データエンジニアの転職求人

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# 採用Meetup 概要
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップで、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しています。

# 今回の内容
今回の採用Meetupでは、モダンデータスタックを牽引するフルサイクルデータエンジニアの業務内容や、チームの雰囲気などをご紹介します。
今すぐ転職をご検討中ではない方も大歓迎です。

オンライン開催となり、選考をご希望いただく方は面接確約となりますので、ぜひご案内ください。

# 日時/開催形式
- 日時：7月29日（水）19:00〜19:30
- 開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
- 質問は、チャットやFAQからぜひお送りください。

## タイムテーブル
- 19:00 オープニング・登壇者紹介
- 19:05 会社概要説明
- 19:10 データ基盤・技術と組織の紹介
- 19:20 募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25 QA
- 19:30 終了

# 登壇者情報
取締役 片山 燎平
2017年に同社に入社し、MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション（現 Data AI Solution）事業責任者に就任、同年6月から同社取締役。

【業務概要】
審査部門のデータ活用を支えるデータエンジニアとして、分散している案件関連データの整理・加工・可視化を担っていただきます（経済産業省及びIPAが規定する「データエンジニアリング」に相当する役割を担うことを期待）。案件データ・残高データ・収益性データ等を棚卸しし、分析・報告・モニタリングに活用できる状態への整備に取り組んでいただきます。将来的には、案件ポートフォリオ管理の高度化や審査データ利活用に関する企画・推進にも関与いただきます。

【具体的な業務】
1. 各部門・資料・Excel・システム等に分散している案件関連データ（文書・資料等の非構造データを含む）の所在確認
2. 案件データ、残高データ、収益性データ、アセット区分、リスク分類等の棚卸し
3. データの定義、粒度、更新頻度、利用可否、取得背景等の確認
4. 定義違い、表記揺れ、抜け漏れ、重複等の確認・整理
5. 複数データソースの突合・加工・集計
6. レポート・ダッシュボード作成、データ更新・品質確認プロセスの検討

【ポジションの魅力】
* 審査本部におけるデータ利活用・可視化の立ち上げフェーズから参画できます。
* 投融資案件全体を俯瞰する案件ポートフォリオ管理の高度化に関与できます。
* 分散しているデータを整理し、リスク管理や経営説明に活用できる状態へ整える実務的なDX推進を経験できます。
* データエンジニアの経験を活かしながら、将来的に業務企画・管理高度化にも役割を広げられます。

【業務概要】
当社のマーケティングソリューション領域の進化に向けて、当社が保有する会員情報や位置情報データ、さらにクライアント企業が持つ購買データなどを掛け合わせたプロダクト企画、開発、運営業務を担当していただきます。

【具体的な業務】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施していただきます

●各ビジネス組織又はグループ会社のクライアント企業に対するプロダクト創出
・データを活用したクライアント（小売・流通・メーカーなど）の課題抽出
・課題を解決するための広告・販促プランニング等に必要な
　プロダクト企画開発、データ活用
・IDPOSなどのデータ獲得支援、適切な管理手法の設計、データマート構築、
　データハンドリング効率化

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

現在、外部パートナーの協力によりデータ基盤の基礎は整いつつありますが、ユースケースを想定し自走して設計・実装できる内部エンジニアが不足しています。グローバルにおける事業成長を踏まえて、事業別・販路別・国別の損益や在庫状況といった重要テーマのデータ化を加速させるため、データ基盤を自社で整備〜運用・改善し、ビジネス現場と直接対話しながら「自走」するデータ組織の基盤を作ることがミッションです。

【具体的な業務】
・データソースの精通と品質管理： 自社の複雑なデータソースを解読し、データの信頼性を担保するガバナンス体制の構築。
・データパイプラインの内製開発・運用： 現行の外部移譲環境を理解し、自社で保守・拡張が可能なETL/ELTプロセスの構築。
・データマートの設計・実装（集計軸の設計）：現場のビジネスニーズを汲み取り、分析しやすいデータ構造（モデリング）を自ら定義。

この仕事（ポジション）の魅力
私たちのデータエンジニアリングは、単なる数値管理ではありません。
当社のお客さまに届けるコンテンツや商品、そしてECサイトを通じて生まれるお客様との対話を、データという側面からより深く、よりよい時間へとつなげることを目指しています。

1. 当社ならではのリアルとデジタルの融合体験を、エンジニアリングで解く経験ができる
私たちの事業は、ECサイトからコンテンツ、Web・モバイルアプリケーション、リアルイベントまで多岐にわたります。
多様なタッチポイントで生まれるデータは、お客様の想いそのものです。その複雑に絡み合うデータを整理・統合し、当社のコンテンツの魅力をより豊かに届けるためのデータモデリングや基盤構築を行います。
「ビジネスとクリエイティブがどう結びついているか」を深く理解した上で、技術者として事業の「解」を導き出す経験が得られます。

2. 「データドリブン」を、人の想いを届ける力に変換する
当社では、数値だけでなく「お客様の声（定性データ）」も大切にしています。
本ポジションのミッションは、当社でコンテンツを生み出す現場の乗組員だれもがそのデータにアクセスし、自信を持って企画や改善に取り組める環境を作ることです。
設計した基盤が、事業の意思決定を支え、より多くのお客様へ当社らしさを届けるためのアクセルとなります。
エンジニアの視点で、当社のビジネス成長に直接貢献できるインパクトの大きなポジションです。

3. 外部パートナーから「自社内製」へ。未来のデータ組織を設計する
現状のデータ構造を解読し、未来を見据えたデータパイプラインやガバナンス体制をゼロベースで設計・運用できるのは、データ領域の内製化に取り組むこのタイミングでジョインするからこそできるチャレンジです。
単なる保守運用にとどまらず、社内の多様なメンバーと対話し、「どうすればメンバーが自律的にデータを使えるか？」という理想を描き、実現できるエンジニアへと成長できます。

