データエンジニアの転職求人
308 件
データエンジニアの特徴
企業や公共機関において、データを活用可能な形に整え、分析・AI活用を支える基盤を設計・構築・運用するデータ専門職です。データ収集パイプライ...もっと見る
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データエンジニアの転職求人一覧
新着 データセンターエンジニア/大手SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1050万円
ポジション
プロジェクトマネージャー(課長代理/主任)
仕事内容
業務概要:当社のデータセンターにおいて、建築・機械・空調・電気設備の構築・管理に関するプロジェクトマネジメント業務を担当いただきます。
具体的な業務:
1. データセンタの企画立案、Feasibility Study
2. 新技術の検証・採用
3. 基本・詳細設計
4. ベンダー選定・工事管理
5. お客様要件調整および協力会社マネジメント
6. 中長期計画立案(CRE含む)
ポジション・部門の魅力:
【当社の強み】
当社は社内にデータセンタエンジニアを配置することで、技術専門的かつ経営的な視点で、スピーディな判断を可能としています。
【働き方】
完全週休二日制(土日祝日)でフレックスタイムを採用しており、月の平均残業時間は、仕事とプライベートを両立しやすい環境です。全社的にメリハリのある働き方を推進しており、エンジニアであっても長時間の残業が少ない環境です。リモートワークも積極的に推進しており、長期就業しやすい職場環境をご用意しています。
具体的な業務:
1. データセンタの企画立案、Feasibility Study
2. 新技術の検証・採用
3. 基本・詳細設計
4. ベンダー選定・工事管理
5. お客様要件調整および協力会社マネジメント
6. 中長期計画立案(CRE含む)
ポジション・部門の魅力:
【当社の強み】
当社は社内にデータセンタエンジニアを配置することで、技術専門的かつ経営的な視点で、スピーディな判断を可能としています。
【働き方】
完全週休二日制(土日祝日)でフレックスタイムを採用しており、月の平均残業時間は、仕事とプライベートを両立しやすい環境です。全社的にメリハリのある働き方を推進しており、エンジニアであっても長時間の残業が少ない環境です。リモートワークも積極的に推進しており、長期就業しやすい職場環境をご用意しています。
新着 データエンジニア/有名コンテンツ配信等を行う東証プライム上場企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
メンバー
仕事内容
募集概要
当社では、アナリティクス、機械学習、そしてチーム横断の意思決定を支えるデータ基盤の構築・運用を担う データエンジニア を募集しています。
データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアと密に連携し、信頼性の高いデータセットやスケーラブルなデータパイプラインを構築する役割を担っていただきます。
特に、成長中の Data Center of Excellence(CoE) チームの一員としての貢献が期待されます。
データアーキテクチャ & パイプライン開発
1. 構造化/半構造化データの安定した取得、変換、配信を支えるデータパイプラインを設計・構築・運用
2. パイプラインの効率性、可観測性、保守性を確保し、適切なエラーハンドリングおよびモニタリングを実装
3. 分析やプロダクト向けの用途に対応した、スケーラブルな ETL/ELT ワークフローの開発
データ統合 & Data CoE 活動
1. 複数システムからのデータを統合し、一貫性のある構造とドキュメントを備えたデータセットを構築
2. 統一された指標定義、共通スキーマ、データ整合基準の策定に貢献
3. ドキュメント、データディクショナリ、データカタログの作成・整備によるデータの発見性と利活用の向上
4. データガバナンスや再現性の高い高品質なデータ運用のベストプラクティスを推進
アナリティクス支援
1. データサイエンティストおよびアナリストと協働し、分析・モデリング・ダッシュボード作成に適したデータセットを提供
2. ステークホルダーの分析ニーズを理解し、探索、実験、パフォーマンス分析に最適なデータモデルを設計
3. データの一貫性、アクセス性、分析効率向上に向けた議論・施策に参加
当社では、アナリティクス、機械学習、そしてチーム横断の意思決定を支えるデータ基盤の構築・運用を担う データエンジニア を募集しています。
データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアと密に連携し、信頼性の高いデータセットやスケーラブルなデータパイプラインを構築する役割を担っていただきます。
特に、成長中の Data Center of Excellence(CoE) チームの一員としての貢献が期待されます。
データアーキテクチャ & パイプライン開発
1. 構造化/半構造化データの安定した取得、変換、配信を支えるデータパイプラインを設計・構築・運用
2. パイプラインの効率性、可観測性、保守性を確保し、適切なエラーハンドリングおよびモニタリングを実装
3. 分析やプロダクト向けの用途に対応した、スケーラブルな ETL/ELT ワークフローの開発
データ統合 & Data CoE 活動
1. 複数システムからのデータを統合し、一貫性のある構造とドキュメントを備えたデータセットを構築
2. 統一された指標定義、共通スキーマ、データ整合基準の策定に貢献
3. ドキュメント、データディクショナリ、データカタログの作成・整備によるデータの発見性と利活用の向上
4. データガバナンスや再現性の高い高品質なデータ運用のベストプラクティスを推進
アナリティクス支援
1. データサイエンティストおよびアナリストと協働し、分析・モデリング・ダッシュボード作成に適したデータセットを提供
2. ステークホルダーの分析ニーズを理解し、探索、実験、パフォーマンス分析に最適なデータモデルを設計
3. データの一貫性、アクセス性、分析効率向上に向けた議論・施策に参加
プロジェクトリーダー(AI・データ戦略部)/業務ソフトウェアの開発・販売企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1160万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】
・データプラットフォーム(Databricks中心)の構築/運用設計/全社展開
・データ基盤(収集、加工、可視化)のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード
・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援
・Terraform によるインフラ構成管理、データ処理パイプラインの設計と最適化ETL処理における中間ビュー/集計ビューなどの設計/最適化
・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善
・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション(ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進)
・部門横断でのプロジェクト管理(タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など)/プロジェクト進行の管理/チーム体制の設計/タスク整理などのリーダー業務
・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計
・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む
※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務
【具体的な業務】
使用技術・開発環境:
クラウド基盤:AWS(ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など)、Databricks
データ処理:Apache Spark、AWS Glue
データベース:Amazon RDS(Aurora MySQL)、DynamoDB
IaC:Terraform
言語:Python
BIツール:Amazon QuickSight、AI/BI、DOMO
コミュニケーション:Slack、Zoom、Backlog、DocBase
※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。
配属先チームの特徴:
AI・データ戦略部では、データ基盤の構築およびデータ活用に向けたDX、AI開発、BI開発を行っております。
データプラットフォームチームでは、全社のシステムからデータを取得し、DatabricksのBronzeとして一元化するとともに、全社共通のデータ構造であるSilverデータの設計・加工を行っております。
また、DX、インテリジェンスチームでは、Silverデータから業務・ビジネス観点での要求を受けたGoldデータ(DWHやデータマート等)の設計構築と、BIやAIへの開発を実施しております。
チーム人数:
活躍しているメンバーの経歴/特徴等:Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。
このポジションから参画して描く事が出来るキャリア:
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI、データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。
【ポジション・部門の魅力】
当社では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。
技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。
また、単なるインフラ整備や分析支援にとどまらず、経営判断や業務改革と直結するシステムや仕組みを“プロダクト”として構想・実装できるのが、事業会社である当社ならではのやりがいです。
さらに、当社では全社でデータ・AI活用を進める戦略が掲げられており、将来的にはAIやデータを活用したプロダクト企画・商用化、PdM的キャリアへの展開も視野に入ります。
裁量と責任を持ちながら、エンジニアとして、プロジェクトリーダーとして、事業を動かす実感を持ちたい方に最適なポジションです。
・データプラットフォーム(Databricks中心)の構築/運用設計/全社展開
・データ基盤(収集、加工、可視化)のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード
・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援
・Terraform によるインフラ構成管理、データ処理パイプラインの設計と最適化ETL処理における中間ビュー/集計ビューなどの設計/最適化
・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善
・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション(ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進)
・部門横断でのプロジェクト管理(タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など)/プロジェクト進行の管理/チーム体制の設計/タスク整理などのリーダー業務
・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計
・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む
※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務
【具体的な業務】
使用技術・開発環境:
クラウド基盤:AWS(ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など)、Databricks
データ処理:Apache Spark、AWS Glue
データベース:Amazon RDS(Aurora MySQL)、DynamoDB
IaC:Terraform
言語:Python
BIツール:Amazon QuickSight、AI/BI、DOMO
コミュニケーション:Slack、Zoom、Backlog、DocBase
※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。
配属先チームの特徴:
AI・データ戦略部では、データ基盤の構築およびデータ活用に向けたDX、AI開発、BI開発を行っております。
データプラットフォームチームでは、全社のシステムからデータを取得し、DatabricksのBronzeとして一元化するとともに、全社共通のデータ構造であるSilverデータの設計・加工を行っております。
また、DX、インテリジェンスチームでは、Silverデータから業務・ビジネス観点での要求を受けたGoldデータ(DWHやデータマート等)の設計構築と、BIやAIへの開発を実施しております。
チーム人数:
活躍しているメンバーの経歴/特徴等:Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。
このポジションから参画して描く事が出来るキャリア:
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI、データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。
【ポジション・部門の魅力】
当社では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。
技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。
また、単なるインフラ整備や分析支援にとどまらず、経営判断や業務改革と直結するシステムや仕組みを“プロダクト”として構想・実装できるのが、事業会社である当社ならではのやりがいです。
さらに、当社では全社でデータ・AI活用を進める戦略が掲げられており、将来的にはAIやデータを活用したプロダクト企画・商用化、PdM的キャリアへの展開も視野に入ります。
裁量と責任を持ちながら、エンジニアとして、プロジェクトリーダーとして、事業を動かす実感を持ちたい方に最適なポジションです。
社内SE(データトランスフォーメーション推進担当)/大手化成メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1310万円
ポジション
管理職(リーダー/プロフェッショナル)
仕事内容
<組織のビジョン・ミッション/活動方針>
・今日稼働しているシステムを明日も稼働させ続ける(ミッション)
・ITをツールとして業務プロセスに変革を起こす(ミッション)
・ナレッジの蓄積とスキルのレベルアップによる内製力強化(活動方針)
<業務概要>
全社横断のデータ利活用環境をゼロから構築/推進し、複数部門/事業を跨いだデータの集約・統合を通じ、業務効率の飛躍的向上と、社員の自律的なデータ活用文化の定着を実現します。
<業務詳細>
・全社データ基盤構想の策定とロードマップ設計
全社横断でのデータ活用を実現するため、データレイク、DWH、データマート等の構成方針を策定し、中長期の導入/展開ロードマップを構築。経営層や関連部門と連携しながら合意形成と予算化を主導します。
・データガバナンスルールの整備と推進
データ定義の標準化、品質維持、アクセス権管理など、全社的なデータガバナンスの基本方針とルールを整備。各部門との調整を通じて現場運用に落とし込み、教育/啓発活動を通じた定着化を図ります。
・データ可視化・検索性向上施策(データカタログ整備等)
ユーザーが自律的に必要なデータへアクセスできる環境構築を目的とし、データカタログやメタデータ管理ツールの導入/整備を主導し検索性と利便性の向上を図るとともに、利用者フィードバックを反映した継続改善を行います。
<やり甲斐・魅力点>
・オフィスはフリーアドレスで仲間と会話しやすいオープンスペースやパーティションに区切られた集中スペースなどワークスタイルに合わせた職場環境が整備されています。
・メーカーの社内SEとして事業のモノづくりを直接支援したり、CxO組織への貢献を実感することができます。
・社外のパートナーベンダーとも協力の上、データやシステムのプロフェッショナルとしての成長が図れます。
・リモートワーク可能でプライベートとの両立が可能です。
<キャリアパス>
・データに関連する様々なノウハウや考え方を身につけ、各事業やCxO組織で行っている業務をデータの観点から支援を行ったり、大規模PJに参画しデータモデルの策定などシステム開発にも携わり様々なシステムの知見も身に着けられます。
・中期的にはAI活用のためのデータ設計など今後の当社で新たなバリューを出していくためのPJのPLやPMを担っていただく予定です。
・リーダー職とプロフェッショナル職(いずれも管理職)があり、ご本人の希望と特性によっていずれのキャリアパスも可能です。
・今日稼働しているシステムを明日も稼働させ続ける(ミッション)
・ITをツールとして業務プロセスに変革を起こす(ミッション)
・ナレッジの蓄積とスキルのレベルアップによる内製力強化(活動方針)
<業務概要>
全社横断のデータ利活用環境をゼロから構築/推進し、複数部門/事業を跨いだデータの集約・統合を通じ、業務効率の飛躍的向上と、社員の自律的なデータ活用文化の定着を実現します。
<業務詳細>
・全社データ基盤構想の策定とロードマップ設計
全社横断でのデータ活用を実現するため、データレイク、DWH、データマート等の構成方針を策定し、中長期の導入/展開ロードマップを構築。経営層や関連部門と連携しながら合意形成と予算化を主導します。
・データガバナンスルールの整備と推進
データ定義の標準化、品質維持、アクセス権管理など、全社的なデータガバナンスの基本方針とルールを整備。各部門との調整を通じて現場運用に落とし込み、教育/啓発活動を通じた定着化を図ります。
・データ可視化・検索性向上施策(データカタログ整備等)
ユーザーが自律的に必要なデータへアクセスできる環境構築を目的とし、データカタログやメタデータ管理ツールの導入/整備を主導し検索性と利便性の向上を図るとともに、利用者フィードバックを反映した継続改善を行います。
<やり甲斐・魅力点>
・オフィスはフリーアドレスで仲間と会話しやすいオープンスペースやパーティションに区切られた集中スペースなどワークスタイルに合わせた職場環境が整備されています。
・メーカーの社内SEとして事業のモノづくりを直接支援したり、CxO組織への貢献を実感することができます。
・社外のパートナーベンダーとも協力の上、データやシステムのプロフェッショナルとしての成長が図れます。
・リモートワーク可能でプライベートとの両立が可能です。
<キャリアパス>
・データに関連する様々なノウハウや考え方を身につけ、各事業やCxO組織で行っている業務をデータの観点から支援を行ったり、大規模PJに参画しデータモデルの策定などシステム開発にも携わり様々なシステムの知見も身に着けられます。
・中期的にはAI活用のためのデータ設計など今後の当社で新たなバリューを出していくためのPJのPLやPMを担っていただく予定です。
・リーダー職とプロフェッショナル職(いずれも管理職)があり、ご本人の希望と特性によっていずれのキャリアパスも可能です。
データエンジニア(アーキテクト) ※モダン環境・AI活用/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
730万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。
これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。
これからはヒトに対する""""データの民主化""""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""""AI-Readyなデータ基盤""""の実現も必要になってきます。
その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。
◆業務詳細
データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行
・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出
・データの整備、再モデリング、品質管理
・IaCを用いたインフラ構成管理
・データガバナンス整備
また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供
業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。
◆データ活用の事例
・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析
・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供
・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定
・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成
【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤開発からデータ活用推進まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダンな開発環境内でのデータ基盤開発の経験
◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。
2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。
3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。
4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。
【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
<キャリア例>
・マネジメントを目指すキャリア
・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。
これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。
これからはヒトに対する""""データの民主化""""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""""AI-Readyなデータ基盤""""の実現も必要になってきます。
その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。
◆業務詳細
データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行
・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出
・データの整備、再モデリング、品質管理
・IaCを用いたインフラ構成管理
・データガバナンス整備
また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供
業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。
◆データ活用の事例
・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析
・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供
・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定
・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成
【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤開発からデータ活用推進まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダンな開発環境内でのデータ基盤開発の経験
◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。
2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。
3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。
4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。
【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
<キャリア例>
・マネジメントを目指すキャリア
・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア
シニアマーケティングエンジニア/データエンジニア ※モダン環境・AI活用/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
810万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。
このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。
◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL)
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援
・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定
【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤・業務システムの開発からマーケティングへの活用まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験
◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。
2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。
3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。
4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。
【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
<キャリア例>
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。
このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。
◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL)
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援
・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定
【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤・業務システムの開発からマーケティングへの活用まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験
◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。
2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。
3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。
4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。
【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
<キャリア例>
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
マーケティングエンジニア/データエンジニア ※モダン環境・AI活用/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
690万円〜810万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。
このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。
◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL)
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング
【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤・業務システムの開発からマーケティングへの活用まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験
◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。
2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。
3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。
4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。
【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
<キャリア例>
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
・テックリードを目指すキャリア
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。
このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。
◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL)
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング
【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤・業務システムの開発からマーケティングへの活用まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験
◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。
2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。
3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。
4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。
【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
<キャリア例>
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
・テックリードを目指すキャリア
AWS運用・データ基盤エンジニア/大手小売業系総合金融会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
690万円〜890万円
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要
AWS 環境(S3 / Redshift / IAM)の運用・ガバナンス管理に加え、
海外のグループ会社と連携したECL計算ならびにデータ分析プロジェクトにも
携わっていただきます。
具体的な仕事内容
● AWS環境の運用・管理
S3 / Redshift / SageMakerを使用したデータ基盤の運用・保守
IAM・セキュリティポリシー管理、権限設計
● ECL(Expected Credit Loss)計算に必要なデータ処理・ジョブの構築
データ抽出・加工、ETL パイプライン設計
● 分析基盤およびモデル開発支援
モデリング環境(SageMaker等)の整備
● アカウント管理・セキュリティ対策
アラート監視、脆弱性対応
● 海外グループ会社との協働
データ仕様調整、英語でのコミュニケーション(メール中心、会議あり)
募集ポジションについて
< やりがい >
「金融領域(ECL / IFRS9)×クラウド」の専門性を同時に伸ばせる希少な環境です。
< 働き方 >
習得したスキル・知見を現場で活用すべく、海外のグループ各社への赴任を推奨しています。
また、国内のDX推進、マーケティング関連部署でのご活躍も視野に入れていただけます。
AWS 環境(S3 / Redshift / IAM)の運用・ガバナンス管理に加え、
海外のグループ会社と連携したECL計算ならびにデータ分析プロジェクトにも
携わっていただきます。
具体的な仕事内容
● AWS環境の運用・管理
S3 / Redshift / SageMakerを使用したデータ基盤の運用・保守
IAM・セキュリティポリシー管理、権限設計
● ECL(Expected Credit Loss)計算に必要なデータ処理・ジョブの構築
データ抽出・加工、ETL パイプライン設計
● 分析基盤およびモデル開発支援
モデリング環境(SageMaker等)の整備
● アカウント管理・セキュリティ対策
アラート監視、脆弱性対応
● 海外グループ会社との協働
データ仕様調整、英語でのコミュニケーション(メール中心、会議あり)
募集ポジションについて
< やりがい >
「金融領域(ECL / IFRS9)×クラウド」の専門性を同時に伸ばせる希少な環境です。
< 働き方 >
習得したスキル・知見を現場で活用すべく、海外のグループ各社への赴任を推奨しています。
また、国内のDX推進、マーケティング関連部署でのご活躍も視野に入れていただけます。
AI・データエンジニア/日系運用会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
AI・データエンジニア
仕事内容
資産運用会社のフロントオフィス(投資分析及びポートフォリオ管理)において、投資判断の高度化と効率化を支える技術基盤の強化を行います。
以下の業務のいずれか、または適性に応じて複数を担当していただきます。
・ AI・機械学習モデル開発
金融分析モデルの研究開発:機械学習を用いた定量分析の構築及び実装
LLM・AI エージェント開発:GPT や Claude 等の API を活用した、社内用 AI アプリケーションおよ
び自律型エージェントの開発(リサーチ業務の自動化、意思決定支援など)、AWS・GCP 等のクラウ
ドを活用した AI/ML 基盤の構築および運用
・ データベース開発・保守
定量分析用 DB の構築:市場データや企業データを処理し、定量分析やバックテスト等に用いる高品
質なデータベースの設計・開発
データ基盤の構築:Oracle や Snowflake を用いたデータウェアハウスの構築・運用保守
・ クオンツリサーチ R&D
金融市場分析における学術研究、分析手法の開発および実運用への活用
以下の業務のいずれか、または適性に応じて複数を担当していただきます。
・ AI・機械学習モデル開発
金融分析モデルの研究開発:機械学習を用いた定量分析の構築及び実装
LLM・AI エージェント開発:GPT や Claude 等の API を活用した、社内用 AI アプリケーションおよ
び自律型エージェントの開発(リサーチ業務の自動化、意思決定支援など)、AWS・GCP 等のクラウ
ドを活用した AI/ML 基盤の構築および運用
・ データベース開発・保守
定量分析用 DB の構築:市場データや企業データを処理し、定量分析やバックテスト等に用いる高品
質なデータベースの設計・開発
データ基盤の構築:Oracle や Snowflake を用いたデータウェアハウスの構築・運用保守
・ クオンツリサーチ R&D
金融市場分析における学術研究、分析手法の開発および実運用への活用
【神奈川県】IoTモニタリングシステム開発エンジニア/大手産業機械メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜830万円
ポジション
技術スペシャリスト
仕事内容
入社後は、データ利活用による事業成長を支援する専門家として、自社開発のIoTモニタリングシステム開発および機能拡張に携わっていただきます。具体的には、冷凍機等の産業機器から得られる稼働データを収集・分析するためのシステムの設計・構築や予兆保全を実現するための診断アルゴリズムの実装など、IoT技術を用いた遠隔監視ソリューション開発の中核業務をお任せします。
【募集部門】
当社 冷凍機事業部 サービス技術管理部 IoT推進課
※当グループ採用となります
【キャリアステップイメージ】
2 3年後には、クラウドエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアなど、技術スペシャリストとしての道を究めることも可能です。また、組織リーダーとしての適性があれば、将来的にマネージャ候補者として基幹職試験へ推薦しマネジメントの道に進むことも可能です。当面は現部署にて業務に従事いただきますが、業務上の都合により転勤の可能性があります。
【募集部門】
当社 冷凍機事業部 サービス技術管理部 IoT推進課
※当グループ採用となります
【キャリアステップイメージ】
2 3年後には、クラウドエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアなど、技術スペシャリストとしての道を究めることも可能です。また、組織リーダーとしての適性があれば、将来的にマネージャ候補者として基幹職試験へ推薦しマネジメントの道に進むことも可能です。当面は現部署にて業務に従事いただきますが、業務上の都合により転勤の可能性があります。
森林データ・オペレーション設計ディレクター(PMO)/地域・国際観光に関する調査、企画、情報サービス提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜900万円
ポジション
ディレクター(PMO)
仕事内容
<ミッション・役割>
リーダーと二人三脚で、「属人化ゼロの算定チーム」を完成させることがミッションです。
1. 森林データを扱う現場業務を理解し、どこから仕組み化すべきかを整理し、効率化および将来サービスに向けた基盤を構築
2. 業務の構造化とルール化:曖昧な判断基準を言語化し、「システムで処理するもの」と「人が判断するもの」を切り分け
3. 手戻りの解消:紙資料、PDF、CSV、GISデータ等が混在する現状フローを整理し、標準フローへ再設計
4. 他者活用の最大化:アシスタントが自走できるマニュアル・チェックリスト整備、教育コスト最小化
<具体的には>
1. 現状分析と課題抽出:算定チームの全工程をヒアリングし、ボトルネックを特定
2. 標準化・マニュアル化の主導:属人的なノウハウを「誰でも再現可能な手順書」に落とし込み
3. IT/自動化要件の定義:Excel、VBA、Python、生成AI等を活用した効率化の要件整理、実装優先順位決定
4. 算定実務の品質管理:次工程(創出支援チーム)への「一発合格」を実現する検品体制構築
ポジションの魅力
1. 裁量の大きさ:未整備な組織において、自分の描いた設計図がそのまま標準ルールとなる手応え
2. 社会的意義:日本の森林データ×ESGという成長市場で、データ基盤構築の中核を担える
リーダーと二人三脚で、「属人化ゼロの算定チーム」を完成させることがミッションです。
1. 森林データを扱う現場業務を理解し、どこから仕組み化すべきかを整理し、効率化および将来サービスに向けた基盤を構築
2. 業務の構造化とルール化:曖昧な判断基準を言語化し、「システムで処理するもの」と「人が判断するもの」を切り分け
3. 手戻りの解消:紙資料、PDF、CSV、GISデータ等が混在する現状フローを整理し、標準フローへ再設計
4. 他者活用の最大化:アシスタントが自走できるマニュアル・チェックリスト整備、教育コスト最小化
<具体的には>
1. 現状分析と課題抽出:算定チームの全工程をヒアリングし、ボトルネックを特定
2. 標準化・マニュアル化の主導:属人的なノウハウを「誰でも再現可能な手順書」に落とし込み
3. IT/自動化要件の定義:Excel、VBA、Python、生成AI等を活用した効率化の要件整理、実装優先順位決定
4. 算定実務の品質管理:次工程(創出支援チーム)への「一発合格」を実現する検品体制構築
ポジションの魅力
1. 裁量の大きさ:未整備な組織において、自分の描いた設計図がそのまま標準ルールとなる手応え
2. 社会的意義:日本の森林データ×ESGという成長市場で、データ基盤構築の中核を担える
Data Platform Architect/グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
Manager ~ Consulting Partner
仕事内容
【部門紹介】デジタルトランスフォーメーションの課題とソリューションが定まっていないお客様に対して、課題設定とソリューショニング支援、さらにプログラムマネジメントやチェンジマネジメントなどの実行支援を行う部門です。当社が世界中のさまざまな業界での支援を通じて培ったベストプラクティスを照らし、日本企業の固有の事情・経営課題に合わせた形でソリューショニングすることでテクノロジー主導による企業変革を後押しします。また、お客様が日本国内を超えて価値を創出していくためのGatewayとなるべく、将来的にはお客様主導で自社のIT戦略を管理・実行していけるような伴走型の支援を提供します。
【サービス提供の特徴】プロジェクトを遂行する際に日本と海外の混成チームを編成する「ハイブリッドデリバリーモデル」です。当社にはグローバルで多数のプロフェッショナルがおり、世界のメジャーなITベンダーとのアライアンス関係があります。加えて、インドの研究開発を担っている部門では独自にAI等の最新技術の研究をしているほか、産学連携のコイノベーションネットワークを有しています。こうしたグローバルの幅広い技術知見に基づくコンサルティングが当社の特徴であり強みです。
1. グローバルのベストプラクティスの活用
2. End-to-Endの価値を考慮したコンサルティング(自社にSIがある強み)
3. 企画・提案 実装・定着化まで責任もってデリバリーチームと協業して伴走
4. テクノロジーにフォーカスした、あらゆるネットワークの知見
5. 製品ベンダー中立の立場
6. ハイブリッドデリバリーモデル(世界水準の高い技術力、グローバルの最新事例、圧倒的なリソースの活用)
【Data領域のビジネス説明、状況、ポジションの魅力、当社の優位性等】データは企業の競争優位を支える最重要資産であり、ビジネスの変革において中心的な役割を果たします。当社では、データ活用を単なる基盤構築や可視化にとどめず、AIとの融合によっていかにビジネス価値を創出するかという「構想」と「実行の接続」に強みを持つ上流コンサルティングを展開しています。私たちは、企業がAIドリブンな意思決定・業務プロセス最適化・サービス高度化を実現するための戦略立案から、データ基盤の評価・整備方針策定、AIユースケースの構築・PoC設計までを包括的に支援。さらに当社の高度なIT実行力と連携することで、構想のみにとどまらない「実現可能な変革」を支えます。業界・業種を問わず、データの価値を最大化し、企業の本質的な変革をドライブするパートナーとして、クライアントの変革に伴走します。
【職務内容】エンタープライズ全体を対象としたデータ利活用を支える基盤構築プロジェクトにおいて、アーキテクチャ設計のリードに加え、プロジェクトの円滑な推進に必要なマネジメント機能も担います。技術視点とマネジメント視点の双方を持ち、ビジネス要件を構造化・システム要件に落とし込むとともに、プロジェクト推進(品質・スケジュール・リスク管理)を通じてデリバリー成功に貢献していただきます。
具体的な業務内容例:
・顧客・関係部署との要件定義、To-Be像の整理と技術要件へのブレイクダウン
・データ基盤アーキテクチャ(ETL/ELT、DWH、レイク、API等)の構想・設計
・データモデル、データフロー設計、セキュリティ・運用面を含む非機能要件の整理
・アウトプットレビュー(設計書、コード、成果物)と技術的アドバイス
・プロジェクト推進における以下マネジメント要素の実施:
>スケジュール・タスク管理(WBS作成、進捗レビュー)
>技術課題・リスクの抽出と対策の推進
>複数ベンダー・開発チームの統合マネジメント
>ステークホルダー報告資料の作成・説明
【補足】採用グレードC3A(Manager相当)までの若手候補者については、当社ユニット内でShared Pool制度となり、さまざまな案件に参画頂きながらコンサルの基礎を学んで頂く育成方式をとっています。従って必ずしもご希望の領域やテクノロジーにフォーカスしたプロジェクトにアサインされるとは限らないことをご了承下さい。
【サービス提供の特徴】プロジェクトを遂行する際に日本と海外の混成チームを編成する「ハイブリッドデリバリーモデル」です。当社にはグローバルで多数のプロフェッショナルがおり、世界のメジャーなITベンダーとのアライアンス関係があります。加えて、インドの研究開発を担っている部門では独自にAI等の最新技術の研究をしているほか、産学連携のコイノベーションネットワークを有しています。こうしたグローバルの幅広い技術知見に基づくコンサルティングが当社の特徴であり強みです。
1. グローバルのベストプラクティスの活用
2. End-to-Endの価値を考慮したコンサルティング(自社にSIがある強み)
3. 企画・提案 実装・定着化まで責任もってデリバリーチームと協業して伴走
4. テクノロジーにフォーカスした、あらゆるネットワークの知見
5. 製品ベンダー中立の立場
6. ハイブリッドデリバリーモデル(世界水準の高い技術力、グローバルの最新事例、圧倒的なリソースの活用)
【Data領域のビジネス説明、状況、ポジションの魅力、当社の優位性等】データは企業の競争優位を支える最重要資産であり、ビジネスの変革において中心的な役割を果たします。当社では、データ活用を単なる基盤構築や可視化にとどめず、AIとの融合によっていかにビジネス価値を創出するかという「構想」と「実行の接続」に強みを持つ上流コンサルティングを展開しています。私たちは、企業がAIドリブンな意思決定・業務プロセス最適化・サービス高度化を実現するための戦略立案から、データ基盤の評価・整備方針策定、AIユースケースの構築・PoC設計までを包括的に支援。さらに当社の高度なIT実行力と連携することで、構想のみにとどまらない「実現可能な変革」を支えます。業界・業種を問わず、データの価値を最大化し、企業の本質的な変革をドライブするパートナーとして、クライアントの変革に伴走します。
【職務内容】エンタープライズ全体を対象としたデータ利活用を支える基盤構築プロジェクトにおいて、アーキテクチャ設計のリードに加え、プロジェクトの円滑な推進に必要なマネジメント機能も担います。技術視点とマネジメント視点の双方を持ち、ビジネス要件を構造化・システム要件に落とし込むとともに、プロジェクト推進(品質・スケジュール・リスク管理)を通じてデリバリー成功に貢献していただきます。
具体的な業務内容例:
・顧客・関係部署との要件定義、To-Be像の整理と技術要件へのブレイクダウン
・データ基盤アーキテクチャ(ETL/ELT、DWH、レイク、API等)の構想・設計
・データモデル、データフロー設計、セキュリティ・運用面を含む非機能要件の整理
・アウトプットレビュー(設計書、コード、成果物)と技術的アドバイス
・プロジェクト推進における以下マネジメント要素の実施:
>スケジュール・タスク管理(WBS作成、進捗レビュー)
>技術課題・リスクの抽出と対策の推進
>複数ベンダー・開発チームの統合マネジメント
>ステークホルダー報告資料の作成・説明
【補足】採用グレードC3A(Manager相当)までの若手候補者については、当社ユニット内でShared Pool制度となり、さまざまな案件に参画頂きながらコンサルの基礎を学んで頂く育成方式をとっています。従って必ずしもご希望の領域やテクノロジーにフォーカスしたプロジェクトにアサインされるとは限らないことをご了承下さい。
リードデータエンジニア/モビリティ関連事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
リードデータエンジニア
仕事内容
自社サービスのデータ基盤では、全国47都道府県で使用されサービスアプリの中で生み出されるユーザーとタクシーを結ぶ大量データを収集し、活用しています。
データの主な活用方法は二つあります。一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発し自社サービスに機能として組み込んでいます。もう一つは意思決定支援であり、データアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。
仕事内容:
データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。
データ基盤:
- 大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集
- アプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集
- 地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集
- データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現
- StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング
- 利用者の管理、セキュリティコントロール
データプロダクト実行基盤:
- 自社サービスでAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用
- データサイエンティストの開発支援
- AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング
- 高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用
- オンコール体制(当番制)
本ポジションの魅力:
- 大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験がつめます
- 高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験がつめます
- 全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます
データの主な活用方法は二つあります。一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発し自社サービスに機能として組み込んでいます。もう一つは意思決定支援であり、データアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。
仕事内容:
データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。
データ基盤:
- 大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集
- アプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集
- 地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集
- データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現
- StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング
- 利用者の管理、セキュリティコントロール
データプロダクト実行基盤:
- 自社サービスでAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用
- データサイエンティストの開発支援
- AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング
- 高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用
- オンコール体制(当番制)
本ポジションの魅力:
- 大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験がつめます
- 高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験がつめます
- 全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます
データエンジニア候補・データ活用関連システムの内製開発および運用/大手人材派遣会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜920万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
自社グループのデータ活用を推進していくため、下記の業務に携わって頂きます。
* データ活用関連システム(データパイプライン/DWH/BI)の開発(設計・実装・テスト)
* データ活用関連システム(データパイプライン/DWH/BI)の運用
* 上記における、社内開発パートのとりまとめ
具体的にお願いしたいこと:
* 各業務システムからDWHへデータを集める仕組み(データパイプライン)の開発、運用
* 企業の意思決定を支えるデータウェアハウス(DWH)の実運用および機能拡張(エンハンス)対応、または運用設計
* システムの安定稼働を支える保守業務における詳細設計・改善推進
* 将来的には、DWH全体のアーキテクチャ設計や、データアーキテクトとしてのプロジェクト参画など、より上流での設計・戦略立案にも挑戦可能
得られるご経験/キャリアステップ:
* ビジネス価値を生み出すためのデータ設計スキル
* データ活用プロジェクトを推進するプロジェクトマネジメント力
* データ基盤を支えるインフラ・アーキテクチャに関する幅広い知識
* 専門技術を極めるITスペシャリスト、組織を牽引するチームマネージャーなどのキャリアステップを用意
* 希望や志向に応じて、システム開発部門やIT基盤部門へのキャリアチェンジも可能。長期的にスキルの幅を広げられる環境です。
* データ活用関連システム(データパイプライン/DWH/BI)の開発(設計・実装・テスト)
* データ活用関連システム(データパイプライン/DWH/BI)の運用
* 上記における、社内開発パートのとりまとめ
具体的にお願いしたいこと:
* 各業務システムからDWHへデータを集める仕組み(データパイプライン)の開発、運用
* 企業の意思決定を支えるデータウェアハウス(DWH)の実運用および機能拡張(エンハンス)対応、または運用設計
* システムの安定稼働を支える保守業務における詳細設計・改善推進
* 将来的には、DWH全体のアーキテクチャ設計や、データアーキテクトとしてのプロジェクト参画など、より上流での設計・戦略立案にも挑戦可能
得られるご経験/キャリアステップ:
* ビジネス価値を生み出すためのデータ設計スキル
* データ活用プロジェクトを推進するプロジェクトマネジメント力
* データ基盤を支えるインフラ・アーキテクチャに関する幅広い知識
* 専門技術を極めるITスペシャリスト、組織を牽引するチームマネージャーなどのキャリアステップを用意
* 希望や志向に応じて、システム開発部門やIT基盤部門へのキャリアチェンジも可能。長期的にスキルの幅を広げられる環境です。
データ利活用基盤担当リーダー/栃木県地盤の大手地方銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
リーダー
仕事内容
●担当業務
・DX推進の土台となるデータマネジメント強化に向け、現在、データ利活用基盤を刷新中であり、経験・希望を考慮して、次の内容より担当業務を決めさせていただきます。
1. DX・データ活用企画の立案
2. データ分析を通じてのビジネス課題への対応(戦略策定、施策実行・改善等)
3. 分析結果の可視化(BIを活用したレポーティング等)
4. データ分析環境の保守、運用管理、行内外のデータ収集
5. データ蓄積系基盤の保守、運用管理
●配属部署
・1〜4の業務はDX戦略室、5の業務はシステム部に配属いたします。
5の業務を担当した場合もDX戦略室と綿密にコミュニケーションを図りながら、業務を進めていただきます。
・いずれの業務においてもデータ利活用基盤に関する業務経験を踏まえ、専門人材として本部各部へ配属することも視野に入れております。
●ポジションの特徴・魅力
・DX戦略室は、当社のデジタルを活用した業務改革およびデータ分析ツールやAI等を活用によるビジネス課題の発見・解決等、DX・データ活用施策にかかるプロジェクト推進や仕組みづくりを行っています。
・当社の未来を左右する経営課題に取り組むやりがい、他部署の人とコミュニケーションを取りながら仕事を進める面白さ、などを感じながら取り組んでいただきます。
・当社は当グループを背景とした広域情報ネットワークに強みをもつ企業です。将来的に安心して働いていただける職場です。
・DX推進の土台となるデータマネジメント強化に向け、現在、データ利活用基盤を刷新中であり、経験・希望を考慮して、次の内容より担当業務を決めさせていただきます。
1. DX・データ活用企画の立案
2. データ分析を通じてのビジネス課題への対応(戦略策定、施策実行・改善等)
3. 分析結果の可視化(BIを活用したレポーティング等)
4. データ分析環境の保守、運用管理、行内外のデータ収集
5. データ蓄積系基盤の保守、運用管理
●配属部署
・1〜4の業務はDX戦略室、5の業務はシステム部に配属いたします。
5の業務を担当した場合もDX戦略室と綿密にコミュニケーションを図りながら、業務を進めていただきます。
・いずれの業務においてもデータ利活用基盤に関する業務経験を踏まえ、専門人材として本部各部へ配属することも視野に入れております。
●ポジションの特徴・魅力
・DX戦略室は、当社のデジタルを活用した業務改革およびデータ分析ツールやAI等を活用によるビジネス課題の発見・解決等、DX・データ活用施策にかかるプロジェクト推進や仕組みづくりを行っています。
・当社の未来を左右する経営課題に取り組むやりがい、他部署の人とコミュニケーションを取りながら仕事を進める面白さ、などを感じながら取り組んでいただきます。
・当社は当グループを背景とした広域情報ネットワークに強みをもつ企業です。将来的に安心して働いていただける職場です。
MLOpsエンジニア/ITコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【業務内容】データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。
・ML基盤の設計・構築・運用
・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用
・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化
・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション
・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理
・コスト見積もり・最適
・MLOpsパイプライン構築・運用
・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用
・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化
・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用
・モデルデプロイ・監視
・KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ
・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング
・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計
・再学習サイクルの自動化と改善提案
【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
【会社、仕事の魅力】当社は、当グループの日本法人として、日本市場にてサービスを提供しており、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。AIデータセンター・クラウド事業である自社サービス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。当社は、ディープラーニングの研究機関との連携やAI企業への投資、そして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領域へ力を入れており、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。多様な考え、経験をも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。
・ML基盤の設計・構築・運用
・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用
・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化
・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション
・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理
・コスト見積もり・最適
・MLOpsパイプライン構築・運用
・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用
・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化
・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用
・モデルデプロイ・監視
・KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ
・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング
・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計
・再学習サイクルの自動化と改善提案
【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
【会社、仕事の魅力】当社は、当グループの日本法人として、日本市場にてサービスを提供しており、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。AIデータセンター・クラウド事業である自社サービス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。当社は、ディープラーニングの研究機関との連携やAI企業への投資、そして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領域へ力を入れており、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。多様な考え、経験をも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。
データエンジニア(BI/データ基盤)/クリエイターサポート企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜1000万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【このポジションについて(募集背景)】当グループでは、企業のデジタルマーケティング/CRM/データ活用を、事業成果につながるデータ基盤の設計として上流から支援しています。単なるBIダッシュボード開発やデータ基盤構築ではなく、「このデータをどう活用すれば事業成果につながるか」という設計思想のもと、プロジェクトを推進しています。現在、データ活用プロジェクトの増加に伴い、設計思想を理解しながら実装を担っていただけるエンジニアを募集しています。希望によっては将来的には要件定義やプロジェクトマネジメントにも関わっていただくことを想定しており、エンジニアからデータPMへステップアップできる環境です。当グループは、SIでもデータ分析専業でもなく、マーケティング/CRM/顧客体験設計とデータ活用が一体になっている組織です。
【この仕事でできること】
・BI/データ基盤構築を、事業成果につながる設計思想のもと実装できる
・マーケティング/CRMデータと連動したデータ活用に関われる
・多様な業界のデータ活用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
※現在、当グループ会社と連携し、生成AI・業務自動化・データ活用を掛け合わせたDX支援も行っています。データ×AIの高度な活用にも関われる環境です。
【プロジェクト事例】
・顧客企業様: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
・顧客企業様:顧客行動パターン分析によるサイト接客設計
・あるプロジェクト:個人情報データ活用におけるビジネス設計支援
・顧客企業様: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
【職務内容】
データ活用プロジェクトにおけるエンジニアリング業務をご担当いただきます。
・BIツール(Tableau/Power BI等)の設計・ダッシュボード開発
・DB(AWS/GCP/Treasure Data等)データ基盤構築
・SQLを用いたデータ整備・分析
・要件定義・仕様策定フェーズのサポート
【このポジションの魅力】
・単なる実装ではなく、事業視点のデータ活用に関われる
・上流設計と連動した開発ができる
・PMへのキャリアパスが明確
・ハイブリッドワーク/フレックスで柔軟な働き方が可能
【業務変更の可能性】なし
【この仕事でできること】
・BI/データ基盤構築を、事業成果につながる設計思想のもと実装できる
・マーケティング/CRMデータと連動したデータ活用に関われる
・多様な業界のデータ活用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
※現在、当グループ会社と連携し、生成AI・業務自動化・データ活用を掛け合わせたDX支援も行っています。データ×AIの高度な活用にも関われる環境です。
【プロジェクト事例】
・顧客企業様: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
・顧客企業様:顧客行動パターン分析によるサイト接客設計
・あるプロジェクト:個人情報データ活用におけるビジネス設計支援
・顧客企業様: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
【職務内容】
データ活用プロジェクトにおけるエンジニアリング業務をご担当いただきます。
・BIツール(Tableau/Power BI等)の設計・ダッシュボード開発
・DB(AWS/GCP/Treasure Data等)データ基盤構築
・SQLを用いたデータ整備・分析
・要件定義・仕様策定フェーズのサポート
【このポジションの魅力】
・単なる実装ではなく、事業視点のデータ活用に関われる
・上流設計と連動した開発ができる
・PMへのキャリアパスが明確
・ハイブリッドワーク/フレックスで柔軟な働き方が可能
【業務変更の可能性】なし
データプロジェクトマネージャー/クリエイターサポート企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1300万円
ポジション
プロジェクトマネージャー
仕事内容
当社当グループでは、企業のデジタルマーケティング/CRM/データ活用を「ツール導入」ではなく、事業成果につながるデータ活用基盤の設計として上流から支援しています。BIダッシュボード構築やデータ基盤構築そのものが目的ではなく、「このデータをどう活用すれば事業成果につながるか」を設計し、要件定義から実装・活用フェーズまでをリードできる方を募集しています。当グループの特徴は、SIでもデータ分析専業でもなく、マーケティング/CRM/顧客体験設計とデータ活用が一体になっていることにあります。当社はクリエイティブ・IT・デジタル領域を中心に事業を展開してきました。当グループはその中でも、データ活用を軸に企業のDXを支援する専門組織です。
【この仕事でできること】
・データ基盤構築を「事業成果につなげる設計」から関われる
・マーケティング/CRM/顧客行動データと連動したBI設計ができる
・顧客の課題ヒアリングから分析・設計・実装・活用まで一貫して関われる
・経営層/事業責任者とのディスカッション機会が豊富
・多様な業界のデータ活用プロジェクトに関われる
※現在、当グループ会社と連携し、生成AI・業務自動化・データ活用を掛け合わせたDX支援にも取り組んでいます。データ×AIの高度な活用設計にも関われる環境です。
【プロジェクト事例】
・顧客企業様: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
・顧客企業様:顧客行動パターン分析によるサイト接客設計
・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
・顧客企業様: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
【職務内容】
データ活用プロジェクトにおける、要件定義 設計 実装 活用支援までを一貫してご担当いただきます。
・顧客課題のヒアリングとデータ活用設計
・BI(Tableau/PowerBI等)ダッシュボード設計
・DB(AWS/GCP等)データ基盤設計
・SQLを用いたデータ整備・分析
・プロジェクトマネジメント、関係者調整
【このポジションの魅力】
・単なるBI開発ではなく、事業視点のデータ活用に関われる
・マーケティング/CRMと連動したデータ設計ができる
・上流から関われる
・ハイブリッドワーク/フレックスで柔軟な働き方が可能
【業務変更の可能性】なし
【この仕事でできること】
・データ基盤構築を「事業成果につなげる設計」から関われる
・マーケティング/CRM/顧客行動データと連動したBI設計ができる
・顧客の課題ヒアリングから分析・設計・実装・活用まで一貫して関われる
・経営層/事業責任者とのディスカッション機会が豊富
・多様な業界のデータ活用プロジェクトに関われる
※現在、当グループ会社と連携し、生成AI・業務自動化・データ活用を掛け合わせたDX支援にも取り組んでいます。データ×AIの高度な活用設計にも関われる環境です。
【プロジェクト事例】
・顧客企業様: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
・顧客企業様:顧客行動パターン分析によるサイト接客設計
・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
・顧客企業様: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
【職務内容】
データ活用プロジェクトにおける、要件定義 設計 実装 活用支援までを一貫してご担当いただきます。
・顧客課題のヒアリングとデータ活用設計
・BI(Tableau/PowerBI等)ダッシュボード設計
・DB(AWS/GCP等)データ基盤設計
・SQLを用いたデータ整備・分析
・プロジェクトマネジメント、関係者調整
【このポジションの魅力】
・単なるBI開発ではなく、事業視点のデータ活用に関われる
・マーケティング/CRMと連動したデータ設計ができる
・上流から関われる
・ハイブリッドワーク/フレックスで柔軟な働き方が可能
【業務変更の可能性】なし
Business Management Support / ビジネス・マネジメント・サポート/大手証券会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
ビジネス ・マネージャー (Senior Associate)
仕事内容
データ戦略部は、当社におけるデータ戦略を策定・実行し、データ活用能力を通じて変革を推進するとともに、データ、AI、クラウド・ガバナンスを全社的に適用させ、当社におけるデータ文化の向上に資することを使命としています。データ戦略の中心的な立場として、ビジネス部門及びコーポレート部門と連携し、データ・ガバナンスに支えられたデータの利活用を推進しています。
データ戦略部では、部の効率的且つ健全な運営を支え、以下の主要な業務を通じて、部のビジネス目標の達成をサポートするビジネス・マネージャーを募集しています。ビジネス・マネジメントチームはグローバルで連携しており、複数の国と地域のメンバーと協働し、当社のデータ戦略をサポートしています。
<経費管理>
1. 部内経費の管理(経費レポートのモニタリング、支払い業務等)
2. 年度予算の策定サポート
3. 部内のリソース管理
4. その他経費管理に関する業務全般
<会議体並びに役員向け資料作成サポート>
1. データ戦略部のマネジメントが必要とする、会議体資料や役員向け資料の作成サポート(日英)
2. 会議体運営のサポート
<部の運営に関する管理業務>
1. 契約書や規程類と言った部内の重要書類の作成サポートや管理
2. 社内イントラネットの運用
3. 部内のITインフラの管理
4. ベンダー管理
5. その他、部の運営で必要な業務全般
データ戦略部では、部の効率的且つ健全な運営を支え、以下の主要な業務を通じて、部のビジネス目標の達成をサポートするビジネス・マネージャーを募集しています。ビジネス・マネジメントチームはグローバルで連携しており、複数の国と地域のメンバーと協働し、当社のデータ戦略をサポートしています。
<経費管理>
1. 部内経費の管理(経費レポートのモニタリング、支払い業務等)
2. 年度予算の策定サポート
3. 部内のリソース管理
4. その他経費管理に関する業務全般
<会議体並びに役員向け資料作成サポート>
1. データ戦略部のマネジメントが必要とする、会議体資料や役員向け資料の作成サポート(日英)
2. 会議体運営のサポート
<部の運営に関する管理業務>
1. 契約書や規程類と言った部内の重要書類の作成サポートや管理
2. 社内イントラネットの運用
3. 部内のITインフラの管理
4. ベンダー管理
5. その他、部の運営で必要な業務全般
Fullstack Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
テックリード
仕事内容
AIの性能を決定づけるのはモデルだけでなく、その学習に用いられるデータの質と量も重要です】
しかし、現実のAI開発ではデータ収集
・生成
・アノテーション
・品質管理といった工程が属人的かつ非効率なプロセスに依存しており、これがAI活用の最大のボトルネックとなっています】
当社は、この構造的な課題を解決するため、AIデータ生成
・管理を一元的に扱うデータ基盤プラットフォームを開発
・提供しています】
現在、プロダクトはPoCフェーズを越え本番利用が急速に拡大しており、取り扱うデータ量
・ユースケース
・機能要件の複雑性が同時に増大しています】
このポジションは、一般的なWebサービス開発とは異なり、AI開発に必要なデータを生み出すためのプラットフォームそのものを開発します】
扱う対象の一例としては、生成され続ける大規模データ、構造が一定でない非定型データ、人手作業とシステム処理が混在するワークフローといった、AI開発特有の複雑性を持つ領域です】
データがどのように生成され、どのように処理され、どのように品質管理され、どのようにAI開発へ流れるかという、データの生成から評価
・改善に至る一連のプロセス設計を担っていただきます】
単なる機能実装ではなく、プロダクトの長期的な進化を見据えた基盤設計を行うことが求められます】
具体的な業務内容: AIデータ基盤(Backend / API / DB)の設計
・改善、大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計、データ生成
・管理ワークフローのシステム設計、プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消、クラウドインフラの設計
・運用改善、技術選定および設計方針の意思決定】
このポジションの難易度と面白さ: 一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します】
例えば、正解が存在しないデータ構造の設計、継続的に増え続けるデータの運用設計、人手によるアノテーション工程のシステム化、多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計といった、AIデータ領域特有の問題を解く必要があります】
一方でこれらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです】
主軸(最も期待する領域): Python(Django)を中心としたバックエンド設計、PostgreSQL 等のデータ設計
・運用、大規模データを扱う基盤設計、スケーラブルなアーキテクチャ設計】
周辺技術: フロントエンド:TypeScript / React / Next.js、モバイル:React Native、インフラ:AWS / GCP / Docker / Kubernetes、CI/CD:GitHub Actions、AI連携:Vertex AI / SageMaker】
任せたい裁量: 技術選定および設計方針の決定、基盤アーキテクチャの進化の主導、プロダクトスケールに伴う構成変更の判断】
エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています】
このポジションで得られるもの: AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験、プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験、技術意思決定を担うポジションでの成長機会、将来的なTech Lead / アーキテクトへのキャリアパス】
しかし、現実のAI開発ではデータ収集
・生成
・アノテーション
・品質管理といった工程が属人的かつ非効率なプロセスに依存しており、これがAI活用の最大のボトルネックとなっています】
当社は、この構造的な課題を解決するため、AIデータ生成
・管理を一元的に扱うデータ基盤プラットフォームを開発
・提供しています】
現在、プロダクトはPoCフェーズを越え本番利用が急速に拡大しており、取り扱うデータ量
・ユースケース
・機能要件の複雑性が同時に増大しています】
このポジションは、一般的なWebサービス開発とは異なり、AI開発に必要なデータを生み出すためのプラットフォームそのものを開発します】
扱う対象の一例としては、生成され続ける大規模データ、構造が一定でない非定型データ、人手作業とシステム処理が混在するワークフローといった、AI開発特有の複雑性を持つ領域です】
データがどのように生成され、どのように処理され、どのように品質管理され、どのようにAI開発へ流れるかという、データの生成から評価
・改善に至る一連のプロセス設計を担っていただきます】
単なる機能実装ではなく、プロダクトの長期的な進化を見据えた基盤設計を行うことが求められます】
具体的な業務内容: AIデータ基盤(Backend / API / DB)の設計
・改善、大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計、データ生成
・管理ワークフローのシステム設計、プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消、クラウドインフラの設計
・運用改善、技術選定および設計方針の意思決定】
このポジションの難易度と面白さ: 一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します】
例えば、正解が存在しないデータ構造の設計、継続的に増え続けるデータの運用設計、人手によるアノテーション工程のシステム化、多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計といった、AIデータ領域特有の問題を解く必要があります】
一方でこれらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです】
主軸(最も期待する領域): Python(Django)を中心としたバックエンド設計、PostgreSQL 等のデータ設計
・運用、大規模データを扱う基盤設計、スケーラブルなアーキテクチャ設計】
周辺技術: フロントエンド:TypeScript / React / Next.js、モバイル:React Native、インフラ:AWS / GCP / Docker / Kubernetes、CI/CD:GitHub Actions、AI連携:Vertex AI / SageMaker】
任せたい裁量: 技術選定および設計方針の決定、基盤アーキテクチャの進化の主導、プロダクトスケールに伴う構成変更の判断】
エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています】
このポジションで得られるもの: AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験、プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験、技術意思決定を担うポジションでの成長機会、将来的なTech Lead / アーキテクトへのキャリアパス】
セールスエンジニア/企業向けクラウドサービス(SaaS)開発・提供スタートアップ企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
630万円〜980万円
ポジション
担当者
仕事内容
エンタープライズ企業の業務変革を技術・業務の両面から解決へ導くセールスエンジニア業務全般
- 戦略的プリセールス活動
・営業組織と連携したアカウントプランニングの推進
・顧客の業務プロセス可視化・課題特定
・顧客の業務変革を実現するソリューションアーキテクチャ設計
・顧客の経営・事業インパクトを踏まえた提案ストーリー構築
・マーケティング/プロダクト部門との連携による価値訴求の高度化
- 提案・デモンストレーション
・ストーリー性のあるデモシナリオ設計・実施
・ROI / ビジネスインパクトの定量提示
・エンタープライズ企業向けの提案書作成
・RFP / RFI対応
・PoCの企画・推進
●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
- 戦略的プリセールス活動
・営業組織と連携したアカウントプランニングの推進
・顧客の業務プロセス可視化・課題特定
・顧客の業務変革を実現するソリューションアーキテクチャ設計
・顧客の経営・事業インパクトを踏まえた提案ストーリー構築
・マーケティング/プロダクト部門との連携による価値訴求の高度化
- 提案・デモンストレーション
・ストーリー性のあるデモシナリオ設計・実施
・ROI / ビジネスインパクトの定量提示
・エンタープライズ企業向けの提案書作成
・RFP / RFI対応
・PoCの企画・推進
●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
セールスエンジニア(マネージャー)/企業向けクラウドサービス(SaaS)開発・提供スタートアップ企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
910万円〜1610万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
エンタープライズ企業の業務変革を技術・業務の両面から解決へ導く、セールスエンジニアリング機能の最大化 および 組織マネジメント
- 戦略的プリセールス活動
・営業組織と連携したアカウントプランニングの推進
・顧客の業務プロセス可視化・課題特定
・顧客の業務変革を実現するソリューションアーキテクチャ設計
・顧客の経営・事業インパクトを踏まえた提案ストーリー構築
・マーケティング/プロダクト部門との連携による価値訴求の高度化
- 提案・デモンストレーション
・ストーリー性のあるデモシナリオ設計・実施
・ROI / ビジネスインパクトの定量提示
・エンタープライズ企業向けの提案書作成
・RFP / RFI対応
・PoCの企画・推進
- 組織マネジメント全般
●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
- 戦略的プリセールス活動
・営業組織と連携したアカウントプランニングの推進
・顧客の業務プロセス可視化・課題特定
・顧客の業務変革を実現するソリューションアーキテクチャ設計
・顧客の経営・事業インパクトを踏まえた提案ストーリー構築
・マーケティング/プロダクト部門との連携による価値訴求の高度化
- 提案・デモンストレーション
・ストーリー性のあるデモシナリオ設計・実施
・ROI / ビジネスインパクトの定量提示
・エンタープライズ企業向けの提案書作成
・RFP / RFI対応
・PoCの企画・推進
- 組織マネジメント全般
●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。
Biz_Sales Ops データアナリスト/不動産会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜700万円
ポジション
担当者
仕事内容
当社は、不動産売買領域のDXを行い、家を買う人、売る人、働く人等すべての不動産に関わる人をエンパワーメントするスタートアップ企業です】
● 募集背景 当社には、業務委託として参画し全国で不動産売買仲介営業を行う「自社サービス」が在籍しており、その方々のマネジメントやサポートを行う「エージェントアドバイザー」という職種があります】
現在、このエージェントアドバイザー組織では、自社サービスの増加に伴い、データ管理や業務フローが複雑化しています】
これまでは現場のエージェントアドバイザーが兼務でITツールの設定やデータ集計を行ってきましたが、本来の「顧客への価値提供」や「意思決定」に100%集中できる体制を作りたいと考えています】
そこで、エージェントアドバイザー組織専属で、テクノロジーを活用したオペレーション構築と、継続的な業務改善に貢献いただける方を募集します】
● 業務内容 エージェントアドバイザー組織の生産性を最大化させるため、現状の課題抽出からITツールを用いた仕組み化、運用の定着までを幅広く担っていただきます】
・データ基盤の整備
・可視化 -営業活動の予実やKPIをリアルタイムに把握するため、データの抽出
・集計フローを構築し、BIツール等を用いて「意思決定に直結するレポート」の仕組み化を行う
・業務プロセスの自動化
・効率化 -Salesforce、Google Workspace、Slack、ZapierなどのSaaS間を連携し、スクリプトやSQLも活用しながら、複数のツールにまたがる煩雑な業務を自動化
・省力化する
・業務フローの標準化
・ドキュメント化 -属人化している業務を洗い出し、誰もが再現可能な運用ルールの策定およびマニュアル整備を通じて組織の「型」を作る ● ポジションの魅力
・「技術」で組織を変えるだけでなく、ビジネスの最前線で売上や現場貢献に直結する成果をダイレクトに感じられる手触り感
・「Sales Ops × データアナリスト」の希少なキャリア構築
・IPOを目指す組織の「仕組み」をゼロベースで創る経験
● 募集背景 当社には、業務委託として参画し全国で不動産売買仲介営業を行う「自社サービス」が在籍しており、その方々のマネジメントやサポートを行う「エージェントアドバイザー」という職種があります】
現在、このエージェントアドバイザー組織では、自社サービスの増加に伴い、データ管理や業務フローが複雑化しています】
これまでは現場のエージェントアドバイザーが兼務でITツールの設定やデータ集計を行ってきましたが、本来の「顧客への価値提供」や「意思決定」に100%集中できる体制を作りたいと考えています】
そこで、エージェントアドバイザー組織専属で、テクノロジーを活用したオペレーション構築と、継続的な業務改善に貢献いただける方を募集します】
● 業務内容 エージェントアドバイザー組織の生産性を最大化させるため、現状の課題抽出からITツールを用いた仕組み化、運用の定着までを幅広く担っていただきます】
・データ基盤の整備
・可視化 -営業活動の予実やKPIをリアルタイムに把握するため、データの抽出
・集計フローを構築し、BIツール等を用いて「意思決定に直結するレポート」の仕組み化を行う
・業務プロセスの自動化
・効率化 -Salesforce、Google Workspace、Slack、ZapierなどのSaaS間を連携し、スクリプトやSQLも活用しながら、複数のツールにまたがる煩雑な業務を自動化
・省力化する
・業務フローの標準化
・ドキュメント化 -属人化している業務を洗い出し、誰もが再現可能な運用ルールの策定およびマニュアル整備を通じて組織の「型」を作る ● ポジションの魅力
・「技術」で組織を変えるだけでなく、ビジネスの最前線で売上や現場貢献に直結する成果をダイレクトに感じられる手触り感
・「Sales Ops × データアナリスト」の希少なキャリア構築
・IPOを目指す組織の「仕組み」をゼロベースで創る経験
【SaaS】AI×データ基盤/自社開発プラットフォームのデータ運用開発エンジニア(リーダー候補)/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円
ポジション
リーダー候補
仕事内容
高成長中の自社マーケティングプロダクト、自社製品 の データ運用開発エンジニアポジションのリーダー候補を募集します。
担当プロダクト:
当社は企業様が抱えるマーケティング課題を解決するソリューションを一式揃えており、解決できるようなソリューションとコンサルティングを行っております。
その中の「自社製品」のプロダクトは、1. 全チャネル統合とリアルタイムデータ活用により顧客体験(CX)を向上、2. 高度なAI・機械学習による分析基盤で誰でも簡単にデータ分析が可能、3. 当社の多数のマーケティングツールと連携し、データを活用した施策実行までサポート、という3点の特徴を持っています。本プロダクトは最近リリースしたばかりで、まだまだ機能拡大フェーズとなります。
そんな「自社製品」のプロダクトに関して、データ連携バッチ開発、CDPワークフロー / Looker Dashboard構築業務を推進いただける方を募集しています。
業務内容:
1. 自社プロダクトの納品業務と納品に付随する関連業務
* お客様から直接要件をヒアリング、スケジュール策定から導入実施までを進行
* お客様の扱う様々なデータを参照、CDPへの連携方法について分析、調査、提案
* 複数プロジェクトの統括および進捗管理
2. データ連携バッチの開発
* CDPの導入時に、お客様のデータ形式に合わせるためのデータ連携バッチを開発
3. CDPワークフロー / Looker Dashboard構築業務
* BIツール(GoogleCloudのLooker)を利用し、ワークフロー・ダッシュボードを構築
4. 業務委託、ベンダーコントロール
* 参画いただいている業務委託やベンダーの方への作業指示、レビュー業務
<キャリアパス>
1.チーム内での専門性深化
導入・納品・データ連携・可視化設計の経験を積み、難易度の高い案件や重要案件を複数リードする存在になる
2.部門内での横断的な役割拡張、役割変更
顧客理解や導入知見を活かして、プリセールス・PjM・アカウントマネジメントとより密に連携し、上流や顧客価値設計に関わる。本人の適正や希望によっては、よりビジネス寄りのポジションへの転換も
3.プロダクト改善・企画への接続
入現場で得た知見をもとに、将来的にプロダクト改善提案や要件整理など、プロダクト寄りの役割に広がる
4.組織拡大時のリーダー/マネジメント
今後チームや機能が拡大した場合、案件リードやチームリード、マネジメントを担う
<開発環境>
* コーディング: Python
* BIツール: GoogleCloud Looker
* 開発ツール: GitHub、Slack、Confluence
* DB: MySQL、Bigquery
* クラウド: GCP
<作業環境>
* 最新のコーディングAIを全額会社負担で使用可能です
* PCはMac/Windows選択可
<この仕事で得られる経験、魅力>
* AIネイティブな環境で働くことができる
* 顧客と直接の接点を持ち、エンジニアでありながらビジネスの視座を高めることができる
* プロダクトの成長を直接体感できるキャリア
* 様々な顧客のデータに触れ、データ活用や分析の知見を高めることができる
* 業務を通してコーディング、BIツール、クラウドインフラ、コンテナ、Linux環境など非常に幅広い技術スタックに触れる機会がある
* CDPは当社が開発する様々なマーケティングSaaSでも中核となるプロダクトであり、データプラットフォーム自体、データ活用や連携の手法に慣れることそのものがキャリアにつながります
* 安定した企業基盤を背景に持った上で、新規プロダクト開発の熱意を持つチームで開発いただけます
* 全ての顧客データの中心となり、GenerativeAIとの掛け合わせでデータを解析する最先端AIマーケティングの中核を担えます
担当プロダクト:
当社は企業様が抱えるマーケティング課題を解決するソリューションを一式揃えており、解決できるようなソリューションとコンサルティングを行っております。
その中の「自社製品」のプロダクトは、1. 全チャネル統合とリアルタイムデータ活用により顧客体験(CX)を向上、2. 高度なAI・機械学習による分析基盤で誰でも簡単にデータ分析が可能、3. 当社の多数のマーケティングツールと連携し、データを活用した施策実行までサポート、という3点の特徴を持っています。本プロダクトは最近リリースしたばかりで、まだまだ機能拡大フェーズとなります。
そんな「自社製品」のプロダクトに関して、データ連携バッチ開発、CDPワークフロー / Looker Dashboard構築業務を推進いただける方を募集しています。
業務内容:
1. 自社プロダクトの納品業務と納品に付随する関連業務
* お客様から直接要件をヒアリング、スケジュール策定から導入実施までを進行
* お客様の扱う様々なデータを参照、CDPへの連携方法について分析、調査、提案
* 複数プロジェクトの統括および進捗管理
2. データ連携バッチの開発
* CDPの導入時に、お客様のデータ形式に合わせるためのデータ連携バッチを開発
3. CDPワークフロー / Looker Dashboard構築業務
* BIツール(GoogleCloudのLooker)を利用し、ワークフロー・ダッシュボードを構築
4. 業務委託、ベンダーコントロール
* 参画いただいている業務委託やベンダーの方への作業指示、レビュー業務
<キャリアパス>
1.チーム内での専門性深化
導入・納品・データ連携・可視化設計の経験を積み、難易度の高い案件や重要案件を複数リードする存在になる
2.部門内での横断的な役割拡張、役割変更
顧客理解や導入知見を活かして、プリセールス・PjM・アカウントマネジメントとより密に連携し、上流や顧客価値設計に関わる。本人の適正や希望によっては、よりビジネス寄りのポジションへの転換も
3.プロダクト改善・企画への接続
入現場で得た知見をもとに、将来的にプロダクト改善提案や要件整理など、プロダクト寄りの役割に広がる
4.組織拡大時のリーダー/マネジメント
今後チームや機能が拡大した場合、案件リードやチームリード、マネジメントを担う
<開発環境>
* コーディング: Python
* BIツール: GoogleCloud Looker
* 開発ツール: GitHub、Slack、Confluence
* DB: MySQL、Bigquery
* クラウド: GCP
<作業環境>
* 最新のコーディングAIを全額会社負担で使用可能です
* PCはMac/Windows選択可
<この仕事で得られる経験、魅力>
* AIネイティブな環境で働くことができる
* 顧客と直接の接点を持ち、エンジニアでありながらビジネスの視座を高めることができる
* プロダクトの成長を直接体感できるキャリア
* 様々な顧客のデータに触れ、データ活用や分析の知見を高めることができる
* 業務を通してコーディング、BIツール、クラウドインフラ、コンテナ、Linux環境など非常に幅広い技術スタックに触れる機会がある
* CDPは当社が開発する様々なマーケティングSaaSでも中核となるプロダクトであり、データプラットフォーム自体、データ活用や連携の手法に慣れることそのものがキャリアにつながります
* 安定した企業基盤を背景に持った上で、新規プロダクト開発の熱意を持つチームで開発いただけます
* 全ての顧客データの中心となり、GenerativeAIとの掛け合わせでデータを解析する最先端AIマーケティングの中核を担えます
データ領域オープンポジション/データ分析会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜700万円
ポジション
担当者
仕事内容
●業務概要
「これまでのご経験」と「これから磨きたい専門性」を考慮し、最適なプロジェクトへ配属いたします。
経験の浅い方は、まずは先輩エンジニアのサポートからスタートし、着実にスキルを習得できる環境を整えています。一方、経験豊富な方は早期からプロジェクトの中心メンバーとして、その専門性を存分に発揮いただくことを期待しています。個々のスキルレベルに合わせ、無理のない、かつ挑戦しがいのあるミッションを定義します。
●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
・マルチクラウドの経験
特定の自社サービスに縛られず、様々なデータ解析クラウド基盤に触れることで、短期間で汎用的なスキルを習得できます 。
・データサイエンティストとの協働による成長
データ基盤を「誰がどう使うか」を含めて構築していくため、分析に資するエンジニアリングの極致を追求できます 。
・充実した学習・評価制度
資格取得補助制度やノウハウプレゼン大会など、エンジニアが技術を高め続けられる風土があります 。
「これまでのご経験」と「これから磨きたい専門性」を考慮し、最適なプロジェクトへ配属いたします。
経験の浅い方は、まずは先輩エンジニアのサポートからスタートし、着実にスキルを習得できる環境を整えています。一方、経験豊富な方は早期からプロジェクトの中心メンバーとして、その専門性を存分に発揮いただくことを期待しています。個々のスキルレベルに合わせ、無理のない、かつ挑戦しがいのあるミッションを定義します。
●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
・マルチクラウドの経験
特定の自社サービスに縛られず、様々なデータ解析クラウド基盤に触れることで、短期間で汎用的なスキルを習得できます 。
・データサイエンティストとの協働による成長
データ基盤を「誰がどう使うか」を含めて構築していくため、分析に資するエンジニアリングの極致を追求できます 。
・充実した学習・評価制度
資格取得補助制度やノウハウプレゼン大会など、エンジニアが技術を高め続けられる風土があります 。
アートリサーチ ディレクター/美術品投資、売買仲介企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
840万円〜1500万円
ポジション
アートリサーチ ディレクター
仕事内容
当社は、自社サービスを展開しています。
このポジションでは、Reseach&Analitics 部門全体を統括し、組織の戦略的意思決定を支える知見を創出するエグゼクティブリーダーを募集します。組織を率い、文化遺産領域における世界最先端のリサーチ機能を構築します。
具体的な業務内容:
- 部門戦略策定:リサーチロードマップ策定、経営戦略への反映
- 組織マネジメント:部門メンバー(Manager、Senior Analyst、Analyst等)の採用・育成・評価
- 経営支援:CEO/COO/取締役会への定期報告(月次)、戦略提言、意思決定支援
- リサーチアジェンダ設計:プロジェクトポートフォリオ管理、優先順位付け
- イノベーション推進:AI/機械学習、行動経済学等の先端手法の導入・実装
- 外部エコシステム構築:産学連携や、国際文化機関とのパートナーシップ締結
- 予算管理:部門予算の策定・執行管理
- グローバル連携:海外拠点との協働、国際調査プロジェクトのリード
- データガバナンス:データ倫理・プライバシーポリシーの策定、コンプライアンス確保
ミッション:
仕事の魅力:
- グローバル文化プラットフォームの中核を担い、世界の文化遺産保全に貢献
- 部門の戦略・方針を自ら設計し、実行する裁量
- スタートアップの機動力と、確立されたビジョンの両方を享受
- 世界トップクラスの文化機関・専門家とのコラボレーション機会
- 次世代に継承される文化的価値を創造する仕事
Research & Analytics チームについて:
Research & Analyticsチームは、当社のデータ駆動型意思決定と戦略立案の中核を担う部門です。文化遺産のデジタル化とグローバル展開において、エビデンスベースの洞察を提供し、プラットフォームの成長を支えています。
主な役割と責任:
- 文化遺産業界のトレンド、競合分析、ユーザーニーズの深掘り調査
- プラットフォーム利用データの分析、予測モデリング、KPI設計・モニタリング
- 定性・定量調査を通じたユーザー体験の理解と改善提案
- 経営層・各部門への戦略的インサイトの提供、事業判断のサポート
- 大学・研究機関との共同研究、論文発表、業界知見の発信
- 新技術(AI、ML、ブロックチェーン等)の文化遺産分野への応用研究
組織内での位置づけ:
Research & Analyticsは、横断的な戦略支援組織として、すべての事業部門(プロダクト、マーケティング、セールス等)と連携します。CEOおよびCOO直下の組織として、全社戦略の立案に直接関与し、データとインサイトで組織全体の意思決定をサポートします。
このチームが生み出す価値:
- データに基づく機能開発優先順位付け、マーケティングROI最適化
- 市場変化の早期検知、戦略的ピボットのタイミング判断
- 業界をリードする独自インサイトの獲得と発信
- 学術的信頼性の確立、ソートリーダーシップの発揮
- エビデンスに基づく文化遺産保全政策への貢献
このポジションでは、Reseach&Analitics 部門全体を統括し、組織の戦略的意思決定を支える知見を創出するエグゼクティブリーダーを募集します。組織を率い、文化遺産領域における世界最先端のリサーチ機能を構築します。
具体的な業務内容:
- 部門戦略策定:リサーチロードマップ策定、経営戦略への反映
- 組織マネジメント:部門メンバー(Manager、Senior Analyst、Analyst等)の採用・育成・評価
- 経営支援:CEO/COO/取締役会への定期報告(月次)、戦略提言、意思決定支援
- リサーチアジェンダ設計:プロジェクトポートフォリオ管理、優先順位付け
- イノベーション推進:AI/機械学習、行動経済学等の先端手法の導入・実装
- 外部エコシステム構築:産学連携や、国際文化機関とのパートナーシップ締結
- 予算管理:部門予算の策定・執行管理
- グローバル連携:海外拠点との協働、国際調査プロジェクトのリード
- データガバナンス:データ倫理・プライバシーポリシーの策定、コンプライアンス確保
ミッション:
仕事の魅力:
- グローバル文化プラットフォームの中核を担い、世界の文化遺産保全に貢献
- 部門の戦略・方針を自ら設計し、実行する裁量
- スタートアップの機動力と、確立されたビジョンの両方を享受
- 世界トップクラスの文化機関・専門家とのコラボレーション機会
- 次世代に継承される文化的価値を創造する仕事
Research & Analytics チームについて:
Research & Analyticsチームは、当社のデータ駆動型意思決定と戦略立案の中核を担う部門です。文化遺産のデジタル化とグローバル展開において、エビデンスベースの洞察を提供し、プラットフォームの成長を支えています。
主な役割と責任:
- 文化遺産業界のトレンド、競合分析、ユーザーニーズの深掘り調査
- プラットフォーム利用データの分析、予測モデリング、KPI設計・モニタリング
- 定性・定量調査を通じたユーザー体験の理解と改善提案
- 経営層・各部門への戦略的インサイトの提供、事業判断のサポート
- 大学・研究機関との共同研究、論文発表、業界知見の発信
- 新技術(AI、ML、ブロックチェーン等)の文化遺産分野への応用研究
組織内での位置づけ:
Research & Analyticsは、横断的な戦略支援組織として、すべての事業部門(プロダクト、マーケティング、セールス等)と連携します。CEOおよびCOO直下の組織として、全社戦略の立案に直接関与し、データとインサイトで組織全体の意思決定をサポートします。
このチームが生み出す価値:
- データに基づく機能開発優先順位付け、マーケティングROI最適化
- 市場変化の早期検知、戦略的ピボットのタイミング判断
- 業界をリードする独自インサイトの獲得と発信
- 学術的信頼性の確立、ソートリーダーシップの発揮
- エビデンスに基づく文化遺産保全政策への貢献
アートリサーチ マネージャー/美術品投資、売買仲介企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
580万円〜990万円
ポジション
アートリサーチ マネージャー
仕事内容
当社は、リサーチ&アナリティクス部門において、データ分析チーム(3-5名)を率い、文化遺産に関する市場調査・ユーザーリサーチ・データ分析を統括するマネージャーを募集します。
具体的な業務内容:
- チームマネジメント:3-5名のアナリスト・リサーチャーの育成・評価・目標管理
- ユーザー行動分析、市場調査、競合分析など年間15-20件のプロジェクト企画・実行
- Google Analytics、Mixpanel、Tableau等を活用した分析環境の整備・最適化
- 経営層・事業部門への定期レポート作成(月次・四半期)、戦略提案
- 大学研究機関、調査会社との共同プロジェクト推進
- 文化遺産領域に特化したリサーチ手法・フレームワークの構築
- 事業部門からのアドホック分析依頼への対応(週5-10件)
- チーム予算の策定・執行管理
ミッション:
データとインサイトの力で、当社のプロダクト・戦略を進化させ、文化遺産のデジタル保存とアクセシビリティ向上に貢献する。ユーザー中心の意思決定文化を組織に根付かせ、次世代のリサーチリーダーを育成する。
仕事の魅力:
- アートとテクノロジーの最前線で、次世代の文化保全モデルを構築できる
- 深い専門性を活かしながら、学際的な研究テーマに挑戦できる環境
- 世界中の美術館・博物館・コレクターとの協働プロジェクトを主導
- 自分の関心領域を深掘りしながら、実務に直結する成果を生み出せる
- スタートアップならではのスピード感と裁量、確立されたビジョンの安定性
- 文化×ビジネス×テクノロジーを繋ぐ希少なキャリアパスを構築
選考フロー:
1. 書類選考
2. カジュアル面談(希望者のみ)
3. 一次面接
4. 資質検査・二次面接
5. 最終面談
6. 内定
応募から内定までは約2 3週間。スピード感をもって進めつつ、相互理解を大切にしています。
具体的な業務内容:
- チームマネジメント:3-5名のアナリスト・リサーチャーの育成・評価・目標管理
- ユーザー行動分析、市場調査、競合分析など年間15-20件のプロジェクト企画・実行
- Google Analytics、Mixpanel、Tableau等を活用した分析環境の整備・最適化
- 経営層・事業部門への定期レポート作成(月次・四半期)、戦略提案
- 大学研究機関、調査会社との共同プロジェクト推進
- 文化遺産領域に特化したリサーチ手法・フレームワークの構築
- 事業部門からのアドホック分析依頼への対応(週5-10件)
- チーム予算の策定・執行管理
ミッション:
データとインサイトの力で、当社のプロダクト・戦略を進化させ、文化遺産のデジタル保存とアクセシビリティ向上に貢献する。ユーザー中心の意思決定文化を組織に根付かせ、次世代のリサーチリーダーを育成する。
仕事の魅力:
- アートとテクノロジーの最前線で、次世代の文化保全モデルを構築できる
- 深い専門性を活かしながら、学際的な研究テーマに挑戦できる環境
- 世界中の美術館・博物館・コレクターとの協働プロジェクトを主導
- 自分の関心領域を深掘りしながら、実務に直結する成果を生み出せる
- スタートアップならではのスピード感と裁量、確立されたビジョンの安定性
- 文化×ビジネス×テクノロジーを繋ぐ希少なキャリアパスを構築
選考フロー:
1. 書類選考
2. カジュアル面談(希望者のみ)
3. 一次面接
4. 資質検査・二次面接
5. 最終面談
6. 内定
応募から内定までは約2 3週間。スピード感をもって進めつつ、相互理解を大切にしています。
データエンジニア部門長候補/大規模データ解析によるマーケティング支援会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円 (経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。) ※試用期間中(4カ月)の給与は本採用時の90%
ポジション
部門長候補
仕事内容
データプラットフォームおよびアーキテクチャ設計に強みを持つデータエンジニア部門の責任者候補を募集しています。
本ポジションでは、大規模データプラットフォームの設計・構築や、最新のクラウドアーキテクチャを活用したデータ基盤の最適化を推進し、エンジニアチームの成長と技術的な方向性を牽引していただきます。
また、技術リーダーとしての役割だけでなく、プリセールスや営業活動にも関与し、クライアントへの技術提案・プレゼンテーションを通じてビジネス拡大にも貢献していただきます。
◆具体的な業務内容
・プリセールス活動(技術提案、プレゼンテーション、顧客折衝)
・最新技術のリサーチおよびアーキテクチャへの適用
・データ基盤(DWH、データレイク、ETLパイプライン)の設計・構築・運用
・クラウドネイティブなデータアーキテクチャの最適化
・クライアントのDX推進に向けた技術戦略の策定と提案
・データエンジニアチームのマネジメント(採用・育成・評価)
・部門予算の策定
本ポジションでは、大規模データプラットフォームの設計・構築や、最新のクラウドアーキテクチャを活用したデータ基盤の最適化を推進し、エンジニアチームの成長と技術的な方向性を牽引していただきます。
また、技術リーダーとしての役割だけでなく、プリセールスや営業活動にも関与し、クライアントへの技術提案・プレゼンテーションを通じてビジネス拡大にも貢献していただきます。
◆具体的な業務内容
・プリセールス活動(技術提案、プレゼンテーション、顧客折衝)
・最新技術のリサーチおよびアーキテクチャへの適用
・データ基盤(DWH、データレイク、ETLパイプライン)の設計・構築・運用
・クラウドネイティブなデータアーキテクチャの最適化
・クライアントのDX推進に向けた技術戦略の策定と提案
・データエンジニアチームのマネジメント(採用・育成・評価)
・部門予算の策定
データエンジニアリーダー/大規模データ解析によるマーケティング支援会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円 (経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。) ※試用期間中(4カ月)の給与は本採用時の90%
ポジション
リーダー
仕事内容
【データエンジニアとして、最前線で挑戦し続けるリーダーを募集】
私たちは、データの力でビジネスの変革を支援するプロフェッショナル集団です。最先端のデータ基盤構築・運用に携わり、AIやクラウド技術を駆使して企業の意思決定を加速させるチームを率いるリーダーを求めています。
「技術 × マネジメント」 の領域で、あなたの経験とスキルを存分に発揮しませんか?
◆業務概要
・データエンジニアチームのマネジメント(メンバー育成、業務進捗管理)
・データ基盤の設計、運用方針の策定
・他部門と連携し、データ戦略の策定と実行
・技術選定や開発プロセスの改善
私たちは、データの力でビジネスの変革を支援するプロフェッショナル集団です。最先端のデータ基盤構築・運用に携わり、AIやクラウド技術を駆使して企業の意思決定を加速させるチームを率いるリーダーを求めています。
「技術 × マネジメント」 の領域で、あなたの経験とスキルを存分に発揮しませんか?
◆業務概要
・データエンジニアチームのマネジメント(メンバー育成、業務進捗管理)
・データ基盤の設計、運用方針の策定
・他部門と連携し、データ戦略の策定と実行
・技術選定や開発プロセスの改善
データエンジニア/大規模データ解析によるマーケティング支援会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜700万円 (経験・能力等を充分に考慮した上で、加給・優遇。) ※試用期間中(4カ月)の給与は本採用時の90%
ポジション
担当者〜
仕事内容
【データ活用の知見が、専門スキルへと進化する!】
これまでのデータ活用経験を、データエンジニアとして本格的に磨き上げませんか?
AI・BI・クラウドといった先端技術に携わりながら、実務を通じて高度なスキルを習得できる環境があります。
これまでの経験を活かし、データの専門家として新たなキャリアを築く一歩を踏み出しましょう!
◆業務概要
今までのご経歴やご希望に応じて案件にアサインいたします。まずは上長やチームリーダーのサポートを受けながらの参画となります。
具体的には、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・BI・クラウド領域のデータエンジニアとして、データパイプラインの構築、管理、最適化。
・新規案件や既存クライアントの機能拡張案件におけるシステム要件定義、設計
・データ活用支援(データの抽出や加工支援)
【広がるキャリアと成長のチャンス】
私たちは、常に変化するデータサイエンス・データエンジニアリングの最前線で、社員一人ひとりが長期にわたりプロフェッショナルとして活躍し続けられるよう、継続的な学習とキャリア形成を全力で支援します。多様なプロジェクトと充実した育成プログラムを通じて、当社の中核を担うデータエンジニアとして、着実にステップアップしていける環境です。
・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大
・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能
・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も
・成長意欲と行動次第で、活躍の舞台を積極的に提供
これまでのデータ活用経験を、データエンジニアとして本格的に磨き上げませんか?
AI・BI・クラウドといった先端技術に携わりながら、実務を通じて高度なスキルを習得できる環境があります。
これまでの経験を活かし、データの専門家として新たなキャリアを築く一歩を踏み出しましょう!
◆業務概要
今までのご経歴やご希望に応じて案件にアサインいたします。まずは上長やチームリーダーのサポートを受けながらの参画となります。
具体的には、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・BI・クラウド領域のデータエンジニアとして、データパイプラインの構築、管理、最適化。
・新規案件や既存クライアントの機能拡張案件におけるシステム要件定義、設計
・データ活用支援(データの抽出や加工支援)
【広がるキャリアと成長のチャンス】
私たちは、常に変化するデータサイエンス・データエンジニアリングの最前線で、社員一人ひとりが長期にわたりプロフェッショナルとして活躍し続けられるよう、継続的な学習とキャリア形成を全力で支援します。多様なプロジェクトと充実した育成プログラムを通じて、当社の中核を担うデータエンジニアとして、着実にステップアップしていける環境です。
・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大
・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能
・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も
・成長意欲と行動次第で、活躍の舞台を積極的に提供
大手SIerでのDatabricksを活用したデータ基盤構築/活用支援(Databricks Championとの協働)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円-1350万円
ポジション
課長/課長代理/主任/一般
仕事内容
【職務内容】
「Databricks」はDWHとデータレイクの機能を合わせ持つクラウドサービスで、データ、分析、AI のあらゆるユースケースをサポートします。
お客様企業の「データとAIの民主化」を実現に向けて、データ基盤の新潮流である「Databricks」を活用し、データエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、データ基盤の開発やお客様企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。
※Data&Intelligence事業部では、早期にDatabricks社とパートナー契約を締結し、綿密な連携を行っています。
業務例
基本的にDatabricksの活用を前提とし、以下のような業務を行っていただきます。
・データ利用部門との課題定義および要件整理
・データ基盤の設計・開発
・データ基盤上のデータモデル設計・開発
・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発
・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発
・AIモデルの継続的なデリバリー(MLOps)を考慮した環境の設計・開発
・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング
など
【アピールポイント(職務の魅力)】
最先端のデータ・AIプラットフォームである、Databricksの経験を積むことができます。また、Databricksに関連し、モダンデータスタックと呼ばれる最先端テクノロジーの調査、検証も行っており、新しい技術に積極的にチャレンジできる環境が整っております。また、本職務では、データの集積・加工から、BI・A/MLなどのデータ分析、データ共有などのデータ活用のすべての工程に、コンサルティングから開発・運用まで携わることができ、「データ」に関するプロフェッショナルを目指すことができるポジションとなっています。
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
「Databricks」はDWHとデータレイクの機能を合わせ持つクラウドサービスで、データ、分析、AI のあらゆるユースケースをサポートします。
お客様企業の「データとAIの民主化」を実現に向けて、データ基盤の新潮流である「Databricks」を活用し、データエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、データ基盤の開発やお客様企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。
※Data&Intelligence事業部では、早期にDatabricks社とパートナー契約を締結し、綿密な連携を行っています。
業務例
基本的にDatabricksの活用を前提とし、以下のような業務を行っていただきます。
・データ利用部門との課題定義および要件整理
・データ基盤の設計・開発
・データ基盤上のデータモデル設計・開発
・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発
・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発
・AIモデルの継続的なデリバリー(MLOps)を考慮した環境の設計・開発
・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング
など
【アピールポイント(職務の魅力)】
最先端のデータ・AIプラットフォームである、Databricksの経験を積むことができます。また、Databricksに関連し、モダンデータスタックと呼ばれる最先端テクノロジーの調査、検証も行っており、新しい技術に積極的にチャレンジできる環境が整っております。また、本職務では、データの集積・加工から、BI・A/MLなどのデータ分析、データ共有などのデータ活用のすべての工程に、コンサルティングから開発・運用まで携わることができ、「データ」に関するプロフェッショナルを目指すことができるポジションとなっています。
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
大手SIerでのSnowflakeを活用したデータ基盤構築/活用支援(Snowflake Data Superheroesとの協働)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円-1350万円
ポジション
課長/課長代理/主任/一般
仕事内容
【職務内容】
次世代データプラットフォーム「Snowflake」は、そのクラウドネイティブな技術特性と、顧客のデータを繋ぐというユニークな特徴で一躍成長を遂げているクラウドデータウェアハウスサービスです。サービスそのものも常に進化を遂げており、今ではデータウェアハウスの領域に収まらない、データ活用全体のプラットフォームとして活用されています。
私達は、Snowflakeを中心として一気に変革が起こっているデータ活用業界において、Snowflakeのスペシャリスト集団として、国内外の様々なお客様にSnowflakeの導入とそれに伴うデータ活用のご支援をしています。また、Snowflakeと周辺技術領域について更なる情報収集を行い、私達の考えを社内外で発信することも行っています。
業務例
・Snowflakeの導入コンサルティング
・Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発支援、データ活用支援
・Snowflakeや周辺技術領域(モダンデータスタック)の情報収集、技術検証
・データ基盤やデータエンジニアリングに関する技術情報発信
【アピールポイント(職務の魅力)】
このポストでは、Snowflakeをはじめとする先進のデータ関連クラウドサービスを使い倒し、顧客企業はもちろん、日本社会全体のデータ活用を先導するとともに、世界でまだ誰も実現したことのないデータ活用の理想を考え、そのためのアーキテクチャ実現にチャレンジすることができます。
Snowflakeに関して、世界でも有数のスペシャリストが複数在籍しており、Snowflakeに限らず、技術的な好奇心を思う存分発揮できる職場です。徹底的にSnowflakeを使い倒し、進化する周辺技術を含めて、得られた知見を世界に発信してみませんか?
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
次世代データプラットフォーム「Snowflake」は、そのクラウドネイティブな技術特性と、顧客のデータを繋ぐというユニークな特徴で一躍成長を遂げているクラウドデータウェアハウスサービスです。サービスそのものも常に進化を遂げており、今ではデータウェアハウスの領域に収まらない、データ活用全体のプラットフォームとして活用されています。
私達は、Snowflakeを中心として一気に変革が起こっているデータ活用業界において、Snowflakeのスペシャリスト集団として、国内外の様々なお客様にSnowflakeの導入とそれに伴うデータ活用のご支援をしています。また、Snowflakeと周辺技術領域について更なる情報収集を行い、私達の考えを社内外で発信することも行っています。
業務例
・Snowflakeの導入コンサルティング
・Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発支援、データ活用支援
・Snowflakeや周辺技術領域(モダンデータスタック)の情報収集、技術検証
・データ基盤やデータエンジニアリングに関する技術情報発信
【アピールポイント(職務の魅力)】
このポストでは、Snowflakeをはじめとする先進のデータ関連クラウドサービスを使い倒し、顧客企業はもちろん、日本社会全体のデータ活用を先導するとともに、世界でまだ誰も実現したことのないデータ活用の理想を考え、そのためのアーキテクチャ実現にチャレンジすることができます。
Snowflakeに関して、世界でも有数のスペシャリストが複数在籍しており、Snowflakeに限らず、技術的な好奇心を思う存分発揮できる職場です。徹底的にSnowflakeを使い倒し、進化する周辺技術を含めて、得られた知見を世界に発信してみませんか?
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
大手SIerでのデータエンジニア(データモデル/データ加工処理/BI/データカタログの設計開発:リーダーポジション)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円-1350万円
ポジション
課長/課長代理/主任/一般
仕事内容
お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けたサービス提供として、データエンジニアリングの知見に基づき、データエンジニア/PMとしてデータレイク、DWH、ETL、BI、AI領域におけるソリューション開発の推進、および、お客様企業のデータ利活用の促進業務を実施してもらいます。
【業務例】
・データ利用部門との課題定義および要件整理
・データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発
・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発
・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発
・データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発
・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング
など
【職務の魅力】
・データ分析領域における最新の技術/製品を駆使し、様々な構造のデータのエンジニアリング経験を積むことができます。また、そうした経験を通じ、市場価値の高い技術スキルを磨くことができます。
・単にデータを開発するだけではなく、お客様のデータ利用要望のヒアリングやお客様社内全体のデータモデリングや分析基盤全体のグラウンドデザインの検討にも関与することができるため、データ分析領域のスキルを幅広く高めていくことができます。
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
【業務例】
・データ利用部門との課題定義および要件整理
・データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発
・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発
・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発
・データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発
・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング
など
【職務の魅力】
・データ分析領域における最新の技術/製品を駆使し、様々な構造のデータのエンジニアリング経験を積むことができます。また、そうした経験を通じ、市場価値の高い技術スキルを磨くことができます。
・単にデータを開発するだけではなく、お客様のデータ利用要望のヒアリングやお客様社内全体のデータモデリングや分析基盤全体のグラウンドデザインの検討にも関与することができるため、データ分析領域のスキルを幅広く高めていくことができます。
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
大手SIerでのデータマネジメントコンサルタント(データ利活用促進・データマネジメント人材育成/ポリシー策定)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円-1350万円
ポジション
課長/課長代理/主任/一般
仕事内容
お客様企業のデータドリブンDXの実現に向けたデータマネジメントプロセスを策定し、高品質かつ安全・安心でありながら、DX施策推進者にとって利便性の高いデータ提供を行うためのあらゆる活動を行います。
●業務例
・データマネジメントポリシー策定コンサルティング
・DX施策推進に必要となるデータ要件検討及びデータモデリング
・データ品質やデータセキュリティが規定レベルを満たす運用を行っているかの統制
・データアーキテクチャ、データモデルのデザイン
・ビジネスユーザ向けに企業内のデータの所在や意味を公開するデータカタログの設計・運用
・セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計
・お客様企業内におけるデータマネジメント人材の育成
【アピールポイント(職務の魅力)】
【職務の魅力】
・お客様社内のデータ利活用に関するガバナンスルールを策定する経験を通じて、データマネジメント係る技術スキルおよびコンサルティングスキルを磨くことができます。
・データマネジメントポリシーの策定だけではなく、実際のデータ利活用の現場に入り込んだ支援も行うため、構想から実行まで一貫した職務経験を積むことができます。
・DMBOK等の旧来の知識体系をベースとしつつ、変化の激しいデータ活用関連技術のトレンド(SnowflakeやDatabricks、データメッシュ等)を次々と取り込んでいくことができます。そのため、新たなデータ利活用のスタンダードを生み出すといった挑戦が可能です。
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
●業務例
・データマネジメントポリシー策定コンサルティング
・DX施策推進に必要となるデータ要件検討及びデータモデリング
・データ品質やデータセキュリティが規定レベルを満たす運用を行っているかの統制
・データアーキテクチャ、データモデルのデザイン
・ビジネスユーザ向けに企業内のデータの所在や意味を公開するデータカタログの設計・運用
・セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計
・お客様企業内におけるデータマネジメント人材の育成
【アピールポイント(職務の魅力)】
【職務の魅力】
・お客様社内のデータ利活用に関するガバナンスルールを策定する経験を通じて、データマネジメント係る技術スキルおよびコンサルティングスキルを磨くことができます。
・データマネジメントポリシーの策定だけではなく、実際のデータ利活用の現場に入り込んだ支援も行うため、構想から実行まで一貫した職務経験を積むことができます。
・DMBOK等の旧来の知識体系をベースとしつつ、変化の激しいデータ活用関連技術のトレンド(SnowflakeやDatabricks、データメッシュ等)を次々と取り込んでいくことができます。そのため、新たなデータ利活用のスタンダードを生み出すといった挑戦が可能です。
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
大手SIerでのTeradataを活用したデータ基盤構築/活用支援
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜1,350万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
課長/課長代理/主任/一般
仕事内容
お客様企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、Teradata Vantageを活用したデータ活用基盤のデータエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、データ活用基盤の開発やお客様企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。
【業務例】
基本的にTeradata Vantageの活用を前提とし、またその他データ活用基盤に必要な様々な周辺製品/技術(クラウド各サービス、BI製品等)も活用して、以下のような業務を行っていただきます。
・データ利用部門との課題定義および要件整理
・データ活用基盤の設計・開発
・データ活用基盤上のデータモデル設計・開発
・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発
・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発
・AIモデルの継続的なデリバリー(MLOps)を考慮した環境の設計・開発
・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング
など
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
【業務例】
基本的にTeradata Vantageの活用を前提とし、またその他データ活用基盤に必要な様々な周辺製品/技術(クラウド各サービス、BI製品等)も活用して、以下のような業務を行っていただきます。
・データ利用部門との課題定義および要件整理
・データ活用基盤の設計・開発
・データ活用基盤上のデータモデル設計・開発
・データ加工処理(ETL・ELT)の設計・開発
・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発
・AIモデルの継続的なデリバリー(MLOps)を考慮した環境の設計・開発
・データ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング
など
【組織の魅力】
APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
大手SIerでのデータエンジニア(法人分野における様々な業界の顧客向け)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円-1350万円
ポジション
課長/課長代理/主任
仕事内容
・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界(小売、自動車、食品、製薬、メディア等)のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。
・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。
・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。
【職務の魅力】
・様々な顧客との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのデータ活用基盤のコンサルテーションからデータエンジニア、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。
・社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けており、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。
【プロジェクト事例】
主な事例は以下の通り
・ 小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援
・ 製造業のSAPシステムにて発生する基幹システムデータをもとに、お客様の経営管理基盤としての数値可視化と経営高度化を支援
・ 製造業におけるデータ仮想化を実現することで、お客様のデータ活用のサイロ化を回避し、利活用促進を支援
・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。
・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。
【職務の魅力】
・様々な顧客との深いリレーションを保持しており、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのデータ活用基盤のコンサルテーションからデータエンジニア、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、お客様・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指します。
・社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けており、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。
・ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインさせていただきます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っております。
【プロジェクト事例】
主な事例は以下の通り
・ 小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援
・ 製造業のSAPシステムにて発生する基幹システムデータをもとに、お客様の経営管理基盤としての数値可視化と経営高度化を支援
・ 製造業におけるデータ仮想化を実現することで、お客様のデータ活用のサイロ化を回避し、利活用促進を支援
大手SIerでのアナリティクスエンジニア(CX領域)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1050万円
ポジション
課長代理 主任
仕事内容
【職務内容】
お客様企業のCX変革を一気通貫/領域横断で支援し、ビジネス成果をお客様と二人三脚で創出します。お客様のビジネス成果創出を目的として、以下のような取り組みをビジネス現場でお客様とともに推進します。
・ビジネス貢献につながるデータ分析、施策実施、効果検証
・マーケティング戦略立案
・分析基盤上での分析データ構築・運用
・データ活用人財育成
具体的には以下のような業務を実施します。
・先進的な取り組みを進められている大手人材サービス業様向けに、dbtやLLMといった先進技術を活用しながら、アナリティクスエンジニア業務をお客様に伴走しながら担当します。
・データドリブンな意思決定を実現するため、データマネジメントを通して経営資源としてのデータの価値を引き出し、意思決定の速度と精度を最大化します。
・経営の意思決定やプロダクト戦略の策定など、様々なデータ利活用に対するデータ環境の要件を整理し、それを満たすための データマートの構築やBI ダッシュボードやなど各種モニタリング基盤を整備しながら、各種施策の立案や効果検証を行います。
【キャリアパス】
入社後は上記のような業務を通じて専門性を磨いて頂くことを想定していますが、その後はご本人の意向を踏まえた業務アサインを行います。お客様への更なる価値提供を目指す方には別の業務・案件に幅出しして経験を広げていただくほか、プロジェクト全体をリードするデジタルサクセスマネージャーとしてお客様企業のCX変革実現を目指すようなキャリアアップも可能です。
【アピールポイント(職務の魅力)】
【職務の魅力】
・お客様ビジネス部門、DX部門と距離が近く、デジタルを活用した攻めのIT、最先端の案件に関わることができ、やりがいや面白みを感じることができます。
・従来からのトラディショナルな強みを活かすことも、先進技術を活用してデジタル変革を実行することも可能です。
・身に付けたスキル・経験した実務は市場価値も高く、自身の市場価値向上につながることも魅力です。
【組織の魅力】
・新たな技術革新が生まれている領域であり、先進技術を使ってみる、内部で勉強会する、といった機会も多く、各種プロフェッショナルとの連携によりAI、BI、クラウド、コンサルティング等様々なノウハウを身に付けることができます。
・経験者採用入社や、社内公募の制度を使って異動してきた方も多く、風通しよくフランクな組織です。
お客様企業のCX変革を一気通貫/領域横断で支援し、ビジネス成果をお客様と二人三脚で創出します。お客様のビジネス成果創出を目的として、以下のような取り組みをビジネス現場でお客様とともに推進します。
・ビジネス貢献につながるデータ分析、施策実施、効果検証
・マーケティング戦略立案
・分析基盤上での分析データ構築・運用
・データ活用人財育成
具体的には以下のような業務を実施します。
・先進的な取り組みを進められている大手人材サービス業様向けに、dbtやLLMといった先進技術を活用しながら、アナリティクスエンジニア業務をお客様に伴走しながら担当します。
・データドリブンな意思決定を実現するため、データマネジメントを通して経営資源としてのデータの価値を引き出し、意思決定の速度と精度を最大化します。
・経営の意思決定やプロダクト戦略の策定など、様々なデータ利活用に対するデータ環境の要件を整理し、それを満たすための データマートの構築やBI ダッシュボードやなど各種モニタリング基盤を整備しながら、各種施策の立案や効果検証を行います。
【キャリアパス】
入社後は上記のような業務を通じて専門性を磨いて頂くことを想定していますが、その後はご本人の意向を踏まえた業務アサインを行います。お客様への更なる価値提供を目指す方には別の業務・案件に幅出しして経験を広げていただくほか、プロジェクト全体をリードするデジタルサクセスマネージャーとしてお客様企業のCX変革実現を目指すようなキャリアアップも可能です。
【アピールポイント(職務の魅力)】
【職務の魅力】
・お客様ビジネス部門、DX部門と距離が近く、デジタルを活用した攻めのIT、最先端の案件に関わることができ、やりがいや面白みを感じることができます。
・従来からのトラディショナルな強みを活かすことも、先進技術を活用してデジタル変革を実行することも可能です。
・身に付けたスキル・経験した実務は市場価値も高く、自身の市場価値向上につながることも魅力です。
【組織の魅力】
・新たな技術革新が生まれている領域であり、先進技術を使ってみる、内部で勉強会する、といった機会も多く、各種プロフェッショナルとの連携によりAI、BI、クラウド、コンサルティング等様々なノウハウを身に付けることができます。
・経験者採用入社や、社内公募の制度を使って異動してきた方も多く、風通しよくフランクな組織です。
Webディレクター / Product Manager/メディア系ベンチャー企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜700万円
ポジション
Product Manager
仕事内容
今回所属いただくデータマーケティング部では、当グループが運営する自社サービスの収益の最大化と多角化をミッションとしています。
主な業務内容:
- サイトグロースにむけた新機能および改善項目の立案
- 開発項目の優先順位付け、要件定義、進行管理を含むディレクション(エンジニアや他部署等とのディスカッション・調整)
- リリース内容の効果検証と改善の実施
- サイトに関わるデータ分析
技術スタック:
※技術スタックは現行環境の参考情報です。本ポジションでは各領域の実装を担うことは想定しておらず、未経験の領域でも柔軟に学び、関係者と円滑に協働できる姿勢を歓迎します。
Backend:
- 開発言語: PHP系 / Python系(一部システム)
- フレームワーク: CakePHP系
Frontend:
- 開発言語: HTML, CSS, JavaScript
- ビルド:webpack
- ライブラリ・フレームワーク: jQuery, Nuxt.js
Infrastructure:
- AWS:EC2, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, CloudWatch, DynamoDB, Bedrock, Lambda, etc…
- Google Cloud(一部システム)
- ログ:CloudWatchに集約
その他:
- コード管理: CodeCommit, GitLab, GitHub
- コミュニケーションツール: Slack, Backlog, Notion
- その他: Shopify, Figma, GAS, etc…
- AIエージェント・LLMツール: Codex CLI, ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor, Dify
所属部門:
- データマーケティング部
- 部長
- メンバー
主な業務内容:
- サイトグロースにむけた新機能および改善項目の立案
- 開発項目の優先順位付け、要件定義、進行管理を含むディレクション(エンジニアや他部署等とのディスカッション・調整)
- リリース内容の効果検証と改善の実施
- サイトに関わるデータ分析
技術スタック:
※技術スタックは現行環境の参考情報です。本ポジションでは各領域の実装を担うことは想定しておらず、未経験の領域でも柔軟に学び、関係者と円滑に協働できる姿勢を歓迎します。
Backend:
- 開発言語: PHP系 / Python系(一部システム)
- フレームワーク: CakePHP系
Frontend:
- 開発言語: HTML, CSS, JavaScript
- ビルド:webpack
- ライブラリ・フレームワーク: jQuery, Nuxt.js
Infrastructure:
- AWS:EC2, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, CloudWatch, DynamoDB, Bedrock, Lambda, etc…
- Google Cloud(一部システム)
- ログ:CloudWatchに集約
その他:
- コード管理: CodeCommit, GitLab, GitHub
- コミュニケーションツール: Slack, Backlog, Notion
- その他: Shopify, Figma, GAS, etc…
- AIエージェント・LLMツール: Codex CLI, ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor, Dify
所属部門:
- データマーケティング部
- 部長
- メンバー
クラウドを活用したデータ分析プラットフォームの開発(ITアーキテクト/PM/クラウドエンジニア)/大手SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜1050万円
ポジション
課長代理
仕事内容
【職務内容】
クラウドや生成AIなどの技術を活かし、当社が手がけるデータ分析プラットフォームソリューション(DWH、BI、ETL領域)の企画から提案、開発、導入までの業務や、システムグランドデザイン策定におけるアーキテクチャ検討等の業務を行っていただきます。
当社が提供するクラウド型ビッグデータ分析基盤(自社サービス)
#お客様事例
【アピールポイント(職務の魅力)】
●職務の魅力
ビジネス変革の気概を持つ魅力的なお客様や、複数の先進的なパートナーとともに、社内外の垣根を越えて「一体感」や「やりがい」を感じながら仕事に取り組んでいます。従来のSIの方法論から抜け出し、当社主導で企画/開発を進めるSolution based SIを一緒に推進しませんか?
●組織の魅力
トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
クラウドや生成AIなどの技術を活かし、当社が手がけるデータ分析プラットフォームソリューション(DWH、BI、ETL領域)の企画から提案、開発、導入までの業務や、システムグランドデザイン策定におけるアーキテクチャ検討等の業務を行っていただきます。
当社が提供するクラウド型ビッグデータ分析基盤(自社サービス)
#お客様事例
【アピールポイント(職務の魅力)】
●職務の魅力
ビジネス変革の気概を持つ魅力的なお客様や、複数の先進的なパートナーとともに、社内外の垣根を越えて「一体感」や「やりがい」を感じながら仕事に取り組んでいます。従来のSIの方法論から抜け出し、当社主導で企画/開発を進めるSolution based SIを一緒に推進しませんか?
●組織の魅力
トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
データセンターエンジニア/大手SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1050万円
ポジション
ファシリティプロジェクトマネージャー
仕事内容
【職務内容】
当社データセンタにおいて建築・機械・空調・電気設備の構築・管理のプロジェクトマネジメント業務をご担当頂きます。具体的には下記のような業務をお任せ致します。
1. データセンタの企画立案、Feasibility Study
2. 新技術の検証・採用
3. 基本・詳細設計
4. ベンダー選定・工事管理
5. お客様要件調整および協力会社マネジメント
6. 中長期計画立案(CRE含む)
【強み】
Digital時代のいま、データセンターは決して止まってはなりません。そのためには積極的な投資と高品質な維持管理が必要不可欠ですが、コストと品質の両輪をバランスさせていくことがファシリティ価値最大化のポイントです。当社は社内にデータセンタエンジニアを配置することで、技術専門的かつ経営的な視点で、スピーディな判断を可能としており、これが当社の強みです。
【アピールポイント(職務の魅力)】
【ミッション】
当社は官公庁や金融、医療、交通など、社会インフラとなるシステムを数多く手がけていますがこれらのようなミッションクリティカルなシステムにおいて、当社は基盤からアプリケーション開発まで、一気通貫して提供できる強みを活かしてきました。この「基盤」として総延床のデータセンタビルを全国に保有しています。デジタルビジネスの新拠点として国内最大級・最新鋭の設備のデータセンターを開設しました。他にも、オフィスビルや研修センターといった延床のファシリティを保有しています。これらのアセットとノウハウを活用して、「当グループの事業収益を最大化させていくこと」、「ビルと社会システムの架け橋となること」、これが私たちのミッションです。
【働き方】
完全週休二日制(土日祝日)でフレックスタイムを採用、月の平均残業時間は30時間程度で仕事とプライベートを両立しやすい環境です。全社的にメリハリのある働き方を推進しており、エンジニアであっても長時間の残業が少ない環境です。リモートワークも積極的に推進しており、長期就業しやすい職場環境をご用意しています。
当社データセンタにおいて建築・機械・空調・電気設備の構築・管理のプロジェクトマネジメント業務をご担当頂きます。具体的には下記のような業務をお任せ致します。
1. データセンタの企画立案、Feasibility Study
2. 新技術の検証・採用
3. 基本・詳細設計
4. ベンダー選定・工事管理
5. お客様要件調整および協力会社マネジメント
6. 中長期計画立案(CRE含む)
【強み】
Digital時代のいま、データセンターは決して止まってはなりません。そのためには積極的な投資と高品質な維持管理が必要不可欠ですが、コストと品質の両輪をバランスさせていくことがファシリティ価値最大化のポイントです。当社は社内にデータセンタエンジニアを配置することで、技術専門的かつ経営的な視点で、スピーディな判断を可能としており、これが当社の強みです。
【アピールポイント(職務の魅力)】
【ミッション】
当社は官公庁や金融、医療、交通など、社会インフラとなるシステムを数多く手がけていますがこれらのようなミッションクリティカルなシステムにおいて、当社は基盤からアプリケーション開発まで、一気通貫して提供できる強みを活かしてきました。この「基盤」として総延床のデータセンタビルを全国に保有しています。デジタルビジネスの新拠点として国内最大級・最新鋭の設備のデータセンターを開設しました。他にも、オフィスビルや研修センターといった延床のファシリティを保有しています。これらのアセットとノウハウを活用して、「当グループの事業収益を最大化させていくこと」、「ビルと社会システムの架け橋となること」、これが私たちのミッションです。
【働き方】
完全週休二日制(土日祝日)でフレックスタイムを採用、月の平均残業時間は30時間程度で仕事とプライベートを両立しやすい環境です。全社的にメリハリのある働き方を推進しており、エンジニアであっても長時間の残業が少ない環境です。リモートワークも積極的に推進しており、長期就業しやすい職場環境をご用意しています。
シニアデータアナリスト/ビジネスチャット事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
シニアデータアナリスト
仕事内容
シニアデータアナリストは、ビジネスサイドと深く連携し、データの力によって意思決定を支援する役割を担います。当社では自社製品を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。これらのデータを活用し、事業KPIの可視化や分析、インサイトの提供を通じて、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードすることで、組織全体におけるデータ利活用の促進を目指していただきます。
<具体的には>
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築:
メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築。dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化。横断セールス/マーケティングデータマートの構築。事業管理・IR向けトラストデータの整備。
2. データ分析とインサイト提供:
ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行。戦略的示唆の抽出による意思決定支援。ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定。事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析。失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析。
3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用:
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用。事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築。レポーティング業務の効率化と自動化。
4. チーム協業とステークホルダー連携:
ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙。ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援。データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携。データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業。クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング。
【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ:
コミュニケーションプラットフォームである自社製品は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。
2. 当グループの事業戦略推進の支援:
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。
「コミュニケーションプラットフォーム戦略」: ビジネスチャット自社製品のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」: 自社サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」: R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援:
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。
【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道:
アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード。複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計。組織全体のデータ戦略策定への参画。若手メンバーの育成とメンタリング。
●マネジメントへの道:
チーム構築、採用、組織運営。事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント。
●事業リードへの道:
エンベッド配置による特定事業のデータ責任者。事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任。事業戦略とデータ戦略の統合リード。
●クロスドメインへの拡張:
データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張。MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦。データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進。
【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)
<具体的には>
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築:
メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築。dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化。横断セールス/マーケティングデータマートの構築。事業管理・IR向けトラストデータの整備。
2. データ分析とインサイト提供:
ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行。戦略的示唆の抽出による意思決定支援。ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定。事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析。失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析。
3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用:
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用。事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築。レポーティング業務の効率化と自動化。
4. チーム協業とステークホルダー連携:
ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙。ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援。データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携。データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業。クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング。
【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ:
コミュニケーションプラットフォームである自社製品は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。
2. 当グループの事業戦略推進の支援:
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。
「コミュニケーションプラットフォーム戦略」: ビジネスチャット自社製品のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」: 自社サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」: R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援:
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。
【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道:
アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード。複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計。組織全体のデータ戦略策定への参画。若手メンバーの育成とメンタリング。
●マネジメントへの道:
チーム構築、採用、組織運営。事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント。
●事業リードへの道:
エンベッド配置による特定事業のデータ責任者。事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任。事業戦略とデータ戦略の統合リード。
●クロスドメインへの拡張:
データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張。MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦。データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進。
【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)
データアナリスト/ビジネスチャット事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜800万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「自社サービス」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
(例)プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。
2. 当グループの事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。
「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「自社サービス」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」
「自社サービス」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、当グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。
【業務内容】
当社では「自社サービス」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。
<具体的には>
1. データマートとデータモデルの設計・構築
メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働)
dbtを用いたデータモデリングの実装
横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援
2. データ分析とインサイト提供
ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
戦略的示唆の抽出による意思決定支援
ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析
3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
レポーティング業務の効率化と自動化
4. チーム協業とステークホルダー連携
ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング
【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)
【今後のキャリアパス】
● スペシャリストへの道
特定領域(プロダクト分析、マーケティング分析など)の専門性を高める
データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
新技術(AI/LLMなど)を活用した高度な分析スキルを習得する
● マネジメントへの道
小規模チームのリーダーシップ経験
メンターとしての後輩育成
プロジェクトマネジメントスキルの向上
● 事業への拡張
事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
データ起点の施策立案から実行までをリードする
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「自社サービス」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
(例)プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。
2. 当グループの事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。
「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「自社サービス」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」
「自社サービス」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、当グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。
【業務内容】
当社では「自社サービス」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。
<具体的には>
1. データマートとデータモデルの設計・構築
メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働)
dbtを用いたデータモデリングの実装
横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援
2. データ分析とインサイト提供
ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
戦略的示唆の抽出による意思決定支援
ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析
3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
レポーティング業務の効率化と自動化
4. チーム協業とステークホルダー連携
ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング
【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)
【今後のキャリアパス】
● スペシャリストへの道
特定領域(プロダクト分析、マーケティング分析など)の専門性を高める
データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
新技術(AI/LLMなど)を活用した高度な分析スキルを習得する
● マネジメントへの道
小規模チームのリーダーシップ経験
メンターとしての後輩育成
プロジェクトマネジメントスキルの向上
● 事業への拡張
事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
データ起点の施策立案から実行までをリードする
初代データアナリスト(リード候補)/年金コンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜800万円
ポジション
リード候補
仕事内容
【会社概要・ミッション】
当社は、保育・福祉・介護業界で働くエッセンシャルワーカーや中小企業を対象に、お金の福利厚生「自社サービス」を提供しています。加入者数が急成長を遂げました。
しかし、この成長をさらに加速させるためには、勘や経験だけでなく、緻密なデータに基づいた意思決定が不可欠です。
この飛躍的な成長をデータによって「再現性のある戦略」へと昇華させる、初代データアナリストを募集します。
【業務内容】
・戦略・戦術策定のためのデータ分析と意思決定支援
・キャンペーンのROI算出、LTVとCACのバランス評価
・「次に攻めるべき業界・企業サイズ」の特定(エンプラ向けなど)
・新規事業における市場機会(オポチュニティ)の定量的分析
・データ基盤の構築・整備(データマネジメント)
・不足しているデータの特定、および収集・蓄積プロセスの設計
・事業部がセルフサービスで簡易的な分析できる環境の構築
・経営・事業部への提言(レポーティング)
・経営層との定例的なディスカッション(プライシングについての提言など)
【将来お任せしたい仕事】
・データ活用組織(データ戦略室など)の立ち上げ・リード
・分析体制の標準化と、チームビルディング。
・全社的なデータドリブン文化の醸成
・営業、マーケ、CS各部門におけるKPI設計の高度化。
【ポジションの魅力】
・「カオスを整える」圧倒的な手触り感
整備された環境で回す分析ではなく、土壌を耕し、種をまくフェーズから関与できます。
・上場経験のある部長の元で、経営のコアに触れる
あなたの分析結果が、そのまま大規模な投資判断や事業戦略に直結します。
・社会的大義を「数字」で支える
エッセンシャルワーカーの方々のお金を守るというミッションを、データという客観的な武器で実現する手応えを感じられます。
当社は、保育・福祉・介護業界で働くエッセンシャルワーカーや中小企業を対象に、お金の福利厚生「自社サービス」を提供しています。加入者数が急成長を遂げました。
しかし、この成長をさらに加速させるためには、勘や経験だけでなく、緻密なデータに基づいた意思決定が不可欠です。
この飛躍的な成長をデータによって「再現性のある戦略」へと昇華させる、初代データアナリストを募集します。
【業務内容】
・戦略・戦術策定のためのデータ分析と意思決定支援
・キャンペーンのROI算出、LTVとCACのバランス評価
・「次に攻めるべき業界・企業サイズ」の特定(エンプラ向けなど)
・新規事業における市場機会(オポチュニティ)の定量的分析
・データ基盤の構築・整備(データマネジメント)
・不足しているデータの特定、および収集・蓄積プロセスの設計
・事業部がセルフサービスで簡易的な分析できる環境の構築
・経営・事業部への提言(レポーティング)
・経営層との定例的なディスカッション(プライシングについての提言など)
【将来お任せしたい仕事】
・データ活用組織(データ戦略室など)の立ち上げ・リード
・分析体制の標準化と、チームビルディング。
・全社的なデータドリブン文化の醸成
・営業、マーケ、CS各部門におけるKPI設計の高度化。
【ポジションの魅力】
・「カオスを整える」圧倒的な手触り感
整備された環境で回す分析ではなく、土壌を耕し、種をまくフェーズから関与できます。
・上場経験のある部長の元で、経営のコアに触れる
あなたの分析結果が、そのまま大規模な投資判断や事業戦略に直結します。
・社会的大義を「数字」で支える
エッセンシャルワーカーの方々のお金を守るというミッションを、データという客観的な武器で実現する手応えを感じられます。
Sr Analyst, Data Engineering/外資系IT企業
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
【職務内容】顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。
【特徴】先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
【ミッション】ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、高い技術力だけではなく顧客にコミットするビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。※プロジェクトにより国内・海外出張有
【特徴】先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
【ミッション】ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、高い技術力だけではなく顧客にコミットするビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。※プロジェクトにより国内・海外出張有
データエンジニア/独立系データ分析/システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜500万円
ポジション
メンバー
仕事内容
本ポジションの魅力:
当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案(ビジネスの最上流)からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定にも携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。
活動内容:
DWH/データレイクのアーキテクチャ設計と構築
データパイプラインの設計・開発・運用・改善提案
dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
新規技術の調査、PoCの実施と導入提案
活動事例:
技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:複数名、期間:長期継続中)
運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:複数名、期間:長期継続中)
小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:複数名、期間:長期継続中)
当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案(ビジネスの最上流)からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定にも携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。
活動内容:
DWH/データレイクのアーキテクチャ設計と構築
データパイプラインの設計・開発・運用・改善提案
dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
新規技術の調査、PoCの実施と導入提案
活動事例:
技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:複数名、期間:長期継続中)
運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:複数名、期間:長期継続中)
小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:複数名、期間:長期継続中)
データ分析基盤構築エンジニア/独立系データ分析/システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜500万円
ポジション
メンバー
仕事内容
データ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。
主な業務は、データ分析基盤構築、データ活用施策の提案、データの可視化やデータ分析支援です。具体的な仕事内容として、データ分析基盤構築業務全般をお任せします。大手通信会社やゲーム会社、コンサルティング会社等、様々な業種の企業に対して、要件定義から設計/開発/テスト・運用や活用支援まで、クライアントが快適にデータ分析ができるようなサービスをご提供いただきます。
開発環境・使用ツールは、AWS/GCP/Azure/Tableau/SPSS/Oracle Database/SQL Server/SQL/Python/Rなどです。
◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる
主な業務は、データ分析基盤構築、データ活用施策の提案、データの可視化やデータ分析支援です。具体的な仕事内容として、データ分析基盤構築業務全般をお任せします。大手通信会社やゲーム会社、コンサルティング会社等、様々な業種の企業に対して、要件定義から設計/開発/テスト・運用や活用支援まで、クライアントが快適にデータ分析ができるようなサービスをご提供いただきます。
開発環境・使用ツールは、AWS/GCP/Azure/Tableau/SPSS/Oracle Database/SQL Server/SQL/Python/Rなどです。
◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる
AIエンジニア(未経験)/独立系データ分析/システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
310万円〜400万円
ポジション
メンバー
仕事内容
お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。
<案件事例>
・生成AIを活用した検索システムの開発
・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発
・クライアントのAI人材教育のための伴走支援
・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用
・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良
・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発
・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発
・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発
・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発
<開発環境/使用ツール>
・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他
【仕事の魅力】
顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。
【部門の魅力】
入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。
・案件の種類/クライアントの業種
⇒ 製造業
⇒ 通信業
⇒ 大手メーカー
⇒ 大手リサーチ会社
⇒ 大手広告代理店
⇒ 飲食チェーン会社
⇒ ソーシャルゲーム会社
⇒ 鉄道運営会社
⇒ 製薬会社
⇒ 国/地方法自治体
⇒ 大学法人、教育関連会社
【研修内容】
AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます!
※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。
<研修メニュー例>
・Excel研修
・SQL研修
・Python実務研修
・pandas研修
・AIエンジニア研修
※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。
【スキルアップへのサポート】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
当社のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
<案件事例>
・生成AIを活用した検索システムの開発
・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発
・クライアントのAI人材教育のための伴走支援
・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用
・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良
・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発
・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発
・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発
・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発
<開発環境/使用ツール>
・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他
【仕事の魅力】
顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。
【部門の魅力】
入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。
・案件の種類/クライアントの業種
⇒ 製造業
⇒ 通信業
⇒ 大手メーカー
⇒ 大手リサーチ会社
⇒ 大手広告代理店
⇒ 飲食チェーン会社
⇒ ソーシャルゲーム会社
⇒ 鉄道運営会社
⇒ 製薬会社
⇒ 国/地方法自治体
⇒ 大学法人、教育関連会社
【研修内容】
AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます!
※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。
<研修メニュー例>
・Excel研修
・SQL研修
・Python実務研修
・pandas研修
・AIエンジニア研修
※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。
【スキルアップへのサポート】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
当社のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
データサイエンティスト・データアナリスト/独立系データ分析/システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜600万円
ポジション
プレイングマネージャー(リーダー候補)
仕事内容
当社は、各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。お客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っています。
仕事内容:
エンジニア領域
・目的のヒアリング&抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。
変更の範囲:会社が指定した業務
<マーケティング領域例>
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析
<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど
マネジメント領域
現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。具体的な業務は以下のとおりです。
1. メンバーのサポート・育成
*日常業務におけるアドバイスやフォロー
*個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援
2. 現場業務の遂行
*データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供
*チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行
3.チームマネジメント
*1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援
*チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築
◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
〜〜〜マーケティング領域案件事例〜〜〜
1. 外資系メーカーでのCRM業務
外資系メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援。顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当。CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現。
2. 自治体サービス支援:病院での改善施策具体化支援
前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案。具体的なサービス改善のアクションプランの提供。
3. 飲食業における顧客分析
マーケティング戦略立案に対する支援。ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析。知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施。
≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
研修制度・スキルアップサポート
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。部内での勉強会・研修を月数回実施(個人に合わせた研修プランも組み立てます)。有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催。社内チャットルーム等による質問フォロー。ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます(例:観光協会向け提案資料作成&発表など)。不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています。
個人の働き方に合わせたキャリアパス
キャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。
中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
<入社Tさん>
【前職/IT業界(交通関係PJ)にてSE】
・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP)
・分析設計
・報告書作成
<入社Aさん>
【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
<入社Iさん>
【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の消費財市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修
仕事内容:
エンジニア領域
・目的のヒアリング&抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。
変更の範囲:会社が指定した業務
<マーケティング領域例>
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析
<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど
マネジメント領域
現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。具体的な業務は以下のとおりです。
1. メンバーのサポート・育成
*日常業務におけるアドバイスやフォロー
*個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援
2. 現場業務の遂行
*データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供
*チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行
3.チームマネジメント
*1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援
*チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築
◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
〜〜〜マーケティング領域案件事例〜〜〜
1. 外資系メーカーでのCRM業務
外資系メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援。顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当。CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現。
2. 自治体サービス支援:病院での改善施策具体化支援
前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案。具体的なサービス改善のアクションプランの提供。
3. 飲食業における顧客分析
マーケティング戦略立案に対する支援。ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析。知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施。
≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
研修制度・スキルアップサポート
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。部内での勉強会・研修を月数回実施(個人に合わせた研修プランも組み立てます)。有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催。社内チャットルーム等による質問フォロー。ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます(例:観光協会向け提案資料作成&発表など)。不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています。
個人の働き方に合わせたキャリアパス
キャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。
中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
<入社Tさん>
【前職/IT業界(交通関係PJ)にてSE】
・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP)
・分析設計
・報告書作成
<入社Aさん>
【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
<入社Iさん>
【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の消費財市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修
データ分析エンジニア/ジュニア/独立系データ分析/システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜500万円
ポジション
ジュニア
仕事内容
●部門紹介●
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。
また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。
仕事内容
・目的のヒアリング&抽出データの設計
・データ分析基盤の設計や構築
・データ抽出/加工/集計
まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。将来的には要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。
変更の範囲:会社が指定した業務
<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど
◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの多くが顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる
〜〜〜案件事例〜〜〜
1)サービスの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール:SQL, Google BigQueryなど
2)機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール:Python
3)ブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。
また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。
仕事内容
・目的のヒアリング&抽出データの設計
・データ分析基盤の設計や構築
・データ抽出/加工/集計
まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。将来的には要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。
変更の範囲:会社が指定した業務
<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど
◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの多くが顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門(AI・BI・基盤運用・コンサルティング等)への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる
〜〜〜案件事例〜〜〜
1)サービスの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール:SQL, Google BigQueryなど
2)機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール:Python
3)ブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word
データエンジニア/ミドル/独立系データ分析/システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜700万円
ポジション
プロジェクトリーダー/プロジェクトマネージャー候補
仕事内容
【募集背景】
昨今のデータドリブンな意思決定の重要性が増す中、当社ではデータエンジニアリング分野の強化が急務となっています。特に、ご自身の経験を活かして次世代のデータ分析基盤の設計・構築をリードしていただける、ジュニア層からミドル層のデータエンジニアを募集しています。また、現在新規部門の体制強化を積極的に進めており、このタイミングでご入社いただくことで、当社のデータ活用の中核を担う存在として、大きな影響力を持ってご活躍いただけます。
【本ポジションの魅力】
・当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案(ビジネスの最上流)からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
・最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
・分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
・経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
・経験豊富なシニアエンジニアと対等に技術ディスカッションできる環境があり、互いに高め合いながらスキルを磨けます。
・将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。
【活動内容】
プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として)
・クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義
・プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり
・チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理
データエンジニアリング業務
・クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築
・スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用
・dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
・新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案
【活動事例】
・技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半〜継続中)
・運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:2名、期間:約3年〜継続中)
・小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:3名、期間:約2年〜継続中)
【スキルアップへのサポートも充実】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
・将コース(総合職):一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
・剣コース(技術職):一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
・武士コース:よりライフワークバランスを重視したコースとなります。
【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
<2019年入社Tさん>
【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】
・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP)
・分析設計
・報告書作成
<2019年入社Aさん>
【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
<2019年入社Iさん>
【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修
昨今のデータドリブンな意思決定の重要性が増す中、当社ではデータエンジニアリング分野の強化が急務となっています。特に、ご自身の経験を活かして次世代のデータ分析基盤の設計・構築をリードしていただける、ジュニア層からミドル層のデータエンジニアを募集しています。また、現在新規部門の体制強化を積極的に進めており、このタイミングでご入社いただくことで、当社のデータ活用の中核を担う存在として、大きな影響力を持ってご活躍いただけます。
【本ポジションの魅力】
・当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案(ビジネスの最上流)からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
・最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
・分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
・経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
・経験豊富なシニアエンジニアと対等に技術ディスカッションできる環境があり、互いに高め合いながらスキルを磨けます。
・将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。
【活動内容】
プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として)
・クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義
・プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり
・チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理
データエンジニアリング業務
・クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築
・スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用
・dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
・新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案
【活動事例】
・技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半〜継続中)
・運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:2名、期間:約3年〜継続中)
・小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:3名、期間:約2年〜継続中)
【スキルアップへのサポートも充実】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
・将コース(総合職):一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
・剣コース(技術職):一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
・武士コース:よりライフワークバランスを重視したコースとなります。
【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
<2019年入社Tさん>
【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】
・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP)
・分析設計
・報告書作成
<2019年入社Aさん>
【前職/医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア)
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
<2019年入社Iさん>
【前職/自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修