データエンジニアの転職求人

358 件

【職務内容】
当社データセンタにおいて建築・機械・空調・電気設備の構築・管理のプロジェクトマネジメント業務をご担当頂きます。具体的には下記のような業務をお任せ致します。
1. データセンタの企画立案、Feasibility Study
2. 新技術の検証・採用
3. 基本・詳細設計
4. ベンダー選定・工事管理
5. お客様要件調整および協力会社マネジメント
6. 中長期計画立案（CRE含む）

【強み】
Digital時代のいま、データセンターは決して止まってはなりません。そのためには積極的な投資と高品質な維持管理が必要不可欠ですが、コストと品質の両輪をバランスさせていくことがファシリティ価値最大化のポイントです。当社は社内にデータセンタエンジニアを配置することで、技術専門的かつ経営的な視点で、スピーディな判断を可能としており、これが当社の強みです。

【アピールポイント（職務の魅力）】
【ミッション】
当社は官公庁や金融、医療、交通など、社会インフラとなるシステムを数多く手がけていますがこれらのようなミッションクリティカルなシステムにおいて、当社は基盤からアプリケーション開発まで、一気通貫して提供できる強みを活かしてきました。この「基盤」として総延床のデータセンタビルを全国に保有しています。デジタルビジネスの新拠点として国内最大級・最新鋭の設備のデータセンターを開設しました。他にも、オフィスビルや研修センターといった延床のファシリティを保有しています。これらのアセットとノウハウを活用して、「当グループの事業収益を最大化させていくこと」、「ビルと社会システムの架け橋となること」、これが私たちのミッションです。

【働き方】
完全週休二日制（土日祝日）でフレックスタイムを採用、月の平均残業時間は30時間程度で仕事とプライベートを両立しやすい環境です。全社的にメリハリのある働き方を推進しており、エンジニアであっても長時間の残業が少ない環境です。リモートワークも積極的に推進しており、長期就業しやすい職場環境をご用意しています。

シニアデータアナリストは、ビジネスサイドと深く連携し、データの力によって意思決定を支援する役割を担います。当社では自社製品を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。これらのデータを活用し、事業KPIの可視化や分析、インサイトの提供を通じて、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードすることで、組織全体におけるデータ利活用の促進を目指していただきます。

＜具体的には＞
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築:
メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築。dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化。横断セールス/マーケティングデータマートの構築。事業管理・IR向けトラストデータの整備。
2. データ分析とインサイト提供:
ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行。戦略的示唆の抽出による意思決定支援。ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定。事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析。失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析。
3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用:
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用。事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築。レポーティング業務の効率化と自動化。
4. チーム協業とステークホルダー連携:
ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙。ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援。データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携。データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業。クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング。

【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ:
コミュニケーションプラットフォームである自社製品は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。
2. 当グループの事業戦略推進の支援:
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。
「コミュニケーションプラットフォーム戦略」: ビジネスチャット自社製品のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」: 自社サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」: R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援:
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道:
アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード。複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計。組織全体のデータ戦略策定への参画。若手メンバーの育成とメンタリング。
●マネジメントへの道:
チーム構築、採用、組織運営。事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント。
●事業リードへの道:
エンベッド配置による特定事業のデータ責任者。事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任。事業戦略とデータ戦略の統合リード。
●クロスドメインへの拡張:
データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張。MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦。データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進。

【変更の範囲】
部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「自社サービス」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。

2. 当グループの事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。

「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「自社サービス」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
「BPaaS戦略」
「自社サービス」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、当グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

【業務内容】
当社では「自社サービス」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。

＜具体的には＞
1. データマートとデータモデルの設計・構築
メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築（シニアメンバーとの連携・協働）
dbtを用いたデータモデリングの実装
横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援

2. データ分析とインサイト提供
ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
戦略的示唆の抽出による意思決定支援
ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携
ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【今後のキャリアパス】
● スペシャリストへの道
特定領域（プロダクト分析、マーケティング分析など）の専門性を高める
データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
新技術（AI/LLMなど）を活用した高度な分析スキルを習得する