ポジション概要
ソーシャルコマースサービスにおいて、事業成長を支えるデータ・分析基盤の開発・運用を担います。データウェアハウスや分析基盤の整備に加え、生成AI活用を前提としたデータエンジニアリングやデータマネジメントを推進し、事業部やデータ活用者が迅速かつ正確に意思決定できる環境づくりをリードしていただきます。データ基盤・分析基盤の継続的な改善や標準化を通じて、ソーシャルコマース領域全体のデータ利活用の高度化に貢献いただくポジションです。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
1. 事業目標・KPIおよびデータ活用状況（現状のデータ基盤・分析プロセス）の把握
2. 事業課題や分析ニーズから逆算したデータ要件定義、データモデル・ETL設計
3. 分析エージェントなどの生成AI活用を前提とした、データ基盤・セマンティックレイヤーの設計・開発
4. AI-readableなデータカタログ、サンプルSQL、利用例、注意点、ゴールデンクエリ、メタ情報の整備・運用
5. ETL・DWH・データマートの構築・改善、およびパフォーマンス・コスト最適化
6. ダッシュボード・レポーティング基盤の整備を通じた、事業部・アナリストの分析自走支援
7. 分析基盤の運用改善（managed Airflow / dbt 移行、品質管理、監視・自動化 など）
8. 調査・検証、数値不整合確認、ログ確認、クエリ洗い出しなどの業務を効率化する仕組み・エージェント活用基盤の設計・改善
9. データ・分析基盤やアセットの再利用化・標準化を通じた、他サービス・他データ組織への横展開
10. データガバナンス、権限管理、データガバナンス対応などのデータマネジメント領域における
11. 運用改善・仕組み化の推進・サポート
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

データ活用戦略の立案から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定を支援する職種です。グループ会社のデータアセットと最新テクノロジーを駆使し、クライアントのマーケティング戦略立案から実行までを一気通貫で支援します。ご経験や専門性に応じて、以下のいずれかの領域を主導していただきます。

1. UXアナリティクス領域：GA4/Adobe Analyticsを用いた計測設計、サイト/アプリのCX改善。
2. アドアナリティクス領域：大規模ログ解析（SQL/Python）による広告ROIの最適化。
3. データソリューション領域：プラットフォーマー連携による新規分析手法・ツールの企画・開発。

本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

本ポジションは、ジェネラルマネージャー直下で部内の5つのユニットを横断しながら、新規システムの立ち上げや、機能・性能拡張に向けたシステム設計・調整・プロジェクトリードを担っていただきます。
航空・宇宙関連のシステム開発経験者の方には、ドメイン知識を活かして新規システム立ち上げ、既存システムの補完を企画・牽引頂きます。
低遅延での通信/宇宙-地上の通信/クラウドとオンプレミス環境の連携
いずれかに関する経験をお持ちの方には、経験を活かしたアーキテクチャ検討を行っていただきます。

具体的には：
・新規サービスや機能拡張ニーズに応じて、ユニットマネージャーと連携しながら、システム設計方針の検討・策定からスケジュール策定、プロジェクト管理までを一貫して取りまとめる
・関連する社内部署（営業、衛星開発、事業開発部署等）と密に連携し、部を代表して当該開発プロジェクトの調整を行う
・部内横断の重要開発プロジェクトのオーナーとして、各種プロジェクトマネジメント（計画立案、進捗管理、リスク管理、ステークホルダー調整 など）業務を行う
・顧客ニーズとシステム／サービスのパフォーマンスを踏まえ、今後の改善方針を整理し、施策検討につなげる


●仕事の魅力
近年、宇宙開発は国家主導から民間企業が主役の時代に移ってきました。日本政府も「10年で1兆円の宇宙戦略基金の創設」を明言するなど。宇宙開発における民間企業への期待が高まっています。
当社も、2020年後半には30機のコンステレーション（衛星群）構築を目指しており、日本の宇宙ビジネスをリードするチームの一員として働くことができます。

衛星・地上システムの開発および運用を自社で行なっている企業は世界でも数少なく、今後ますます注目される宇宙ビジネスの先端でキャリアを築ける貴重な環境です。
本ポジションは、その中でも会社として重要なシステム開発プロジェクトを部門の代表としてリードしていく役割であり、他社では得難いないチャレンジングな経験が期待できます。

また、従来の国家主導によるベンダー発注型の開発ではなく、自社の衛星・地上システム開発になるため、自ら考え、設計・開発・運用に深くかかわることができ、システムの成長過程を短期間で間近に感じることができます。さらに、多国籍人材が働く環境に身を置くことで、今後のグローバル社会で通用するスキルの向上にもつながります。

SARデータ・プロセス・エンジニアとして、自社SAR衛星が生成する膨大な観測データの製品化プロセスを統括し、最高品質のプロダクトを世界中の顧客へ届けるためのパイプライン最適化を担っていただきます。

主な役割は、画像生成プログラムの監視や高度な画像解析を通じて、データの信頼性を「最後の砦」として担保することです。日々増加するデータ量に対し、常に安定した供給体制を維持するため、解析ツールの自社開発や、納品フローの自動化・システム化を主導していただきます。

本ポジションの醍醐味は、社内の多様な専門家チームと連携し、ビジネスの最前線を支える点にあります。画像処理アルゴリズムチームとは画質改善やバグ修正に向けた技術的なフィードバックを行い、販売Webサイトの管理チームとはデータ配信の安定化に向けて協力し、ビジネスチームとは顧客の要求仕様を実現するための製品検討を行うなど、多面的な視点でプロダクトを磨き上げます。


具体的には
・納品プロセスの運用・保守
・プロダクト品質の解析・評価と運用フィードバック
・製品仕様の策定と品質改善
・運用システムの自動化とツール開発
・プロダクト品質、納品状況、障害対応等のモニタリングツールの設計・開発
・納品プロダクト量の大規模化に向けたシステム拡張の設計・構築
・次世代衛星システムへの技術的フィードバック

