データエンジニアの転職求人

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【業務概要】
デジタルパートナー事業部にて、データエンジニアとして分析基盤の構築・運用、データパイプラインの構築、データマートの整備、BIダッシュボード開発、運用支援などを幅広く担当します。経験に応じてプロジェクトの技術的リードも行います。
同事業部では、クライアントのビジネス検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術選定、制作、運用、グロース支援まで一貫したソリューションを展開しています。

【具体的な業務】
クライアント支援プロジェクトにて、以下の業務を担当します。
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用
・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善
・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用
・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発
・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用
・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告
・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援

【ポジション・部門の魅力】
・ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせる支援に特化しており、事業責任者・サービス責任者と膝を突き合わせながら施策を検討・実行できる環境です。
・全社員への生成AIツールアカウント付与、資格取得支援、書籍購入制度、定期的な社内勉強会など、スキルアップや最新技術のキャッチアップをバックアップする体制が整っています。

【業務概要】
情報システム領域を横断的に動かしてきた経験を軸に、特にデータ連携・分析基盤・経営レポートをリードするポジションです。業務システム連携・データ出力・ETL等を実務として扱ってきた経験を生かし、業務側と連携してシステム間連携を設計・構築し、データを使える形にする業務を担います。

【具体的な業務】
＜メイン領域＞
・データ連携・パイプライン整備（ETL／ELT）
・DWH／データマートの設計・運用（Redshift／BigQuery／Snowflake等＋dbt）
・経営・業務レポート等の整備（パイプラインデータを活用）
・ROIモニタリング基盤

＜周辺領域＞
・データ統合分析基盤の構築
・データガバナンス
・AI／MLの基盤提供
・業務システム側との連携要件定義

【ポジションの魅力】
・電力データや各種顧客データなど活用余地が極めて大きいデータを扱えます。
・データ基盤の方向性をCTOや経営陣と直接議論できる環境です。
・エネルギー業界×データの最前線で、データドリブン経営の中核を担えます。
・構築したダッシュボード・データマートが経営判断やEBITDA改善に直結します。
・全社的にAI活用への意欲が高く、ツール導入や実験のコストが低い環境です。

【業務概要】
AIを活用したCRMなどのプロダクトを展開する企業にて、事業の意思決定とプロダクトの品質改善を支えるデータ基盤の設計・運用を担当します。
データ領域においても、パイプライン監視・異常検知・コスト分析などのオペレーションはAIによる自動化を前提としており、AIに委ねる領域の設計と、人間が判断すべき正確な数値定義の両方を担います。

【具体的な業務】
・BigQuery、Snowflakeなどを中心としたデータウェアハウスの設計・運用と、レイヤ構造（raw / staging / mart）の整備
・ELTパイプラインの設計・運用と新規データソースの取り込み設計
・dbt・Dataform等の変換フレームワーク導入による既存SQLビュー群の体系化とテスト・リネージの整備
・データ品質の担保（自動テスト、異常検知、データSLA/SLOの定義とアラート運用）
・ジョブの依存関係・リトライ・実行監視の仕組み化とパイプライン障害時の復旧プロセス整備
・データ基盤の運用コスト（Run Cost）の可視化・最適化
・商談内容・個人情報を含むデータの分類、マスキング、IAM・アクセス制御、保持ポリシー設計およびSOC2対応
・Terraformによるデータ基盤リソース管理とCI/CDパイプラインの構築
・LLM利用ログの構造化とAI出力品質指標計測のためのデータ設計
・AIエージェントが安全にデータ辞書やクエリ履歴等を読み取れる環境構築
・社内ステークホルダー（経営・セールス・CS等）と連携したデータ活用ルールの策定

【ポジション・部門の魅力】
AI-Nativeプロダクトにおける信頼できるデータを技術で支え、プラットフォームの中核としてデータ基盤全体を牽引することができます。

【業務概要】
生成AIの普及に伴いAI活用への期待が高まる一方で、多くの企業ではデータが分散し、活用基盤やガバナンスが整備されていないことが課題となっています。
本ポジションでは、企業のデータ資産を活用可能な状態に整備し、データ活用・AI活用を支える基盤を設計・構築するデータエンジニアとして従事します。
Fabric、Databricks、Snowflakeをはじめとしたモダンデータプラットフォームを活用しながら、データ統合・分析・ガバナンス・AI活用まで見据えた基盤づくりを推進します。

