データエンジニアの転職求人
277 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...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 FinTech企業でのデータエンジニア
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
担当者〜
仕事内容
新規データ構造、および、新規データベースの構築と保守
・新規データ処理システムの設計
・データの可視化
・マーケティングの支援(キャンペーンの運用)
・SQLを用いたデータ抽出業務
・データのクロスチェック
・他チームからのデータに対する問い合わせ対応
・新規データ処理システムの設計
・データの可視化
・マーケティングの支援(キャンペーンの運用)
・SQLを用いたデータ抽出業務
・データのクロスチェック
・他チームからのデータに対する問い合わせ対応
新着 独立系データ分析/システム開発会社における【データ分析基盤エンジニア】AI時代のビジネスを動かす“データの土台”を設計する
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ活用プロジェクトにおける要件定義 設計 実装 運用の全工程に、案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。
(1)データ分析基盤の構築・運用
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装
・DWH / データマート設計
・BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築
・可観測性・パフォーマンスの改善
・データ品質管理・運用ルール設計
(2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備
・サーバレスアーキテクチャの設計
・モニタリング、ログ設計、CI/CD整備
・セキュリティ・運用改善
(3)ビジネスサイドとのコミュニケーション
・データ要件の整理、実現方式の検討
・分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング 改善提案)
・AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援
・データ構造の最適化提案
(1)データ分析基盤の構築・運用
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装
・DWH / データマート設計
・BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築
・可観測性・パフォーマンスの改善
・データ品質管理・運用ルール設計
(2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備
・サーバレスアーキテクチャの設計
・モニタリング、ログ設計、CI/CD整備
・セキュリティ・運用改善
(3)ビジネスサイドとのコミュニケーション
・データ要件の整理、実現方式の検討
・分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング 改善提案)
・AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援
・データ構造の最適化提案
新着 データソリューション専門IT企業でのデータ復旧の対応をする復旧エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
360万円〜560万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
HDD、SSD、PC、スマートフォン等、記憶媒体のデータが消失しデータ復旧をご要望のお客様に対し、データ復旧の対応をする復旧エンジニアを募集します。
お子様の成長記録、業務データの復旧など、個人法人問わず対応しています。
データ消失等のトラブルがあるHDD、NAS/サーバー、USBメモリなど電子機器からのデータ抽出をお任せします。
★未経験の方でも安心★まずは機器に慣れるためお客様からお預かりした機器の解体や組み立て作業、入出庫業務からおこなっていただきます。
※入社時の経験や能力に応じてデータ復旧作業からお任せすることもございます。
<業務詳細>
・起動しなくなったPC、NAS/サーバー、産業用機械、スマートフォン等のデータ修復、データ復旧作業
・壊れたHDD、SDカード、USBメモリ等の記憶媒体の復旧作業
・破損したデータの修復作業
・削除したデータの復旧作業
・お客様からお預かりしたデータ取り出しが必要な機器を解体し記憶媒体の取り出し作業、組み立て作業
・お客様からお預かりした電子機器の管理、入庫、出庫業務
お子様の成長記録、業務データの復旧など、個人法人問わず対応しています。
データ消失等のトラブルがあるHDD、NAS/サーバー、USBメモリなど電子機器からのデータ抽出をお任せします。
★未経験の方でも安心★まずは機器に慣れるためお客様からお預かりした機器の解体や組み立て作業、入出庫業務からおこなっていただきます。
※入社時の経験や能力に応じてデータ復旧作業からお任せすることもございます。
<業務詳細>
・起動しなくなったPC、NAS/サーバー、産業用機械、スマートフォン等のデータ修復、データ復旧作業
・壊れたHDD、SDカード、USBメモリ等の記憶媒体の復旧作業
・破損したデータの修復作業
・削除したデータの復旧作業
・お客様からお預かりしたデータ取り出しが必要な機器を解体し記憶媒体の取り出し作業、組み立て作業
・お客様からお預かりした電子機器の管理、入庫、出庫業務
経営管理クラウドソリューションを提供する企業での次世代分析基盤を0から構築するエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜2000万円(新卒は370万円〜)
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
新規事業立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの「設計図」から創ります。
具体的には、
・要件定義 アーキテクチャ設計: クライアントのビジネス課題をヒアリングし、「どんなデータ基盤が必要か」を0から考える
・技術選定: dbt、Fivetran、Tableau...といった主要なツールの中から最適な組み合わせを提案、決定
・データ基盤の設計/構築: データレイク、ETL/ELT、DWH、データマートの全レイヤーを設計、実装
・データパイプライン開発: リアルタイム性とコストのバランスを考慮した最適なパイプライン構築
・BI連携: Tableau、Power BI等と連携し、「誰でも使えるダッシュボード」を実現
・運用・改善: パフォーマンスチューニング、コスト最適化、セキュリティ設計
等
当ポジションの魅力
【新規事業の「ど真ん中」で働ける】
・企画から開発まで一気通貫: 要件定義、設計、実装、運用の全てに関われる稀有な環境
・裁量が大きい: 技術選定、アーキテクチャ設計を自分で判断できる
・スピード感: 「やってみよう」が即実行される
【市場価値の高いエンジニアへ】
・Snowflake経験: 急成長中のデータウェアハウス、習得者はまだ少なく市場価値が高い
・モダンなツール/AIの積極活用: dbt、Fivetranなど最先端ツールやAIを盛り込んだサービスの開発
・事業開発スキル: エンジニアリングだけでなく、ビジネス・経営の視点も獲得
【エンジニアという枠組みではなく、CxOに】
新規事業の立ち上げメンバーとして参画するあなたには、将来の経営幹部候補(CxO) として成長していただくことを期待しています。
技術力に加えて「事業を創る力」「組織を率いる力」「経営判断する力」を磨いていただきます。
※入社2 3年でプロジェクトリーダーに昇格した実例あり。 年齢・社歴に関係なく、実力次第でキャリアアップ可能です。
【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、BigQuery、Redshift、snowflake、dbt、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Azure、Git、Tableau、Looker Studio、Power BI、Power Apps、etc.
新規事業立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの「設計図」から創ります。
具体的には、
・要件定義 アーキテクチャ設計: クライアントのビジネス課題をヒアリングし、「どんなデータ基盤が必要か」を0から考える
・技術選定: dbt、Fivetran、Tableau...といった主要なツールの中から最適な組み合わせを提案、決定
・データ基盤の設計/構築: データレイク、ETL/ELT、DWH、データマートの全レイヤーを設計、実装
・データパイプライン開発: リアルタイム性とコストのバランスを考慮した最適なパイプライン構築
・BI連携: Tableau、Power BI等と連携し、「誰でも使えるダッシュボード」を実現
・運用・改善: パフォーマンスチューニング、コスト最適化、セキュリティ設計
等
当ポジションの魅力
【新規事業の「ど真ん中」で働ける】
・企画から開発まで一気通貫: 要件定義、設計、実装、運用の全てに関われる稀有な環境
・裁量が大きい: 技術選定、アーキテクチャ設計を自分で判断できる
・スピード感: 「やってみよう」が即実行される
【市場価値の高いエンジニアへ】
・Snowflake経験: 急成長中のデータウェアハウス、習得者はまだ少なく市場価値が高い
・モダンなツール/AIの積極活用: dbt、Fivetranなど最先端ツールやAIを盛り込んだサービスの開発
・事業開発スキル: エンジニアリングだけでなく、ビジネス・経営の視点も獲得
【エンジニアという枠組みではなく、CxOに】
新規事業の立ち上げメンバーとして参画するあなたには、将来の経営幹部候補(CxO) として成長していただくことを期待しています。
技術力に加えて「事業を創る力」「組織を率いる力」「経営判断する力」を磨いていただきます。
※入社2 3年でプロジェクトリーダーに昇格した実例あり。 年齢・社歴に関係なく、実力次第でキャリアアップ可能です。
【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、BigQuery、Redshift、snowflake、dbt、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Azure、Git、Tableau、Looker Studio、Power BI、Power Apps、etc.