仕事の魅力
・自社衛星を運用するリーディングカンパニーで、希少な宇宙データを自由に使い、解析スキルを磨けます。
・衛星設計、画像処理、AIなど、多様なプロフェッショナルと直接議論し、視座を高められる環境です。
・衛星の設計・製造から、実際の運用、顧客への提供まで、データプロダクトの全行程を肌で感じられます。

業務概要:
社内データ分析基盤のデータエンジニアリング、および社内向けに生成AIを活用したソリューション導入を担当します。
リモート/出社併用、フレックスタイム制の働き方が可能です。

具体的な業務:
1. 同社内のデータを活用するためのデータ基盤の企画、構築、運用
2. 業務システム等から連携されるデータを分析やAIで利用可能にするためのデータエンジニアリング、データパイプラインの構築、運用
3. AI活用のためのプラットフォームの企画、構築、運用
4. データやAIのガバナンス向上のための施策策定、教育活動

ポジション・部門の魅力:
幅広い事業領域と大きな顧客基盤を持つ企業で、多様で規模の大きなデータを扱う機会があり、それらのデータの価値を高めて事業に活用することへの貢献ができるポジションです。Google Cloudを利用したデータエンジニアリングやAI活用(BigQuery、Workflows、Cloud Run、Gemini Enterprise Agent Platform等）に携わることができます。
社員の成長をサポートしており、全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて事業に関わる広範な知識・経験を積む中で、ご本人のご指向、適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

【業務概要】
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップでのポジションです。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。

本ポジションが所属するFinancial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。

関連サービスとして、POSデータやクレジットカードデータを用いた機関投資家向けの分析サービス、JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標、日経POSデータを用いた日次物価指数、求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数を提供しています。

Financial Research事業のテックリードとして、データプロダクトの提供プラットフォームへの各種データサービスの集約と、技術負債解消のロードマップ策定・推進をリードします。単なるアーキテクチャ刷新にとどまらず、Claude Code / Cursor 等を活用したAI駆動開発への移行とチームへの普及を、事業横断のプラットフォームチームである DSPU（Data Service Platform Unit）と協力しながら、Financial Research事業サイドの推進役として進めることが期待されます。事業ドメイン全体での技術的な取り組みを牽引し、周囲を巻き込みながらチーム全体の技術力と開発体制を底上げする、ドメインワイドな技術リーダーシップ（周囲を巻き込む高いコミュニケーション力と推進力）を担うポジションです。

【具体的な業務内容】
- 技術負債の解消とプロダクトプラットフォームへの統合
各種データプロダクト（主力サービス等）を共通のプラットフォームへと集約するにあたり、技術的な課題を整理し、解消のロードマップを描いて推進します（具体的には、後述の「解決していただきたい課題」が対象）。
- AI駆動開発への移行とチームへの普及
チームのリポジトリをClaude Code / Cursor で開発しやすい形に整えます。現在、チームやプロジェクト間でAI活用の度合いにバラつきがあるため、グループ全体の動きを見据えながら、誰もが効果的に使える環境の整備やチームへの普及・導入を推進します。加えて、Claude Code / Cursor から Snowflake に接続して問い合わせへの回答ドラフトを自動生成する仕組みづくりや、既存の認証基盤の導入なども行います。
- チーム全体の技術力アップ（ドメインワイド）
自身の担当領域にとどまらず、周囲のエンジニアを巻き込みながらチーム・事業全体の技術力と開発体制を底上げします。

【解決していただきたい課題の例】
- CI/CDパイプラインとリリースプロセスの高速化・安定化
現状、プルリクエストの検証時とデプロイ時で異なるテストスイートが実行される不整合があり、リリースの後半で問題が検出されるリスクや、デプロイの長時間化（ログの可視性不足によるトラブルシューティングの難しさ）が生じています。これらの一連の検証・デプロイフローを一貫性のあるものに見直し、開発者がより安全かつ高速に価値を届けられる堅牢なパイプラインへと再構築・高速化を行います。
- 複数リポジトリにまたがるアーキテクチャの整理・統合
事業成長に伴い、相互に依存するコードベースが時間とともに異なる進化を遂げ、複雑化しています。メンテナンスコストを下げ、今後の変更の実装をスムーズにするために、複雑化したコードベースを整理・統合し、将来の開発アジリティを高めるためのリアーキテクチャを推進します。
- データパイプラインとAPI間のデータモデル統合
現在、データモデルや同期の不整合が発生しており、これが追加の開発やメンテナンスのオーバーヘッドに繋がっています。一部のAPIとデータパイプラインをセットで改修するなど、複雑なデータ連携における同期の不整合を解消し、メンテナンスコストを下げるためのデータモデリングとアーキテクチャの見直しを行います。

【本ポジションの魅力】
1. 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、エンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
2. バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて機関投資家・官公庁の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
3. AI駆動開発とガードレールの両立
金融・Fintech水準のガードレールにより、Claude Code・Cursor等を安心して活用できる環境です。Harness Engineering（生成AIのコード品質担保・仕様の形式管理）にも取り組んでいます。
4. フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。また、技術選定からロードマップ策定まで描くことができます。単なる現状の改善にとどまらず、データやレポートを提供するプラットフォームの将来像（MCP：Model Context Protocol などの新たな提供形式を含む）を見据えたアーキテクチャ設計から携わっていただけます。

●会社概要
当社は創業以来、大規模言語モデル・予測分析・自然言語処理といったAI技術の研究とビジネス実装に力を入れてきました。
これらの技術力や実装力を背景に、マーケティング支援に加え、AI活用による事業変革支援サービス、AIを駆使した次世代型の人材紹介サービスなど複数の事業を展開。
企業の戦略パートナーとして、AI戦略の立案から実装、採用・育成まで一気通貫で支援しています。
企業のAIトランスフォーメーション（AX）を強力に推進した結果、エンタープライズ企業を中心に顧客が急増し、月次売上高は前年同月比310%成長（2026年4月）と、急成長を続けています。

