データエンジニアの転職求人

270 件

職務内容
顧客企業や組織の経営戦略のコアのひとつとしてのデータ戦略に関するアドバイザリーとコンサルティング業務全般。
経営、事業(ビジネス)、IT部門の顧客のビジネスゴールの達成や課題の解決などに関わるデータ戦略に最適なデータ基盤やアーキテクチャ、フォーマットなどのデータエンジニアリングのアドバイザリーや戦略の策定、設計と実装。
データパイプライン、データやプロセスや統合、ストレージなどデータ基盤の構築に関わる業務。
データ基盤やソリューションの選定におけるパフォーマンスやコスト最適化に関する技術的なアドバイザリー。

会社、仕事の魅力
私たちの組織は、2005年から日本市場にてサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。
2025年にはAIデータセンター・クラウド事業のサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。
ディープラーニングの研究機関との連携やパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていた当社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。
本国およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。
私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。
フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。
そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。
私たちの基盤は、多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。
グローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

●金融機関本部各部署に常駐し、お客様のビジネス課題の発見や事業戦略の策定をデータの専門家として支援
●サービスや商品に関する計数管理、マーケティング分析などをデータエンジニアの立場で支援
●膨大なデータの整理、再構築、可用性向上などをデータアーキテクトの立場で支援
●システム間連携や仕様変更に伴う影響調査やリスク管理、完全性確認などをデータガバナンスの立場で支援

【強み】
●メガバンクとの取引が長く、システム提案・企画・要件定義等、上流から携わることができます
●金融機関の様々な業務領域における専門家と接することができます
●専門分野でスペシャリストを目指すか、多彩な経験を積んでゼネラリストを目指すか、ご自身のキャリア志向に合わせた働き方ができます
●ご経験とご希望に応じて、早期にプロジェクトリーダーとしてご活躍いただけます

【職務内容】
dotData製品（特に特徴量自動設計機能）やsnowflake等を活用し、顧客におけるデータ利活用あるいはデータ利活用基盤の導入・構築を推進するためのアプリケーションやサービスの企画及び開発のリード。
具体的な活動内容としては、以下を想定しています。
営業フェーズで活用するデモ・プロトタイプの企画／開発(*1)
検証案件(PoC)での試用に耐えうる最低限のアプリケーションの企画／開発／技術支援
複数の顧客向けに提供可能なアプリケーション／サービスの企画／開発
1 3を推進するための技術検証
*1　営業活動そのものは営業担当者が主体となって実施します。
必要に応じて営業担当者に同行し、顧客向けにアプリケーション／サービスの概要や提供価値などの説明を行っていただく場合がございます。

業務内容
主にデータプラットフォームを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上におけるデータプラットフォームの評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から特定プラットフォームへのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

業務内容
主にDatabricksを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務(プレイヤー業務)
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python, Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

業務の魅力
・OJTの他にDatabricks社の研修ドキュメント提供、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で毎週実施しており、安心して参入することが出来ます。
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富。メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換、イベントへの参加等インプットとアウトプットの場が豊富です。
・技術書の翻訳に携わったエンジニアが在籍している等、技術力の高いエンジニアと切磋琢磨出来る環境です。

業務内容
主にデータ利活用に関するお客様課題の解決を行います。

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python, Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上における評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境からのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアアップへの支援
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
・研修ドキュメントの提供
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。
メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

募集ポジション
生成AIを中心としたクラウドAIサービス関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
配属予定はAIアプリケーション推進チームです。
事業部全体では約30名の規模です。

業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮いただきながら、案件を遂行しています。
また、勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。

具体的には…
以下のプロジェクトリード（進捗推進、顧客調整）
クラウドAIサービスを用いたAIアプリケーション構築（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装）
クラウド機械学習による機械学習ソリューションの開発（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など）
データエンジニアリング（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など）
ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
クラウドAIサービスやAI駆動開発における新技術の調査・習得
戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援

[変更の範囲]
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

統合後のさらなる事業拡大を目指していく中で、経営管理の現場では、旧会社ごとに異なるKPIやシステム、データが混在しています。これを一から現状分析し、あるべき経営指標とデータフローを設計、SQLやPythonを用いて自らダッシュボードを構築し、現場部門への定着まで一貫して携わりながら、経営企画室として全社の意思決定をデータドリブンに進化させていただきます。

【具体的な業務】
・3社統合に伴い分散・混在したKPIやデータ基盤・経営プロセスの現状分析
・事業実態ヒアリングを通じた経営課題抽出およびKPIツリー再設計
・データフロー設計、集計プロセス・業務フロー改善の推進
・SQL/Pythonを用いたデータ抽出・加工・集計
・BIツール（Looker/Tableau等）を用いたダッシュボード構築・運用を自ら担当
・dbtを活用したデータパイプラインの設計・構築
・Cloud Run Functions等のサーバーレスアーキテクチャを用いたデータ連携処理の実装
・新たな管理指標やダッシュボードの社内定着・PDCAサイクルの主導
・PDCA/課題改善につながる運用・フォローアップ

※今後のキャリアステップ
KPI・データ経営領域の全社推進担当として、構想 実装・運用・現場定着すべてを主導いただきます。その経験を活かし、中長期的には経営企画室のリーダーや全社横断プロジェクトの責任者等へキャリアアップを目指せます。

【業務の魅力】
・統合直後の成長企業で、「ゼロベース」で指標・仕組みを設計・構築できます
・ダッシュボード開発 全社定着活動まで自分主導で裁量大きく関われます
・経営陣や現場部門とのコミュニケーションが多くダイナミックな変革・成長を実感できます
・新しい経営管理の在り方を、全社規模で形にできるやりがいがあります

【具体的な業務内容】
現在利用されているDWHの開発及び運用・保守業務に従事いただきます。
更に新しいデータ基盤整備を数年単位で進めていくため、そちらの業務への参画も携わっていただきます。

ビジネス・企画チームとの企画会議
データ基盤における要件定義〜リリースまでのシステム開発
システム・サービス維持のための保守運用
インシデント等のシステム障害発生時の原因分析・対応

▼Tech Stack
言語：Python,SQL
Platform : Google Cloud
DWH : BigQuery
CICD : Github Actions,Cloud Function
コード管理ツール : Github
社内ツール : Jira , Confluence , Zoom , Slack , Miro etc..