大手通信サービス会社でのデータエンジニア(法人事業)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1570万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【ミッション】
顧客データの“入口”を統合的に整備し、“出口”となるデータ利活用&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
(databricksをメインとしたデータ基盤、CDP、LINE OA/API、CRM/MAなどの各種ツール対応、他本部・パートナー連携含む)
(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、施策活用の提案
【具体的な業務】
●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(DataLake、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
‐ 技術観点でのカスタマーサクセス支援/伴走支援
営業部隊、コンサル専門部隊および実際に構築をする部隊は他の部隊が担当します。
本ポジションではお客さまへの提案と導入後の利活用をリードしていく役割となります。
●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)を学びながら、顧客への最適なデータソリューション提案ができます。
・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ます。本ポジションでも新しい技術に触れる機会が多い環境で業務を遂行いただけます。
例)企業用最先端AI「クリスタル・インテリジェンス」の開発・販売で提携を発表
顧客データの“入口”を統合的に整備し、“出口”となるデータ利活用&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
(databricksをメインとしたデータ基盤、CDP、LINE OA/API、CRM/MAなどの各種ツール対応、他本部・パートナー連携含む)
(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、施策活用の提案
【具体的な業務】
●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(DataLake、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
‐ 技術観点でのカスタマーサクセス支援/伴走支援
営業部隊、コンサル専門部隊および実際に構築をする部隊は他の部隊が担当します。
本ポジションではお客さまへの提案と導入後の利活用をリードしていく役割となります。
●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)を学びながら、顧客への最適なデータソリューション提案ができます。
・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ます。本ポジションでも新しい技術に触れる機会が多い環境で業務を遂行いただけます。
例)企業用最先端AI「クリスタル・インテリジェンス」の開発・販売で提携を発表
大手総合電機会社での企業の研究開発・製造立上げをデジタルで進化させるデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・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
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。
【職務詳細】
(1)以下のアプリケーションのアーキテクチャ設計、および、開発・テスト・リリース・サポート・エンハンスのプロジェクトリーダ(PL)およびスクラムマスター(SM)を担当していただきます。SMとして、開発管理の他に、お客さま、ベンダー、他部門との各種調整、開発メンバーのマネジメントが主担当です。開発したアプリケーションに対するお客さまとの実用性検証、PoCの推進も担当していただきます。
(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】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらに自分の解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・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。
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・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
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。
【職務詳細】
(1)以下のアプリケーションのアーキテクチャ設計、および、開発・テスト・リリース・サポート・エンハンスのプロジェクトリーダ(PL)およびスクラムマスター(SM)を担当していただきます。SMとして、開発管理の他に、お客さま、ベンダー、他部門との各種調整、開発メンバーのマネジメントが主担当です。開発したアプリケーションに対するお客さまとの実用性検証、PoCの推進も担当していただきます。
(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】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらに自分の解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・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。
日系大手電機・通信機器メーカーにおけるデータマネジメントの推進(全社のデータドリブン経営をリード・改革推進)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜1100万円程度
ポジション
主任〜課長レベル
仕事内容
・全社データドリブン経営に必要となる「社内データのガバナンス/マネジメント業務」をリード頂きます。
・全社のデータガバナンスルール制定に責任を持ち、データの標準化やコードの標準化、マスタ管理やデータ品質管理、利活用促進の仕組みづくりを行い、関係部門と連携して課題解決に取り組み、データドリブン経営を推進します。
・全社のデータガバナンスルール制定に責任を持ち、データの標準化やコードの標準化、マスタ管理やデータ品質管理、利活用促進の仕組みづくりを行い、関係部門と連携して課題解決に取り組み、データドリブン経営を推進します。
【東京/大阪】上場Fintechクラウド型ERPソフト開発・サービス提供企業でのデータエンジニア ※グループ会社へ在籍出向
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
担当者〜
仕事内容
主な業務内容
データエンジニアとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。
データ基盤の設計・構築・運用を行い、データアーキテクチャ設計、ELT処理の整備、データマートの設計、データガバナンス体制の確立までを担当します。
自ら課題を発見し、解決策を実行する主体性が求められます。
PL/BSやKPIなどの管理データの統合と活用に加え、営業・人事・マーケティングなど部門横断的なデータを扱い、経営の意思決定を支援します。
高い責任感と精度が求められる、やりがいのある仕事です。
将来的にAIエージェントがデータを直接参照する環境作りにも関与していただきます。
ビジネスと技術の橋渡しとして、経営層や事業部門と連携し、ビジネス要件をデータ基盤の設計に落とし込む役割も期待しています。
仕事のやりがい・得られる経験
経営管理SaaSの成長を支えるデータ基盤を立ち上げる重要なフェーズに参画できます。
AIエージェント活用を見据えた、先進的なデータ基盤の構築に挑戦できます。
経営管理のドメインエキスパート、エンジニア、デザイナー、マーケターが一体となって開発を進める環境で、ビジネスと密接に関わることができます。
経営管理データを通じて、企業の意思決定や成長に直接貢献できるインパクトの大きな仕事です。
データ活用の仕組みそのものを作り上げる経験を通じて、技術力とビジネス理解を同時に深めることができます。
期待するマインド
自ら課題を発見し、主体的に解決を推進できる方。
経営管理や会計データが企業の成長に大きな影響を与えることを理解し、責任感を持って取り組める方。
ビジネス課題を理解し、技術的な手段で解決に導ける方。
新しい技術やアプローチを柔軟に学び、適切に取り入れられる方。
チームで協働し、透明性のあるオープンなコミュニケーションができる方。
データエンジニアとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。
データ基盤の設計・構築・運用を行い、データアーキテクチャ設計、ELT処理の整備、データマートの設計、データガバナンス体制の確立までを担当します。
自ら課題を発見し、解決策を実行する主体性が求められます。
PL/BSやKPIなどの管理データの統合と活用に加え、営業・人事・マーケティングなど部門横断的なデータを扱い、経営の意思決定を支援します。
高い責任感と精度が求められる、やりがいのある仕事です。
将来的にAIエージェントがデータを直接参照する環境作りにも関与していただきます。
ビジネスと技術の橋渡しとして、経営層や事業部門と連携し、ビジネス要件をデータ基盤の設計に落とし込む役割も期待しています。
仕事のやりがい・得られる経験
経営管理SaaSの成長を支えるデータ基盤を立ち上げる重要なフェーズに参画できます。
AIエージェント活用を見据えた、先進的なデータ基盤の構築に挑戦できます。
経営管理のドメインエキスパート、エンジニア、デザイナー、マーケターが一体となって開発を進める環境で、ビジネスと密接に関わることができます。
経営管理データを通じて、企業の意思決定や成長に直接貢献できるインパクトの大きな仕事です。
データ活用の仕組みそのものを作り上げる経験を通じて、技術力とビジネス理解を同時に深めることができます。
期待するマインド
自ら課題を発見し、主体的に解決を推進できる方。
経営管理や会計データが企業の成長に大きな影響を与えることを理解し、責任感を持って取り組める方。
ビジネス課題を理解し、技術的な手段で解決に導ける方。
新しい技術やアプローチを柔軟に学び、適切に取り入れられる方。
チームで協働し、透明性のあるオープンなコミュニケーションができる方。
欧州最大のコンサルティングファームでのLead Data Engineer
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
Collaborate with users and project team on requirements and expectations
Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Design and implement highly scalable and robust data pipelines in Scala/Spark/Java for processing of extreme large amount of data
Create and maintain reusable frameworks for data ingestion, validation, normalization, and transformation
Create scripts for test automation, CI/CD, data migrations, data validations
Provide technical support for incident recovery
Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Design and implement highly scalable and robust data pipelines in Scala/Spark/Java for processing of extreme large amount of data
Create and maintain reusable frameworks for data ingestion, validation, normalization, and transformation
Create scripts for test automation, CI/CD, data migrations, data validations
Provide technical support for incident recovery
リアルビジネスも手掛けるコンサルティングファームでのData Engineer
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
●業務内容
・データ運用・保守
‐データベースのパフォーマンスチューニング・監視
‐データ品質管理・データガバナンス体制構築支援
‐バックアップ・リカバリー戦略の設計・実装
‐セキュリティ対策・アクセス制御の実装
・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のデータ基盤構築プロジェクトへの参画
‐データアーキテクチャ設計・技術選定支援
‐データエンジニアリングのベストプラクティス提案
‐外部専門人材(フリーランスエンジニア)との協業・技術指導
・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformのデータ基盤開発・運用
‐AIモデル学習・推論に必要なデータパイプライン構築
‐スケーラブルなデータアーキテクチャ設計
・データ運用・保守
‐データベースのパフォーマンスチューニング・監視
‐データ品質管理・データガバナンス体制構築支援
‐バックアップ・リカバリー戦略の設計・実装
‐セキュリティ対策・アクセス制御の実装
・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のデータ基盤構築プロジェクトへの参画
‐データアーキテクチャ設計・技術選定支援
‐データエンジニアリングのベストプラクティス提案
‐外部専門人材(フリーランスエンジニア)との協業・技術指導
・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformのデータ基盤開発・運用
‐AIモデル学習・推論に必要なデータパイプライン構築
‐スケーラブルなデータアーキテクチャ設計
Fintechベンチャー 大手仮想通貨取引所のデータエンジニア
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
担当者〜
仕事内容
募集ポジション
データエンジニア
仕事内容
(雇入直後)
- ビジネスサイドと連携しながらデータ活用戦略の立案・推進
- 暗号資産取引所サービスのセキュリティ・監査要件を満たすDataLake・DWHの構築・運用
- 社内のデータ活用を支えるBIツールの社内利用サポート業務
- AWSのアナリティクスサービスを用いたストリーミング/バッチベースデータパイプライン開発・運用・改善
- データサイエンティスト・データアナリストが利用するデータ分析/ML基盤の運用・改善
- データセキュリティおよびプライバシーを考慮したデータ管理の実施
- (変更の範囲)同上
本ポジションの魅力
- 発展途上にあるデータ基盤やアーキテクチャの強化を主導し、構築・改善をリードする役割を担っていただきます。
成長段階にあるシステムの進化に大きく貢献し、技術的な方向性を示しながら組織全体のデータ戦略を推進していけるポジションです。
- 急速に進化する暗号資産業界でモダンな技術スタックを活用し、データの収集・変換・ロードなどのデータの整備から、分析基盤の構築、さらにはプロダクト開発まで、一貫して携わることができます。
- SlackやGoogle Meetなどのコミュニケーションツールを駆使したフルリモートによる柔軟な働き方が可能です。
データエンジニア
仕事内容
(雇入直後)
- ビジネスサイドと連携しながらデータ活用戦略の立案・推進
- 暗号資産取引所サービスのセキュリティ・監査要件を満たすDataLake・DWHの構築・運用
- 社内のデータ活用を支えるBIツールの社内利用サポート業務
- AWSのアナリティクスサービスを用いたストリーミング/バッチベースデータパイプライン開発・運用・改善
- データサイエンティスト・データアナリストが利用するデータ分析/ML基盤の運用・改善
- データセキュリティおよびプライバシーを考慮したデータ管理の実施
- (変更の範囲)同上
本ポジションの魅力
- 発展途上にあるデータ基盤やアーキテクチャの強化を主導し、構築・改善をリードする役割を担っていただきます。
成長段階にあるシステムの進化に大きく貢献し、技術的な方向性を示しながら組織全体のデータ戦略を推進していけるポジションです。
- 急速に進化する暗号資産業界でモダンな技術スタックを活用し、データの収集・変換・ロードなどのデータの整備から、分析基盤の構築、さらにはプロダクト開発まで、一貫して携わることができます。
- SlackやGoogle Meetなどのコミュニケーションツールを駆使したフルリモートによる柔軟な働き方が可能です。
デジタルマーケティング会社でのRevOpsエンジニア
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
当社の収益プロセスには、営業、マーケティング、広告運用など多様な部門が関わっており、それぞれが異なるシステムとデータを扱っています。
収益を最大化するには、これらのプロセスを一気通貫で可視化し、最適化する必要があります。
そのためには、部門を横断してデータを統合し、収益に関わるすべてのプロセスを同じ言語で語れる基盤が不可欠です。
