データエンジニアの転職求人

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●部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして同社製品の企画・開発・導入を行っています。当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用製品を企画・開発し市場へ投入していきます。

<導入事例>
東京エレクトロン、ナミックス、AREホールディングス、イーグル工業、古野電気など多数

●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして主力製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を行って頂きます。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、Tableau、QlikView、Dr.SUMなどのといった他社BIツールへの連携機能の開発を行って頂きます。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れていきますので、最新技術動向の調査・検証も実施していただきます。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当していただきます。
・チームリーダー以上のポジションを担当していただき、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。

●このポジションで目指せるキャリア
<このポジションの魅力>
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門さらにデータ利活用を行うユーザ部門と活動することが多く、顧客のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感することができます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案していきますので、ご自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。ご自身の意見を顧客への最適なご提案へ反映できます。

＜キャリアパス＞
・入社時点のご自身のスキル、ご要望も踏まえつつ、担当して頂くプロジェクト、ポジションを決定します。その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指して頂きます。将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得頂くことが可能です。

＜スキルアップのための支援＞
・全社的な技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。また、社内SNS等を通じて自主的な勉強会、検討会を行っています。

●ミッション
業種・業界を問わずデータの利活用を推進する企業の動きが活発になっている中、データドリブン経営を推進するポジションです。豊富なITソリューション導入実績とデータマネジメントの視点により、データ分析基盤の企画/設計、構築まで行い、データの利活用を支援いたします。

●職務内容
1. 職務/役割
プライムベンダーとして、顧客のDX推進部門や情報システム部門、データ利活用を行うユーザ部門と技術的な折衝含め対話しながら、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の企画/設計、構築を担当します。
2. 業務内容
取り扱うデータはビッグデータとなり、分散処理やクラウドのPaaS,SaaSおよび各種パートナ製品を組み合わせてデータ分析基盤構築を行います。最新技術動向の調査/検証を行い、新技術や新サービスの提案もお任せいたします。

データクラウドの製品を積極的に活用し、データ基盤を素早く高品質に構築する独自ソリューションとともに、顧客のデータドリブン経営をスピーディーに支援しています。
このクラウドデータプラットフォームは、「データクラウド」をコンセプトに、企業で蓄積された多種多様・大量データのマネジメントや、社内外とのセキュアなデータ共有をワンプラットフォームで実現します。SaaS型(従量課金型)のため、従来のアーキテクチャで課題となっていた初期導入のコストやデータ量・ユーザ数の増加に伴う管理・運用負荷を軽減できます。

●当ポジションの強み、魅力
・豊富なITソリューション導入実績とスクラッチ開発実績をベースにした独自ソリューション開発力
・データエンジニアに限らず、データアナリスト/データサイエンティストの知識を兼ね備えたエンジニア集団です。課題解決に向けてデータをどのように活用するのかという視点から顧客と伴走し、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の構築までを手がけており、顧客のデータ利活用の視点を持ってプロジェクトを進めます。
・自身の考えを提案に反映しやすい環境で、裁量を持ってプロジェクトを進めることが可能です。新技術や他社の新サービスにおいても検証を行ったうえで積極的な提案が可能です。

＜スキルアップのための支援＞
全社的な技術研修やビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や社外の交流を推奨しています。また、社内SNS等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

業務概要:
当該部署は、技術をベースに組織、社会に貢献することをミッションとしています。データエンジニアリング領域における先進的／先端技術開発、データ分析基盤構築後のデータ利活用促進策に関する技術的課題解決、他部署のデータ利活用に関する案件の支援を行います。

具体的な業務:
データ分析基盤等、データエンジニアリング領域における青写真を描くだけでなく、その実現手段及び有益な提案のための体系的な知識体系／ノウハウを獲得し、形式知化して組織に還元します。

ポジションの魅力:
1. Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証できます。データ利用サイクル促進に貢献するデータアーキテクティングを、大きな裁量をもって研究し実戦投入することが可能です。
2. データマネジメントにおけるデータ利用促進のためのデータ品質やデータの可観測性などが重要ですが、具体的な管理手法は発展途上であるため、その確立に取り組めます。
3. データ品質特性とそれに対応するメタデータの抽出および可視化方法、データフォーマットやレイクハウス、データモデリングの技術の有用性検証など、実践的なデータマネジメントスキルを身につけられます。

グループ内外のデータマネジメント領域におけるPoC（概念実証）を行い、その成果をもとに、データ活用基盤（DWH／データレイク／BIダッシュボード）の設計・構築や、データパイプラインの開発・運用保守といった顧客向けの開発作業を行います。
役割として、データマネジメント領域におけるPoCの企画・推進、データ活用基盤の設計・構築、ETL／ELTパイプラインの開発・運用、BIダッシュボードの構築を担当します。
チームでのプロジェクト参画となり、1人ではなくチームで業務を行うため、チーム活動を経験できます。プログラミングの経験を活かし設計に携われ、設計スキルを学ぶことができます。チーム内での経験を積むことで、サブリーダー、リーダーへのステップアップが可能です。
働き方として、在宅勤務と出社のハイブリッド勤務が可能です。また、フレックスタイム制を導入しているため、働きやすい環境が整っています。
ご入社後のキャリアについては、経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。

金融領域で培った技術力と業務理解を活かし、製造、流通、建設、メディアなど幅広い業界のデジタルトランスフォーメーションを支援する企業でのポジションです。
データ・AI領域では、単なるデータ基盤構築にとどまらず、データ利活用やAIの業務実装まで一気通貫で支援しており、DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用したデータ分析基盤の構築・利活用支援を強化しています。顧客の業務要件や既存環境に応じて、適切な技術を選定・組み合わせることを重視しています。
Databricksも注力領域の一つとして位置づけられており、「Consulting & Systems Integrator（C&SI）Partner」への加盟を公表し、データ基盤構築・データ利活用・AI実装支援を推進しています。今後は、顧客の業務課題に向き合い、実際に利用されるデータ・AI基盤を構築するだけでなく、その過程で得られた知見をソリューションとして発展させていくことを目指しています。
個別案件で専門性を磨きながら、データ連携、品質管理、運用自動化などの共通機能を育て、より多くの顧客へ高品質なサービスを提供する。その中核を担うデータエンジニアの募集です。

DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用し、クラウド上のデータ分析基盤の設計・構築から、データ活用・AI活用に必要なデータ整備、本番運用・改善までを担当いただきます。

▼主な業務
・データ基盤（DWH／データレイク／レイクハウス）の設計・構築、データモデリング・データマートの設計
・ETL／ELT、データパイプラインの開発・運用
・BI・機械学習・生成AI向けデータ整備
・データ品質管理、アクセス制御・メタデータ管理、監視、性能・コスト改善
・CI/CD、IaC等による開発・運用の自動化
・案件で得た知見を活用した共通ソリューション開発

ご経験に応じて、顧客との要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定、技術リード、メンバー育成などもお任せします。また、ご志向に応じて、顧客課題の発見から本番実装まで推進し、その知見を共通ソリューションへ還元するFDE（Forward Deployed Engineer）型の役割にも取り組むことが期待されます。

【このポジションの魅力】
1. 顧客課題の解決から本番運用まで一気通貫で携われる
顧客との直接取引を重視しており、課題整理から開発、本番運用、その後の改善まで継続して支援しています。データ基盤を構築して終わりではなく、「そのデータが誰に、どのように活用され、どのような価値を生むのか」まで理解しながら取り組める環境です。

2. データ・AIとシステム開発の両方に携われる
全社データ基盤の構築から業務アプリケーション、生成AIを活用した商用サービス開発まで、多様なプロジェクトを手掛けています。特定の製品に限定せず、顧客の目的や既存環境に応じた技術選定・実装に関われます。データエンジニアリングを軸に、クラウド、アプリケーション、分析・AIなど幅広い領域へ専門性を広げることができます。

3. 案件経験を技術資産へ発展させられる
案件で得た知見を、データ連携機能や品質管理機能、運用自動化機能などの共通ソリューションとして蓄積・発展させていくことを目指しています。個別案件の成果創出だけでなく、設計標準や共通機能の整備、専門チームの強化など、事業や組織づくりにも関わることができます。

4. 技術を深めるキャリアも、顧客課題をリードするキャリアも選択できる
担当機能の設計・実装を担うスペシャリストとして専門性を高めるキャリアに加え、技術リード、データアーキテクト、FDE（Forward Deployed Engineer）型の役割として顧客課題の解決をリードするキャリアも目指せます。マネジメントだけを前提とせず、技術者として価値を発揮し続けるキャリアも重視しています。

●部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして同社製品の企画・開発・導入を行います。当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用製品を企画・開発し市場へ投入します。

●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして同社製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を担当します。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、Tableau、QlikView、Dr.SUMなどの他社BIツールへの連携機能の開発を担当します。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れ、最新技術動向の調査・検証も実施します。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当します。
・チームリーダー以上のポジションを担当し、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。

●このポジションで目指せるキャリア
このポジションの魅力
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門、さらにデータ利活用を行うユーザー部門と活動することが多く、顧客のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感できます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案するため、自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。自身の意見を顧客への最適な提案へ反映できます。

キャリアパス
・入社時点の自身のスキル、要望も踏まえつつ、担当するプロジェクト、ポジションを決定します。その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指します。将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得することが可能です。

スキルアップのための支援
・技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。また、社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

データアーキテクトとして、金融・製造業を中心とした大手企業のお客様に対し、データ・AI活用を支えるDatabricks環境の要件定義から構築までを担当します。
業務領域に精通したデータ・AI活用推進担当、実装を担うデータエンジニアとチームを組み、各種データ活用を支える共通基盤・共通環境の設計・構築をリードします。データの収集元となるシステムの特性、お客様の既存システム環境、セキュリティや運用上の制約、今後のデータ活用方針を踏まえ、性能・可用性・拡張性・コストなどを考慮したデータ基盤全体のアーキテクチャ設計を担います。

<具体的な業務>
1. 非機能要件の定義（性能、可用性、拡張性、コスト等）
2. データ収集サービス・外部ツールの選定と、連携方式の設計
3. Unity Catalog・ワークスペースの設計、権限とセキュリティの設定
4. CI/CDアーキテクチャの設計および開発・運用プロセスの整備
5. 環境構築、および非機能テストの設計・実施
6. 技術方式の論点整理や、種々の制約下における選定理由説明
7. お客様の内製化に向けた、設計思想のドキュメント化および技術移転

<ポジションの魅力>
1. お客様と直接対話し、構想段階から関われる
プライム案件が90％を超えており、PoCや要件定義などの上流工程からプロジェクトに参画します。決められた仕様を実装するだけではなく、お客様とともに「どの業務課題を解決するのか」「何を作るべきか」を考えるところから関わることができます。
2. 大規模かつ複雑度の高いデータ・AI基盤の設計・構築経験が得られる
業界大手企業が主要なお客様であり、大規模かつ複雑度の高いデータ・AI基盤の設計・構築に携わることが可能です。またPoCから本番稼働・定着化まで一貫してお客様に伴走します。自身が設計・開発した仕組みがお客様の業務でどのように活用され、どのような価値につながったのかを確認し、次の改善につなげる経験を積めます。
3. Databricksを中心に、データ・AI基盤全体を設計できる
Unity Catalogやワークスペースの設計だけでなく、外部システムとのデータ連携、権限・セキュリティ、CI/CD、開発・運用プロセスまで含めた基盤全体のアーキテクチャに関われます。
4. 技術責任者、スペシャリスト、プロジェクトマネージャーへキャリアを広げられる
将来的には、複数プロジェクトを横断して技術判断を担う技術責任者や、Databricksをはじめとする特定技術領域のスペシャリストを目指せます。また、ご志向に応じてプロジェクト全体を統制するプロジェクトマネージャーへのキャリアも選択できます。

