データエンジニアの転職求人

332 件

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業（主に東証プライム上場企業）のリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。
単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。


【業務詳細】
技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針（ビジョン）を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。
モダン開発の推進: 生成AI（LLM等）の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。
チームマネジメント（技術面）: コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。
顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。
若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。


【技術スタック・使用ツール】
言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など
フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など
クラウド: AWS, Azure, GCP
インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など
データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など
ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など
その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

業務概要
当社は、保育・福祉・介護業界のエッセンシャルワーカーや中小企業向けに自社サービスを提供し、急成長を遂げました。この成長をさらに加速させるため、データに基づいた意思決定が不可欠であり、初代データアナリストを募集します。
部長の右腕として、事業成長の「問い」に答えを出す体制を構築します。現在のデータ環境は未整備な部分が多く、既存データの集計だけでなく、分析に必要なデータそのものを作る段階から関与し、分析基盤を構築し、経営の舵取りをサポートするプロフェッショナルを求めています。

具体的な業務
1. 戦略・戦術策定のためのデータ分析と意思決定支援
2. キャンペーンのROI算出、LTVとCACのバランス評価
3. 「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）
4. 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
5. データ基盤の構築・整備（データマネジメント）
6. 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
7. 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
8. 経営・事業部への提言（レポーティング）
9. 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
1. データ活用組織（データ戦略室など）の立ち上げ・リード
2. 分析体制の標準化と、チームビルディング
3. 全社的なデータドリブン文化の醸成
4. 営業、マーケティング、CS各部門におけるKPI設計の高度化

ポジション・部門の魅力
1. 「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。
2. 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、そのまま投資判断や事業戦略に直結します。
3. 社会貢献性の高いミッションをデータで支える
社会貢献性の高いミッションを、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。

業務概要: AI画像認識（外観検査）の学習・評価に必要なデータ整理・品質担保・データベース/ストレージ/パイプラインの設計実装を担うポジションです。フロントエンド担当は別にいるため、本ポジションはMLOpsの仕組み・データベース利用・運用設計を理解し、社内向け/顧客向けにシステム化を行っていただきます。
具体的な業務:
1. AI画像認識（外観検査）におけるデータ基盤の設計・構築・運用
2. 画像・アノテーション・メタデータの管理およびデータモデリング設計
3. データパイプライン（取り込み・前処理・検証・更新）の構築
4. データ品質管理（欠損・重複・ラベル整合性・不正データ検出）
5. 学習・評価用データセットの生成およびバージョニング管理
6. MLOps基盤との連携（実験管理・再現性担保・成果物管理）
7. AIエンジニア向けのデータ利用インターフェース（API / CLI等）の整備
8. 顧客向けデータ管理システムの設計（クラウド / オンプレ対応）
9. データアクセス制御、監査ログ、バックアップ・DR設計
10. 制約環境（閉域・低帯域）でのデータ転送・同期設計
変更の範囲: 当社の定める全ての業務

業務概要
自社プラットフォーム上のスキルデータ基盤「自社スキルデータ基盤」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです。スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、当組織全体の技術・運用標準をリードしていただきます。

具体的な業務
1. スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します。
2. 自社スキルデータ基盤の設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します。
3. スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します。
4. ML/生成AIモデルの設計・実装・評価: スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します。
5. MLOps基盤の設計・構築・運用: セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。
6. モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。
7. 運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します。
8. プロジェクトマネジメント: プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします。

ポジション・部門の魅力
●経営・事業戦略へのダイレクトな貢献
経営層や事業責任者と直接ディスカッションを行い、全社的なデータ戦略と整合した中長期構想の策定をリードできます。技術戦略と事業戦略の結びつきを担い、大規模プロジェクトの方向性や投資判断に直接的な影響を与えることができる、非常にインパクトの大きなポジションです。
●大規模かつ高度なML/データ基盤の構想・立ち上げ
複数事業やサービスにまたがる「自社スキルデータ基盤」において、AIフレンドリーなデータ基盤や、大規模なMLOps基盤の構想・立ち上げを統括できます。外部データ連携やパートナーシップを含めたエコシステム戦略の推進など、単なるシステム開発に留まらないスケールの大きな技術的挑戦が可能です。
●専門組織のカルチャー形成とチームビルディング
当組織全体の技術・運用標準をゼロから定義し、組織の技術的土台作りに貢献できます。また、データサイエンティストチームのディレクションを行うだけでなく、組織設計や採用方針にも関与し、ご自身の手でチームの成長戦略を描いていける点も大きなやりがいです。

【業務概要】データ基盤戦略の策定から、アーキテクチャ設計、開発・実装、データ利活用の推進に至るまで、一連のプロセスをプロジェクトリーダー/データアーキテクトとして牽引していただきます。
【具体的な業務】
1. AI×データ基盤の中期ビジョン策定、アーキテクチャ検討
・社内外のステークホルダーと連携し、ビジネス環境の変化に即応しながら、AI×データ基盤の中期ビジョンを策定します。
・全社的なAIデータ戦略に基づき、データ基盤全体の設計およびアーキテクチャの検討・策定を行います。
2. Proof of Concept実施・商用導入プラン策定
・検討したアーキテクチャの実現に向け、Proof of Concept（概念実証）を実施します。
・商用導入に向けた実現プランの策定や、推進体制の構築・確立などのマネジメント業務を担います。
3. 開発体制
・実際の開発においては、内製開発と開発パートナーへの外部委託を組み合わせるとともに、アジャイル開発およびウォータフォール開発を使い分けながら進めています。
・今後は、内製開発体制のさらなる強化を進めていく方針です。
4. フォーカスする領域
・データレイク（データメッシュ、レイクハウス）およびDWH
・AIReadyデータ基盤
【ポジション・部門の魅力】当社には、顧客基盤に加えて自社サービスやパートナー連携基盤を通じて集まる国内最大級のデータアセットがあります。コマース、エンターテインメント、エネルギーなど、人々の生活に深く根差した多種多様なデータを統合し、新たな価値を創造することを目指しています。
本ポジションは、こうした唯一無二のデータアセットを預かるアーキテクトとして、未来の当たり前となるサービスや体験を、データ基盤という「仕掛け」から生み出し、その実現に向けてチャレンジしていくことが可能です。
また、社内外の多くの関係者と協力しながら、新しいサービスを世の中に届けていくため、大きなやりがいと手ごたえを感じられる環境です。
キャリア採用で入社したメンバーも多く、多様性のあるチームで互いに学び合いやすい風土があり、入社後の受け入れや立ち上がりに向けたサポート体制も整っています。
私たちと一緒に、世の中に新たなサービスや体験価値を提供していきましょう。

【業務概要】当グループには、個人、法人のお客さまのお取引情報をはじめとする膨大なデータが存在します。当グループのビジネス戦略立案にデータは不可欠となり、管理するビッグデータはペタバイトを優に超え、BI・AIの拡大による開発量は増えました。ビジネスアジリティを高めるデータを提供するために、人やAIが利用しやすいデータを加工し提供するデータエンジニアと、それを支えるアーキテクト、またシステム全体を統括するデータマネジメントの活躍が重要になります。加えて、当グループで稼働しているデータ基盤の大規模な更改を控えており、ゼロからシステム・当グループの未来を設計・開発できる転換期を迎えています。当社をはじめとする膨大なデータを当グループすべての事業部門が活用できるデータとプラットフォームを開発し、変化の激しいビジネスに迅速に応える開発を推進するために、データそのものに価値を見いだせる人、当グループの未来・ビジネス変革に大きく貢献いただける方を募集しています。
【具体的な業務】
・データエンジニアとしてデータの構造化・加工・処理高度化等の企画・開発
・エンタープライズ データプラットフォーム（データウェアハウス・データレイク・マーケットプレイス）の企画・推進
・データマネジメントとしてデータガバナンス、データアーキテクチャの企画・開発
・ITアーキテクトとしてデータ活用を支えるプラットフォームの企画・開発
・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント
・生成系AIの活用推進・システム開発・データエンジニアリングへの活用
【ポジション・部門の魅力】
役割・責任: 膨大なデータの収集から利活用に向けた加工などのデータエンジニアリング開発における小規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進。AI-Readyなプラットフォームと利活用のためのポータルWeb開発における中規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進。データ基盤の更改における、システムアーキテクチャ、AI活用等、先進技術の適用検討及び、プロジェクト推進。
配属想定部署概要: 当グループのあらゆる情報をビッグデータとして管理し、エンタープライズなデータウェアハウス、データレイクハウスの企画・開発・保守を担う。
配属想定部署の人員構成: データエンジニアリング第一部、第二部共にが在籍。若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。部長をはじめ中途採用者も多く在籍、活躍しており、風通しの良い環境。開発需要旺盛で、最新のテクノロジーを採用するなど若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土。
想定担当案件（例）: 当グループ各社で取り扱うデータをビッグデータ基盤に集約し、AIやBIをはじめとした利活用のためのデータを提供するパイプライン構築。稼働してきたデータ基盤（メインフレーム）の超大規模更改（オープン化・クラウド化）及び、モダナイズ。データとAIの融合（AI-Readyなプラットフォーム）及び、データ利活用のためのポータル開発。
成長機会: 多種多様の関係者と企画設計から実装まで幅広い領域で高難易度、超大規模なプロジェクトを経験する事が可能。最新技術や海外製品も多く取り入れており、海外のサービスチームと直接やりとりし製品改善を交渉するなど技術知識も拡充できます。
想定キャリアパス: 基本はシステムエンジニアから参画頂きますが、より専門的な役割や、上位の職層を目指して、キャリアを形成頂きます。本人志向と活躍実績により、幅広い経験を積むことや、組織の戦略立案、組織運営などの組織長（マネジメント職）に任用されることが可能です。キャリアパスの一例: 1. PMエキスパート、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、データサイエンティスト 2. 組織の戦略立案、組織運営などを担う組織長（マネジメント職）への任用。補足）当社の制度では、技術志向の方でも執行役員と同等の処遇が実現可能です。

具体的な業務
本ポジションは、人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。

HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。

〔具体的な業務〕
● HRデータプラットフォームの拡張・最適化
採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定
BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築
各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装

● 人事業務の再設計（BPR）
既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築
AI／LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化
人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装