データ戦略局では、広告プラットフォーム、商談情報、マーケティングデータ、マスターデータなど多種多様なデータを「ひとつなぎ」にする基盤構築を急ピッチで進めています。
この取り組みは、適切に設計されれば組織全体の生産性を飛躍的に向上させる一方、不適切な設計はすべてのデータ業務の足かせとなります。
だからこそ私たちは、ビジネス・事業・業務・人に深く精通し、あるべき姿を実装することを大切にしています。
私たちが目指すのは、データを共通言語として組織全体を繋ぎ、人と人のコミュニケーションを圧倒的にスムーズにする環境です。
同じ言葉、同じ意味で議論できる組織は、本質的な対話を可能にし、迅速な意思決定を実現します。
そしてこれは、来るAI時代において競争優位性を生み出す源泉となります。
【RevOpsエンジニアの役割】
RevOpsエンジニアは、組織部門を横断し、収益創出プロセス全体を統合・最適化する役割を担います。
これまで各部門が個別に管理してきた業務とデータを一つの流れとして捉え直し、部門間のサイロを打破することで事業価値を最大化します。
具体的には、Go-to-Market戦略に基づいて、見込み客の獲得から契約、そして継続利用に至るレベニュープロセスを一気通貫で設計・構築します。
日々のオペレーションを標準化するPlaybookの策定から現場への浸透まで、実行の全プロセスをスコープにします。
つまり、戦略を描くThinkerであると同時に、それを現場で実現するDoerとしての役割を果たします。
最終的な目標は、データに基づく意思決定の仕組みを設計・実装し、顧客獲得から収益化までのプロセスを継続的に改善できる体制を確立することです。
◆このポジションの魅力
・組織変革を主導できる
複数事業の統合により組織が拡大し、その複雑性も増しています。
データに基づく意思決定の重要性が高まる中、組織全体のデータ活用を推進できます。
組織変革の最前線で大きな影響を与えられるポジションです。
・RevOps専任ポジション
現在、日本国内でRevOpsに組織的に取り組んでいる企業は限られており、専任のRevOpsエンジニアを置いている企業はさらに少ない状況です。
当社では、収益プロセス全体の最適化を事業成長の鍵と捉え、この領域に専任で取り組める体制を整えています。
データ基盤の整備だけでなく、各部門のプロセス設計から、実際の運用定着まで、一貫して担当できます。
兼務ではなく専任だからこそ、各部門に深く関わりながら、腰を据えて取り組める環境です。
・経営リソースとしてのデータ活用を推進
VPoD(Vice President of Data)と直接連携し、経営の意思決定に活用する基盤を構築します。
全社のデータドリブン経営への転換において中心的な役割を担います。
収益を最大化するには、これらのプロセスを一気通貫で可視化し、最適化する必要があります。
そのためには、部門を横断してデータを統合し、収益に関わるすべてのプロセスを同じ言語で語れる基盤が不可欠です。
データ戦略局では、広告プラットフォーム、商談情報、マーケティングデータ、マスターデータなど多種多様なデータを「ひとつなぎ」にする基盤構築を急ピッチで進めています。
この取り組みは、適切に設計されれば組織全体の生産性を飛躍的に向上させる一方、不適切な設計はすべてのデータ業務の足かせとなります。
だからこそ私たちは、ビジネス・事業・業務・人に深く精通し、あるべき姿を実装することを大切にしています。
私たちが目指すのは、データを共通言語として組織全体を繋ぎ、人と人のコミュニケーションを圧倒的にスムーズにする環境です。
同じ言葉、同じ意味で議論できる組織は、本質的な対話を可能にし、迅速な意思決定を実現します。
そしてこれは、来るAI時代において競争優位性を生み出す源泉となります。
【RevOpsエンジニアの役割】
RevOpsエンジニアは、組織部門を横断し、収益創出プロセス全体を統合・最適化する役割を担います。
これまで各部門が個別に管理してきた業務とデータを一つの流れとして捉え直し、部門間のサイロを打破することで事業価値を最大化します。
具体的には、Go-to-Market戦略に基づいて、見込み客の獲得から契約、そして継続利用に至るレベニュープロセスを一気通貫で設計・構築します。
日々のオペレーションを標準化するPlaybookの策定から現場への浸透まで、実行の全プロセスをスコープにします。
つまり、戦略を描くThinkerであると同時に、それを現場で実現するDoerとしての役割を果たします。
最終的な目標は、データに基づく意思決定の仕組みを設計・実装し、顧客獲得から収益化までのプロセスを継続的に改善できる体制を確立することです。
◆このポジションの魅力
・組織変革を主導できる
複数事業の統合により組織が拡大し、その複雑性も増しています。
データに基づく意思決定の重要性が高まる中、組織全体のデータ活用を推進できます。
組織変革の最前線で大きな影響を与えられるポジションです。
・RevOps専任ポジション
現在、日本国内でRevOpsに組織的に取り組んでいる企業は限られており、専任のRevOpsエンジニアを置いている企業はさらに少ない状況です。
当社では、収益プロセス全体の最適化を事業成長の鍵と捉え、この領域に専任で取り組める体制を整えています。
データ基盤の整備だけでなく、各部門のプロセス設計から、実際の運用定着まで、一貫して担当できます。
兼務ではなく専任だからこそ、各部門に深く関わりながら、腰を据えて取り組める環境です。
・経営リソースとしてのデータ活用を推進
VPoD(Vice President of Data)と直接連携し、経営の意思決定に活用する基盤を構築します。
全社のデータドリブン経営への転換において中心的な役割を担います。
大手銀行のグループ子会社でのデータ基盤スペシャリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1250万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
期待する役割
クラウド上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。
DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。
将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。
業務内容
データ基盤の設計・開発・運用。
BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理。
データ収集・加工・可視化基盤整備。
セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計。
バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計。
クラウド上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。
DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。
将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。
業務内容
データ基盤の設計・開発・運用。
BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理。
データ収集・加工・可視化基盤整備。
セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計。
バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計。
データ分析会社でのデータ領域オープンポジション
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜700万円 ※経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。
ポジション
担当者〜
仕事内容
「もっとデータに関わりたいけど、どこから携わればいいかわからない」 そんな想いはありませんか?
私たちは、データ基盤の構築から、AI技術の活用、ビジネス課題の分析まで、 データ領域を幅広くカバーする「オープンポジション」を募集しています。
SQLやPythonのスキルをお持ちの方はもちろん、BIツールやレポーティングに強みがある方も歓迎です。
このポジションの大きな特徴は、「あなたと一緒に役割を決めていく」こと。 「データを使って価値を出したい」という強い気持ちがあれば、 現時点で明確なキャリアの軸が定まっていなくても構いません。
あなたのこれまでのご経験や強み(適性)をお伺いしながら、 「何ができるか」「何を強みにできるか」を一緒に見つけていきます。 お任せするミッションは、ぜひ面談でじっくりご相談させてください。
社内には製造業や畜産業など、様々な業界からジョインした20代の若手メンバーが多数活躍中。 お互いの挑戦と成長を後押しするカルチャーが根付いています。
現職での集計や分析、開発などの経験を、AIやデータ基盤といった新しい領域にも広げ、 専門性を高めていきたい方のご応募をお待ちしています。
●業務概要
「これまでのご経験やご希望に応じて案件を選択いたします」
スキルに応じて業務に就いていただきますが、まずは先輩のサポートがメインの作業となりますので、経験の浅い方でも、安心してスキルアップしていける環境があります。
経験が潤沢にある方は、サポート期間を短縮して専任として早い段階から活躍が可能です。
●業務内容
- データ基盤の設計・構築(ETL、DWH、データパイプライン)
- BIツールを用いた可視化・レポーティング
- SQLやPythonを用いたデータ抽出・加工
- ビジネス課題に対するデータ分析・提案
●当ポジションの魅力
(1)本ポジションは2023年12月に新設した関連会社での募集です。設立2年目の新しい企業のため、ともに事業を盛り上げるメンバーとしてご活躍いただけます。
(2)グループ全体で社員の9割がエンジニアで、技術レベルの高い方や資格取得など自己研鑽に励むメンバーが数多く在籍しています。経営陣もエンジニアであり、グループ全社でスキルを高めて行ける風土にあります。
(3)大手企業をはじめとした多くのクライアント様とのお取引があり、業界も様ざまなため、プログラミングや開発のといった各種専門スキルだけでなく幅広いドメイン知識も身に着けることができます。
私たちは、データ基盤の構築から、AI技術の活用、ビジネス課題の分析まで、 データ領域を幅広くカバーする「オープンポジション」を募集しています。
SQLやPythonのスキルをお持ちの方はもちろん、BIツールやレポーティングに強みがある方も歓迎です。
このポジションの大きな特徴は、「あなたと一緒に役割を決めていく」こと。 「データを使って価値を出したい」という強い気持ちがあれば、 現時点で明確なキャリアの軸が定まっていなくても構いません。
あなたのこれまでのご経験や強み(適性)をお伺いしながら、 「何ができるか」「何を強みにできるか」を一緒に見つけていきます。 お任せするミッションは、ぜひ面談でじっくりご相談させてください。
社内には製造業や畜産業など、様々な業界からジョインした20代の若手メンバーが多数活躍中。 お互いの挑戦と成長を後押しするカルチャーが根付いています。
現職での集計や分析、開発などの経験を、AIやデータ基盤といった新しい領域にも広げ、 専門性を高めていきたい方のご応募をお待ちしています。
●業務概要
「これまでのご経験やご希望に応じて案件を選択いたします」
スキルに応じて業務に就いていただきますが、まずは先輩のサポートがメインの作業となりますので、経験の浅い方でも、安心してスキルアップしていける環境があります。
経験が潤沢にある方は、サポート期間を短縮して専任として早い段階から活躍が可能です。
●業務内容
- データ基盤の設計・構築(ETL、DWH、データパイプライン)
- BIツールを用いた可視化・レポーティング
- SQLやPythonを用いたデータ抽出・加工
- ビジネス課題に対するデータ分析・提案
●当ポジションの魅力
(1)本ポジションは2023年12月に新設した関連会社での募集です。設立2年目の新しい企業のため、ともに事業を盛り上げるメンバーとしてご活躍いただけます。
(2)グループ全体で社員の9割がエンジニアで、技術レベルの高い方や資格取得など自己研鑽に励むメンバーが数多く在籍しています。経営陣もエンジニアであり、グループ全社でスキルを高めて行ける風土にあります。
(3)大手企業をはじめとした多くのクライアント様とのお取引があり、業界も様ざまなため、プログラミングや開発のといった各種専門スキルだけでなく幅広いドメイン知識も身に着けることができます。
【大阪】大手BtoBオンラインストア運営企業のビジネスアナリスト(成長企業の執行役会室で経営の意思決定をサポート)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
560万円〜800万円
ポジション
ご経験に応じて検討致します。
仕事内容
職務内容
私たちの会社は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
商品点数は2,000万点、ご登録ユーザー数は800万件を超え、間接資材販売のECとしては日本最大規模のサービスへと成長しています。
年率二桁成長を続ける環境で、データによる意思決定は経営層も重要課題と認識しています。
社員の約3割がエンジニアで、技術投資に対しても積極的な社風です。
執行役会室は会社の経営ビジョンの実現のため、取締役会及び経営会議等の運営、コーポレート・ガバナンス体制の構築など多様な業務を担当し、企業の成長と組織の拡大を根幹から支えています。
このポジションは執行役会室に所属し、成長を続ける会社において「データ」と「ロジック」に基づいた意思決定を支えることがミッションです。
全従業員が利用するBigQueryのデータを活用し、執行役会室メンバーの一員として、経営の最前線で戦略立案をサポートします。
経営会議に付議する議題調整やそれに付随する取締役や執行役との折衝を通じて会社全体を俯瞰して見る機会が多く、経営戦略について知見を深めることが可能です。
また、取締役や執行役の活動に一番近い距離で携わることができ、業務を通じて会社の成長に貢献していることを実感することができます。
私たちの会社は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
商品点数は2,000万点、ご登録ユーザー数は800万件を超え、間接資材販売のECとしては日本最大規模のサービスへと成長しています。
年率二桁成長を続ける環境で、データによる意思決定は経営層も重要課題と認識しています。
社員の約3割がエンジニアで、技術投資に対しても積極的な社風です。
執行役会室は会社の経営ビジョンの実現のため、取締役会及び経営会議等の運営、コーポレート・ガバナンス体制の構築など多様な業務を担当し、企業の成長と組織の拡大を根幹から支えています。
このポジションは執行役会室に所属し、成長を続ける会社において「データ」と「ロジック」に基づいた意思決定を支えることがミッションです。
全従業員が利用するBigQueryのデータを活用し、執行役会室メンバーの一員として、経営の最前線で戦略立案をサポートします。
経営会議に付議する議題調整やそれに付随する取締役や執行役との折衝を通じて会社全体を俯瞰して見る機会が多く、経営戦略について知見を深めることが可能です。
また、取締役や執行役の活動に一番近い距離で携わることができ、業務を通じて会社の成長に貢献していることを実感することができます。
経営管理クラウドソリューションを提供する企業でのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
370万円〜2000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
データ分析に関する新規事業の立ち上げを加速させる開発
社内のデータ分析ツール系の新規事業にデータ担当として参画し、ダッシュボード画面作成、データクリーニング、データ入出力の自動化、計量テキスト分析のスクリプトの作成などを担当する(コース、スキルによって変動あり)。ただし、単に開発を行うだけでなく、事業モデルを理解した上で、新たな機能やアプローチを自分から提案できる力も求められている。
社内新規事業例:
・GPT方式と辞書ベース方式を組み合わせた新たなテキスト分類ツール
・PDF文書を検索エンジン化・レコメンドシステム化した営業リード獲得支援サイト
・テキストマイニングとWebスクレイピングを活用した検索クエリの分類・分析ツール
※当社全体では、新規事業開発のプロフェッショナルとしてクライアントを支援する業務もある。社員には、その支援を通じて業界の課題を発見し、課題を解決できるサービスやプロダクトを企画、検証できる力も求められている。
当ポジションの魅力点
【環境の特徴】
・自然言語処理や生成AIを活用したプロジェクトに初期段階から技術担当として関われる
・ダッシュボード構築やテキスト分析を起点に、事業に貢献するプロダクトを自らの手で形にできる
・失敗や試行錯誤を前提とし、学びと改善を歓迎する挑戦的な環境
【当社での成長】
データ分析ツール系の新規事業の中で「提案ができるデータエンジニア」へ成長するチャンスがあります。業務課題の抽出から、自然言語処理や可視化によるアプローチ提案、ダッシュボードや分析ツールの開発・検証・改善までを一気通貫で経験できます。特に、自然言語処理や生成AIに強みを持つチームの中で、テキスト分析やデータ基盤構築の実務に携わることで、AI時代に求められるデータエンジニアとしての実行力・構想力を大きく伸ばせます。
【実践的な学習環境】
・実プロジェクトを通じて、データ分析/可視化/自動化/API連携などを実務ベースで習得
・技術スキルだけでなく、課題発見力・提案力・ビジネス理解も並行して養える構成
・新会社設立・新規事業の初期から参画 ─ 中心メンバーとしてやや技術面から事業を支援
【使用するツールやフレームワークなどの例】
Jupyter Notebook、Python、Pandas、MeCab、scikit-learn、Dash、Streamlit、Flask、FastAPI、SQL(BigQuery 等)、Google Cloud Platform、ChatGPT API、Hugging Face、BeautifulSoup、Selenium、etc.