●業務内容
・経営企画/事業企画支援
　- 全社・各事業における戦略に紐づく重要なデータの定義・収集・管理
　- 経営指標に関するレポートの作成及び分析、施策立案、実行
　- CRMを用いたデータの収集や保守管理
　- 予実管理、経営メンバーとの折衝
・M＆A案件対応（状況に応じてご対応頂く可能性があります）
　- 経営戦略に基づくM&A戦略の立案・ソーシング
　- 買収候補先の調査・分析、案件推進（DD・バリュエーション・契約交渉など）
　- 外部アドバイザーや仲介会社との折衝・プロジェクトマネジメント
　- PMI（買収後の統合）の企画・推進

●ポジションの魅力
・CxOや本部長といった経営層の近くで経験を積むことができ、高い視座で事業戦略に関われる
・急成長企業の主力事業を支える右腕的な役割でありながら自身の取り組む施策で事業に対して直接的にインパクトを与える事ができる

●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装することをミッションとするAI Agent企業でのポジションです。
複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで非連続な成長を実現しています。

【概要】
人流分析AI Agentの開発に携わるエンジニアの募集です。
同社の主力製品の一つである人流分析AI Agentは、3,000万人規模の位置情報データを扱います。

【詳細】
現在、旧システムの安定化と新基盤の開発を並行して進めるフェーズであり、事業推進に貢献するメンバーを求めています。
バックエンドを軸にデータ処理やフロントエンドも含め、幅広い開発に携わります。

【主な業務】
・旧システムのバッチ処理改修・バグ修正・安定化
・新システムの0→1の機能開発
・テストコードの実装、品質向上への貢献
・AIエージェントを活用した開発効率化

【技術スタック】
・バックエンド: Laravel/PHP、Python
・フロントエンド: Vue.js
・インフラ: AWS（Lambda、Athena、S3、RDS）
・データベース: MySQL
・開発環境: GitHub、Docker、AIエージェント

テクノロジー部門でデータ利活用を推進するポジションです。データ分析そのものではなく、ビジネス部門がデータ利活用する際に必要となるデータ辞書ツールの導入をリードするなど、ガバナンス面の企画・運営を行います。
・データ辞書ツールの導入、利用ルール整備、啓蒙活動（データ活用基盤の更改に合わせてツールの導入を推進する）
・新たな外部データの購入、外部サービスの利用に関する契約手続き、同社内導入
・データ分析基盤更改プロジェクト、経常業務サポートなど外部ベンダーとの契約の調整、締結
・デジタルマーケティング、データ活用の基盤（クラウド、オンプレ）におけるシステムアカウントの管理
・社内規定の制改定、情報セキュリティに関する研修の実施

データ戦略部ではこれまで、ウェブサイト運営で収集した情報や同社内データを元にリテールのお客さまに対する行動分析とデジタルマーケティングを推進してきましたが、現在は、会社全体の領域に対しデータ利活用を推進する業務に拡大しています。

大き過ぎず小さ過ぎない企業規模を生かし、ウェブサイト、デジタルマーケティング、データ分析のシステムを自ら設計・構築・運用しています。経験やチャレンジ精神を発揮できる環境です。

同社全体のデータを対象とした同社内共通分析プラットフォームの提供に伴うシステムの企画・開発・運用業務です。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・データ分析基盤（インフラおよびアプリケーション含む）の構築、保守および開発
・社内システムや外部データソースからデータの収集・連携処理の設計、開発
・内製または外注開発に対する技術観点からの支援、調整、ベンダーコントロール
・障害発生から問題解決まで一連の障害対応
・運用改善/最適化に向けた各種構成変更、チューニング、設定作業
・新サービスや機能の調査、検証および導入
（変更の範囲：同社の指定する業務）

データ戦略部ではこれまで、ウェブサイト運営で収集した情報や行内データを元にリテールのお客さまに対する行動分析とデジタルマーケティングを推進してきましたが、現在は、会社全体の領域に対しデータ利活用を推進する業務に拡大しています。業務量増加に伴い増員を進めています。

大き過ぎず小さ過ぎない企業規模を生かし、ウェブサイト、デジタルマーケティング、データ分析のシステムを自ら設計・構築・運用しています。経験やチャレンジ精神を発揮できるポジションです。

日本の経済安全保障に関わるデータ基盤およびアプリケーション開発に携わるポジションです。企業および研究機関の情報、取引情報、株式保有情報、論文情報などのオープンソースの情報を扱い、リスク分析や意思決定を支えるシステムを開発することで、社会的に重要な領域に技術で貢献できます。

Dash（Python）をベースとしたWebアプリケーションの開発を担当いただきます。単なる実装だけではなく、設計から運用まで一貫して関わります。
1. 要件整理・仕様設計
2. Python（Dash）によるWebアプリ開発
3. AWS環境へのデプロイ・運用
4. DB設計・クエリ設計（PostgreSQL / MongoDB）
5. パフォーマンス改善・継続的な機能改善
6. 他チームと連携した開発推進

＜技術スタック＞
・言語：Python
・フレームワーク：Dash
・インフラ：AWS
・OS：Ubuntu
・DB：PostgreSQL、MongoDB、Document DB
・開発ツール：GitHub、Backlog、Jenkins

●社会的意義の高い領域（経済安全保障）に関われる
●仕様設計から関われるため、プロダクトへの影響力が大きい
●データ x Webアプリの設計および実装スキルが身につく
●AWS上で実運用されるシステムに携われる

データドリブン経営推進のため、データプラットフォームの整備強化を目的とした増員募集です。
経営の意思決定の迅速化と生産性向上を目的に、経営層および事業部門のデータ利活用推進を担う組織としてデータインテリジェンス部が設立されました。特定のBIツールを主要ツールとして、経営層向けダッシュボードを開発、事業部のデータ活用を支援、全社向けBI人材育成を進めており、組織としての成熟度は高まっています。次のステップとして、さらなる活用拡大を支えるデータ基盤の整備に取り組むため、全社推奨のSnowflakeを中心とした基盤づくりから、セマンティックモデル、メタデータ、ガバナンスの整備までを一緒に進めていける人材を募集します。現時点ですべてを一人でリードできる必要はなく、いずれその役割を担っていきたいという方も歓迎します。