【業務概要】
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のポジションです。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、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。その中でも同社は、グループ会社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設立されました。
データ分析業務の高度化やプロダクト開発など、同社の未来につながるR&D活動をさらに推進するため、戦略の策定から実行までを担える方を募集します。0→1の取り組みが多く、ご自身の想いを形にしながら会社の未来を創っていくことができるポジションです。まずは、同社が実施している支援業務のプロダクト化やデータ分析業務の型化が中心となりますが、将来的には、会社の未来を支えるために取り組むべきR&Dテーマの提案・推進も期待します。なお、R&D用のデータ分析環境の管理・新規構築もスコープに含むため、インフラ環境の構想、設計・構築・運用管理やデータマネジメントの知見も活かすことができます。

【具体的な業務内容】
R&Dの推進及びその環境の構想、設計・構築・運用の管理の責任者としてご活躍いただきます。なお、メンバーには一部兼務ではありますが、データエンジニア、インフラエンジニア、セキュリティエキスパートが在籍しております。
・全体戦略を鑑みたR&Dの戦略策定及びその推進とR&D戦略の実現に必要な体制づくり
・プロダクト開発やデータ分析を実施するためのアーキテクチャ構想の策定
・社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携し、新プロダクト導入のための環境構築や運用改善の提案

【ポジションの魅力】
社内のR&Dの戦略策定及びその推進を担っていただきます。また、データ分析環境だけでなく、プロダクト開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用責任者も担っていただきます。その中でグループ会社をはじめとして、クライアントのデータ利活用を支援していく企業において、これまでのやり方に捉われることなく、自身の想いを形にしながらその推進を支えることが可能です。

●事業部詳細
当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。
メガバンクをはじめとする金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。
こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。
さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、自社プロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。

また当社は、創業3年目で社員数300名を超え、IPOに向けた準備を進めるとともに、大阪・福岡への拠点展開や、ニューヨーク・シンガポールでのグローバル展開に向けた準備も進めています。
会社の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。
社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。
金融で培った専門性を軸に、他業種、グローバル、自社プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

●仕事内容
【職務概要】
本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。
フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。
PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。

【開発規模】
10〜15名

【具体的な業務内容】
・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード

【自社プロダクト開発例】
・AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール

●魅力ポイント
プロジェクトの魅力
・大手金融機関への導入実績があり、社会的影響力のあるプロダクトに携われる
・生成AIを活用し、業務変革を支える新規ソリューションを創出
・自社資本による独立性の高いプロダクト開発体制
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

●技術スタック
・バックエンド
TypeScript
Python
Node.js

・Webフロントエンド
React
Next.js
Tailwind CSS

・インフラ・CI/CD
Google Cloud
Terraform
GitHub Actions

・AI開発ツール
Claude Code
Codex

・コラボレーション
Slack
Jira
Confluence
GitHub Wiki
Figma

●業務変更の範囲
すべての業務への配置転換あり

業務概要:
不動産事業の成長を加速させるため、事業戦略・データ活用・業務最適化をつなぐ中核人材としてご活躍いただきます。案件情報や予実管理情報、収益データなどの様々な事業データを活用し、分析環境やデータ基盤の整備から、経営層や事業部門への提言、事業計画策定支援まで幅広く担当いただきます。また、各部門の業務プロセスを可視化・分析し、AIや最新テクノロジーも積極的に活用しながら、業務最適化による生産性向上を推進いただきます。データ活用レベル向上と業務変革を通じて、新たな価値創出にも挑戦できる環境です。将来的には、データ戦略や業務改革の推進責任者、事業企画領域のリーダーとして、経営に近い立場で事業成長を牽引いただくことを期待しています。

具体的な業務:
* 各種データの分析を通じた事業計画案の策定
* 経営意思決定の精度向上に資するデータ基盤の構築・運用（非構造化データの収集・管理・構造化を含む）
* データ分析結果に基づくレポーティング・ダッシュボード作成
* 関係部署と連携し、データドリブンな事業戦略推進を支援
* AIやITツールを活用したデータ収集・分析手法の導入と改善
* 開発検討中の不動産基幹システムへの要件定義、移行データ整備を支援
* 不動産業務における業務プロセスの可視化・分析・最適化施策の立案
* AI、RPA、ワークフローシステム等を活用した業務自動化、最適化の推進
* 不動産部門のデータリテラシー向上に向けた施策の立案・実行

ポジションの魅力:
* 経営層や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する意思決定に関わることができます。
* データ分析だけでなく、事業企画や戦略立案まで幅広く携わることができます。
* AIをはじめとした最新技術の活用を積極的に推進できる環境があります。
* 成長を続ける事業において、データ活用の仕組みづくりを主導できます。
* データ活用と業務改革の両面から事業変革を主導できるポジションです。
* 業務プロセスの最適化を通じて、事業の生産性向上や収益拡大に直接貢献できます。
* DX推進の中核メンバーとして、全社的な業務改革プロジェクトに携わることができます。
* 将来的にはデータ戦略や事業企画領域のリーダーとしてキャリアを広げることが可能です。

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

※本ポストは、2027年度（2027年4月〜2028年3月）の採用となります。
　具体的な入社月については、選考過程でご相談させていただきます。

●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！

同社はCXプラットフォームを通じて企業の顧客体験向上を支援しており、特にエンタープライズ領域において、SaaSプロダクトの提供を超えた事業課題解決のためのデータ基盤再設計の要望が急増しています。
顧客が保有する膨大なデータを、同社サービスやBigQuery、Databricks等のデータウェアハウスと高度に連携させ、活用可能な状態へと昇華させるニーズに対し、顧客事業のコアに深く入り込み、専門的な知見からプロジェクトを牽引できるプロフェッショナルが求められています。
クライアントの経営課題を深く理解した上でのデータアーキテクチャの設計・構築、主力サービスの解析エンジンや最新のAIソリューションを最大限活用し、リアルタイムでビジネス成果を創出し続ける次世代のデータ基盤を社会に実装していくことが期待されます。

具体的な業務としては、クライアントの事業課題・経営課題を深く理解し、それを起点としたデータ基盤の設計・構築を推進します。
顧客事業の成長を支える「データの棚卸し」から「アーキテクチャ設計」、そして「実装のディレクション」までを完遂することがミッションです。テックカンパニーである同社だからこそ提供できる、主力サービスやAIソリューションを軸とした高度なデータ活用案件をリードします。

業務内容は以下の通りです。
- データ活用グランドデザインの策定
- 顧客が保有するデータの棚卸し、データアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計
- プロジェクト推進・実装支援
- 主力サービスやデータウェアハウス製品を用いたデータ基盤の全体設計、および構築のディレクション
- クライアント事業成長のためのデータマネジメント・コンサルティング
- ステークホルダーとの合意形成
- クライアントのビジネスサイド・エンジニアサイド双方と連携し、目的達成のための柔軟な要件定義・調整

ポジションの魅力は以下の通りです。
プロフェッショナルサービス事業領域における新規立ち上げサービスであり、案件の推進だけでなくコアメンバーとして組織立ち上げフェーズならではの業務に携わることができます。
大手企業との多様なプロジェクトを通じて、業界の最先端で働く経験を積み、キャリアを大きく向上させることができます。幅広い業種の顧客のご支援をしているため、多くの企業のマーケティング活動・データ基盤構築に携わることができます。
コンサルティングサービスのみを提供する企業とは違い、主力プロダクト群やグループ企業のプロダクト提供も含む総合的な収益の向上を目指します。そのため、必ずしも人的リソースの提供を前提にした提案ではなく、お客様の自走やマーケティング活動のROIの最大化に向けた本質的なプロジェクトの提案と実施が可能となります。
消費者向けのビジネスを展開されている大手の企業も多く、構築したデータ基盤をもとにしたマーケティング施策はビジネスインパクトやリーチするユーザー数が非常に多いです。そのため、業務を通じて社会に対してもたらす影響も大きく、業務の意義を感じやすい役割です。

【業務概要】
「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をパーパスに、多くの企業の「DX・データ活用」を支援しています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、顧客の自走まで伴走できるのが特徴です。
プロダクト事業では、マーケティングを高度化・自動化するSaaSビジネスを担っており、独自性の高いプロダクトを取り揃え、データを起点としたマーケティングDXを支援してきました。
今回の募集ポジションで取り扱うLINE特化型のマーケティングSaaSは、既存プロダクトの成長に加え、テクノロジー企業との業務提携や投資による成長加速を事業戦略の1つと考える中で、グループ会社化したことにより、同社プロダクトに加わりました。「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の重要チャネルとして注目が高まっています。今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやWebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。

LINEに特化したマーケティングSaaSです。ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現する事が可能です。現在はエンタープライズ企業を中心にご導入されており、LINEマーケティングを一気通貫して実現するサービスのため、toCビジネスを展開する様々なお客様にご利用されています。Webサイトからリアル店舗まで、様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
※入社後は、グループ会社へ出向という形で勤務いただきます。（勤務場所は同社内となります。）

【具体的な業務】
プロダクトの管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用を担当いただきます。
【まず最初にお任せしたいこと】
・プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
・プロダクトの軽微な機能改善の開発
・プロダクトの運用作業の実施と改善・自動化
【将来的にお任せしたいこと】
・プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
・システム全体のアーキテクチャ設計・改善
・システムのテックリード

【ポジション・部門の魅力】
・自社プロダクトであるため、手触り感を持ちながらプロダクトを育てていく感覚を持って仕事をすることが出来ます。
・大手BtoC企業に導入されるプロダクトであることから、自身もユーザー目線でプロダクトの価値を感じることができます。
・裁量を持ってスピーディーに開発する経験を積むことが出来ます。

同社は、ビジョンに「BE THE SUN」を掲げ、サービスを通じて人々や社会にインパクトを与え、「世界を照らす発明を続ける」をミッションに連続的な事業作りを通して世界に貢献する企業です。同社の主力サービスをはじめ、生活のインフラとなる複数のサービスを連続的に立ち上げ、急速に成長しています。主力サービスであるレシピ動画プラットフォームや節約アプリなどを運営しています。

主力サービスは国内のレシピ動画プラットフォームです。同社の運営を通じて、多くの食品メーカーや卸企業の課題をヒアリングしてきました。その中でも最も大きな課題の一つが、いまだにFAXや紙、Excelファイルでのやり取りが主流で、非効率な業務が多く存在していることです。同社の運営で培った業界知見とネットワークを活かし、食品流通業界（メーカー・卸・小売）の巨大な非効率を「AIエージェント」で自動化する経営陣直下の新規プロジェクトを立ち上げています。本プロジェクトでは、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る巨大産業に対し、AI-OCR、非構造化データパイプライン、Durable Workflowなどの技術を活用したソリューションを提供します。業務の自動化を実現し、大きな社会的インパクトの創出を目指します。

同社は、レシピ動画サービスとして創業し、現在では生活者、食品・飲料ナショナルブランド企業、小売ネットワークをつなぐデータプラットフォームへと進化してきました。レシピ閲覧・レシート購買・チラシ閲覧など、生活者からメーカー・小売までを横断する独自データを蓄積し、販促領域で事業を拡大してきました。現在は、その事業基盤をもとに、食品・日用品など消費財産業全体を対象とした「AIプラットフォーム」の開発を推進しています。

