データエンジニアの転職求人

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【概要】データ基盤（自治体向けの都市OS、街区運営やビルオーナー向けのビルOS）などの開発・運用のための環境整備推進。AI駆動開発・AI駆動運用の推進。
【具体的な業務】本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤プロダクト（自社製品, 自社サービス）や関連アプリケーションの開発・運用を効率的に行うため、環境整備・運用を推進・主導していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。並行して複数の案件が進行しつつ、既存の運用も行う必要があるため効率的な開発・運用が必要となっています。
アプリケーションの設計・実装・試験や運用作業はビジネスパートナーに依頼することが多いですが、生成AIの登場もあり、AIを活用した内製化についても検討中です。
具体的には、
1. データ基盤のインフラ環境整備・改善・運用（Azureのリソース整備、セキュリティ対応、コスト削減など）
2. 効率的な開発のためのDevOps環境整備（CI/CDなど）
3. 開発・運用の実施環境整備（開発ツール導入検討・整備、運用ツール開発など）
4. 環境ドキュメント類の整備（Azureリソース構成、デプロイマニュアルなど）
5. 作業に関するビジネスパートナーとの調整、スケジュール管理
を実施いただきます。
【ポジション・部門の魅力】主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。

当社は、AIベンチャーで、「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」をミッションに、主にAI技術を活用した製品開発・システム開発・データ分析を行っている会社です。国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。そこで当社は、製造現場のDXを支援するべく、画像処理／音声認識／自然言語処理／需要予測／IoTなど、AI技術を始めとした高い技術力を軸に、コンサルティングからAIソリューションの提供、共同開発や技術支援、自社製品のアプリケーション開発まで、さまざまな事業を展開しており、設立初期フェーズの現段階で、自動車・食品を中心に日本を代表する業界のトップ企業に導入いただいています。
当社では、製造業向けのAI画像検査システムおよび外観検査装置を開発・提供しています。AIが製品のキズや異常を正確に判定するためには、大量の画像データを整理し、学習用データを作成することが欠かせません。本ポジションでは、AIの精度向上を支える教師データ作成業務を中心に、データ管理や各種事務業務を担当いただきます。プログラミング知識は不要です。作成したデータがAIの精度向上に直接つながり、未経験からAI開発を支える専門業務に携わることができます。
【業務内容】
AI学習データ作成業務（メイン業務）
製品画像の確認
キズや異常箇所のチェック、マーキング
AI学習用データ（教師データ）の作成
データ品質チェック
画像データの整理、管理
データ入力業務
顧客サポート業務
お客様からの問い合わせ対応
メール対応
報告資料作成
事務業務
社内資料作成
作業手順書作成
Excelを使用したデータ管理
工具、備品関係の在庫管理・発注
出張時の準備・手配

【業務概要】
当社は『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、企業の「DX・データ活用」を支援しています。データ活用が企業の経営を変え、経済成長や技術革新が進むことにより持続可能な世界が実現する”という考えの下、日本を代表する企業との研究開発や食品サプライチェーン、顧客のDX・データサイエンティスト組織の立ち上げ支援等、さまざまなテーマで企業のDXを推進しています。

＜サービス内容＞
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

「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、「自社製品」「自社サービス」など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 「自社サービス」” 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つと考える中で当社を子会社化したことにより、当社プロダクトに加わりました。月間ユーザー数が多い「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最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。

配属部門・プロダクトについて: ソリューションユニット ユニット付 自社サービス推進室。
「自社サービス」は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を頂いており、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を頂いています。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。
ご入社後は、当社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所は当社社内となります）

【具体的な業務】
「自社サービス」の管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用をご担当いただきます。

まず最初にお任せしたいこと:
1. プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
2. プロダクトの軽微な機能改善の開発
3. 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:
1. プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
2. システム全体のアーキテクチャ設計・改善
3. システムのテックリード

【ポジションの魅力】
1. 自社プロダクトであるため、自分たちで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。
2. 大手BtoC企業様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。
3. 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。

【業務概要】
当社は『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。現在、全国の多くの自治体様を中心に、健康受診率向上や疾病重症化予防など予防医療を推進する支援サービス等を提供しております。ナッジ理論等を活用して人々の行動変容を促す仕組みや、健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）などのヘルスビッグデータを解析したインサイトをもとに、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。
「エンジニアリングの力で、日本の健康の未来を変えたい」 そんな志を持つ方からのご応募を、チーム一同心よりお待ちしております。たとえるなら、私たちの仕事は「社会全体の健康を支えるOSをアップデートする」ようなものです。膨大で複雑なデータを整理し、一人ひとりに最適な健康への一歩を届けるための強固な基盤を、一緒に作り上げましょう。

【具体的な業務】
・チームの出力を最大化するようなシステム・ソフトウェアの開発/運用
・分析用途に特化したエージェント向けハーネスの整備

【ポジション・部門の魅力】
●働きやすい環境を整備
フレックス制を導入しており、責任さえ果たせば働く場所や時間の自由度が高いことが特徴。また効率的に業務を進めるためのインフラ投資を惜しみなく行う文化があります。
●研識しあえるチーム
チームは研究職・コンサル・金融・メーカーなど様々な出身のメンバーが活躍しています。勤務しながら大学の博士課程に在籍するメンバーや、京都大学公衆衛生大学院の研究員のポストをもらっているメンバーもおり、知的刺激に満ち溢れたチームとなっています。