仕事内容
当社が日本国内でクロスプラットフォーム新規タイトルの全体の収益最大化を目指し
各種マーケティングデータのデータ分析、及び分析結果による提案や更なる改善分析を行って頂きます。
データを分析するだけで終わらず施策の提案やその結果の分析まで、担当タイトルの運営に責任をもって取り組んで頂く為、ゲーム運営に深く関わっていくことが出来ます。

具体的には下記業務をご担当頂きます。
・マーケティングキャンペーンの成果測定および分析
- ユーザー行動データに基づく戦略最適化
- リアルタイムダッシュボード構築
分析結果を基に関係各所とコミュニケーションを取りながら業務を進めていきます。

業務内容
各プロダクト（アバターサービス）に応じたデータパイプラインの設計・開発・運用、データ品質管理、大規模データ基盤の最適化など、データエンジニアリング全般の業務を担っていただくポジションです。
▼具体的なミッション
・SQLやPythonによるデータ加工・分析基盤の整備・自動化
・BigQueryやAirflowを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用
・データウェアハウスおよびデータ基盤全体の運用・最適化・障害対応
・データ品質管理、ガバナンス体制の整備、各種KPIダッシュボードの設計・開発
・プロダクトやデータ分析チームとの連携・技術的な課題解決の推進

この仕事の魅力／やりがい
・世界規模のデータを扱う経験
・データエンジニアとして幅広い業務領域に携われること
・プロダクトとチームの成長をデータ分析で支えるやりがい

・データウェアハウスの設計・構築・運用
・BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング
・データ品質向上のための施策立案と実装
・新しい分析基盤やツールの検証・導入提案

本ポジションの魅力
最新のBI技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。

ーーーーー
1.データ基盤の整備（ETLパイプライン）
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。

2.AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。

3.モデル配信と運用（デプロイメントパイプライン）
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
ーーーーーー

上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。

仕事内容
〜顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援〜
＜業務概要＞
●課題ヒアリング〜戦略立案、分析設計などの支援を行います。
ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。
●現在増えてきているプロジェクト内容としては、
具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。
＜主な業務内容＞
以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。
1.ビジネス領域
PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成をお任せします。
・プロジェクトマネジメント
-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
-全体方針の検討／策定
-タスク・スケジュール管理
-稼働／コスト管理
-進捗管理
-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉
2.エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
※業務内容について
変更の範囲：会社が指定した業務
＜主要取引＞
親会社商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。
＜開発環境・使用ツール＞
※実装に関する知識があれば問題なし！
●データ分析基盤／BIツール：Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R
●DB：Oracle Database,SQL Server,MySQL
●インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure

具体的な仕事内容
当部門で開発／運営しているシステム群（基幹およびセキュリティ）に対して、
・データ連携基盤の構築
・共通データストアや統合マスタの構築
・業務プロセス統合＆自動化の推進
・開発手法／ミドルウェアの選定
を行い、変化に対応できるエンタープライズ・オートメーション基盤の構築をしていただきます。
また、他部門のシステムに対してもデータの提供／収集、業務プロセスの連携を行い、当社の共通プラットフォーム化を推進していただきます。
将来的展望として、収集した各種データを用いて、社内に対してデータビジネス化と業務プロセスの自動化の推進を目指していただきます。

以下が現在弊社で主に利用している技術要素となります。
・言語　　 ：Ruby／JavaScript／Python／Perl
・ストア　 ：MySQL／Postgres／DocumentDB／BigQuery／Redis
・サービス ：ETL（TROCCO）／iPaaS（Workato）／IDaaS／BI（Tableau）
・インフラ ：AWS／Azure／GCP
＋業務SaaS
●運用システム例
・勤怠／工数システム
・稟議／ワークフローシステム
・社内SNC
・Microsoft365、各種SaaS
・経営管理システム
・連携基盤（認証、データ、システム）

魅力
・高成長の会社をあなたの技術力／発想力／構築力で支えていくことができる
・誰もやったことがないことにもチャンジできる
・ビジネスへの価値貢献を実感できる

・Databricks、Power BI、MySQL、Postgres、および関連する保険COTSシステムを活用した、安全でスケーラブルなデータソリューションを設計します。
・ポリシー、クレーム、アクチュアリー、および運用データのデータ管理標準（モデリング、ETL、データ品質、セキュリティ）を定義および実装します。
・リアルタイムおよびバッチデータ処理のための保険データパイプライン、統合、およびAPIの設計を監督します。
・ビジネスおよびITと連携し、バイリンガル（日本語/英語）のデータ解釈、リネージ、およびレポートを可能にします。
・設計レビュー、アーキテクチャボード、およびデータガバナンス委員会で協力します。
・生命保険向けの保険分析、ダッシュボード、およびセルフサービスBIの設計と最適化をサポートします。
・最新のデータおよび分析テクノロジーのベストプラクティスについて、開発者とデータエンジニアを指導します。

職務内容
本ポジションでは、データ分析基盤の構築を通じて、新規事業の成功を技術面から支える役割を担っていただきます。
具体的には、以下のような業務をお任せします。
・データプラットフォームを活用したデータ基盤の設計・構築
・プロジェクトの要件定義から実装、運用までの全プロセスのリード
・チームメンバーやクライアントと連携し、実際の課題解決に向けた提案と改善
等

【使用する言語やフレームワークなどの例】
Python、Ruby、Javascript、vue.js、Node.js、Django、FastAPI、Ruby on Rails、Scapy、Selenium、Jupyter notebook、MySQL、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Git、Power BI、Power Apps、etc.

