データエンジニアの転職求人
318 件
データエンジニアの特徴
企業や公共機関において、データを活用可能な形に整え、分析・AI活用を支える基盤を設計・構築・運用するデータ専門職です。データ収集パイプライ...もっと見る
検索条件を再設定
データエンジニアの転職求人一覧
データ戦略・ガバナンススペシャリスト/大手証券会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600-800〜1400万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当グループの中核を担う当社にて、全社データ戦略企画やAI・データガバナンス態勢強化を担う方を募集します。
<ポジション/職務内容>
・全社データ戦略企画
データ利活用・ガバナンスに係る全体方針、ロードマップの策定
データ管理ポリシーの策定
・AI・データガバナンス態勢強化
DMBOKに即したデータガバナンスフレームワークの導入、社内態勢整備
各種法令・規則に基づいた社内規程の策定
グループ・グローバル連携したデータ品質管理ツール等の導入
<魅力訴求>
・証券プロフェッショナルとトップエンジニアによるハイブリッドチームに所属できるため、証券×IT×データのプロフェッショナルとしてのスキルアップが可能
・当グループ・グローバル横断でのプロジェクト経験や語学(英語)のスキルアップも可能
その後の変更の範囲:会社の定める業務
<ポジション/職務内容>
・全社データ戦略企画
データ利活用・ガバナンスに係る全体方針、ロードマップの策定
データ管理ポリシーの策定
・AI・データガバナンス態勢強化
DMBOKに即したデータガバナンスフレームワークの導入、社内態勢整備
各種法令・規則に基づいた社内規程の策定
グループ・グローバル連携したデータ品質管理ツール等の導入
<魅力訴求>
・証券プロフェッショナルとトップエンジニアによるハイブリッドチームに所属できるため、証券×IT×データのプロフェッショナルとしてのスキルアップが可能
・当グループ・グローバル横断でのプロジェクト経験や語学(英語)のスキルアップも可能
その後の変更の範囲:会社の定める業務
データクオリティマネージャー/総合インターネットサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円
ポジション
データクオリティマネージャー
仕事内容
当社は、自社決済プラットフォームを提供する「決済事業」と自社ウェブ広告や総合プロモーションなどを提供する「広告事業」を安定した収益基盤とし、投資・事業育成、新規事業開発・先端技術開発(R&D)に再投資する独自のビジネスモデルを確立しています。当社技術本部は、当社全体の技術導入とシステム開発に責任を持ち、部署を横断して技術サイドから各プロジェクトやプロダクトをマネジメントする組織です。既存事業の運用・改善と新規事業開発に関するビジネスサイドの要件を分析し、技術選定からフロンドエンド・バックエンドの設計や実装、開発パートナー会社へのディレクションまで、システム開発のマネジメント全般を担います。当グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。本ポジションでは、当グループデータ統括部でのデータ品質改善に関わるデータクオリティマネージャーを募集いたします。当グループの豊富なデータ資産を活かし、当グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出し、技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、当グループ全体の成長に貢献する挑戦を一緒に進めていただきます。
【ミッション:データ品質改善サポート】
1. 当グループ横断データ分析基盤の定期処理におけるデータ品質チェックと改善提案
2. AIおよびデータプロダクトの定期処理におけるデータ品質チェックと改善提案
3. プロダクト開発過程におけるデータ品質チェックと改善提案
【得られる経験・キャリア機会】
* AIプロダクトやデータ分析基盤のデータ品質改善サポートにおける実践経験
* AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
* 事業データの取扱いによる、AI・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識
【ミッション:データ品質改善サポート】
1. 当グループ横断データ分析基盤の定期処理におけるデータ品質チェックと改善提案
2. AIおよびデータプロダクトの定期処理におけるデータ品質チェックと改善提案
3. プロダクト開発過程におけるデータ品質チェックと改善提案
【得られる経験・キャリア機会】
* AIプロダクトやデータ分析基盤のデータ品質改善サポートにおける実践経験
* AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
* 事業データの取扱いによる、AI・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識
データオペレーティングマネージャー/総合インターネットサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
データオペレーティングマネージャー
仕事内容
当グループの豊富なデータ資産を活かし、当グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出す。技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、当グループ全体の成長に貢献する──そんな挑戦を、一緒に進めていきませんか?
【ミッション:データオペレーション業務のマネジメント】
1. 目標管理や組織運営におけるマネジメント業務全般
2. 部門内外の関係者と業務の調整を行い、メンバーに業務指示を出す
3. 当グループ横断データ分析基盤(自社サービス)の活用に対し、効果的効率的な運営を施行する
【得られる経験・キャリア機会】
1. AIプロダクトやデータ分析基盤のオペレーティング業務におけるマネジメント経験
2. AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
【当グループデータ統括部について】
当グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。スタートアップ的なスピードと当社のアセットを併せ持つ、挑戦的な環境です。
【ミッション:データオペレーション業務のマネジメント】
1. 目標管理や組織運営におけるマネジメント業務全般
2. 部門内外の関係者と業務の調整を行い、メンバーに業務指示を出す
3. 当グループ横断データ分析基盤(自社サービス)の活用に対し、効果的効率的な運営を施行する
【得られる経験・キャリア機会】
1. AIプロダクトやデータ分析基盤のオペレーティング業務におけるマネジメント経験
2. AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
【当グループデータ統括部について】
当グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。スタートアップ的なスピードと当社のアセットを併せ持つ、挑戦的な環境です。
Data Product Developper/総合インターネットサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円
ポジション
データオペレーター
仕事内容
当社は決済
・広告事業を基盤に投資
・R&Dを行う企業です】
技術本部は技術導入とシステム開発を担い、データ統括部は当グループ全体のデータドリブン経営を支える統合データ基盤の構築
・運用を推進しています】
本ポジションでは、当グループの豊富なデータ資産を活かし、グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出すことがミッションです】
具体的には、グループ横断自社データ分析基盤にあるデータ活用のためのアプリケーション開発、自社データプロダクトのデータ拡張や新規機能開発、その他新規AI
・データプロダクトの開発を行います】
この業務を通じて、AIプロダクトやデータ分析基盤のアプリケーション
・データセット
・データ機能の開発経験、AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル、事業データの取扱いによるAI
・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識が得られます】
・広告事業を基盤に投資
・R&Dを行う企業です】
技術本部は技術導入とシステム開発を担い、データ統括部は当グループ全体のデータドリブン経営を支える統合データ基盤の構築
・運用を推進しています】
本ポジションでは、当グループの豊富なデータ資産を活かし、グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出すことがミッションです】
具体的には、グループ横断自社データ分析基盤にあるデータ活用のためのアプリケーション開発、自社データプロダクトのデータ拡張や新規機能開発、その他新規AI
・データプロダクトの開発を行います】
この業務を通じて、AIプロダクトやデータ分析基盤のアプリケーション
・データセット
・データ機能の開発経験、AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル、事業データの取扱いによるAI
・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識が得られます】
データオペレーター/総合インターネットサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
データオペレーター
仕事内容
【当社について】当社は、インターネットやコンビニでの決済プラットフォームを提供する「決済事業」とウェブ広告や総合プロモーションなどを提供する「広告事業」の2つを安定した収益基盤としながら事業拡大を続けてきた企業です。近年では、この「決済事業」と「広告事業」で得られた収益を投資・事業育成、新規事業開発・先端技術開発(R&D)に再投資する独自のビジネスモデルを確立。インターネット時代の新たなビジネスとテクノロジーの創出につなげています。
【当グループ Technology本部について】当グループ全体の技術導入とシステム開発に責任を持ち、部署を横断して技術サイドから各プロジェクトやプロダクトをマネジメントする組織です。既存事業の運用・改善と新規事業開発に関するビジネスサイドの要件を分析し、技術選定からフロンドエンド・バックエンドの設計や実装、開発パートナー会社へのディレクションまで、システム開発のマネジメント全般を担います。先端技術を用いて新規事業の開発を行い、商品やサービスとして提供し、社会に貢献することを目指しています。既存事業の資産を生かした事業開発や、クライアントとの協業などから新しいサービスを生み出します。研究開発組織や投資先のスタートアップとの協業を通じて、キャッチアップ。
【当グループ Technology本部グループデータ統括部について】グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。スタートアップ的なスピードと大企業のアセットを併せ持つ、挑戦的な環境です。
今回は、グループデータ統括部でのデータ基盤運営やデータプロダクト運用に関わるデータオペレーターを募集いたします。
【業務内容】当グループの豊富なデータ資産を活かし、グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出す。技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、グループ全体の成長に貢献する──そんな“次の当グループをつくる”挑戦を、一緒に進めていきませんか?
1. データ基盤運営サポート
・グループ横断データ分析基盤(自社製品)の定期運営サポート
・不定期メンテナンスやリクエストベースの設定変更
・プロアクティブな定期運営改善の仕組みづくり
2. データプロダクト運営サポート
・データ生成処理等の定期運営サポート
・AIプロダクトのメンテナンスサポート
・プロアクティブなメンテナンス業務改善の仕組みづくり
【得られる経験・キャリア機会】
・AIプロダクトやデータ分析基盤の運用保守サポートにおける実践経験
・AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
・事業データの取扱いによる、AI・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識
【当グループ Technology本部について】当グループ全体の技術導入とシステム開発に責任を持ち、部署を横断して技術サイドから各プロジェクトやプロダクトをマネジメントする組織です。既存事業の運用・改善と新規事業開発に関するビジネスサイドの要件を分析し、技術選定からフロンドエンド・バックエンドの設計や実装、開発パートナー会社へのディレクションまで、システム開発のマネジメント全般を担います。先端技術を用いて新規事業の開発を行い、商品やサービスとして提供し、社会に貢献することを目指しています。既存事業の資産を生かした事業開発や、クライアントとの協業などから新しいサービスを生み出します。研究開発組織や投資先のスタートアップとの協業を通じて、キャッチアップ。
【当グループ Technology本部グループデータ統括部について】グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。スタートアップ的なスピードと大企業のアセットを併せ持つ、挑戦的な環境です。
今回は、グループデータ統括部でのデータ基盤運営やデータプロダクト運用に関わるデータオペレーターを募集いたします。
【業務内容】当グループの豊富なデータ資産を活かし、グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出す。技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、グループ全体の成長に貢献する──そんな“次の当グループをつくる”挑戦を、一緒に進めていきませんか?
1. データ基盤運営サポート
・グループ横断データ分析基盤(自社製品)の定期運営サポート
・不定期メンテナンスやリクエストベースの設定変更
・プロアクティブな定期運営改善の仕組みづくり
2. データプロダクト運営サポート
・データ生成処理等の定期運営サポート
・AIプロダクトのメンテナンスサポート
・プロアクティブなメンテナンス業務改善の仕組みづくり
【得られる経験・キャリア機会】
・AIプロダクトやデータ分析基盤の運用保守サポートにおける実践経験
・AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
・事業データの取扱いによる、AI・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識
ヒト・IT・業務課題に対するソリューション提供企業でのデータエンジニア【2026年4月以降入社】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
業務内容
クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。
・データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。
・データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。
・中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。
●ポジションの魅力・やりがい
1. ビジネス視点のキャリアアップ:ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。
2. プライム案件の担当:クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。
3. 裁量権がある環境:技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。
4. AIサービスの導入:顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。
5. 柔軟なキャリアパス:志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。
●開発環境例(担当案件によって異なります)
開発言語:Python, SQL, JavaScript
開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
リポジトリ管理:Git
※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。
クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。
・データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。
・データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。
・中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。
●ポジションの魅力・やりがい
1. ビジネス視点のキャリアアップ:ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。
2. プライム案件の担当:クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。
3. 裁量権がある環境:技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。
4. AIサービスの導入:顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。
5. 柔軟なキャリアパス:志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。
●開発環境例(担当案件によって異なります)
開発言語:Python, SQL, JavaScript
開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
リポジトリ管理:Git
※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。
マーケティング部 戦略プランニング室 データ分析担当/大手食品メーカー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
クリエイティブなマーケティングスキルを磨こう!データ分析・運用担当募集!