データ分析に関する新規事業の立ち上げを加速させる開発
社内のデータ分析ツール系の新規事業にデータ担当として参画し、ダッシュボード画面作成、データクリーニング、データ入出力の自動化、計量テキスト分析のスクリプトの作成などを担当する(コース、スキルによって変動あり)。ただし、単に開発を行うだけでなく、事業モデルを理解した上で、新たな機能やアプローチを自分から提案できる力も求められている。
社内新規事業例:
・GPT方式と辞書ベース方式を組み合わせた新たなテキスト分類ツール
・PDF文書を検索エンジン化・レコメンドシステム化した営業リード獲得支援サイト
・テキストマイニングとWebスクレイピングを活用した検索クエリの分類・分析ツール
※当社全体では、新規事業開発のプロフェッショナルとしてクライアントを支援する業務もある。社員には、その支援を通じて業界の課題を発見し、課題を解決できるサービスやプロダクトを企画、検証できる力も求められている。
当ポジションの魅力点
【環境の特徴】
・自然言語処理や生成AIを活用したプロジェクトに初期段階から技術担当として関われる
・ダッシュボード構築やテキスト分析を起点に、事業に貢献するプロダクトを自らの手で形にできる
・失敗や試行錯誤を前提とし、学びと改善を歓迎する挑戦的な環境
【当社での成長】
データ分析ツール系の新規事業の中で「提案ができるデータエンジニア」へ成長するチャンスがあります。業務課題の抽出から、自然言語処理や可視化によるアプローチ提案、ダッシュボードや分析ツールの開発・検証・改善までを一気通貫で経験できます。特に、自然言語処理や生成AIに強みを持つチームの中で、テキスト分析やデータ基盤構築の実務に携わることで、AI時代に求められるデータエンジニアとしての実行力・構想力を大きく伸ばせます。
【実践的な学習環境】
・実プロジェクトを通じて、データ分析/可視化/自動化/API連携などを実務ベースで習得
・技術スキルだけでなく、課題発見力・提案力・ビジネス理解も並行して養える構成
・新会社設立・新規事業の初期から参画 ─ 中心メンバーとしてやや技術面から事業を支援
【使用するツールやフレームワークなどの例】
Jupyter Notebook、Python、Pandas、MeCab、scikit-learn、Dash、Streamlit、Flask、FastAPI、SQL(BigQuery 等)、Google Cloud Platform、ChatGPT API、Hugging Face、BeautifulSoup、Selenium、etc.
ITコンサルティング会社でのデータエンジニア(ジュニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。
1.データパイプラインの開発・運用支援
クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務
2.データ移行プロジェクトのサポート
オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWHやデータレイクハウスへのデータ移行プロジェクトにおける実務作業
3.データ基盤の構築アシスタント
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
4.ドキュメント作成
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
など
【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。
1.データパイプラインの開発・運用支援
クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務
2.データ移行プロジェクトのサポート
オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWHやデータレイクハウスへのデータ移行プロジェクトにおける実務作業
3.データ基盤の構築アシスタント
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
4.ドキュメント作成
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
など
【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
ITコンサルティング会社でのデータエンジニア(シニア)
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
職務内容
プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。
1.データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築。
主要なデータプラットフォームやクラウドサービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築します。
2.大規模データ移行プロジェクトのリード。
オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップを発揮します。
3.技術選定とPoC(概念実証)の実施。
プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証を行います。
会社、仕事の魅力
当社は日本市場において、課題解決に向けて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。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータを駆使して、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出します。
多様な考え、経験を持ったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境が、日常的なイノベーションを可能とします。
プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。
1.データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築。
主要なデータプラットフォームやクラウドサービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築します。
2.大規模データ移行プロジェクトのリード。
オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップを発揮します。
3.技術選定とPoC(概念実証)の実施。
プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証を行います。
会社、仕事の魅力
当社は日本市場において、課題解決に向けて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。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータを駆使して、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出します。
多様な考え、経験を持ったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境が、日常的なイノベーションを可能とします。
フリーランス向けマッチングサービス提供企業でのデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理
・統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築
・クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援
・分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施
・統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築
・クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援
・分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施
ビジネスマッチング事業、リサーチ事業会社でのデータエンジニア(新規データ基盤立ち上げ/B2Bマッチングシステム)
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
担当者〜
仕事内容
●業務概要
事業横断で活用できる新たなデータ基盤の構築プロジェクトを技術的に推進し、データの収集、統合、そして高精度化をご担当いただきます。
マッチングアルゴリズムの精度を向上させ、各事業の拡大に不可欠な、高品質で使いやすいデータを提供することで、会社の成長に貢献いただきます。
具体的な業務内容
1.データの内容確認、EDA(探索的データ分析)
2.データ内の矛盾や、他データとの統合時の整合性、統計量などの確認・報告
3.ETL処理の実装と運用、モニタリング
4.名寄せの自動化
5.機械的に処理できないタスクの見極めと手作業のタスクの切り出し・作業指示
6.各事業に使いやすい形にデータの整形
●ポジションの魅力
1)全社的な事業拡大への直接的な貢献
製造業や金融機関向けなど、特定の事業にとどまらず、事業横断で活用できるデータ基盤の構築に取り組みます。
データ整備・供給の効率化が、そのまま会社の事業拡大のスピードを左右するため、大きな責任とやりがいを感じられます。
2)多様な業界知識とデータ特性の習得
当社の事業が製造業、地域金融機関など複数の業界に通じているため、それぞれのデータ特性を理解し、一貫性と汎用性を持ったデータ基盤へと統合する、技術的に難易度の高い課題解決を通じて、高度な統合スキルを磨けます。
事業横断で活用できる新たなデータ基盤の構築プロジェクトを技術的に推進し、データの収集、統合、そして高精度化をご担当いただきます。
マッチングアルゴリズムの精度を向上させ、各事業の拡大に不可欠な、高品質で使いやすいデータを提供することで、会社の成長に貢献いただきます。
具体的な業務内容
1.データの内容確認、EDA(探索的データ分析)
2.データ内の矛盾や、他データとの統合時の整合性、統計量などの確認・報告
3.ETL処理の実装と運用、モニタリング
4.名寄せの自動化
5.機械的に処理できないタスクの見極めと手作業のタスクの切り出し・作業指示
6.各事業に使いやすい形にデータの整形
●ポジションの魅力
1)全社的な事業拡大への直接的な貢献
製造業や金融機関向けなど、特定の事業にとどまらず、事業横断で活用できるデータ基盤の構築に取り組みます。
データ整備・供給の効率化が、そのまま会社の事業拡大のスピードを左右するため、大きな責任とやりがいを感じられます。
2)多様な業界知識とデータ特性の習得
当社の事業が製造業、地域金融機関など複数の業界に通じているため、それぞれのデータ特性を理解し、一貫性と汎用性を持ったデータ基盤へと統合する、技術的に難易度の高い課題解決を通じて、高度な統合スキルを磨けます。
大手証券会社でのSenior Big Data Engineer
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:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Associate / Senior Associate
仕事内容
Key objectives critical to success
We are looking for a talented and experienced professional to join our team as a Big Data Engineer with specific focus on data engineering, automation and innovation. In this role, you will part of a team leading the design, development, and implementation of robust and scalable application which is used for the liquidity reporting. This role is technical and hands-on and requires a deep understanding in big data, Hadoop, mapr, minio, scala / spark, DevOps practices, and software development lifecycle (SDLC). It requires the development and implementation of processes, policies, standards, and solutions in collaboration with the Global treasury users and key stakeholders (e.g., Technology, business, EIS, compliance). You will play a key role in shaping our regulatory platform strategy and ensuring the resilience and effectiveness of liquidity reporting.