当ポジションの魅力
・企画から開発まで関与: システム開発を企画から開発まで一気通貫で携わることができ、「企画もできるエンジニア」へと成長するチャンスがある
・新規事業への挑戦: 新規事業に関する包括的なスキルと経験を得ることができる
・小規模チームならではの裁量: 新規事業・新サービスの中心メンバーとして携わり、裁量を持って業務を推進可能
・キャリアの柔軟性: ご自身の目指したい姿に応じて、技術スペシャリストや経営に携わるCxOを目指すことができる

職務内容
●大企業の新規事業への支援x自社新規事業立ち上げ
大企業の新規事業の立ち上げ支援を通じて、クライアントの事業とシナジーのある”自社事業”のアイデアを見つけ、
クライアントに協力してもらいながら”自社事業”を立ち上げることを実践しています。
この過程で社員は自分のチームおよび事業会社を設立し、会社設立後はCxOとして経営にも参画できます。

《具体的には以下の業務内容を想定しています》
●自然言語処理スキルを活用してクライアントへ支援
自然言語処理のプロフェッショナルとして、大企業の新規事業の現場で各種支援を行います。
支援内容としては、各種テキスト分析業務、自然言語処理技術を活用した分析方法の提案、分析画面の設計と開発、自然言語処理に関する技術調査などあります。

●自然言語処理スキルを活用した自社新規事業の企画、開発
発展中の既存社内新規事業に参加しながら、自分の新規事業を立案することもできます。
新規事業例（一部）
・GPTによる方式と辞書による方式を融合したテキスト分類の新たな仕組みおよびその分類ツールの開発
・PDF文書の検索エンジンとレコメンドシステム化による営業リード獲得手法の提案および営業ツールの開発
・テキストマイニングおよびウェブスクレイピングを活用して検索クエリを分類分析するツールの開発

エンジニアの魅力点
◇エンジニアとしての成長
エンジニアが新規事業の立ち上げに関わりながら成長できる機会があり、例えば、サービスの企画段階から参画し、技術選定やアイデアの提案を行うことでコーディング以上の役割を担う場合もあります。開発においては、ユーザーのフィードバックを基に試行錯誤を繰り返しながらプロダクトを改良し、エンジニアとしての技術力や視野を広げる経験を積むことが可能です。こうしたステップを経て、「企画もできるエンジニア」へと成長するチャンスがあり、このような成長を支える環境が整っています。

◇あるエンジニアの声・事例
介護施設向けプロダクト開発プロジェクトでは、新規事業立ち上げを支援するエンジニアとして、現場の声を直接聞き取り、実際のニーズに基づいた解決策を提案しました。実際に施設への訪問を重ねることで、リアルな課題を把握し、効果的なデジタルツールを開発。この経験を通じて、技術者としてだけでなく、ビジネスの視点からも新規事業を成功に導くための貴重なスキルを習得しました。これは、将来自身の新規事業を立ち上げる際にも大いに役立つ経験となると思います。

【魅力】
・新時代の新領域で、生成AIの可能性を、企業や自治体と共に創造する。
・生成AIの新会社設立・新規事業・新サービスの初期から携われ、中心メンバーとなって業務を進められる。

職務内容
●大企業の新規事業への支援x自社新規事業立ち上げ
大企業の新規事業の立ち上げ支援を通じて、クライアントの事業とシナジーのある”自社事業”のアイデアを見つけ、
クライアントに協力してもらいながら”自社事業”を立ち上げることを実践しています。
この過程で社員は自分のチームおよび事業会社を設立し、会社設立後はCxOとして経営にも参画できます。

《具体的には以下の業務内容を想定しています》
●自然言語処理スキルを活用してクライアントへ支援
自然言語処理のプロフェッショナルとして、大企業の新規事業の現場で各種支援を行います。
支援内容としては、各種テキスト分析業務、自然言語処理技術を活用した分析方法の提案、分析画面の設計と開発、自然言語処理に関する技術調査などあります。

●自然言語処理スキルを活用した自社新規事業の企画、開発
発展中の既存社内新規事業に参加しながら、自分の新規事業を立案することもできます。
新規事業例（一部）
・GPTによる方式と辞書による方式を融合したテキスト分類の新たな仕組みおよびその分類ツールの開発
・PDF文書の検索エンジンとレコメンドシステム化による営業リード獲得手法の提案および営業ツールの開発
・テキストマイニングおよびウェブスクレイピングを活用して検索クエリを分類分析するツールの開発

エンジニアの魅力点
◇エンジニアとしての成長
エンジニアが新規事業の立ち上げに関わりながら成長できる機会があり、例えば、サービスの企画段階から参画し、技術選定やアイデアの提案を行うことでコーディング以上の役割を担う場合もあります。開発においては、ユーザーのフィードバックを基に試行錯誤を繰り返しながらプロダクトを改良し、エンジニアとしての技術力や視野を広げる経験を積むことが可能です。こうしたステップを経て、「企画もできるエンジニア」へと成長するチャンスがあり、当社ではこのような成長を支える環境が整っています。

◇あるエンジニアの声・事例
介護施設向けプロダクト開発プロジェクトでは、新規事業立ち上げを支援するエンジニアとして、現場の声を直接聞き取り、実際のニーズに基づいた解決策を提案しました。実際に施設への訪問を重ねることで、リアルな課題を把握し、効果的なデジタルツールを開発。この経験を通じて、技術者としてだけでなく、ビジネスの視点からも新規事業を成功に導くための貴重なスキルを習得しました。これは、将来自身の新規事業を立ち上げる際にも大いに役立つ経験となると思います。

【魅力】
・新時代の新領域で、生成AIの可能性を、企業や自治体と共に創造する。
・生成AIの新会社設立・新規事業・新サービスの初期から携われ、中心メンバーとなって業務を進められる。

・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用
・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善
・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善
・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施
・上記を通じた学びに関する社内カンファレンスや社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿

より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの施策を検討・実施いただくことを期待しています。

▽取り組み例
- 商品データの投入完了までの処理時間の更なる短縮 => 商品データベースの最終更新時刻の延長
- 商品データの差分更新 => 商品のリアルタイム更新
- GCPマネージドサービス活用によるワークフローの改修 => 運用負荷の軽減、機能拡張性の向上
- ベクトルベース検索

仕事内容
・ECサイトやモバイルアプリなどが提供するサービス上のユーザー行動の計測処理の開発 (GA4, 自社開発の計測処理)
・イベント駆動アーキテクチャを使った自社開発の計測基盤の開発、保守運用
・ユーザー行動データの利活用部門との要求、要件調整
・ユーザー行動データのデータ品質管理