● マネジメントへの道
小規模チームのリーダーシップ経験
メンターとしての後輩育成
プロジェクトマネジメントスキルの向上

● 事業への拡張
事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
データ起点の施策立案から実行までをリードする

【職務内容】顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。

【特徴】先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。

【ミッション】ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、高い技術力だけではなく顧客にコミットするビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。※プロジェクトにより国内・海外出張有

本ポジションの魅力:
当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案（ビジネスの最上流）からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定にも携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

活動内容:
DWH/データレイクのアーキテクチャ設計と構築
データパイプラインの設計・開発・運用・改善提案
dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
新規技術の調査、PoCの実施と導入提案

活動事例:
技術サービス：複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援（チーム：複数名、期間：長期継続中）
運輸：帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援（チーム：複数名、期間：長期継続中）
小売：需要予測システムの基盤構築支援（チーム：複数名、期間：長期継続中）

データ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

主な業務は、データ分析基盤構築、データ活用施策の提案、データの可視化やデータ分析支援です。具体的な仕事内容として、データ分析基盤構築業務全般をお任せします。大手通信会社やゲーム会社、コンサルティング会社等、様々な業種の企業に対して、要件定義から設計/開発/テスト・運用や活用支援まで、クライアントが快適にデータ分析ができるようなサービスをご提供いただきます。

開発環境・使用ツールは、AWS/GCP/Azure/Tableau/SPSS/Oracle Database/SQL Server/SQL/Python/Rなどです。

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

当社は、各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。お客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っています。

仕事内容:
エンジニア領域
・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務

＜マーケティング領域例＞
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど

マネジメント領域
現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。具体的な業務は以下のとおりです。
1. メンバーのサポート・育成
　*日常業務におけるアドバイスやフォロー
　*個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援
2. 現場業務の遂行
　*データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供
　*チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行
3.チームマネジメント
　*1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援
　*チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

〜〜〜マーケティング領域案件事例〜〜〜
1. 外資系メーカーでのCRM業務
外資系メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援。顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当。CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現。
2. 自治体サービス支援：病院での改善施策具体化支援
前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案。具体的なサービス改善のアクションプランの提供。
3. 飲食業における顧客分析
マーケティング戦略立案に対する支援。ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析。知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施。

≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

研修制度・スキルアップサポート
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。部内での勉強会・研修を月数回実施（個人に合わせた研修プランも組み立てます）。有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催。社内チャットルーム等による質問フォロー。ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます（例：観光協会向け提案資料作成＆発表など）。不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています。

個人の働き方に合わせたキャリアパス
キャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
＜入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成
＜入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
＜入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の消費財市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

●部門紹介●
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。
また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

仕事内容
・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ分析基盤の設計や構築
・データ抽出/加工/集計
まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。将来的には要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの多くが顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

〜〜〜案件事例〜〜〜
1)サービスの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2)機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール：Python

3)ブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

【募集背景】
昨今のデータドリブンな意思決定の重要性が増す中、当社ではデータエンジニアリング分野の強化が急務となっています。特に、ご自身の経験を活かして次世代のデータ分析基盤の設計・構築をリードしていただける、ジュニア層からミドル層のデータエンジニアを募集しています。また、現在新規部門の体制強化を積極的に進めており、このタイミングでご入社いただくことで、当社のデータ活用の中核を担う存在として、大きな影響力を持ってご活躍いただけます。

【本ポジションの魅力】
・当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案（ビジネスの最上流）からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
・最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
・分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
・経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
・経験豊富なシニアエンジニアと対等に技術ディスカッションできる環境があり、互いに高め合いながらスキルを磨けます。
・将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

【活動内容】
プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として)
・クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義
・プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり
・チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理
データエンジニアリング業務
・クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築
・スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用
・dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
・新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案

【活動事例】
・技術サービス：複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援（チーム：4名、期間：約1年半〜継続中）
・運輸：帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援（チーム：2名、期間：約3年〜継続中）
・小売：需要予測システムの基盤構築支援（チーム：3名、期間：約2年〜継続中）