【業務内容】
・Snowflake / Microsoft Fabricを活用したデータパイプラインおよびDWHの設計・構築・運用
・Power BIを活用したセマンティックモデルの設計・構築・運用
・上記環境におけるメタデータ整備（用語定義など）
・上記環境に関するベストプラクティスやデータガバナンスの社内への適用・展開

【同部門の魅力】
・役員直下の経営に近い部門となり、同社全体のデータドリブン経営において重要な部門となります。これからデータプラットフォームのSnowflake活用により、現在のデータ整備だけではなく、今後のAIエージェント活用等を見越したデータアーキテクチャを推進する組織です。
・外部ベンダーに頼るのではなく、社内で技術的な分野も対応しており、最新の技術活用や知見を活かしながら業務に取り組む事が可能です。

【同部門の役割】
・同社が抱える重要な経営課題を関係部門とともに明確化し、それらをBI等ツールにより可視化・分析して解決へと導く事となります。また同社内の財務/非財務の主要経営情報の一元化・共有ナレッジ化を進め、今まで以上にスピーディかつ全社合理的な意思決定を実現します。それらを通じ、事業構造改革、リソース再配分、生産性向上、組織改革等の経営トップによる事業戦略意思決定をサポートする事が同部門の役割となります。

同社は「メーカー」や「自治体」を主要顧客とし、メーカー向けWEBシステムや行政向け総合システムといった、専門システムを取り扱うことが多い企業です。
皆様には研修を通して、AI/DXエンジニアとしてのご活躍を期待し、入社後約3か月間の研修にご参加いただきます。

データをもとにAIを活用しDX現場の課題解決を進められる人材の育成プログラムです。
研修期間は約3ヵ月です。
1. 基礎学習
1. SQL、Python基礎
2. データ分析基礎（Excel, Tableauなど）
3. IT基礎（Linux, Git, HTML, CSS, JavaScript, Django)
2. チーム開発演習
1. GitHub copilot
2. AI駆動開発
3. DX模擬プロジェクト演習
※研修内容・期間は変更になる可能性がございます。

研修後、例えば工場内データ可視化業務プロジェクトにて、データ分析、伴走型支援業務に従事する可能性があります。

多様なプロジェクトを通じて、AI/DXエンジニアとしての専門性を高めることができます。
体系的な教育・研修制度を通じて先端技術の習得を促進し、エンジニア一人ひとりの専門性向上と高付加価値化を実現できる環境です。

【募集背景】
データ」を中心としたシステム開発およびコンサルティング業務を担っています。具体的にはデータ基盤の構築、データ活用支援、AI開発などを行っています。今後ますます重要性を増すデータ・AI活用の分野において業界をリードする存在となることを目指しています。比較的新しい部門であるからこそ、技術力とマネジメント力の双方を磨き、他社を追い抜く成長を目指すフェーズです。事業拡大に伴い、プロジェクトリーダーとしてチームをリードできる方を募集します。

【部門について】
新しい部署です。もともとインフラ領域で基盤構築を行っていたメンバーと、コンサルティング領域でBIやデータ活用に携わっていたメンバーが集結し、「データ」を軸とした価値提供を目指して発足しました。
組織としては大きく「インフラチーム」と「データ活用チーム」の2つに分かれていますが、業務の境界を明確に分けることはせず、フラットかつ柔軟な連携のもとで幅広い業務に取り組んでいます。
メンバー構成は20代〜50代まで幅広く、マネージャー層3名、現場メンバー約20名。技術志向の強いエンジニアが多く、チーム間の壁が低く相談しやすい文化が根づいています。

【業務内容】
データ基盤構築プロジェクトにおいて、技術リードおよびチームリーディングを担っていただきます。顧客課題を理解し、要件定義・設計・開発・品質管理まで一貫して推進する役割です。

＜技術面の具体的な業務イメージ＞
1. データ基盤の設計・構築・運用（DWH、ETL/ELT処理、クラウド環境など）
2. 非機能要件の整理やアーキテクチャ設計
3. データパイプラインの構築・最適化
4. データガバナンスやセキュリティ対応
※プロジェクトによって範囲は異なります。

＜管理面の具体的な業務イメージ＞
1. PJ内の進行管理・課題管理・品質管理
2. 若手メンバーの技術フォロー・レビュー
3. 顧客・PMとの調整、報告対応
4. 一部、PM不在時のリーダー代行

【ポジションの魅力】
データエンジニアのプロジェクトリーダーポジションでは、データ基盤構築の実務経験をお持ちで今後アーキテクチャ設計を行っていきたい方を大歓迎しています。
1. PLとして技術とマネジメントの両方を磨ける環境
2. クラウド、DWH、ETLなど多様な技術に触れられる
3. 顧客折衝を通じてコンサルティング力も身につけられる
4. チームビルディング・後進育成の機会多数
5. 将来的にはPM／アーキテクトへのステップアップも可能

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行います。
クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。
主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

DX開発チームは、デジタル技術およびデータ基盤の整備・活用を通じて、全社の業務変革を実行する組織です。ビジネス企画を担う各部門と連携し、その構想を具体的なシステムやデータ活用として実装・運用まで落とし込む役割を担います。単なるシステム開発にとどまらず、業務プロセスに踏み込んだ設計・改善を行い、「実際に使われ、成果につながるDX」を継続的に推進しています。今回は既存業務の維持を目的とした欠員補充ではなく、商品・サービス開発力強化に向けた増員募集です。データ利活用を軸とした新たな価値創出やプロダクト高度化を推進していきます。