この業務の魅力
最新技術スタックを活用し、大量のデータを効率的に収集・処理し、スケーラブルなデータ基盤を構築するポジションです。
これにより、エンジニアリングスキルを高めるだけでなく、膨大なデータを「価値ある情報」として形にする実践的なノウハウを得られます。
また、自社サービスを支える基盤構築だからこそ、プロジェクト単体で終わらず、システムが継続的に運用され、サービスの成長に貢献するプロセスを長期にわたり見届けることができるのも大きな魅力です。
自ら構築したものを継続的にモダン化・最適化していく挑戦を通じ、大規模な基盤設計・運用の経験を積むとともに、長期的な影響力を持つ「成長できるエンジニア」へと飛躍できるポジションです。

【このポジションのミッション】
ミッションは、「自律的にデータ活用が可能なデータ基盤の設計・構築を通じて、各ドメインが、事業スピードに合わせて自律的にデータを活用できる基盤を整備すること」です。

【具体的な取り組み】
- 安全に自律的にデータ活用できるようにするためのデータガバナンス
- データロジスティクスを実現するためのニアリアルタイムなCDCデータパイプラインの開発・運用
- 大量のデータをサービスで高速に活用するためのAPI環境の開発・運用

このポジションの魅力
1. エンジニアリングで「リアルとデジタル」の高難度issueを解く経験ができる
ECサイトと自社在庫（物流拠点）を持ち、リアルとデジタルが複雑に絡み合う環境のため、商品・在庫・ユーザー行動などのデータ量と種類が膨大です。
ドメイン特性を反映したデータモデリング、スケーラブルなデータロジスティックスの確立など、高難度かつ複雑なissueをエンジニアのスキル・知識を活用し解決できる経験が得られます。
2. データドリブン経営にエンジニア視点で直接貢献できる
データをもとにビジネスの意思決定しているこのデータ基盤は、全18部門・1,000人以上の社員が利用し月間500万回のクエリを実行されているほど、事業成長を支える極めて重要な役割を果たしています。
そのため、「正確性・信頼性・品質が高いデータの活用」を実現できるよう取り組んでおり、この事業拡大に対して、大きなインパクトを与えるポジションになっています。
3. ビジネス成長を支えるデータ基盤構築の再現性を持たせられる人材になる
単にデータを扱うだけではなく、「どんなデータ基盤であるべきか？」という理想を設計し、エンドユーザーが自律的にデータ活用できるようなデータガバナンスの構築に取り組んでいます。
実現するためには、各部門や経営陣と連携し、会社全体の構造、ビジネスモデル、各部門の業務内容を深く理解することが重要です。
技術スキルだけでなく、ビジネス全体を俯瞰する力が養われ、視座の高いエンジニアへと成長できます。

業務内容
・ドメインの特性を理解したデータプロダクトの設計・構築・運用
・共通基盤としてのデータプラットフォームの設計・構築・運用
・データの品質マネジメント
　・対象ドメインにおける業務プロセスの整理やデータモデリング
　・データマネジメントの仕組み化
・データドリブンな意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進

▼職務内容
当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。
本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。
具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。
また、当社の機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。
当社にとって重要な、データサイエンスグループにおけるマネージャーとして、機械学習を活用したアプリケーション開発、プロジェクトマネジメント、組織マネジメントの中核として関わることが出来ます。

航空機エンジン部品の量産工場において、品質／生産性向上や改善活動で必要になるデータを活用する仕組み作りとその推進を担って頂きます。 Tableau(タブロー）を使用し、データ分析/可視化を進めております。

【業務詳細】
製造時の設備データ／品質データ／生産管理データなどを収集・蓄積する仕組み作りから、既存のデータ基盤と連携・統合し、各職場のユーザーが活用し、判断・アクションが取れるようなデジタル技術の活用・推進がミッションです。工場現場部門を始め、多くの部門と連携して要件定義をするため、要望を聞き出したり、システム構築上の制約を説明したりと、積極的にコミュニケーションを取って業務を進めて頂きます。

【技術キーワード】
Excelマクロ(VBA)やPython（個人レベルでも可）

【アピールポイント】
現在は3Dデータの蓄積やERP連携などデジタル技術の活用を推進している段階にあり、ご経験によってはトップレベルで活躍頂けるチャンスが充分にあります。国内外からの顧客をお迎えすることも多々あり、アピールの一つとして事例紹介をする可能性は充分にあり、また交流会として他社工場を訪問することもあります。

【具体的な業務内容】
・データ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのアプリケーション開発推進
・データ取得・連携処理の実装
・デザイナー・データサイエンティスト・ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【ミッション】
顧客データの“入口”を統合的に整備し、“出口”となるデジタルマーケティング＆AI技術で価値へと変換する

【主な業務】
1.顧客案件のテクニカルディレクション、テック中心タスクフォースのリーダー、案件対応の型化
（データ基盤、CDP、LINE OA／API ツール、CRM／MA などの各種ツール対応、他本部・ベンダー連携含む）
2.データソリューションに関する顧客提案および受注後の推進と管理
3.重要顧客の提案または導入のプロジェクト化案件のPMO対応、受注案件の伴走支援
4.AI／ツールを活用した案件対応、施策活用提案

メインでお任せする業務としては、2.データソリューションに関する顧客提案および受注後の推進と管理を想定しています。

【具体的な業務】
※以下のうち、ご本人の希望や適性に応じてアサインさせていただきます。
●プリセールス支援
- 技術要件ヒアリング・整理
- 既存システム調査（アーキテクチャ／データフロー）
- ソリューション選定（DWH、CDP、MA、LINE API など）
- 概算コスト・ロードマップ提示
‐ 提案資料作成（技術系）
●プロジェクト支援
‐ プロジェクトマネジメント（他本部と連携）
‐ PMO
‐ データマネジメント策定
● 受注案件の伴走支援

仕事の魅力
・当社のデータ基盤の強み（大規模データ処理能力や高度なセキュリティなど）を知りながら、顧客への最適なデータソリューション提案ができる
・当社グループとして最先端の技術を積極的に取り入れており、新しい技術に触れる機会が多い環境で業務を遂行できる

＜組織のミッション＞
事業成長のスピードが著しい中で、事業フェーズや事業部からの要望に応じて、KPIであるQCD（Quality、Cost、Delivery）を最適なバランスで実現する仕組みを構築し、磨き上げ、データ化分野で事業成長をリードすることがミッションです。