【スキルアップへのサポートも充実】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
・将コース（総合職）：一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
・剣コース（技術職）：一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
・武士コース：よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
＜2019年入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成

＜2019年入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

＜2019年入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

当社の特長: 当グループ商流により大手クライアントからの分析案件が急増しており、PM/PL候補を募集しています。分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境です。プロジェクトは比較的小規模（10人未満）で、SEやコンサルティング経験を活かしつつ、無理なくマネジメント業務を学べます。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中できます。頑張り次第で1年を待たずに役職者へステップアップ可能。試用期間短縮や早期キャリアアップを実現する社風で、実力に応じたチャンスがあります。安定した基盤で安心してスキルを伸ばせます。社員の積極的な意見や提案を大切にし、代表や役員との距離が近く、先輩社員からのサポートも充実。横の繋がりも強く、勉強会やイベントも活発です。

この求人にマッチする方:
・受動的なデータ分析ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・経験豊富なデータサイエンティスト・データ分析エンジニア達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキルの両方を伸ばしたい方
・成長中の部署で様々な経験をしたい方
・組織やチームのビルディングに関わりたい方
上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

仕事内容:
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。
【エンジニア領域】
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
変更の範囲：会社が指定した業務
【ビジネス領域】
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉
変更の範囲：会社が指定した業務

案件事例:
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

使用ツール・開発環境:
・クラウド環境：AWS、GCP、Azure
・分析ツール：Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース：Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他：Google Analytics、SQL、Python、R

入社後の流れ:
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

入社時研修について:
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
Step 1: データ分析環境の理解
データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール：SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル
Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL / Python / SAS / R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎
Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI
習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用
Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。デー...

主な仕事内容:
BIを活用したデータ解析や情報システム開発を担当していただきます。
- BIツールを用いたダッシュボード作成
- データの収集・加工・分析
- ダッシュボードの保守運用

ポジションの魅力:
当社ではBtoBおよびBtoCのサービスを取り扱うお客様と取引を行っており、様々なビッグデータを扱った業務に携わることができます。
自社プロダクト開発のほか、クライアントのプロジェクトを担当するので、スキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけることができます。

キャリアプラン:
BIツールの領域では分析から改善提案のポジションまで、ニーズの広がりを見せており、ご自身のご経験・ご希望にあわせてより、難易度の高いポジションに挑戦できます。

選考フロー:
1. エントリー
2. 書類選考: お送り頂いたエントリー情報及び履歴書、職務経歴書を基に書類選考を行います。※デザイナーの場合はポートフォリオも含む
3. 面接（1〜2回）: 書類選考通過された方は、当社面接官による対面もしくはWEBにて面接を実施致します。
4. 内定: 条件通知書を送付。ご承諾された方は入社に向けたご説明の場を設定致します。※必要書類等に関しては入社説明の際にお渡し致します。

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

当社におけるデータ活用による事業促進のため、以下の業務をお任せします。データ活用を通じた事業促進をミッションとし、以下の業務およびチームマネジメントを担当いただきます。
・プロジェクト推進: データ活用施策の実装（要件定義から導入までのPM業務）
・基盤整備: 基幹システムを含む社内データの抽出・加工・環境構築のリード
・BIツールを活用したダッシュボード構築およびエンジニアリング業務
・戦略立案・提案: 事業課題に対するデータ分析を軸としたコンサルティングおよび改善提案
※変更の範囲：会社の定める業務

【キャリアステップイメージ】
当課の上位組織部門ではシステム展開、販売領域のIT施策推進、DX人材育成、データ分析支援など様々な業務を行っていますので、部内ローテーションが可能です。また、業務を通じて組織リーダーとしての適正があれば、マネージャ候補者として社内試験へ推薦します。なお、本組織のミッションは長期にわたるため、少なくとも5年はローテーションを想定していません。※当面は現部署にて業務に従事頂きますが、業務上の都合により、転勤の可能性があります。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
当部は、当社のDXを牽引する部門で、当社の基本方針・戦略の一つである「グローバルでの更なる成長に向け、システム導入を通じた業務プロセスの標準化を行い、業務の高度化・効率化を図る」という重要な役割を担っています。業務標準化とシステム展開、販売DX推進、設計生産改革、データ基盤整備・分析人材育成、DX人材育成と、非常に幅広い活動を企画し、積極的な投資を行っています。当社にて多くの業務を経験してきた方、新卒入社にて当該業務へチャレンジしている方、キャリア採用で参加された方がそれぞれの能力を発揮し、相互に協力しながら、活躍されています。目標達成に向け、今後も部員の育成と補強を継続していきます。