● データ活用の民主化とガバナンス設計
セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築
非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装

本ポジションの魅力
「数字」と「感情」が交差するドメインへの挑戦
?経営的な計数管理（人員数・人件費など）と、定性的な人の感情（エンゲージメント・評価）という最も難易度が高く奥深い人事データに挑むことで、データマネジャーとしての市場価値を極めることができます。

「技術的解像度」を武器に、上流工程からプロセスの再設が可能
?単なる「御用聞き」ではなく、現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ、手戻りのない精緻な仕様」へと翻訳し、プロジェクトを最短距離でけん引できます。

AIを活用した先進的なデータ環境の構築
? 既に蓄積された膨大な構造化・非構造化データを、生成AIを用いて「誰もが即座に分析・活用できる基盤」へと構築していきます。
単なるBIツールによる数値の可視化にとどまらず、AIによる傾向分析や意思決定支援までをデータ活用のプロセスに直接統合し、経営判断の在り方をエンジニアリングの力で直接アップデートできます。

開発環境、使用するツールなど
言語：Python, SQL, Google Apps Script
データベース・DWH：BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL
インフラ・プラットフォーム：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など）
CI/CD・運用・監視：GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など

IPO準備中のE-Commerceスタートアップである当社において、経営・事業戦略の意思決定に活用されるBI Dashboardの運営や、全社データ基盤の構築に係る業務を推進していただきます。

●具体的な業務
・データパイプラインの設計・開発
・BI Dashboardの運営・整備（Looker Studio等）
・月次決算等の経理業務に必要なデータの集計・活用
・データモデリングの設計・開発（dbt）
・クラウドDWH（BigQuery等）の構築・運用
・全社データ基盤の構造設計・改善推進
・他部署（経営企画、経理、マーケティング等）との要件定義・連携

【開発環境・技術スタック】
言語：Python 3.12
DWH：BigQuery
データ変換：dbt Core
インフラ：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Scheduler）
CI/CD：GitHub Actions
BI：Looker Studio／Next.js（社内ダッシュボード）
AI：Claude Code, GitHub Copilot（AI活用を積極推進する文化）

業務概要:
ビジネス要件定義からアーキテクチャ設計、データモデリング、パイプライン実装、品質・ガバナンス運用までを横断的に担当していただきます。AWS・Snowflake などのクラウド基盤上で、信頼性とスケーラビリティを備えたデータプロダクトの開発、及びデータプロダクトの品質管理と監視体系を整え、継続的な運用改善を推進する役割を担っていただきます。

具体的な業務:
・データ要件定義・システム要件定義、スコープ策定と優先度管理
・AWS・Snowflake 等のデータマネジメントツールの設定・運用、コストと性能の最適化
・データカタログの構築・整備、メタデータ管理・リネージ追跡の仕組み化
・データプロアダクトのアクセス権限の設計・運用（IAM/ロール設計）と定期棚卸
・データモデリング（ER 図、命名規約、正規化/スキーマ設計）とガバナンス標準の策定
・ETL/ELT パイプラインの設計・実装（Python/SQL、ワークフロー/スケジューラ）
・データ品質管理（重複・欠損・矛盾・異常値検知）、品質レポート出力とSLA運用
・GDPR・社内規程に準拠したデータ保持・マスキング・監査ログの実装
・パフォーマンス最適化（クエリ/ストレージ/ネットワークのボトルネック解析・改善）
・Tableau、DataRobotなどデータ活用ツールとの連携支援。
・データプロダクトのバックログ整理、ドキュメント整備と運用。

ポジション・部門の魅力:
・経営企画本部においてグローバル含む幅広いデータの収集・統合・管理に携わることが可能。
・企画（標準・ポリシー）と実装（アーキ・開発・運用）を一気通貫で担い、全社の意思決定スピードと信頼性向上に直結する影響力。
・ツール選定や命名規則・モデリング基準など「会社のデータの作法」を形にできる職務。

業務概要ECロールアップ事業を展開する当社では、経営・事業戦略の意思決定を支えるデータ基盤を自社で構築・運用しています。IPO準備の本格化に伴いチームを拡大する中で、今回はデータ基盤チームのデータエンジニア（メンバー）を募集します。シニアメンバーの指導のもと、EC事業のデータ分析基盤の開発・運用からスタートし、習熟度に応じて担当領域を広げていただけるポジションです。

具体的な業務
メイン業務:
・dbtモデルの運用・保守（モデル規模のdbtプロジェクト）
・seeds／マスタデータの更新（ブランド追加、手数料率変更、予算反映、warehouse map更新など月次 週次で発生）
・ダッシュボード（Next.js + BigQuery）のデータ層・クエリ保守
・データ品質管理（dbt testの拡充、エラー検知・復旧対応）
・APIコネクタの保守（ECモール→BigQueryのデータパイプライン、Python／Cloud Run Jobs）

サブ業務:
・EC事業のマーケティング・在庫最適化に必要なデータ整備
・CI/CDパイプラインの軽微な改善・ドキュメント整備

開発環境・技術スタック:
言語：Python 3.12
DWH：BigQuery
データ変換：dbt Core（324モデル）
インフラ：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Scheduler）
CI/CD：GitHub Actions
BI：Looker Studio／Next.js（社内ダッシュボード）
AI：Claude Code, GitHub Copilot（AI活用を積極推進する文化）

ポジション・部門の魅力
ビジネス全領域を横断するデータエンジニアとしての市場価値形成
EC・財務会計・在庫・マーケティング・M&Aなど、事業運営の全領域にまたがるデータを扱う経験は、特定システムの担当に留まりがちな大企業や受託環境では得難いものです。「データで経営の意思決定を動かした」という具体的な実績を積み上げることで、技術力とビジネス理解の両軸でデータエンジニアとしての市場価値を高めることができます。

事業の中核データを動かす裁量と事業インパクト
楽天・Amazon等、実データを扱い、経営判断・マーケティング・在庫最適化など多岐にわたる意思決定を直接支えます。スタートアップだからこそ、大企業では得られない設計・意思決定の裁量を早期から持つことができます。

モダンデータスタックとAI活用による最先端の開発環境
dbt Core・BigQuery・GCPを日常的に扱うモダンな開発環境に加え、Claude CodeやGitHub Copilotを全面活用するAI-Native開発文化が根付いています。生成AI活用補助（最大2万円/月）の支給など、常に最新技術でスキルを磨ける環境を整えています。

経営視点とキャリアの早期成長
大手EC企業・外資系投資銀行・戦略コンサルティングファームなど多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、経営・事業の現場で仕事ができる環境です。データエンジニアとしての専門性を高めながら、将来的にはテックリード・CTO・データ基盤責任者へのキャリアパスも開かれています。

データドリブン文化を定着させ、データに基づく戦略立案や意思決定が当たり前となる会社へアップデートするため、データ基盤の統合・高度化（AI-Readyデータ基盤開発）を推進します。

・AI-Readyなデータアーキテクチャーのデザイン
・データ収集蓄積機能の再整備（データハブ、データレイク、データウェアハウス、データマート）
・データ分析活用機能の再整備（ETL、AI、BI等各種ツール）
・データセキュリティ管理機能の再整備（アクセス権限管理等）
・AI基盤との連携（AIガバナンス、AIガードレール、MLOps、LLMOps等）
・最新技術トレンド、各種製品・ツールの目利き・採用

●入社後に成長できる点
社員数が数万人規模の企業における今後の事業運営の中核となるAI-Readyなデータ基盤の整備は、中々経験のできないチャレンジングな取り組みとなります。最新技術も活用した基盤のアーキテクチャ検討はもちろんのこと、データソースとなる多数の既存システムとの円滑な連携や、データ活用者が人間だけでなくAIも含まれる中での適切なデータマネジメントに基づくデータアクセスコントロールなど、大規模次世代データ基盤の一通りの検討を経験するることができ、一流のデータエンジニアとしてのキャリアアップにつなげることができます。

●ポジションの魅力
私たちデジタル革新本部データドリブン推進部門は全社的にデータ活用業務をリードする中核組織であり、Biz/Techの両面でスキルを磨きながらビジネス成果を出せる職種です。特にデータ基盤を有する本ポストは技術革新（生成AI/機械学習による未来予測や人員代替など）による業務改革や新規ビジネス創出の相談が絶えず社内の注目度も急増しております。
また、基盤を開発運用するからこそ膨大なデータの全貌や特徴が把握でき、データ基盤担当発で施策を検討/社内発信することも可能です。主業務はシステム開発ですが、データエンジニアリング〜活用支援まで幅広いタスクがあり、様々な仕事にチャレンジされたい方もウェルカムです！

Data Modeling Expertise

8 to 10+ Years
Strong understanding of conceptual, logical, and physical data modeling.
Experience designing dimensional models (fact and dimension tables) for analytics and reporting.
Ability to align data models with business requirements and reporting needs.
Strong experience building, maintaining, and optimizing data pipelines.
Proficiency with SQL and data transformation frameworks. Snowflake knowledge preferred.
Experience with modern data platforms (cloud data warehouses, ETL/ELT tools, batch and/or streaming pipelines).