＜具体的な業務＞
入社後は、主に営業DXサービスのデータ化に関するオペレーションの設計や企画を行い、オペレーショナルエクセレンスの実現を目指します。

具体的な業務内容は以下の通りです。

担当サービスのQCD向上と安定化
データ化プロセスやオペレーションプロセスの設計・再構築
データ化オペレーションの組織横断プロジェクトのリード
エンジニアチームとのデータ入力システム要件整理
入社後は、現在運用しているオペレーションやシステムロジックへの理解を深めながら、担当サービスのオペレーションの構築や改善を行います。その後、サービスを横断したオペレーション改善やプロジェクトマネジメントを、将来的には業務プロセスの構築・整備や企画の立案・推進などを担います。

仕事内容
弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データエンジニアを募集いたします。
データ分析やモデリングを行うためのデータ分析基盤(データレイク)の設計・構築・運用をお任せします。
▼具体的な業務内容
・既存データレイク基盤の設計、開発、運用
・データを価値に変換する分析基盤(SOI)構築
・ETLツールを用いたDLake/DWH/DMの構築
・BIツールの設計、運用
・データガバナンスの整備、運用
・上記活用のためのヘルパモジュール開発
・上記構築のためのインフラ設計、運用
▼サービスの一例
Webで口座情報の見える化：特定されないサービス1
WEB口座振替受付サービス：特定されないサービス2

仕事の魅力
・AWS上に行内や外部のデータを蓄積し、新サービスの開発に活用しています。
・機密性が求められる金融業界において、先進的なデータレイク環境を構築しています。
・取り扱うデータは顧客情報や取引先などの銀行情報です。
今後は金融以外の営業情報へ領域拡大を目指しており、幅広く様々な種類のビックデータを扱える環境です。
・国内最大級の地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。
・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。
　-役員との距離感が近い。
　-必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。
　-過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。
・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。

グループ各社の社員が利用するグループ共通サービスを中心に戦略立案・企画から、設計・構築、運用保守まで一気通貫のサービス提供をスクラム型組織運営で行っております。自社も含め、当社グループ社員のEX(エンプロイー・エクスペリエンス)向上を目指しています。当ポジションでは、グループで集約したデータの利活用推進に繋げる基盤開発/運用保守サービスに携わっていただきます。

●詳細
グループ会社が保有する人事関連データを利活用するためのデータ基盤の開発・運用保守を担当いただきます。具体的には、ユーザー（主にホールディングスの人事や財務担当者など）からの要望をもとにシステム要件を定義するところから始まり、実際の設計・開発・運用までを一貫して行なっていただきます。

既存データ分析システムの課題を分析し、改善策を実施することで、より効率的でミスの少ない運用環境を構築することを目指していただきます。さらに、人事部門が報告資料作成に使用するデータを効率的に集計・加工できる仕組みを開発することで、手動作業による工数削減やミス防止を実現し、業務全体の自動化を推進し、グループ向けに広げていただきたいです。

「社員にもDXを」といった考え方で価値を高めるアイディアを考え実行し、データの利活用推進とともにチーム全体での価値を高める事も考え価値を提供し続けます。
既にお持ちのご経験・知識を活かして、当社グループと共に更なる成長をしていきたい方、ご応募をお待ちしております。

全社にデータドリブン文化が定着し各組織が自発的にデータ活用を進める会社にアップデートすることを目的としてたデータ活用環境の整備推進
・ルール整備
業務横断でデータ活用を推進するための共通言語（ルール・プロセス・体制等）の整備
（例：データマネジメントの活動全体に関するガイドラインの制定）
・データ整備
組織横断で活用しやすいデータとして収集・蓄積・活用する仕組みの整備
（例：メタデータの整備、データカタログの導入・運用、データ品質課題の解決等）
・システム整備
将来的なデータ活用の拡大も見据え、最新の技術トレンドを踏まえたデータ活用PFの整備
（例：データアーキテクチャのデザイン、DWH・ETL・AI・BI等の製品の導入・運用等）
※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援から施策の実行、効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。

主な業務内容
- データ基盤やCDPへデータを収集する機能の構築
- アドホックでのデータ集計、分析支援業務
- 分析用データマートの作成、BIツールを用いたデータの可視化
- マーケティング施策の実現性確認、施策の実行
- マーケティング施策の効果検証支援
- 自社プロダクトの導入、活用支援

入社時にお任せしたいこと
- データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
- BIツールでのダッシュボード作成
- 依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
- MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用

将来的にお任せしたいこと
- クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
- レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
- 上記業務の標準化、内製化の支援
- マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO

働く魅力
業務価値の実感
- マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
人間関係の拡大
- マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
キャリア面での優位性
- エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
- まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。

仕事内容
当チームのミッション/サービスについて 本部門は様々なビッグデータや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、主に保険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、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。（※データプラットフォームはPalantir社のものです）
具体的な業務内容 ・収支管理ダッシュボード開発 保険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
取引先/プロジェクト例 グループ内企業がクライアントになります。
＜取引先例＞ ・ホールディングス会社や保険会社 ＜プロジェクト例＞ 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
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 ▼入社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ます。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る環境です。 ・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 本ポジションでは、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、保険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ることで、幅広な業務的な知見を得ることができます。

得られる経験・スキル
特徴 ・保険の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 以下のような制度、取り組みを用意しております。
＜例＞ ・社内の研修制度 ・グループ内の勉強会

主な業務内容
経営陣や各部門に対して、迅速かつデータに基づいた意思決定を支援するための分析を行う。
所属する本部の各マネジメントと協働しながらKPI設計や予測分析を行い、営業・マーケティング活動への改善アクションを支援する。
所属する本部における、意思決定を推進するためのデータ分析基盤のマートテーブルの設計/改修や定期データ更新への安定運用への寄与する。
利用ユーザに使いやすく、拡張や保守をしやすいデータモデリング検討や設計への参画をする。
関わる関係者は以下の通り。
- 所属する本部の本部長/副本部長、部長/副部長の意思決定者など
- 現場のリーダー・メンバーなど