当社が製造販売する即席めん・ライスのマーケティング業務におけるデータ分析・運用担当業務をお任せします。
〈主な業務内容〉
●SRIデータ、QPRデータの分析業務
・即席めん市場、カップライス市場などの市場における分析
・各ブランドの分析
●消費者調査の企画・実査管理・報告業務
●データ分析・消費者調査からの各ブランドのマーケティング戦略のサポート業務
●データ基盤の運用業務など
当社が製造販売する即席めん・ライスのマーケティング業務におけるデータ分析・運用担当業務をお任せします。
〈主な業務内容〉
●SRIデータ、QPRデータの分析業務
・即席めん市場、カップライス市場などの市場における分析
・各ブランドの分析
●消費者調査の企画・実査管理・報告業務
●データ分析・消費者調査からの各ブランドのマーケティング戦略のサポート業務
●データ基盤の運用業務など
データエンジニア/大手クレジットカード会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
自社のデータ資産である膨大なキャッシュレスデータをハンドリングし、データ利活用の拡大に貢献いただきます。具体的には、同本部内のデータサイエンティスト・アナリストおよび他部のマーケティング・商品企画担当者や関連グループ各社とも協業しながら、会員様の体験向上・加盟店様の販促拡大といった課題の解決に向けて、データを最大限活用するためのデータ抽出・加工・連携、データマート提供といったデータエンジニアリング領域での業務に携わっていただきます。
【職務詳細】
商品・サービス開発に伴って発生する新規データのデータマート化およびマーケティング施策遂行における下記業務に従事いただく予定です。
・各種データのETL処理(収集・抽出・ロード)の要件定義・設計・実装
・ETL処理で作成されるデータマート(テーブル・データセット)の構築および維持管理
※データエンジニアリングにおけるCoE活動に注力しており、データエンジニアの活躍の幅を拡大中
●プロジェクト事例について
・ポイントサービス統合におけるアライアンス企業とのデータ連携処理開発(カード会員施策)
・最新AIマーケティングプラットフォーム導入における基幹データ投入処理やデータマートの設計・実装(カード会員施策)
・加盟店様向けセルフ分析ツールにおけるデータマート設計・実装(カード加盟店施策)
・関連グループ間での共同データ利活用におけるデータセット作成・提供(グループ共通)
●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、他社にない規模でのデータ処理スキルを身に着けることができる
・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る
・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(データ利活用関係者に対して自身のプレゼンスを高めることができる)
・IT面でも、ビジネス面でも、『データ』という共通軸から様々な環境で活用できるポータブルスキルを得ることができる
●配属部署について
配属先となる「データ開発本部」は戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。
事業の推進スピードの向上を目的として、アジャイル組織に移行しています。
※アジャイル組織:従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織
●データ開発本部体制について
「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、大規模な組織(うち、多くの社員が経験者採用入社)。
【職務詳細】
商品・サービス開発に伴って発生する新規データのデータマート化およびマーケティング施策遂行における下記業務に従事いただく予定です。
・各種データのETL処理(収集・抽出・ロード)の要件定義・設計・実装
・ETL処理で作成されるデータマート(テーブル・データセット)の構築および維持管理
※データエンジニアリングにおけるCoE活動に注力しており、データエンジニアの活躍の幅を拡大中
●プロジェクト事例について
・ポイントサービス統合におけるアライアンス企業とのデータ連携処理開発(カード会員施策)
・最新AIマーケティングプラットフォーム導入における基幹データ投入処理やデータマートの設計・実装(カード会員施策)
・加盟店様向けセルフ分析ツールにおけるデータマート設計・実装(カード加盟店施策)
・関連グループ間での共同データ利活用におけるデータセット作成・提供(グループ共通)
●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、他社にない規模でのデータ処理スキルを身に着けることができる
・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る
・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(データ利活用関係者に対して自身のプレゼンスを高めることができる)
・IT面でも、ビジネス面でも、『データ』という共通軸から様々な環境で活用できるポータブルスキルを得ることができる
●配属部署について
配属先となる「データ開発本部」は戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。
事業の推進スピードの向上を目的として、アジャイル組織に移行しています。
※アジャイル組織:従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織
●データ開発本部体制について
「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、大規模な組織(うち、多くの社員が経験者採用入社)。
データエンジニア/ネット銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
データエンジニアリングスペシャリスト
仕事内容
【募集の背景】
当社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。AIを活用した金融サービスの成功は、AIに供給される「データ」の質と鮮度に依存しています。社内外に散在する膨大なデータ(勘定系トランザクション、ログ、外部Webデータなど)を、リアルタイムに収集・統合し、AIが即座に活用できる形に整える「モダン・データレイクハウス」を構築するため、データエンジニアリングのスペシャリストを募集します。
【主な業務内容】
Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage) を中核としたデータ分析基盤・AI学習基盤の設計・構築・運用を担当していただきます。
1.データレイクハウスの構築:
・非構造化データ(Bronze)から構造化データ(Gold)までのパイプライン設計。BigQuery と GCS を活用した効率的なデータ管理。
2.データ収集パイプラインの開発:
・Cloud Run や Cloud Scheduler を活用した、外部サイトからのスクレイピング(データ取得)基盤の構築と運用。
・基幹システムからのデータ連携(ETL/ELT)処理の実装。
3.データガバナンスと品質管理:
・機密性の高い金融データを安全に扱うためのセキュリティ設計(IAM、VPC Service Controls)およびデータカタログの整備。
【このポジションの魅力】
・ゼロイチの設計: 既存基盤の保守ではなく、AI活用のための新しいデータ基盤をアーキテクチャ選定からリードできます。
・Google Cloudへの特化: BigQueryを中心とした、Google Cloudのデータエコシステム(Dataflow, Pub/Sub, Looker等)をフル活用する専門性が磨かれます。
・AIとの協働: 作ったデータを「人間が見る」だけでなく「AIエージェントが使う」という、最先端のデータ活用シーンに携われます。
【キャリアパス】
当社はAIを活用した新しい金融サービスの形を創造しています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
・スペシャリストの道: 技術を極め、Google CloudやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
・マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
・ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、金融インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。
●データ整備の役割から、データの価値を最大化する役割へ
【3年後】シニアデータエンジニア / アナリティクスエンジニア
データを単に整備するだけでなく、データアナリストやデータサイエンティストが使いやすい形にデータを加工・定義する「アナリティクスエンジニア」へと進化します。また、リアルタイム・ストリーミング処理など、より難易度の高い技術領域の第一人者となります。
【5年後】データアーキテクト または データサイエンティスト
基盤志向: データアーキテクトとして、組織全体のデータガバナンスや、全社横断的なデータ活用基盤のグランドデザインを担います。
分析志向: 自身が構築した膨大なデータを活用し、高度な分析モデルを作成して経営課題を解決するデータサイエンティストへと職種転換し、活躍の幅を広げることも可能です。
当社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。AIを活用した金融サービスの成功は、AIに供給される「データ」の質と鮮度に依存しています。社内外に散在する膨大なデータ(勘定系トランザクション、ログ、外部Webデータなど)を、リアルタイムに収集・統合し、AIが即座に活用できる形に整える「モダン・データレイクハウス」を構築するため、データエンジニアリングのスペシャリストを募集します。
【主な業務内容】
Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage) を中核としたデータ分析基盤・AI学習基盤の設計・構築・運用を担当していただきます。
1.データレイクハウスの構築:
・非構造化データ(Bronze)から構造化データ(Gold)までのパイプライン設計。BigQuery と GCS を活用した効率的なデータ管理。
2.データ収集パイプラインの開発:
・Cloud Run や Cloud Scheduler を活用した、外部サイトからのスクレイピング(データ取得)基盤の構築と運用。
・基幹システムからのデータ連携(ETL/ELT)処理の実装。
3.データガバナンスと品質管理:
・機密性の高い金融データを安全に扱うためのセキュリティ設計(IAM、VPC Service Controls)およびデータカタログの整備。
【このポジションの魅力】
・ゼロイチの設計: 既存基盤の保守ではなく、AI活用のための新しいデータ基盤をアーキテクチャ選定からリードできます。
・Google Cloudへの特化: BigQueryを中心とした、Google Cloudのデータエコシステム(Dataflow, Pub/Sub, Looker等)をフル活用する専門性が磨かれます。
・AIとの協働: 作ったデータを「人間が見る」だけでなく「AIエージェントが使う」という、最先端のデータ活用シーンに携われます。
【キャリアパス】
当社はAIを活用した新しい金融サービスの形を創造しています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
・スペシャリストの道: 技術を極め、Google CloudやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
・マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
・ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、金融インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。
●データ整備の役割から、データの価値を最大化する役割へ
【3年後】シニアデータエンジニア / アナリティクスエンジニア
データを単に整備するだけでなく、データアナリストやデータサイエンティストが使いやすい形にデータを加工・定義する「アナリティクスエンジニア」へと進化します。また、リアルタイム・ストリーミング処理など、より難易度の高い技術領域の第一人者となります。
【5年後】データアーキテクト または データサイエンティスト
基盤志向: データアーキテクトとして、組織全体のデータガバナンスや、全社横断的なデータ活用基盤のグランドデザインを担います。
分析志向: 自身が構築した膨大なデータを活用し、高度な分析モデルを作成して経営課題を解決するデータサイエンティストへと職種転換し、活躍の幅を広げることも可能です。
【福岡・リモート可】データエンジニア/金融機関のDX改革推進企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
540万円〜810万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。
【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。
企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。
【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクトにおけるデータ連携・検証支援
【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトを活用)
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトを活用 )
【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。
企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。
【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクトにおけるデータ連携・検証支援
【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトを活用)
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトを活用 )
データエンジニア/動画型マネジメントシステム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
アーキテクチャ設計とデータ戦略の策定
クライアントのデータ分析プロジェクトにおけるディレクション
データ戦略の立案やプロジェクトの最適化
データ解析をもとにしたニーズ探索およびサービス企画デザイン
プロダクト全体のデザインや改善提案
クライアントのデータ分析プロジェクトにおけるディレクション
データ戦略の立案やプロジェクトの最適化
データ解析をもとにしたニーズ探索およびサービス企画デザイン
プロダクト全体のデザインや改善提案
ドメインコントローラー開発 ソフトウェア解析エンジニア/欧州最大のコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
ソフトウェア分析・ツールエンジニアとして、デバッグソフトウェアの「修正-コンパイル-リリース」サイクルを担当し、顧客要求に対する迅速な対応を確保します。デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するためのツールとスクリプトを開発・維持し、システムからのログとトレースデータを分析してソフトウェア欠陥の根本原因を特定します。シニアソフトウェアエンジニアと緊密に連携して複雑なバグを理解し、必要な修正の実装をサポートします。
●ミッション
デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するツールとスクリプトを開発・維持する
システムログとトレースデータを分析し、ソフトウェア欠陥の根本原因を特定する
顧客要求に対する迅速な対応を可能にするデバッグソフトウェアの提供をサポートする
シニアソフトウェアエンジニアと連携して複雑なバグの理解と修正を支援する
ソフトウェア開発プロセスの効率化と品質向上に貢献する
●職務詳細
デバッグソフトウェアの「修正-コンパイル-リリース」サイクルを担当し、顧客要求に対する迅速な対応を確保
デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するためのツールとスクリプトの開発・維持
システムからのログとトレースデータを分析し、ソフトウェア欠陥の根本原因を特定
シニアソフトウェアエンジニアと緊密に連携して複雑なバグを理解し、必要な修正の実装をサポート
顧客とのリアルタイムでのソフトウェア問題特定・解決のための共同デバッグセッションに参加
ビルドシステムとCI/CDパイプラインの最適化と維持管理
ソフトウェア開発プロセスの継続的改善のための分析とツール導入の提案
●当ポジションのやりがい・魅力
次世代ドメインコントローラー開発における重要な技術的課題に取り組む機会
多様な技術領域(BSW、Parking、DMS/OMS、Interior Radar等)を横断する幅広い技術知識の習得
顧客との直接的な技術交流を通じた問題解決への貢献
自動化ツールとスクリプト開発を通じた開発プロセスの効率化
データ分析とトラブルシューティングのスキルを磨く環境
最先端の自動車ソフトウェア技術に携わる経験
技術的専門性を高め、キャリア成長につながる経験の獲得
●ミッション
デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するツールとスクリプトを開発・維持する
システムログとトレースデータを分析し、ソフトウェア欠陥の根本原因を特定する
