージャーを目指すことが可能です。
・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・システムロードマップや開発計画の策定
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・データ基盤を中心としたアーキテクチャ構想、RFP策定支援
・データの可視化(各種BIツール)やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。
【具体的な業務】
●入社直後にお任せしたいこと
※アサイン案件はスキル・志向・希望を踏まえ柔軟に決定します。
・クラウド環境(主要なクラウドサービス)を活用したデータ基盤(データレイク、DWH、ETLパイプライン)に関わる提案、推進
・小規模案件や既存案件の機能拡張提案の実施
・要件定義・アーキテクチャ検討・システム設計・運用設計
・データ活用施策(BI、分析支援)におけるシステム構築・運用設計
・PoC(技術検証)の実施、最適な技術アプローチの選定
・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理
●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築およびデータ活用施策に関する提案・社内外調整
・要件定義フェーズから開発計画策定・リソース管理・実行計画の立案
・特定クライアントを専任PMとして担当し、継続的な改善提案・データ利活用の高度化支援
・若手PM・テックリードの育成、ナレッジ共有・型化
【ポジション・部門の魅力】
・大手事業会社を中心としたクライアントに対し、上流から伴走型でデータ活用基盤を設計・実装・推進できる
・生成AI・大規模データ基盤構築といった、最先端のテーマにも早期から携われる
・提案フェーズから開発・運用まで一気通貫で関与するため、幅広い視野とビジネス推進力が身につく
・スピード感のある組織で、裁量を持ちながら案件推進にチャレンジできる
・クラウド・データ領域の実践知見を積みながら、PMスキル・コンサルスキルを高められる
データプラットフォームテックリード/データマイニングサービスのリーディングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1100万円
ポジション
データプラットフォームテックリード
仕事内容
業務概要
データ基盤構築や構築後のデータ活用支援業務をお任せいたします。
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・クラウドをベースとしたアーキテクチャ設計
・データベース設計・構築・パフォーマンチューニング
・データ加工処理(データクレンジング、データマート作成、名寄せ等)
・データの可視化(Tableau、PowerBI、Looker等)やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。
具体的な業務
●入社時にお任せしたいこと
※案件アサインは入社時の状況、ご希望・スキルに応じて柔軟に決定します。
最初は部門長・先輩社員のサポートのもと、チーム体制で業務に取り組んでいただきます。
・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したデータ基盤(データレイク、DWH、ETLパイプライン)の設計・開発・運用支援
・新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築
・データ活用支援(データ抽出・加工、レポート作成支援等)に関わる開発・運用
・BIツール(Tableau、Power BI、Looker等)を活用したデータ可視化支援
・クラウドサービス・データ関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援
●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築におけるコアコンポーネント(DWH/ETL/ストレージなど)の設計・開発リード
・少人数開発チーム(2 5名規模)のリード・技術指導
・データ基盤導入提案・データ活用施策提案活動への技術支援
・新技術や開発手法の組織内展開・ナレッジ共有活動への貢献
ポジション・部門の魅力
・モダンな技術スタック(GCP/AWS/Azure、BigQuery、Airflow等)を活用し、最新のクラウド技術に常に触れながら設計・実装ができる
・上流の要件整理から設計・開発・運用までを一貫して担当し、プロダクト全体の最適化に関与できる
・技術力だけでなく、ビジネス要件を意識した「本質的なデータ活用支援」ができる
・案件規模は3 10名ほどの小規模体制が中心で、設計・実装・技術選定まで幅広い裁量を持って働ける
・クライアント業種に偏りがなく、さまざまなドメインでのデータ活用経験を積むことができる
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することができる。勉強会を主催いただく事も大歓迎です。
データ基盤構築や構築後のデータ活用支援業務をお任せいたします。
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・クラウドをベースとしたアーキテクチャ設計
・データベース設計・構築・パフォーマンチューニング
・データ加工処理(データクレンジング、データマート作成、名寄せ等)
・データの可視化(Tableau、PowerBI、Looker等)やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。
具体的な業務
●入社時にお任せしたいこと
※案件アサインは入社時の状況、ご希望・スキルに応じて柔軟に決定します。
最初は部門長・先輩社員のサポートのもと、チーム体制で業務に取り組んでいただきます。
・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したデータ基盤(データレイク、DWH、ETLパイプライン)の設計・開発・運用支援
・新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築
・データ活用支援(データ抽出・加工、レポート作成支援等)に関わる開発・運用
・BIツール(Tableau、Power BI、Looker等)を活用したデータ可視化支援
・クラウドサービス・データ関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援
●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築におけるコアコンポーネント(DWH/ETL/ストレージなど)の設計・開発リード
・少人数開発チーム(2 5名規模)のリード・技術指導
・データ基盤導入提案・データ活用施策提案活動への技術支援
・新技術や開発手法の組織内展開・ナレッジ共有活動への貢献
ポジション・部門の魅力
・モダンな技術スタック(GCP/AWS/Azure、BigQuery、Airflow等)を活用し、最新のクラウド技術に常に触れながら設計・実装ができる
・上流の要件整理から設計・開発・運用までを一貫して担当し、プロダクト全体の最適化に関与できる
・技術力だけでなく、ビジネス要件を意識した「本質的なデータ活用支援」ができる
・案件規模は3 10名ほどの小規模体制が中心で、設計・実装・技術選定まで幅広い裁量を持って働ける
・クライアント業種に偏りがなく、さまざまなドメインでのデータ活用経験を積むことができる
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することができる。勉強会を主催いただく事も大歓迎です。
【新規事業創生】IT×OT×AIで社会課題を解決するソリューション創出と導入を担うデータエンジニア/大手総合電機会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
830万円〜1080万円
ポジション
主任
仕事内容
●当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート
●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発
●顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進
※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。
(サービス開発事例)
・材料開発ソリューション
材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。
・再生材マーケットプレイス
欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。
【職務詳細】
(1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア(DE)及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。
データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。
DevOpsの観点:
・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化
・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消
・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善
ソフトウェア開発の観点:
・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応
・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること
・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与
・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ
・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進