ポジションの魅力
ビジネスに距離が近い環境で、裁量を持ってデータ分析基盤構築に取り組める点が魅力です。
全社横断のデータ専門組織に所属するアナリティクスエンジニアからのサポートを受けられる。
データ活用に興味があるビジネス職メンバーが多く、データ整備活動の重要性が理解されやすい環境がある。
ビジネスと距離が近いので整備されたデータがどのように使われているのかイメージが湧きやすい。

【業務概要】
様々なデジタルマーケティングデータ（顧客データ／サイト内行動データ／ソーシャルリスニングデータ／VOCデータ）を最適に活用する方法を考え、分析やツール連携のデータ構築を担う業務をお任せします。
＜業務詳細＞
1.顧客ヒアリング
2.AsIs／ToBeの可視化
3.データ収集、整備、加工
4.データ構造設計、データフロー設計
※タグマネジメントツールの設計・導入・運用のご経験や、アーキテクチャ設計・運用設計のご経験をお持ちの方は
ツールの導入・運用設計や、施策シナリオの読み解き/ToBeの立案などの業務のご相談させていただきます。

【キャリアパス】
通信・金融・製造・輸送・消費財を代表する企業のデジタルマーケティング案件やDX案件が多いため、
大規模なデータベースや多様なデータに触れることで、スペシャリストとして成長することができます。
また仕組み全体の設計を担う『アーキテクト』やマーケティング全体の設計を担う『CXプランナー』と一緒に案件を行うことが基本であるため、「ツール導入等、CX向上の最適な仕組み構築の知見を得て『アーキテクト』に成長する」「施策やKPI策定等、マーケティングやビジネス知見を得て『CXプランナー』に転身する」という選択をすることも可能です。
将来的にはそのすべてを統括する『統括プロジェクトマネージャー』へのキャリアップも可能で、いずれの職種も当社内で活躍いただけます。

【魅力〜働きやすい職場環境】
●東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

●リモートワークなど""今""にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる""今""にあった働き方を実現できる環境が整っています。

●2,700人の集合知により、さらにスキル伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

※変更の範囲：会社が定める業務

【仕事概要】
本ポジションではデータエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
当社は社員の半分以上がデータエンジニアであり、優秀なメンバーと協力しながら裁量権をもってプロジェクトを進めることができる環境です。
また、Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発も経験することができます。


【業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援

【本ポジションの魅力】
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる

【仕事概要】
本ポジションではデータエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
社員の半分以上がデータエンジニアであり、優秀なメンバーと協力しながら裁量権をもってプロジェクトを進めることができる環境です。
また、Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発も経験することができます。

【業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援

【本ポジションの魅力】
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure、OpenAI

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

・機関投資家や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施

【本ポジションの魅力】
・様々なデータの利活用について最前線で関わり、世の中への影響を深く感じることができる
・分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができる
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

【会社の魅力】
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
　弊社は約40名の組織でデータエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
　データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
　したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。

【以下のような方々はおすすめです！】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト

データエンジニア/サイエンティストとして、以下の業務を通じてお客様のDX推進を支援いただきます。
担当工程は、企画、要件定義〜リリース、保守までと、幅広く関わっていただきます。

＜プロジェクト例＞
データ移行PJ：ETLツールを用いたIF（インターフェイス）開発
データ活用基盤構築PJ：RDB、DWH、DataLakeの設計・構築
データ分析PJ：BIツールによる可視化レポート作成、機械学習(Python、R等)、DeepLearningによるAI分析

●活かせるスキル・経験
・システム開発経験
・ETLツール、DWH製品、BI製品の知識
・数学・統計の知識
※未経験の方も、まずはご自身の経験を活かせるプロジェクトからスタートし、段階的にスキルを習得いただけます。
※あらゆるプロジェクトを通じて基本的なSEスキルだけでなく、データサイエンスやコンサルティングの知見、クイックなシステム導入経験などが身に付きます。

●弊社の魅力
・Udemyを会社負担で活用、資格取得奨励制度など、従業員のスキルアップも応援！
・リーダー・マネージャー積極登用！成果主義で30代前半にマネジメントを任される例もあり！
・明確な評価制度「昇給率7.7％」（2023年度実績）
・残業月10時間程度 / ハイブリット勤務可
・入社月から有休5日付与
・定年70歳、役職定年なし

●弊社の魅力
▼キャリア支援・成長環境
・明確な評価制度「昇給率7.2％」（2024年度実績）
・上司との1on1によるキャリア相談を毎月実施
・所属のデータエンジニア/サイエンティストで実施する分科会（週次）での技術交流
・Udemy受講、英語学習、技術書購入、資格取得奨励金制度有（一部条件あり）

▼はたらきやすさ
・リモートワーク率65％以上
・残業時間 月10時間未満の社員が7割以上
・入社月から有休5日付与（特別休暇）
・有給消化率75%以上

●弊社の特徴
▼企業情報・成長性
当社は、一部上場企業のグループ会社として、安定した経営基盤と挑戦的な成長を両立しています。
ともに、前年比120％以上の成長を継続しており、急成長するIT市場の中で存在感を高めています。

▼社風・カルチャー
平均年齢は32歳。若手からベテランまで幅広い年代が活躍しており、年齢や役職に関係なく意見を交わせるフラットな社風です。
「会社の考え方が古くない」──そんな声が社員からも多く聞かれる、柔軟で前向きなカルチャーが根付いています。

▼勤務地・採用エリア
関東圏だけでなく、大阪・名古屋・福岡など地方拠点でも積極採用中。地域に根ざした働き方も可能です。

▼プロジェクト体制・安心感
プロジェクトには、当社社員とパートナー企業のメンバーで構成されたチームで参画いただきます。
「周りに誰も頼る人がいない」といった孤独感を感じることはなく、チームで協力しながら業務を進める環境が整っています。