顧客要求に対する迅速な対応を可能にするデバッグソフトウェアの提供をサポートする
シニアソフトウェアエンジニアと連携して複雑なバグの理解と修正を支援する
ソフトウェア開発プロセスの効率化と品質向上に貢献する
●職務詳細
デバッグソフトウェアの「修正-コンパイル-リリース」サイクルを担当し、顧客要求に対する迅速な対応を確保
デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するためのツールとスクリプトの開発・維持
システムからのログとトレースデータを分析し、ソフトウェア欠陥の根本原因を特定
シニアソフトウェアエンジニアと緊密に連携して複雑なバグを理解し、必要な修正の実装をサポート
顧客とのリアルタイムでのソフトウェア問題特定・解決のための共同デバッグセッションに参加
ビルドシステムとCI/CDパイプラインの最適化と維持管理
ソフトウェア開発プロセスの継続的改善のための分析とツール導入の提案
●当ポジションのやりがい・魅力
次世代ドメインコントローラー開発における重要な技術的課題に取り組む機会
多様な技術領域(BSW、Parking、DMS/OMS、Interior Radar等)を横断する幅広い技術知識の習得
顧客との直接的な技術交流を通じた問題解決への貢献
自動化ツールとスクリプト開発を通じた開発プロセスの効率化
データ分析とトラブルシューティングのスキルを磨く環境
最先端の自動車ソフトウェア技術に携わる経験
技術的専門性を高め、キャリア成長につながる経験の獲得
ドメインコントローラー開発 シニアソフトウェアエンジニア兼ソフトウェアアーキテクト/欧州最大のコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
シニアソフトウェアエンジニア/ソフトウェアアーキテクトとして、ドメインコントローラープログラムにおけるソフトウェア開発の技術的側面を主導します。複雑なソフトウェア課題、特にタスクタイミング、リソース管理、再プログラミング、診断、状態マシン/モード遷移に関する問題の詳細分析をリードします。顧客との技術設計レビューに参加・貢献し、ソフトウェアアーキテクチャの堅牢性を確保します。チーム内の他のエンジニアに技術的指導を提供し、スキル開発をサポートします。
●ミッション
ドメインコントローラープログラムのソフトウェアアーキテクチャを設計・主導する
複雑なソフトウェア課題に対する技術的専門知識を提供し、チームをリードする
ソフトウェア品質と堅牢性を確保するための設計原則と手法を確立する
顧客との技術的設計レビューをリードし、ソリューションの適合性を確保する
チーム内の技術的卓越性を促進し、メンバーの成長をサポートする
●職務詳細
技術的リーダーシップ
チーム内の技術的専門家として、複雑なソフトウェア課題に関する指導を提供
ソフトウェアバグ、特にタスクタイミング、リソース管理、再プログラミング、診断、状態マシン/モード遷移に関する詳細分析をリード
顧客の技術設計レビューに参加・貢献し、専門的な洞察を提供してソフトウェアアーキテクチャの堅牢性を確保
チーム内の他のエンジニアに対する技術的メンタリングを行い、技術スキルの向上を支援
アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術戦略とロードマップの定義にチームリードと協力
顧客とのリアルタイムでのソフトウェア問題特定・解決のための共同デバッグセッションに参加
デバッグソフトウェアの「修正-コンパイル-リリース」サイクルの管理、顧客要求に対する迅速な対応の確保
技術的実装
デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するための必要なツールとスクリプトの開発・維持
システムからのログとトレースデータを分析し、ソフトウェア欠陥の根本原因を特定
複雑なバグを理解し必要な修正を実装するために、他のソフトウェアエンジニアと緊密に連携
●当ポジションのやりがい・魅力
次世代ドメインコントローラー技術の中核となるソフトウェアアーキテクチャの設計と開発
複雑な技術的課題に取り組み、革新的なソリューションを生み出す機会
顧客との直接的な技術交流を通じた専門性の発揮と認知
多様な技術領域(BSW、Parking、DMS/OMS、Interior Radar等)を横断する幅広い技術知識の習得
技術的リーダーとしてのキャリア成長と影響力の拡大
最先端の自動車ソフトウェア技術に携わる経験
グローバルな自動車産業の技術革新への貢献
●ミッション
ドメインコントローラープログラムのソフトウェアアーキテクチャを設計・主導する
複雑なソフトウェア課題に対する技術的専門知識を提供し、チームをリードする
ソフトウェア品質と堅牢性を確保するための設計原則と手法を確立する
顧客との技術的設計レビューをリードし、ソリューションの適合性を確保する
チーム内の技術的卓越性を促進し、メンバーの成長をサポートする
●職務詳細
技術的リーダーシップ
チーム内の技術的専門家として、複雑なソフトウェア課題に関する指導を提供
ソフトウェアバグ、特にタスクタイミング、リソース管理、再プログラミング、診断、状態マシン/モード遷移に関する詳細分析をリード
顧客の技術設計レビューに参加・貢献し、専門的な洞察を提供してソフトウェアアーキテクチャの堅牢性を確保
チーム内の他のエンジニアに対する技術的メンタリングを行い、技術スキルの向上を支援
アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術戦略とロードマップの定義にチームリードと協力
顧客とのリアルタイムでのソフトウェア問題特定・解決のための共同デバッグセッションに参加
デバッグソフトウェアの「修正-コンパイル-リリース」サイクルの管理、顧客要求に対する迅速な対応の確保
技術的実装
デバッグソフトウェアのビルドとリリースプロセスを自動化するための必要なツールとスクリプトの開発・維持
システムからのログとトレースデータを分析し、ソフトウェア欠陥の根本原因を特定
複雑なバグを理解し必要な修正を実装するために、他のソフトウェアエンジニアと緊密に連携
●当ポジションのやりがい・魅力
次世代ドメインコントローラー技術の中核となるソフトウェアアーキテクチャの設計と開発
複雑な技術的課題に取り組み、革新的なソリューションを生み出す機会
顧客との直接的な技術交流を通じた専門性の発揮と認知
多様な技術領域(BSW、Parking、DMS/OMS、Interior Radar等)を横断する幅広い技術知識の習得
技術的リーダーとしてのキャリア成長と影響力の拡大
最先端の自動車ソフトウェア技術に携わる経験
グローバルな自動車産業の技術革新への貢献
データ領域プロジェクトマネージャー/クリエイターサポート企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
プロジェクトマネージャー
仕事内容
クライアントから頂くデータ関連のご相談に対し、課題のヒアリング・分析とそれに伴う開発に携わっていただきます。BI(TableauやPowerBI等)ダッシュボード開発、DB(AWSやGCP等)構築等の課題解決などがメインです。
【具体的な業務内容】
1. マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2. プロジェクトマネジメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
3. マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
【実績】
複数の業界クライアント:サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
複数の業界クライアント:サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
公共機関プロジェクト:個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
複数の業界クライアント:通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【この仕事の魅力】
・研修などスキルアップの機会の提供や、長期休暇取得の推奨、産休、育休後の職場復帰支援があります。
・担当するプロジェクトによるところがありますが、可能な範囲で出社とリモートを併用したハイブリッドな働き方を目指すなど、働きやすい環境になるよう努めています。
・クライアントの課題解決にやりがいを感じるメンバーが多いため、真摯にプロジェクトに取り組める環境です。
・多様な業界のクライアントのプロジェクトに関わりながら、様々なデータやツール、データベースに触れていただく機会が豊富です。
【業務変更の可能性】なし
【具体的な業務内容】
1. マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2. プロジェクトマネジメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
3. マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
【実績】
複数の業界クライアント:サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
複数の業界クライアント:サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
公共機関プロジェクト:個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
複数の業界クライアント:通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【この仕事の魅力】
・研修などスキルアップの機会の提供や、長期休暇取得の推奨、産休、育休後の職場復帰支援があります。
・担当するプロジェクトによるところがありますが、可能な範囲で出社とリモートを併用したハイブリッドな働き方を目指すなど、働きやすい環境になるよう努めています。
・クライアントの課題解決にやりがいを感じるメンバーが多いため、真摯にプロジェクトに取り組める環境です。
・多様な業界のクライアントのプロジェクトに関わりながら、様々なデータやツール、データベースに触れていただく機会が豊富です。
【業務変更の可能性】なし
Data Engineer(Assistant Manager)/外資系生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
Position Summary
We are seeking a bilingual Data Engineer (more than 5 experience) fluent in Japanese and English to join our Data & Analytics Division (equivalent to a Chief Data Officer Office). The successful candidate will play a key role in facilitating the migration of data from our legacy AS400 System to the New Policy Administration System and Master Data Management platform on Azure cloud. Strong organizational skills and self-motivation are essential for this position.
This role is hands-on and cross-functional, requiring effective communication, collaboration, a passion for developing ETL pipelines in data warehouses, commitment to improving data quality and consistency, and knowledge to understand data models.
Key Responsibilities
Be able to analyze and understand existing data pipelines built on Informatica ETL
Be able to understand the source/target system data model and determine the data mapping strategy.
Be able to design, architect efficient data pipelines (extract , transform and load) for enterprise data platform on MS Azure and Databricks
Be able to guide and support ETL developers with best practice, efficient ETL framework for data migration. Particularly automated validation, detailed audit trail of ETL jobs with easy-to-understand summary, reconciliation scripts etc.
Knowledge of understanding Enterprise data model, domain driven design, Data Vault and Star Dimensional model will be a big plus.
Collaborate with stakeholders on business side to understand more about data and business logic.
Play a key role in migrating data from legacy system to the New Policy Admin System (SaaS).
Good / Organized knowledge management (documentation) of one’s own work is an important skill.
We are seeking a bilingual Data Engineer (more than 5 experience) fluent in Japanese and English to join our Data & Analytics Division (equivalent to a Chief Data Officer Office). The successful candidate will play a key role in facilitating the migration of data from our legacy AS400 System to the New Policy Administration System and Master Data Management platform on Azure cloud. Strong organizational skills and self-motivation are essential for this position.
This role is hands-on and cross-functional, requiring effective communication, collaboration, a passion for developing ETL pipelines in data warehouses, commitment to improving data quality and consistency, and knowledge to understand data models.
Key Responsibilities
Be able to analyze and understand existing data pipelines built on Informatica ETL
Be able to understand the source/target system data model and determine the data mapping strategy.
Be able to design, architect efficient data pipelines (extract , transform and load) for enterprise data platform on MS Azure and Databricks
Be able to guide and support ETL developers with best practice, efficient ETL framework for data migration. Particularly automated validation, detailed audit trail of ETL jobs with easy-to-understand summary, reconciliation scripts etc.
Knowledge of understanding Enterprise data model, domain driven design, Data Vault and Star Dimensional model will be a big plus.
Collaborate with stakeholders on business side to understand more about data and business logic.
Play a key role in migrating data from legacy system to the New Policy Admin System (SaaS).
Good / Organized knowledge management (documentation) of one’s own work is an important skill.