【配属先のミッション】
当グループは、地域の未来を支える価値創造事業を中心とした事業構造への転換を図り、地域社会の皆様とともに、夢や希望を感じられる持続可能な循環型社会の共創を目指しております。ビジネス開発本部は、地域社会の皆様とのあらゆる接点から声を集めてサービス開発に活かすことでCX（カスタマーエクスペリエンス）を高め、地域を支える企業として地域社会の皆様とともに課題解決を超えた価値創造を実現することを主なミッションとしております。本ポストでは、データ利活用によるCX向上に資するマネージドビジネスを軸としたデータ活用ビジネス・サービス戦略の立案・実行、並びに当グループをはじめとする連携パートナーとのビジネス共創、及びプロジェクトマネジメントが主なミッションとなります。

【業務詳細】
当グループ全体の収益拡大、AI/データ活用を起点とした地域課題解決・価値提案に資するビジネスデザイン〜PoB/事業化推進業務を業務として行っていただきます。当社内のみならず当グループの連携先と共創関係を持ちながらデータを活用したビジネス創出での一連の業務を主導いただき、戦略策定にも一緒に取組んでいただきます。
1. 分野別データ分析ビジネス創出業務: 当社他室部、並びに当グループと連携したデータ分析ビジネスの企画・開発・プロジェクトマネジメント（まちづくり（防災等）／一次産業（水産・畜産等）／OMOビジネス（商品コンサル等））
2. データ分析基盤開発・分析業務: 社内外のデータ(契約情報、営業情報、サービス利用ログ等)を活用して効率的な提案やサポート高度化の実現を目指したデータ分析・UI基盤の開発・プロジェクトマネジメント
※その他会社が定める業務に従事する可能性があります。

【入社後に成長できる点】
・AI/データ活用分野におけるビジネスをデザイン/展開するスキル（市場分析力、事業推進力）
・事業がもたらす提供価値を顧客に伝え、共感を得ることのできるコンサルスキル（顧客志向力、論理志向・発信力）
・AI/データ活用分野における技術スキル（AI、クラウド、DB、アプリ全般）

【ポジションの魅力】
本ポストでは、当社にとって、これまでの事業領域からの変革を目標に、当グループが保有する技術に加えて、AI/データ活用を融合させた新しいスタイルでのビジネス創出に取り組みます。AI/データ活用に関する開発業務を通じた技術力向上に加えて、その技術をビジネスに昇華するためのモデル設計・マネタイズ等のビジネス創出力、お客様と実際に対話しながら現場に訪問して課題を解決するCX（カスタマーエクスペリエンス）力向上も併せて伸ばせる業務経験ができます。イノベーションに対する強い情熱を持ち、変化の中でチャンスを見つけながら共に成長していける仲間を募集しています。

・大規模データの収集、前処理、変換を自動化し、効率的なデータフローの構築
・BigQueryなどを活用して、高度なデータ分析基盤の設計・運用
・クラウドリソースを最適化し、コスト削減とパフォーマンスの向上

【担当案件例】
Google Cloudを活用したデータ基盤の構築
データパイプラインの設計・運用
企業向けデータ分析環境の最適化
機械学習モデルのデプロイメント
クラウドアーキテクチャの設計と改善

薬局経営を支援するBIツール 自社サービス において、データパイプライン開発とアプリケーション開発を担っていただきます。

具体的な業務内容:
* データパイプラインの設計・開発・運用（ETL処理の実装が中心）
* ダッシュボードや分析機能などのBIツール機能の開発
* 大規模データを扱うWebアプリケーションの開発
* データベース設計およびパフォーマンスチューニング
* データの品質担保と監視の仕組み構築
* 運用業務の改善・自動化
* プロダクトの技術的な改善提案と実装