顧客接点を持つBI/BA事業をコアに、顧客共創を率先し、データ利活用課題の解決に挑戦しているチームです。
ユースケースなどを前提に顧客価値に直結する分析モデルを業務実装を行っており、分析モデルを型化して展開可能なデータドリブン型のサービスを企画・開発し、分析実装を最適化し、DX事業成長を牽引しております。
・BI・BA領域の先端分析ユースケース探索とオファリング創出にむけた業務実装を通した価値検証
・価値の型化に向けたデータ駆動型サービス基盤の強化改善（企画立案・開発および運用）
・お客様のデジタルサクセスを実現するための、AI領域との相互連携ソリューション開発
・お客様のデジタルサクセスを実現するための、データ分析起点の共創活動の率先およびCSM事業への変革
※工程については市場分析、企画・設計はプロパ中心。
開発・運用・保守はグループ会社と協業しております。
※プロフェッショナルクラスで、お一人1 2企画を推進し、それに伴う顧客共創プロジェクトを数件をリード頂きます。

業務内容
人事労務SaaS領域における意思決定を推進するために、データ分析基盤内のマートテーブル設計/改修や定期データ更新の安定運用を担当いただきます。
同領域における戦略策定・戦術の実行支援のための、KPI可視化やローデータの収集・加工等を通じた意思決定推進。
同領域の関係者や他部署のデータチームと協働し、データ活用プロジェクトがスムーズに進むために、ソースデータの調査やデータマートの設計・実装やそのための各種支援の実施。
データ利用者に使いやすく、拡張や保守をしやすいデータモデリング検討や設計・実装への参画。
データの品質を担保した状態で全社に流通させるための運用やデータマネジメントの実践・仕組化。
関係者は以下の通り
所属する領域本部の本部長/副本部長、部長/副部長の意思決定者など。
分析推進部や他部署DataOpsなど、データ系組織。

このポジションの魅力
ビジネスに距離が近い環境で、裁量を持ってデータ分析基盤構築に取り組める。
ビジネスと距離が近いので整備されたデータがどのように使われているのかイメージが湧きやすい。
データ活用の興味があるビジネス職メンバーが多く、データ整備活動の重要性が理解されやすい環境がある。
全社横断のデータ専門組織に所属するアナリティクスエンジニアとの連携、ナレッジシェアができる。

グローバルコンサルティングプラクティス（GCP）
新設の統合組織「AI.Cloud」
新設のサイバーセキュリティユニット
新設のAIセンター・オブ・エクセレンス（CoE）

【プロジェクトについて】
外資系大手生命保険会社においてグローバル標準プラットフォームへのシステム移行プロジェクトの一環として、テストチームの一員としてSIT（システム統合テスト）の計画および実行を支援していただきます。
顧客の登録・管理を行い、製品設計から申請までのプロセスをすべてペーパーレスで実施します。

【ポジションの魅力】
継続的な学習機会があり、求人市場でも高い需要があるポジションです。
ソフトウェア品質に大きな影響を与えることができる点も魅力です。
テスターはソフトウェア開発ライフサイクルにおいて重要な役割を担い、チーム間の橋渡し役として、高品質なユーザー体験の実現に貢献します。

【役割と責任】
・テスト計画、テストケース、関連スクリプトの作成・文書化・維持
・繰り返しテストのための戦略の策定・文書化
・テスト計画およびテストケースの実行・評価
・ソフトウェアテスト結果の分析と是正措置の提案
・テストケースのトラブルシューティングおよびデバッグ
・ソフトウェアテスト手法に関する社内教育
・ソフトウェア要件およびテスト計画のレビュー
・テスト計画およびテストケースの進捗状況の監視・報告
・他のチームメンバーとの協働
・ジュニアメンバーへの指導・支援

【キャリアパス】
Leadとしてご経験を積んでいただいた後は、Test Managerや、Test Delivery ManagerあるいはTestの経験を生かしてTest Consultantなどとしてのキャリアパスがございます。

●主なミッション
・顧客技術課題の根本解決と継続的サポート
・プロダクト改善への直接的な貢献
・社内業務効率化の推進

●業務詳細
・顧客からのデータに関する問い合わせ対応、調査、回答、改修要件の整理・設計
・顧客要望を迅速に叶えるための一時的なツール開発・提供
・顧客の潜在ニーズや課題の特定、解決策の立案・実行
・サポートサイトの運営と改善
・顧客フィードバックの分析とプロダクト改善提案
・社内業務の効率化・自動化の推進

【技術スタック】
●主要技術
・開発言語：Python、SQL
・データベース：Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena、SQLite、Presto
・ライブラリ・フレームワーク：Embulk、Pandas
・インフラ：Amazon Web Services
・AWS製品：Fargate、Step Functions、Lambda、SageMaker、QuickSight
・環境・ツール：Docker、GitHub、Jira、Slack、Sentry、Notion、Terraform、Redash
・OS：Ubuntu、Linux

●CSEが日常的に使用する技術
・データ分析：Redash、Athena、SQLite、PostgreSQL、Presto
・クラウド：AWS各種サービス
・コミュニケーション：Slack、Notion
・開発環境：Ubuntu、Linux

【仕事の魅力】
・顧客の事業成功に直接貢献：技術的課題の解決を通じて、小売業の在庫最適化と売上向上に直接関与
・プロダクト改善への直接的な影響：顧客フィードバックを基に、AI在庫分析システムの進化に貢献
・多様な技術スキルの習得：データ分析、AI/ML、クラウド技術、ツール開発など幅広い領域でスキルアップ
・事業全体へのインパクト：顧客接点の最前線で得た知見を、成長企業の戦略に反映
・SDGsへの貢献：世界の大量廃棄問題解決という社会的意義の高いミッションに携わる

【キャリアビジョン】
・技術的成長：データ分析、AI/ML、クラウド技術など、幅広い技術スキルを習得できます
・マネジメント成長：チーム拡大に伴い、リーダーシップを発揮する機会があります
・専門性の深化：在庫分析・小売業界の知見を深め、顧客から信頼される専門家になれます
・事業貢献：顧客との深い関係性を活かし、プロダクト改善や新機能開発に携われます

当社では、日本語および英語のバイリンガルで、整理整頓された思考を持ち、自発的に行動できるデータアーキテクトを募集しています。配属先は、CDOオフィスに相当するデータ＆アナリティクス部門です。

本ポジションは、企業全体のデータライフサイクル管理をはじめ、エンタープライズアーキテクチャ、クラウドインフラ、各ビジネスユニットとの連携において重要な役割を担います。実務的かつ横断的な業務が中心であり、優れたコミュニケーション能力、協調性、そしてデータアーキテクチャおよびガバナンスに対する高い関心が求められます。