2) Responsibilities:
Key Responsibilities
Architect, develop, and enhance large-scale data processing platform using Scala and Apache Spark on Hadoop clusters.
Design and implement robust ETL workflows to ingest, cleanse, and transform financial data from diverse sources to support regulatory requirements such as Basel III and liquidity reporting (LCR/NSFR/PRA).
Manage and optimize object storage solutions using MinIO for scalable data lake architectures.
Integrate and federate data sources using Dremio and Denodo to enable seamless data access for regulatory, risk, and business users.
Collaborate with business users to deliver reliable and high-quality data for regulatory reporting, including liquidity and risk metrics.
Implement best practices for data quality, data governance, security, and regulatory compliance (Basel III, LCR, NSFR, PRA, SOX, FINRA).
Tune cluster resources to ensure system performance, data integrity, and cost-effectiveness.
Provide technical leadership, perform code reviews, and mentor junior engineers.
Document data architectures, workflows, and maintain up-to-date technical documentation, particularly for regulatory data flows.
Stay current with emerging data technologies, banking regulations, and trends in financial risk and compliance.
We are looking for a talented and experienced professional to join our team as a Big Data Engineer with specific focus on data engineering, automation and innovation. In this role, you will part of a team leading the design, development, and implementation of robust and scalable application which is used for the liquidity reporting. This role is technical and hands-on and requires a deep understanding in big data, Hadoop, mapr, minio, scala / spark, DevOps practices, and software development lifecycle (SDLC). It requires the development and implementation of processes, policies, standards, and solutions in collaboration with the Global treasury users and key stakeholders (e.g., Technology, business, EIS, compliance). You will play a key role in shaping our regulatory platform strategy and ensuring the resilience and effectiveness of liquidity reporting.
2) Responsibilities:
Key Responsibilities
Architect, develop, and enhance large-scale data processing platform using Scala and Apache Spark on Hadoop clusters.
Design and implement robust ETL workflows to ingest, cleanse, and transform financial data from diverse sources to support regulatory requirements such as Basel III and liquidity reporting (LCR/NSFR/PRA).
Manage and optimize object storage solutions using MinIO for scalable data lake architectures.
Integrate and federate data sources using Dremio and Denodo to enable seamless data access for regulatory, risk, and business users.
Collaborate with business users to deliver reliable and high-quality data for regulatory reporting, including liquidity and risk metrics.
Implement best practices for data quality, data governance, security, and regulatory compliance (Basel III, LCR, NSFR, PRA, SOX, FINRA).
Tune cluster resources to ensure system performance, data integrity, and cost-effectiveness.
Provide technical leadership, perform code reviews, and mentor junior engineers.
Document data architectures, workflows, and maintain up-to-date technical documentation, particularly for regulatory data flows.
Stay current with emerging data technologies, banking regulations, and trends in financial risk and compliance.
【大阪】経営およびシステムコンサルティング会社でのエネルギー事業会社等のデータ活用基盤構築エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
当社は「業務理解に強いIT技術者集団」として、お客様のビジネスや業務に深く入り込み、単なるシステム導入だけではなく、お客様の本質的な課題解決に向き合うことを大切にしています。
【業務内容】
クライアントの情報系グループ会社と一緒にクライアントの基幹システム刷新に伴うBIツール刷新プロジェクトに参加いただきます。
新規導入されたクラウド型BIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してどのような分析アプリを作ってデータを活用していくかをクライアントと協議し、実際のアプリ構築、改善を担当していただきます。
※まずはこれまでのご経験の中でご自身の得意なフェーズから担当いただく予定です。
◆リモート・フレックス相談可、残業10時間程度
◆転勤無
【想定プロジェクト】
・エネルギー事業会社の導入したBIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してデータ分析する仕組みを構築する
・その他製造業や製薬業のクライアントにBIツールを導入し、クライアントの実現したいデータ活用アプリをヒアリングし構築する
※プロジェクトの場所:大阪支店/在宅勤務
※プロジェクト人数:5名
【ソリューション】
・特定のBIソリューション
※開発手法:ウォーターフォール・アジャイル・プロト導入等
※情報共有のツール:backlog/Teams
【配属部署の紹介】
様々なお客様向けのBIツール導入を主に行っているグループです。
BIツール経験の長いベテラン社員3名と、企業のDXを実現したいという思いを持った若手社員4名が情報交換やお互いの足りないところをフォローし合い、協力しながら業務を遂行しています。
【キャッチアップ期間とキャリアパス】
入社後はエネルギー事業会社向けのプロジェクトに参画いただき、同プロジェクトに参画している有識者よりOJTを実施してもらいながら実践的にスキルを身につけてもらいます。
1-2年をめどに他のBI案件にリーダーやメンバーとして参画し、BI要件の定義から設計開発、導入まで携わっていただき、DX推進を導く有識者としてのキャリア形成を進めていただく予定です。
【ポジションの魅力】
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、小口のプロジェクトなどは若手のうちからリーダーとしてプロジェクトを牽引できる環境です。
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、特定の業種や業界に寄らず、幅広い業務でのDX知見を習得できます。
・社内のBI有識者とも深く関わることができ、データ活用のための必須スキルが身につけられます。
◎在宅勤務は週4回予定しています。
◎最大15万円の資格取得制度(お祝い金制度)や豊富な研修制度/Udemy受け放題等をご用意しております。
◎残業時間は月平均10時間程度です。
当社は「業務理解に強いIT技術者集団」として、お客様のビジネスや業務に深く入り込み、単なるシステム導入だけではなく、お客様の本質的な課題解決に向き合うことを大切にしています。
【業務内容】
クライアントの情報系グループ会社と一緒にクライアントの基幹システム刷新に伴うBIツール刷新プロジェクトに参加いただきます。
新規導入されたクラウド型BIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してどのような分析アプリを作ってデータを活用していくかをクライアントと協議し、実際のアプリ構築、改善を担当していただきます。
※まずはこれまでのご経験の中でご自身の得意なフェーズから担当いただく予定です。
◆リモート・フレックス相談可、残業10時間程度
◆転勤無
【想定プロジェクト】
・エネルギー事業会社の導入したBIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してデータ分析する仕組みを構築する
・その他製造業や製薬業のクライアントにBIツールを導入し、クライアントの実現したいデータ活用アプリをヒアリングし構築する
※プロジェクトの場所:大阪支店/在宅勤務
※プロジェクト人数:5名
【ソリューション】
・特定のBIソリューション
※開発手法:ウォーターフォール・アジャイル・プロト導入等
※情報共有のツール:backlog/Teams
【配属部署の紹介】
様々なお客様向けのBIツール導入を主に行っているグループです。
BIツール経験の長いベテラン社員3名と、企業のDXを実現したいという思いを持った若手社員4名が情報交換やお互いの足りないところをフォローし合い、協力しながら業務を遂行しています。
【キャッチアップ期間とキャリアパス】
入社後はエネルギー事業会社向けのプロジェクトに参画いただき、同プロジェクトに参画している有識者よりOJTを実施してもらいながら実践的にスキルを身につけてもらいます。
1-2年をめどに他のBI案件にリーダーやメンバーとして参画し、BI要件の定義から設計開発、導入まで携わっていただき、DX推進を導く有識者としてのキャリア形成を進めていただく予定です。
【ポジションの魅力】
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、小口のプロジェクトなどは若手のうちからリーダーとしてプロジェクトを牽引できる環境です。
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、特定の業種や業界に寄らず、幅広い業務でのDX知見を習得できます。
・社内のBI有識者とも深く関わることができ、データ活用のための必須スキルが身につけられます。
◎在宅勤務は週4回予定しています。
◎最大15万円の資格取得制度(お祝い金制度)や豊富な研修制度/Udemy受け放題等をご用意しております。
◎残業時間は月平均10時間程度です。
日系大手電機・通信機器メーカーにおける データエンジニア(業種横断)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
約930〜1100万円 課長クラス 当社規定により決定します
ポジション
課長クラス
仕事内容
【事業・組織構成の概要】
NECが保有する様々なアセット・サービスを組み合わせた「DXオファリング」を企画・開発・提供する新組織です。我々のチームは顧客が保有するデータの利活用にフォーカスした「DXオファリング」を企画・開発しています。現在、完成した「DXオファリング」をお客様にデリバリーする要員が不足しており仲間を募集しております。
【職務内容】
1.クラウドプラットフォーム上でのデータ利活用プラットフォーム構築プロジェクトのマネジメント業務
2.データ利活用プラットフォーム構築後の定着支援・継続提案(データスチュワード)業務
【ポジションのアピールポイント】
お客様のDX推進の中核となる「データ」に深く携わることのできるポジションです。
お客様のデータ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
AI・DataOps等の製品・サービスを含めたアーキテクチャーを検討頂くことになるため、必然的に最先端の技術を習得頂けるポジションとなります。
お客様のデータ利活用を支える「データスチュワード」としての役割を実践頂けます。
NECが保有する様々なアセット・サービスを組み合わせた「DXオファリング」を企画・開発・提供する新組織です。我々のチームは顧客が保有するデータの利活用にフォーカスした「DXオファリング」を企画・開発しています。現在、完成した「DXオファリング」をお客様にデリバリーする要員が不足しており仲間を募集しております。
【職務内容】
1.クラウドプラットフォーム上でのデータ利活用プラットフォーム構築プロジェクトのマネジメント業務
2.データ利活用プラットフォーム構築後の定着支援・継続提案(データスチュワード)業務
【ポジションのアピールポイント】