チームについて:
現在のチームメンバーは下記の通りです。
* EM
* エンジニア
* Product Lead
* デザイナー

本ポジションの魅力:
やりがい:
* 医療DXの最前線で社会貢献：日本の薬局経営が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます
* データの価値を直接届ける：データの収集から可視化、ユーザーへの価値提供まで、一気通貫で関わることができます
* 裁量と責任のある環境：ETL処理の実装からアプリケーション開発まで、幅広い技術領域で裁量を持って開発に携わることができます

身に付くスキル:
* Databricksなどを活用した、最先端のデータパイプライン技術が身に付きます
* 大規模データを扱うWebアプリケーションの開発スキルが身に付きます
* 医療データという極めてセンシティブなデータを適切に取り扱うための知識が身に付きます

安心してデータが使えて、使いやすいデータプラットフォームの開発・運用を担っていただきます。プロダクト開発者や、データアナリスト、法務、SRE、個人情報保護管理事務局などの様々なステークホルダーと連携しながら、データプラットフォームの開発・運用を通じて、より良いプロダクト開発や迅速な意思決定を支えます。
* データメッシュを実現するためのデータプラットフォームの設計・開発・運用
* データの取り込みや加工のデータパイプラインの設計・開発・運用
* 運用業務の改善・自動化

チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
EM/PdM：
エンジニア（正社員）：
エンジニア（業務委託）：
チームの紹介については、こちらのブログ記事をご覧ください。

本ポジションの魅力
やりがい
* 医療DXの最前線で社会貢献：日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。
* 急成長フェーズでの挑戦：急速に事業が拡大する当社において、今後の事業の核となるデータプラットフォーム開発の中心メンバーとして事業に大きく貢献できます。
* 裁量と責任のある環境：様々なステークホルダーと連携しながら、横断的に影響力のあるデータプラットフォームの機能開発に、要件定義から開発、運用まで一貫して携わることができます。

身に付くスキル
* Databricksなどを活用した、最先端のデータプラットフォーム・パイプライン技術が身に付きます。
* 医療データという極めてセンシティブなデータを法や規制に則って適切に取り扱うためのデータガバナンスやその実装スキルが身に付きます。

業務概要: データに基づいた意思決定を加速させるための分析基盤の構築と改善、および分析を担っていただきます。データアナリストやデータサイエンティスト、ビジネスサイドのメンバーと密接に連携し、時には自身でデータアナリストロールも担いながら、事業成長に貢献するデータマートの設計・開発・運用や分析を通じて、事業を推進します。
チーム構成: 社内の横断組織であるData & AI Domainの1チームとして、Analytics Engineerチームを立ち上げ、当該チームに配属予定です。Data & AI Domainの組織構成は以下の通りです。(兼務者含む) Head of Engineering SCMチーム: 医薬品流通の最適化に関わる自社製品、自社サービス企画開発 Engagementチーム: 患者体験の向上に向けた自社サービス企画開発 生成AI研究開発チーム: 生成AIを活用した自社製品企画開発 企画室: 上記以外に関わる企画、学会活動企画など
社内の生成AI利用状況: 当社では、生成AIを自社製品活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。) また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
本ポジションの魅力: 医療DXの最前線で社会貢献: 大型資金調達を背景に、日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。 急成長フェーズでの挑戦: 急速に事業が拡大する当社において、データ基盤の強化とデータ活用文化の構築という重要なフェーズに、中心メンバーとして貢献できます。 裁量と責任のある環境: データアナリストやビジネスサイドと密接に連携し、要件定義から構築、分析や意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです。
開発環境: ●利用技術 データソース AWS(RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams) その他(Kintone, Trello, GCS) データ分析基盤 Databricks クエリエンジン Databricks SQL Spark テーブルフォーマット DeltaLake ETLツール（ジョブオーケストレーター） Databricks Lakeflow Jobs データカタログ Databricks Unity Catalog CI/CD Databricks Data Asset Bundles GitHub Actions ●LLM OpenAI Gemini Claude (Amazon Bedrock) ●AI SaaS GitHub Copilot Dify Cursor Devin NotebookLM
参考記事: 技術ブログ