AIの性能が上がった一方で、産業側はAIを受け入れる準備ができていないという課題があります。AIは複雑な業務文脈を理解し、自律的に判断できるレベルまで進化しています。一方で、多くの業務が依然としてExcel・紙・FAX・口頭で運用されている産業では、土台となるコンテキストデータが整備されておらず、業務自動化にAIを十分に活用できないことが、大きな課題となっています。従来のソフトウェアでは扱えなかったExcel・紙・FAXなどの非構造化データをAIで理解・構造化し、コンテキストデータとしてAIに渡せる仕組みを構築することで、業務の自動化を一気に実現できると考えています。

お任せしたい仕事
同社の新規プロジェクトにて、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る食品流通業界（メーカー・卸・小売）の現場に入り込み、AIエージェントを活用した業務自動化を推進するForward Deployed Engineer（FDE）を募集します。Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装そのものはボトルネックではなくなりました。エンジニアに求められる付加価値は、顧客が抱える本質的な課題を深く理解し、要件定義から具体的なソリューションの設計・実装まで落とし込むことへと変化しています。本ポジションでは、フルスタックな開発力を持つBuilderとしてプロダクトを実装するだけでなく、自ら顧客の現場に入り、業務や課題を深く理解することが求められます。課題の特定からプロトタイピング、本番実装、導入後の定着・改善まで、一連のプロセスを一気通貫で担っていただきます。

1. 顧客の現場課題の特定
顧客へのヒアリングや現場理解を通じて、複雑な業務プロセスを構造的に整理し、本質的な課題を特定したうえで、具体的な解決策を提案します。
2. ソリューションの設計
PoCで得られた検証結果をもとに、AI-OCRや非構造化データパイプラインなどの技術を組み合わせ、実運用を見据えたシステムを設計します。
3. フルスタック開発
Coding Agentを最大限活用し、フロントエンド、バックエンドからAIエージェントハーネスの構築まで、必要な機能を一気通貫で実装します。
4. 運用・定着・継続的な改善
ガードレールの設計やファインチューニングなどを通じて、実運用で得られるフィードバックループを回し、顧客への提供価値を最大化していきます。

この仕事の魅力
事業・サービスの魅力:
1. 社会的インパクトの大きさ：FAXや紙が主流で巨大な非効率が残る食品流通業界に対し、AIで劇的な生産性向上を実現できます。
2. ベストな参入タイミング：AIエージェントが実用レベルになり、今後飛躍的な性能向上が見込まれる今、この業界への深い知見とネットワークを持つ同社に優位性があります。
3. 経営陣直下のスピード感：経営陣と極めて近い距離で、意思決定から実行までを最速で回せる環境です。

チーム・ポジションの魅力:
1. AIネイティブな開発環境：AIコーディングツールを前提とした開発環境をゼロから作り上げることができます。
2. フルスタック開発：フロントからバックエンド・AIインフラまで一気通貫で設計・実装をしていただけます。
3. 最先端技術の実装経験：AI-OCR、エージェントハーネス、ガードレール設計など、これからのAI時代にスタンダードになる技術知見を得られます。
4. 事業価値に直結：直接顧客と会話し、業務課題の理解から解決策の実装まで一貫して担えます。

高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。※プロジェクトにより国内・海外出張有

【このポジションの役割・期待値】
Microsoft(MS)社テクノロジを用いた最新のデータプラットフォームソリューションの導入プロジェクトにおいて、統合データプラットフォームの構築(データ可視化)を担当。

●活用ソリューション
BIツールの活用（Power BI）
データガバナンス（Purview）


【プロジェクト事例】
例1：製造業向け：分散データマート基盤 Fabric導入 プロジェクト全社システム（会計、人事、発注、営業、IoT他）、業務システム（管理会計、財務会計 他）とのデータ基盤統合 Microsoft Purviewを統合し秘密度ラベルとAzure Active Directoryを活用しセキュリティを担保

例2：科学会社向け：Purview 導入プロジェクトセルフサービスガバナンスワークフロー実現 Purview と AAD の権限管理機能を使用して、データ アクセス ポリシーを有効にし、セルフサービス ガバナンス ワークフローを構築し、スマートなデータ アクセス リクエストを承認しました。

【活躍している人々】
弊社は多様性を尊重するカルチャーを有していますが、活躍されている方々には以下のような共通点があります。
・Generative AIやMicrosoft 365 Copilotなど最新のテクノロジーへの関心・好奇心が強い
・大規模案件や自分で手を動かして技術に触れることが好き
・Microsoftテクノロジーを追求したい
・ITコンサルティングも開発も経験したい
・世界最大のMicrosoftエンジニアコミュニティに属し、ナレッジを共有して働いている

データ分析における先進的な分析技術を駆使し、クライアントのビジネスを支援します。高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。

※プロジェクトにより国内・海外出張有* プロジェクトにおいて自身の考えが最適解となる技術領域をもち、個人または2〜3名からなるサブチームリードとして、期待される内容にコミットできること。* 顧客とのビジネスとして最適なコミュニケーションが行えること。

【ミッション】
1994年にカーナビ用のデジタル地図事業からスタートした同社は、創業以来築き上げてきた、限りなく新鮮な「地理空間データ」と、国内トップクラスのポイ活アプリから得られる、世界に類を見ない「動態データ」を提供しています。これら2つのデータを融合することで、地理空間における過去から現在、そして近未来に至る人々の営みを可視化する「デジタルミニチュア」の実現を目指しています。

【具体的な業務内容】
●独自アセット（全国分の車載カメラ画像）×機械学習技術による、地図整備の自動化や新規ソリューション創出に向けた技術検証・システム開発
・車載カメラ画像・空中写真（衛星写真・航空写真）を用いた機械学習モデルの評価・検証、および地図整備・新規事業化に向けた技術的実現性の検討
・深層学習（物体検出・セグメンテーション）を活用した機械学習システムの設計・開発（地図整備素材作成・ソリューションビジネス向け）

●次世代現地調査システムの設計・開発
・機械学習、AIを活用した新たな価値創造に向け、これまでにない高度な映像・画像データや各種センサー情報を収集・取得する次世代システムの設計・開発

※主な開発環境
Python、PyTorch、OpenCV、AWS、GCP、Git/GitHub、Jupyter Notebook
※主な活用モデル、AI
YOLO系モデル（YOLOX等）、SAM（Segment Anything Model）、Detectron2、Claude/ChatGPT/Gemini等の商用生成AI
※従事すべき業務の内容の変更の範囲は会社の定める業務です。

【ポジション・部門の魅力】
配属部署は『GISディベロップメント R&D』であり、6名の組織となります。以下のようなメンバーが第一線で活躍しています。
・技術統括 / シニアスペシャリスト（2004年中途入社）
　担当領域： AIを活用した新規開発PL、次世代現地調査システムの設計、各PJの技術支援、共同研究・外部講演（ReVision2025等）
　専門性・実績： 機械学習・画像処理・各種センサーに精通。特許を複数保有し、3D/CG開発ノウハウも有する
　開発言語: Python、C/C++、アセンブラ、SQL
　保有資格： G検定、CGエンジニア検定、画像処理エンジニア検定
・プロジェクトリーダー / AIエンジニア（2022年中途入社）
　担当領域： LLM・RAG活用PJチームリーダー、AIエージェント開発、機械学習を活用した地図自動整備検討および新素材活用検討
　専門性・実績: 商業・OSSを問わない生成AI活用開発ノウハウ、機械学習の実務経験
　開発言語: Python、C/C++、SQL
　保有資格：プロジェクトマネージャ、応用情報技術者、基本情報技術者、第二種衛生管理者

配属部署の目指すべき姿は「今この瞬間の世界”を映し出す地図」を中期目標として、現実世界をリアルタイムにデータ化し、超高鮮度なデジタルミニチュアを実現することで、新たな価値を社会に提供することを目指しています。そのため、世の中の先進技術を積極的に取り入れ、知識・技術力を常にアップデートして、目標実現に繋げています。

【カルチャー】
各種機械学習モデルを活用した先行開発・研究開発に取り組んでいます。各メンバーが最新技術を積極的に取り入れて、相互連携や成果共有により、エンジニアとして互いを高めあえるカルチャーを目指しています。在宅勤務の比率も非常に高く、東京や仙台からフルリモートで業務を行っているメンバーも在籍しており、ワークライフバランスのとれた働き方が可能です。

【キャリアパス】
先行開発や研究開発で獲得した成果の新規事業化にも積極的に挑戦していく予定で、様々なキャリアパスを描ける環境です。

【魅力ポイント】
・新規技術を主体的に選定・採用して先行開発・研究開発に取り組むことが可能です。
・機械学習を活用した空間認識や地理空間データ分析などの新規事業化に向けた技術的実現性検討を通じて、新規事業の立ち上げに関わることができます。
・同社の強みであるデジタル地図データにアクセスでき、地図データを取り扱うための知識・技術・経験を得ることが可能です。
・フルリモート可となりますが、在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドワーク等、ワークライフバランスに応じた働き方が可能です。

ウェルス・マネジメントIT部は、ウェルス・マネジメント部門におけるシステム及びビジネスプロセスの企画・開発において、ビジネスとテクノロジーを繋ぐ重要な役割を担っており、ビジネスと一体となって、ウェルス・マネジメント部門のビジネス拡大に貢献しています。
現在、ウェルス・マネジメント部門のシステムを取り巻く環境は、大きな変換点を迎えております。これまで、ビジネス領域ごとに個別最適化されてきたシステムを、今後、グローバル基準に標準化していきます。また、ベンダー・マネジメント・モデルから内製化へ開発モデルをシフトしていきます。標準化することで、レガシー・固有技術からの脱却によるコスト削減、グループ会社におけるノウハウを活用することで運用効率化を目指します。更に、内製化を進めることで、品質・コストをコントロール可能とし、ビジネススピードの向上に寄与します。
部内において必要となる人員も多様化することから、このたび人材募集を行っております。

データ分析エンジニアとして、データ基盤の運用保守業務を含むデータ分析プロジェクトに参画し、ビジネス部署やシステムパートナー等と連携の上、データモデリング、エンジニアリング、開発等のデータ分析業務（運用保守業務を含む）を担当いただきます。

【具体的な業務】
1. データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
2. データ基盤のフレームワーク構築（運用保守業務を含む）
3. ビジネス部署との協業によるAI活用基盤の構築・保守
4. 同社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
5. 社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業

同社は、健康情報サイトや音楽配信サイトなど、多様な分野でサービスを提供しています。
本ポジションでは、データを「守る」だけでなく「活かす」ための全社横断のデータガバナンスをリードし、データに基づく意思決定の高度化、新たなサービス・顧客価値の創出、AI・生成AI活用の加速を支援します。

データ戦略・ガバナンス
・全社的なデータガバナンス方針、ロードマップ、運用モデルの策定・推進
・データオーナー、データスチュワード等の役割・責任および意思決定プロセスの設計
・グループ会社・複数サービスを横断したデータ活用ルールと推進体制の構築

データ活用・品質向上
・事業課題を起点としたデータ活用テーマの発掘と実行支援
・データ標準化、メタデータ管理、データカタログ、マスターデータ管理の推進
・データ品質指標の策定、可視化、モニタリングおよび改善活動のリード
・信頼できるデータに基づく意思決定を定着させる仕組みづくり