管理本部にある横断管理チームにおいて、5つの事業本部と連携して、データ管理、運用、ビジネスリードの役割を担います。

【具体的業務】
1. ビジネスデータ（請求/検収/見積りデータ、顧客データ等）の管理と運用
2. データ運用および全体のプロセスを効率化し、データフローを整備
3. 事業本部と連携し、部門間のデータ運用プロジェクトを推進

【ポジション・部門の魅力】
大手含む企業に導入されている自社製品。
業界最高水準の機能数を持ち、独自カスタマイズ可能。
目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること。
EC事業者として高い評価。
・最も売上UPが期待できる自社製品 第1位
・生涯パートナーとして選びたい自社製品 第1位
・セキュリティが安心できるに強い自社製品 第1位
・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できる自社製品 第1位
・ユニファイドコマースを推進していると思う EC構築支援企業 第1位

● 業務内容
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証


● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

当社は、データ分析・活用に強みを持つ企業です。
実は当社にはデータサイエンティストやアナリストだけではなく、データ分析・活用のために必要なシステム要件を知り尽くし、プロジェクトをリードするスペシャリストが多数在籍しております。
当社は下記いずれかの想いがある方と是非ご一緒したいと考えています。
エンジニアポジションの中でどの求人に応募すべきか判断に悩まれる方は、まず本求人からご応募ください。
「データ活用に興味のある方」
「開発だけでなく、クライアントのビジネス貢献にも興味がある方」
「テクノロジーを通してデータ活用の支援に携わりたい方」
「社会実装を担える人材を目指したい方」
「技術が好きで、学ぶことが”大好き”な方」
「エンジニアとして、常に技術を磨きながらキャリアアップしたい方」
※ご経験やご希望にあわせたポジションのご相談も可能です。

【所属組織について】
●データエンジニアリングユニット（DE）
アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。多様な業種・業界のクライアントに対し、データ活用基盤構築や機械学習システム実装など、データ活用を支援するための様々なシステム開発プロジェクトが存在します。
エンジニアドリブンで顧客のビジネス課題の明確化や解決方法の提案、開発プロジェクトのマネジメントまで一貫して取り組んでいただきます。
主要クラウドベンダーから技術力を高く評価され、実績も多数あります。

●トランスフォーメーションユニット（TF）
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
その中でもデータエンジニアが関わる「データ活用業務支援領域」では、業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに、主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っています。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。

当社は、企業のデータ活用支援をしています。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、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。

【業務概要】
配属部門：データエンジニアリングユニット プラットフォーム開発領域（PFD）
ビジネス要件の実現に向け、データ基盤の導入や蓄積したデータの活用施策の提案等を実施します。決められたものを提案するのではなくクライアントの環境や課題・要求に合わせたソリューションを提案します。
またプロジェクトマネジメントのご経験がない方でも、まずはプロジェクトメンバーやプロジェクトリーダーの立場で開発経験と実績を積んでいただき、将来的にプロジェクトマネージャーを目指すことが可能です。
・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・システムロードマップや開発計画の策定
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・データ基盤を中心としたアーキテクチャ構想、RFP策定支援
・データの可視化（各種BIツール）やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

【具体的な業務】
●入社直後にお任せしたいこと
※アサイン案件はスキル・志向・希望を踏まえ柔軟に決定します。
・クラウド環境（主要なクラウドサービス）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）に関わる提案、推進
・小規模案件や既存案件の機能拡張提案の実施
・要件定義・アーキテクチャ検討・システム設計・運用設計
・データ活用施策（BI、分析支援）におけるシステム構築・運用設計
・PoC（技術検証）の実施、最適な技術アプローチの選定
・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理
●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築およびデータ活用施策に関する提案・社内外調整
・要件定義フェーズから開発計画策定・リソース管理・実行計画の立案
・特定クライアントを専任PMとして担当し、継続的な改善提案・データ利活用の高度化支援
・若手PM・テックリードの育成、ナレッジ共有・型化

【ポジション・部門の魅力】
・大手事業会社を中心としたクライアントに対し、上流から伴走型でデータ活用基盤を設計・実装・推進できる
・生成AI・大規模データ基盤構築といった、最先端のテーマにも早期から携われる
・提案フェーズから開発・運用まで一気通貫で関与するため、幅広い視野とビジネス推進力が身につく
・スピード感のある組織で、裁量を持ちながら案件推進にチャレンジできる
・クラウド・データ領域の実践知見を積みながら、PMスキル・コンサルスキルを高められる

業務概要
データ基盤構築や構築後のデータ活用支援業務をお任せいたします。
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・クラウドをベースとしたアーキテクチャ設計
・データベース設計・構築・パフォーマンチューニング
・データ加工処理（データクレンジング、データマート作成、名寄せ等）
・データの可視化（Tableau、PowerBI、Looker等）やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