●担当業務／役割
1. データ基盤・データ連携の構築支援
・各種業務システムからデータ基盤へのデータ連携（ETL/ELT）の設計・実装
・データパイプライン（データ収集・加工・格納）の構築および改善
・分析基盤（データレイク／データマート）におけるデータ構造設計・整備
2. 要件整理・実装への落とし込み
・業務部門からの要望・課題のヒアリング
・データ・システム観点での要件整理および仕様化
・実装内容の具体化および開発への落とし込み
3. データ品質・整備対応
・分析基盤（データレイク／データマート）におけるデータ定義およびビジネスロジックの整理
・分析基盤（データレイク／データマート）におけるデータ不整合・欠損等への対応および改善
4. データ利活用の高度化
・業務課題に応じたデータ活用（分析・可視化・意思決定支援）の推進
・予測や最適化などの高度分析の導入・運用
・機械学習や生成AI等を活用した業務改善・プロダクト価値向上の検討および実装

## データAI Solution事業とは
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
特定のデータクラウドを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（特定のプラットフォーム）、AI協働プラットフォーム（AI協働プラットフォーム）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。

# Data AI Solution事業が提供しているサービス
- 特定のプラットフォーム（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支えるプラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
- AI協働プラットフォーム（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供するプロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
特定のプラットフォームと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- データ基盤構築フレームワーク
特定のデータクラウドをベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。

# Data AI Solution事業チーム
社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。
### ≪チームの雰囲気≫
大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。
技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。
20 30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。
### ≪働き方≫
フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。
家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。
### ≪キャリアパス≫
テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

# 特定のデータクラウドの公式認定技術リーダーが在籍する技術環境
同社には、特定のデータクラウドの公式認定技術リーダーが、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。
- 世界水準の技術力と知見：
全世界のデータ専門家の中から選ばれる、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが同社のデータ戦略をリードしています。
- 知見を共有するカルチャー：
「特定のデータクラウドの公式認定技術リーダー」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。
こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は同社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。
- 個人の挑戦を尊重し、支援する組織：
私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。
技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。

## 業務の概要
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。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

### 【具体的な業務内容】
- データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
- プロダクト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

## ポジションの魅力
#### 1. Modern Data Stackでの実践機会
特定のデータクラウド, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azureなどクラウドネイティブな技術を駆使し、堅牢かつ拡張性の高いデータ基盤を構築・運用しています。
#### 2. 優秀なメンバーと多彩なロールモデル
コンサルティングファーム出身、SIer出身、金融業界経験者、ML・LLMエンジニアなど多彩なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、知見を学び合える環境が整っています。
#### 3. マルチロールでの活躍機会
データエンジニアリングにとどまらず、バックエンド・インフラ・フロント・AIモデル開発、PMやプロダクト企画など、志向に応じて幅広い領域に挑戦することが可能です。
#### 4. 成長と働きやすさを支える制度
出社・リモートを日ごとに柔軟に選べる働き方や学習支援(年12万円)、3km圏内居住での住宅手当(月5万円)を用意しています。同グループで生成AIを活用し、LLM環境やCopilot、Devinなどの先端ツールも積極導入しています。また、米国開催の特定のデータクラウドのSummit登壇など、海外カンファレンス参加実績もあります。

データアーキテクトの役割は、社内およびグループ内の全てのステークホルダーから注目される非常に重要な役割です。データアーキテクトはアーキテクチャチームに所属し、アーキテクチャ原則、アーキテクチャパターン、スタンダード、参照モデルの開発をリードします。これにより、新規/既存プラットフォーム上で複数のビジネスおよびコーポレートをサポートし、豊富なデータ分析、データサイエンスの機能を構築できるようにします。日本とグローバルのアーキテクチャをリードするコアメンバーとして、以下の同僚と密に協力して仕事を遂行します。
・ 日本/USを含むグローバルのアーキテクチャチーム
・ 各ドメインのアーキテクト（例: データ、アプリケーション/ソリューション、テクノロジー/インフラ、セキュリティ、アーキテクチャプラン）
・ 日本のビジネス関係者（例: データサイエンティストチーム、デジタルチーム、ビジネスユーザー、アプリケーション開発チーム、CIO、ビジネスエグゼクティブ）
・ グループ内の関連組織（例: Data & AI Office）、デジタル/マーケティング、BISO/ISO）

[役割とミッション]
・ エンタープライズ全体の共通ゴールを見据え、各事業会社にまたがるサイロ化されたデータをグループ全体にわたって最適化し、変化に即応しながらビジネス戦略を実現するための最適かつセキュアなデータ基盤を設計・構築します。
・ アプリケーションアーキテクトやビジネス部門と密に連携しながら、ビジネス変革と継続的な運営のバランスを取り、データドリブンな意思決定を支えるエンタープライズデータアーキテクチャのあるべき姿を定義・推進します。
・ データ管理、データ分析、データサイエンスの最新パターンや実践を取り込み、組織横断で活用可能なデータケイパビリティを確立することで、ビジネスの競争優位性と上位の統合戦略とのシナジー創出に貢献します。

[主な職責・業務内容]
この役割には、複数領域に渡る独自の経験・スキルが求められます。
・ エンタープライズデータアーキテクチャの全体設計と標準化
　└エンタープライズ全体のデータモデル（概念/論理）の設計・管理
　└ビジネスプロセス、アプリケーション連携、データフロー、データライフサイクルを考慮した総合的なデータアーキテクチャの設計
　└エンタープライズデータソースの作成・利用方針、データアーキテクチャモデル、ターゲットデータアーキテクチャの定義
　└リファレンスアーキテクチャ、アーキテクチャ原則、標準、参照モデルの策定
・ データ基盤・データ連携アーキテクチャの設計
　└データレイク、データウェアハウス、データマート、データパイプラインのアーキテクチャ選定と設計
　└ETL、データストリーミング、API等を活用したデータ連携方式の設計
　└AI/ML、生成AI、クラウド、API等の技術トレンドを取り込み、スケーラブルで持続可能なデータ基盤を設計します。
・ アーキテクチャガバナンスと設計レビュー
　└新規のデータ関連イニシアチブや関連プロジェクトについて、主要な設計ドキュメントをレビューし、ターゲットアーキテクチャとの整合性を担保します。
　└技術データ標準の定義・レビューを行い、必要に応じて例外を承認します。
　└データ品質改善に伴う重要なアーキテクチャ変更をレビュー・承認します。
・ データガバナンス、セキュリティ、品質管理の推進
　└金融機関に求められるガバナンス要件（個人情報保護、監査対応等）に基づくデータガバナンスポリシー、データアクセス/利用ガイドラインの策定
　└データの品質、正確性、信頼性、セキュリティ、プライバシーの確保
　└データのセキュリティ、アクセス、プロビジョニングに関する企業全体方針の策定
・ 開発・業務部門へのアーキテクチャ支援
　└様々なイニシアチブやプロダクトチームに対するソリューションアーキテクチャ支援
　└モダンな開発手法（DDD、マイクロサービス等）を採用する開発チームと連携し、ドメイン境界に沿ったデータ配置とシステム間データ整合性を担保します。
　└日本/USのアーキテクチャチーム、データ関連組織、ビジネス部門と連携し、組織横断のデータ要求を満たすケイパビリティを構成します。
・ データマネジメントの普及・育成
　└データマネジメントのベストプラクティス共有
　└データ品質管理、メタデータ管理、データライフサイクル管理に関するガイドラインやトレーニングの提供
　└データエンジニアや若手アーキテクトへの技術的指導
職務変更の範囲：会社の定める職務（2024年4月の職安法施行規則改正に伴う追記）