実力、経験に応じて、将来的には多様な分野(産業、流通、社会、金融等)におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。
(担当となる主な業務・プロジェクト分野)
・当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート
代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス
・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現
・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現
・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現
(対象となるアプリケーション)
・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション
・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション
・eコマースアプリケーション
(2)代表的な使用する技術は以下の通りです。
・クラウド: AWS/Azure
・言語: Java/TypeScript/Python
・フレームワーク: Spring Boot/React
・ソースコード管理: GitHub
・DB: PostgreSQL/MySQL
・プロジェクト管理: Jira
・コミュニケーション: Microsoft Teams
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・化学・バイオなど素材産業全般のプロダクト群を、デジタル、AIにより進化させ、フィジカルAIの分野で新たな価値を創造する当ソリューションを開発することで、競合他社のSierにはできない当社ならではの強みを肌で感じられます。
・社会課題解決 × 最先端技術として、ご自身の設計・開発したシステムが、カーボンニュートラル等の地球規模の課題解決に直結します。当社のトップクラスの研究者と議論を重ねながら、最先端のAI技術をプロダクトに実装できます。
・ゼロからの内製化組織立ち上げと裁量として、既存の枠組みにとらわれず、技術選定からアーキテクチャ設計まで柔軟に意思決定できる裁量があります。「自分たちで創る」組織のカルチャーを牽引する醍醐味を味わえます。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を実装する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
・システム開発としては、高度な技術やスキルに触れる事ができ、上流〜下流までを一気通貫で経験する事が可能なポジションであり、営業担当や製品担当などと一体となって取り組むことができ、解決策含めた新たな価値提供を行う中で、人と技術を繋ぐ、どこに出ても通じるビジネススキルを培えます。
・実力、経験に応じて将来的に多様な分野(産業、流通、社会、金融)へのキャリアパスも経験可能です。
・社内教育制度・システムにより、自己の想定するキャリアパスに応じて自己研鑽を積むことが可能です。
●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発
●顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進
※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。
(サービス開発事例)
・材料開発ソリューション
材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。
・再生材マーケットプレイス
欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。
【職務詳細】
(1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア(DE)及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。
データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。
DevOpsの観点:
・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化
・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消
・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善
ソフトウェア開発の観点:
・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応
・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること
・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与
・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ
・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進
実力、経験に応じて、将来的には多様な分野(産業、流通、社会、金融等)におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。
(担当となる主な業務・プロジェクト分野)
・当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート
代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス
・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現
・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現
・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現
(対象となるアプリケーション)
・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション
・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション
・eコマースアプリケーション
(2)代表的な使用する技術は以下の通りです。
・クラウド: AWS/Azure
・言語: Java/TypeScript/Python
・フレームワーク: Spring Boot/React
・ソースコード管理: GitHub
・DB: PostgreSQL/MySQL
・プロジェクト管理: Jira
・コミュニケーション: Microsoft Teams
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・化学・バイオなど素材産業全般のプロダクト群を、デジタル、AIにより進化させ、フィジカルAIの分野で新たな価値を創造する当ソリューションを開発することで、競合他社のSierにはできない当社ならではの強みを肌で感じられます。
・社会課題解決 × 最先端技術として、ご自身の設計・開発したシステムが、カーボンニュートラル等の地球規模の課題解決に直結します。当社のトップクラスの研究者と議論を重ねながら、最先端のAI技術をプロダクトに実装できます。
・ゼロからの内製化組織立ち上げと裁量として、既存の枠組みにとらわれず、技術選定からアーキテクチャ設計まで柔軟に意思決定できる裁量があります。「自分たちで創る」組織のカルチャーを牽引する醍醐味を味わえます。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を実装する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
・システム開発としては、高度な技術やスキルに触れる事ができ、上流〜下流までを一気通貫で経験する事が可能なポジションであり、営業担当や製品担当などと一体となって取り組むことができ、解決策含めた新たな価値提供を行う中で、人と技術を繋ぐ、どこに出ても通じるビジネススキルを培えます。
・実力、経験に応じて将来的に多様な分野(産業、流通、社会、金融)へのキャリアパスも経験可能です。
・社内教育制度・システムにより、自己の想定するキャリアパスに応じて自己研鑽を積むことが可能です。
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/大手日系信託銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
〜調査役
仕事内容
全社のデータ戦略・基盤やデータ利活用の実効体制の構築、ならびにデータ企画、利活用推進までデータマネジメント領域を幅広く担当します。
【主な業務内容】
●全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、および事業横断的なデータモデル設計の遂行
●ビジネス部門(現場)でのデータ利活用促進に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援(最新技術や好事例の共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援)
●社内外データをAI・分析で最適に活用する為のデータ基盤(DWH・DataLake・DataHub)のグランドデザイン・環境整備の推進
●データマネジメント高度化・効率化のための最新技術・製品評価および導入推進
●データマネジメントに関するルール・ガイドラインの整備・管理
【中長期的な業務イメージ/キャリアパス例】
データマネジメント領域は、金融DXの中核を支える重要分野であり、その全社CoE組織で働く事で以下のような成長が可能
●全社的なデータガバナンス態勢の構築主導し、構想策定 設計・定着までをリードする経験を積む事ができます。
●DWH/DataLake/DataHub等の基盤企画・要件定義を通じ、アーキテクト/データプロダクト企画の専門性を高められます。
●データ基盤の企画・整備に加え、各部門・事業に伴奏して、データ利活用を推進することで、意思決定や業務プロセスの高度化に直結する“実装力”を磨けます。