【具体的な業務】
・クライアント課題に基づき、AIを業務に組み込む設計・開発・導入・運用を担当
・AI活用を前提としたデータ基盤・データパイプラインの設計・構築・運用
・構造化／非構造化データを扱うデータパイプラインの設計・運用
・Fabric / Databricks / Snowflake を活用したデータ活用基盤構築
・Azure Data Services、AI Search、Vector DB 等を用いた検索・参照基盤の構築
・データガバナンス・セキュリティ・権限管理の設計
・データ品質管理および継続的な改善

【ポジション・部門の魅力】
・Microsoft Fabricを中心としたモダンデータ基盤に携わることができます。
・Databricks・Snowflakeなど市場価値の高い技術領域を扱うことができます。
・データ活用だけでなくAI活用案件にも関わることができます。
・データアーキテクト・データコンサルタントへのキャリアパスがあります。
・「データをどう蓄積するか」だけでなく「どう活用するか」まで関わることができます。

業務概要:
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・戦略立案を担います。同社では創業初期からデータに基づいた意思決定を重視しており、事業の急成長に伴いデータ基盤やデータモデルの整備、データと生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用などを推進しています。DRE（Data Reliability Engineer）/ AE（Analytics Engineer）の両ロールのメンバーが在籍するグループを牽引するマネージャー候補のポジションです。

具体的な業務:
・担当グループ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
・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:
・国内最大級の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ることができます。
・データ活用文化が既に確立されているため、信頼性の向上や使いやすさにフォーカスして取り組めます。
・dbt / BigQuery / Looker / Terraform などモダンなデータスタックでの開発に携われます。
・データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積むことができ、技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせる環境です。

【業務概要】
スキマバイト・スポットワーク領域における求人案件とユーザーの拡大に伴い、「マッチング体験の向上」を専門的に担当し、推薦や検索アルゴリズムの力を用いてユーザーへの価値提供を最大化するポジションです。
ビジネス課題の特定から、数理最適化や因果推論、基盤モデル等を用いたシステム設計、ビジネスインパクトと連動した評価パイプラインの構築までをフルサイクルで担当します。

【具体的な業務】
1. 理想のマッチングと評価指標の設計
・推薦・マッチングアルゴリズムが事業KPI（マッチング率、継続率等）に与える影響を分析し、優先的に改善すべき領域を策定
・「理想のマッチング」を定義し、それを多角的に評価・計測するための指標や、信頼性の高い評価基盤の設計・構築
・ワーカーの継続的な活躍を支え、サービスを通じた体験がより価値あるものとなるような、データに基づいた価値還元やパーソナライズ体験の構築

2. マッチングのデータサイエンスと最新技術のリサーチ・実装
・推薦システム、検索、グラフニューラルネットワーク、数理最適化、マーケットデザイン等の分野における論文調査およびマッチング課題への適応・実装
・多種多様なニーズを持つワーカーと事業者の需給バランスを考慮した高度なマッチングアルゴリズムの開発、因果推論等を用いた施策の効果検証

3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化
・LLM等の基盤モデルを用いて非構造化データからセマンティックな特徴を抽出し、マッチング精度の向上に繋げる
・プロンプトエンジニアリングや効率的な追加学習（PEFT等）を駆使し、特定ドメインにおけるモデルの最適化を推進

4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化
・ユーザーからの反応やフィードバックを収集・分析し、プロダクトを継続的に進化させる学習ループの構築
・ロードマップ策定からモデリング、A/Bテスト等の検証、本番運用の実施までを一気通貫で担当
・推論時のレイテンシー改善やコスト管理を行い、快適なユーザー体験とビジネス効率の両立を追求

【技術スタック】
・クラウド: Google Cloud
・開発言語: Python
・データ基盤: BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤: Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール: Looker / Looker Studio
・IaC: Terraform

【ポジションの魅力】
・新しい市場の先駆者として、インフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルの作成だけでなく、運用/継続学習/精度の監視を重視しています。
・施策の設計段階から携わることが可能です。
・データ基盤の整備は別チームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・高度な「データサイエンス力」「ビジネス力」「データエンジニア力」を持つメンバーとともに働くことができます。

●業務概要
データに基づく意思決定を重視する企業において、事業とプロダクトが意思決定に使えるデータプロダクトの設計と提供を担います。既存のデータ基盤運用からデータで事業を動かす組織への転換を推進するため、共通基盤の構築やセルフサービス化、AIエージェント連携などを自ら定義して主導するポジションです。

●具体的な業務
・BigQuery上のDWH / データマートの設計、dbtによるモデリングと共通レイヤーの整理
・指標、ディメンション、イベント、マスタの定義とセマンティックレイヤーの拡充
・新規事業向けデータ基盤の立ち上げと、再利用可能な共通パターンへの一般化
・Data Contractの設計と、変更影響の検知を含む運用への組み込み
・Looker、Reverse ETLなど利用者向けデータ提供経路の設計とセルフサービス化
・データ品質要件の定義と、鮮度や網羅性を含む監視方針の策定
・AIエージェントや自然言語インターフェースからデータを使えるようにするための開発
・事業部門、データアナリスト、プロダクトマネージャーとの要件調整とドキュメンテーション

●ポジションの魅力
・大規模組織の意思決定を、データモデルとデータインターフェースの設計から変えられます。
・複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、大きな設計の裁量を持って取り組めます。
・AIエージェントによるデータアクセスを前提とした先進的な基盤設計に、実運用の要件として関われます。
・フレックス×フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。

●具体的な仕事内容

＜グループ長として＞

・グループの方針／優先順位の策定、メンバーの育成／評価

・限られた人数で基盤とレポーティングをまわしつづけるための運用設計（自動化／標準化、属人化の排除、精度担保）

＜データ基盤の構築・運用＞

・BigQueryを中心とした分析基盤（数百テーブル／数億レコード規模）の整備／運用

・データ定義／計算ロジックの管理、更新の自動化、ドキュメンテーション

・Tableau、Alteryx、VBAなどを活用した可視化／自動集計／フォーキャスト

＜経営レポーティング・意思決定支援＞

・役員との直接のコミュニケーションによる分析テーマの整理と示唆出し

・経営ダッシュボードの企画／高度化

・IR開示用数値の作成、FP&Aチームと連携した管理会計PLの整備

・事業部ごとの重要指標（KPI）の設計と現場への落とし込み

＜データ活用の展開・業務改革＞

・バックオフィスやグループ会社などを対象とした業務改革（BPR）の推進

・データ活用トレーニング、社内セミナー／ワークショップの企画／ファシリテーション

・経営層、事業部門、システム部門など多様な関係者との調整／推進

＜AI活用の推進＞

・生成AIのバックオフィス活用推進、AIアプリケーションの企画／モック作成

・エンジニアチームと連携した実装と、現場／役員層への定着

【業務概要】
同社の中核事業である事業領域において、需要、供給、販売、開発、製造、企画等の業務を対象に、業務・データ・システムを横断した活用基盤および業務システムの設計・開発推進を担当します。
事業部門、システム部門、データオーナー、外部パートナーと連携し、業務課題の整理から、データ・アプリケーション・基盤の実現方針、要件定義、設計、導入、定着までを推進します。

アプリケーション、データアーキテクチャ、クラウド・データ基盤、AI活用のいずれかを専門領域として持ち、その専門性を起点に対象領域を広げていただくことを想定しています。

1. データ領域
品番、BOM、設備、工程、設計データ等について、データの発生源、正本となるシステム、管理責任、利用関係を整理し、データモデル、データ連携、データ品質、メタデータ、ガバナンスを設計します。

2. アプリケーション・AI活用領域
業務システム、データ分析、生成AI等の利用要件を踏まえ、画面、ワークフロー、API、データセット等を設計し、業務で継続的に利用できる仕組みの実装を推進します。AIは目的そのものではなく、業務やデータをより良く活用するための手段の一つとして扱います。

3. クラウド・基盤領域
データ基盤や業務システムを安全かつ継続的に運用できるよう、クラウド・基盤の専門部門と連携し、データ格納、加工、連携、提供方式、セキュリティ、運用性を踏まえた実現方針・設計を進めます。また、要件定義書、設計書、データモデル、データ連携設計、テスト仕様等をレビューし、業務要件や全体設計との不整合、データ品質上の課題、将来的な拡張性・運用性の問題を整理して改善を推進します。
入社後は、担当する専門領域に応じて、業務課題の整理、構想策定、要件定義、設計レビュー、導入・定着推進を担い、将来的には該当事業領域のデータ・アプリケーション・基盤設計をリードすることが期待されています。

【具体的な業務】
・業務課題、データ活用ニーズ、既存システム・データの現状整理
・業務システム、データ基盤、AI活用に関する構想策定、要件定義、基本設計、実施計画の策定
・データの発生源、正本システム、データオーナー、利用部門、責任分界の整理
・品番、BOM、設備、工程、品質、設計データ等のデータモデル・データ定義の設計
・複数システムをまたぐデータフロー、API、バッチ、データ連携方式の設計
・データ基盤上におけるデータ収集、蓄積、加工、提供方式の設計および構築推進
・業務アプリケーション、データ分析、生成AI、AI Agent等の利用要件を踏まえた画面、ワークフロー、API、データセット等の設計
・データ品質、メタデータ、データカタログ、データ標準、アクセス管理等の整備・運用設計
・外部パートナーの成果物を、業務要件、全体設計、データ品質、運用性の観点からレビューし、改善を推進
・関係部門・外部パートナーとの調整、進捗・リスク・課題管理
・対象事業領域におけるデータ・システム活用の標準化、再利用性向上、継続的な改善

【ポジション・部門の魅力】
・対象事業の設計、開発、製造、品質等で利用されるデータや業務システムを横断的に捉え、事業全体のデータ活用を前進させることができます。
・アプリケーション、データアーキテクチャ、クラウド・データ基盤、AI活用のいずれかを起点に、複数の技術領域を横断する経験を積めます。
・品番、BOM、設備、工程、品質、設計データ等、事業の根幹を支える共通データの構造や利用の仕組みをつくることができます。
・外部パートナーと協働しながら、同社側の立場で要件・設計・成果物をレビューし、業務に適した仕組みへ改善できます。
・データ品質、標準化、ガバナンスを整備することで、業務効率化、意思決定の高度化、将来のAI活用を支える基盤をつくることができます。

【業務概要】
大手鉄道企業グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、データ戦略・技術基盤領域のマネジメントを行うポジションです。個別の分析案件のデリバリーにとどまらず、グループ全体における分析の生産性向上やクオリティの底上げを目指し、「利用しやすいデータ基盤の整備」「データマネジメントの標準化」「分析プロセスの型化」を推進します。社内基盤の整備に加え、各ステークホルダーと深く連携しながら、大規模なデータ利活用基盤・運用の最適化をリードします。

【具体的な業務内容】
品質管理・標準化・データマネジメントを主軸に、上流の企画・折衝からチームビルディングまで幅広く遂行します。
・データマネジメント・基盤活用の推進：社内外のデータ利活用を促進するためのデータカタログ導入、データクレンジングのルール策定、分析手順・手法の標準化。グループ本体と連携し、データ連携仕様の整理やデータマネジメントのルール化を推進。
・ステークホルダー折衝・要件定義：各組織に対する課題ヒアリング、要件定義、合意形成。分散しているデータオーナーやシステム管理者、ビジネスサイドの利害関係を紐解き、データ利活用に向けたプロジェクト推進（PMO/PM業務）。
・組織・ピープルマネジメント：エンジニアやデータアナリスト（3名程度 ）の目標設定、評価、育成、キャリア支援、チームビルディング。上流の課題整理とメンバーマネジメントを通じて組織のアウトプットを最大化。

【ポジションの魅力】
・グループ全体のデータガバナンスや活用基盤のグランドデザインに携わることができます。
・大企業特有の縦割り構造や複雑なステークホルダー環境において、高度なマネジメント・折衝スキルが身につきます。
・少数精鋭の分析技術組織において、マネージャーとしてチームビルディングや組織文化の醸成に直接関わることができます。

データ分析基盤の根幹であるモデリング領域で、設計方針を決め、推進する役割を担っていただきます。

●フェーズ1：モデリング領域の設計リード
・事業部門の要件を「どんな意思決定に使うか」から整理し、DWHやデータマートを設計する
・ディメンショナルモデリング（スタースキーマ）に基づくモデル設計と、dbtによる実装
・モデルの命名規約、テスト、ドキュメントなど、品質基準の整備
・モデリング領域のプロジェクト推進（要件定義、仕様調整、スケジュールとリスクの管理）
※プロジェクト推進は、必要に応じてサポートを受けながら進めていただけます。

●フェーズ2：指標定義の統一と、使われるデータ基盤への発展
・部門ごとにばらついている指標定義を統一し、信頼できる唯一の定義を整える
・非エンジニアがセルフサービスで集計・分析できる環境づくり
・人とAIの双方が正しく解釈できるよう、モデルと指標の定義・メタデータを整備する

●継続的に担う業務
・dbtを軸としたパイプラインの設計・実装・運用（Cloud Composer、Cloud Runなど）
・コードレビューや技術指導を通じたメンバー育成
・開発知見の共有とドキュメント整備によるナレッジの仕組み化

【開発環境】
・クラウド：Google Cloud（BigQuery、GKE、Cloud Composer、Cloud Run など）、AWS（RDS、S3、CloudWatch など）
・DBサーバー：一部オンプレミスで稼働
・データ変換：dbt
・言語：Python、SQL
・ IaC：Terraform
・ツール：GitHub
・BI：Tableau、Redash

【仕事の魅力】
●オンラインとオフラインをまたぐ購買データを、モデリングの起点から設計できる
メディア、EC、店舗のデータが共通のユーザーIDでつながっている事業は、国内でも多くありません。この性質の異なるデータを、事業の問いから逆算してモデル化する経験は、エンジニアとしての設計力を示すキャリアになります。

●社員として「設計方針を決める側」に立てる
指示されたテーブルを作ることではなく、何をどの粒度でモデル化するかを決め、チームの設計の方向性を示す立場として活躍できます。

●dbtを軸に、モデリングの品質基準を自ら定められる
Google Cloudとdbtを中心としたモダンデータスタックの上で、規約・テスト・ドキュメントといった品質の基準を、自分の設計思想を交えて形にできます。

●全社のデータ民主化と、AI活用の土台をつくれる
全社でAI readyな組織を目指すプロジェクトが進んでいます。指標定義の統一とモデルの整備は、その土台そのものです。

【業務概要】
全社データ活用およびAI活用のスピードを決定づける堅牢かつ柔軟な全社データプラットフォームの再設計・構築、ならびにAIモデルを安定的・継続的にデプロイ・監視するためのMLOps環境の整備を行います。

【具体的な業務】
・全社データ基盤（DWH、データレイク、モダンデータスタック等）のアーキテクチャ設計・構築
・分散・複雑化するデータ群から高速かつ高品質に統合抽出するためのETL/ELTパイプラインの開発
・データ品質管理（メタデータ管理、データセキュリティガバナンスの設計）
・機械学習やAIモデルを安定的・高速に本番運用・監視するためのMLOps環境の構築・運用

【ポジション・部門の魅力】
・組織全体のデータ活用の土台・エンジンとなる次世代データインフラを、自身のビジョンと設計思想に基づいてゼロから自由に設計・構築できます。
・データサイエンティストやマーケターが推進するすべてのAIプロジェクトのスピードと品質を決定づける最重要イネーブラーとして活躍できます。

【業務概要】
同社のデジタルビジネスを推進する中核組織にて、九州エリアの法人企業・自治体・金融機関などの顧客に対し、Tableau、Snowflake、AWSなどの先端技術を活用したデータ活用案件を通じて、DX推進や業務変革を支援します。データ活用ビジネスにおける企画・提案から設計・開発、導入、運用支援まで幅広く担当します。

【具体的な業務】
・各事業組織と連携したデータ活用ビジネスの推進（企画・営業支援）
・デリバリ案件における開発および技術支援（Tableau、Alteryx、Snowflake、AWS等）
・顧客のデータ活用支援業務（教育、データモデリング・ダッシュボード開発等）
・要件定義から総合テスト、システム策定・設計・開発・リリース・運用まで一貫したプロジェクト推進
・チームリーダーまたはプロジェクトリーダーとしてのプロジェクト管理およびステークホルダー折衝

【ポジション・部門の魅力】
・顧客と直接向き合い、提案から開発まで一貫して関わるため、自身のアイデアや技術による価値創出を実感できます。
・プライム案件の中核メンバーとして大きな裁量を持ち、データ活用を通じた顧客の業務変革やDX推進に貢献できます。
・先端技術を活用したデータ活用基盤構築スキルや、コンサルティング・マネジメントスキルを高められる環境です。

Public Cloud環境におけるデータベース管理者を募集しています。
当社データベースシステムの最適化を進め、On-PremiseからPublic Cloudへの移行・運用を担当していただきます。
現行システムの運用も必要となるため、MySQL（MariaDBも可）の経験豊富な方を歓迎します。

＜主な業務内容＞
・On-Premise MySQLおよびMariaDBのデータベース管理
・データベース管理業務における課題解決を牽引
・Public Cloud 環境におけるデータベース管理業務（AWS Aurora、GCP Spanner）

●業務概要
全社のデータ利活用を支えるデータプラットフォームの企画・設計・構築・運用を担うポジションです。AI活用を見据えた次世代データ基盤として、各事業部に対し基盤サービスを提供し、データ利活用を加速させます。

●具体的な業務
・全社データプラットフォームの企画、設計、構築、運用
・データベース製品（Snowflake、Denodo、Oracle、PostgreSQL）、データ連携統合製品（Informatica/IDMC）、API製品（Mulesoft）、クラウド（AWS）等を活用したデータ基盤環境の整備・運用

●ポジションの魅力
・データプラットフォームは単なるデータ蓄積ではなく、事業の意思決定を支える「価値創造につながるデータ基盤」です。個別最適だけでなく、全社横断で活用レベルを引き上げる影響力のあるポジションです。
・データ基盤だけでなく、クラウドインフラ、ネットワーク、セキュリティも含めた広い領域に関与でき、企画から運用まで一気通貫で経験できる環境です。

【業務概要】
ITシステムの核となるデータベースの構築や運用を高度な技術で支えるデータベースエンジニアとして、各種業務に携わります。

【具体的な業務】
・Oracle Exadata等のデータベース基盤構築
・AWSやOracle Cloudなどクラウドサービス上のデータベース構築
・ETL機能やデータ分析機能の構築など、データエンジニアリング業務
・WebAPサーバやバックアップ用ストレージなどデータベースと連携するシステムの構築
・データベースの設計／チューニング／トラブルシュートなどのDBA業務
・データベースを中心とするシステムのアーキテクト／コンサルタント
・データベース関連サービスの開発／提供
・Oracleをはじめとするデータベース製品の最新技術の調査／検証
・データベースの専門家として社内外の関係者と協力してプロジェクトを牽引するプロジェクトリーダー業務

【ポジション・部門の魅力】
・超高性能マシンを数多く揃えており、最新マシンに触れながらスキルアップできる環境が整っています。
・社員の技術力向上に力を入れており、資格取得制度や研修受講制度が充実しています。
・グループが手掛ける大規模プロジェクトに参画する機会が多く、データベースエンジニアとして大きく成長できるチャンスがあります。
・リモートワークを導入しており、各自のライフスタイルに合わせた多様な働き方が推奨されています。

【業務概要】
企業におけるAIのビジネス適用が進む中、スケーラブルかつ高信頼なシステム基盤の構築、およびデータ収集蓄積・データ分析・機械学習モデル開発・デプロイメント・運用というサイクルを回すためのAI・ビッグデータ分析基盤の構築を担当します。

【具体的な業務】
・クライアントのビジネス課題に対するAI・ビッグデータ分析基盤の設計・構築・適用
・ログデータや顧客データ等の多種多様なビッグデータを高速処理する基盤（リアルタイム処理基盤含む）の構築・運用
・課題解決に向けた提案からデータ分析の実施、基盤構築までのワンストップ支援

【ポジション・部門の魅力】
・コンサルティング、分析、基盤構築のスペシャリストがチームワークで課題解決にあたる環境で知識・スキルを深めることができます。
・Hadoop、Spark、Kafkaをはじめ、Snowflakeなどのクラウドネイティブなデータレイク/データウェアハウス、DockerやKubernetesといったコンテナ技術など、最先端の技術基盤スキルを磨くことが可能です。
・将来的には志向に応じて部門リーダーや技術スペシャリストなどのキャリアパスを築くことができます。

【業務概要】
クラウドのデータプラットフォーム（Databricks、Snowflake、BigQuery等）を活用したデータ
・AI基盤について、顧客への提案
・構想策定から、設計
・構築、活用の定着までを技術面でリードします。
【具体的な業務】

・データ基盤アーキテクチャの設計
・データガバナンス、権限、リネージの設計
・データパイプライン（Spark／SQL／Python等）の設計
・開発および性能
・コストの最適化
・既存DWH
・データ基盤からの移行計画、新旧突合や受け入れ試験の設計
・自然言語のデータ分析等データ活用の仕組みづくり
・全社AI基盤
・AIエージェント活用への展開
・RFP対応、提案書作成、見積等、プリセールス段階からの技術リード
・顧客の内製化支援およびエンジニアの育成、設計標準やナレッジの整備 （担当案件例）
・企業グループ各社のデータを集約するデータ統合基盤の構想
・構築
・AWSとDatabricks等のプラットフォームを組み合わせた拡張性の高い分析基盤の設計
・既存DWHからの移行とコスト最適化
・自然言語でデータを分析できる環境の導入と利用定着 【ポジション
・部門の魅力】

・データ＆AI基盤事業の立ち上げ期における中核メンバーとして、提案の型や設計標準づくりに携わることができます。

・提案から実装、定着まで一気通貫で担うため、技術とビジネスの双方のスキルを磨くことが可能です。

・Databricksをはじめ、最新のデータプラットフォームを扱う案件に携われます。

・大手グループの顧客基盤を背景に、大規模なエンタープライズ案件に携われます。

・リモートワーク中心の働き方と各種資格取得支援があり、柔軟な働き方とスキルアップ支援が充実しています。

【業務概要】
あらゆる業界でデータ・AI活用が経営課題となる中、データ基盤ソリューションの導入ニーズが高まっています。同社では、データ・AI領域のオファリング組織の中核メンバーとして、専門性を磨きながら組織立ち上げにも携わるデータ基盤ソリューションエンジニアを募集しています。

【具体的な業務】
Databricks、Snowflake、Teradata、Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Fabric、Palantir Foundry/AIPなどのデータ基盤ソリューションを中心とした、データ・AI基盤の設計、開発、移行、テスト、本番運用を担当します。
・企画・要件定義担当と連携し、クライアント要件を実装可能なアーキテクチャやシステムへ落とし込み
・運用性、セキュリティ、コストを考慮した実現方式や代替案の提案
・品質と納期に責任を持った本番稼働までの完遂
・新しい技術の継続的な習得と標準化・再利用可能な形式での展開

【ポジション・部門の魅力】
・特定の技術やベンダーに固執せず、中立的な立場で最適な技術を選定可能
・組織づくりや人材育成に携わることができる環境
・プロジェクトデリバリーに加え、新規事業展開など多角的な業務へ挑戦可能

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【具体的な業務】
ご経験や適性に応じて、以下の案件をお任せします。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

業務内容
主な業務内容

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●業務概要
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する大学発のスタートアップ企業における、アナリティクスエンジニア向けの採用Meetup（オンライン説明会）です。
同社は、クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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


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

※開発民主化（市民開発）は社内の全ての人が開発ができることを意味します。

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

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


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


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

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

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

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

【業務内容】

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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