エンタープライズアーキテクチャ（EA）と全社変革の推進を所管する戦略組織でのポジションです。主に全社横断のIT／ビジネス統合戦略の企画立案と実行を担います。部署全体は少数精鋭のアーキテクトチームにより構成され、グローバル・ローカル双方と密に連携しながら変革を推進する点が大きな特徴です。組織ミッションはグループ全体のターゲットアーキテクチャ（To Be）の実現と、それを支える統合環境の構築であり、スピードと協働性を重視した組織運営を行っています。今後は事業戦略の高度化に伴い、データ・アプリケーション・テクノロジー領域を含むエンタープライズ全体の最適化をさらに加速し、持続的成長につながる変革をリードしていきます。

[Positionの魅力]
・全社横断の変革を司る“グループの中核ポジション”として、戦略 実行まで一気通貫でリードできます。
・グローバルアーキテクチャチームと日常的に連携し、最先端のテクノロジー戦略に触れながら変革を推進できます。
・特定領域に閉じず、ビジネス・アプリ・データ・インフラすべてに関与できる高い裁量と影響力があります。
・組織の意思決定層（CIO、エグゼクティブ）と直接議論しながら、企業の未来像を形づくる経験が得られます。
・レガシー脱却とデジタル化の両輪を担うため、変革リーダーとしてのキャリア価値が大きく向上します。

●会員の購買データ分析
●会員の購買データによる定型分析帳票の作成
●顧客理解に向けた新たな分析アプローチの設計

【仕事のやりがい・面白さ】
●データドリブン経営というグループ経営方針の中核となる業務
●購買データという膨大なデータの中から購買行動に影響を与える規則性の発見
●業務を進める中で継続的に新しい知識を学ぶ事が出来る

【他社との違い(差別化ポイント)】
●グループの膨大な顧客データにアクセスすることが出来る
●デジタル領域と連携した横断的な業務が出来る
●34期連続増収増益という安定した基盤がある

【入社後のキャリアステップ】
●入社〜3ヶ月：統計、数理、マーケティング、分析ツールなどの研修プログラム
●3ヶ月後〜：先輩からのOJTを通して定型業務からお任せします
●1年後〜：独り立ちレベル(分析設計 レポーティング)のデータアナリストを目指します

【業務概要】
同社のDX戦略推進組織における人員募集です。全社横断的なデータ利活用テーマ拡大のために推進担当を募集しています。

【具体的な業務】
・データ抽出〜加工、アウトプット構築まで一気通貫で実行します。
・データ利活用の経験・スキルを活用し、ユーザーやクライアントへの提案、折衝、調整を行います。

【ポジションの魅力】
・同社の経営企画本部としてグローバルを含む幅広いデータ利活用テーマに携わることができ、企画・立案も主体性を持って取り組むことが可能です。
・データ分析の経験・スキルを活かしてビジネスの意思決定、および収益貢献に携わることが可能です。

【業務概要】
BtoB領域における大規模データ共有プラットフォームのバックエンド開発・運用を担うポジションです。このプラットフォームは、複数の法人向けサービスを統合し、データ活用を通じて広告主・企業のビジネス成長を支援する中核システムです。担当領域としては、同プラットフォーム内の主要プロダクトであるビジネスマネージャーまたは、共通認証基盤の設計・開発・運用となります。
ビジネスマネージャーは、複数の法人向けサービスを横断的に結びつけ、各種広告アカウントやデータの一元管理、広告配信・顧客接点・CRMなどのデータ連携、広告効果最大化・LTV向上のためのデータ活用基盤構築を実現します。共通認証基盤は、法人向けサービスの共通の認証基盤です。
どちらのサービスでも、バックエンドエンジニアとして、Kotlin・Spring Bootを中心としたアプリケーション設計・開発、MySQL・Redis・Kafkaなどを用いたデータ処理、さらにKubernetesによるコンテナオーケストレーションなど、大規模トラフィックに対応する堅牢でスケーラブルな基盤構築をリードします。

【具体的な業務】
1. 「ビジネスマネージャー」または「ビジネスID」のバックエンドの開発・運用
2. プロジェクト初期フェーズから企画担当者と協力し適切なシステム仕様への具体化
3. システムの品質向上のために、最適な技術を選定し、改善活動をリードして推進
4. チーム内で設計・コードレビューを行い高品質なシステムの担保

【ポジション・部門の魅力】
1. 国内最大級のデータ活用基盤を支える中核エンジニアリング
同社サービスの法人向けデータを統合・活用する仕組みを構築し、数多くの企業のマーケティング活動を支えるスケールの大きな開発に携われます。
2. 技術的多様性とチャレンジの幅広さ
Kotlin、Spring Boot、Kafka、Kubernetesなどを活用したモダンな技術スタックに加え、CI/CDやObservability基盤（Prometheus、Grafanaなど）など、品質とスピードを両立するための最新開発環境が整っています。
3. 事業価値と技術の両立を追求できる環境
単なるAPI開発にとどまらず、データ設計やサービス連携を通じてビジネスの基盤をつくる役割を担います。
エンジニアリングを通して「事業横断での価値創出」を実感できるポジションです。