データエンジニア/金融機関のDX改革推進企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
<職務概要>
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。
<プロジェクト体制>
2名〜6名程度でチーミング
<具体的な業務内容>
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクトにおけるデータ連携・検証支援
<プロジェクト事例>
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトを活用)
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトを活用 )
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。
<プロジェクト体制>
2名〜6名程度でチーミング
<具体的な業務内容>
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクトにおけるデータ連携・検証支援
<プロジェクト事例>
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトを活用)
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトを活用 )
データエンジニア_シニアメンバー/ビジネスチャット事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1300万円
ポジション
シニアメンバー
仕事内容
新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、当社が保持しているデータを全社的に利活用されるためのテクノロジーの開発を担当していただきます。
具体的には‥
・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。
・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。
・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
【AIとデータエンジニアリングの融合を実践する開発環境】
Snowflakeやdbtを用いたモダンデータスタック(MDS)の構築・運用に加え、AIエディタ(Cursor等)やAIエージェントを開発プロセス自体に積極的に取り入れています。 データエンジニアリングはAIの進化によりパラダイムシフトが起きています。単にSQLを書くだけではなく、「AIといかに協働し、生産性と品質を劇的に高めるか」という、次世代のエンジニアに必須となるスキルセットを実務の中で磨ける環境です。
【大規模プロダクトの複雑なデータに向き合う面白さ】
導入社数の多い主力プロダクトの膨大なログデータと、急成長する特定の事業領域の複合的なデータを扱います。 教科書通りの綺麗なデータではなく、歴史あるプロダクト特有の複雑さや、リアルなビジネス課題を含んだデータを、「分析可能な価値ある情報」へと昇華させるプロセスこそが、データエンジニアとしての対応力と設計力を飛躍的に高めます。
【AIと特定の事業領域による新たな価値創出への挑戦】
当社が注力する特定の事業領域や、将来的な「AI Agent」の台頭を見据え、これまでのSaaSの常識にとらわれないデータ活用の形を模索しています。 Snowflakeやdbtを用いたモダンな基盤構築に加え、AI時代に即した「Outcome(成果)」そのものを提供するサービスモデルへの変革を、データ基盤の側面からリードしていくチャレンジングな機会があります。
【国内有数のSaaSの成長フェーズに伴走する経験】
主力SaaSプロダクトは現在、イノベーター理論におけるキャズムを超え、マジョリティ層へと市場を拡大する重要な転換期にあります。 これまでのPLG(Product-Led Growth)に加え、SLG(Sales-Led Growth)やクロスセル戦略を強化していく中で、膨大なデータをいかに「勝てる戦略」に昇華させるか。成熟したSaaS企業がさらに「筋肉質」な組織へと進化していく過程を、データエンジニアとして最前線で体感できる希少なフェーズです。
【ビジネスの成長を牽引する収益最大化戦略の中核を担う】
単にデータを整備するだけでなく、マーケティング・セールス・カスタマーサクセスを横断して収益最大化を目指す収益最大化戦略の文脈でデータ基盤を構築・運用できる環境です。 一般的な営業モデルの組織が抱えがちな部門間のサイロ化をデータによって解消し、事業の意思決定やユニットエコノミクスの健全化にダイレクトに貢献できるため、エンジニアリングとビジネスの両面で高い視座を養うことができます。
具体的には‥
・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。
・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。
・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
【AIとデータエンジニアリングの融合を実践する開発環境】
Snowflakeやdbtを用いたモダンデータスタック(MDS)の構築・運用に加え、AIエディタ(Cursor等)やAIエージェントを開発プロセス自体に積極的に取り入れています。 データエンジニアリングはAIの進化によりパラダイムシフトが起きています。単にSQLを書くだけではなく、「AIといかに協働し、生産性と品質を劇的に高めるか」という、次世代のエンジニアに必須となるスキルセットを実務の中で磨ける環境です。
【大規模プロダクトの複雑なデータに向き合う面白さ】
導入社数の多い主力プロダクトの膨大なログデータと、急成長する特定の事業領域の複合的なデータを扱います。 教科書通りの綺麗なデータではなく、歴史あるプロダクト特有の複雑さや、リアルなビジネス課題を含んだデータを、「分析可能な価値ある情報」へと昇華させるプロセスこそが、データエンジニアとしての対応力と設計力を飛躍的に高めます。
【AIと特定の事業領域による新たな価値創出への挑戦】
当社が注力する特定の事業領域や、将来的な「AI Agent」の台頭を見据え、これまでのSaaSの常識にとらわれないデータ活用の形を模索しています。 Snowflakeやdbtを用いたモダンな基盤構築に加え、AI時代に即した「Outcome(成果)」そのものを提供するサービスモデルへの変革を、データ基盤の側面からリードしていくチャレンジングな機会があります。
【国内有数のSaaSの成長フェーズに伴走する経験】
主力SaaSプロダクトは現在、イノベーター理論におけるキャズムを超え、マジョリティ層へと市場を拡大する重要な転換期にあります。 これまでのPLG(Product-Led Growth)に加え、SLG(Sales-Led Growth)やクロスセル戦略を強化していく中で、膨大なデータをいかに「勝てる戦略」に昇華させるか。成熟したSaaS企業がさらに「筋肉質」な組織へと進化していく過程を、データエンジニアとして最前線で体感できる希少なフェーズです。
【ビジネスの成長を牽引する収益最大化戦略の中核を担う】
単にデータを整備するだけでなく、マーケティング・セールス・カスタマーサクセスを横断して収益最大化を目指す収益最大化戦略の文脈でデータ基盤を構築・運用できる環境です。 一般的な営業モデルの組織が抱えがちな部門間のサイロ化をデータによって解消し、事業の意思決定やユニットエコノミクスの健全化にダイレクトに貢献できるため、エンジニアリングとビジネスの両面で高い視座を養うことができます。
BI/DWHエンジニア/日系戦略・業務コンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
890万円〜1200万円
ポジション
チームリーダー
仕事内容
●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自社製品の企画・開発・導入を行っております。当該ソリューションの高い認知度を確立すると共に、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。
多数の企業への導入実績があります。
●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして自社製品の企画・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
<当ポジションの魅力>
・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、お客様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等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして自社製品の企画・開発・導入を行っております。当該ソリューションの高い認知度を確立すると共に、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。
多数の企業への導入実績があります。
●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして自社製品の企画・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
<当ポジションの魅力>
・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、お客様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等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。
データエンジニア/日系戦略・業務コンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜1200万円
ポジション
専門職
仕事内容
●部署のビジョン/ミッション(ビジネス展望・顧客提供価値)
データイノベーション部門は、技術をベースに組織、社会に貢献することを第一の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
・特に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
・他部門のデータ利活用に関する案件の支援
●職務内容
<期待役割>
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はなく、その実現手段及び有益な提案する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する。
●このポジションで目指せるキャリア・やりがい・魅力
1) Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証する。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
2) データマネジメントにおいては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ある。しかし、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る
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、地に足の着いたデータマネジメントスキルを身につけられる
データイノベーション部門は、技術をベースに組織、社会に貢献することを第一の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
・特に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
・他部門のデータ利活用に関する案件の支援
●職務内容
<期待役割>
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はなく、その実現手段及び有益な提案する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する。
●このポジションで目指せるキャリア・やりがい・魅力
1) Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証する。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
2) データマネジメントにおいては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ある。しかし、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る
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、地に足の着いたデータマネジメントスキルを身につけられる
データエンジニア(Python・SQL)/上場コンサルティング企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
日本の上場企業の株主対応コンサルティング会社のリサーチ部門のデータエンジニアとして、主に以下をお任せ致します。
・データ分析システムの保守、修正、改修(Python)
・プログラミング・SQLによるデータハンドリング
・機関投資家の議決権ガイドライン(文章)の解析・構造化
当社のリサーチ業務には、資本市場(機関投資家)に関する理解・情報収集と、顧客企業に対する情報(=価値)提供という2つの要素があります。
いずれも「情報を価値に換える」高度かつ知的な業務であり、これを支えるデータエンジニアとしてのご活躍を期待しています。
変更の範囲:会社の定める業務
・データ分析システムの保守、修正、改修(Python)
・プログラミング・SQLによるデータハンドリング
・機関投資家の議決権ガイドライン(文章)の解析・構造化
当社のリサーチ業務には、資本市場(機関投資家)に関する理解・情報収集と、顧客企業に対する情報(=価値)提供という2つの要素があります。
いずれも「情報を価値に換える」高度かつ知的な業務であり、これを支えるデータエンジニアとしてのご活躍を期待しています。
変更の範囲:会社の定める業務
Databricksエンジニア/大手シンクタンク系SI
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
520万円〜800万円
ポジション
専門職(リーダー候補)
仕事内容
Databricksを中心としたデータ分析基盤を活用し、顧客のビジネス課題整理から分析設計・実装・運用までを担当。将来的には案件リーダーとしてプロジェクト推進を担います。
【担当業務の強み】
1. 金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス(顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用)をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
2. 研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。
【キャリアパス】
リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。
【入社後の教育体制】
入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは自社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。部で用意している専用研修もあります。
【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
1. 現業務において、データ分析を実施されている。
2. 開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
3. 顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。
【魅力】
1. Databricksを活用したデータ分析案件において、課題設定など上流工程から関与できる点が魅力です。多業界のプライム案件を通じて実践的なデータ活用力を磨けるほか、研修や資格支援も充実しており、リーダーとしての成長も目指せます。
2. ワークライフバランス:テレワーク・フレックスを活用しやすく、育休や時短制度も整備。大規模案件でキャリアを形成しつつも、無理なく働ける環境です。
【備考】
<変更の範囲>
就業の場所:会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
従事すべき業務の内容:会社の定める業務
【担当業務の強み】
1. 金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス(顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用)をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。
2. 研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。
【キャリアパス】
リーダー・マネージャー職以上希望の方につきましては、ご経験・適正確認後、リーダーとしてご活躍頂けます。
【入社後の教育体制】
入社後はOJT(他部門経験含む)を中心に先ずは自社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます(有料、無料可)。部で用意している専用研修もあります。
【キャリア入社者情報】
以下の方が、入社された傾向がございます。
1. 現業務において、データ分析を実施されている。
2. 開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。
3. 顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。
【魅力】
1. Databricksを活用したデータ分析案件において、課題設定など上流工程から関与できる点が魅力です。多業界のプライム案件を通じて実践的なデータ活用力を磨けるほか、研修や資格支援も充実しており、リーダーとしての成長も目指せます。
2. ワークライフバランス:テレワーク・フレックスを活用しやすく、育休や時短制度も整備。大規模案件でキャリアを形成しつつも、無理なく働ける環境です。
【備考】
<変更の範囲>
就業の場所:会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
従事すべき業務の内容:会社の定める業務
データエンジニア/デジタル化サービス事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
プレイングマネジャー
仕事内容
データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。
主な業務内容:
1. データ分析基盤(インフラ)の設計・構築、運用
2. データ処理アプリケーションの開発(パイプライン構築、BI構築)
3. データ分析業務の効率化・自動化
4. データガバナンス、マスターデータ管理などの推進
5. データの集積と活用のための人材育成
利用技術:
【パイプライン構築】
* BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)
* ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等)
* DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigquery等)
* 上記に伴う各種クラウドサービス(製品はSaaS、オンプレ問いません)
【データ分析基盤(インフラ)】
* AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築
* 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築
* 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)
ポジションの魅力:
* 最新技術に携われる
* データ領域の技術幅広く携われる
* 裁量権もって業務に取り組める
* 顧客の悩みに積極的に解決策を出せる
* AWSに特化したスペシャリストがいる
* 困ったときは助け合う文化がある
主な業務内容:
1. データ分析基盤(インフラ)の設計・構築、運用
2. データ処理アプリケーションの開発(パイプライン構築、BI構築)
3. データ分析業務の効率化・自動化
4. データガバナンス、マスターデータ管理などの推進
5. データの集積と活用のための人材育成
利用技術:
【パイプライン構築】
* BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)
* ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等)
* DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigquery等)
* 上記に伴う各種クラウドサービス(製品はSaaS、オンプレ問いません)
【データ分析基盤(インフラ)】
* AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築
* 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築
* 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)
ポジションの魅力:
* 最新技術に携われる
* データ領域の技術幅広く携われる
* 裁量権もって業務に取り組める
* 顧客の悩みに積極的に解決策を出せる
* AWSに特化したスペシャリストがいる
* 困ったときは助け合う文化がある
フォレンジックエンジニア/データソリューション専門IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜500万円(年俸制)+インセンティブ
ポジション
担当者〜
仕事内容
情報漏えい、社内不正等のインシデントが発生した際のPCやサーバ、スマートフォンに対して、デジタルフォレンジック技術を駆使した解析・調査を行っていただきます。行動力と思考力の両面を重視する文化です。OJTによる教育体制があるため、エンジニア未経験であっても応募可能です。ロジカルシンキングや定量的思考力に自信がある方、鍛えたい方を歓迎します。
●業務内容
フォレンジック調査業務
・社内不正行為調査
・パスワード解析
・ペンテスト、脆弱性診断等
・労務問題調査
#デジタルフォレンジックとは?