具体的な業務
●入社時にお任せしたいこと
※案件アサインは入社時の状況、ご希望・スキルに応じて柔軟に決定します。
最初は部門長・先輩社員のサポートのもと、チーム体制で業務に取り組んでいただきます。
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）の設計・開発・運用支援
・新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築
・データ活用支援（データ抽出・加工、レポート作成支援等）に関わる開発・運用
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）を活用したデータ可視化支援
・クラウドサービス・データ関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援

●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築におけるコアコンポーネント（DWH/ETL/ストレージなど）の設計・開発リード
・少人数開発チーム（2 5名規模）のリード・技術指導
・データ基盤導入提案・データ活用施策提案活動への技術支援
・新技術や開発手法の組織内展開・ナレッジ共有活動への貢献

ポジション・部門の魅力
・モダンな技術スタック（GCP/AWS/Azure、BigQuery、Airflow等）を活用し、最新のクラウド技術に常に触れながら設計・実装ができる
・上流の要件整理から設計・開発・運用までを一貫して担当し、プロダクト全体の最適化に関与できる
・技術力だけでなく、ビジネス要件を意識した「本質的なデータ活用支援」ができる
・案件規模は3 10名ほどの小規模体制が中心で、設計・実装・技術選定まで幅広い裁量を持って働ける
・クライアント業種に偏りがなく、さまざまなドメインでのデータ活用経験を積むことができる
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することができる。勉強会を主催いただく事も大歓迎です。

●当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート
●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発
●顧客のデータマネジメント支援（データ定義、活用ルール検討、品質課題対応）及びPoC推進
※ ご経験・志向に応じて、DevOps／バックエンド中心、またはデータエンジニアリング／データマネジメント支援中心の役割設計を行います。
（サービス開発事例）
・材料開発ソリューション
　材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。

・再生材マーケットプレイス
　欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手（リサイクラ等）と買い手（製品・素材メーカー）を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI／MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。

【職務詳細】
(1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア（DE）及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。　
データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。

DevOpsの観点：
・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化
・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消
・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善

ソフトウェア開発の観点：
・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応
・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること
・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与
・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ
・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進

実力、経験に応じて、将来的には多様な分野（産業、流通、社会、金融等）におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。

(担当となる主な業務・プロジェクト分野)
・当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート
代表候補のアプリケーション：材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス
・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現
・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現
・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現

(対象となるアプリケーション)
・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション
・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション
・eコマースアプリケーション

(2)代表的な使用する技術は以下の通りです。
・クラウド: AWS/Azure
・言語: Java/TypeScript/Python
・フレームワーク: Spring Boot/React
・ソースコード管理: GitHub
・DB: PostgreSQL/MySQL
・プロジェクト管理: Jira
・コミュニケーション: Microsoft Teams

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・化学・バイオなど素材産業全般のプロダクト群を、デジタル、AIにより進化させ、フィジカルAIの分野で新たな価値を創造する当ソリューションを開発することで、競合他社のSierにはできない当社ならではの強みを肌で感じられます。
・社会課題解決 × 最先端技術として、ご自身の設計・開発したシステムが、カーボンニュートラル等の地球規模の課題解決に直結します。当社のトップクラスの研究者と議論を重ねながら、最先端のAI技術をプロダクトに実装できます。
・ゼロからの内製化組織立ち上げと裁量として、既存の枠組みにとらわれず、技術選定からアーキテクチャ設計まで柔軟に意思決定できる裁量があります。「自分たちで創る」組織のカルチャーを牽引する醍醐味を味わえます。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を実装する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
・システム開発としては、高度な技術やスキルに触れる事ができ、上流〜下流までを一気通貫で経験する事が可能なポジションであり、営業担当や製品担当などと一体となって取り組むことができ、解決策含めた新たな価値提供を行う中で、人と技術を繋ぐ、どこに出ても通じるビジネススキルを培えます。
・実力、経験に応じて将来的に多様な分野(産業、流通、社会、金融）へのキャリアパスも経験可能です。
・社内教育制度・システムにより、自己の想定するキャリアパスに応じて自己研鑽を積むことが可能です。

全社のデータ戦略・基盤やデータ利活用の実効体制の構築、ならびにデータ企画、利活用推進までデータマネジメント領域を幅広く担当します。

【主な業務内容】
●全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、および事業横断的なデータモデル設計の遂行
●ビジネス部門(現場)でのデータ利活用促進に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援(最新技術や好事例の共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援)
●社内外データをAI・分析で最適に活用する為のデータ基盤（DWH・DataLake・DataHub）のグランドデザイン・環境整備の推進
●データマネジメント高度化・効率化のための最新技術・製品評価および導入推進
●データマネジメントに関するルール・ガイドラインの整備・管理