主な職務内容
MS AzureおよびDatabricks上における、データライフサイクル全体をカバーするエンドツーエンドの企業データプラットフォームの設計・維持
データボールトやスター・スキーマなどの手法を用いたデータモデルの設計および実装
分散型データメッシュ環境におけるデータドメイン管理に向けたステークホルダーとの連携
Informatica MDM SaaSを活用したマスターデータ管理（MDM）プロジェクトの支援およびデータ統合設計
運用システムからデータレイクハウスやデータマートへのデータ移行戦略の立案および効率的なデータパイプラインの設計
データガバナンス、データ品質管理、ドキュメンテーションに関するベストプラクティスの推進

当社のアプリケーションサービス部にて、
外部顧客のDX推進支援、主にデータ連携プラットフォームの提案・導入をご担当いただきます。具体的には下記業務をお任せします。

・お客様のデータ連携要件のヒアリング、要件定義、設計支援
・ETL、API連携などシステムインターフェースの設計・開発支援
・プロジェクトマネジメント（社内外ステークホルダーとの調整、進行管理）

入社後、まずは取り扱う製品の把握・検証から入って頂き、
見積もり作成、導入提案と段階的に業務をご担当いただきます。
案件は取り扱い製品のメーカー様からのご紹介や、
弊社別部門で既にお取引がある企業様への追加ご提案など様々です。

身につくスキル
●最新のクラウドデータ基盤やETLツールを活用した設計スキル
企業のデータ活用や意思決定を支える基盤として重要なデータ連携・基盤ツールの
最新情報をキャッチアップし、顧客の状況に応じて柔軟に対応する設計スキルが身に付きます。
●多様な業界のデータ連携要件に対応するコンサルティングスキル
データ連携対応にあたっては、顧客のニーズをただ聞くだけでなく、
現状課題を踏まえた上で目的達成に向けた提案が必要です。エンジニアの立場から、
どのような解決策を提示できるかを主体的に考え、顧客課題を解決する力を培って頂けます。
●プロジェクトマネジメントや顧客コミュニケーション能力 データ連携は顧客の事業を推進する非常に重要なプロジェクトです。
顧客・メーカー・自社の三者で密にコミュニケーションをとるため、
プロジェクト進捗管理能力、顧客とのコミュニケーション力を培い、存分に発揮いただけます。

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、様々な選択肢をご用意しています。

＜キャリアコース＞
スペシャリストコース
アプリケーションエンジニア・シニアコンサルタントなど、技術者として
現場の最前線に立ち、より専門的な知見を持ったエンジニアとしてご活躍頂きます。
運用保守ご経験後、導入チームへの異動など、幅広い選択肢があります。
マネジメントコース
課長や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して組織拡大・事業拡大を進めていただきます。

＜部内・社内で幅広い選択肢があります！＞
当社の人事制度のコンセプトは、「キャリアは自分でつくるもの。」
毎年、2〜3 年後の自分自身のキャリアを考え、上司と相談しながら実現していきます。
翌年度の転勤可否の申告も可能。
マネジメントコース・スペシャリストコースの希望を選べます。

活躍事例

・763万円(33歳・主任)
・850万円(36歳・アプリケーションエンジニア)

ポジションの魅力
●顧客課題を解決するための上流設計から導入までを技術面でリードできる
顧客の要望をそのまま形にするのではなく、潜在ニーズをくみ取り、
業務フローや運用状況も踏まえた提案・改善・刷新を行っていただきます。
既存の枠組みにとらわれず、主体的にアイデアを出して頂けます。
●クラウドDWHやAPI連携など先進的な技術スタックを扱える
顧客の環境やニーズは幅広く、状況も様々な中で
データ連携に関わる先進的な技術スタックに触れ、経験を重ねることが可能です。
●業界横断的なデータ連携プロジェクトに関われる
様々な業界のお客様からニーズをいただいており、各案件に応じて
現状把握から提案・導入までを対応いただきます。
そのため、技術はもちろん、各種業務理解や提案力も身につきます。

仕事内容
当社では、コンシューマーゲームのユーザー体験向上と利益貢献のために様々なデータを分析しており、当部門では多数のタイトルで開発中から発売後まで一貫してデータ分析を行っています。
開発中のゲームではテストプレイのデータを集め、わかりやすく可視化しながらゲームバランスの改善やデバッグ等を行うことでユーザー体験の向上に取り組んでおります。
開発中のゲームでは開発者に有用な非常に詳細なデータを取得することに加え仕様変更が頻繁に発生するため、柔軟で臨機応変なデータの処理が求められます。
リリース後のゲームではユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイする AAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
アナリティクスエンジニアはこのような多種多様なプレイデータについて、データマートの設計・構築・整備、データの集計や可視化、BI ツールやダッシュボードの整備を行い、データ分析者が分析に専念できる環境をエンジニアリングで支えます。
詳細で複雑なものから非常に大規模なものまで幅広いデータを扱うデータ分析環境の構築に携われること、これがこの仕事の醍醐味です。
さらに、機械学習や AI 技術の活用についても積極的に取り組んでいます。
今まで蓄積してきた膨大なプレイデータに対して新しいテクノロジーを利用してより高度な分析を行うことで、迅速な意思決定の支援や業務効率化を目指しています。
● 業務概要
・ゲームタイトルに応じた取得データの設計
・データ実装における技術面のサポート、ステークホルダーとの調整
・利用目的に応じた、データガバナンスを意識したデータの加工や整備、
　データマートの構築
・データを用いた各種アウトプットの作成
・全社で利用される BI ツールやダッシュボードの運用
・他部門からの依頼に応じたデータの集計

仕事内容
当社ではコンシューマーゲームのユーザー体験向上と利益貢献のために様々なデータを分析しており、当部門では多数のタイトルで開発中から発売後まで一貫してデータ分析を行っています。
ユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイする高品質のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
データ基盤系エンジニアは、世界中のユーザーからの日々の膨大なデータを高速に処理し毎日蓄積するデータ基盤を安定して稼働するための開発・運用・改善を行います。
● 業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築・運用
・データ基盤の安定稼働/効率的運用の担保
・データ分析や基盤を支える社内ツールの開発