お客様のDX推進の中核となる「データ」に深く携わることのできるポジションです。
お客様のデータ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
AI・DataOps等の製品・サービスを含めたアーキテクチャーを検討頂くことになるため、必然的に最先端の技術を習得頂けるポジションとなります。
お客様のデータ利活用を支える「データスチュワード」としての役割を実践頂けます。
大手通信サービス会社でのAI・データ基盤エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
730万円〜1570万円
ポジション
担当者
仕事内容
【ミッション】
企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供
【主な業務】
・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導
【具体的な業務】
・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定支援
・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援)
・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施
・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
【仕事の魅力】
・提案から設計、開発に至るまで全工程に関与できるため、部分最適に留まらず、業務全体の本質的な改善活動に取り組むことができる
・当社グループ各社やメガクラウドベンダー、最先端のテクノロジーパートナーと連携し、大規模かつ社会的影響力の高いプロジェクトに参画できる
・顧客向けシステムの提案・構築に加え、自社業務へのデータ基盤・生成AIの活用など、幅広い領域での経験を積むことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じて、システムエンジニアとしての専門性とマネジメントスキルをバランス良く高めることができる
企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供
【主な業務】
・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導
【具体的な業務】
・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定支援
・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援)
・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施
・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
【仕事の魅力】
・提案から設計、開発に至るまで全工程に関与できるため、部分最適に留まらず、業務全体の本質的な改善活動に取り組むことができる
・当社グループ各社やメガクラウドベンダー、最先端のテクノロジーパートナーと連携し、大規模かつ社会的影響力の高いプロジェクトに参画できる
・顧客向けシステムの提案・構築に加え、自社業務へのデータ基盤・生成AIの活用など、幅広い領域での経験を積むことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じて、システムエンジニアとしての専門性とマネジメントスキルをバランス良く高めることができる
大手通信サービス会社でのマーケティングデータ基盤エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
660万円〜1570万円
ポジション
担当者
仕事内容
【ミッション】
企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供
【主な業務】
・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進
【具体的な業務】
・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書作成
・実装・開発:生成AIを含むWebアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装
・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施
・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施
【仕事の魅力】
・クラウド、セキュリティ、アプリケーションなど、当社の多彩な商材を各分野のエキスパートSEと協業・共創して、お客さまに価値をお届けする
・CDP、生成AI、データ分析など、最新技術を実際のシステム開発で活用し、実務を通じて技術力とスキルを磨くことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じ、システムエンジニアとしての専門性とマネジメント能力を高めることができる
・当社のグループ会社と連携した最適なデジタルソリューション基盤の提供
・出資先企業との連携
企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供
【主な業務】
・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進
【具体的な業務】
・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書作成
・実装・開発:生成AIを含むWebアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装
・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施
・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施
【仕事の魅力】
・クラウド、セキュリティ、アプリケーションなど、当社の多彩な商材を各分野のエキスパートSEと協業・共創して、お客さまに価値をお届けする
・CDP、生成AI、データ分析など、最新技術を実際のシステム開発で活用し、実務を通じて技術力とスキルを磨くことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じ、システムエンジニアとしての専門性とマネジメント能力を高めることができる
・当社のグループ会社と連携した最適なデジタルソリューション基盤の提供
・出資先企業との連携
欧州最大のコンサルティングファームでの自動車システム開発向けデータエンジニア
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
自動車システム開発向けデータエンジニアは、クライアントのためのエンドツーエンドシステム開発(車載および車外)のデータエンジニアリングを担当します。データパイプラインの設計やデータ前処理から、クラウドプラットフォームでのデータ管理まで、ADASや自動運転(AD)などの戦略的かつ安全性が重要なドメインに対応します。
当ポジションでは、当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語(少なくともビジネスレベル)の言語能力が必要です。
職務詳細
ADASドメインまたは他の自動車ドメイン(自動運転やバッテリーデータエンジニアリングなど)のE2Eデータエンジニアリング活動(車載および車外)に責任を持ちます。
複数のセンサーからのデータ取り込み、センサーフュージョン、データフォーマットおよびローカルストレージを含むデータパイプライン設計
データのリサイズ、ノイズキャンセレーションおよびデータキャリブレーション、マルチセンサーストリームの同期化を含むデータ前処理(エッジコンピューティングを通じてなど)
データ収集とクラウドストレージ、バージョニングとメタデータタグ付けの開発、データプライバシーとコンプライアンス要件の実装を含むデータ管理(クラウドプラットフォームにて)
当ポジションでは、当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語(少なくともビジネスレベル)の言語能力が必要です。
職務詳細
ADASドメインまたは他の自動車ドメイン(自動運転やバッテリーデータエンジニアリングなど)のE2Eデータエンジニアリング活動(車載および車外)に責任を持ちます。
複数のセンサーからのデータ取り込み、センサーフュージョン、データフォーマットおよびローカルストレージを含むデータパイプライン設計
データのリサイズ、ノイズキャンセレーションおよびデータキャリブレーション、マルチセンサーストリームの同期化を含むデータ前処理(エッジコンピューティングを通じてなど)
データ収集とクラウドストレージ、バージョニングとメタデータタグ付けの開発、データプライバシーとコンプライアンス要件の実装を含むデータ管理(クラウドプラットフォームにて)
フリーランス向けマッチングサービス提供企業でのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データ基盤の設計・開発・運用(DWH、ETLパイプラインなど)
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化
大手グローバル保険会社でのデータエンジニア
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:〜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
設計(Design)
グループ会社全体のデータアーキテクチャ/データモデル/データパイプラインを設計・最適化し、データ統合・データ取込・データクレンジング等についてステークホルダーを指導。
全社共通の設計・実装ガイドラインを策定し、実装を監督。
ETL/ELT、RDB(Oracle / Sybase)、ビッグデータ処理(Hadoop / Kafka / Spark等)を含むデータソリューションを提案。
データモデル/データパイプライン/BIツール/DWH/データレイク/マスターデータ管理等を活用し、分析および業務運営に資するソリューションを提供。
実行(Deliver)
データ関連アプリケーション開発・拡張、データモデリング、データパイプラインの実行責任。
データ要件を技術仕様に落とし込み、開発チームをリード。
グローバルおよび国内規制遵守の観点から、コンプライアンスチームと協働して実装を評価。
コスト効率と技術動向を踏まえた継続的改善。
ベンダー納品物の品質レビューと承認。
コラボレーション(Collaborate)
データ関連アプリケーションのライフサイクル全般をリード。
レガシーデータ資産の合理化および廃止計画をビジネス部門と推進。
グローバルのデータ・アプリケーションデリバリーチームと連携し、分析基盤の強化を推進。
営業・オペレーション部門のニーズを把握し、ビジネスソリューションに転換。
将来の代理店エクスペリエンスの構築において重要な役割を果たす。
グループ会社全体のデータアーキテクチャ/データモデル/データパイプラインを設計・最適化し、データ統合・データ取込・データクレンジング等についてステークホルダーを指導。
全社共通の設計・実装ガイドラインを策定し、実装を監督。
ETL/ELT、RDB(Oracle / Sybase)、ビッグデータ処理(Hadoop / Kafka / Spark等)を含むデータソリューションを提案。
データモデル/データパイプライン/BIツール/DWH/データレイク/マスターデータ管理等を活用し、分析および業務運営に資するソリューションを提供。
実行(Deliver)
データ関連アプリケーション開発・拡張、データモデリング、データパイプラインの実行責任。
データ要件を技術仕様に落とし込み、開発チームをリード。
グローバルおよび国内規制遵守の観点から、コンプライアンスチームと協働して実装を評価。
コスト効率と技術動向を踏まえた継続的改善。
ベンダー納品物の品質レビューと承認。
コラボレーション(Collaborate)
データ関連アプリケーションのライフサイクル全般をリード。
レガシーデータ資産の合理化および廃止計画をビジネス部門と推進。
グローバルのデータ・アプリケーションデリバリーチームと連携し、分析基盤の強化を推進。
営業・オペレーション部門のニーズを把握し、ビジネスソリューションに転換。
将来の代理店エクスペリエンスの構築において重要な役割を果たす。
CO2暫定可視化クラウドサービス提供企業でのデータアーキテクト
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
今回募集する「データアーキテクト」は、プロダクトにおけるマスタデータの設計・運用・改善をリードしていただきます。 他部門と協力し、より優れたプロダクト体験を実現するための企画・推進を担っていただきます。
【具体的には】
- プロダクト内に存在するマスタデータの設計・更新・改善の企画・推進
- マスタの管理運用ルールの設計とドキュメンテーション、継続的改善
- 開発チームとの連携によるデータ構造の改善提案と影響範囲分析 - ユーザーにとっての「使いやすい」「迷わない」をマスタ設計から検討
- 外部基準(GHGプロトコル、IPCC、国際規格など)の変化に応じたマスタ整備方針の検討
- 過去データとの整合性やバージョン管理、将来の自動更新を見据えた設計検討
- チームの業務設計・管理
【具体的には】
- プロダクト内に存在するマスタデータの設計・更新・改善の企画・推進
- マスタの管理運用ルールの設計とドキュメンテーション、継続的改善
- 開発チームとの連携によるデータ構造の改善提案と影響範囲分析 - ユーザーにとっての「使いやすい」「迷わない」をマスタ設計から検討
- 外部基準(GHGプロトコル、IPCC、国際規格など)の変化に応じたマスタ整備方針の検討
- 過去データとの整合性やバージョン管理、将来の自動更新を見据えた設計検討
- チームの業務設計・管理
大手通信サービス会社でのデータエンジニア(インフラ基盤エンジニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1570万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【ミッション】
・法人顧客の業務改善や新規ビジネス創出に向けて、データ活用基盤の設計・構築を通じ、ビジネス価値を最大化する
・多様なクラウド・データ技術を駆使し、顧客課題に対して柔軟かつ現実的なデータソリューションを提供する
【主な業務】
・顧客の業務・事業課題に対するデータ活用施策の企画支援
・データパイプラインの設計・構築・運用(ETL/ELT)
・クラウドベースのDWH、データレイク環境の構築
・各種分析・可視化基盤との連携設計
・プロジェクト推進、ベンダー・パートナーとの連携管理
【具体的な業務】
・クラウド(GCP、AWS、Azureなど)を活用したDWH/データレイクの設計・構築
・BigQuery、Redshift、Snowflakeなどを活用したデータ統合アーキテクチャの設計
・PythonやSQLによるデータ前処理・変換処理の実装
・Airflow、dbtなどによるデータパイプラインの自動化設計
・Tableau、Looker、Power BIなど、BIツールとの連携・設計
・複数ステークホルダーとの要件定義・仕様調整・進行管理
仕事の魅力
・業種・業態問わず多様な企業の課題解決に関わることができる
・最新のクラウド/データ技術を業務で実践的に活用できる
・データ分析基盤の上流から下流まで一貫して経験できる