募集背景
患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
当社では、自社サービスを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データや自社サービスを通じて蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、自社サービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。

業務概要
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
1. 医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促す自社サービス開発への貢献
2. NSM/KPI設計、データの可視化など、自社サービス改善に向けた意思決定支援
3. 分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援

チーム構成
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチームと協業し、ビジネス視点と自社サービス視点の両軸からサービス開発を推進しています。

社内の生成AI利用状況
当社では、生成AIを自社サービス活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

本ポジションの魅力
1. 医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
2. 裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、自社サービスへの影響力も大きいです
3. データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与える自社サービスの改善に貢献できます
4. 成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます

開発環境
●利用技術
・SQL
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
●LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)
●AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

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◆ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。
これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。
これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。
その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。

◆業務詳細
データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けた業務の実行主体として、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・データの整備、再モデリング、品質管理
・データの定義・カタログ整備
・IaCを用いたインフラ構成管理

また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供

業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ活用を推進いただくことを期待しています。

さらに、将来的には以下のような業務もお任せしたいと考えています。
・データ活用に関する主体的な企画・提案、および関係部署との連携推進
・ビッグデータ分析や多様なデータ活用ニーズに応えるための、データ分析基盤のアーキテクチャ設計・改善
・AI・機械学習技術を用いた分析や、業務改善の提案・推進、関連システムの開発

◆データ活用の事例
・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析
・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供
・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定
・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成

【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤開発からデータ活用推進まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダンな開発環境内でのデータ基盤開発の経験

◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。

3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。

4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。

【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。

＜キャリア例＞
・データ管理基盤PMやマネジメントを目指すキャリア
・データの分析を極め、データサイエンティストを目指すキャリア
・データと開発知見を活かし、テックリードを目指すキャリア

当社におけるTableauのアクティブユーザーを拡大するため、行員向けの教育支援と高度なダッシュボード開発を担当します。当社内の膨大なデータを「誰でも・正しく・即座に」扱える環境を整え、金融業界のDXを最前線でリードします。
具体的な業務内容は、各部署からの要望に対する要件定義、Tableau Prep等を用いたデータ抽出・集計・加工、営業成績予測やリスク管理指標などの高度な解析、Tableau Desktopによる高品質なダッシュボード構築、そして行員向けのレクチャーや研修資料作成を通じた教育コンサルティングです。
その他、ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援、機械学習を用いたモデル作成、マーケティングリサーチなどの案件にも携わる可能性があります。
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら専門スキルを磨くことに専念できる環境です。
入社後1〜2ヶ月間は、SQL、Python、BIツール（Tableau）などのデータ分析基礎スキル習得研修が用意されており、データ分析環境の理解、コーディングによるデータ加工、データの可視化・分析、レポーティング・報告提案の一連のスキルを習得できます。
キャリアパスは個人の特性を活かせるように作られており、総合職ではマネジメント、技術職では技術職としてキャリアを積み上げ、組織の技術発展を促進する役割を担うことができます。

日常の『裏側』をデータで解き明かす
普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。
その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。

私たちが目指す、データ分析のあり方
当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。

私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。

今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。

【業務概要】
ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から**「運営の次の一手を決める決定的な予兆」**を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。
介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、**「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」**ダイレクトな手応えを味わえます。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
1. 課題抽出：プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。
2. データ抽出・集計：BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。
3. 高度な解析：継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。
4. レポート作成：BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。
5. 報告・コンサルティング：データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。

【そのほかの案件事例】
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！当社として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。
1. クライアント企業のサービスの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど
2. 機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python
3. ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

【担当プロジェクトについて】
本求人は、当社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします。

募集ポジション:
・データ分析基盤エンジニア（SQL・DWH・ETL・BI基礎）
・BIエンジニア（Tableau / Power BI / Looker）
・データアナリスト（SQL / Python / BI）
・データエンジニア（GCP / AWS / Snowflake など）
・AI／機械学習エンジニア