コンピュータに内蔵されているSSDやUSBメモリ等の記録媒体に記録された情報の回収と分析調査(収集、解析、調査)などを行うことを指します。
●業務内容
フォレンジック調査業務
・社内不正行為調査
・パスワード解析
・ペンテスト、脆弱性診断等
・労務問題調査
#デジタルフォレンジックとは?
コンピュータに内蔵されているSSDやUSBメモリ等の記録媒体に記録された情報の回収と分析調査(収集、解析、調査)などを行うことを指します。
Data Engineer・ML Engineer(AIプロダクト開発)/CX(顧客体験)プラットフォームの運営・開発ベンチャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ポジションの魅力
- 解析UU数が数百億規模にのぼるデータをすでに保持しているため、貴重な経験が積め、また分析の深さや機械学習モデルの精度向上が期待できる
- データ基盤の技術選定やアーキテクチャ設計において、大きな裁量を持って取り組める
- データに関するさまざまな業務を経験できるため、データエンジニアとしてのキャリアの幅を広げられる
- 先進的なAI開発プロジェクトにデータ面から深く関与できる
- 解析UU数が数百億規模にのぼるデータをすでに保持しているため、貴重な経験が積め、また分析の深さや機械学習モデルの精度向上が期待できる
- データ基盤の技術選定やアーキテクチャ設計において、大きな裁量を持って取り組める
- データに関するさまざまな業務を経験できるため、データエンジニアとしてのキャリアの幅を広げられる
- 先進的なAI開発プロジェクトにデータ面から深く関与できる
データプロセスエンジニア(データ処理スタッフ)・担当者〜/大手監査法人
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
データ処理スタッフ(メンバー)
仕事内容
自社の監査やコンサルティング業務を支えるデータ分析・処理の専門チームの一員として、以下の業務を担当いただきます。
・クライアントから提供されるデータの集計・加工・クレンジング・可視化(ビジュアライゼーション)
・自社グループが開発した分析ツールの実行・運用
・監査・コンサルティングプロジェクトにおけるデータ分析結果の作成・報告支援
・業務プロセスの効率化を目的としたツールやスクリプトの設計・開発
・チーム内外との連携による技術的課題の解決・改善提案
【ポジションの魅力】
・自社でのデータ処理業務となるため、多様な業種のデータを取り扱えることが特長です。
・同じ会社で働いている社職員がユーザのため距離が近く、コミュニケーションがとりやすいです。
・データ処理に留まらずデータのビジュアル化やツール作成にもチャレンジすることができます。
・財務データを扱うことが多いため会計知識が自然と身に付きます。
・ワークライフバランスを重視しているメンバーが多く、閑散期には休暇が取りやすい雰囲気があります。事前に調整すれば2週間程度の長期休暇を取得することも可能です。
・クライアントから提供されるデータの集計・加工・クレンジング・可視化(ビジュアライゼーション)
・自社グループが開発した分析ツールの実行・運用
・監査・コンサルティングプロジェクトにおけるデータ分析結果の作成・報告支援
・業務プロセスの効率化を目的としたツールやスクリプトの設計・開発
・チーム内外との連携による技術的課題の解決・改善提案
【ポジションの魅力】
・自社でのデータ処理業務となるため、多様な業種のデータを取り扱えることが特長です。
・同じ会社で働いている社職員がユーザのため距離が近く、コミュニケーションがとりやすいです。
・データ処理に留まらずデータのビジュアル化やツール作成にもチャレンジすることができます。
・財務データを扱うことが多いため会計知識が自然と身に付きます。
・ワークライフバランスを重視しているメンバーが多く、閑散期には休暇が取りやすい雰囲気があります。事前に調整すれば2週間程度の長期休暇を取得することも可能です。
Associate Manager/外資系IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Consultant/Senior Consultant
仕事内容
データエンジニアリング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。
顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。
製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 い技術 だけではなく顧客にコミットする ビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。
※プロジェクトにより国内・海外出張有
顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。
製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 い技術 だけではなく顧客にコミットする ビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。
※プロジェクトにより国内・海外出張有
データエンジニア(データ活用)/大手損害保険 システム中核子会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
自社、および自社グループが提供するサービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事頂きます。
・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築
・Python/Rを用いたデータ分析、AIモデル構築
・BIツールTableauを用いたデータ分析
・データレイクの各種データ整備
・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発
・関係者(ビジネス部門、パートナー会社 等)を交えたプロジェクト推進
・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築
・Python/Rを用いたデータ分析、AIモデル構築
・BIツールTableauを用いたデータ分析
・データレイクの各種データ整備
・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発
・関係者(ビジネス部門、パートナー会社 等)を交えたプロジェクト推進
顧客データ管理システム担当者(リーダー)/大手損害保険 システム中核子会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,100万円
ポジション
リーダー
仕事内容
自社の顧客データ管理を担うシステムの担当者(主にリーダーという役割)で業務を遂行いただきます。システムの開発・改修のプロジェクトのリーダーとして、若手の社員やSIベンダーのメンバーを率いて、プロジェクトを管理・推進していただきます。また、ビジネスオーナーとのコミュニケーションを通じて、業務課題や要望を的確に把握し、それをシステム設計や改善に反映させる役割も期待されます。ビジネス視点を持ちながら技術的な側面をリードできる方を募集します。
【東京都】データ活用支援エンジニア/BIコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜650万円
ポジション
担当者
仕事内容
お客様との継続的な関係構築を通じたデータ活用支援(単発プロジェクトではなく伴走型支援)をしていただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
●顧客の業務理解を深め、課題に対するデータ活用の提案・実行
●自社製品を利用したお客様への伴走型データ活用支援
●自社製品を含む、データ統合基盤に関わる各種製品・サービスを用いた、データ基盤構築(データ収集、加工、蓄積)や画面(ダッシュボードやレポート、帳票など)作成
●PowerPoint等を用いた提案資料の作成とプレゼンテーション
●ベンダーとのアライアンス活動(資格取得やイベント参加など)
【組織の特徴・魅力】
・自社支援室では、「真のデータドリブンコンサルティング」を体現すべく、お客様の真のパートナーになることを目標としています。
・業務では、お客様のデータ活用を促進させることを目的に、特定のツールに依存せず、課題に応じた柔軟なデータ活用支援サービスを提供しています。
・プロジェクトベースではなく、お客様ベースで仕事をしていくため、よりお客様に深く入り込み「伴走型支援」としてお客様のデータ活用を促進させることができる点が醍醐味です。
●顧客の業務理解を深め、課題に対するデータ活用の提案・実行
●自社製品を利用したお客様への伴走型データ活用支援
●自社製品を含む、データ統合基盤に関わる各種製品・サービスを用いた、データ基盤構築(データ収集、加工、蓄積)や画面(ダッシュボードやレポート、帳票など)作成
●PowerPoint等を用いた提案資料の作成とプレゼンテーション
●ベンダーとのアライアンス活動(資格取得やイベント参加など)
【組織の特徴・魅力】
・自社支援室では、「真のデータドリブンコンサルティング」を体現すべく、お客様の真のパートナーになることを目標としています。
・業務では、お客様のデータ活用を促進させることを目的に、特定のツールに依存せず、課題に応じた柔軟なデータ活用支援サービスを提供しています。
・プロジェクトベースではなく、お客様ベースで仕事をしていくため、よりお客様に深く入り込み「伴走型支援」としてお客様のデータ活用を促進させることができる点が醍醐味です。
【東京都】データプラットフォームエンジニア/コンサルタント/BIコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
570万円〜900万円
ポジション
データプラットフォームエンジニア(サブリーダー〜PL/PM候補)
仕事内容
●募集背景
マルチクラウドデータプラットフォームユニット(以下MCDPと記載)は自社の中でも最大の在籍数を誇るユニットです。拡大するデータプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員となります。
●仕事内容
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。※エンジニアとして特定のBI/クラウドに捕らわれず、顧客にとって最適なソリューション導入をすべく提案から実装まで一気通貫で担当できます。
【詳細】
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●ご経験に応じ、主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
●ご経験に応じてですが、PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただたらと考えております。
●AWS/GCP/Azureなど主要なパブリッククラウドに関する案件を実施しているため、適性やご希望に応じアサインいたします。
マルチクラウドデータプラットフォームユニット(以下MCDPと記載)は自社の中でも最大の在籍数を誇るユニットです。拡大するデータプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員となります。
●仕事内容
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。※エンジニアとして特定のBI/クラウドに捕らわれず、顧客にとって最適なソリューション導入をすべく提案から実装まで一気通貫で担当できます。
【詳細】
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●ご経験に応じ、主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
●ご経験に応じてですが、PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただたらと考えております。
●AWS/GCP/Azureなど主要なパブリッククラウドに関する案件を実施しているため、適性やご希望に応じアサインいたします。
データプラットフォームエンジニア(担当者〜PL/PM候補)/BIコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
担当者〜PL/PM候補
仕事内容
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。特定のBI/クラウドに捕らわれず、顧客にとって最適なソリューション導入をすべく提案から実装まで一気通貫で担当できます。
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●ご経験に応じ、主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
●ご経験に応じてですが、PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただたらと考えております。
●AWS/GCP/Azureなど主要なパブリッククラウドに関する案件を実施しているため、適性やご希望に応じアサインいたします。
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●ご経験に応じ、主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
●ご経験に応じてですが、PL/PMとしてのクライアントとの提案・折衝やチームマネジメントを担っていただたらと考えております。
●AWS/GCP/Azureなど主要なパブリッククラウドに関する案件を実施しているため、適性やご希望に応じアサインいたします。
【北海道】データエンジニア(マネージャー候補)/BIコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜800万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
日本企業のデジタルトランスフォーメーションの実現に貢献するため、ビックデータの活用支援を行います。データ蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)やAzure、AWS、GCPなどのクラウド、AI、機械学習などを含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。ご入社後は、新設された札幌オフィスにて事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。
1. 直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
2. 主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
3. エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。徐々に北海道エリアでの顧客開拓をはじめDX浸透に貢献いただきます。
1. 直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
2. 主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
3. エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。徐々に北海道エリアでの顧客開拓をはじめDX浸透に貢献いただきます。
決済エンジニア/インターネットビジネス
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
コア製品をさらに進化させるべく、フロントエンド・バックエンドを問わずさまざまな技術領域へコードによるコミットを行います
プロジェクトの初期段階からプロダクトマネージャやビジネスチームと協働し、真の課題の発見や課題解決のためのアイデアを提案し、実現するための技術選定を行います
決済システムの堅牢性と信頼性を最優先し、トランザクション処理の整合性確保、エラーハンドリング、障害復旧などの設計・実装を行います
金融関連の法規制やセキュリティ基準(資金決済法、PCI DSS等)を遵守したシステム設計・実装を行い、ユーザーの資産を安全に保護します
クラウドインフラの整備やオブザーバビリティの改善を通じて、店舗運営をする方々からの信頼を得るサービスを運用します
▼ 開発環境
バックエンド
Ruby, Go, Java
Ruby on Rails, Spring Boot
フロントエンド
React, Vue, Next.js, Nuxt, Remix
インフラ
AWS, Google Cloud
Google Workspace
Slack
Notion
プロジェクトの初期段階からプロダクトマネージャやビジネスチームと協働し、真の課題の発見や課題解決のためのアイデアを提案し、実現するための技術選定を行います
決済システムの堅牢性と信頼性を最優先し、トランザクション処理の整合性確保、エラーハンドリング、障害復旧などの設計・実装を行います
金融関連の法規制やセキュリティ基準(資金決済法、PCI DSS等)を遵守したシステム設計・実装を行い、ユーザーの資産を安全に保護します
クラウドインフラの整備やオブザーバビリティの改善を通じて、店舗運営をする方々からの信頼を得るサービスを運用します
▼ 開発環境
バックエンド
Ruby, Go, Java
Ruby on Rails, Spring Boot
フロントエンド
React, Vue, Next.js, Nuxt, Remix
インフラ
AWS, Google Cloud
Google Workspace
Slack
Notion
【東京都】データプラットフォームエンジニア/BIコンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
430万円〜800万円
ポジション
メンバークラス〜PM・PLクラス
仕事内容
【業務内容】
●大小様々なプロジェクトにおいて、提案、要件定義〜運用保守まで一貫して対応
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
‐顧客への提案活動(営業同行、ヒアリング、工数算出/ソリューション提案)
‐プロジェクトマネジメント(プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告)
‐BI、DWH導入、小規模:既存改修や追加開発〜大規模:データプラットフォーム構築など
(各種BIツール及びETL・DWH製品、クラウドサービスを用いたシステム構築プロジェクト)
【組織の特徴・魅力】
・お客様に寄り添いデータ活用を促進させるソリューションを一貫したサービスとして提供することをミッションとしています。
・E/U案件が多いためお客様と直接やり取りをする機会が多くあり、顧客貢献を継続していく事で「自身の顧客を創る」事が可能です。
・導入作業だけでなく営業フェーズからも活動に携われる事ができますので、お客様の課題の掘り起こしから解決に向けた企画・提案・定着化のご支援まで幅広く携わって頂く事が可能です。
・様々な業種のお客様、製品に関わる機会が多く、システム移行のプロジェクト等で一度に現新複数の製品を触る機会もあります。
・利用する製品や技術に触れ特徴を理解し、幅広く技術スキルを磨いて頂く事が可能です。
●カルチャー
・垣根なく、意見できる風土
・若手でも信頼して任せる風土
・『自分のキャリアは自分で考え、自分でつくる』働きがいや成長促進を支援する制度
‐キャリア自己申告制度/社内公募/FA制度/案件社内公募制度
●大小様々なプロジェクトにおいて、提案、要件定義〜運用保守まで一貫して対応
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
‐顧客への提案活動(営業同行、ヒアリング、工数算出/ソリューション提案)
‐プロジェクトマネジメント(プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告)