・AI/デジタルマーケティング/業務DXなどとの連携領域も広い
・顧客・パートナーと共創する形で「成果」に直結する提案が可能
・法人顧客の業務改善や新規ビジネス創出に向けて、データ活用基盤の設計・構築を通じ、ビジネス価値を最大化する
・多様なクラウド・データ技術を駆使し、顧客課題に対して柔軟かつ現実的なデータソリューションを提供する
【主な業務】
・顧客の業務・事業課題に対するデータ活用施策の企画支援
・データパイプラインの設計・構築・運用(ETL/ELT)
・クラウドベースのDWH、データレイク環境の構築
・各種分析・可視化基盤との連携設計
・プロジェクト推進、ベンダー・パートナーとの連携管理
【具体的な業務】
・クラウド(GCP、AWS、Azureなど)を活用したDWH/データレイクの設計・構築
・BigQuery、Redshift、Snowflakeなどを活用したデータ統合アーキテクチャの設計
・PythonやSQLによるデータ前処理・変換処理の実装
・Airflow、dbtなどによるデータパイプラインの自動化設計
・Tableau、Looker、Power BIなど、BIツールとの連携・設計
・複数ステークホルダーとの要件定義・仕様調整・進行管理
仕事の魅力
・業種・業態問わず多様な企業の課題解決に関わることができる
・最新のクラウド/データ技術を業務で実践的に活用できる
・データ分析基盤の上流から下流まで一貫して経験できる
・AI/デジタルマーケティング/業務DXなどとの連携領域も広い
・顧客・パートナーと共創する形で「成果」に直結する提案が可能
大手地銀でのデータ分析基盤のデータレイクエンジニア【福岡】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・当行のデータ活用基盤であるデータレイクの開発・運用・保守を担当していただきます。
・データエンジニアとして、多様なデータソースからのデータ取り込み、データの品質管理、データパイプラインの構築・最適化、データレイク基盤の安定運用などを通じて、ビジネス部門やデータサイエンティストが効率的にデータを活用できる環境を提供していただきます。
・また、LLMや生成AI、マルチモーダルデータ処理に対応したデータ基盤の拡張も重要な業務となります。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・運用・保守
・ETL/ELTプロセスの設計・開発・運用(データの抽出・変換・ロード処理)
・データパイプラインの構築・最適化・監視およびパフォーマンス調整
・データ品質管理とデータガバナンスの実装、メタデータ管理とデータカタログの整備
・データセキュリティとアクセス制御の実装、コンプライアンス対応
・障害対応とトラブルシューティング、システム安定運用の維持
・LLMや生成AIのための学習データ準備とRAG(Retrieval-Augmented Generation)システム構築支援
・画像・音声・動画などのマルチモーダルデータの取り込み・処理・保存基盤の構築
・データサイエンティストやビジネス部門との連携によるデータ要件の定義と実装
・新技術の評価と導入検討、生成AIを活用したデータ処理の自動化・効率化
・データエンジニアとして、多様なデータソースからのデータ取り込み、データの品質管理、データパイプラインの構築・最適化、データレイク基盤の安定運用などを通じて、ビジネス部門やデータサイエンティストが効率的にデータを活用できる環境を提供していただきます。
・また、LLMや生成AI、マルチモーダルデータ処理に対応したデータ基盤の拡張も重要な業務となります。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・運用・保守
・ETL/ELTプロセスの設計・開発・運用(データの抽出・変換・ロード処理)
・データパイプラインの構築・最適化・監視およびパフォーマンス調整
・データ品質管理とデータガバナンスの実装、メタデータ管理とデータカタログの整備
・データセキュリティとアクセス制御の実装、コンプライアンス対応
・障害対応とトラブルシューティング、システム安定運用の維持
・LLMや生成AIのための学習データ準備とRAG(Retrieval-Augmented Generation)システム構築支援
・画像・音声・動画などのマルチモーダルデータの取り込み・処理・保存基盤の構築
・データサイエンティストやビジネス部門との連携によるデータ要件の定義と実装
・新技術の評価と導入検討、生成AIを活用したデータ処理の自動化・効率化
大手地銀でのデータ分析基盤のデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスの変化の速さに対応していくためにシステムの内製化を推進しており、企画・実装いただくエンジニアを募集しています。
プロダクトオーナーやアジャイル開発グループのエンジニアと協業し、サーバーサイドの設計・構築・運用をお任せします。
▼具体的な業務内容
・顧客向けサービスのサーバー設計・構築
・データベースのパフォーマンス維持/改善
・社内の各種プロジェクトにおけるモデル実装のようなデータサイエンス領域のバックエンド開発
・データカタログの整備やデータ保全のためのデータマネジメント・モニタリング
・フロントエンドのエンジニアをはじめとする各ステークホルダーとのコミュニケーション・調整
・外部サービスとの連携するためのバックエンドAPIの開発・運用・保守
プロダクトオーナーやアジャイル開発グループのエンジニアと協業し、サーバーサイドの設計・構築・運用をお任せします。
▼具体的な業務内容
・顧客向けサービスのサーバー設計・構築
・データベースのパフォーマンス維持/改善
・社内の各種プロジェクトにおけるモデル実装のようなデータサイエンス領域のバックエンド開発
・データカタログの整備やデータ保全のためのデータマネジメント・モニタリング
・フロントエンドのエンジニアをはじめとする各ステークホルダーとのコミュニケーション・調整
・外部サービスとの連携するためのバックエンドAPIの開発・運用・保守
独立系データ分析/システム開発会社におけるBIエンジニア(育成枠)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
360万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
単なるダッシュボード作成にとどまらず、「そもそも何のために見える化するのか」から考え、実現するのがあなたの役割です。
・クライアント(経営層や事業部門)とディスカッションし、可視化すべき指標を設計
・BIツールを用いたダッシュボード・帳票の設計、開発、運用
・SQLによるデータ抽出・加工、基盤エンジニアとの連携
・情報システム部門やITコンサルタントと協働し、全社横断のデータ活用を推進
・将来的にはプロジェクトリーダーやデータコンサルタントとしてチームを牽引
具体的な業務内容
BIツール(Tableau / Power BI / Lookerなど)を活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工(SQL使用)
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援
この仕事の魅力
1.「言われたものを作る」から「何を作るべきかを考える」へ
SIerでは要件が固まった後に参画することが多いですが、当社では指標設計の前段階から関わり、現場が本当に必要とする可視化を一緒に作り上げられます。
2.経営・現場の意思決定に直結する手応え
作ったダッシュボードが「会議で使われて意思決定が変わった」「現場の行動が改善した」という実感を持てます。
成果が目に見えるからモチベーションも高まります。
3.幅広いキャリアの可能性
BIエンジニアとしての専門性を磨くだけでなく、データアナリストさらにはPM/PLなどリーダー職へのキャリアシフトも可能です。
4.多様な専門家と学び合える環境
データ基盤エンジニアやコンサルタントと日常的に連携し、SQL・BI以外の知見も吸収できます。
好奇心を持って学びたい方には最適なフィールドです。
5.グループの安定基盤 × 成長ステージ
グループの知見・顧客基盤を活かしつつ、まだ進化の余地が大きいフェーズだからこそ、新しい仕組みづくりや提案に挑戦できる余白があります。
・クライアント(経営層や事業部門)とディスカッションし、可視化すべき指標を設計
・BIツールを用いたダッシュボード・帳票の設計、開発、運用
・SQLによるデータ抽出・加工、基盤エンジニアとの連携
・情報システム部門やITコンサルタントと協働し、全社横断のデータ活用を推進
・将来的にはプロジェクトリーダーやデータコンサルタントとしてチームを牽引
具体的な業務内容
BIツール(Tableau / Power BI / Lookerなど)を活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工(SQL使用)
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援
この仕事の魅力
1.「言われたものを作る」から「何を作るべきかを考える」へ
SIerでは要件が固まった後に参画することが多いですが、当社では指標設計の前段階から関わり、現場が本当に必要とする可視化を一緒に作り上げられます。
2.経営・現場の意思決定に直結する手応え
作ったダッシュボードが「会議で使われて意思決定が変わった」「現場の行動が改善した」という実感を持てます。
成果が目に見えるからモチベーションも高まります。
3.幅広いキャリアの可能性
BIエンジニアとしての専門性を磨くだけでなく、データアナリストさらにはPM/PLなどリーダー職へのキャリアシフトも可能です。
4.多様な専門家と学び合える環境
データ基盤エンジニアやコンサルタントと日常的に連携し、SQL・BI以外の知見も吸収できます。
好奇心を持って学びたい方には最適なフィールドです。
5.グループの安定基盤 × 成長ステージ
グループの知見・顧客基盤を活かしつつ、まだ進化の余地が大きいフェーズだからこそ、新しい仕組みづくりや提案に挑戦できる余白があります。
大手金融機関系リスクマネジメント会社でのモデルオペレーター
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
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、地震・風水災を中心とした自然災害リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)を用い、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを計測する業務並びにデータベースのオペレーション業務を担う部門です。
専門性の高いスタッフが所属しております。
具体的な業務内容
自然災害リスクモデルの分析担当者として、以下のような業務をご担当いただきます。
(1)各種のリスク分析ツールを使用した個別保険契約のリスク指標算出
(2)同ツールを使用した保険ポートフォリオの集積リスク量計測
(3)リスク分析の入出力データの作成・加工・整備
(4)リスク分析結果報告書の作成
(5)解析用ビックデータのクレンジング
取引先/プロジェクト例
(取引先)
・グループ各社
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、ビジネス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。
当ポジションの強みや魅力
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを業務の対象としたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。
そして、リスク分析業務を通じて、コンサルティング業務の支援、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
得られる経験・スキル
特徴
リスク計測業務経験・損害保険に関する知見や以下の技術を習得することができます。
・SQLなどデータベース言語によるデータ操作
・VBA、Pythonなどプログラミング言語による効率化ツール開発
また、海外とのメールでのコミュニケーション等、英語に触れる機会が多いです。
スキルアップについて
・OJT、社内の研修制度、自己啓発支援、グループ内の勉強会など、社員のスキルアップを全面的にサポートします。
当チームのミッション/サービスについて
本部門は、地震・風水災を中心とした自然災害リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)を用い、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを計測する業務並びにデータベースのオペレーション業務を担う部門です。
専門性の高いスタッフが所属しております。
具体的な業務内容
自然災害リスクモデルの分析担当者として、以下のような業務をご担当いただきます。
(1)各種のリスク分析ツールを使用した個別保険契約のリスク指標算出
(2)同ツールを使用した保険ポートフォリオの集積リスク量計測
(3)リスク分析の入出力データの作成・加工・整備
(4)リスク分析結果報告書の作成
(5)解析用ビックデータのクレンジング
取引先/プロジェクト例
(取引先)
・グループ各社
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、ビジネス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。
当ポジションの強みや魅力
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを業務の対象としたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。
そして、リスク分析業務を通じて、コンサルティング業務の支援、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
得られる経験・スキル
特徴
リスク計測業務経験・損害保険に関する知見や以下の技術を習得することができます。
・SQLなどデータベース言語によるデータ操作
・VBA、Pythonなどプログラミング言語による効率化ツール開発
また、海外とのメールでのコミュニケーション等、英語に触れる機会が多いです。
スキルアップについて
・OJT、社内の研修制度、自己啓発支援、グループ内の勉強会など、社員のスキルアップを全面的にサポートします。
欧州最大のコンサルティングファームでのAzure Data Engineer
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〜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
担当者〜
仕事内容
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
欧州最大のコンサルティングファームでのAzure / AWS Data Engineer Lead
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
Data engineers are responsible for building reliable and scalable data infrastructure that enables organizations to derive meaningful insights, make data-driven decisions, and unlock the value of their data assets.