【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
データマネジメント領域は、金融DXの中核を支える重要分野であり、その全社CoE組織で働く事で以下のような成長が可能
●全社的なデータガバナンス態勢の構築主導し、構想策定 設計・定着までをリードする経験を積む事ができます。
●DWH/DataLake/DataHub等の基盤企画・要件定義を通じ、アーキテクト/データプロダクト企画の専門性を高められます。
●データ基盤の企画・整備に加え、各部門・事業に伴奏して、データ利活用を推進することで、意思決定や業務プロセスの高度化に直結する“実装力”を磨けます。
●全社的なCoE的役割として、標準化やベストプラクティスの策定・展開、ツール運用ガイドライン整備を通じて、横断リーダーとしての役割や経験を広げる事ができます。
●データカタログ／ETL／DQ等の技術選定・導入を経験し、最新ソリューションの実装・運用力を体系的に習得できます。
●ルール・ガイドライン整備を牽引する事でセキュリティと利便性を両立したデータガバナンスの専門性の深化が可能です。
●業務を通じて、経営層への提言や全社データ戦略策定に関与し、データドリブン文化醸成を牽引する役割へと成長できます。

【この仕事の魅力】
●金融DXの中核に関われること
信託銀行ならではの多様な事業データを扱いながら、全社横断のデータ活用基盤・運営の仕組みを、ゼロベースに近い段階から設計・構築できます。

●AI活用・高度分析の前提をつくれること
単なるルール整備や基盤運用ではなく、データガバナンス・標準化・基盤構想を通じて、AI・分析・意思決定が機能するための土台づくりに携われます。

●構想から実装まで一気通貫で担えること
データ基盤の企画・整備に加え、事業部門と伴走しながらデータ利活用を実装までつなげることで、業務改革や意思決定高度化に直結する経験を積めます。

●全社CoEとして横断的な専門性を磨けること
標準化、ベストプラクティス展開、運用ルール整備、横断推進を通じて、データガバナンスと実装推進の両面を担う、希少性の高いキャリアを築けます。

●経営や企業文化にもインパクトを与えられること
経営層への提言や全社データ戦略の検討に関与し、データドリブンな業務・経営の定着を支える中核人材として活躍できます。

【業務概要】当社技術本部 兼 当グループ技術本部 所属 または 当グループ技術本部 所属 の求人となります。

【具体的な業務】運用するだけのDBエンジニアではなく、ミッションクリティカルな基盤を""作り直す""側へ。
当社では、ミッションクリティカルなシステム基盤として自社製品を採用しています。しかし現在、自社製品が持つポテンシャルを十分に引き出せているとは言えません。このポジションでは、既存の前提を疑い、データベース基盤そのものを進化させる役割を担っていただきます。
多くの企業では、データベースは「止めてはいけない存在」であると同時に「変えられない存在」でもありますが、当社は、すでに存在する課題に対して、設計・運用の両面から「変えられる環境」です。
現在、データベースに精通したエンジニアが不足している状況です。そのため、本ポジションには単なる運用ではなく、技術的リーダーシップを発揮いただくことを期待しています。既に整った環境で運用を続けるのではなく、課題のある環境を自らの手で変えていきたい方を歓迎します。

業務詳細:
・バーストトラフィック時の性能改善設計
・スクリプト依存運用の見直し（製品機能へのリプレース等）
・自社製品構成を含むDR環境の最適化
・自社製品環境における性能チューニング（自社製品の機能を用いたボトルネック分析）

【ポジション・部門の魅力】
・データベースの性能を""引き出す側""としての経験を積むことが可能です
・ミッションクリティカルな基盤の再設計に関われます
・運用ではなく、構造そのものを変える役割を担えます
・技術的な意思決定に主体的に関与できる環境です
・既存メンバーと連携しながら、チームの技術力を底上げできる経験を積むことが可能です

【業務概要】
当グループのテクノロジー部門として、サービスの進化、当グループの生産性・競争力向上、社員の働く環境の良化をITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。

具体的な担当業務は以下の通りです。
・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計
・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計
・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計
・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み
・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築
・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着
・セキュリティバイデザインの推進（開発初期からの組み込み）
・生成AIにおけるリスク管理（プロンプトインジェクション、出力制御等）
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

【ポジション・部門の魅力】
●配属組織：当グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で構成される組織です。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで構成され、データサイエンティスト、AIエンジニアが中心です。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

●魅力/やりがい
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。

【業務概要】
当グループにおいて、テクノロジーの力でビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化や当グループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。

各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。
・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データガバナンスを考慮した基盤設計
・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進
・コンテナ基盤（Kubernetes等）の整備
・SLI/SLOに基づく信頼性向上
・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計
・再利用可能な共通基盤の設計（マルチテナント設計）
・クラウドコスト最適化（FinOps）の設計・運用
・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上
・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。

【配属組織】
データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在データサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

【業務概要】
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

【具体的な業務】
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めており、このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。

具体的な担当業務は以下の通りです。
・事業課題に基づくデータ要件定義
・データモデリング（DWH設計）およびデータマート整備（dbt等）
・データ品質管理（テスト・監視）
・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備
・事業KPI（粗利/人、生産性、成約率等）に紐づくデータ設計
・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進
・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。

【配属組織】
グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで、30代前半〜40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20〜30時間程度です。
※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。