●全社的なCoE的役割として、標準化やベストプラクティスの策定・展開、ツール運用ガイドライン整備を通じて、横断リーダーとしての役割や経験を広げる事ができます。
●データカタログ/ETL/DQ等の技術選定・導入を経験し、最新ソリューションの実装・運用力を体系的に習得できます。
●ルール・ガイドライン整備を牽引する事でセキュリティと利便性を両立したデータガバナンスの専門性の深化が可能です。
●業務を通じて、経営層への提言や全社データ戦略策定に関与し、データドリブン文化醸成を牽引する役割へと成長できます。
【この仕事の魅力】
●金融DXの中核に関われること
信託銀行ならではの多様な事業データを扱いながら、全社横断のデータ活用基盤・運営の仕組みを、ゼロベースに近い段階から設計・構築できます。
●AI活用・高度分析の前提をつくれること
単なるルール整備や基盤運用ではなく、データガバナンス・標準化・基盤構想を通じて、AI・分析・意思決定が機能するための土台づくりに携われます。
●構想から実装まで一気通貫で担えること
データ基盤の企画・整備に加え、事業部門と伴走しながらデータ利活用を実装までつなげることで、業務改革や意思決定高度化に直結する経験を積めます。
●全社CoEとして横断的な専門性を磨けること
標準化、ベストプラクティス展開、運用ルール整備、横断推進を通じて、データガバナンスと実装推進の両面を担う、希少性の高いキャリアを築けます。
●経営や企業文化にもインパクトを与えられること
経営層への提言や全社データ戦略の検討に関与し、データドリブンな業務・経営の定着を支える中核人材として活躍できます。
【主な業務内容】
●全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、および事業横断的なデータモデル設計の遂行
●ビジネス部門(現場)でのデータ利活用促進に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援(最新技術や好事例の共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援)
●社内外データをAI・分析で最適に活用する為のデータ基盤(DWH・DataLake・DataHub)のグランドデザイン・環境整備の推進
●データマネジメント高度化・効率化のための最新技術・製品評価および導入推進
●データマネジメントに関するルール・ガイドラインの整備・管理
【中長期的な業務イメージ/キャリアパス例】
データマネジメント領域は、金融DXの中核を支える重要分野であり、その全社CoE組織で働く事で以下のような成長が可能
●全社的なデータガバナンス態勢の構築主導し、構想策定 設計・定着までをリードする経験を積む事ができます。
●DWH/DataLake/DataHub等の基盤企画・要件定義を通じ、アーキテクト/データプロダクト企画の専門性を高められます。
●データ基盤の企画・整備に加え、各部門・事業に伴奏して、データ利活用を推進することで、意思決定や業務プロセスの高度化に直結する“実装力”を磨けます。
●全社的なCoE的役割として、標準化やベストプラクティスの策定・展開、ツール運用ガイドライン整備を通じて、横断リーダーとしての役割や経験を広げる事ができます。
●データカタログ/ETL/DQ等の技術選定・導入を経験し、最新ソリューションの実装・運用力を体系的に習得できます。
●ルール・ガイドライン整備を牽引する事でセキュリティと利便性を両立したデータガバナンスの専門性の深化が可能です。
●業務を通じて、経営層への提言や全社データ戦略策定に関与し、データドリブン文化醸成を牽引する役割へと成長できます。
【この仕事の魅力】
●金融DXの中核に関われること
信託銀行ならではの多様な事業データを扱いながら、全社横断のデータ活用基盤・運営の仕組みを、ゼロベースに近い段階から設計・構築できます。
●AI活用・高度分析の前提をつくれること
単なるルール整備や基盤運用ではなく、データガバナンス・標準化・基盤構想を通じて、AI・分析・意思決定が機能するための土台づくりに携われます。
●構想から実装まで一気通貫で担えること
データ基盤の企画・整備に加え、事業部門と伴走しながらデータ利活用を実装までつなげることで、業務改革や意思決定高度化に直結する経験を積めます。
●全社CoEとして横断的な専門性を磨けること
標準化、ベストプラクティス展開、運用ルール整備、横断推進を通じて、データガバナンスと実装推進の両面を担う、希少性の高いキャリアを築けます。
●経営や企業文化にもインパクトを与えられること
経営層への提言や全社データ戦略の検討に関与し、データドリブンな業務・経営の定着を支える中核人材として活躍できます。
Fullstack Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜960万円
ポジション
テックリード
仕事内容
●業務概要AIの性能を決定づけるのはモデルだけでなく、学習データの質と量も重要です。しかし、AI開発におけるデータ収集・生成・アノテーション・品質管理は属人的かつ非効率で、AI活用のボトルネックとなっています。当社は、この課題を解決するため、AIデータ生成・管理を一元的に扱うデータ基盤プラットフォームを開発・提供しています。プロダクトはPoCフェーズを越え本番利用が急速に拡大しており、データ量・ユースケース・機能要件の複雑性が増大しています。そのため、データ規模の急増に耐えうる設計、長期的な拡張性を見据えたアーキテクチャ再設計、プロダクト全体を俯瞰した技術意思決定をリードできるエンジニアを募集します。本ポジションは一般的なWebサービス開発とは異なり、AI開発に必要なデータを生み出すプラットフォームそのものを開発します。扱う対象は、生成され続ける大規模データ、構造が一定でない非定型データ、人手作業とシステム処理が混在するワークフローといった、AI開発特有の複雑性を持つ領域です。データの生成から評価・改善に至る一連のプロセス設計を担い、単なる機能実装ではなく、プロダクトの長期的な進化を見据えた基盤設計を行うことが求められます。
●具体的な業務
1. AIデータ基盤(Backend / API / DB)の設計・改善
2. 大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計
3. データ生成・管理ワークフローのシステム設計
4. プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消
5. クラウドインフラの設計・運用改善
6. 技術選定および設計方針の意思決定
●ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題(正解が存在しないデータ構造の設計、継続的に増え続けるデータの運用設計、人手によるアノテーション工程のシステム化、多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計など)に直面します。これらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです。
【得られるもの】
・AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験。
・プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験。
・技術意思決定を担うポジションでの成長機会。
・将来的なTech Lead / アーキテクトへのキャリアパス。
【任せたい裁量】
・技術選定および設計方針の決定
・基盤アーキテクチャの進化の主導
・プロダクトスケールに伴う構成変更の判断
エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています。
●具体的な業務
1. AIデータ基盤(Backend / API / DB)の設計・改善
2. 大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計
3. データ生成・管理ワークフローのシステム設計
4. プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消
5. クラウドインフラの設計・運用改善
6. 技術選定および設計方針の意思決定
●ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題(正解が存在しないデータ構造の設計、継続的に増え続けるデータの運用設計、人手によるアノテーション工程のシステム化、多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計など)に直面します。これらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです。
【得られるもの】
・AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験。
・プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験。
・技術意思決定を担うポジションでの成長機会。
・将来的なTech Lead / アーキテクトへのキャリアパス。
【任せたい裁量】
・技術選定および設計方針の決定
・基盤アーキテクチャの進化の主導
・プロダクトスケールに伴う構成変更の判断
エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています。
データベースアドミニストレーション/総合インターネットサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1400万円
ポジション
技術リード
仕事内容
【業務概要】当社技術本部 兼 当グループ技術本部 所属 または 当グループ技術本部 所属 の求人となります。
【具体的な業務】運用するだけのDBエンジニアではなく、ミッションクリティカルな基盤を""作り直す""側へ。
当社では、ミッションクリティカルなシステム基盤として自社製品を採用しています。しかし現在、自社製品が持つポテンシャルを十分に引き出せているとは言えません。このポジションでは、既存の前提を疑い、データベース基盤そのものを進化させる役割を担っていただきます。
多くの企業では、データベースは「止めてはいけない存在」であると同時に「変えられない存在」でもありますが、当社は、すでに存在する課題に対して、設計・運用の両面から「変えられる環境」です。