AI・生成AI活用の基盤整備
・AI・生成AIに利用するデータの品質、権限、プライバシー、説明責任に関するルール整備
・データ利活用とリスク管理を両立するガバナンスプロセスの設計
・新しい技術やユースケースを、事業価値につなげるための関係部門との連携

コンプライアンス・リスク管理
・個人情報保護法等を踏まえたデータ利用ルール、同意管理、データライフサイクル管理の整備
・法務、セキュリティ、事業部門と連携したリスク評価・対応
・監査対応、ガイドライン整備、運用状況のモニタリング

組織横断の推進・文化醸成
・経営、事業、企画、エンジニア等のステークホルダーを巻き込んだ施策推進
・データガバナンスに関する教育・啓発と、データドリブンな企業文化の醸成
・運用課題を捉えたプロセスの継続的改善

ポジションの魅力
データドリブン時代において、データは単なる管理対象ではなく、意思決定、新規事業、サービス改善、AI活用を支える重要な経営資産です。本ポジションでは、データ品質や法令順守を確保するだけでなく、データから事業価値を生み出すための仕組みを全社規模で構想し、実装・定着までリードできます。
・全社のデータ戦略とデータドリブン経営の実現に中核メンバーとして関わることができます
・「守り」と「攻め」を両立し、データ活用による事業成長や新たな顧客価値の創出を支援できます
・ヘルスケアをはじめとする多様な事業・サービスのデータ活用に携わることができます
・生成AIを含む次世代のAI活用に不可欠なデータ基盤とガバナンスの設計をリードできます
・経営層、事業部門、企画、エンジニア、法務、セキュリティ等と協働し、組織全体に影響を与えることができます
・データオーナー制度、データカタログ、品質管理、同意管理等の仕組みを構想段階から構築できます
・データドリブンな意思決定と企業文化を定着させる変革リーダーとして経験を積むことができます

事業内容
グループはさまざまなクラウドサービスを、BtoC型、BtoB型、BtoBtoC型などさまざまなエンドユーザーに提供しています。
長年のコンテンツサービス事業において蓄積したナレッジを強みに優れたUI/UXを実現し、さまざまなITサービスをエンドユーザーが使いやすいかたちで提供しています。

主要サービス
【ヘルスケア】
同社は、長年のコンテンツ事業におけるスマートフォンコンテンツ・アプリサービスのUI/UXの強みを活かし、医療・ヘルスケア領域でのサービス拡充に取り組んでいます。
なかでも、子育て世代と自治体・病院をつなぐ「子育てDX事業」、調剤薬局と患者をつなぐ「クラウド薬歴事業」などが好調に推移しています。

【学校DX】
学校の教師の業務は「校務」と呼ばれ授業や出欠管理のほか、さまざまな業務があり多岐にわたり超過残業が社会課題となっています。
グループのフルクラウド型校務支援システム導入学校では、校務の効率化が進み抜本的な業務改革を実現しています。
全国の私立学校を中心に導入が好調に推移しており、今後も事業成長が見込まれる事業であるため、引き続き注力しています。

【音楽・動画・電子書籍】
音楽・動画・電子書籍配信サイトは、音楽配信だけでなく旧作映画や最新映画から放送中・放送直後のドラマ・アニメ・バラエティまで、多彩な動画コンテンツも楽しめ、さらには小説・コミック・レシピ・朗読・辞書・写真集など、多彩なジャンルの電子書籍を配信しています。
大手出版社の最新マンガや話題の小説など、人気作品を数多く揃えています。

【その他】
デジタル技術や、創業以来培ってきたモバイルコンテンツやサービス開発のノウハウを掛け合わせることにより、新たなイノベーションを創出し、社会をより豊かで便利なものに進化させ、世の中を一歩先へと進めています。
例えば、雨雲や雪、風、火山、台風など航空機の運航に影響を与える気象・災害情報とフライトプランを、ひとつの画面でまとめて確認ができるシステムを提供しています。
リアルタイムな気象現象と飛行ルートをひと目で確認でき、運航管理者による気象条件の良いルート選択や、安全なフライトプランの作成を支援します。

より良い未来社会を実現するためには、世の中は、システムはどうあるべきか。
それは創業以来、同社が一貫して向き合い続けてきた問いであり、Purposeである「生きるを変えていく。」を体現するための原点です。
1996年の創業以来、同社は、エンドユーザー向けコンテンツサービスを起点に、時代の変化とともに事業領域を拡張してきました。
現在では、医療・ヘルスケア、教育（学校DX）など、社会課題の大きい領域において、人とテクノロジーの調和を軸にしたITサービスを開発・提供しています。
同社は、単なるサービス提供にとどまらず、社会の前提や仕組みそのものを見直し、新たな社会システムの構築に挑戦し続けています。
その実現のために、一人ひとりが当事者として考え、スピード感を持って行動し、最後までやり切ることが求められます。
プライム上場企業としての安定した基盤と、挑戦を後押しするカルチャーを併せ持つ環境で、社会システムやこれまでの「あたりまえ」をアップデートしていくことができます。

【ミッション】
当社のAI活用を支えるシステム基盤を構築します。AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。


【主な業務】
当社の次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。

・オントロジー／Knowledge Graphの設計・構築
・GraphQLを活用した参照API基盤の整備
・AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発
・AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計
・共通基盤・共通コンポーネントの内製開発


【具体的な業務】
入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。

1. オントロジーの構築・活用
業務知識のオントロジー設計
Knowledge Graphの設計・構築
RAGとの連携
社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け

2. API基盤整備
REST APIのGraphQL化
GraphQL Gateway開発
MCP Serverとの連携
API設計・標準化
API自動生成・生成AI活用

3. 更新処理基盤整備
AIエージェント向け更新API設計
トランザクション制御
承認・権限制御
データ整合性を考慮した更新フロー設計
AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築


【主な開発環境・技術スタック】
・フロントエンド：JavaScript、Vue.js、TypeScript
・バックエンド：Java（Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor）、JavaScript（Node.js）、Python、Rust
・データベース／データストレージ：PostgreSQL、Apache Ignite、Redis
・インフラ／実行基盤・ミドルウエア：
コンテナ・基盤：Docker
メッセージング・ストリーミング：Apache Kafka、Apache Flink、Solace
・通信・音声基盤：WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit
・その他・開発ツール・自動化：
API・連携規格：GraphQL、MCP Server（Model Context Protocol）

【ミッション】
生成AI・AIエージェントを安全・安心に業務利用できる品質基盤（EvalOps）を構築し、AIアプリケーションの品質を継続的に評価・改善できる仕組みを確立します。


【主な業務】
AIを含む自社サービスの品質向上に向けた、テスト自動化の推進や評価プロセスの改革など、QA（品質保証）領域の枠組みづくりから実務までを牽引していただきます。

・EvalOps基盤の設計・開発・運用
・AIアプリケーション（Agent／RAG／LLM）の品質評価
・評価データセット（Golden Dataset）の整備
・テスト自動化の仕組み構築
・品質評価結果の分析・可視化
・評価結果を基にした改善サイクルの運用
・AI品質保証プロセスの標準化・ルール策定


【具体的な業務】
AI領域における新たな品質基準の策定や、開発プロセスと連動した「品質の作り込み」に加え、既存の評価プロセスの改革やテスト自動化など、QAの枠組みづくりから広く携わっていただきます。入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。

・AIアプリケーションの評価指標（正確性・有用性・安全性・応答速度・コストなど）の設計
・自動評価・人手評価を組み合わせた評価プロセスの構築
・Golden Datasetの作成・保守
・プロンプト改善、RAG改善、モデル設定変更の効果測定
・評価ダッシュボード・レポートの作成
・AI品質保証ガイドラインの整備
・AI開発チームへの品質改善提案
・AIプロダクトのリリース判定レビュー

DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。データマネジメントシステム(DMS)の開発・利用者拡大に向けた開発・保守、デジタル領域のコミュニケーション(メルマガ・ウォレット配信・SNS)の実現に向けた開発および運用に係る業務です。データ分析基盤を整備しており、案件ボリュームが多い状況です。すべてのシステムに関わっており、効率的に業務をこなすためにAIも活用しています。

具体的な業務内容:
1. データをつなぎ、使える形にする
* 社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積
* ETL／ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発
* SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化
2. クラウドDWHを育てる
* Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善
* 性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化
* 障害やデータ品質課題の調査、再発防止
3. 利用部門と価値をつくる
* 分析、マーケティング、事業部門との要件整理
* データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備
* 生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用
4. 内製チームを強くする
* コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善
* 外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積

仕事の面白さ:
* 企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。
* クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。
* 自身が構築したデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。
* メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。

キャリアパス:
まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。

このポジションの魅力:
* 大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる
* Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる
* 上流と下流を分けず、自身のアイデアを形にできる
* クラウドの性能、品質、コストをバランスよく設計する力が身につく
* 内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる

扱うデータ基盤:
クレジットカード、電子マネー、コード決済、ポイントなどの会員・決済情報や、グループのPOS情報を集約し、会員分析やマーケティングに活用するクラウドデータ基盤を構築しています。

入社後のフォロー:
まずはデータ構成、業務知識、開発・運用フローをOJTで学びます。経験に応じてSQL開発、パイプライン改善、クラウド設計、利用部門との要件整理へ担当を広げます。

期待する立ち位置:
手を動かしてデータを届けるエンジニアであると同時に、利用部門の課題を理解し、より良いデータの持ち方や届け方を提案する役割です。

活躍いただきたい方:
データエンジニア、アプリケーションエンジニア、SIerのSEなど、出身業界は問いません。SQLを軸に、クラウド・Python・生成AIへスキルを広げたい方も歓迎します。

DRE 1Gの一員として、事業とプロダクトが意思決定に使えるデータプロダクトの設計と提供を担います。担当領域は本人の強みと志向に応じて調整しますが、いずれの場合も要件の言語化から運用の定着までを一貫して担います。

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

シニアメンバーに期待する役割:
1. 依頼を処理するのではなく、事業課題からデータ側の打ち手を定義し、優先順位を提案できること
2. 単発の実装で終わらせず、次の類似案件が速くなる型として設計を残せること
3. チーム内のレビューや設計議論をリードし、判断基準を言語化して共有できること
4. 他部門との境界にある曖昧な論点を、関係者を巻き込んで合意まで進められること

このポジションの魅力:
事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
1. 1,000名を超える組織の意思決定を、データモデルとデータインターフェースの設計から変えられます。
2. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
3. AIエージェントによるデータアクセスを前提とした基盤設計に、実運用の要件として取り組めます。
4. 経営陣含め、会社としてデータに対する理解度が深く、データの分析や活用に関してのニーズがかなり多いです。そのため、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。
5. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
6. 会社やDREチームの未来について考えるのが好きな社員が多く、普段はリモートで働いているメンバーが多いですが、未来について語る時はオフィスに集まってディスカッションを行なっています。
7. フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。

部の紹介、概要：
当社は、グローバルネットワークを活用し、機関投資家から個人投資家まで様々なお客さまの多様化するニーズに対応しながら資産運用に関わるコンサルティングを業務としている会社です。
当部は、グループにおける資産運用コンサルティング業務の中心的機関として、8兆円規模の運用ポートフォリオの構築に従事するほか、関連するリサーチレポートの作成・発行を行います。レポートの内容はモデルポートフォリオの投資判断だけではなく、海外の投資家動向や新たな投資手法に関するリサーチ内容などを取り上げ、資産運用に関する幅広い情報発信を行います。
　
尚、機関投資家向けの助言や一任運用は別部が行っており、データ分析やリサーチを共有するなど、両部一体で協働しています。