工作機械（主に放電加工機）向け、当社製品の性能向上を目的とした「加工実験・電子回路設計・ソフトウエア設計」などの研究開発業務を担当していただきます。

【具体的には】
・当社製品の基礎加工実験で得られた結果からデータ分析を行い、課題解決のためのアルゴリズム開発や制御回路設計など

RTL設計エンジニア（シニア） 基礎研究や応用研究、論文読解や、自社製品に対する先端技術の取り組みやプロダクト開発なども場合によっては行います。

具体的業務
【業務内容や活動状況】
期待したい業務は大きく2つのテーマがあります。※基本は1がターゲット、場合により兼務で2も関わっていただきます。
　1．R&D
　　A;自社のみ
　　　起案と研究推進の両方を実施します。テーマ検討を行った後に、研究実施に向けた稟議を提出し承認後はその研究を行って頂きます。
　　　※研究開発に必要な機器などがあれば、購入可能。
　　入社のタイミングでは、既に上がっている研究開発稟議の案件に参画してもらいます。
　　　研究内容や成果に依存しますが、
　　　過去には放送業界向け製品を作成時に、研究開発の内容は特許を出願し、日本、EU圏、アメリカで特許を取得しています。
　　　また、関東発明協会で発明奨励賞を受賞したケースもございます。※IWIでは研究開発に対する報奨制度もあります。
　　 研究開発の内容にも依存しますが、最終的にプロダクト化する流れになった場合はプロダクトマネージャーを行うことも可能となります。
　　 また、外部メディアの発信についても広報部門などと調整のうえで実施は可能です。
　　B;他社との共同研究
　　　オープンイノベーションの促進をしており、ケースによっては他社との共同研究が発生することが予想されます。
　　　その際は、そのプロジェクトへの参加も可能となります。

2．既存製品の製品サポート業務
　　既にプロダクト化したものに対して、機能追加やバグFIXなどの業務を行います。
　　リサーチや機能開発は行いますが、プロダクトの業界についてがメインとなるため触れる業界は限定的になる可能性があります。
　　また、ビジネスの状況に応じては上記1へ異動して作業を行う可能性はあります。

●キャリアパス
一定の成果と評価に依存するが、高度専門職として技術探求に注力できるポジションを用意

●当ポジションの魅力
自身が設計・開発したものがプロダクトとして世に出る。 技術によっては特許出願のサポートも得られる。

エンタープライズ企業（新規・既存）に対し、
データ基盤構築およびAI活用に関する構想立案から導入・運用までを一気通貫で担当いただきます。
当部門は「データ基盤領域」と「AI領域」のチームに分かれており、
ご経験に応じた領域から担当し、徐々に担当範囲を拡張いただく想定です。

◆顧客課題整理・データ活用構想
・顧客の業務課題・データ活用ニーズのヒアリング
・活用データの選定および利活用方法の設計（「何をどう使うか」の整理）
・顧客業界・業務特性に応じたユースケースの企画・提案

◆データ基盤／AI活用の設計・構築
・要件定義、基本設計、構築、導入、運用支援
・Azure Databricksを中心としたデータ基盤の設計・構築
・データレイク／DWH／データマートの設計・整備、BIツール連携
・AI活用を見据えたデータ管理・ガバナンス設計
・AIアプリケーション（生成AIを用いたアプリケーションなど）開発

◆プロジェクト推進
・Azure／Databricksを前提としたアーキテクチャ設計・技術選定
・外部パートナーを含めた開発体制のマネジメント
・技術レビューおよび重要な設計判断の実施
・プロジェクトの進行管理・品質管理（スケジュール／成果物管理）

担当プロダクト

Databricks、DOMO等

●上記の製品の取り扱いの他、チャットボットなどAIを活用したアプリケーションの開発も行っており、データ・AI活用の領域で幅広い提案を行うことが可能です。



身につくスキル・経験
・データ・AI活用に幅広く対応できる技術力
データ基盤、BI、生成AI、アプリ開発など、複数領域を横断するスキルが身につきます。
単なる開発担当にとどまらず、データ基盤構築、可視化、AI活用、顧客提案まで一貫して関わることで、エンジニアとしての専門性を広げられる環境です。

・プロジェクトマネジメント能力
課題整理、要件定義、提案書作成、PoC設計など、上流工程のスキルを実践的に習得できます。

・大規模案件に携わる経験
双日グループの事業基盤と顧客接点を背景に、総合商社系ならではの幅広いデータ活用テーマに携わることができます。
大規模顧客向け案件や先端技術を活用したプロジェクトを通じて、クラウド、データ、AI領域での市場価値を高めながらキャリアアップを目指せます。

本ポジションが担うのは単なるデータ抽出・システム連携の代行ではありません。
Sales Engineer（Front）が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出し、最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。
「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。

＜具体的な職務内容＞
データエンジニアリング：拡張子変換・基幹システム（ERP／PLM等）からのデータ抽出・クレンジングを実行する
テクニカルセールス（IT／セキュリティ）：API連携の仕様検討や、顧客IT部門とのセキュリティ商談・ネットワーク制約の解消を主導する
アーキテクチャ設計：一過性の検証に留まらず、本導入を見据えた持続可能なデータ連携フローを構想・設計する
技術要件の翻訳：現場の業務要件をIT部門が理解できる技術仕様へ、逆にIT制約をSales Engineerが理解できるビジネス制約へ双方向に翻訳する
標準化の推進：PdM・CS・OPSと連携し、データ連携プロセスの標準化・型化を推進する
知見の型化：技術パターンをドキュメント化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する