‐BI、DWH導入、小規模:既存改修や追加開発〜大規模:データプラットフォーム構築など
(各種BIツール及びETL・DWH製品、クラウドサービスを用いたシステム構築プロジェクト)
【組織の特徴・魅力】
・お客様に寄り添いデータ活用を促進させるソリューションを一貫したサービスとして提供することをミッションとしています。
・E/U案件が多いためお客様と直接やり取りをする機会が多くあり、顧客貢献を継続していく事で「自身の顧客を創る」事が可能です。
・導入作業だけでなく営業フェーズからも活動に携われる事ができますので、お客様の課題の掘り起こしから解決に向けた企画・提案・定着化のご支援まで幅広く携わって頂く事が可能です。
・様々な業種のお客様、製品に関わる機会が多く、システム移行のプロジェクト等で一度に現新複数の製品を触る機会もあります。
・利用する製品や技術に触れ特徴を理解し、幅広く技術スキルを磨いて頂く事が可能です。
●カルチャー
・垣根なく、意見できる風土
・若手でも信頼して任せる風土
・『自分のキャリアは自分で考え、自分でつくる』働きがいや成長促進を支援する制度
‐キャリア自己申告制度/社内公募/FA制度/案件社内公募制度
データ基盤 データエンジニア/観光DX関連プロダクトの企画開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜880万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
今回募集するデータ基盤エンジニアは、データ基盤チームの一員として、当グループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。
・各事業(ebica / Japanticket / PRESTIGE)が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ/提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン(ETL/ELT)、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標(SLO)策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与
<開発環境>
開発フロー
・アジャイル開発
・GitHubを用いたPull Requestベース開発
・Backlog / Jira 等を利用したチケットベース開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Codex / Claude Code 等
言語
・バックエンド:Golang / (既存サービス: Kotlin / Spring Boot)
・フロントエンド:Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript
インフラ
・AWS:RDS(PostgreSQL) / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理:Confluence / Growi
・各事業(ebica / Japanticket / PRESTIGE)が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ/提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン(ETL/ELT)、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標(SLO)策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与
<開発環境>
開発フロー
・アジャイル開発
・GitHubを用いたPull Requestベース開発
・Backlog / Jira 等を利用したチケットベース開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Codex / Claude Code 等
言語
・バックエンド:Golang / (既存サービス: Kotlin / Spring Boot)
・フロントエンド:Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript
インフラ
・AWS:RDS(PostgreSQL) / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理:Confluence / Growi
データアナリスト/データベース管理システムの開発・運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
* 事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐
プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。
● 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* 【某ラジオ局様】分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
● 本ポジションで得られる経験・スキル
* AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト(自社サービス)に還元する経験(クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能)
● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい
本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。
* 事業KPI(LTV・稼働率・獲得率など)の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐
プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。
● 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* 【某ラジオ局様】分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
● 本ポジションで得られる経験・スキル
* AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト(自社サービス)に還元する経験(クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能)
● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい
ソフトウェアエンジニア(データエンジニアリング)/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
560万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
多様なデジタル広告関連データを取り扱い、企業のマーケティング高度化や意思決定を支えるデータウェアハウス基盤とデータマートの構築・運用をご担当いただきます。
大規模な広告配信データ・マーケティングデータの統合、分析基盤の設計を通じて、データドリブンなビジネス推進を技術面で支援していただきます。
<職務内容詳細>
・各種デジタル広告プラットフォーム/マーケティング施策等のデータソースからのデータ収集、整理、データウェアハウスへの格納
・データパイプラインの設計・実装・運用、効率的なデータ活用基盤の整備
・データ分析に必要なデータセットの準備および、データサイエンティスト・ビジネスユーザーへの支援
・データインフラの構築・運用・監視および、データのセキュリティや信頼性の確保
・提供データの運用保守・日々の障害対応・ユーザーサポート
・パートナー企業や社内関係者との連携・コミュニケーション
【配属先情報:パフォーマンスマネジメント部門】
150名を超えるメンバーで、各プラットフォームの専門性を武器に当社のパフォーマンスマーケティングの強化にコミットします。大型案件の立上に寄与するとともに、マーケティングコミュニケーション領域全体のパフォーマンスクオリティマネジメントを担います。また、BPOを含めた領域全体のデータ基盤構築及び業務効率化の推進も行います。
大規模な広告配信データ・マーケティングデータの統合、分析基盤の設計を通じて、データドリブンなビジネス推進を技術面で支援していただきます。
<職務内容詳細>
・各種デジタル広告プラットフォーム/マーケティング施策等のデータソースからのデータ収集、整理、データウェアハウスへの格納
・データパイプラインの設計・実装・運用、効率的なデータ活用基盤の整備
・データ分析に必要なデータセットの準備および、データサイエンティスト・ビジネスユーザーへの支援
・データインフラの構築・運用・監視および、データのセキュリティや信頼性の確保
・提供データの運用保守・日々の障害対応・ユーザーサポート
・パートナー企業や社内関係者との連携・コミュニケーション
【配属先情報:パフォーマンスマネジメント部門】
150名を超えるメンバーで、各プラットフォームの専門性を武器に当社のパフォーマンスマーケティングの強化にコミットします。大型案件の立上に寄与するとともに、マーケティングコミュニケーション領域全体のパフォーマンスクオリティマネジメントを担います。また、BPOを含めた領域全体のデータ基盤構築及び業務効率化の推進も行います。
エンタメ×テクノロジーのスタートアップ企業でのデータエンジニア【AWS/GCP】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜1020万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
サービス運営・ビジネス分析・出版社支援など多様な活用ニーズに応えるためのデータ基盤構築をお任せします。
・データレイク / ETL 基盤の構築
・ AWS Glue(Apache Spark)による分散処理・ETL開発
・ S3 / Lake Formation を用いたデータ管理・セキュリティ設計
・ BigQuery ベースの DWH 環境整備
・ AWS → GCP 間データ連携パイプラインの最適化
・ BigQuery によるデータモデリング・クエリ最適化
・ IaC を軸としたマルチクラウド管理
・ Terraform による環境差分管理・自動化
・ 品質管理・運用効率化
・ Airflow などのワークフロー管理と CI/CD 整備
・ データ品質テストの自動化
基盤全体のアーキテクチャ方針にも大きく関わっていただけます。
【オススメポイント】
・ AWS × GCP の本格ハイブリッド基盤に携われる稀少な環境
・ まだ整備途上のフェーズで裁量大きく技術選定や標準作成に関与
・ 事業インパクトが見えやすい(出版社や著者の成果に直結)
・ データエンジニア組織の立ち上げメンバー
【目指す先】
「マンガを世界に知らしめる」をミッションとし、漫画の力で世界中の人々をつなぎ、豊かな想像力と感動を届けています。
弊社は、漫画を通じた新しいエンターテイメント体験を提供するスタートアップ企業です。
・データレイク / ETL 基盤の構築
・ AWS Glue(Apache Spark)による分散処理・ETL開発
・ S3 / Lake Formation を用いたデータ管理・セキュリティ設計
・ BigQuery ベースの DWH 環境整備
・ AWS → GCP 間データ連携パイプラインの最適化
・ BigQuery によるデータモデリング・クエリ最適化
・ IaC を軸としたマルチクラウド管理
・ Terraform による環境差分管理・自動化
・ 品質管理・運用効率化
・ Airflow などのワークフロー管理と CI/CD 整備
・ データ品質テストの自動化
基盤全体のアーキテクチャ方針にも大きく関わっていただけます。
【オススメポイント】
・ AWS × GCP の本格ハイブリッド基盤に携われる稀少な環境
・ まだ整備途上のフェーズで裁量大きく技術選定や標準作成に関与
・ 事業インパクトが見えやすい(出版社や著者の成果に直結)
・ データエンジニア組織の立ち上げメンバー
【目指す先】
「マンガを世界に知らしめる」をミッションとし、漫画の力で世界中の人々をつなぎ、豊かな想像力と感動を届けています。
弊社は、漫画を通じた新しいエンターテイメント体験を提供するスタートアップ企業です。
独立系データ分析/システム開発会社における【データ分析基盤エンジニア】AI時代のビジネスを動かす“データの土台”を設計する
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ活用プロジェクトにおける要件定義 設計 実装 運用の全工程に、案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。
(1)データ分析基盤の構築・運用
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装
・DWH / データマート設計
・BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築
・可観測性・パフォーマンスの改善
・データ品質管理・運用ルール設計
(2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備
・サーバレスアーキテクチャの設計
・モニタリング、ログ設計、CI/CD整備
・セキュリティ・運用改善
(3)ビジネスサイドとのコミュニケーション
・データ要件の整理、実現方式の検討
・分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング 改善提案)
・AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援
・データ構造の最適化提案
(1)データ分析基盤の構築・運用
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装
・DWH / データマート設計
・BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築
・可観測性・パフォーマンスの改善
・データ品質管理・運用ルール設計
(2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備
・サーバレスアーキテクチャの設計
・モニタリング、ログ設計、CI/CD整備
・セキュリティ・運用改善
(3)ビジネスサイドとのコミュニケーション
・データ要件の整理、実現方式の検討
・分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング 改善提案)
・AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援
・データ構造の最適化提案
データソリューション専門IT企業でのデータ復旧の対応をする復旧エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
360万円〜560万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
HDD、SSD、PC、スマートフォン等、記憶媒体のデータが消失しデータ復旧をご要望のお客様に対し、データ復旧の対応をする復旧エンジニアを募集します。
お子様の成長記録、業務データの復旧など、個人法人問わず対応しています。
データ消失等のトラブルがあるHDD、NAS/サーバー、USBメモリなど電子機器からのデータ抽出をお任せします。
★未経験の方でも安心★まずは機器に慣れるためお客様からお預かりした機器の解体や組み立て作業、入出庫業務からおこなっていただきます。
※入社時の経験や能力に応じてデータ復旧作業からお任せすることもございます。
<業務詳細>
・起動しなくなったPC、NAS/サーバー、産業用機械、スマートフォン等のデータ修復、データ復旧作業
・壊れたHDD、SDカード、USBメモリ等の記憶媒体の復旧作業
・破損したデータの修復作業
・削除したデータの復旧作業
・お客様からお預かりしたデータ取り出しが必要な機器を解体し記憶媒体の取り出し作業、組み立て作業
・お客様からお預かりした電子機器の管理、入庫、出庫業務
お子様の成長記録、業務データの復旧など、個人法人問わず対応しています。
データ消失等のトラブルがあるHDD、NAS/サーバー、USBメモリなど電子機器からのデータ抽出をお任せします。
★未経験の方でも安心★まずは機器に慣れるためお客様からお預かりした機器の解体や組み立て作業、入出庫業務からおこなっていただきます。
※入社時の経験や能力に応じてデータ復旧作業からお任せすることもございます。
<業務詳細>
・起動しなくなったPC、NAS/サーバー、産業用機械、スマートフォン等のデータ修復、データ復旧作業
・壊れたHDD、SDカード、USBメモリ等の記憶媒体の復旧作業
・破損したデータの修復作業
・削除したデータの復旧作業
・お客様からお預かりしたデータ取り出しが必要な機器を解体し記憶媒体の取り出し作業、組み立て作業
・お客様からお預かりした電子機器の管理、入庫、出庫業務
経営管理クラウドソリューションを提供する企業での次世代分析基盤を0から構築するエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜2000万円(新卒は370万円〜)
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
新規事業立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの「設計図」から創ります。
具体的には、
・要件定義 アーキテクチャ設計: クライアントのビジネス課題をヒアリングし、「どんなデータ基盤が必要か」を0から考える
・技術選定: dbt、Fivetran、Tableau...といった主要なツールの中から最適な組み合わせを提案、決定
・データ基盤の設計/構築: データレイク、ETL/ELT、DWH、データマートの全レイヤーを設計、実装
・データパイプライン開発: リアルタイム性とコストのバランスを考慮した最適なパイプライン構築
・BI連携: Tableau、Power BI等と連携し、「誰でも使えるダッシュボード」を実現
・運用・改善: パフォーマンスチューニング、コスト最適化、セキュリティ設計
等
当ポジションの魅力
【新規事業の「ど真ん中」で働ける】
・企画から開発まで一気通貫: 要件定義、設計、実装、運用の全てに関われる稀有な環境
・裁量が大きい: 技術選定、アーキテクチャ設計を自分で判断できる
・スピード感: 「やってみよう」が即実行される
【市場価値の高いエンジニアへ】
・Snowflake経験: 急成長中のデータウェアハウス、習得者はまだ少なく市場価値が高い
・モダンなツール/AIの積極活用: dbt、Fivetranなど最先端ツールやAIを盛り込んだサービスの開発
・事業開発スキル: エンジニアリングだけでなく、ビジネス・経営の視点も獲得
【エンジニアという枠組みではなく、CxOに】
新規事業の立ち上げメンバーとして参画するあなたには、将来の経営幹部候補(CxO) として成長していただくことを期待しています。
技術力に加えて「事業を創る力」「組織を率いる力」「経営判断する力」を磨いていただきます。
※入社2 3年でプロジェクトリーダーに昇格した実例あり。 年齢・社歴に関係なく、実力次第でキャリアアップ可能です。
【使用する言語やフレームワークなどの例】 Python、Ruby、Javascript、vue.js、Node.js、Django、FastAPI、Ruby on Rails、Scapy、Selenium、Jupyter notebook、MySQL、BigQuery、Redshift、snowflake、dbt、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Azure、Git、Tableau、Looker Studio、Power BI、Power Apps、etc.