担当業務、責務：
社内に分散する市場データや社内データを統合し、資産運用および運用モニタリングの高度化、ならびに生成AIを含むデジタル技術の活用を支えるデータ基盤・情報アーキテクチャの設計・実装を、データエンジニアとして担っていただきます。
具体的には、最適化モデルを活用したポートフォリオ構築・モニタリングを支える時系列データベースの整備、バックテスト分析環境の構築、生成AIを含むデジタル技術の活用に向けた情報アーキテクチャの設計・整備などに携わっていただきます。また、IT部門と連携し、社内横断的なデータ基盤の構築を推進していただきます。
将来的には、データ基盤・情報アーキテクチャの構築・運用にとどまらず、生成AIをはじめとするデジタル技術の活用を通じて、資産運用コンサルタントやポートフォリオマネージャーとして活躍いただくことも可能です。

業務概要:
ソフトウェア開発・保守業務を担当します。同社の定める業務（出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務）への変更の可能性があります。

募集背景:
データとテクノロジーの力で不動産データベースを構築している企業です。データを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。商業用不動産市場において、データが埋没していることで、より良い街作りを行う障壁になっている現状があります。同社は都市のデータ分析基盤である主力プロダクトをリリースし、それに続くプロダクトも各社から好評を得ていますが、目指すべきところには十分とは言えず、この課題を解決するため、データマネジメントグループでは新たな仲間を募集しています。

募集するチームの背景:
データマネジメントグループは、同社のプロダクトで提供する不動産データを、ソフトウェアの力でつくり、育てる組織です。不動産情報は断片的に存在し、表記揺れや欠損も多いため、そのままでは分析や意思決定に活用できません。同チームでは、こうした複雑な情報を、変更履歴を含めて扱えるデータモデルへ落とし込み、収集・正規化・名寄せ・配信を自動化するパイプラインやAPI、品質を継続的に改善する社内システムまで設計・開発しています。エンジニアとデータオペレーターが協働し、機械処理と人の判断を組み合わせながら、業界にまだ存在しない信頼性の高いデータを商品として生み出すことが役割です。事業部や顧客とも直接対話し、必要なデータの定義からプロダクトへの実装・提供までを一貫して担います。データ基盤を支えるだけでなく、データそのものによって同社の事業と不動産業界の可能性を広げるチームです。

具体的な業務内容:
ソフトウェアエンジニアとして、ユーザーに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行います。
1. 不動産に関する情報の収集システム（入力システムや連携API、バッチ処理）の構築
2. 収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング
3. 収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤（データ加工パイプライン）の実装・運用 (Python, dbt, Terraform)
4. 上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー（ジオコーディング、機械学習、データ配信）の実装・運用 (Python, Rust)
5. 社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python)
6. 経営層やビジネスメンバーが利用する、売上などの経営指標やプロダクトの利用状況を可視化するデータパイプライン、および、BIダッシュボードの構築、運用
7. データウェアハウスのAI機能などを活用した、AI-Readyなデータ基盤の構築、運用

このポジションの面白さ・得られる経験:
1. 現実世界の複雑な不動産の情報をデータの表現に落とし込む面白さ
2. 品質の高いデータそのものを商品として提供し、事業価値に貢献していく経験
3. 提供するデータの種類拡大や品質向上により、顧客の業務を支える経験
4. 事業背景から複雑な処理が必要な中で、それらの処理の長期を見据えた技術的な提案により価値向上に貢献する経験
5. 優秀なエンジニアとともに難しい課題を解いていき成長していける経験
6. 前例のない不確実性の高い事業をデータドリブンで支援する社内データ基盤の開発やデータ活用に携われる経験

当社は「クラウドとデータセンターの最適化、データ活用に強いテックカンパニー」として、2,400社を超えるお客様に技術支援を提供しています。
私たちは、生成 AI をはじめとする AI サービスやデータ利活用、クラウド環境のモダナイズなど、クラウド関連の先端領域における新規ビジネスの創出を目指しています。

このポジションでは、クラウド先端領域に関する案件のデータ処理システムの設計・構築・運用を担当していただきます。
データパイプラインの構築からデータ品質管理、さらにはデータ分析基盤の最適化まで、
幅広いデータエンジニアリング業務を担っていただきます。
また、トレンド技術へのキャッチアップを実施し、
新規ビジネスの創出を牽引していただきます。

主な仕事内容は以下の通りです。
・顧客ニーズを満たすクラウドソリューションの提案・設計・実装の統括
・クラウドベースのデータプラットフォームの構築と運用
・大規模データ処理システムの設計・構築・運用
・データパイプラインの開発と最適化
・データウェアハウスとデータレイクの設計と実装
・データ品質管理とデータガバナンスの確立
・機械学習モデルやAIの導入支援

【具体的な技術領域】
・データ活用戦略（分析、可視化、DWH 構築 等）
・生成 AI を含むAI / MLサービスの導入提案と運用
・クラウド環境のモダナイゼーション（セキュリティ、マイクロサービス、サーバーレスアーキテクチャ 等）


# 仕事の進め方

[入社から約3か月]
・業務に必要な知識のキャッチアップ
弊社固有の知識に加え、クラウドや AI・データ活用へのキャッチアップを行います。

・進行中のデータプロジェクトへの参画
参画時に進んでいる構築や検証案件へデータエンジニアとして参画いただきます。
技術検証から資料作成など、業務内容は多岐に渡ります。

[3か月目以降]
・データプロジェクトのリード
構築案件や技術支援案件に対し、データエンジニアとして参画いただきます。
技術検証から資料作成など、業務内容は多岐に渡ります。
パートナー企業と共同で進める案件やプロジェクトメンバーの技術的な指揮を執りながら、
メンバーの管理と成果物の品質管理を行っていただきます。

・提案活動
営業職と連携し、顧客への提案活動に参画いただきます。

・社内検証（PoC）案件
顧客にニーズのあるソリューションやサービスを構築/検証します。
プロジェクトリーダーとして、チームメンバーの管理と PoC 案件の技術リードを担当いただきます。

●担当業務
センターでの勤務者に対するOA機器・PC関連のヘルプデスク業務、同センター内ネットワーク環境の構築・維持、ERP・PLM・MES・トレーサビリティ管理システムをはじめとする生産関連システムの開発・保守を担当していただきます。情報システムの専門性を活かして、量産フェーズに入る衛星製造の現場を技術面から支えていただきます。

●具体的には
・勤務者向けOAヘルプデスク業務（PC・OA機器のセットアップ、トラブル対応、問い合わせ対応）
・同センター内有線／無線ネットワーク環境の設計、構築、運用、保守
・生産関連システム（ERP、PLM、MES、トレーサビリティ管理システム等）の要件定義、開発、導入、運用保守
・生産現場のデジタル化・自動化に向けたシステム企画・提案
・外部ベンダー、SIerとの調整・折衝
・同センター内のネットワーク／OT環境を含む情報セキュリティ対策の推進
・社内の生産部門、他部署、外部ベンダーとのシステム面での調整


●仕事の魅力
・衛星製造拠点のITインフラ・基幹システムをゼロから作り上げるフェーズに携われます。
・世界的に民間企業による宇宙ビジネスのイノベーションが活発化している中で、New Space（ニュースペース）のトップランナーをITの側面から支える経験ができます。
・ERP・PLM・MESなど複数の基幹システムに横断的に関わることができ、生産系情報システムのキャリアを幅広く積むことができます。
・フラットな組織なので、自らの提案や改善がスピード感を持って現場に反映される環境です。

●担当業務
衛星の製造・組立工程における試験（Validation & Verification）を担当し、要求仕様に対する適合性の確認を通じて、性能・品質の保証に貢献していただきます。
コンポーネント・サブシステム・システムの各レベルで、試験計画の立案から実施、データ解析、要求仕様との適合性評価までを一貫して担っていただきます。


●具体的には
・衛星コンポーネント/サブシステム/システムレベルでの試験計画（Test Plan）の立案
・試験手順書（Test Procedure）の作成・レビュー
・環境試験（振動、熱真空、EMC等）、機能試験・性能試験の実施・立会
・試験データの取得・解析、要求仕様に対する検証（Verification）
・試験結果の妥当性確認（Validation）、不適合発生時の原因調査・是正
・試験治具・GSE（地上支援装置）の企画・評価・管理
・各専門チーム（設計、品質、AIT等）、外部試験機関との調整


●仕事の魅力
・衛星が要求性能を満たすことを実証する、開発の最終関門を担う重要な役割です。
・機械・電気・環境試験など幅広い技術領域に触れながら、システム全体を俯瞰できるポジションです。
・フラットな組織なので、アイデアを積極的に発信できる環境です。
・小型衛星の設計・開発・組立・打上まで一貫して行なっているため、さまざまな分野の技術に触れることができます。

●担当業務
衛星の製造・組立工程における改善アイデアを、治具・工程・作業手順への落とし込みを通じて具体化し、実際の生産ラインへ実装していただきます。
機械・電気・材料・ソフトウェアなど特定分野に限定せず、幅広い技術的知見を活かして、アイデア出しから設計・試作・実装・効果検証までを一貫して推進いただく役割です。


●具体的には
・現場で生まれた改善アイデアの具体化（治具・工程・作業手順への落とし込み）
・改善策の設計・試作・実装、実生産ラインへの投入
・改善効果の検証・効果測定、標準化への反映
・各専門チーム（設計、品質、AIT等）と連携した改善の実行
・製造設備・治具の企画・導入・評価・管理
・改善実行に伴う不具合対応（試作・実装段階での課題解決）
・サプライヤー・外部パートナーとの改善実現に向けた調整・交渉


●仕事の魅力
・アイデアを机上で終わらせず、自らの手で現場に実装し、量産体制に反映できるポジションです。
・機械・電気・材料・ソフトウェアなど分野を問わず、幅広い技術に触れながら改善を形にしていくことができます。
・フラットな組織なので、アイデアを積極的に発信し、自ら実行できる環境です。
・小型衛星の設計・開発・組立・打上まで一貫して行なっているため、さまざまな分野の技術に触れることができます。

経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。

1. データ基盤・アーキテクチャー設計（データエンジニア）
・全社横断データ基盤または次世代データ統合基盤のアーキテクチャー設計・構築
・大規模データパイプライン（ETL/ELT）の開発・運用（Dataform, dbt, Airflowなど）
・データ品質管理、ガバナンス策定、技術的負債の解消
2. データ活用推進・BI構築（データディレクター／エンジニア）
・顧客や社内ユーザーの課題解決に向けたダッシュボード設計・実装（Looker, BigQuery）
・データモデリング（スタースキーマなど）およびSQLによるデータマート構築
・顧客へのBI導入支援、要件定義、活用定着までのプロジェクトマネジメント
3. データマネジメント・組織貢献
・各プロダクトチームへのデータ活用支援、ナレッジ共有、教育
・新技術（生成AI、最新DWH機能など）の検証・導入推進

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータを扱う大規模データ基盤の設計・構築経験が得られる
・全社または顧客の意思決定を支える、影響力の大きいデータ活用プロジェクトのリード経験が得られる
・クラウドネイティブ（Google Cloud, AWS）な環境でのモダンなデータエンジニアリングスキルが身につく
・顧客や社内ステークホルダーと直接対話し、データをビジネス価値に変換するコンサルティング・プロジェクトマネジメントスキルが身につく

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python, SQL, Ruby, TypeScript, Rust

▼ データベース・検索基盤
-BigQuery, Aurora MySQL, Redshift, OpenSearch
-Dataform, dbt, Cloud Composer, Airflow
-Looker, Tableau