仕事のやりがい・魅力
製造業の基幹システムに眠るデータを経営資産へと変える、産業変革の技術的起点となるポジション
「データが取れない」という構造的障壁をエンジニアリングで突破する、技術的達成感の大きい仕事
ビジネス折衝（IT部門・セキュリティ商談）と技術実装の双方を担う、希少性の高いハイブリッドロール
PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と経営インパクトの創出に直接貢献できる環境
チーム創設期であり、技術標準・連携プロセスを自ら設計できる高い裁量
製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制

【業務内容】
・クライアントの事業戦略や業務課題を踏まえたシステム開発支援
・Javaを中心としたWeb・オープン系システムの設計、開発、テスト、運用保守
・SQL、JavaScript、HTML/CSSなどを用いた機能開発・改善
・設計書やテスト仕様書などのドキュメント作成
・コンサルタントや顧客と連携しながら、より良い仕組みづくりを推進

【この仕事で得られるもの】
・100％プライム案件を通じて、顧客に近い距離で開発できる経験
・上流から下流まで一貫して携わることで得られる、実践的な開発力
・「つくる」だけでなく「どう価値を出すか」まで考える課題解決視点
・将来的にPL、PM、ITコンサルタントへ広がるキャリア

【業務概要】
事業・サービス・システムに散在する大量のデータを整理・統合し、「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」をユーザへ提供します。
単なる開発にとどまらず、
・データ基盤の設計・開発・改善
・既存システムからのデータ移行・統合
・他システムや他部署との調整・要件整理
・将来のデータ活用を見据えたアーキテクチャ検討
までを担い、ビジネスのスピードと品質を根本から支える役割です。

【具体的な業務】
【お任せする業務】
1. 開発要望元からの事前相談の対応
データ分析を今までやってきた人や、これから新たにやりたい人など様々なユーザがいます。あらゆるユーザに対して「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」を実現するためにユーザと対話して以下の内容を整理します。
・分析したいデータはどのような業務から作られたデータなのか ビジネス・利用目的を整理する（ユーザの業務を理解する）
・提供されるデータを分析基盤システムに取り込んでよいか（ガバナンス遵守した安全なデータかの判断）
・当社全体の視点で見た時に最適化された要望になっているか（無駄のないシステム構成で安定して利用可能か）

2. 要件定義の実施
「データを“どう作り・どう使い・どう守るか”を、開発前に決め切る」ために以下の検討を行います。
(1)対象データ・データ要件の定義
　　・対象となるデータの洗い出し
　　・データの意味・粒度・期間の定義
　　・データ鮮度（どれくらい新しいデータが必要か）の定義
(2)加工・集計・提供方法の整理
　　・必要な加工内容の整理(結合、集計、変換、フィルタ)
　　・提供形式の決定(VIEW、テーブル、ファイル、連携IF)
　　・既存データ・既存VIEWの流用可否判断
(3)システム方式・連携方式の検討
　　・データ取込・連携方式の選定
　　・システム影響の有無確認

【ポジション・部門の魅力】
当社のデータを集約して蓄積しているため、様々なサービスのデータとの接点があり知見を得られます。私たちの職場では開発だけでなくデータ活用まで一貫して事業を提供していることから、分析スキルを中心として様々な挑戦が出来ます。当社分析システムの開発スキルや当社の業務部門のビジネスを理解して、担当システムの開発以外の領域でも活躍するチャンスがあります。
1. ユーザにデータ活用してもらうための仕組みの提案および開発の実施（担当業務の延長での活躍）
2. ユーザ現場でデータを活用して、業務の改善や施策の提案の実施（他担当でのパフォーマンスの発揮）
3. データ分析の開発、活用スキルを活かして新たな事業領域の開拓（社内だけでなく社外含めた事業開拓）

【業務概要】自社データ分析基盤開発の抜本的な効率化を目的としたAI駆動開発の検討、適用推進
【具体的な業務】
1. 自社データ分析基盤開発におけるAI駆動開発の適用推進
(1) 現状把握および適用領域の見極め
現行の自社データ分析基盤開発における開発プロセスや体制を把握し、AI駆動開発を適用すべき領域・工程を整理します。技術的・運用的な観点から、AI活用による効果が見込めるポイントを見極め、適用方針を検討します。
(2) 自社データ分析基盤開発向けAI駆動開発の導入・定着
従来の開発手法からAI駆動開発への移行に向け、開発プロセスやルールの整備を行います。実プロジェクトへの適用を通じて、適用 → 効果検証 → 改善のPDCAサイクルを回し、AI駆動開発手法の高度化・最適化を推進します。
(3) AI駆動開発の効果拡大・横展開
自社データ分析基盤を中心に、AI駆動開発の適用範囲を段階的に拡大します。得られた知見や成果を社内に展開し、当社全体へのAI駆動開発の浸透・文化醸成に向けた取り組みを推進します。
【ポジション・部門の魅力】
自社データ分析基盤は、当社が提供する多様なサービスのデータが集約される基盤であり、大規模かつミッションクリティカルなデータプラットフォーム開発の経験を積むことができます。
入社後はまず、AI駆動開発の適用推進を通じて、次世代開発手法の実践的な知見を獲得していただきます。
その後は、
・データプラットフォーム全体の技術戦略・開発標準を設計する立場
・複数プロジェクトを横断してAI活用・開発変革を牽引するリードエンジニア／テックリード
・将来的には、データ×AI領域における組織・人材育成を担うマネジメントポジション
など、「AIを使う側」に留まらず、「AIを前提とした開発文化を定義・定着させる側」として、中長期的に当社の開発変革を支える中核人材となることを期待しています。