現在、データベースに精通したエンジニアが不足している状況です。そのため、本ポジションには単なる運用ではなく、技術的リーダーシップを発揮いただくことを期待しています。既に整った環境で運用を続けるのではなく、課題のある環境を自らの手で変えていきたい方を歓迎します。
業務詳細:
・バーストトラフィック時の性能改善設計
・スクリプト依存運用の見直し(製品機能へのリプレース等)
・自社製品構成を含むDR環境の最適化
・自社製品環境における性能チューニング(自社製品の機能を用いたボトルネック分析)
【ポジション・部門の魅力】
・データベースの性能を""引き出す側""としての経験を積むことが可能です
・ミッションクリティカルな基盤の再設計に関われます
・運用ではなく、構造そのものを変える役割を担えます
・技術的な意思決定に主体的に関与できる環境です
・既存メンバーと連携しながら、チームの技術力を底上げできる経験を積むことが可能です
【具体的な業務】運用するだけのDBエンジニアではなく、ミッションクリティカルな基盤を""作り直す""側へ。
当社では、ミッションクリティカルなシステム基盤として自社製品を採用しています。しかし現在、自社製品が持つポテンシャルを十分に引き出せているとは言えません。このポジションでは、既存の前提を疑い、データベース基盤そのものを進化させる役割を担っていただきます。
多くの企業では、データベースは「止めてはいけない存在」であると同時に「変えられない存在」でもありますが、当社は、すでに存在する課題に対して、設計・運用の両面から「変えられる環境」です。
現在、データベースに精通したエンジニアが不足している状況です。そのため、本ポジションには単なる運用ではなく、技術的リーダーシップを発揮いただくことを期待しています。既に整った環境で運用を続けるのではなく、課題のある環境を自らの手で変えていきたい方を歓迎します。
業務詳細:
・バーストトラフィック時の性能改善設計
・スクリプト依存運用の見直し(製品機能へのリプレース等)
・自社製品構成を含むDR環境の最適化
・自社製品環境における性能チューニング(自社製品の機能を用いたボトルネック分析)
【ポジション・部門の魅力】
・データベースの性能を""引き出す側""としての経験を積むことが可能です
・ミッションクリティカルな基盤の再設計に関われます
・運用ではなく、構造そのものを変える役割を担えます
・技術的な意思決定に主体的に関与できる環境です
・既存メンバーと連携しながら、チームの技術力を底上げできる経験を積むことが可能です
データ・AI基盤 セキュリティエンジニア/人材大手グループ持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
メンバー〜エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループのテクノロジー部門として、サービスの進化、当グループの生産性・競争力向上、社員の働く環境の良化をITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計
・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計
・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計
・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み
・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築
・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着
・セキュリティバイデザインの推進(開発初期からの組み込み)
・生成AIにおけるリスク管理(プロンプトインジェクション、出力制御等)
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
●配属組織:当グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で構成される組織です。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで構成され、データサイエンティスト、AIエンジニアが中心です。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
●魅力/やりがい
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
当グループのテクノロジー部門として、サービスの進化、当グループの生産性・競争力向上、社員の働く環境の良化をITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計
・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計
・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計
・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み
・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築
・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着
・セキュリティバイデザインの推進(開発初期からの組み込み)
・生成AIにおけるリスク管理(プロンプトインジェクション、出力制御等)
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
●配属組織:当グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で構成される組織です。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで構成され、データサイエンティスト、AIエンジニアが中心です。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
●魅力/やりがい
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
データ・AI基盤 インフラエンジニア/人材大手グループ持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループにおいて、テクノロジーの力でビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化や当グループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。
・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データガバナンスを考慮した基盤設計
・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進
・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備
・SLI/SLOに基づく信頼性向上
・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計
・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計)
・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用
・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上
・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
【配属組織】
データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在データサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
当グループにおいて、テクノロジーの力でビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化や当グループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。
・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データガバナンスを考慮した基盤設計
・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進
・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備
・SLI/SLOに基づく信頼性向上
・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計
・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計)
・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用
・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上
・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
【配属組織】
データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在データサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
アナリティクスエンジニア/人材大手グループ持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
メンバー〜エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めており、このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・事業課題に基づくデータ要件定義
・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等)