▼ インフラ
-Google Cloud, AWS, Terraform, Docker

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub

全社のデータ活用をリードするアナリティクスエンジニアとして、膨大なキャッシュレス決済データにもとづき、データドリブン経営および事業部門の自律的なデータ活用（データの民主化）を実現するため、データエンジニアが構築したデータ基盤（DWH）上の生データを、ビジネス価値を生むデータモデルへと変換・管理するアナリティクスエンジニアのポジションです。
本ポジションは、事業のドメイン知識を深く理解し、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス（dbtなどを活用したバージョン管理やテスト）を用いて、データの信頼性と利便性を圧倒的に高める、データ組織の要となる役割です。

【職務詳細】
・ビジネス要件に基づき、各部門のニーズを的確に把握した上での、データのモデリングや効率的なデータ構造の設計・構築
・dbt（Data Build Tool）を活用した、DWH上のデータ変換（ELTの""T""の部分）の設計・開発
・複数のデータソースからのデータ収集、クレンジング、統合、およびユーザーが簡単に活用できるデータマートの構築
・データマートのクエリ応答速度向上やシステム全体のパフォーマンス維持のための最適化手法の実装
・データの正確性、一貫性、信頼性を確保するためのプロセス設計および品質管理
・データ活用ニーズのヒアリング、合意形成、およびデータ提供プロセスの改善の推進

【本ポジションの魅力】
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産（ファーストパーティデータ）に触れ、大規模なデータ処理スキルを身に着けることができます。
・国内最大級の会員・加盟店基盤を活かし、先進的な決済サービスや大手企業を含む様々な業界のビジネス課題に関わることができます。
・希少なデータエンジニアリングの旗手として、社内外の重要な案件に従事することが可能です。

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

今回の内容
今回の採用Meetupでは、膨大なオルタナティブデータを運用する同社のデータ基盤について、グループ全体のデータ・AI戦略をリードするグループ会社のVP of Data ＆ AI 兼 取締役から紹介があります。
オンライン開催となり、ご希望いただける方はカジュアル面談確約となります。

日時/開催形式
- 日時：9月29日（火）19:00〜19:30
- 開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
- 質問は、チャットやFAQからぜひお送りください！

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

【業務概要】
創業当時よりDXコンサルティングサービスを提供している企業でのポジションです。クライアントのデータドリブンな意思決定を実現するための基盤整備を進めます。近年データ・AIデータ基盤プロジェクトの引き合いが増加しており、ニーズに応えるべくデータ活用を支える専門チームの強化が必要です。データ基盤の設計・構築から運用まで幅広く携わり、将来的にはデータエンジニアリング組織の中核を担っていただく方を募集しています。

【具体的な業務】
大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。
業務イメージ:
・データ活用戦略策定（同社コンサルティング部門と共に）
・データ収集・蓄積処理の設計
・MLOps基盤の設計・構築
・LLM/RAG向けデータパイプライン構築
・BIツール向けデータ基盤構築
・API・システム間データ連携
主なプロジェクト事例:
・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援
プロジェクト組織体制:
マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。
技術スタック:
開発言語：Java、Python、TypeScript、JavaScript
クラウド系：AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker
フレームワーク：Spring Boot、Spring、Django、React
CI/CD：GitHub、CircleCI、GitLab

【ポジション・部門の魅力】
・データ基盤の構築だけではなく、データ活用戦略からアーキテクチャまでご経験スキルに合わせて幅広く経験を積むことができます
・生成AI・LLMなどの最先端技術の活用についても挑戦できます
・事業立ち上げ初期フェーズでの参画のため、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会がございます
・コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。
事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。また、将来的なプロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。
教育研修制度:
【社内副業制度（＋1制度）】
自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。成果は加点評価として賞与に還元しています。
【プロダクト開発研修機会】
オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。
【AI駆動開発機会】
AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。
評価制度について:
半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。
設計思想：顕在化重視・再現性重視
評価軸：人物評価・能力評価・実績評価
事業部の雰囲気について:
仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。

【具体的な業務内容】

与信・審査領域におけるデータパイプライン構築から、機械学習モデルの推論基盤・MLOps構築、モデルの業務適用・運用までを一貫して担当いただきます。データサイエンティストや事業部門と連携しながら、モデルの実装と安定運用を技術面からリードしていただきます。

・機械学習モデルの本番実装・MLOps推進
分析モデル（与信スコアリング等）の本番環境への組み込み・推論パイプライン構築
モデルの精度モニタリング、再学習・運用の自動化（DataRobot / Vertex AI / Sagemaker等の活用）
・データ基盤・パイプライン構築
DWH（BigQuery等）におけるデータモデル設計・パイプライン構築
データの集計・処理パフォーマンス最適化
・プロジェクト推進
データサイエンティストと連携したデータ・システム要件の整理
モデルの業務適用（運用設計）および導入後の効果検証サポート

技術環境

DWH：GCP（BigQuery等）
機械学習ツール：DataRobot 等
ドキュメンテーション：Googleスライド / PowerPoint 等
※自動化や精度向上に向けた最新技術も積極的に活用しています。

▼本ポジションの魅力

大規模データを支えるエンジニアリング：
大規模データを扱い、与信・審査という事業の中核領域でデータ基盤構築・MLOpsに携われます。多くのお客さまの審査・与信判断に活用される仕組みを構築し、分析成果を実際のサービス価値へと直接つなげられる手応えがあります。

多様なキャリアパス：
自身の意欲やスキル向上に応じ、MLOpsスペシャリストとしての専門性を極める道や、プロジェクトリーダー・マネージャーとして組織を牽引する道など、柔軟なキャリア拡張・転換が可能です。

あなたのAI・画像処理・自動化技術で、眼科検査の自動化と医療現場の革新に挑戦しませんか。
私たちは、検査画像・データを活用し、撮影品質向上と診療ワークフロー効率化を実現するAIソリューションを開発しています。

《業務内容》
　・ 眼科検査画像を対象とした画像処理・画像解析・AIアルゴリズムの技術開発
　・ 撮影品質判定、異常候補検出、撮影条件最適化など、検査機器の自動化に関する技術開発
　・ 医療従事者と連携した医療現場の業務フロー分析、および検査・診療の効率化につながる機能の要件定義・試作・評価
　・ 社内のソフトウェア開発者、機器開発者、サービス担当者と連携したAI機能のプロトタイピング、実装、評価・改善

《責任範囲》
　・ AI・画像処理・自動化技術の開発リーダーとして、技術開発を主導する
　・ 検査機器の自動化と医療現場の業務効率化につながる技術開発を推進する
　・ 関係部門と連携し、AI機能の実用化・製品化をリードする

●生産組織
　所定の製品の製造を、継続的且つ安定的に実行していくために、最適な生産組織を編成する。
●生産拠点配置
　製品開発/販売計画に基づき、どの地域にどのような生産拠点を配置すべきかを決定する。

●生産割当(製品アロケーション)
　所定の製品の生産を、どの生産拠点で実施すべきかを決定する。

●継続的改善
　生産拠点における継続的改善の仕組みを構築/改善するとともに、実際の継続的改善を管理/推進/支援する。

●生産プロセス/システム構築
　生産業務を効率化するための業務プロセスや情報システムを開発すると共に、実務適用する。

●生産拠点管理
　自らが特定生産拠点の責任者として、上記に関わる戦略/計画を提案・実行する。

【責任範囲】
各生産拠点、生産する製品特性を理解し、生産戦略に関する情報収集及び企画提案を行い、部長に上申する。

当社アイケア製品の品質に関する業務全般をご担当いただきます

【業務内容】
・眼科用医療機器（診断・検査機器）に関する製品評価・検証業務
（電気的特性、機械的特性、光学性能の評価計画立案、試験実施、データ解析およびレポート作成）

・設計部門・製造部門と連携した評価観点の検討、課題抽出およびフィードバック
（規格・社内基準に基づく評価試験、不具合発生時の原因分析および是正提案を含む）

・仕様書、設計資料、リスクマネジメント関連文書、取扱説明書等のレビュー
（評価観点からの設計妥当性・試験観点の確認、改善提案）

・社内評価試験方法・試験手順書・評価基準の整備および標準化
（再現性・妥当性を考慮した評価手法の検討・改善）

【責任範囲】
・担当分野（電気／機械／光学）における評価内容・評価結果の技術的説明および専門的判断
・評価試験方法・基準の改善および標準化への主体的な関与
・評価手法の文書化・見える化を通じた、製品評価プロセス全体の品質向上への貢献
・評価技術に関する社内の技術的相談役としての役割

理系・テクノロジー人材と企業の出会いを支援するオファー型サービスを主力として提供する企業でのポジションです。学生のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、理系人材の可能性が正しく評価される環境を実現しています。理系の就職活動における構造的な課題解決を目指し、教育と採用の接続を再設計しています。テクノロジーと仕組みの力で社会の未来を支える仲間が集まっています。プロダクトや事業におけるデータ活用をリードする役割です。分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担います。PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進します。

【具体的な業務について】
1. プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
2. データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
3. 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
4. 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
5. ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
6. 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
7. PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
8. 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート

【ポジションの魅力】
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、裁量と自由度の高い環境で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的にはデータチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。

【キャリアイメージ】
急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務変更の範囲】 その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
【働き方について】 基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。）
組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、エンジニア向けにまとめたご案内資料をご覧ください！

ご自身で分析を行いながら、AIが分析しやすいデータ環境を整えていただきます。同社では、AI活用を積極的に行っています。そのため、AIが正しい分析を実行できるよう、データ・ナレッジを整備することが欠かせません。分析の実務を通じて課題を見つけ、AIが正しく解釈できる形にデータを整え、AIのアウトプットの質を上げていく。この両輪を担うポジションです。

1. データウェアハウス・データマートの設計・構築（重点領域）
データエンジニアと連携し、BigQuery・Dataformを用いてデータウェアハウスとデータマートを設計・構築します。データエンジニアが担うのは、データの収集・パイプライン・基盤の非機能要件です。本ポジションでは、その上に載る分析層を担います。どの粒度でテーブルを持つべきか、どの指標をどう定義するか、どこまでを共通のマートとして持つか 分析要件を起点に設計し、繰り返し使える形へ整えていきます。整備の目的は、人が分析しやすくすることだけではありません。AIが正しくデータを解釈し、精度の高いアウトプットを返せる状態を作ることを目指します。

2. 指標定義の統一とデータ品質の担保
KGI・KPIの定義を整理し、経営・PdM・マーケが同じ数字を見て議論できる状態をつくります。定義のばらつきや数値の不整合を発見し、マート側で解消していきます。

3. 課題の定義・仮説立案
PdM・エンジニア・マーケ・CSと連携し、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。

4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、意思決定に活かせる形で届けます。

5. ダッシュボードの構築・運用
整備したデータマートを土台に、各部署が自律的に数字を見られるダッシュボードを構築・運用します。

6. AIを活用した分析の高速化
Claude等のAIツールを前提に業務を設計します。定型的な分析やクエリ作成をAIに委ね、出力の妥当性を見極めながら、分析のスループットを上げていきます。

【ポジション・部門の魅力】
* AIが分析できる環境を、自分の手で設計できる
すでに整ったDWHを使う仕事ではありません。何をウェアハウスに持ち、どこをマートとして切り出すか。設計判断から関われます。分析と基盤の両方に手を入れられる環境は多くありません。
* EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。
* 分析が確実に意思決定に使われる
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。
* アナリスト出身のPdMと、設計から一緒に組める
データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っており、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がありません。
* AIをフル活用できる環境
全社でAIフル活用を前提とし、AIツールの利用環境も整っています。分析やクエリ作成をAIで効率化しながら、人が判断すべきところに時間を使えます。