業務概要:
当グループにて、市場セールス＆トレーディング業務で蓄積されるデータをユーザーに効率的・継続的・使いやすい形でデリバリーするため、ビジネスとテックの橋渡し役として、要件整理・優先順位付け・価値最大化に責任を持つ。
具体的な業務:
・データ・ドリブンなビジネスの遂行に必要なデータおよびその可視化の企画検討
・データベース関連開発の推進
・BIツール・ETLツールの利用促進の企画・立案・推進
・セールス＆トレーディングビジネスにて保有するデータの整備、データマート構築の推進
・上記を遂行するためのベンダーマネジメント

●業務概要
当社は、特定の専門人材と企業の出会いを支援するオファー型サービス「自社サービス」を主力サービスとして提供しています。専門人材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、その可能性が正しく評価される環境を実現します。
現在、特定の専門分野における就職活動の在り方には課題があり、ミスマッチによって学習努力が社会に活かされないという構造的な課題があります。当社は、この課題を解決し、教育と採用の接続を再設計することで、専門人材の可能性を最大限に引き出す社会の仕組みを創ることを目指しています。
プロダクトや組織の成長に伴い、社内外に散在するデータを横断的に活用する基盤整備が急務となっており、データ活用の土台をつくるデータエンジニアを募集します。

●具体的な業務内容
1. データ基盤構築・運用
これからさらに多角的な分析を行うための整備を進めていきます。本ポジションでは、ゼロベースでスケーラブルかつ再利用可能なデータ基盤を構築し、継続的に運用していただきます。
主な業務:
・各種SaaS（Salesforce、MAツール、Google Analytics、CS管理ツール等）やプロダクトDBからのデータ収集・統合
・データレイク、データウェアハウス、データマートの3層構造の設計・構築
・ETL/ELTパイプラインの構築・運用
・クラウドDWHへのスキーマ設計と最適化
・バッチ処理・スケジューラーの自動化および障害監視設計
・追加データのスムーズな取込に向けた拡張性の確保

2. データ品質の維持
構築した基盤は「つくって終わり」ではありません。日々の運用で発生するデータの変化やエラーへの対応、データ品質の維持向上が不可欠です。また、情報の一貫性・信頼性を担保し、社内で安心して活用される状態を目指します。
主な業務:
・データのクレンジング処理（形式統一・欠損補完・重複排除）
・スキーマバージョン管理・リネージ設計（どのデータがどこから来て、どう変換されたかを追える設計）
・データディクショナリやカタログの整備と運用
・データ利用権限やアクセスログの管理によるセキュリティ対策

3. 社内連携・支援
社内では、マーケティング、セールス、プロダクトマネジメントなど、さまざまな部門がデータを必要としています。本ポジションでは「作ったデータをどう使ってもらうか」「どんな問いを解決できるか」という観点で支援・連携を行います。
主な業務:
・各部門からの「こんな分析がしたい」ニーズをヒアリングし、要件定義・マート設計
・BIツール導入・設計支援
・ダッシュボード作成やKPI定義の伴走
・PdM・マーケターと連携したABテストや行動分析の支援

●ポジション・部門の魅力
・CTO直下で各部門と密に連携しながら、事業全体の意思決定に直結するデータ活用を推進できます。
・プロダクト・マーケティング・営業・CSなど、幅広い領域のデータに触れられます。
・社内初の専任ポジションで、CTOとともに方針を定めながら、新しいチームづくりに寄与できます。

●入社後のキャリア形成イメージ
まずはデータ分析基盤の構築・運用をリードし、様々な指標を可視化して事業とプロダクトの意思決定を加速していただきます。
その後は自ら分析モデルを開発したり、レコメンドや需要予測など機械学習をプロダクトへ組み込むためのサポート等、データ活用の幅を広げていただきます。
最終的には、得られたインサイトを整理して経営層へ提言し、データに基づく戦略策定を牽引するポジションへステップアップできます。

【業務変更の範囲】
その他自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】
原則フルリモート（月1~2回程度出社あり）

● 当社について
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。主力自社サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できる自社サービス、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

● 募集背景
当社では現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。今回募集するポジションでは、CADを用いた機構設計、試作、センサー/デバイス組み込み、筐体設計、実機検証、シミュレーションなどを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。