・データ品質管理(テスト・監視)
・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備
・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計
・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進
・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
【配属組織】
グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで、30代前半〜40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20〜30時間程度です。
※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めており、このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・事業課題に基づくデータ要件定義
・データモデリング(DWH設計)およびデータマート整備(dbt等)
・データ品質管理(テスト・監視)
・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備
・事業KPI(粗利/人、生産性、成約率等)に紐づくデータ設計
・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進
・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
【配属組織】
グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで、30代前半〜40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20〜30時間程度です。
※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
【横浜】要素開発エンジニア (加工実験、電子回路設計、ソフトウエア設計)/産業用機械メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
390万円〜670万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
工作機械(主に放電加工機)向け、当社製品の性能向上を目的とした「加工実験・電子回路設計・ソフトウエア設計」などの研究開発業務を担当していただきます。
【具体的には】
・当社製品の基礎加工実験で得られた結果からデータ分析を行い、課題解決のためのアルゴリズム開発や制御回路設計など
【具体的には】
・当社製品の基礎加工実験で得られた結果からデータ分析を行い、課題解決のためのアルゴリズム開発や制御回路設計など
【R&D】技術探求に注力/大手上場IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
624万円〜800万円 経験・スキルを考慮の上決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
RTL設計エンジニア(シニア) 基礎研究や応用研究、論文読解や、自社製品に対する先端技術の取り組みやプロダクト開発なども場合によっては行います。
具体的業務
【業務内容や活動状況】
期待したい業務は大きく2つのテーマがあります。※基本は1がターゲット、場合により兼務で2も関わっていただきます。
1.R&D
A;自社のみ
起案と研究推進の両方を実施します。テーマ検討を行った後に、研究実施に向けた稟議を提出し承認後はその研究を行って頂きます。
※研究開発に必要な機器などがあれば、購入可能。
入社のタイミングでは、既に上がっている研究開発稟議の案件に参画してもらいます。
研究内容や成果に依存しますが、
過去には放送業界向け製品を作成時に、研究開発の内容は特許を出願し、日本、EU圏、アメリカで特許を取得しています。
また、関東発明協会で発明奨励賞を受賞したケースもございます。※IWIでは研究開発に対する報奨制度もあります。
研究開発の内容にも依存しますが、最終的にプロダクト化する流れになった場合はプロダクトマネージャーを行うことも可能となります。
また、外部メディアの発信についても広報部門などと調整のうえで実施は可能です。
B;他社との共同研究
オープンイノベーションの促進をしており、ケースによっては他社との共同研究が発生することが予想されます。
その際は、そのプロジェクトへの参加も可能となります。
2.既存製品の製品サポート業務
既にプロダクト化したものに対して、機能追加やバグFIXなどの業務を行います。
リサーチや機能開発は行いますが、プロダクトの業界についてがメインとなるため触れる業界は限定的になる可能性があります。
また、ビジネスの状況に応じては上記1へ異動して作業を行う可能性はあります。
●キャリアパス
一定の成果と評価に依存するが、高度専門職として技術探求に注力できるポジションを用意
●当ポジションの魅力
自身が設計・開発したものがプロダクトとして世に出る。 技術によっては特許出願のサポートも得られる。
具体的業務
【業務内容や活動状況】
期待したい業務は大きく2つのテーマがあります。※基本は1がターゲット、場合により兼務で2も関わっていただきます。
1.R&D
A;自社のみ
起案と研究推進の両方を実施します。テーマ検討を行った後に、研究実施に向けた稟議を提出し承認後はその研究を行って頂きます。
※研究開発に必要な機器などがあれば、購入可能。
入社のタイミングでは、既に上がっている研究開発稟議の案件に参画してもらいます。
研究内容や成果に依存しますが、
過去には放送業界向け製品を作成時に、研究開発の内容は特許を出願し、日本、EU圏、アメリカで特許を取得しています。
また、関東発明協会で発明奨励賞を受賞したケースもございます。※IWIでは研究開発に対する報奨制度もあります。
研究開発の内容にも依存しますが、最終的にプロダクト化する流れになった場合はプロダクトマネージャーを行うことも可能となります。
また、外部メディアの発信についても広報部門などと調整のうえで実施は可能です。
B;他社との共同研究
オープンイノベーションの促進をしており、ケースによっては他社との共同研究が発生することが予想されます。
その際は、そのプロジェクトへの参加も可能となります。
2.既存製品の製品サポート業務
既にプロダクト化したものに対して、機能追加やバグFIXなどの業務を行います。
リサーチや機能開発は行いますが、プロダクトの業界についてがメインとなるため触れる業界は限定的になる可能性があります。
また、ビジネスの状況に応じては上記1へ異動して作業を行う可能性はあります。
●キャリアパス
一定の成果と評価に依存するが、高度専門職として技術探求に注力できるポジションを用意
●当ポジションの魅力
自身が設計・開発したものがプロダクトとして世に出る。 技術によっては特許出願のサポートも得られる。
エンタープライズ企業向けAIソリューションアーキテクト/大手商社グループIT関連サービス提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
660万円〜870万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
業務概要
当部門は、エンタープライズ企業を中心に、「データ基盤構築・データ活用・AIアプリケーション開発」を軸とした顧客の業務課題を解決するソリューションを提供しています。近年、企業のデータ活用・生成AI活用のニーズが急速に高まる中、当部門でも上流工程から顧客をリードできる人材の必要性が増しています。事業拡大に向け、データ・AI領域で幅広く活躍いただける新たなメンバーを募集します。
具体的な業務
エンタープライズ企業を中心とした顧客(新規・既存いずれも)に対して「データ基盤・AI活用の提案〜実装」まで一気通貫でご対応いただきます。
・顧客の業務課題やデータ活用ニーズのヒアリング
顧客の業務課題やデータ活用ニーズを整理し、「どのデータをどう使えば価値が出るか」を構想します。製造業であれば、実績データ・センサーデータを活用した需給予測や品質改善など、潜在的なニーズを引き出しながら最適な活用方法を提案します。
・プロジェクト推進
Databricks や Azure データサービスを用いたデータレイク/DWH構想の策定、生成AI・チャットボットなどのAIアプリケーションの企画・技術検討といった要件定義フェーズから、導入〜運用保守まで一気通貫で対応します。設計・構築は外部の協力会社と協業し、レビューや技術判断を担当します。
・新規顧客創出に向けた外部発信
営業部門・マーケティング部門と連携し、セミナー登壇・展示会出展などを通じてリード獲得に関与いただきます。
担当プロダクト
Databricks、DOMO等
上記の製品の取り扱いの他、チャットボットなどAIを活用したアプリケーションの開発も行っており、データ・AI活用の領域で幅広い提案を行うことが可能です。
身につくスキル・経験
・データ・AI活用に幅広く対応できる技術力
データ基盤、BI、生成AI、アプリ開発など、複数領域を横断するスキルが身につきます。
・プリセールス・コンサルティングスキル
課題整理、要件定義、提案書作成、PoC設計など、上流工程のスキルを実践的に習得できます。
・プロジェクトマネジメント能力
提案〜導入〜運用まで一気通貫で関わるため、PM/PLとしての管理スキルが自然と身につきます。
想定キャリアパス
当社では、個人のキャリアビジョンの実現に向けて、2種類のキャリアコースをご用意しています。
・スペシャリストコース
プロジェクトマネージャやテックリードエンジニアとして最前線で活躍し、より専門的な知見を持ったエンジニアとして成長いただきます。
・マネジメントコース
課長・部長などのラインマネージャーとして、ピープルマネジメントを通じて組織・事業拡大を牽引いただきます。
【柔軟なキャリア選択が可能】
「キャリアは自分でつくるもの」という制度のもと、毎年2〜3年後のキャリアを上司とすり合わせ、翌年度のキャリアコース選択や転勤可否申告が可能です。
組織構成
クラウドソリューション事業本部
L第二技術部
L一課
L二課
L三課
L事業推進課
?データインテグレーション課 ★募集組織