新規事業立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの「設計図」から創ります。
具体的には、
・要件定義 アーキテクチャ設計: クライアントのビジネス課題をヒアリングし、「どんなデータ基盤が必要か」を0から考える
・技術選定: dbt、Fivetran、Tableau...といった主要なツールの中から最適な組み合わせを提案、決定
・データ基盤の設計/構築: データレイク、ETL/ELT、DWH、データマートの全レイヤーを設計、実装
・データパイプライン開発: リアルタイム性とコストのバランスを考慮した最適なパイプライン構築
・BI連携: Tableau、Power BI等と連携し、「誰でも使えるダッシュボード」を実現
・運用・改善: パフォーマンスチューニング、コスト最適化、セキュリティ設計
等
当ポジションの魅力
【新規事業の「ど真ん中」で働ける】
・企画から開発まで一気通貫: 要件定義、設計、実装、運用の全てに関われる稀有な環境
・裁量が大きい: 技術選定、アーキテクチャ設計を自分で判断できる
・スピード感: 「やってみよう」が即実行される
【市場価値の高いエンジニアへ】
・Snowflake経験: 急成長中のデータウェアハウス、習得者はまだ少なく市場価値が高い
・モダンなツール/AIの積極活用: dbt、Fivetranなど最先端ツールやAIを盛り込んだサービスの開発
・事業開発スキル: エンジニアリングだけでなく、ビジネス・経営の視点も獲得
【エンジニアという枠組みではなく、CxOに】
新規事業の立ち上げメンバーとして参画するあなたには、将来の経営幹部候補(CxO) として成長していただくことを期待しています。
技術力に加えて「事業を創る力」「組織を率いる力」「経営判断する力」を磨いていただきます。
※入社2 3年でプロジェクトリーダーに昇格した実例あり。 年齢・社歴に関係なく、実力次第でキャリアアップ可能です。
【使用する言語やフレームワークなどの例】 Python、Ruby、Javascript、vue.js、Node.js、Django、FastAPI、Ruby on Rails、Scapy、Selenium、Jupyter notebook、MySQL、BigQuery、Redshift、snowflake、dbt、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Azure、Git、Tableau、Looker Studio、Power BI、Power Apps、etc.
大手総合電機会社での企業の研究開発・製造立上げをデジタルで進化させるデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜1030万円
ポジション
主任クラス
仕事内容
【職務概要】
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・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
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。
【職務詳細】
(1)以下のアプリケーションのアーキテクチャ設計、および、開発・テスト・リリース・サポート・エンハンスのプロジェクトリーダ(PL)およびスクラムマスター(SM)を担当していただきます。SMとして、開発管理の他に、お客さま、ベンダー、他部門との各種調整、開発メンバーのマネジメントが主担当です。開発したアプリケーションに対するお客さまとの実用性検証、PoCの推進も担当していただきます。
(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】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらに自分の解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・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。
【ミッション】
・業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
・社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
・材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践
【お任せしたい業務】
・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
お客さまの課題をデータで可視化し、お客様に寄り添ったデータ駆動型材料研究開発を支援することを通じて、お客さまの革新的新材料創出を支援し、資源不足問題を克服する持続的社会の実現をお客さまと共に目指しましょう。
【職務詳細】
(1)以下のアプリケーションのアーキテクチャ設計、および、開発・テスト・リリース・サポート・エンハンスのプロジェクトリーダ(PL)およびスクラムマスター(SM)を担当していただきます。SMとして、開発管理の他に、お客さま、ベンダー、他部門との各種調整、開発メンバーのマネジメントが主担当です。開発したアプリケーションに対するお客さまとの実用性検証、PoCの推進も担当していただきます。
(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】
・お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。さらに自分の解決策がカーボンニュートラルやサーキュラーエコノミーを実現する革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
・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。
日本語特化型AI開発企業でのデータセット&パートナーシップマネージャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・大規模データ取得計画の立案・実行
・大手報道機関、出版社、学術団体等とのデータライセンス/共同研究交渉・契約締結
・個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス
・学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進
・プロダクト開発/R&D/法務&AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化
●ミッション
外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。
●仕事の魅力
・海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割
・個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦
・金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会
・大手報道機関、出版社、学術団体等とのデータライセンス/共同研究交渉・契約締結
・個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス
・学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進
・プロダクト開発/R&D/法務&AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化
●ミッション
外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。
●仕事の魅力
・海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割
・個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦
・金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会
欧州最大のコンサルティングファームでのLead Data Engineer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
Collaborate with users and project team on requirements and expectations
Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Design and implement highly scalable and robust data pipelines in Scala/Spark/Java for processing of extreme large amount of data
Create and maintain reusable frameworks for data ingestion, validation, normalization, and transformation
Create scripts for test automation, CI/CD, data migrations, data validations
Provide technical support for incident recovery
Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Design and implement highly scalable and robust data pipelines in Scala/Spark/Java for processing of extreme large amount of data
Create and maintain reusable frameworks for data ingestion, validation, normalization, and transformation
Create scripts for test automation, CI/CD, data migrations, data validations
Provide technical support for incident recovery
リアルビジネスも手掛けるコンサルティングファームでのData Engineer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●業務内容
・データ運用・保守
‐データベースのパフォーマンスチューニング・監視
‐データ品質管理・データガバナンス体制構築支援
‐バックアップ・リカバリー戦略の設計・実装
‐セキュリティ対策・アクセス制御の実装
・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のデータ基盤構築プロジェクトへの参画
‐データアーキテクチャ設計・技術選定支援
‐データエンジニアリングのベストプラクティス提案
‐外部専門人材(フリーランスエンジニア)との協業・技術指導
・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformのデータ基盤開発・運用
‐AIモデル学習・推論に必要なデータパイプライン構築
‐スケーラブルなデータアーキテクチャ設計
・データ運用・保守
‐データベースのパフォーマンスチューニング・監視
‐データ品質管理・データガバナンス体制構築支援
‐バックアップ・リカバリー戦略の設計・実装
‐セキュリティ対策・アクセス制御の実装
・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のデータ基盤構築プロジェクトへの参画
‐データアーキテクチャ設計・技術選定支援
‐データエンジニアリングのベストプラクティス提案
‐外部専門人材(フリーランスエンジニア)との協業・技術指導
・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformのデータ基盤開発・運用
‐AIモデル学習・推論に必要なデータパイプライン構築
‐スケーラブルなデータアーキテクチャ設計
デジタルマーケティング会社でのRevOpsエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社の収益プロセスには、営業、マーケティング、広告運用など多様な部門が関わっており、それぞれが異なるシステムとデータを扱っています。
収益を最大化するには、これらのプロセスを一気通貫で可視化し、最適化する必要があります。
そのためには、部門を横断してデータを統合し、収益に関わるすべてのプロセスを同じ言語で語れる基盤が不可欠です。
データ戦略局では、広告プラットフォーム、商談情報、マーケティングデータ、マスターデータなど多種多様なデータを「ひとつなぎ」にする基盤構築を急ピッチで進めています。
この取り組みは、適切に設計されれば組織全体の生産性を飛躍的に向上させる一方、不適切な設計はすべてのデータ業務の足かせとなります。
だからこそ私たちは、ビジネス・事業・業務・人に深く精通し、あるべき姿を実装することを大切にしています。
私たちが目指すのは、データを共通言語として組織全体を繋ぎ、人と人のコミュニケーションを圧倒的にスムーズにする環境です。
同じ言葉、同じ意味で議論できる組織は、本質的な対話を可能にし、迅速な意思決定を実現します。
そしてこれは、来るAI時代において競争優位性を生み出す源泉となります。
【RevOpsエンジニアの役割】
RevOpsエンジニアは、組織部門を横断し、収益創出プロセス全体を統合・最適化する役割を担います。
これまで各部門が個別に管理してきた業務とデータを一つの流れとして捉え直し、部門間のサイロを打破することで事業価値を最大化します。
具体的には、Go-to-Market戦略に基づいて、見込み客の獲得から契約、そして継続利用に至るレベニュープロセスを一気通貫で設計・構築します。
日々のオペレーションを標準化するPlaybookの策定から現場への浸透まで、実行の全プロセスをスコープにします。
つまり、戦略を描くThinkerであると同時に、それを現場で実現するDoerとしての役割を果たします。
最終的な目標は、データに基づく意思決定の仕組みを設計・実装し、顧客獲得から収益化までのプロセスを継続的に改善できる体制を確立することです。
◆このポジションの魅力
・組織変革を主導できる
複数事業の統合により組織が拡大し、その複雑性も増しています。
データに基づく意思決定の重要性が高まる中、組織全体のデータ活用を推進できます。
組織変革の最前線で大きな影響を与えられるポジションです。
・RevOps専任ポジション
現在、日本国内でRevOpsに組織的に取り組んでいる企業は限られており、専任のRevOpsエンジニアを置いている企業はさらに少ない状況です。
当社では、収益プロセス全体の最適化を事業成長の鍵と捉え、この領域に専任で取り組める体制を整えています。
データ基盤の整備だけでなく、各部門のプロセス設計から、実際の運用定着まで、一貫して担当できます。
兼務ではなく専任だからこそ、各部門に深く関わりながら、腰を据えて取り組める環境です。