● 具体的な業務
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張

● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる

データ利活用を通じた業務効率化・意思決定の質・スピードの向上を目指し、新たにデータ分析基盤の構築・全社拡大を推進していただきます。併せて、並存する既存の情報系システムについても、新データ基盤への段階的な集約・高度化を見据えた移行ロードマップを策定し、業務部門・関係者と連携しながら計画的な更改・移設を推進していただきます。

具体的な業務:
・データ分析基盤構築プロジェクトの推進
・ユーザー部門協働のデータ利活用推進
・情報系システム（DWH・DM）の更改対応

ポジション・部門の魅力:
・配属組織はシステム開発部またはDX開発部のいずれかとなります。
・キャリア採用の方も多い環境で馴染みやすいです。
・知識・スキルに応じて裁量を与えられ、マネジメント等、豊富なキャリアが描けます。
・専門性の発揮による当社事業への貢献やノウハウの共有など、専門領域のプロフェッショナルとなる人材を育成するための認定制度もございます（年2回の認定機会）。
・これまで立場の違うSIer等で活躍された後に、より上流工程で成果を実感したいという思いで当社に入社し、活躍されている方も在籍しています。
・在宅勤務頻度は週平均2日程度（時期によって変動有）。

【職務概要】スマートファクトリーとはAIやIoT等のデジタル技術を活用し、工作機械や生産ラインをネットワーク接続することで効率がよく、生産性の高い工場の事です。本ポジションでは製造×ITによるスマートファクトリー化の促進、導入を担当していただきます。
ご入社後は3カ月間の研修にて、下記3点のスキルを身に着けていただきます。
1. センシングスキル：センサー機器に対しての理解を深める
2. 統計、分析スキル：複数のデータから発生要因と要因分析を行う
3. データ処理スキル：多量データをマクロ、VBA、Python等を用いて処理をする
スキルを身に着けた後は所属エリアの大手メーカーにて就業していただきます。
【想定業務】
・各種メーカーの製品開発における生産設備設計、ライン設計、工程設計等におけるスマートファクトリー化の促進
・各種メーカーの製品開発工程において、仕様や設計内容の確認、評価計画の立案から実施、結果分析
・各種メーカーの製品開発工程において、生産能力や生産計画を可視化し、最適な生産計画の提案等
【将来的には】実務経験をしっかり積んでいただいた後は、人と協業ロボットによるスマートファクトリーレベル3という領域を目指していただきます。その後はコンサルタントとして工場IoT導入希望の企業への助言、コンサルを行うキャリアパスをイメージしております。
【プロジェクト例】
・既存設備からデータを抽出するためのセンサー選定から方案立案
・センサーを使った生産設備の稼働状況の可視化
・処理されたデータをBIツールにて可視化、または因果分析
・AIを用いた生産効率の算出、また最適化の立案

【業務概要】
グループのデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。

Databricksをベースにしたデータ分析基盤を活用し、数千万顧客以上の取引履歴を分析し、プロダクト、サービス、業務に活用してきました。Databricksをベースにした同様な基盤が構築され、2025年から利用開始しており、より一層の活用に向けて基盤の高度化が求められています。

今回募集する Solution Architect（データ基盤領域） は、データ分析基盤（主に Databricks）について、
全体アーキテクチャの検討・基盤レベルアップの推進・基盤利用の定着を担うポジションです。

特定のプロダクトや実装に閉じることなく、銀行内の関係部署やベンダーと連携しながら、
データ基盤が「業務で継続的に使われる状態」を実現することをミッションとします。

※異業界出身者歓迎（これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます）

【具体的な業務】

・データ分析基盤のアーキテクチャ統括
　-データ分析基盤（主に Databricks、以下「基盤」）のアーキテクチャ統括を担う
　-将来像・全体アーキテクチャの検討および中長期ロードマップの提案
　-データレイク等の既存行内環境を踏まえた、現状課題の整理およびアーキテクチャ観点での改善提案
　-データ基盤・モデル開発環境に関する技術動向調査および行内展開方針の検討

・基盤レベルアップの企画・推進

　-基盤利用者の要望や論点を取りまとめ、システム企画やアーキテクチャ検討へ反映
　-基盤レベルアップに向けた企画・方針策定、要件定義など上流工程のリード／支援
　-設計・開発・テスト工程におけるアーキテクチャ観点でのレビューや要件充足確認
　-開発体制・ベンダー構成を踏まえた課題整理を行い、開発停滞や属人化リスクの低減に貢献

・基盤利用の促進・定着支援

　-設計標準、ガイド、サンプル等の整備を通じて、基盤利用者が業務の中で基盤を活用できる状態を支援
　-行内ユーザー・開発者向けの技術的な問い合わせ対応および利用支援
　-基盤運用・利用に関する論点整理を行い、持続可能な基盤運営に貢献

【カルチャー】

・柔軟な働き方を支える制度／オフィス／IT基盤が充実
・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実
・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富（Fintech、AI 等）

【技術スタック】

・インフラ
　-Amazon Web Services
　-Databricks（データ分析基盤で利用）
・利用ツール
　-Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams

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: 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。

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。