Job Description - Grade Specific
Roles and Responsibilities-
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
Job Description - Grade Specific
Roles and Responsibilities-
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
ビジネスチャット事業会社でのデータエンジニアリングマネージャー
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:1000万円〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー
仕事内容
業務内容
当社のデータエンジニア組織のマネージャーとして、データエンジニアリングチームをリードし、データ基盤の設計・運用、データ連携機能の開発、セキュリティおよびガバナンスの確立を担当していただきます。
主な業務内容:
1. 戦略の策定と実行
- データ基盤戦略の策定
- 戦略の浸透と実行をリードすることによるビジネスの成長支援
2. チームマネジメントと運営
- データエンジニアチームのメンバー育成・評価
- チームのリソースとプロジェクト管理
3. データ基盤の設計・構築・運用
- Snowflakeへの移行プロジェクトのリード(中長期的には特定のウェアハウスに捉われないデータ基盤のアーキテクチャの構想)
- データウェアハウスおよびデータ基盤の設計・構築・運用
- データ基盤の運用性を高めるためのモニタリング、アラート設定、パフォーマンスチューニングの実施
- SREの原則に基づいたシステムの信頼性、可用性、スケーラビリティの設計・構築・運用
- 将来的なAI / ML Opsの設計・構築・運用
- データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査
4. データ連携機能の開発
- AWS、Salesforce、Marketo、Pendo、Googleスプレッドシートなど外部ツールとのデータ連携機能の設計・実装
- ETL/ELTプロセスの最適化と自動化の推進
5. セキュリティおよびガバナンス
- データセキュリティおよびガバナンスのポリシー策定と実行
- データ品質の維持
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
当社のデータエンジニア組織のマネージャーとして、データエンジニアリングチームをリードし、データ基盤の設計・運用、データ連携機能の開発、セキュリティおよびガバナンスの確立を担当していただきます。
主な業務内容:
1. 戦略の策定と実行
- データ基盤戦略の策定
- 戦略の浸透と実行をリードすることによるビジネスの成長支援
2. チームマネジメントと運営
- データエンジニアチームのメンバー育成・評価
- チームのリソースとプロジェクト管理
3. データ基盤の設計・構築・運用
- Snowflakeへの移行プロジェクトのリード(中長期的には特定のウェアハウスに捉われないデータ基盤のアーキテクチャの構想)
- データウェアハウスおよびデータ基盤の設計・構築・運用
- データ基盤の運用性を高めるためのモニタリング、アラート設定、パフォーマンスチューニングの実施
- SREの原則に基づいたシステムの信頼性、可用性、スケーラビリティの設計・構築・運用
- 将来的なAI / ML Opsの設計・構築・運用
- データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査
4. データ連携機能の開発
- AWS、Salesforce、Marketo、Pendo、Googleスプレッドシートなど外部ツールとのデータ連携機能の設計・実装
- ETL/ELTプロセスの最適化と自動化の推進
5. セキュリティおよびガバナンス
- データセキュリティおよびガバナンスのポリシー策定と実行
- データ品質の維持
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
ビジネスチャット事業会社でのデータエンジニア
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
担当者〜
仕事内容
新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、当社サービスが保持しているデータ活用テクノロジーの開発を担当していただきます。
具体的には‥
・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。
・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。
・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
●開発環境(使用ツール)
・dbt, Snowflake, github, IDE(VScode…etc), コンテナ開発ツール(DockerDesktop…etc)
具体的には‥
・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。
・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。
・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
●開発環境(使用ツール)
・dbt, Snowflake, github, IDE(VScode…etc), コンテナ開発ツール(DockerDesktop…etc)
独立系SIerでの金融機関向けデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜760万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジョン『トータルソリューションにて人的資本経営を実現させるソリューションパートナーへ!』を掲げ、HRM×HCM×クラウドによるトータルソリューションで、企業の”人事”を”人材戦略“へと変革し、経営戦略へと繋げることでお客様の持続的な成長を支援します。お客様HRシステムのDX推進の中で、データマネジメントを担当して頂きます。
・次期HRシステム構築に向け、データエンジニアとしてデータの整理、設計を行うデータマネジメント
・データ基盤上のデータ設計、DB論理設計
・次期HRシステム構築に向け、データエンジニアとしてデータの整理、設計を行うデータマネジメント
・データ基盤上のデータ設計、DB論理設計
【東京・神奈川】独立系SIerでのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜470万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当部門では「製造業の未来を形にする価値提供集団へ」というビジョンの元、製造業のお客様を中心にデータ利活用システムの保守開発、基盤システムを中心とした保守開発、Web/モバイルアプリケーションの保守開発と、幅広いサービスの提供を行っております。
データ分析に関係する技術を中心としたシステム構築・システム開発・保守運用業務。
将来的に顧客要件のヒアリングやコンサルティング、要件定義策定ができる人材となって頂きたい。
大きく関東と関西の課に分かれており、関東側は常駐型の保守業務、関西側は請負型の開発業務が多い傾向にあります。
リモートを活用し、お互いの業務を分担するPJもあります。
キャリアとしてはプロジェクトのPL/PMを目指して頂くのが理想ですが、技術力の高さを生かしてスペシャリストとしてキャリアを積んで頂くことも可能です。
製造業/小売業のお客様向けのSCM最適化システム、分析ダッシュボード開発
製造業お客様向けの在庫・販売管理システムの保守開発業務
製造業/サービス業のお客様向けのWebアプリケーション・モバイルアプリケーション開発
データ分析に関係する技術を中心としたシステム構築・システム開発・保守運用業務。
将来的に顧客要件のヒアリングやコンサルティング、要件定義策定ができる人材となって頂きたい。
大きく関東と関西の課に分かれており、関東側は常駐型の保守業務、関西側は請負型の開発業務が多い傾向にあります。
リモートを活用し、お互いの業務を分担するPJもあります。
キャリアとしてはプロジェクトのPL/PMを目指して頂くのが理想ですが、技術力の高さを生かしてスペシャリストとしてキャリアを積んで頂くことも可能です。
製造業/小売業のお客様向けのSCM最適化システム、分析ダッシュボード開発
製造業お客様向けの在庫・販売管理システムの保守開発業務
製造業/サービス業のお客様向けのWebアプリケーション・モバイルアプリケーション開発
【東京・神奈川】独立系SIerでのデータエンジニア(マネージャー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
560万円〜590万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
当部門では「製造業の未来を形にする価値提供集団へ」というビジョンの元、製造業のお客様を中心にデータ利活用システムの保守開発、基盤システムを中心とした保守開発、Web/モバイルアプリケーションの保守開発と、幅広いサービスの提供を行っております。
データ分析に関する技術を中心とした顧客提案・要件定義・システム構築・システム開発・チームマネジメント。
顧客要件のヒアリングやコンサルティング、プロジェクト立ち上げから実装・運用整備までを一連で担当していただきます。
データ分析に関する技術を中心とした顧客提案・要件定義・システム構築・システム開発・チームマネジメント。
顧客要件のヒアリングやコンサルティング、プロジェクト立ち上げから実装・運用整備までを一連で担当していただきます。
医療介護福祉の人材採用システム会社でのデータエンジニア/人材プラットフォーム本部
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
急成長中の人材プラットフォーム事業が運営するプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。
ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。
ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。
クラウド録画サービスの開発・運営企業でのデータエンジニア / アナリティクスエンジニア
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
担当者
仕事内容
本職種のミッション
事業の成長をデータから支えるポジションです。
データドリブンな経営方針の中で、データ分析・利活用のためのシステム構築を通じて経営や事業の意思決定に貢献していただきます。
マネジメント層・経営企画・営業企画・経理・プロダクトマネージャー・プロダクトエンジニア・基幹システムエンジニアなど、様々なロールの方々と関わりながら、部署横断で事業の成長に向けた課題解決を主体的に推進をしていただきます。
部署の業務内容
データ分析基盤の開発及び改善
データ分析基盤の安定稼働
データ分析及び利活用の推進
データドリブンな文化の醸成
<主に担当する業務内容>
自社プロダクトのバックエンドDB/CRM/SFAなど、多種多様なデータソースをデータレイク/DWHに連携するためのデータパイプライン設計・開発
Dimensional ModelingやData Vault 2.0等のデータモデリング手法に基づいたテーブル設計・開発
データ分析基盤のシステムアーキテクチャを改善するための技術調査・検証
データアナリストと協働し、データの可視化や利活用を安定的かつ効率的に行えるようにするための仕組みづくり
業務の魅力
データ分析基盤のシステムアーキテクチャや、DWHのデータモデルを継続的に見直すことができます
毎日数億~数十億件発生する超ビッグデータを効率的に捌き、短時間で分析用のテーブルに落とし込むためのデータパイプラインを実装することができます
専門性の高いメンバーと議論しながら、DataVault 2.0やDimensional Modeling等のデータモデリング手法に則り、運用保守性の高いテーブル設計を進めることができます
自社プロダクトだけではなく、SFA・CRM等を含む、多数のデータソースを横断的に分析できるようにする必要があるため、広く深くドメイン知識を身につけることができます
事業の成長をデータから支えるポジションです。
データドリブンな経営方針の中で、データ分析・利活用のためのシステム構築を通じて経営や事業の意思決定に貢献していただきます。
マネジメント層・経営企画・営業企画・経理・プロダクトマネージャー・プロダクトエンジニア・基幹システムエンジニアなど、様々なロールの方々と関わりながら、部署横断で事業の成長に向けた課題解決を主体的に推進をしていただきます。
部署の業務内容
データ分析基盤の開発及び改善
データ分析基盤の安定稼働
データ分析及び利活用の推進
データドリブンな文化の醸成
<主に担当する業務内容>
自社プロダクトのバックエンドDB/CRM/SFAなど、多種多様なデータソースをデータレイク/DWHに連携するためのデータパイプライン設計・開発
Dimensional ModelingやData Vault 2.0等のデータモデリング手法に基づいたテーブル設計・開発
データ分析基盤のシステムアーキテクチャを改善するための技術調査・検証
データアナリストと協働し、データの可視化や利活用を安定的かつ効率的に行えるようにするための仕組みづくり
業務の魅力
データ分析基盤のシステムアーキテクチャや、DWHのデータモデルを継続的に見直すことができます
毎日数億~数十億件発生する超ビッグデータを効率的に捌き、短時間で分析用のテーブルに落とし込むためのデータパイプラインを実装することができます
専門性の高いメンバーと議論しながら、DataVault 2.0やDimensional Modeling等のデータモデリング手法に則り、運用保守性の高いテーブル設計を進めることができます
自社プロダクトだけではなく、SFA・CRM等を含む、多数のデータソースを横断的に分析できるようにする必要があるため、広く深くドメイン知識を身につけることができます
ITコンサルティング会社でのデータコンサルタント【データエンジニアリング】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜2500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
大手シンクタンク系SIでの金融業界向けデータエンジニア(データのプロフェッショナルを目指したい方)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
520万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●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
●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
日系大手電機・通信機器メーカーにおけるデータ利活用ソリューションデザイナー(全業種)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します 〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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。
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。
次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのデータエンジニア・データサイエンティスト【経験者採用】
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
担当者〜
仕事内容
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
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
次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのAIプロジェクトを推進するプロジェクトマネージャー【フルリモート可】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのデータエンジニア・データサイエンティスト【ポテンシャル採用】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜650万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
次世代インフラ技術にも積極的なIT企業でのデータ分析基盤エンジニア【リモートワークメイン】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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