募集部門:
・AIビジネス部
・ACR（Analytics Consulting Research）部
・基盤運用構築部
・BI推進部
・SAC（Strategic Anltics & Consulting）部

事業内容:
データ利活用部（一都三県勤務）
当社の「入り口」として、幅広い案件に対応する部門。SQLやExcelスキルからチャレンジでき、IT未経験からでもキャリアを築けるのが特徴です。
キャリア魅力：基礎から実務を経験し、分析領域へのステップアップが可能。

AIビジネス部（一都三県勤務）
最先端のAI技術を駆使し、ビジネス課題を解決に導く部門。SQL＋Pythonを武器に、機械学習やAIモデルを活用した提案・実装を行い、顧客の成果創出を直接支援します。
キャリア魅力：高度な分析スキルとビジネス視点を兼ね備えた“次世代リーダー人材”へ成長できる環境。

ACR部（一都三県勤務）
データアナリストに特化し、SQLを用いて幅広い分析・レポーティング・改善提案を行う部門。現場のデータを深掘りし、ビジネス課題を数値から解決に導きます。
キャリア魅力：データから価値を生み出し、企業変革を支える分析のプロへ成長可能。

基盤運用構築部（一都三県勤務）
データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門。SQLやクラウド経験を活かし、安定した分析環境を整備します。
キャリア魅力：インフラの専門性とデータ活用の最前線を掛け合わせたスキルが身につく。

BI推進部（一都三県勤務）
BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード構築を専門とする部門。SQLに加えてTableauやPowerBIなどの経験が活かせ、企業のデータ活用を加速させます。
キャリア魅力：“見える化”を通じて経営・現場にインパクトを与える実感を得られる。

SAC部（藤沢本社勤務）
上流工程・コンサルティングに特化した部門。SQL＋Pythonに加え、課題抽出・顧客折衝力を活かし、意思決定を支える提案型の仕事を担います。
キャリア魅力：単なる分析者ではなく「顧客課題を解決するパートナー」として活躍。

募集背景
当社では、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後の自社モデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ／データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。

ミッション
まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ／基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。

業務内容
主に担っていただく領域（インフラ軸）
1. ハイブリッドクラウド／オンプレミス環境の設計・構築・運用
* ロボット実機、オンプレミス環境（ストレージ・GPUサーバー）、クラウド(AWS等）を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
2. 技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
* 仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する

将来的に期待する役割（フルスタック方向）
1. ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
* ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
* フロントエンド（React / TypeScript）
* バックエンド（Go / Python）
2. 大規模データ基盤の設計・運用（他メンバーと協働）
* ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
* ワークフローエンジン（Airflow , Dagster）を用いたワークフロー定義
* 学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
* データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。

あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
1. インフラを起点にフルスタックへ成長できる
* 単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
2. 「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
* Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
3. 大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
* 技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
4. 研究とプロダクトの間に立つポジション
* 研究成果を動くシステムとして社会実装する役割

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

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。

【本ポジションの魅力】
本ポジションは、データや調査から仮説を導き戦略へ昇華し、ブランドや事業の成長につなげていくポジションです。
さらに、2024年に立ち上がった新しい組織ならではの裁量の大きさのもと、0ベースで組織や戦略づくりに関われること、特定ブランドにとどまらずマーケティング部全体を横断して提案できること、意思決定のスピードが速く、自らの提案をスピーディーに施策へつなげられることも大きな魅力です。

【主な業務内容】
●SRIデータ、QPRデータ等を用いた市場分析・購買行動分析
　　・即席めん市場、カップライス市場などの市場動向分析
　　・各ブランドの購買実態、販売動向、競争環境の分析
●消費者調査の企画・実査管理・分析・報告
●データ分析および消費者調査をもとにした各ブランドへのマーケティング戦略提案
● 複数ブランド・複数カテゴリーを横断したマーケティング課題の整理、および戦略立案
●マーケティング部全体に対する横断的業務
●データや人財などの基盤づくり業務

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）。

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 ）

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

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

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

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

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.

＜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 ）

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。

●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。

●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

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

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

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

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。

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

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。

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。

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。

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

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

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