【組織のミッション・展望】
1. 多様なビジネスアセットを連携し、巨大なデータ資産を活かすことで、新たな収益の柱を生み出す
2. 多数のユーザーやサービスからのトラフィックを安定して処理できる、統合ビジネスプラットフォームを設計・構築する

【業務概要】
グループ会社からデータ及びAI活用のリードを期待されており、今後グループ会社においてデータ利活用による生産性向上や価値創造の推進、グループ内でのデータガバナンス/マネジメントの展開拡大やデータ活用基盤等の整備を見据えています。そのため、データ活用基盤やデータガバナンス/マネジメントを軸にし、ステークホルダーを巻き込んだ意思決定や社内プロジェクトの推進などのスキルセットを保持した人財を求めています。
EA推進グループは26年4月に発足した新しい部署となり、部分最適なITから脱却し、ビジネス・データ・アプリを横断設計するエンタープライズアーキテクチャ（EA）で企業変革を実装する組織です。その中の利活用チームでは、EAの中核であるデータアーキテクチャ（DA）領域を担い、データ基盤の構築と利活用を通じて、グループ会社全体のデータ活用構造を担っています。

【具体的な業務】
入社後はグループ会社のデータ利活用を推進するデータガバナンス組織として、ルールの浸透や活用基盤の整備に関連する業務を担当します。
・データメッシュの構想を踏まえたグループ会社のデータガバナンス、データマネジメントに関するルール策定・ガバナンスの遂行
・データ活用基盤の開発・運用・保守
・事業会社や各開発案件におけるデータ活用に関する支援
※現在は、中核となるデータ基盤のHUBとなる仕組みの構築を行っています。

担当するシステム:
【概要】
・Databricksを中心としたデータ基盤の環境を事業へ提供（Snowflakeもあり）
・社外・社内データを各データ基盤へ公開・提供
・横断的メタデータ管理
【担当工程】
・事業が利用するデータ基盤の環境構築、要求データの取得（IF対応）の開発・運用
・開発案件に対する支援（データ活用に関連する企画構想、要件定義等）
データ基盤はAzureをベースとしたDatabricksが中心となりますが、マルチクラウドの利用が前提となっています。社内データはSAP S4/HANA,SaaS、AWS上のスクラッチ開発のシステムが中心となります。
技術キーワード: データ活用基盤: Databricks、Snowflake、BigQuery。ツール: Fivetran、dbt、GitHub。技術要素: Python、SQL、クラウドのデータサービス。IaaS: Azure、AWS, GCP。

【ポジション・部門の魅力】
グループ会社内の様々なデータとAIの技術を掛け合わせ、グループ会社内の生産性向上や価値創造へ価値提供へのチャレンジが可能です。最新のアーキテクチャを複数扱っており、ソリューションに依存しないスキル・経験を得られます。風通しよくフラットにコミュニケーションをとりながら、経験に応じて少しストレッチな案件へチャレンジできる環境です。

◆部門について
専門組織は、AI監査ツールをはじめ次代の監査・保証サービス「Assurance 4.0」の実現と、ITリテラシーを活用した専門性の高い業務をCoEに集中化することで、監査品質の向上と効率化を実現することを目的としています。
配属部門となるCoE推進部は「オペレーション」「アナリティクス」「オートメーション」の各専門分野の人材と知見を集結した専門組織（Center of Excellence（CoE））として、専門組織内に設置された部署であり、会計士、IT技術者等各専門家がプロフェッショナルとして活躍しています。

この度はデータドリブン監査推進を支援するデータキャプチャ(取込・加工)業務の専門家チームの業務拡大に伴い、データ加工処理の経験者の募集となります。
Alteryxや最先端のツールを活用して様々な監査の土台を作る業務です。
また、データキャプチャのみでなく、ビジュアル化のための分析や新たなツールの展開等のデータ分析支援のためのプロジェクトに関わっていただきます。

最先端テクノロジーを活用した監査・保証サービスを提供する監査プロフェッショナルを、特にデータ分析業務の側面から専門的知見を活かして支援する、公認会計士やITの専門家含むスペシャリストら約70名で構成しているチームです。
20〜40代を中心に女性職員も多く活躍しており、個人が責任をもって担当案件をこなしていくためマイペースで業務を進めやすい雰囲気です。また、勤務形態としては在宅勤務が可能で、比較的フレキシブルな就業が可能です。必要なスキルについては、同法人が契約しているオンライン講座、定期研修や部内研修等で身につけることができます。

◆業務内容について
専門組織CoE推進部Analytics CoEのデータ分析サポートチームにおいて、能力に応じて複数のプロジェクトに幅広く関与いただくことを期待します。
データキャプチャ業務では、主に以下のような監査に用いるクライアントの財務諸表のデータ処理を担当していただきます。
・監査チームと連携し、データ処理要件のヒアリング
・所定のルール及び要件に基づくデータ処理、データ抽出
・加工要件に合わせて処理を設計、作成（Excel、Access、Alteryx）
・データ処理メモの作成

スキルや希望に応じて、データ処理やデータ分析に関連する以下のようなプロジェクトへの関与
・会計監査データ処理に関する、データ処理の標準化、自動化（Alteryx、VBA、SQLなど）、データの可視化（BIツール）
・監査ツールの調査、対応したデータ処理方針、マニュアルの改修
・データ処理スキル向上のための勉強会
・グローバルツールや新規開発ツールの導入検討
・監査チームでのデータ分析支援のためのコンサルテーション等

【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。

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。

【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。

★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。

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。

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。

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

【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。

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。

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

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。

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。

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。

●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

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。

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。

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。

【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

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。

【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。

【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。