同社は「複雑な世の中をシンプルに」をミッションに、企業のDXを軸とした総合コンサルティングおよびBPO支援を行うプロフェッショナル企業です。クライアントが抱える、業務効率化や生産性向上などの課題やニーズに応じた戦略立案からシステム開発・導入、運用支援までワンストップで支援しています。

【具体的な業務】
当ポジションでは、データ利活用・データ基盤構築領域において、顧客企業の課題解決を支援していただきます。企業ごとに異なる課題や状況に応じて、データ活用の企画・推進、要件整理、情報設計、可視化、データ基盤整備、運用支援など、幅広い領域に関わることができます。「データを整える」だけでなく、「データをどう活かすか」まで含めて伴走し、企業が継続的に意思決定や業務改善にデータを活用できる状態をつくることが、このポジションの役割です。プロジェクトによって、上流の構想整理や要件定義から、基盤整備・活用支援・運用定着まで関わる領域はさまざまです。特定の領域に閉じず、データを軸に企業変革を支えていきたい方にご活躍いただけるポジションです。

＜案件事例＞
1. Databricks環境構築支援: Databricksの活用推進に向け、現行業務の整理からデータ構造把握、分析環境構築、ダッシュボード作成までを一貫して支援。短期間での成果創出に加え、改善を重ねながら活用定着と社内展開の拡大に貢献しました。
2. データ基盤リプレイス・可視化支援: 日本法人分離に伴うSalesforce環境の分離から、Snowflakeを用いたデータ統合基盤の構築、Tableauによるダッシュボード整備までを一貫して支援。安定した業務運営と、データドリブンな経営判断を支える可視化環境の実現に貢献しました。

【ポジションの魅力】
1. ITコンサルタントを目指せる: 同社では、社員全員が業界や業種問わず幅広い領域の専門知識を究める「ワンプール制」を導入しており、仕事を通して様々な事業ドメインに対する知見や経験を身につけることが可能です。さらに、少数精鋭のチームで戦略立案から実行、運用まで一気通貫で支援しているため、PMに限らずIT領域のコンサルティングやシステム開発における、幅広い実践的なスキルアップが期待できます。
2. 圧倒的急成長が期待できる環境: 代表と近い距離で仕事ができ、直接フィードバックをもらえるので、高速でPDCAを回しながら成長できます。平均年齢は比較的若く、入社直後から大規模プロジェクトを任されたり、入社後短期間で重要なポジションを任されたりなど、年次問わず自分次第で活躍できる環境です。
3. 個人の裁量が大きくやりがいを感じやすい: 同社では、プライム案件が多数を占めており、クライアントと近い距離で手触り感を持って仕事ができます。また、1つのプロジェクトに対して関わる人数が少ないため、クライアントの声を直接聞くことができ自身の貢献が感じやすく、成長実感が持ちやすい環境です。まさに、大手とスタートアップの良いとこ取りである点が、同社の大きな特徴として挙げられます。

世界のテクノロジー進化を支える最先端の半導体関連装置に関する研究開発において、実験データの分析・解析業務をメインにお任せいたします。
光学技術を用いた検査装置の性能向上や新機能開発に向け、経験則だけでなく「データ駆動」でのアプローチを担っていただく重要なポジションです。
あなたの専門知識とデータ分析スキルが、次世代の半導体産業を支える技術に直結します。

【具体的な担当業務】
・半導体関連装置の研究開発・性能評価に関する実験データの分析
・Pythonを用いたデータ処理、統計解析、アルゴリズムの検証
・光学的な知見に基づいたデータの解釈および仮説検証

【開発環境・使用ツール】
・プログラミング言語: Python
・用途: 実験データの前処理、統計解析、可視化など

【この仕事の魅力・やりがい】
・世界をリードする半導体技術の最前線で、データドリブンな研究開発に深く携わることができます。
・自身の分析結果や仮説検証が、次世代の半導体装置の性能向上に直接結びつく、影響力の大きなポジションです。
・専門的な「光学の知識」と「Pythonを用いたデータ分析スキル」の両方を活かし、市場価値・希少価値の高いエンジニアとしてキャリアを築くことができます。

プロジェクト例
最先端の半導体関連装置に関する研究開発において、実験データの分析・解析業務をメインにお任せいたします。光学技術を用いた検査装置の性能向上や新機能開発に向け、データ駆動でのアプローチを担っていただく重要なポジションです。

具体的な担当業務：

半導体関連装置の研究開発・性能評価に関する実験データの分析

Pythonを用いたデータ処理、統計解析、アルゴリズムの検証

光学的な知見に基づいたデータの解釈および仮説検証

●役割
・データ分析基盤の設計／実装／テスト／リリース／運用の一連
・データ入出力（バッチ／ストリーム）の要件整理・設計・実装、データマート整備、品質担保（スキーマ、件数・欠損・重複・遅延等の監視）
・権限・セキュリティ・監査ログ・メタデータ／リネージ管理などガバナンス運用
・運用・可観測性（監視/アラート、性能・コスト最適化、障害対応の標準化）の要件整理・設計・実装
・業務委託先との協業（作業調整、コスト・品質・進捗管理、成果物受入・検証）
・業務の効率化、形式知化

●ポジション
　データ分析基盤エンジニア

データガバナンス部 データ品質チームの中核メンバーとして、当社における重要データの品質向上、データ定義/管理ルールの整備、データリスク管理の高度化を担っていただきます。特に、全社横断的なデータ管理態勢の整備・モニタリングを行う「第2線（2nd Line）」の立場から、データリスク管理およびデータガバナンス強化を推進いただきます。
経営管理/リスク管理/統合報告書等の対外開示・報告等に用いられるデータを中心に、関係部署と連携しながら、データを「正しく/説明可能に/安心して使える状態」にするための仕組みづくりを推進いただきます。
ご経験/強みに応じて、データ品質評価/改善、データガバナンスルール整備、全社横断のデータ整備/業務改善プロジェクト等をご担当いただきます。また、ご経験・適性・キャリア志向等を踏まえ、将来的にはデータ品質領域に限らず、データマネジメント領域全般や全社横断の企画・推進業務等をご担当いただく可能性があります。

＜業務詳細＞
・経営管理/リスク管理/対外報告等に用いられる重要データの品質評価、課題整理、改善推進
・データ定義、データ品質、データオーナー、証跡/説明可能性等に関するルール/ガイドラインの整備支援
・関係部署と連携したデータ品質改善、データ整備、業務プロセス見直しの企画/推進
・データガバナンスに関する会議体運営、課題/対応状況/残リスク等の整理および報告
・データリテラシー向上に向けた社内啓発、研修、ガイドライン整備等の支援
・ご経験・適性・志向に応じて、データマネジメント施策全般の企画・推進や、全社横断の業務改善プロジェクト等への参画

＜本ポジションの魅力＞
・新設フェーズのデータガバナンス部で、全社のデータ管理態勢づくりに中核メンバーとして関与可能
・経営管理、リスク管理、財務/経理、IT、各業務部門など多様な関係者と協働し、全社横断の課題解決に携われる
・データ品質、データリスク管理、内部統制、データ活用をつなぐ専門性を高められる環境
・将来的には、データ品質領域のリードや全社データガバナンス施策の企画/推進を担うことが可能

【従事すべき業務の変更範囲】
グループ内またはその他当社が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

このポジションはグループのスタートアップである同社でお仕事をしていただくポジションです。

出向先企業情報
会社名： 株式会社Almondo
所在地： 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
事業内容：AIソリューションの開発、販売、提供
代表者： 伊藤 滉太
HP：

同社におけるデータ基盤エンジニアとは
「データ基盤の構築・運用から、ビジネス現場でのデータ活用・データ定義統一までを一気通貫で推進するプレイヤー」です。
自ら手を動かしてデータパイプラインやデータマートを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・マーケティング・経営層等）と伴走し、要件定義・指標設計・可視化・分析支援まで幅広く担当していただきます。

具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。

1. データ基盤・データマートの設計・構築・運用
AWS (Redshift/S3等) や GCP (BigQuery/Dataform等) を活用したDWH・データマート（DM）の設計および構築
dbt等を活用したデータモデリング、データパイプライン（ETL/ELT）の実装・運用およびデータ品質・リネージの管理
クエリパフォーマンスチューニング（sort key/dist keyの見直し、パーティショニング設計等）や処理時間・コストの最適化

2. データマネジメント・ガバナンス推進＆定義統一
プロダクト間や事業部間におけるデータ定義の整理・統一（データカタログ作成・ドキュメント整備）
イベントトラッキング設計や主要指標（KPI）定義の標準化・整備
非エンジニアからのデータ定義・クエリに関する質問対応やドキュメント化による自走支援

3. ビジネスサイドへのデータ活用・可視化支援
BIツール（Looker Studio / Tableau / Redash等）を用いたダッシュボード・KPIモニタリング環境の構築
ビジネスサイド（企画・ディレクター・PmM等）との要件すり合わせ、抽出クエリの作成・テンプレート化・レビュー
ユーザー行動データや属性データを用いた分析支援（ファネル分析・離脱分析・ABテスト効果計測等）および施策提案

プロジェクトの例
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しています。
大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・データマートのゼロからの設計・構築
Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築およびRedash/TableauでのKPI可視化
全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチューニング
Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進

ポジションの魅力・得られる成長
一気通貫のキャリア: クラウドインフラ・DWH設計からBI可視化、データマネジメント、ビジネス分析支援まで、データ利活用全体のサイクルを回す経験が積めます。
高いビジネスインパクト: ビジネス領域と開発領域の架け橋となり、データ定義の揺れ解消や分析環境整備を通じて、組織全体の意思決定スピードや売上向上・業務効率化に直接寄与できます。
モダンな技術スタック・生成AI活用: BigQuery, Redshift, dbt, Claude Code等のツールを積極的に活用し、自動化・標準化の最前線でスキルを磨けます。

働く環境
オフィス
渋谷駅直結の渋谷スクランブルスクエア (WeWork) 41F。提携先グループ会社と同フロアを共有しており、スタートアップのスピード感と上場企業の安定したサポート体制が共存する環境です。

関わるメンバー
正社員全員が技術バックグラウンドを持つ少数精鋭チームです。職種や役割に関わらず技術の共通言語で会話できるため、意思決定が速く、相談のハードルが低い環境です。

働き方
効率を最大化させる働き方ができるよう、出社・リモートについての規定は設けていません。
フレックスタイム制: コアタイム 11:00 16:00 / 前後は自由に調整可
リモートワーク可: 集中作業や個人の事情に合わせて在宅勤務OK

実際の出社パターン
フルリモート：約30%
週2 4日出社派：約40%
毎日出社派：約30%

技術スタック(一部)
AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch
データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag
分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce
言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL
DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux
ツール: Slack, Notion, Google Workspace

概要
同社では持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。
データレイクは、つくって終わりの基盤ではありません。日々データを取り込み、加工し、確認し、異常を検知し、修正し、利用者に届け続けることで、初めて価値を生みます。どれほど優れたデータ基盤も、日々の運用が乱れれば、ビジネスは止まります。データが遅れれば、判断が遅れる。データが誤れば、判断も誤る。データが届かなければ、現場は動けない。
このポジションは、同社のデータ活用を毎日支える運用保守のプロフェッショナルです。担っていただくのは、ETL処理のためのリソース開発、テスト、日次・月次・期次・随時作業、障害一次対応、データ確認、運用改善です。
しかし、確実に、迅速に、淡々と、正確にやり切る力が、データレイクの信頼性を守ります。ルーチンを軽視しない人。決められた作業を、速く、正しく、安定して遂行できる人。変化よりも、継続の品質で価値を出せる人。同社は、そんな人財を求めています。

仕事内容
同社のデータ活用基盤であるデータレイクを安定的に運用するため、ETL関連リソースの開発・テスト、定例運用、データ確認、障害対応、運用改善を担当していただきます。
日次・月次・期次・随時の運用業務を確実に遂行し、データ利用者が安心してデータを活用できる環境を維持する重要なポジションです。

▼具体的な業務内容
・データレイク運用に必要なETLリソースの作成、修正、テスト
・データ抽出、変換、ロード処理に関する設定、実行、確認
・日次、月次、期次、随時の定例運用作業
・データ連携処理の実行状況確認、エラー確認およびリカバリ対応
・データ件数、品質、整合性の確認
・既存処理の軽微な修正、パラメータ変更、テスト実施
・運用手順書、チェックリスト、作業記録の作成・更新
・障害発生時の一次切り分け、関係者への報告、復旧作業支援
・利用部門からの問い合わせ対応、調査支援
・運用作業の効率化、自動化、ミス防止策の検討
・Python、SQL、VBA、PowerShell等を用いた運用支援ツールの作成・改修

▼サービスの一例
同社のサービスの一例として、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現するアプリがあります。
また、デジタル通帳、経営診断機能など、事業者向けの便利機能を集めたポータルサイトがあります。

仕事の魅力
同社のデータ活用を毎日支える実感がある
・データレイクは、多くの業務部門やデータサイエンティスト、分析担当者が利用する重要な基盤です。
・運用品質がそのままデータ活用の品質につながり、日々の業務や意思決定を支えている実感を持つことができます。

正確性と継続力が大きな価値になる
・金融機関のデータ基盤では、決められた作業を正確に遂行し、異常を見逃さず、再発防止につなげる力が重要です。
・「今日も問題なくデータが届いている」という当たり前を支えることが、この仕事の価値です。

運用からデータエンジニアリングの実力を伸ばせる
・ETL、SQL、Python、DBMS、データ品質管理、障害対応、運用設計など、データ基盤運営に必要な知識・スキルを身につけることができます。
・将来的な運用改善、自動化、データ基盤開発などへのステップアップも可能です。

▼働き方の特徴
・フルフレックス / 裁量労働制 選択可
・服装はオフィスカジュアル
・自分で選べる 5営業日連続有給制度
・本社ビル内 社員食堂あり
・業務時間内の技術コミュニティ / アイデア創出活動
・デジタル資格取得支援（基本情報技術者：1万円 等）

業務概要:
同社は、「GOALY AI」というサービスを通じて、企業の業務プロセスのデジタル化を支援しています。顧客企業がデジタル技術を活用することで新たな価値を創造できる未来を実現することを目指します。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。
解決している具体的な顧客課題は、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ことです。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。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・開発を担います。
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
- ASTERIA Warpをはじめとする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:
同社は、特定の技術に閉じないエンジニアの育成を重視しています。プロジェクトごとに扱う技術は異なるため、新しい領域を短期間で習得する力そのものを、研修とOJTで鍛えます。
入社後1カ月は技術ハンズオントレーニングがあり、配属チームの技術領域に応じた実践プログラムが用意されています。実務移行後はOJTとSlackでの日常的な相談を通じて、先輩エンジニアが伴走し、ナレッジは全社で共有され、一人で抱え込まずに進められる環境です。継続的に、チームを動かすためのスキル研修（プロジェクト推進力、チームでの成果創出）も提供されます。
要件定義から納品まで自走し、顧客とチームを動かせる状態を目指し、技術者としての専門性と、チームを率いるマネジメント力の両方を伸ばせるキャリアパスがあります。
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おり、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、「実装担当」から「一気通貫で担えるエンジニア」へ成長できるポジションです。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伴走型の仕事です。

事業概要
デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業でのポジションです。
現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局です。同局は「データとAIのプラットフォーム」を担う組織です。データプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

募集背景
事業統合や、時間の経過で顕在化したシステムとビジネスの不一致を背景に、基幹システムの大規模マイグレーションを進めています。このタイミングで、マスターデータマネジメントに本腰を入れると決定しました。データ活用に限らず、日々の業務の中で「マスターデータがきちんと定義されていれば」という場面が繰り返しありました。だからこそ、ここに投資します。
大規模な基幹システムの「データの定義」を決める仕事です。定義が間違えば、その下流にあるすべてが狂う。逆に言えば、ここを正しく設計すれば、全社のデータ品質が変わります。エンジニアリングの目を持って、データの定義と品質を守る。このポジションを一緒に担ってくれる方を募集します。

業務内容
チームのミッション
データ&AIマネジメント部は、データの定義と品質を守る仕組みづくりを担う部門です。マスターデータの定義・設計、データガバナンスの仕組みづくりを行います。
ミッションは、組織全体のデータの「信頼性」を確保することです。どのシステムでも同じマスターデータが使われ、データの定義に迷いがない状態を作ります。日々の業務はデータモデル設計・業務部門との対話・ベンダーとの仕様調整が中心ですが、データモデルの良し悪しを判断するにはDB設計の経験が要り、ベンダーの設計書をレビューするには実装の勘所が要ります。

メイン業務
マスターデータの定義・設計
マスターデータのルール策定からデータモデル設計まで一貫して担います。どのデータをマスターとして管理するかの定義、コード体系の設計（命名規則・採番ルール・階層構造）、MDMのデータモデル設計。業務部門と連携し、業務で実際に使われるマスターの実態を把握しながら「あるべき姿」と「現実」のギャップを埋めていきます。
データガバナンスの仕組みづくり
マスターデータの品質を維持するための仕組みを構築します。各マスターの「誰が決める人か」の明確化、追加・変更・廃止のフロー設計、整合性チェックや重複検出のルール定義。
AI活用を支えるデータ品質基盤（中期）
まずマスターデータを整え、その上に業務やAI活用を載せていく。その品質基盤を構築するのが、このポジションの中期の仕事です。

このポジションの魅力
大規模企業のマスターデータをゼロから設計できる
既存のMDMがない状態から、定義・コード体系・データモデルを設計します。下流の全プロジェクトがこの設計に依存する。この規模の企業でこの機会は、貴重です。
技術だけでは完結しない。だから面白い
業務部門に踏み込んで、実際にデータがどう使われているかを理解するところから始まります。技術力とビジネス理解の両方が求められ、両方が伸びる。エンジニアとしてのキャリアの幅が広がるポジションです。
組織のデータの「正解」を自分の手で作れる
組織のデータを管理する型を、ゼロから作れます。その型は組織が大きくなるほど効果を発揮します。自身の設計が全社の基盤になる実感を持てる仕事です。

同社は、デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業です。現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局（以下、Core局）です。Core局は「データとAIのプラットフォーム」を握る組織です。自らデータプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

チームのミッション
データ&AIプラットフォーム部は、Core局の技術実装を担う部門です。Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの構築・運用、各種データ連携の設計、そしてデータの流れを支えるアプリケーション開発を行います。
ミッションは、事業の基幹を支えるデータの流れを確実に動かし、その上にAIで新しい事業価値を生み出すことです。

メイン業務
データプラットフォームの構築・運用
Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの設計・構築・運用がメインの仕事です。各業務システムからデータを集め、変換し、必要な先に届ける。このデータの流れ全体を設計し、動かし続けることを担います。
データの取り込み、Snowflake内での変換・モデリング、業務システムへの書き戻しが主な領域です。既存ツールで対応できない部分はアプリケーションとして自前で構築します。バッチ基盤・CI/CD・監視といった、データの流れを安定的に動かすための技術基盤も構築対象です。

AI基盤の設計・構築（中期）
マスターデータが揃い、業務データが構造化されれば、AIが活用できるようになります。このデータ基盤の上にAI基盤を構築するのが中期の仕事です。LLM・AIエージェント基盤の設計から、事業課題に対するAI活用のPoC・実装まで。

このポジションの魅力
データを作り、その上でAIを効かせる
業務データの基盤構築から、その上でAIを効かせるところまで。短期では業務のデータ化を進め、中期ではAI基盤を立ち上げます。これだけ広いスコープを一人のエンジニアとして経験できるポジションです。

数千人規模の企業のデータ基盤を再設計できる
プロダクトのために作られたデータ基盤を、事業全体を支える基盤へ再設計する。この規模の企業でこの機会は、正直なかなかありません。

裁量を発揮するしかない環境
技術選定からアーキテクチャ設計まで、自分で決めて自分で作る。いまのCore局はそうせざるを得ない環境です。だから面白い。

本ポジションでは、オンプレミス環境を中心としたシステム運用に関する委託先管理と、運用業務の見直し・改善を担当いただきます。あわせて、運用で利用するインフラの開発案件にも関わり、企画から実行、要件定義からプロジェクト管理まで幅広く携わります。システム運用の安定化と高度化を支える中核的な役割です。

・システム運用委託先との調整・管理および運用品質の向上
・運用高度化に向けた施策の企画・推進
・インフラ開発案件における要件整理やプロジェクト管理
・開発ベンダーやシステム主管部との各種調整・合意形成
・コスト削減や生産性向上に向けた運用業務の見直し・改善

日常的な運用管理に加え、改善活動やプロジェクト業務の比重も大きく、変革に向けた取り組みを主体的に進められる環境です。数百名規模の運用体制や一定規模の開発予算に関わりながら、幅広い視点で業務に携わっていただきます。

2．職責
まずは現行の運用業務や関係者との連携体制を理解いただき、そのうえで業務改善や運用高度化に向けた提案・推進を担っていただくことを想定しています。
・現行業務を把握し、運用改善や変革に向けた提案を行う
・定常業務における判断・優先順位付けを主体的に進める
・システム運用高度化に関する施策の企画・推進を担う
・プロジェクトを主導する立場として、委託先やベンダーとの調整を通じて施策を実行する
・新技術や他社事例なども参考にしながら改善案を検討する

改善施策の実現にあたっては複数の関係部署との合意形成が求められます。生産性向上や運用品質向上を目的に、関係者を巻き込みながら着実に施策を前進させることが期待されるポジションです。

魅力・やりがい

大規模なシステム群の運用に携わりながら、運用改善や業務変革を推進できる点が本ポジションの魅力です。日々の運用だけでなく、将来を見据えた仕組みづくりにも関わることができます。

・大規模なシステム運用とインフラ管理の経験を積める
・自社データセンターを含む運用環境に幅広く関われる
・数百名規模の委託先体制と連携しながら施策を推進できる
・一定規模の予算を活用した改善・開発案件に携われる
・自動化や省人化などの取り組みが成果として現れやすい

新規施策については企画段階から関与できる一方で、定常業務では一定の裁量を持って判断を進められます。自身の提案や改善活動が業務効率化や運営体制の安定化につながる実感を得やすい環境です。

キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1〜3年）：開発業務および運用業務変革業務でマネジメントの経験いただきます。
中期（3〜5年）：運用業務を中心とした各種プロジェクトでリーダーをお任せいたします。
長期（5年以上）：経営層を巻き込む必要がある大型プロジェクトでマネジメント経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。