幅広い年代のメンバーが在籍しています。中途入社の社員も多く、中途の方も活躍できる環境です。TeamsやAsanaといったコミュニケーションツールを活用し、リモートワークでも円滑に業務を進めることが可能です。コアタイムなしのフレックス制度や、育児のための時短制度も備えており、プライベートとの両立が可能です。
ポジション・部門の魅力
・データ基盤 × AI × アプリ一気通貫で経験できる
データ活用の全工程に関わるため、フルスタック型のデータ・AI人材として成長できます。
・特定製品に縛られず、幅広い提案が可能
様々な製品や技術から、本当に顧客にとって価値のあるソリューションを提案することが可能です。
・設計・構築経験を活かして“上流工程”へステップアップ
設計・構築経験をベースに、顧客課題のヒアリング・要件定義・提案・プロジェクト推進といった上流工程に挑戦できる環境です。外部ベンダーとの設計レビューを通じて技術力を磨きながら、ステップアップが可能です。
・長期的に顧客に伴走できる
プリセールス活動から運用保守まで一気通貫で関わるため、「作ったものがどう使われ、どう価値を生んだか」を見届けることができ、大きなやりがいにつながります。
・社内連携が強く、専門性を活かしやすい
インフラ・クラウド領域の部隊との連携が取りやすいため、ご自分の専門領域に集中しながらも、周囲の知見を含めた幅広い提案が可能です。
当部門は、エンタープライズ企業を中心に、「データ基盤構築・データ活用・AIアプリケーション開発」を軸とした顧客の業務課題を解決するソリューションを提供しています。近年、企業のデータ活用・生成AI活用のニーズが急速に高まる中、当部門でも上流工程から顧客をリードできる人材の必要性が増しています。事業拡大に向け、データ・AI領域で幅広く活躍いただける新たなメンバーを募集します。
具体的な業務
エンタープライズ企業を中心とした顧客(新規・既存いずれも)に対して「データ基盤・AI活用の提案〜実装」まで一気通貫でご対応いただきます。
・顧客の業務課題やデータ活用ニーズのヒアリング
顧客の業務課題やデータ活用ニーズを整理し、「どのデータをどう使えば価値が出るか」を構想します。製造業であれば、実績データ・センサーデータを活用した需給予測や品質改善など、潜在的なニーズを引き出しながら最適な活用方法を提案します。
・プロジェクト推進
Databricks や Azure データサービスを用いたデータレイク/DWH構想の策定、生成AI・チャットボットなどのAIアプリケーションの企画・技術検討といった要件定義フェーズから、導入〜運用保守まで一気通貫で対応します。設計・構築は外部の協力会社と協業し、レビューや技術判断を担当します。
・新規顧客創出に向けた外部発信
営業部門・マーケティング部門と連携し、セミナー登壇・展示会出展などを通じてリード獲得に関与いただきます。
担当プロダクト
Databricks、DOMO等
上記の製品の取り扱いの他、チャットボットなどAIを活用したアプリケーションの開発も行っており、データ・AI活用の領域で幅広い提案を行うことが可能です。
身につくスキル・経験
・データ・AI活用に幅広く対応できる技術力
データ基盤、BI、生成AI、アプリ開発など、複数領域を横断するスキルが身につきます。
・プリセールス・コンサルティングスキル
課題整理、要件定義、提案書作成、PoC設計など、上流工程のスキルを実践的に習得できます。
・プロジェクトマネジメント能力
提案〜導入〜運用まで一気通貫で関わるため、PM/PLとしての管理スキルが自然と身につきます。
想定キャリアパス
当社では、個人のキャリアビジョンの実現に向けて、2種類のキャリアコースをご用意しています。
・スペシャリストコース
プロジェクトマネージャやテックリードエンジニアとして最前線で活躍し、より専門的な知見を持ったエンジニアとして成長いただきます。
・マネジメントコース
課長・部長などのラインマネージャーとして、ピープルマネジメントを通じて組織・事業拡大を牽引いただきます。
【柔軟なキャリア選択が可能】
「キャリアは自分でつくるもの」という制度のもと、毎年2〜3年後のキャリアを上司とすり合わせ、翌年度のキャリアコース選択や転勤可否申告が可能です。
組織構成
クラウドソリューション事業本部
L第二技術部
L一課
L二課
L三課
L事業推進課
?データインテグレーション課 ★募集組織
幅広い年代のメンバーが在籍しています。中途入社の社員も多く、中途の方も活躍できる環境です。TeamsやAsanaといったコミュニケーションツールを活用し、リモートワークでも円滑に業務を進めることが可能です。コアタイムなしのフレックス制度や、育児のための時短制度も備えており、プライベートとの両立が可能です。
ポジション・部門の魅力
・データ基盤 × AI × アプリ一気通貫で経験できる
データ活用の全工程に関わるため、フルスタック型のデータ・AI人材として成長できます。
・特定製品に縛られず、幅広い提案が可能
様々な製品や技術から、本当に顧客にとって価値のあるソリューションを提案することが可能です。
・設計・構築経験を活かして“上流工程”へステップアップ
設計・構築経験をベースに、顧客課題のヒアリング・要件定義・提案・プロジェクト推進といった上流工程に挑戦できる環境です。外部ベンダーとの設計レビューを通じて技術力を磨きながら、ステップアップが可能です。
・長期的に顧客に伴走できる
プリセールス活動から運用保守まで一気通貫で関わるため、「作ったものがどう使われ、どう価値を生んだか」を見届けることができ、大きなやりがいにつながります。
・社内連携が強く、専門性を活かしやすい
インフラ・クラウド領域の部隊との連携が取りやすいため、ご自分の専門領域に集中しながらも、周囲の知見を含めた幅広い提案が可能です。
【東京・大阪・名古屋】Data Integration Engineer(Manager候補)/金属加工品の受発注プラットフォーム企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円 経験・能力を考慮し応相談
ポジション
Manager候補
仕事内容
本ポジションが担うのは単なるデータ抽出・システム連携の代行ではありません。
Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出し、最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。
「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。
<具体的な職務内容>
データエンジニアリング:拡張子変換・基幹システム(ERP/PLM等)からのデータ抽出・クレンジングを実行する
テクニカルセールス(IT/セキュリティ):API連携の仕様検討や、顧客IT部門とのセキュリティ商談・ネットワーク制約の解消を主導する
アーキテクチャ設計:一過性の検証に留まらず、本導入を見据えた持続可能なデータ連携フローを構想・設計する
技術要件の翻訳:現場の業務要件をIT部門が理解できる技術仕様へ、逆にIT制約をSales Engineerが理解できるビジネス制約へ双方向に翻訳する
標準化の推進:PdM・CS・OPSと連携し、データ連携プロセスの標準化・型化を推進する
知見の型化:技術パターンをドキュメント化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する
仕事のやりがい・魅力
製造業の基幹システムに眠るデータを経営資産へと変える、産業変革の技術的起点となるポジション
「データが取れない」という構造的障壁をエンジニアリングで突破する、技術的達成感の大きい仕事
ビジネス折衝(IT部門・セキュリティ商談)と技術実装の双方を担う、希少性の高いハイブリッドロール
PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と経営インパクトの創出に直接貢献できる環境
チーム創設期であり、技術標準・連携プロセスを自ら設計できる高い裁量
製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制
Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出し、最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。
「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。
<具体的な職務内容>
データエンジニアリング:拡張子変換・基幹システム(ERP/PLM等)からのデータ抽出・クレンジングを実行する
テクニカルセールス(IT/セキュリティ):API連携の仕様検討や、顧客IT部門とのセキュリティ商談・ネットワーク制約の解消を主導する
アーキテクチャ設計:一過性の検証に留まらず、本導入を見据えた持続可能なデータ連携フローを構想・設計する
技術要件の翻訳:現場の業務要件をIT部門が理解できる技術仕様へ、逆にIT制約をSales Engineerが理解できるビジネス制約へ双方向に翻訳する
標準化の推進:PdM・CS・OPSと連携し、データ連携プロセスの標準化・型化を推進する
知見の型化:技術パターンをドキュメント化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する
仕事のやりがい・魅力
製造業の基幹システムに眠るデータを経営資産へと変える、産業変革の技術的起点となるポジション
「データが取れない」という構造的障壁をエンジニアリングで突破する、技術的達成感の大きい仕事
ビジネス折衝(IT部門・セキュリティ商談)と技術実装の双方を担う、希少性の高いハイブリッドロール
PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と経営インパクトの創出に直接貢献できる環境
チーム創設期であり、技術標準・連携プロセスを自ら設計できる高い裁量
製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制
【東京・大阪】WEBエンジニア/少数精鋭ブティックファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
【業務内容】
・クライアントの事業戦略や業務課題を踏まえたシステム開発支援
・Javaを中心としたWeb・オープン系システムの設計、開発、テスト、運用保守
・SQL、JavaScript、HTML/CSSなどを用いた機能開発・改善
・設計書やテスト仕様書などのドキュメント作成
・コンサルタントや顧客と連携しながら、より良い仕組みづくりを推進