・経営リソースとしてのデータ活用を推進
VPoD(Vice President of Data)と直接連携し、経営の意思決定に活用する基盤を構築します。
全社のデータドリブン経営への転換において中心的な役割を担います。
収益を最大化するには、これらのプロセスを一気通貫で可視化し、最適化する必要があります。
そのためには、部門を横断してデータを統合し、収益に関わるすべてのプロセスを同じ言語で語れる基盤が不可欠です。
データ戦略局では、広告プラットフォーム、商談情報、マーケティングデータ、マスターデータなど多種多様なデータを「ひとつなぎ」にする基盤構築を急ピッチで進めています。
この取り組みは、適切に設計されれば組織全体の生産性を飛躍的に向上させる一方、不適切な設計はすべてのデータ業務の足かせとなります。
だからこそ私たちは、ビジネス・事業・業務・人に深く精通し、あるべき姿を実装することを大切にしています。
私たちが目指すのは、データを共通言語として組織全体を繋ぎ、人と人のコミュニケーションを圧倒的にスムーズにする環境です。
同じ言葉、同じ意味で議論できる組織は、本質的な対話を可能にし、迅速な意思決定を実現します。
そしてこれは、来るAI時代において競争優位性を生み出す源泉となります。
【RevOpsエンジニアの役割】
RevOpsエンジニアは、組織部門を横断し、収益創出プロセス全体を統合・最適化する役割を担います。
これまで各部門が個別に管理してきた業務とデータを一つの流れとして捉え直し、部門間のサイロを打破することで事業価値を最大化します。
具体的には、Go-to-Market戦略に基づいて、見込み客の獲得から契約、そして継続利用に至るレベニュープロセスを一気通貫で設計・構築します。
日々のオペレーションを標準化するPlaybookの策定から現場への浸透まで、実行の全プロセスをスコープにします。
つまり、戦略を描くThinkerであると同時に、それを現場で実現するDoerとしての役割を果たします。
最終的な目標は、データに基づく意思決定の仕組みを設計・実装し、顧客獲得から収益化までのプロセスを継続的に改善できる体制を確立することです。
◆このポジションの魅力
・組織変革を主導できる
複数事業の統合により組織が拡大し、その複雑性も増しています。
データに基づく意思決定の重要性が高まる中、組織全体のデータ活用を推進できます。
組織変革の最前線で大きな影響を与えられるポジションです。
・RevOps専任ポジション
現在、日本国内でRevOpsに組織的に取り組んでいる企業は限られており、専任のRevOpsエンジニアを置いている企業はさらに少ない状況です。
当社では、収益プロセス全体の最適化を事業成長の鍵と捉え、この領域に専任で取り組める体制を整えています。
データ基盤の整備だけでなく、各部門のプロセス設計から、実際の運用定着まで、一貫して担当できます。
兼務ではなく専任だからこそ、各部門に深く関わりながら、腰を据えて取り組める環境です。
・経営リソースとしてのデータ活用を推進
VPoD(Vice President of Data)と直接連携し、経営の意思決定に活用する基盤を構築します。
全社のデータドリブン経営への転換において中心的な役割を担います。
大手銀行のグループ子会社でのデータ基盤スペシャリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1250万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
期待する役割
クラウド上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。
DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。
将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。
業務内容
データ基盤の設計・開発・運用。
BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理。
データ収集・加工・可視化基盤整備。
セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計。
バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計。
クラウド上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。
DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。
将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。
業務内容
データ基盤の設計・開発・運用。
BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理。
データ収集・加工・可視化基盤整備。
セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計。
バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計。
【大阪】大手BtoBオンラインストア運営企業のビジネスアナリスト(成長企業の執行役会室で経営の意思決定をサポート)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
560万円〜800万円
ポジション
ご経験に応じて検討致します。
仕事内容
職務内容
私たちの会社は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
商品点数は2,000万点、ご登録ユーザー数は800万件を超え、間接資材販売のECとしては日本最大規模のサービスへと成長しています。
年率二桁成長を続ける環境で、データによる意思決定は経営層も重要課題と認識しています。
社員の約3割がエンジニアで、技術投資に対しても積極的な社風です。
執行役会室は会社の経営ビジョンの実現のため、取締役会及び経営会議等の運営、コーポレート・ガバナンス体制の構築など多様な業務を担当し、企業の成長と組織の拡大を根幹から支えています。
このポジションは執行役会室に所属し、成長を続ける会社において「データ」と「ロジック」に基づいた意思決定を支えることがミッションです。
全従業員が利用するBigQueryのデータを活用し、執行役会室メンバーの一員として、経営の最前線で戦略立案をサポートします。
経営会議に付議する議題調整やそれに付随する取締役や執行役との折衝を通じて会社全体を俯瞰して見る機会が多く、経営戦略について知見を深めることが可能です。
また、取締役や執行役の活動に一番近い距離で携わることができ、業務を通じて会社の成長に貢献していることを実感することができます。
私たちの会社は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
商品点数は2,000万点、ご登録ユーザー数は800万件を超え、間接資材販売のECとしては日本最大規模のサービスへと成長しています。
年率二桁成長を続ける環境で、データによる意思決定は経営層も重要課題と認識しています。
社員の約3割がエンジニアで、技術投資に対しても積極的な社風です。
執行役会室は会社の経営ビジョンの実現のため、取締役会及び経営会議等の運営、コーポレート・ガバナンス体制の構築など多様な業務を担当し、企業の成長と組織の拡大を根幹から支えています。
このポジションは執行役会室に所属し、成長を続ける会社において「データ」と「ロジック」に基づいた意思決定を支えることがミッションです。
全従業員が利用するBigQueryのデータを活用し、執行役会室メンバーの一員として、経営の最前線で戦略立案をサポートします。
経営会議に付議する議題調整やそれに付随する取締役や執行役との折衝を通じて会社全体を俯瞰して見る機会が多く、経営戦略について知見を深めることが可能です。
また、取締役や執行役の活動に一番近い距離で携わることができ、業務を通じて会社の成長に貢献していることを実感することができます。
経営管理クラウドソリューションを提供する企業でのデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
370万円〜2000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
データ分析に関する新規事業の立ち上げを加速させる開発
社内のデータ分析ツール系の新規事業にデータ担当として参画し、ダッシュボード画面作成、データクリーニング、データ入出力の自動化、計量テキスト分析のスクリプトの作成などを担当する(コース、スキルによって変動あり)。ただし、単に開発を行うだけでなく、事業モデルを理解した上で、新たな機能やアプローチを自分から提案できる力も求められている。
社内新規事業例:
・GPT方式と辞書ベース方式を組み合わせた新たなテキスト分類ツール
・PDF文書を検索エンジン化・レコメンドシステム化した営業リード獲得支援サイト
・テキストマイニングとWebスクレイピングを活用した検索クエリの分類・分析ツール
※当社全体では、新規事業開発のプロフェッショナルとしてクライアントを支援する業務もある。社員には、その支援を通じて業界の課題を発見し、課題を解決できるサービスやプロダクトを企画、検証できる力も求められている。
当ポジションの魅力点
【環境の特徴】
・自然言語処理や生成AIを活用したプロジェクトに初期段階から技術担当として関われる
・ダッシュボード構築やテキスト分析を起点に、事業に貢献するプロダクトを自らの手で形にできる
・失敗や試行錯誤を前提とし、学びと改善を歓迎する挑戦的な環境
【当社での成長】
データ分析ツール系の新規事業の中で「提案ができるデータエンジニア」へ成長するチャンスがあります。業務課題の抽出から、自然言語処理や可視化によるアプローチ提案、ダッシュボードや分析ツールの開発・検証・改善までを一気通貫で経験できます。特に、自然言語処理や生成AIに強みを持つチームの中で、テキスト分析やデータ基盤構築の実務に携わることで、AI時代に求められるデータエンジニアとしての実行力・構想力を大きく伸ばせます。
【実践的な学習環境】
・実プロジェクトを通じて、データ分析/可視化/自動化/API連携などを実務ベースで習得
・技術スキルだけでなく、課題発見力・提案力・ビジネス理解も並行して養える構成
・新会社設立・新規事業の初期から参画 ─ 中心メンバーとしてやや技術面から事業を支援
【使用するツールやフレームワークなどの例】
Jupyter Notebook、Python、Pandas、MeCab、scikit-learn、Dash、Streamlit、Flask、FastAPI、SQL(BigQuery 等)、Google Cloud Platform、ChatGPT API、Hugging Face、BeautifulSoup、Selenium、etc.
データ分析に関する新規事業の立ち上げを加速させる開発
社内のデータ分析ツール系の新規事業にデータ担当として参画し、ダッシュボード画面作成、データクリーニング、データ入出力の自動化、計量テキスト分析のスクリプトの作成などを担当する(コース、スキルによって変動あり)。ただし、単に開発を行うだけでなく、事業モデルを理解した上で、新たな機能やアプローチを自分から提案できる力も求められている。
社内新規事業例:
・GPT方式と辞書ベース方式を組み合わせた新たなテキスト分類ツール
・PDF文書を検索エンジン化・レコメンドシステム化した営業リード獲得支援サイト
・テキストマイニングとWebスクレイピングを活用した検索クエリの分類・分析ツール
※当社全体では、新規事業開発のプロフェッショナルとしてクライアントを支援する業務もある。社員には、その支援を通じて業界の課題を発見し、課題を解決できるサービスやプロダクトを企画、検証できる力も求められている。
当ポジションの魅力点
【環境の特徴】
・自然言語処理や生成AIを活用したプロジェクトに初期段階から技術担当として関われる
・ダッシュボード構築やテキスト分析を起点に、事業に貢献するプロダクトを自らの手で形にできる
・失敗や試行錯誤を前提とし、学びと改善を歓迎する挑戦的な環境
【当社での成長】
データ分析ツール系の新規事業の中で「提案ができるデータエンジニア」へ成長するチャンスがあります。業務課題の抽出から、自然言語処理や可視化によるアプローチ提案、ダッシュボードや分析ツールの開発・検証・改善までを一気通貫で経験できます。特に、自然言語処理や生成AIに強みを持つチームの中で、テキスト分析やデータ基盤構築の実務に携わることで、AI時代に求められるデータエンジニアとしての実行力・構想力を大きく伸ばせます。
【実践的な学習環境】
・実プロジェクトを通じて、データ分析/可視化/自動化/API連携などを実務ベースで習得
・技術スキルだけでなく、課題発見力・提案力・ビジネス理解も並行して養える構成
・新会社設立・新規事業の初期から参画 ─ 中心メンバーとしてやや技術面から事業を支援
【使用するツールやフレームワークなどの例】
Jupyter Notebook、Python、Pandas、MeCab、scikit-learn、Dash、Streamlit、Flask、FastAPI、SQL(BigQuery 等)、Google Cloud Platform、ChatGPT API、Hugging Face、BeautifulSoup、Selenium、etc.
ITコンサルティング会社でのデータエンジニア(ジュニア)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。
1.データパイプラインの開発・運用支援
クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務
2.データ移行プロジェクトのサポート
オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWHやデータレイクハウスへのデータ移行プロジェクトにおける実務作業
3.データ基盤の構築アシスタント
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
4.ドキュメント作成
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
など
【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等
シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。
1.データパイプラインの開発・運用支援
クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務
2.データ移行プロジェクトのサポート
オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWHやデータレイクハウスへのデータ移行プロジェクトにおける実務作業
3.データ基盤の構築アシスタント
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
4.ドキュメント作成
新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート
など
【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等