業務概要
顧客データの収集・統合・活用を担うCDP（Customer Data Platform）の構築・運用を、提案フェーズから一貫して担うポジションです。
当グループにおいて、データドリブンなマーケティングDXを推進する当社で、データ基盤の設計者であり、マーケターやアナリストとビジネス成果を共に追いかける実装のキーパーソンです。
CDP専任の経験はなくても、データベースやデータエンジニアリングで培ったスキルが直接活きる環境です。データ基盤の設計・実装から、マーケティングチームと連携した活用支援まで、技術の力でビジネスインパクトを実感できる仕事です。

具体的な業務
・CDPを活用したシステムのデータベース構築、管理、運用
・データの収集、蓄積、活用に至るまでのプロセスの全体設計と実装
・提案段階からのプロジェクト計画への参画とタスクデザイン
・要件に基づいたデータモデリングとETL処理の実装
・顧客情報・広告ID・マーケティングチャネル（メール・LINE・広告等）とのシステム連携
・マーケターチームやアナリストチームとの連携
・データベースチームのタスク管理、進捗管理
・プロジェクト内でのタスク管理・進捗管理・メンバーへの技術支援

ポジション・部門の魅力
このポジションは、データエンジニアとしての専門性を深めながら、ビジネスへの影響力を広げていける環境です。
1. 技術専門職として深める道
データ基盤設計のリードエンジニアとして、複数プロジェクトを横断する技術的なリーダーシップポジションへのステップアップが可能です。
2. プロジェクトマネジメントへの道
マーケターやアナリストとの協働を通じてビジネス理解を深め、データ領域のPM（プロジェクトマネージャー）としてプロジェクト全体を統括するポジションへのキャリアチェンジも可能です。提案から実装・運用まで一気通貫で関わる当社の環境は、PMとして必要な視点を自然に身につけられる場でもあります。

【業務概要】サービス部門やパーツ管理部門など、各ステークホルダーの業務プロセスを通じて蓄積されるデータを整理・分析し、業務課題の可視化から解決に向けたデータ活用ソリューションの検討、要件定義、開発、現場展開までを一気通貫で担っていただきます。単なる分析業務に留まらず、「どのデータを、どのように集め、どう使えば業務が変わるのか」を関係者と対話しながら構想し、実際に業務で使われ、成果につながる仕組みとして実装することがミッションです。
【具体的な業務】
・組織が顧客ニーズや変化するビジネス要件に素早く対応できるよう、データと情報技術を活用した業務高度化・DX推進を担います。
・サービス部門・パーツ管理部門・関連BUとの連携による業務課題の把握、データ活用テーマの整理。
・サービス収益、エンジニア稼働状況、パーツ在庫状況などの可視化・分析。
・ユーザーからの基本的な問い合わせ対応や、アプリケーション／Webサイトの機能を十分に活用いただくための助言・支援（ただし、ユーザー対応やヘルプデスク業務が中心ではない）。
・データ分析だけでなく、データ収集・整理、データ活用のための仕組みづくりやシステム構築にも従事。
・ERPデータおよび現場で活用されているExcelデータをベースとした、ヘルスケア事業に関わる業務データの整理・分析・可視化。
・事業・サービス運営状況を多角的に把握するための、収益・稼働・在庫・作業状況等を横断したダッシュボードの構築および経営可視化支援。
・財務部門・会計部門と連携し、作業内容別・契約形態別の収益構造や原価構造をデータ分析により可視化し、収益最適化に向けた改善検討および意思決定支援。
・所員の労働状況改善を目的とした、作業報告書データや勤休データの分析（業務負荷や作業実態の把握、ムダ・偏りの可視化、業務改善テーマの抽出）。
・パーツ管理・サービス部門と連携した業務データ活用（在庫状況やサービス運営データの可視化・分析、業務効率化や運用改善に向けた検討・提案）。
・関係部門と協業しながら現行業務への理解を深め、データ活用を通じた業務高度化・経営支援を推進。
・現場に行かずとも、デスク上で事業・業務状況を把握・分析できる環境の整備・高度化。
・携わる事業・サービス例：保守サービス事業におけるデータ活用推進、当グループ会社におけるパーツ管理業務の可視化・効率化、サービス収益・稼働状況データを活用した業務高度化、LTV把握。これらを通じて、医療現場の安定稼働をデータで支え、社会的意義の高いサービス創出に貢献します。
・開発環境：言語（Python、VBA）、環境（AWS、Linux、Windows）、ツール（BIツール Tableau 等）。
・配属組織の役割：医用機器のアフターサービス領域において、業務プロセスや各種データを活用したサービスDXの企画・設計・開発を担う組織です。本ポジションでは、サービス部門・パーツ管理部門の業務課題を起点としたデータ活用テーマの抽出、必要となるデータ（業務データ・管理データ等）の整理、収集方法・管理方法の検討、データの可視化・分析および、業務で活用可能な仕組み・システムへの落とし込み、関係部署と連携しながら、現場で使われるソリューションとして展開・改善を担います。
【ポジション・部門の魅力】
・医療現場を支える業務の“裏側”をデータで支える仕組みづくりに直接関与することができ、「医療を止めない」という社会的意義の高い取り組みに貢献できます。
・当社および当グループ会社を対象としたデータ活用ソリューションの構築を通じて、業務理解からデータ整理・可視化、仕組み化・システム開発までを一貫して経験できる点が特徴です。Excelデータ、ERPデータ、AWS、BIツールなど、実務に近い幅広い技術・データに携わることができます。
・データ活用ソリューション開発の中核メンバーとして、これから成果を本格的に創出していくフェーズに関わることができ、自身の取り組みが業務改善や意思決定にどうつながったのかを実感しやすい環境です。
・プロジェクト単位で裁量を持って業務に取り組めるため、スピード感を持って新しいテーマや技術の検討・導入に挑戦できる点も本ポジションの魅力です。
・キャリアパス：配属先には、業務理解・データ活用・システム開発など、それぞれ異なる専門性や強みを持つ経験者採用メンバーが多く在籍しており、日々の業務やプロジェクトを通じて、互いに知見を共有しながら専門性を高めていける環境です。まずは、データ活用領域におけるデータ活用・システム開発の実務を通じて、業務理解と技術の両面での専門性を深めていただくことを期待しています。その後は、ご志向や適性に応じて、データ活用テーマの企画・要件定義を主導する立場、複数プロジェクトを横断して支援する立場、他部門や他事業部と連携した横断的なプロジェクトへの参画など、活躍の幅を段階的に広げていくことが可能です。将来的には、ヘルスケア事業全体を対象としたデータ活用の高度化や、サービスDXを牽引する中核人材としてのキャリア形成も期待されています。
・働き方：業務によって出社と在宅を使い分けたハイブリッドワークが可能です。
・教育／育成支援：キャリア別の教育プランを用意しています。業務遂行にあたり必要な知識を学ぶための外部セミナー等も受けていただくことができます。

業務概要
ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。

具体的な業務
1. データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む)
2. 自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
3. 生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域)

ポジション・部門の魅力
1. ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる
2. 最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる
3. ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる
4. データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる
5. AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能

業務概要:AI研修を多数実施する中で、AI基盤の構築
・導入に関するご相談も増加しています。
AIが正確な意思決定を行うためには、信頼性の高いデータ基盤の整備が不可欠です。
こうしたニーズの高まりを受け、データエンジニアの募集を開始します。
具体的な業務:大手企業のAI活用プロジェクトやデータ基盤構築案件に参画いただきます。
Snowflake／BigQueryなどのモダンデータ基盤を活用し、AI活用を支えるデータ環境の設計
・構築
・最適化を担っていただきます。
1. データ基盤設計
・構築
・クラウドDWH（Snowflake／BigQuery 等）の設計
・運用
・データパイプライン設計（ETL／ELT）
・パフォーマンス最適化／コスト最適化2. データ整備
・品質管理
・データクレンジング
・データモデリング
・教師データ設計
・品質改善3. AIシステム連携
・API連携／DB連携
・データ基盤の監視
・保守
・データ活用基盤の高度化※プロジェクトにより担当領域は異なります。
ポジション
・部門の魅力:◎当社内外のエンジニア
・AI人材
・コンサルタントと連携できる環境があります。
AIのプロたちと連携しながらプロジェクトを動かしていくことか可能です。
【アピールポイント】
あなたの成長意欲をしっかりとサポートする環境があります。
◆超実践型AI研修「自社サービス」でキャリアを伸ばす当社で年3回の最新AI研修を実施しています。
超実践型AI研修「自社サービス」や最新AIに関する研修、サイバーセキュリティに関するエンジニア向け研修などが受講できます。
エンジニアとしての市場価値を高めたい方に最適な環境です。
※研修の受講は、入社後一定期間（原則3ヶ月以上）を経た方が対象となります。
◆資格取得支援制度スキル向上を目的とした資格取得を支援しています。
対象資格の受験費用は合格時に当社が補助します。
AIに関われるプロジェクトも多数あります。
技術と向き合い続けたい方にとって、挑戦し続けられる環境があります。

【業務概要】
当社はAI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。データ基盤を中心に支援する中で、私たちの事業領域はデータエンジニアリングからAIアプリケーション開発へと急速に広がっています。AIの進化によって、開発の前提は大きく変わりました。単一領域の専門性だけでは、顧客の複雑な課題に応えることも、自社の技術基盤を進化させることも難しくなっています。AI駆動の開発体制への転換も含め、技術全体を俯瞰してリードできる人材が必要です。本ポジションには、顧客プロジェクトでは技術責任者として課題解決をリードし、社内では技術標準とアーキテクチャを牽引する2つの役割を期待します。技術をもって事業にレバレッジを生み出す重要ポジションとして募集します。

【具体的な業務】
お任せしたいミッション: 技術をもって、事業の推進力を生み出すことがあなたのミッションです。個別プロジェクトの技術責任者として動きながら、同時に事業全体の技術標準と開発基盤を進化させる いわば「ミニCTO」として振る舞うことを期待します。
1. 幅広い技術領域をカバーし、プロジェクトを技術面でリードする
データ基盤からAIアプリケーション開発まで、求められる技術領域は多岐にわたります。特定の専門性に閉じず、プロジェクトの技術責任者として最適な設計と実装をリードします。
2. AI駆動の開発体制を作り、事業の速度を上げる
データ基盤構築をAIで高速化・型化し、組織全体の開発生産性を底上げします。個別プロジェクトの知見を抽象化・共通化し、事業全体にレバレッジをかける仕組みを作ることが、このポジションの最大の醍醐味です。

【ポジション・部門の魅力】
技術で事業そのものを動かす それがこのポジションの本質です。
1. 技術判断が、事業の成否に直結する
要件定義済みの設計書に従うのではなく、「何を作るべきか」「どのアーキテクチャが最適か」を自ら定義する立場です。個別プロジェクトの技術責任者として、技術的判断がビジネスの結果に直接影響します。
2. 事業全体にレバレッジをかける仕組みを作れる
個別プロジェクトで得た知見を抽象化・共通化し、組織全体の開発速度と品質を底上げする。自分の仕事が1つのプロジェクトを超えて事業全体に波及する手応えは、このポジション固有の醍醐味です。
3. 技術スタックの幅を、武器にできる環境
データ基盤・AIアプリケーション・クラウドインフラを横断しながら動くことで、特定領域に閉じない技術的な幅と深さが同時に磨かれます。AI駆動の開発体制を自ら作る経験は、どこでも通用するエンジニアリング力になります。

【利用技術例】
顧客プロジェクトの技術制約を踏まえつつ、最適な技術要素をベスト・オブ・ブリードで採用する方式です。
・利用クラウド: AWS / Google Cloud / Azure
・DWH: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift
・AIアプリケーション: Streamlit / Dash 等
・BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
・開発ツール: Claude Code / GitHub / Backlog / Confluence
・コミュニケーション: Slack / Teams

【当社について】
当社はAI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。

【当社の提供するサービス】
・クラウドETL「自社製品」
・AIデータプラットフォーム「自社製品」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社製品」の提供
主力事業である自社製品は、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、企業や団体に提供しています。
会社やカルチャーの詳細は、ぜひ当社採用サイトをご確認ください。
会社説明資料
当社のミッション・戦略・組織・事業について説明しています。

プロダクト紹介:
自社製品は、当グループの事業活動で生成されたデータを集約管理する基盤です。Microsoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどのSaaS型データベース環境を構築しています。
事業フェーズ:
当グループ全体（会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等）のデータ統合を目指しており、目的は個人の特定ではなく、顧客価値の最大化です。
現状の課題:
連携システム、特にデータ源泉が多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しています。また、利害関係、利用者のニーズも多様なため、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。
仕事内容:
当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、保守業務を行います。構築、保守においては当グループ内企業の中国オフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進します。
業務上利用する事になる技術領域の例:
・データレイク製品（Databricks、Snowflake、など）
・Azure製品（仮想マシン構築、NSG設定、DataFactory、AZCopyなど）
・Azureマシンのサイジング（ハードウェアリソース、データ量、通信量などを考慮したサイジング）
・データレイク製品POC準備・方式設計、スケジュール化など
得られる経験・魅力:
・データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる
・構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ

プロダクト紹介: 自社データプラットフォームは、当グループの事業活動で生成されたデータを集約管理する基盤です。Microsoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどSaaS型データベース環境を構築しています。

事業フェーズ: 当グループ全体（会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等）のデータ統合を目指しています。目的は個人の特定ではなく、データドリブンな事業の高度化を通した、顧客価値の最大化です。

現状の課題: 連携システム、特にデータ源泉は多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。また、送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しております。利害関係、利用者のニーズも多様なので、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。

チームのミッション: 各種データソースからのデータ収容、内部加工、必要とする事業部門へのデータ提供、またBI機能を持つプロダクトの開発・運営もスコープとなっております。必要に応じて、事業部門が推進するプロジェクトをデータ目線でのコンサルティングやディレクション支援も行います。

具体的な業務:
当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、保守業務を行います。構築、保守においてはグループ内企業の中国オフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進します。

ポジション・部門の魅力:
1. データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる。
2. 構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ。

業務概要: 当部署は当グループ各社のデータを集約し、グループ内でのデータ活用をミッションとした業務を遂行しています。グループ内の部署/従業員がユーザーとなるため、現場が抱える課題をデータ活用によってどう解決していくか、ユーザーが求める情報をどのように提供していくかを考え業務を行っていただきます。プロジェクトはデータ量や関わる事業会社などの数に応じて異なるため、大規模プロジェクトを推進しながら、小規模のプロジェクトを並行して推進するなど、多面的に活躍いただくことが可能です。
具体的な業務:
・ユーザー折衝、ベンダーコントロール
・レポーティング（ダッシュボード開発）
・BIツールの改良や作成、データ利活用推進
・分析要件定義・分析設計の策定と実施
・KPI設計とモニタリング
・データ加工のロジック、データモデリングのドキュメント化
・ETLツールを用いたデータ連携
・機械学習やAIの学習データの作成 等
になり、部分最適化されたツールを活用しながら課題解決を行っていただきます。なお、直近は社内の営業情報システムのリプレイスやDWH（Data Ware House）の整理/や活用を中心に行なっていただく予定です。また、今後は各領域を横断したデータ活用や、AI/機械学習を活用した顧客分析や競合比較など、より多くのフィールドでのデータ活用を目指しています。
ポジション・部門の魅力:
・日本最大の小売〜流通企業のビッグデータを活用したプロジェクト推進を通し、他社では触れることのできないデータ量の利活用経験を得ることが可能です
・ユーザーが抱える課題に対して向き合いながらプロジェクトを推進することができるため、実際のデータが活用されていく手応えを感じることが可能です

業務概要: 当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、運用・保守業務を行う。構築、保守においては、内製体制での実施に加え、当グループ内企業のオフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進することもある。
具体的な業務:
プロダクト紹介: 自社サービスは、当グループの事業活動の中で生成されたデータを集約管理する基盤として開発・運用を行っています。クラウドアーキテクチャはMicrosoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどSaaS型データベース環境を構築しております。
事業フェーズ: 当グループ全体（会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等）のデータ統合を目指しています。目的は個人の特定ではなく、データドリブンな事業の高度化を通した、顧客価値の最大化です。
現状の課題: 連携システム、特にデータ源泉は多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しております。また、利害関係、利用者のニーズも多様なので、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。
チームのミッション: 各種データソースからのデータ収容、内部加工、必要とする事業部門へのデータ提供、またBI機能を持つプロダクトの開発・運営もスコープとなっております。必要に応じて、事業部門が推進するプロジェクトをデータ目線でのコンサルティングやディレクション支援も行います。
業務上利用する技術領域の例:
・SaaS型データベース製品（Databricks、Snowflake、Google BigQuery）
・Azure製品（サーバレスアーキテクチャを基本とする）
ポジション・部門の魅力:
・データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる
・構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ

＜職務概要：AI-ready データ基盤の設計とオファリング開発＞
AIエージェントの業務適用を前提としたデータ基盤の設計と、AI readyデータ基盤を活用したAI&Dataサービスに適用するオファリング開発を担う。
1. AI Agentのデータアクセスを想定したデータ基盤の在り方、方式設計（Databricks等のミドルウェア活用やAIエージェントの業務適用に必要な要素を含む基盤開発）。サイロ化されたデータへの通過的（仮想的）アクセスを可能にするデータ基盤設計と統制設計をリードする。
2. 企業におけるAIエージェント活用を安全性・説明責任・統制を担保しつつ加速するオファリングの開発。オファリング（方法論、参照アーキテクチャ、ツール群）の継続的な高度化と事業化。

業務概要:自社製品は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。自社製品を提供開始した後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。また、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

具体的な業務:
各種ツールを用いた、ビジネスサイド全体のデータ集約基盤の構築と業務効率化/高度化（参考）当社BizOpsチームで取り扱っているサービス例
・Salesforce（SalesCloud）
・Account Engagement
・Zoom Phone
・スピーダ
・Sansan 等
上記の実現のために、ビジネスサイドの業務効率に関わる課題ヒアリング
上記の課題を解消するための要件定義およびシステム/業務オペレーション設計（新たなシステムの新規導入検討を含む）
各部署（セールス、マーケティング、CS等）と連携した、各種行動データのモニタリング環境の構築
データ活用基盤の定期的なメンテナンス

ポジション・部門の魅力:
・事業成長の「仕組み」を創る中核メンバー
急拡大する組織において、THE MODEL型の分業体制（マーケ CS）全体を俯瞰し、データの力でボトルネックを解消する重要な役割です。「言われたものを作る」のではなく、自ら課題を発見し、ツール選定から業務フロー構築/改善まで一気通貫でリードできる裁量があります。
・技術への計画的な投資
Salesforceを中心に、Account EngagementやBIツールなどを組み合わせた高度なデータ基盤構築に関われます。単なる設定作業に留まらず、ビジネスプロセスそのものを再設計する経験も得られる機会があります。

業務概要:当社は、自由診療に特化した自社サービスを展開しています。自由診療は、人々の選択肢を広げる一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。私たちは、信頼できる情報基盤と快適なユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。そして今、次なるステージとして「AIによる体験の変革」に挑戦しています。
当社は自社サービスを中心に、toC / toBの両軸で複数プロダクトを展開しています。ユーザー・クリニック双方の利用が急速に拡大する中、今後はLLMやデータ活用を通じて「体験・マーケティング・営業活動・経営判断の全領域をデータで接続する」フェーズに入っています。これまでの分析業務は、主にBIダッシュボードやSQLによる統計分析が中心でしたが、今後は機械学習・統計モデリングを活用した相関分析、マーケティングROIの統合的な可視化、クリニックの成果を支えるデータパイプライン・レポーティング自動化など、データ基盤とプロダクトを横断して価値を生み出す分析組織への進化を目指しています。このため、データを活用して意思決定と体験改善をドライブする「データサイエンティスト」を募集します！

具体的な業務:
データサイエンティストとして、データ基盤構築から分析・活用までを一貫して推進していただきます。
データ基盤の構築・整備
- 各種アプリ・サーバー・外部ツール（広告、CRM、BIなど）からのデータ収集・ETL設計
- BigQuery / dbt / Cloud Functions 等を活用したデータパイプラインの維持、アップデート
- データ品質管理・スキーマ設計・メタデータ整備（再現性・信頼性の確保）
分析・モデリング業務
- 施術・来院・予約などのユーザー行動データを用いた統計・機械学習分析（LTV、リテンション、チャーン分析など）
- 事業KPIの設計・トラッキング・可視化（BIダッシュボード構築）
- BigQuery SQL・Pythonを用いたデータモデリングおよび再現性の高い分析設計
データ活用推進・チーム連携
- PdM・マーケ・CSの分析サポート、および、プロセスの汎用・簡単な仕組み化
- データ基盤・分析知見の共有・ドキュメント整備・ナレッジ化

ポジション・部門の魅力:
- 事業KPI・UX・マーケティングをつなぐデータ基盤を自ら設計・構築できます
- 事業部・PdM・LLMエンジニアと密に連携し、プロダクト戦略に直結する分析を推進できます
- データパイプラインやETL自動化など、分析環境の整備から実務分析までを一貫して担うことができます

【業務概要】
当社はDX事業の成長を支えるビジネスアナリストを募集しています。本ポジションでは、SQL / BIツールを用いたデータ分析を通じて、DX商材の営業活動や事業戦略を支えるデータ基盤の構築・改善を担っていただきます。単なるデータ抽出ではなく、営業 / 企画と連携しながら、KPI設計、データ構造の整理、事業の意思決定に繋がる分析など、事業成長に直結するデータ活用を推進するポジションです。
担当するプロジェクト・プロダクトは、DX商材の中でも販促商材の営業データが主です。日々新しい機能が追加され、多くの顧客にご利用いただいております。急成長中の販促商材の営業をデータ視点で支えることができます。

【具体的な業務】
・DX商材に関するKPIデータの抽出および設計
・SQL / BIツールを用いたデータ抽出および可視化
・営業データの分析
・データをもとにした事業課題の整理や改善提案
・営業 / 企画部門と連携したデータ活用の仕組みづくり

【ポジション・部門の魅力】
●事業成長に直結するデータ分析
DX商材は当社内でも急成長している事業です。営業活動や事業戦略に直結するデータ分析に関わることができます。
●データ構造設計から関わることができる
既存データの集計だけではなく、「どのようにデータを構造化するか」から関与することが可能です。
●ビジネスと近いデータポジション
営業・企画と密に連携し、事業の意思決定をデータで支える役割を担います。
●環境
オフィスとテレワークのハイブリッド勤務です（日数は要相談）。SlackやMeetなどのオンラインツールを利用して業務を行います。フレックスタイム制度（コアタイム11:00-15:00）の利用が可能です。
●一緒に働くヒト
新卒・中途を問わず、率直に意見を伝え合える風通しのよい組織です。SQLなどのプログラミングスキルの向上や、営業部門の方針理解も重視しています。営業・企画と密に連携し、事業成長への貢献を実感できます。

業務概要当社は、自社サービスを通じて、企業の業務プロセスのデジタル化を支援しています。
組織は、コンサルチームと技術チームが密接に連携し、顧客のニーズに応じたソリューションを迅速に提供しています。
メンバーが活躍できる環境を整え、成長をサポートする文化が根付いています。
現場に残るデータの分断や手作業によるつなぎ込みをなくし、企業が本来注力すべき仕事に向き合える環境をつくる。
それが私たちの提供する価値です。
基幹システム
・SaaS
・Excelが混在し、データの転記や突合に追われる企業の「当たり前」を変え、正確でリアルタイムなデータ連携基盤を構築することで、社員が創造的な仕事に集中できる未来をつくっています。
私たちは部門ごとのシステム構成や業務フローに深く入り込み、短期間で成果を出し、定着させるDX伴走パートナーです。
具体的な業務バックエンドエンジニアとして、顧客のDXを支えるデータ連携基盤の設計
・開発を担っていただきます。
1. データ連携基盤の設計
・開発　
・データ項目およびインターフェースの整理
・定義　
・ETLツールを活用した、データ連携フローの設計
・実装
・保守2. クラウド環境の構築
・運用　
・AWS / Azure環境における、インフラ構築およびシステム連携基盤の整備　
・エラーハンドリング
・ログ設計、パフォーマンスチューニング3. 上流工程への参画　
・顧客
・関係者へのヒアリングを通じた要件定義
・基本設計　
・営業
・PMチームと連携し、技術的な課題の整理と解決策の提案ポジション
・部門の魅力事業拡大に伴い、DX事業部の分割
・新設を見据えたフェーズに入ってきています。
エンジニアとして技術力を磨きながら、将来的にはPMや技術リーダーへのキャリアアップも目指せる環境です。
実際に、バックエンドエンジニアからPMへ内部昇格した実績もあり、技術と事業の両面で成長できるポジションです。
これから事業を分けて立ち上げていくタイミングだからこそ、部門の立ち上げや組織づくりに創業期のような手触り感を持って関われるポジションです。
仕組みを整える側ではなく、仕組みを生み出す側として参画できます。
顧客の業務を深く理解し、データ連携における課題の本質を捉えた上で最適な仕組みを設計
・実装する、上流から下流まで一気通貫で担えるポジションです。
単にシステムを納品して終わりではなく、ETLツールやクラウド基盤を駆使して散在するデータをつなぎ、現場が変わっていく過程を間近で実感できること。
「あの転記作業がなくなった」「データの不整合がゼロになった」 その変化を顧客と一緒に見届けられる伴走型の仕事です。

【業務概要】
当社グループは、地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために取り組んでいます。
モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー（マネージャー）」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。

【具体的な業務内容】
1. データ利活用プロジェクトのリード
基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督。
2. ピープルマネジメント
エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価。
3. 組織のプロセス標準化
案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り。
4. 当グループ内のステークホルダー調整
複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築。

【ポジション・部門の魅力】
・「モビリティ・観光領域」という独自性の高い大規模データに基づいたDXを、組織の立ち上げ期からリードできます。
・マネジメントに軸足を置きつつ、最新技術の社会実装に関与し続けることができます。

【選考フロー】
書類選考の後、面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定までを想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。
※リファレンスチェックを行う場合もございます。

業務概要
当グループのモビリティ領域におけるデータ基盤整備を牽引する「データエンジニアリング・マネージャー」を募集します。インバウンド施策や鉄道マーケティングにおけるデータ連携の自動化・標準化を主導し、組織の技術基盤を強固にする役割を担っていただきます。

具体的な業務
1. データ連携基盤の設計・開発: モダンデータスタックを活用したデータ連携基盤の実装と、効率的なパイプラインの構築。
2. 技術マネジメント: 複数案件のデータ構造を把握し難易度に応じたアーキテクチャ設計の決定及びコードレビュー。
3. リソース・工程管理: 案件の優先順位付け、工数管理、およびメンバーの育成・評価。
4. ステークホルダー調整: 当社やシステム開発ベンダーとの技術的な合意形成。

ポジション・部門の魅力
1. 観光・交通という巨大な社会インフラの生データを扱い、社会実装する手応えを感じられます。
2. 立ち上げ期のチームにおいて、データエンジニアリングの「標準」を自ら定義できる裁量があります。

業務概要
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、当グループ一体となって取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現しています。
当グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。
本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台（基盤）」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。

具体的な業務
「攻め（技術開発・先行導入）」と「守り（品質管理・標準化）」の両面から、以下の業務を遂行いただきます。
1. 技術戦略の策定・推進: 全社的なデータ活用の理想像（TOBE）を描き、実現に向けたロードマップの策定と進捗管理。
2. データマネジメントの主導: データカタログの導入、データクレンジングのルール化、プロジェクト品質の底上げ。
3. 組織・ピープルマネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストやエンジニアの育成、キャリア支援、チームビルディング。
4. 大規模ステークホルダー調整: 当社本体、IT子会社、外部SIベンダーとの間に立ち、システム開発やデータ利用に関する合意形成。
5. 技術文化の醸成: 生成AI等の先端技術の選別・導入支援や、社内への技術知見の共有・標準化。

ポジション・部門の魅力
1. 「全社基盤」を作る手応え: 特定の案件に留まらず、当グループ全体のデータ活用の「当たり前」を設計・構築する大きな裁量があります。
2. 高度な調整スキルの獲得: 大規模組織特有の力学を理解し、多くの関係者を巻き込んでプロジェクトを完遂させる、一段上のマネジメント経験を積むことができます。
3. 技術への投資: 技術志向のメンバーが集まっており、最新技術をいかに実務に落とし込むかという戦略的な議論が日常的に行われる環境です。

業務概要:当社は、ソフトウェア工学を基盤とした技術力を強みとし、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を支援するITコンサルティング企業です。
私たちは、データ活用
・AI
・機械学習などの最新技術を駆使し、クライアントのデジタル戦略立案からシステム開発
・導入までをトータルで支援しています。
金融
・商社
・製造
・各種メーカーなど、多様な業界において、データ分析基盤の構築やAIシステム開発を通じ、企業の競争力強化に貢献しています。
当社は、エンジニアやデータサイエンティストが主役となる環境を提供する企業です。
技術者が最新のデータ活用技術を学びながら、実際のビジネス課題の解決に貢献できるよう、プロジェクトベースでの成長機会を多数提供しています。
データ分析
・AI技術の適用だけでなく、お客様と共に課題を定義し、最適な解決策を導く力を養うことができます。
また、書籍執筆やカンファレンス登壇、技術ブログ執筆など、社内外への技術発信を積極的に行い、データサイエンス分野でのリーダーシップを発揮できる環境を整えています。
社内には、データサイエンスやAI技術に関心を持つエンジニア
・コンサルタントが多数在籍し、学び合う文化が根付いています。
新卒入社の社員も、早い段階からデータ分析
・AIモデルの構築、システム開発に関わる機会があり、自分の成長を実感できる環境です。
リモートワークを活用しながら、オンライン
・オフラインの勉強会や技術共有の場が活発に行われています。
具体的な業務:入社後は、AI
・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。
単にコードを書くだけではありません。
顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。
挑戦できるエキサイティングな業務領域:
・最先端AIの社会実装（生成AI/LLM等）： 最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画
・提案。

・フルスタックなシステム開発： AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計
・実装まで一気通貫で経験。

・ゼロイチを形にするPoC： 誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス
・サービスの創出。

・データドリブン経営の基盤構築： 企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。

・技術の探究と発信： 常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。
自らが技術選定の主導権を握ります。
入社後のイメージ:まずは、各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームに配属。
OJTを通じて、実際のクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発からスタートします。
「技術が好き」という好奇心を、「ビジネスを動かす力」へと昇華させていくプロセスを、私たちが全力でバックアップします。
キャリアパス
・成長支援:入社後は、データ分析
・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。
3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。

・データサイエンティスト：高度な機械学習モデルの設計
・開発
・運用
・AIエンジニア：データパイプライン
・MLOps環境の構築
・データ活用コンサルタント：企業のデータ戦略立案
・分析支援研修
・学習環境:入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス
・機械学習の基礎を体系的に学びます。
研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学
・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。
研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。
また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。
研修後の配属
・プロジェクト例:
・金融業界向けのAIリスク管理システム開発
・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計
・構築
・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト
・画像認識を活用した異常検知AIの開発
・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計1日のスケジュール（例）:
・9:30　チームミーティング（進捗共有
・タスク調整）
・10:00　データ分析
・モデル開発
・12:30　昼休憩
・13:30　データ処理
・可視化作業
・16:00　チームでの技術ディスカッション
・18:30　退社ポジション
・部門の魅力:
・「本物」のコンサルティング力： 当社には、製造
・金融
・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。
若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。

・圧倒的な成長環境： 業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。

・「技術を手段にする」楽しさ： 特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。
会社の雰囲気:データサイエンティストやエンジニア同士が技術を学び合い、成長し続ける文化があります。
Slackや社内勉強会を活用し、最新の技術や知見を共有しながら、実践的なスキルを高めていける環境です。
社内には、AI
・データサイエンス分野に特化した技術者が多く在籍しており、先輩社員と共に学びながら成長することができます。

【ポジション・部門の魅力】お客様の要件に合わせて適切なアーキテクチャ設計を自身で考え提案し、構築後の保守運用まで一貫して対応することが可能です。また、基本的には少人数のチームで業務を進めていくことが多いです。だからこそ一人一人がリーダーシップを持って行動し、チームでシステムを作り上げていく楽しさがあります。技術力が高いメンバーと共に業務を推進しながら経験を積むことでき、市場価値の高いエンジニアへと成長する環境が整っております。

【具体的な業務】データ基盤のエンジニアとして、幅広い業務に携わっていただきます。
1. お客様の要件を元にデータ基盤の企画、提案
2. データ基盤のアーキテクチャ設計、構築
3. データパイプラインの設計、構築
4. データ可視化基盤の設計、構築

【業務概要】
当社はリユース小売業として、自社開発システムや外部市況データを駆使したデータ経営を推進しています。
現在、経営企画本部では、単にデータを可視化するだけでなく、「そのデータを使って、いかに店舗の在庫を最適化し、利益を最大化するか」という経営の核心に迫るDXを加速させています。
今回募集するのは、BIスキルを武器に、将来的に経営管理や事業戦略のプロフェッショナルを目指したい若手人材です。
現場の業務改善（DX）から予算管理まで、あなたのスキルを「経営の意思決定」に直結させる経験を積みませんか？【具体的な業務】
経営企画本部の一員として、以下の業務を担っていただきます。
1. データによる意思決定の支援（BI活用） Tableauを用いた経営KPI
・売上
・在庫
・買取データの可視化。
現場（店舗
・EC）のマネージャーが「次に何をすべきか」を判断できるダッシュボードの設計。
2. 現場業務のDX
・自動化 Tableau Prep等を活用した、複雑なデータ加工プロセスの自動化。
仕入計上や適切な売価設定など、現場の利益に直結する業務フローの構築支援。
3. 次世代データ基盤への参画と経営管理（ステップアップ） 数年以内に予定しているデータ基盤（BigQuery等）への移行プロジェクトへの参画。
将来的には、データ分析に基づいた予算策定や事業計画の立案など、経営企画のコア業務へ領域を広げていただけます。
【ポジション
・部門の魅力】
1. 「分析」の先にある「経営」の手触り感 自分が作った仕組みが、店舗の在庫や会社の利益をどう変えたかをダイレクトに実感できます。
2. 希少なキャリアパス 「IT/データスキル」×「経営企画の実務経験」を掛け合わせることで、市場価値の高い人材へと成長できます。
3. 裁量のある環境 基幹システムは自社開発。
経営陣と近い距離で、自らのアイデアをスピーディーに形にできます。

Cloud Solution部 Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。
●具体的な仕事内容
・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育)
・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等)
・顧客提案（提案資料作成、情報収集、社内調整）
・ナレッジ活用（収集、整理、蓄積、活用施策支援）
・本部、部門運営（本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成）
●プロジェクト事例
・大手製造業：コード生成AIを活用した短納期でのバックオフィス系Webアプリケーション開発
【ポジションの魅力】
働きやすさ・安定性×裁量の大きさ
当社は、安定した事業基盤と働きやすい環境が整っています。リモートなどの働きやすさを享受しながら、大きな裁量で事業づくりに関われるポジションです。
・事業を一から立ち上げてビジネス拡大していくという経験により、ご自身の市場価値を大きく上げていただけます。新規事業フェーズならではの組織開発や事業企画・ビジネスサイドのご経験も積んでいただけます。
・当社の新規事業の自社サービス開発、GTM戦略を通じて会社の経営に直接関与できます
・事業部候補として、大きな裁量権を持って1〜2ランク上の役割にもチャレンジ可能です。
・リモートやフレックスを含めた柔軟な働き方に対応可能です。
フルフレックス勤務(コアタイム無し)
勤務地応相談(必要に応じて出社いただくことはございますが、リモート中心での勤務も可能です。)

【業務概要】
当社のエンジニアリング事業部門の営業企画部で、営業部門のマネージャーやPL（事業計画・予実管理）チームと連携しながら、事業運営に必要なKPIデータの整備・加工・レポーティングを担うポジションです。
事業の収支計画・戦略が 「いま、どこまで進んでいるのか」「どこにズレやリスクがあるのか」 を、KPIデータを通じて正確かつタイムリーに可視化し、意思決定を支えることがミッションです。
日々蓄積される数値データを整え・つなぎ・読み解くことで、現場・PLチーム・関係部署が同じ数字を見て、同じ認識で動ける状態をつくります
。単なる集計担当ではなく、数字から「傾向・差分・違和感」を捉え、事業運営を前に進めるための土台をつくる役割を担っていただきます。

【具体的な業務】
・事業の収支計画および戦略の実行度・進捗を把握するためのKPIデータ整備
・月次・日次で発生する各種実績データの集計・加工
・KPIレポート（収支進捗、達成状況など）の作成および更新
・Access等を用いたデータ管理・集計業務
・営業部門・PLチーム・関係部署向けの数値資料作成および問い合わせ対応

【業務内容における変更の範囲】
会社の定める全ての業務

【ポジション・部門の魅力】
・事業の状況を数字で整理し、課題を可視化する分析・改善業務の経験
・KPIデータ（進捗・達成状況など）を用いたレポーティング・資料作成経験
・Excel（関数・ピボット）やAccessを使ったデータ集計・加工スキルの実務活用
・現場やマネジメントの意思決定を支える「数字の裏側を考える」経験

業務概要:
現在、エンタープライズ領域を中心に「散在するデータの統合」や「リアルタイムなデータ活用」への期待がかつてないほど高まっています。自社サービスを中核としたデータエコシステムを構築し、ビジネスインパクトを最大化させるためには、より高度なデータエンジニアリングの専門性が不可欠です。「データを作って終わり」ではなく、そのデータがビジネスの現場でどう使われるかという視点を持ち、技術で事業を変革していく仲間を募集しています。

具体的な業務:
CXプラットフォーム「自社サービス」およびデータウェアハウス製品を用いた、クライアント企業のデータ利活用基盤の開発・運用をリードしていただきます。単にパイプラインを構築するだけでなく、クライアントの膨大なマルチチャネルデータをどのように統合し、リアルタイムな顧客体験（CX）へと繋げるか。そのためのデータアーキテクチャ設計から実装、パフォーマンス最適化まで、技術的な側面から事業成長を支える役割を期待します。
- データプラットフォームの設計・開発
- 各種ソース（Web/App、CRM、基幹システム等）からのデータ収集・ETLプロセスの設計・構築
- 大規模データを高速に処理するためのDWH（BigQuery / Databricks / Snowflake等）の最適化
- データアーキテクチャの高度化
- リアルタイム性と整合性を両立させたデータパイプラインの構築
- セキュリティ、プライバシー、ガバナンスを考慮したデータマネジメント環境の整備
- ビジネスサイドとの共創
- コンサルタントやアナリストと連携し、データ要件の定義および技術的な実現可否の検討
- 顧客の自走化を目的とした、データ利活用スキームの技術支援

ポジション・部門の魅力:
- 「活用」に直結するパイプライン設計: データの収集・加工だけで終わらず、それが自社サービスを通じて秒単位で顧客へのアクションに変わる。データが価値を生む瞬間をエンジニア自身が体感できる環境です。また、当然ながら自社サービス以外の領域における活用にも携わります。
- 圧倒的な技術的難易度と場数: 多くのクライアントが持つ膨大かつ複雑なデータに挑みます。特定業界のドメインに縛られず、多様なデータ構造を扱う経験を積むことができます。
- 「自走支援」という一歩先のエンジニアリング: 単なる受託開発ではなく、クライアントがデータを使って自ら事業を動かせる状態を作ることも目指します。組織のデータ文化そのものを技術で変えていく、コンサルティング要素も含んだエンジニアリングも可能です。
- テックカンパニーとしての柔軟な環境: 人的リソースの提供を前提とせず、ROIの最大化を追求するため、モダンな技術選定やアーキテクチャの刷新を柔軟に提案し、実行できる土壌があります。

業務概要:
組織のビジョン・ミッション/活動方針:
1. 今日稼働しているシステムを明日も稼働させ続ける
2. ITをツールとして業務プロセスに変革を起こす
3. 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

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。

現在の状態:
基幹システムが複数存在しており、社員は必要な情報を得るために、個々のシステムへ都度ログインし、データを抽出・結合する必要があります。その結果、Excel上での集計や加工に多くの時間と労力が割かれており、自動化やデータ基盤を活用することで何ができるのか、現場の社員が具体的にイメージしきれていないのが実情です。このため、データ活用に関する啓発や教育も含めて、意識・スキル両面での底上げが今後の課題となっています。なお、全社データ基盤については構想が進んでおり、複数システムに分散しているデータを基盤上で結合・活用できる状態を実現すべく、具体的なプロジェクトが動き始めている段階です。

目指している状態:
今後は、全社データ基盤とデータガバナンスの整備を通じて、社員が「データを集める・整える」作業ではなく、「データを読む・考える」工程により多くの時間を割ける状態を目指します。Excelで苦労している集計・加工の多くを自動化し、現場がコア業務や意思決定に専念できる環境を整備することが狙いです。そのために、誰にどのデータをどこまで提供するかといった権限設計を含むデータガバナンスを明確化し、安全かつ有効にデータを活用できる仕組みを構築します。さらに、1 2年のスパンでデータとAIを組み合わせ、AIがデータの読み解きや分析を支援する世界観の実現も視野に入れています。まずは会計領域、事業戦略部門における売上分析や、調達領域などからユースケースを具体化し、経営陣からの高い期待に応える形で、全社のデータ活用文化を段階的に定着させていく方針です。

具体的な業務:
1. 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。
2. 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。
3. 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。

ポジション・部門の魅力:
1. 全社横断のデータ利活用環境をゼロから構築/推進するフェーズに0から関われるため、社内で第一人者になることができます。
2. 経営陣からの期待も高く、会社全体にインパクトを与える業務に関われます。
3. 0からの開発が中心となるため、原則として内製での開発体制を採用しています。
4. 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。
5. 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。
6. リーダー職とプロフェッショナル職（いづれも管理職）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。

データエンジニアリングシステムの開発・保守・運用担当者として、大規模なデータ基盤の開発、運用、保守業務に携わり、ユーザーのデータ利活用をサポートいただく業務です。

【主な業務内容】
1. ビジネスおよび業務要件に基づく、情報系システムの要件定義
2. データ基盤の設計、開発、保守・運用
3. ORACLE-DBを中心としたオープン系システムの開発・運用
4. クラウド（AWS、GCP）連携、開発
※主な技術要素：OracleDB(SQL, PL/SQL)、Linux、bash、JP1など

業務概要: 当社は、デジタルマーケティングの最前線で、データ利活用を通じて顧客のビジネス価値を最大化する事業を展開しています。このポジションでは、技術的なリーダーシップを発揮し、プロジェクトの成功に貢献することが求められます。多様な業界の顧客と共に、データ連携基盤やAPI連携基盤の設計・開発に携わることで、幅広い経験を積むことができます。当社は、技術的なチャレンジを通じて自己成長を遂げ、顧客の成功に直接貢献するやりがいを感じることができる環境を提供しています。共に成長し、挑戦を続けていける方のご応募を、心よりお待ち申し上げております。
具体的な業務:
【募集背景】デジタル化の進展に伴い、企業はデータの利活用を通じて競争力を強化することが求められています。特に、データ連携基盤やAPI連携基盤の構築は、企業が保有する多様なデータを効率的に活用し、新たなビジネス価値を創出するための重要な要素となっています。こうした市場のニーズに応じて、当社では、豊富な経験と専門知識を持つ上級エンジニアを新たに迎え入れ、プロジェクトの技術的なリーダーシップを発揮していただくことが必要不可欠となっています。入社後は、経験豊富な社員によるOJTを通じて、実践的なスキルを習得し、業務にスムーズに適応できるよう支援いたします。
【お任せする業務内容】本業務は、企業が保有する多様なデータを効率的に活用し、新たなビジネス価値を創出することを目的としています。データ連携基盤やAPI連携基盤の構築を通じて、顧客の迅速な意思決定をサポートし、業務効率の向上と競争力の強化を図ります。具体的には、データ連携基盤およびAPI連携基盤の設計・開発・導入を担当していただきます。これには、要件定義、システム設計、実装、テスト、運用サポートが含まれます。また、顧客のニーズに応じたカスタマイズや最適化を行い、プロジェクトの技術的なリーダーシップを発揮していただきます。業務は、プロジェクトチーム内での密なコミュニケーションを通じて推進されます。チームメンバーと協力し、迅速にプロジェクトを進めていきます。また、顧客との定期的なミーティングを通じて、ニーズを的確に把握し、最適なソリューションを提供します。
【働き方における取組】・出社は基本的に任意であり、業務の性質や個々の希望に応じて柔軟に対応しています。一部の業務やプロジェクトの要件に応じて出社が必要な場合もありますが、基本的にはリモートでの業務となっています。・テレワーク時は、TeamsやZoomなどのコミュニケーションツールを活用して、チーム内外の連携を円滑に行っています。・定期的な1on1ミーティングを実施しています。また、社内のコミュニケーションを活性化するためのイベントやワークショップも開催し、社員同士の交流を促進しています。
【身に着けられるスキル・能力】当社では、国内外の大手企業から中小企業まで幅広い顧客を対象にプロジェクトを展開しています。さまざまな業界のニーズに応じたデータ利活用の経験を積むことができます。このような多様なプロジェクト経験を通じて、業界特有の課題解決能力やプロジェクトマネジメントスキルを磨くことができます。また、データ連携基盤やAPI連携基盤の設計・開発に関する高度な技術スキルを習得できます。顧客とのコミュニケーションを通じて、要件定義や提案力、問題解決能力といったヒューマンスキルも向上します。これらのスキルは、他のプロジェクトや業界でも活用できるスキルとして非常に魅力的です。
ポジション・部門の魅力:
【ポジション・期待役割】データ連携基盤およびAPI連携基盤の設計・開発における技術的なリーダーシップを担っていただきます。このポジションでは、プロジェクトの技術的な方向性を決定し、チームメンバーを指導・育成する役割を持ちます。また、顧客との技術的な折衝や要件定義においても中心的な役割を果たしていただきます。最先端の技術を駆使し、顧客のニーズに応じた最適なソリューションを設計・実装することが求められます。また、プロジェクトの成功に向けて、チームを牽引し、プロジェクトマネジメントにも積極的に関与していただきます。
【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】当社では、データ利活用の最前線で活躍することができ、データ連携基盤やAPI連携基盤の設計・開発を通じて、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援します。業務は多様な業界の顧客を対象にしており、プロジェクトごとに異なる課題に取り組むことで、幅広い経験を積むことができます。このポジションでは、最先端の技術を駆使して、顧客のビジネス価値を最大化するソリューションを提供することができます。技術的なチャレンジを通じて自己成長を遂げるとともに、顧客の成功に直接貢献するやりがいを感じることができます。また、プロジェクトを通じて得られる多様な経験は、エンジニアとしてのキャリアを大きく広げるものとなります。

業務概要:Cloud Solution部 当グループのエンジニアとして、データ視覚化、分析、データ分析基盤のシステム要件定義、プロジェクト管理などの業務を担当します。

具体的な業務:
・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育)
・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等)
・顧客提案（提案資料作成、情報収集、社内調整）
・ナレッジ活用（収集、整理、蓄積、活用施策支援）
・本部、部門運営（本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成）

想定されるプロジェクト事例:
・大手製造業：エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開

ポジション・部門の魅力:
【働きやすさ・安定性×裁量の大きさ】
当社は、グローバルカンパニーとして、安定した事業基盤と働きやすい環境が整っています。
リモートなどの働きやすさを享受しながら、大きな裁量で事業づくりに関われるポジションです。
・事業を一から立ち上げてビジネス拡大していく経験により、ご自身の市場価値を大きく上げていただけます。新規事業フェーズならではの組織開発や事業企画・ビジネスサイドのご経験も積んでいただけます。
・当社の新規事業のサービス開発、GTM戦略を通じて会社の経営に直接関与できます。
・事業部候補として、大きな裁量権を持って、1〜2ランク上の役割にもチャレンジ可能です。
・リモートやフレックスを含めた柔軟な働き方に対応可能です。
平均残業時間は短めです。
フルフレックス勤務(コアタイム無し)
勤務地応相談(必要に応じて出社いただくことはございますが、リモート中心での勤務も可能です。)

業務概要
自社サービスに関するデータ分析に携わっていただきます。
当社ではエンドユーザーとタクシー事業者の双方から大量のデータを収集し、プロダクト改善や事業の意思決定に関わる分析を日々行っています。大量のデータを扱うことができる環境です。
社内ではデータの生成・収集・加工をデータエンジニアと分業する体制が敷かれており、アナリストが本来の分析業務に集中できる環境が整っています。
プロダクトと事業に深く寄り添い、交通・社会課題の解決にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。

具体的な業務
- 自社サービス事業に関するデータ分析
- 定量的な意思決定サポートおよび施策評価
- 課題の発見から提案までを主体的に行うプロダクト分析
- データの定量モニタリング
- SQL（BigQuery）、Python、R、Lookerなどのツールを使用してデータ分析を実施

ポジション・部門の魅力
- 本ポジションのミッションは「データから得られる様々なインサイトを発信することでプロダクトや事業を正しい方向に導く」です。単なるデータ分析ではなく、プロダクトや事業を”根幹から”見つめていくポジションで、組織からのプレゼンスも非常に高いです。
- 日本有数の動体データを扱っていただきます。

所属組織
データインテリジェンス部では、データアナリストが活躍しています。プロダクトマネージャーや開発チームと連携し、自社サービス事業のデータ分析を担当。データ分析を通じて意思決定をサポートし、施策評価やプロダクトの改善に貢献します。データドリブンなアプローチを重視し、俯瞰的な視点とコミュニケーションを大切にします。プロジェクトごとにチームを編成し、関連部署と緊密に連携。企画・設計から効果分析まで担当し、定期的なミーティングで進捗確認を行い、データチェックや分析結果のレビューを実施します。

●業務概要
配属先のデータマネジメントグループは、当社の親会社である当グループの顧客データを一元管理する顧客データベース、データ基盤の構築および保守を担う部署です。また、データマネジメントの導入、推進に向けた体制づくり、ルールづくりの検討を行っています。

●具体的な業務
・当グループにおける、データ基盤の構築・保守・運用・活用支援
・データマネジメント導入の検討
・ビジネス部門とともに、上流工程の遂行（要件定義、各種設計）
・開発チームのパートナーエンジニアに対する管理・マネジメントとテクニカルリード

●ポジション・部門の魅力
大規模な金融システムにおいて、データ基盤の構築および運用、ガバナンス推進、データ活用を担う機会があります。また、システム子会社である特性として、親会社である当グループの重要施策に対して、超上流工程から共に検討していくことができる環境です。当社においては、これまでにない新たな領域であることから、この領域の第一人者として、データ基盤構築の構想、データ利活用のためのデータマネジメント（社内データの整備、運用ルールの整備）を検討段階から担っていただくことで、当グループのビジネスを支えていることを実感できる魅力的な職場です。
グループメンバーは、様々な年齢層で構成されており、それぞれのチームごとに和気あいあいと仕事をしています。相談しやすい雰囲気があり、協力的で尊敬できるメンバーが沢山います。

●環境・要素技術
クラウドサービス：AWS/Azure/データ統合サービス/OCI
使用言語：Java、SQL
コミュニケーション：Slack、Gmail

業務概要:急成長を遂げる当社のヘルスケア本部。これまでは急拡大に伴うデータ基盤の構築に注力してきましたが、現在は整備された膨大なデータを「事業成長の羅針盤」へと昇華させ、意思決定の質を高める第2フェーズにあります。現在、現場では日々多くのアドホックな分析依頼が舞い込んでいますが、それらをこなすだけでなく、経営企画・管理部の一員として現場へ深く入り込み、KPIの妥当性から経営判断のサポートまで、データに基づいた事業推進をリードしていただきます。当社の次なる柱となる事業で、自らの分析を武器に、業界の変革に挑みたい方。一度お話ししませんか？

具体的な業務:
1. SQLやPython、BIツールを活用した定量分析、課題抽出、レポート作成
2. 事業／経営視点に基づいたKPIの設計・モニタリング体制の整備
3. 蓄積データをもとにした、仮説検証や事業改善の支援
4. 各部門と連携したデータ利活用の促進（CRM・マーケ・経営企画等）
5. 現場マネジメント層や経営層との対話を通じた、意思決定のサポート

ポジション・部門の魅力:
・事業の未来を左右する、経営課題へ取り組むやりがい
・経営層と仕事をすることで得られる成長機会
・他部署の人を巻き込んでいく面白さ
・当グループのバックアップ体制が整備されており、経験の薄い領域はサポートを受けながら経験を積む事ができる
・当社の中でも注力事業の中枢で、成長の舵取りを担う
・「データ基盤はあるが活用はこれから」という、最も裁量の大きいフェーズ
・分析結果が経営・事業レベルの意思決定に直結する影響力
・「強いデータ組織」を自らデザインし、立ち上げる経験
・分析スキルに加え事業・プロダクト視点を極めた市場価値の高いアナリストへの成長
・目標を掲げ、計画値以上のスピードで成長しています。これからは自社サービスだけではなく新たに立ち上げた複数の新規事業を伸ばしていくところで、まさに「第二創業期」とも呼べるフェーズにあります。このタイミングでご参画いただくことで、0→1の事業立ち上げと1→100への垂直立ち上げ、その両方のダイナミズムをデータ主導で経験することが可能です。今後の展開においては、医療という「社会貢献性」と、巨大市場を勝ち抜く「市場性」をデータによって両立させる、極めてチャレンジングな環境が待っています。単なる「分析担当」に留まらず、自ら意思決定のスタンスを持ち、事業成長をダイレクトに牽引したい方にとって、これ以上ない打席となるはずです。
・分析結果が即座に施策や経営判断へ反映される圧倒的なスピード感
・データ組織の価値やミッションを自ら定義しデザインする経験
・現場のマネジメントや経営層と対等に議論し、意思決定をリードする力
・急成長するヘルスケアビジネスの裏側をデータから深く理解できる
・膨大なデータを武器にトップシェア獲得への最短距離を自ら描き、事業を牽引する手応え
・垂直立ち上げで市場を席巻するこのフェーズにおいて、自らの分析と提言が事業の命運を分ける 。そんな「自分がこの事業を育て、組織を創り上げた」と確信できる、濃密なキャリアを築きたい方に最適なポジションです。

当社プロダクトの導入が決定したエンタープライズ顧客に対して、既存システムからのデータ移行を技術面から推進いただきます。
データ移行に伴うスクリプトの改善やプロセスの標準化を進めながら、顧客ごとのデータ移行設計や推進を担っていただきます。

特に本ポジションでは、「テクニカルなアプローチによる移行業務の効率化」を重要なミッションとしています。
具体的には、移行ツールの開発・改善を中心に、データ移行プロセス全体の生産性向上を牽引していただくことを期待しています。
また、顧客とのコミュニケーションを通じてデータ構造や要件を整理しながら、技術的な観点から移行プロジェクトを推進していただきます。

＜業務詳細＞

（1）データ移行、データ変換基盤の構築・設計
・既存のデータ移行スクリプト（Python等）の改修、およびスクリプトによる移行作業の自動化
・移行作業の自動化や効率化
・データ移行・変換プロセスの標準化や仕組み化
・マニュアル整備 ・技術的なボトルネックの解消による、チーム全体の生産性向上

（2）大手企業の数十万件のデータ移行に向けた要件定義・データ移行向け開発
・顧客要件のヒアリング、および既存システムを踏まえたデータ移行の計画策定
・要件定義・既存システムからのデータ移行作業の実行管理（設計 テスト検証）
・SaaS導入に伴う環境構築・運用設計、および周辺システムとのデータ連携の調整・実現
・顧客の利用状況をデータで可視化するための設計・基盤構築

（3）プロジェクト推進における技術サポート・社内連携
・データ移行プロジェクト進行に伴う、カスタマーサクセスチームや開発チームとの技術的な連携・調整
・顧客とのキックオフや定例会議への「技術担当」としての同席サポート （※主担当としてのフロント折衝業務は既存メンバーが主導・するため、データ移行の実務と改善に集中いただける環境です）

【開発環境】
・サーバーサイド：Django, Express
・フロントエンド：React
・インフラ：AWS, Docker, Sentry, Hasura, Terraform
・モバイル：ReactNative, TypeScript, Firebase
・データ：AWS(S3, Athena, Glue), Redash
・コミュニケーション/タスク管理：Slack, notion
・リポジトリ管理：GitHub

●仕事の魅力
・「納品して終わり」ではない、自社SaaSならではのダイレクトな手応え
カスタマーサクセスチームや開発チームと密に連携するため、自分が手掛けたデータ移行がプロダクトの改善や顧客価値の向上に直接繋がります。事業成長の手応えをダイレクトに感じられるのは自社サービスならではの醍醐味です。

・大手企業の大規模プロジェクトを担うダイナミズム
大手企業のデータ移行作業では、数百万件以上の大規模なデータを扱うケースもあります。難易度の高いデータ分析やアーキテクチャの設計など、最上流から裁量を持って携わることができ、大きなやりがいとスキルアップを得られます。

・開発やCSと対等に議論できる、フラットで垣根のない環境
開発チームとはDiscord等で日常的にフラットなコミュニケーションを取り、CSチームとも頻繁に意見を交わします。縦割りや「下請け」といった壁はなく、エンジニアとしての専門性を発揮しながら、プロダクトの価値向上に向けて対等に議論できるカルチャーです。

・リモート・フルフレックスを活かした抜群の働きやすさ
フルリモート・フルフレックス制度を導入しており、ご自身のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能です。最高のパフォーマンスを発揮できるよう、働きやすさの整備にも力を入れています。

業務概要
現在当社ではマルチプロダクト戦略を推し進めており、自社製品で集まる「1st Party Customer Data」を中心に、様々なプロダクトを展開しています。
その中でも、Platform Engineerは多種多様かつ超大規模なユーザーの行動データを収集・解析・表示するデータプラットフォームを作り、プロダクトや事業の成長を加速させることに挑戦します。
プラットフォームを作る上で発生する大きな技術的課題を解くことで技術差分を生み出し、競争優位性を作り出していく役割を担います。

具体的なチャレンジ
1. 数KBと圧倒的に軽量かつ、行動データの収集・配信コンテンツの表示を0.x秒以内に行う計測Scriptを作る
2. 大量トラフィックでも0.x秒以内といった低レイテンシーでリアルタイム解析を行えるバックエンド基盤を作る
3. ペタバイト級の行動データに対して、インタラクティブな検索や可視化を思考スピードと同じ1秒程度で行えるクエリ実行基盤を作る
4. 多種多様かつペタバイト級の行動データをマルチプロダクトで使いやすい形に正規化し、拡張可能なデータ加工パイプラインを作れる状態にする
5. マイクロサービスを各チームが分散して開発していくなかで、全体を俯瞰してみたアーキテクチャを描き、実現までやり切ることで全体の開発・運用体験を劇的に向上させる

業務内容の一例
- リアルタイム解析エンジンの開発
- クラウドインフラの設計及び運用
- 行動データを計測するScriptを配信するためのタグマネージャーサービスの設計や実装
- 各プロダクトにおいて行動データをより簡単かつ多くのインサイトを得るためのデータ分析基盤の設計や実装
- プライバシーとセキュリティを守るための基盤設計や実装
- 各プロダクトのアプリケーション実行基盤やCICDの共通基盤の構築・運用

開発環境
- GitHub
- Docker/k8s
- GCP/AWS
- BigQuery、Spanner、BigTable、MongoDB、Redis、
- Node.js、TypeScript、Java、Go
- Vue.s/React

ポジションの魅力
技術的難易度の高い問題に取り組めるポジションです。技術選定にも裁量があり、パフォーマンス・コスト改善など技術課題の解決によって複数のプロダクトや事業に大きなインパクトを与えることができます。
- 大量トラフィックの状況下で解析の自由度と低レイテンシーを両立する
- 行動データ計測用のscriptをサイト自体に影響を出さないよう極限まで最適化した上で、拡張性を担保する
- 画面上から大量の行動データをインタラクティブに検索可能にする
- 行動データのプライバシーとセキュリティを守りつつ、解析や分析の自由度やパフォーマンスを維持する
- 今まで集めた多種多様な行動データについて活用の余地がまだ十二分にあり、多くの潜在価値がある

また、以下のようなユニークな経験を得ることができます。
- 大量トラフィックかつ、低レイテンシー（0.x秒以内）のアプリケーション・インフラの開発・運用
- 行動データ計測用scriptや他の自社製品の各プロダクトのScriptを配信するためのタグマネージャーサービスの開発・運用
- 大規模なデータの分析基盤構築
- 各Productのマイクロサービスを支えるコンテナ基盤の運用、CICDフローの構築・運用
- 安心・安全に使える行動データプラットフォームにするため、セキュリティ強化

新事業である 「自社サービス」 を顧客に提供するため、センサーデータ解析、AI活用などによる新サービス開発を担うエンジニアを募集します。
● 主な仕事内容
・センサーデータの収集・監視・加工・分析
・Python 等を用いたデータ処理基盤の設計・開発
・機械学習・AIモデルを活用した状態診断ロジックの実装
・Tableau など BI ツールでの可視化ダッシュボード設計
・データ分析業務効率化ツールの構築

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。

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

＜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。

＜具体的な業務詳細＞
・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
・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
・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

＜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。

◆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