【この仕事で得られるもの】
・100%プライム案件を通じて、顧客に近い距離で開発できる経験
・上流から下流まで一貫して携わることで得られる、実践的な開発力
・「つくる」だけでなく「どう価値を出すか」まで考える課題解決視点
・将来的にPL、PM、ITコンサルタントへ広がるキャリア
・クライアントの事業戦略や業務課題を踏まえたシステム開発支援
・Javaを中心としたWeb・オープン系システムの設計、開発、テスト、運用保守
・SQL、JavaScript、HTML/CSSなどを用いた機能開発・改善
・設計書やテスト仕様書などのドキュメント作成
・コンサルタントや顧客と連携しながら、より良い仕組みづくりを推進
【この仕事で得られるもの】
・100%プライム案件を通じて、顧客に近い距離で開発できる経験
・上流から下流まで一貫して携わることで得られる、実践的な開発力
・「つくる」だけでなく「どう価値を出すか」まで考える課題解決視点
・将来的にPL、PM、ITコンサルタントへ広がるキャリア
データプラットフォーム開発・運用エンジニア/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】
事業・サービス・システムに散在する大量のデータを整理・統合し、「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」をユーザへ提供します。
単なる開発にとどまらず、
・データ基盤の設計・開発・改善
・既存システムからのデータ移行・統合
・他システムや他部署との調整・要件整理
・将来のデータ活用を見据えたアーキテクチャ検討
までを担い、ビジネスのスピードと品質を根本から支える役割です。
【具体的な業務】
【お任せする業務】
1. 開発要望元からの事前相談の対応
データ分析を今までやってきた人や、これから新たにやりたい人など様々なユーザがいます。あらゆるユーザに対して「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」を実現するためにユーザと対話して以下の内容を整理します。
・分析したいデータはどのような業務から作られたデータなのか ビジネス・利用目的を整理する(ユーザの業務を理解する)
・提供されるデータを分析基盤システムに取り込んでよいか(ガバナンス遵守した安全なデータかの判断)
・当社全体の視点で見た時に最適化された要望になっているか(無駄のないシステム構成で安定して利用可能か)
2. 要件定義の実施
「データを“どう作り・どう使い・どう守るか”を、開発前に決め切る」ために以下の検討を行います。
(1)対象データ・データ要件の定義
・対象となるデータの洗い出し
・データの意味・粒度・期間の定義
・データ鮮度(どれくらい新しいデータが必要か)の定義
(2)加工・集計・提供方法の整理
・必要な加工内容の整理(結合、集計、変換、フィルタ)
・提供形式の決定(VIEW、テーブル、ファイル、連携IF)
・既存データ・既存VIEWの流用可否判断
(3)システム方式・連携方式の検討
・データ取込・連携方式の選定
・システム影響の有無確認
【ポジション・部門の魅力】
当社のデータを集約して蓄積しているため、様々なサービスのデータとの接点があり知見を得られます。私たちの職場では開発だけでなくデータ活用まで一貫して事業を提供していることから、分析スキルを中心として様々な挑戦が出来ます。当社分析システムの開発スキルや当社の業務部門のビジネスを理解して、担当システムの開発以外の領域でも活躍するチャンスがあります。
1. ユーザにデータ活用してもらうための仕組みの提案および開発の実施(担当業務の延長での活躍)
2. ユーザ現場でデータを活用して、業務の改善や施策の提案の実施(他担当でのパフォーマンスの発揮)
3. データ分析の開発、活用スキルを活かして新たな事業領域の開拓(社内だけでなく社外含めた事業開拓)
事業・サービス・システムに散在する大量のデータを整理・統合し、「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」をユーザへ提供します。
単なる開発にとどまらず、
・データ基盤の設計・開発・改善
・既存システムからのデータ移行・統合
・他システムや他部署との調整・要件整理
・将来のデータ活用を見据えたアーキテクチャ検討
までを担い、ビジネスのスピードと品質を根本から支える役割です。
【具体的な業務】
【お任せする業務】
1. 開発要望元からの事前相談の対応
データ分析を今までやってきた人や、これから新たにやりたい人など様々なユーザがいます。あらゆるユーザに対して「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」を実現するためにユーザと対話して以下の内容を整理します。
・分析したいデータはどのような業務から作られたデータなのか ビジネス・利用目的を整理する(ユーザの業務を理解する)
・提供されるデータを分析基盤システムに取り込んでよいか(ガバナンス遵守した安全なデータかの判断)
・当社全体の視点で見た時に最適化された要望になっているか(無駄のないシステム構成で安定して利用可能か)
2. 要件定義の実施
「データを“どう作り・どう使い・どう守るか”を、開発前に決め切る」ために以下の検討を行います。
(1)対象データ・データ要件の定義
・対象となるデータの洗い出し
・データの意味・粒度・期間の定義
・データ鮮度(どれくらい新しいデータが必要か)の定義
(2)加工・集計・提供方法の整理
・必要な加工内容の整理(結合、集計、変換、フィルタ)
・提供形式の決定(VIEW、テーブル、ファイル、連携IF)
・既存データ・既存VIEWの流用可否判断
(3)システム方式・連携方式の検討
・データ取込・連携方式の選定
・システム影響の有無確認
【ポジション・部門の魅力】
当社のデータを集約して蓄積しているため、様々なサービスのデータとの接点があり知見を得られます。私たちの職場では開発だけでなくデータ活用まで一貫して事業を提供していることから、分析スキルを中心として様々な挑戦が出来ます。当社分析システムの開発スキルや当社の業務部門のビジネスを理解して、担当システムの開発以外の領域でも活躍するチャンスがあります。
1. ユーザにデータ活用してもらうための仕組みの提案および開発の実施(担当業務の延長での活躍)
2. ユーザ現場でデータを活用して、業務の改善や施策の提案の実施(他担当でのパフォーマンスの発揮)
3. データ分析の開発、活用スキルを活かして新たな事業領域の開拓(社内だけでなく社外含めた事業開拓)
AI駆動開発推進リード/大手通信会社ユーザー系SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
AI駆動開発推進リード
仕事内容
【業務概要】自社データ分析基盤開発の抜本的な効率化を目的としたAI駆動開発の検討、適用推進
【具体的な業務】
1. 自社データ分析基盤開発におけるAI駆動開発の適用推進
(1) 現状把握および適用領域の見極め
現行の自社データ分析基盤開発における開発プロセスや体制を把握し、AI駆動開発を適用すべき領域・工程を整理します。技術的・運用的な観点から、AI活用による効果が見込めるポイントを見極め、適用方針を検討します。
(2) 自社データ分析基盤開発向けAI駆動開発の導入・定着
従来の開発手法からAI駆動開発への移行に向け、開発プロセスやルールの整備を行います。実プロジェクトへの適用を通じて、適用 → 効果検証 → 改善のPDCAサイクルを回し、AI駆動開発手法の高度化・最適化を推進します。
(3) AI駆動開発の効果拡大・横展開
自社データ分析基盤を中心に、AI駆動開発の適用範囲を段階的に拡大します。得られた知見や成果を社内に展開し、当社全体へのAI駆動開発の浸透・文化醸成に向けた取り組みを推進します。
【ポジション・部門の魅力】
自社データ分析基盤は、当社が提供する多様なサービスのデータが集約される基盤であり、大規模かつミッションクリティカルなデータプラットフォーム開発の経験を積むことができます。
入社後はまず、AI駆動開発の適用推進を通じて、次世代開発手法の実践的な知見を獲得していただきます。
その後は、
・データプラットフォーム全体の技術戦略・開発標準を設計する立場
・複数プロジェクトを横断してAI活用・開発変革を牽引するリードエンジニア/テックリード
・将来的には、データ×AI領域における組織・人材育成を担うマネジメントポジション
など、「AIを使う側」に留まらず、「AIを前提とした開発文化を定義・定着させる側」として、中長期的に当社の開発変革を支える中核人材となることを期待しています。
【具体的な業務】
1. 自社データ分析基盤開発におけるAI駆動開発の適用推進
(1) 現状把握および適用領域の見極め
現行の自社データ分析基盤開発における開発プロセスや体制を把握し、AI駆動開発を適用すべき領域・工程を整理します。技術的・運用的な観点から、AI活用による効果が見込めるポイントを見極め、適用方針を検討します。
(2) 自社データ分析基盤開発向けAI駆動開発の導入・定着
従来の開発手法からAI駆動開発への移行に向け、開発プロセスやルールの整備を行います。実プロジェクトへの適用を通じて、適用 → 効果検証 → 改善のPDCAサイクルを回し、AI駆動開発手法の高度化・最適化を推進します。
(3) AI駆動開発の効果拡大・横展開
自社データ分析基盤を中心に、AI駆動開発の適用範囲を段階的に拡大します。得られた知見や成果を社内に展開し、当社全体へのAI駆動開発の浸透・文化醸成に向けた取り組みを推進します。
【ポジション・部門の魅力】
自社データ分析基盤は、当社が提供する多様なサービスのデータが集約される基盤であり、大規模かつミッションクリティカルなデータプラットフォーム開発の経験を積むことができます。
入社後はまず、AI駆動開発の適用推進を通じて、次世代開発手法の実践的な知見を獲得していただきます。
その後は、
・データプラットフォーム全体の技術戦略・開発標準を設計する立場
・複数プロジェクトを横断してAI活用・開発変革を牽引するリードエンジニア/テックリード
・将来的には、データ×AI領域における組織・人材育成を担うマネジメントポジション
など、「AIを使う側」に留まらず、「AIを前提とした開発文化を定義・定着させる側」として、中長期的に当社の開発変革を支える中核人材となることを期待しています。
市場セールス&トレーディングデータプロダクトマネージャー/メガバンク
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要:
当グループにて、市場セールス&トレーディング業務で蓄積されるデータをユーザーに効率的・継続的・使いやすい形でデリバリーするため、ビジネスとテックの橋渡し役として、要件整理・優先順位付け・価値最大化に責任を持つ。
具体的な業務:
・データ・ドリブンなビジネスの遂行に必要なデータおよびその可視化の企画検討
・データベース関連開発の推進
・BIツール・ETLツールの利用促進の企画・立案・推進
・セールス&トレーディングビジネスにて保有するデータの整備、データマート構築の推進
・上記を遂行するためのベンダーマネジメント
当グループにて、市場セールス&トレーディング業務で蓄積されるデータをユーザーに効率的・継続的・使いやすい形でデリバリーするため、ビジネスとテックの橋渡し役として、要件整理・優先順位付け・価値最大化に責任を持つ。
具体的な業務:
・データ・ドリブンなビジネスの遂行に必要なデータおよびその可視化の企画検討
・データベース関連開発の推進
・BIツール・ETLツールの利用促進の企画・立案・推進
・セールス&トレーディングビジネスにて保有するデータの整備、データマート構築の推進
・上記を遂行するためのベンダーマネジメント
リードデータエンジニア/理工系専用就活サイト運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
リード
仕事内容
●業務概要
当社は、特定の専門人材と企業の出会いを支援するオファー型サービス「自社サービス」を主力サービスとして提供しています。専門人材のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、その可能性が正しく評価される環境を実現します。
現在、特定の専門分野における就職活動の在り方には課題があり、ミスマッチによって学習努力が社会に活かされないという構造的な課題があります。当社は、この課題を解決し、教育と採用の接続を再設計することで、専門人材の可能性を最大限に引き出す社会の仕組みを創ることを目指しています。
プロダクトや組織の成長に伴い、社内外に散在するデータを横断的に活用する基盤整備が急務となっており、データ活用の土台をつくるデータエンジニアを募集します。
●具体的な業務内容
1. データ基盤構築・運用
これからさらに多角的な分析を行うための整備を進めていきます。本ポジションでは、ゼロベースでスケーラブルかつ再利用可能なデータ基盤を構築し、継続的に運用していただきます。
主な業務:
・各種SaaS(Salesforce、MAツール、Google Analytics、CS管理ツール等)やプロダクトDBからのデータ収集・統合
・データレイク、データウェアハウス、データマートの3層構造の設計・構築
・ETL/ELTパイプラインの構築・運用
・クラウドDWHへのスキーマ設計と最適化
・バッチ処理・スケジューラーの自動化および障害監視設計
・追加データのスムーズな取込に向けた拡張性の確保
2. データ品質の維持
構築した基盤は「つくって終わり」ではありません。日々の運用で発生するデータの変化やエラーへの対応、データ品質の維持向上が不可欠です。また、情報の一貫性・信頼性を担保し、社内で安心して活用される状態を目指します。
主な業務:
・データのクレンジング処理(形式統一・欠損補完・重複排除)
・スキーマバージョン管理・リネージ設計(どのデータがどこから来て、どう変換されたかを追える設計)
・データディクショナリやカタログの整備と運用
・データ利用権限やアクセスログの管理によるセキュリティ対策
3. 社内連携・支援
社内では、マーケティング、セールス、プロダクトマネジメントなど、さまざまな部門がデータを必要としています。本ポジションでは「作ったデータをどう使ってもらうか」「どんな問いを解決できるか」という観点で支援・連携を行います。
主な業務:
・各部門からの「こんな分析がしたい」ニーズをヒアリングし、要件定義・マート設計
・BIツール導入・設計支援
・ダッシュボード作成やKPI定義の伴走
・PdM・マーケターと連携したABテストや行動分析の支援
●ポジション・部門の魅力
・CTO直下で各部門と密に連携しながら、事業全体の意思決定に直結するデータ活用を推進できます。
・プロダクト・マーケティング・営業・CSなど、幅広い領域のデータに触れられます。
・社内初の専任ポジションで、CTOとともに方針を定めながら、新しいチームづくりに寄与できます。
●入社後のキャリア形成イメージ
まずはデータ分析基盤の構築・運用をリードし、様々な指標を可視化して事業とプロダクトの意思決定を加速していただきます。
その後は自ら分析モデルを開発したり、レコメンドや需要予測など機械学習をプロダクトへ組み込むためのサポート等、データ活用の幅を広げていただきます。
最終的には、得られたインサイトを整理して経営層へ提言し、データに基づく戦略策定を牽引するポジションへステップアップできます。
【業務変更の範囲】
その他自社サービスおよび運営に関わる業務一式
【働き方について】
原則フルリモート(月1~2回程度出社あり)
当社は、特定の専門人材と企業の出会いを支援するオファー型サービス「自社サービス」を主力サービスとして提供しています。専門人材のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、その可能性が正しく評価される環境を実現します。
現在、特定の専門分野における就職活動の在り方には課題があり、ミスマッチによって学習努力が社会に活かされないという構造的な課題があります。当社は、この課題を解決し、教育と採用の接続を再設計することで、専門人材の可能性を最大限に引き出す社会の仕組みを創ることを目指しています。
プロダクトや組織の成長に伴い、社内外に散在するデータを横断的に活用する基盤整備が急務となっており、データ活用の土台をつくるデータエンジニアを募集します。
●具体的な業務内容
1. データ基盤構築・運用
これからさらに多角的な分析を行うための整備を進めていきます。本ポジションでは、ゼロベースでスケーラブルかつ再利用可能なデータ基盤を構築し、継続的に運用していただきます。
主な業務:
・各種SaaS(Salesforce、MAツール、Google Analytics、CS管理ツール等)やプロダクトDBからのデータ収集・統合
・データレイク、データウェアハウス、データマートの3層構造の設計・構築
・ETL/ELTパイプラインの構築・運用
・クラウドDWHへのスキーマ設計と最適化
・バッチ処理・スケジューラーの自動化および障害監視設計
・追加データのスムーズな取込に向けた拡張性の確保
2. データ品質の維持
構築した基盤は「つくって終わり」ではありません。日々の運用で発生するデータの変化やエラーへの対応、データ品質の維持向上が不可欠です。また、情報の一貫性・信頼性を担保し、社内で安心して活用される状態を目指します。
主な業務:
・データのクレンジング処理(形式統一・欠損補完・重複排除)
・スキーマバージョン管理・リネージ設計(どのデータがどこから来て、どう変換されたかを追える設計)
・データディクショナリやカタログの整備と運用
・データ利用権限やアクセスログの管理によるセキュリティ対策
3. 社内連携・支援
社内では、マーケティング、セールス、プロダクトマネジメントなど、さまざまな部門がデータを必要としています。本ポジションでは「作ったデータをどう使ってもらうか」「どんな問いを解決できるか」という観点で支援・連携を行います。
主な業務:
・各部門からの「こんな分析がしたい」ニーズをヒアリングし、要件定義・マート設計
・BIツール導入・設計支援
・ダッシュボード作成やKPI定義の伴走
・PdM・マーケターと連携したABテストや行動分析の支援
●ポジション・部門の魅力
・CTO直下で各部門と密に連携しながら、事業全体の意思決定に直結するデータ活用を推進できます。
・プロダクト・マーケティング・営業・CSなど、幅広い領域のデータに触れられます。
・社内初の専任ポジションで、CTOとともに方針を定めながら、新しいチームづくりに寄与できます。
●入社後のキャリア形成イメージ
まずはデータ分析基盤の構築・運用をリードし、様々な指標を可視化して事業とプロダクトの意思決定を加速していただきます。
その後は自ら分析モデルを開発したり、レコメンドや需要予測など機械学習をプロダクトへ組み込むためのサポート等、データ活用の幅を広げていただきます。
最終的には、得られたインサイトを整理して経営層へ提言し、データに基づく戦略策定を牽引するポジションへステップアップできます。
【業務変更の範囲】
その他自社サービスおよび運営に関わる業務一式
【働き方について】
原則フルリモート(月1~2回程度出社あり)
Robotics Engineer(Physical AI)/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
● 当社について
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。主力自社サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できる自社サービス、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。
● 募集背景
当社では現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。今回募集するポジションでは、CADを用いた機構設計、試作、センサー/デバイス組み込み、筐体設計、実機検証、シミュレーションなどを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。
● 具体的な業務
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。主力自社サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できる自社サービス、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。
● 募集背景
当社では現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。今回募集するポジションでは、CADを用いた機構設計、試作、センサー/デバイス組み込み、筐体設計、実機検証、シミュレーションなどを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。
● 具体的な業務
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる