データエンジニアの転職求人
348 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
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データエンジニアの転職求人一覧
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
年収イメージ:〜1600万円(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
●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。
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
ITコンサルティング会社でのデータエンジニア(シニア)
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
職務内容
プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。
1.データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築。
主要なデータプラットフォームやクラウドサービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築します。
2.大規模データ移行プロジェクトのリード。
オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップを発揮します。
3.技術選定とPoC(概念実証)の実施。
プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証を行います。
会社、仕事の魅力
当社は日本市場において、課題解決に向けてEnd to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータを駆使して、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出します。
多様な考え、経験を持ったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境が、日常的なイノベーションを可能とします。
プロジェクトの技術リードとして、以下の業務を主体的に推進していただきます。
1.データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築。
主要なデータプラットフォームやクラウドサービスを組み合わせ、最適なデータ分析基盤のアーキテクチャを設計・構築します。
2.大規模データ移行プロジェクトのリード。
オンプレミス環境からクラウドへのデータウェアハウス(DWH)/データレイク移行プロジェクトにおける技術的なリーダーシップを発揮します。
3.技術選定とPoC(概念実証)の実施。
プロジェクト要件に基づき、最適な技術やサービスを選定及びその有効性の検証を行います。
会社、仕事の魅力
当社は日本市場において、課題解決に向けてEnd to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータを駆使して、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出します。
多様な考え、経験を持ったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境が、日常的なイノベーションを可能とします。
フリーランス向けマッチングサービス提供企業でのデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・BIツールを用いたデータの可視化・レポーティングによる経営課題の整理
・統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築
・クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援
・分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施
・統計解析・機械学習を活用した高度な分析や予測モデルの構築
・クライアントのデータ活用における課題抽出、解決策の提案と実行支援
・分析結果を基にした意思決定支援や施策効果検証の実施
大手証券会社でのSenior Big Data Engineer
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
Associate / Senior Associate
仕事内容
Key objectives critical to success
We are looking for a talented and experienced professional to join our team as a Big Data Engineer with specific focus on data engineering, automation and innovation. In this role, you will part of a team leading the design, development, and implementation of robust and scalable application which is used for the liquidity reporting. This role is technical and hands-on and requires a deep understanding in big data, Hadoop, mapr, minio, scala / spark, DevOps practices, and software development lifecycle (SDLC). It requires the development and implementation of processes, policies, standards, and solutions in collaboration with the Global treasury users and key stakeholders (e.g., Technology, business, EIS, compliance). You will play a key role in shaping our regulatory platform strategy and ensuring the resilience and effectiveness of liquidity reporting.
2) Responsibilities:
Key Responsibilities
Architect, develop, and enhance large-scale data processing platform using Scala and Apache Spark on Hadoop clusters.
Design and implement robust ETL workflows to ingest, cleanse, and transform financial data from diverse sources to support regulatory requirements such as Basel III and liquidity reporting (LCR/NSFR/PRA).
Manage and optimize object storage solutions using MinIO for scalable data lake architectures.
Integrate and federate data sources using Dremio and Denodo to enable seamless data access for regulatory, risk, and business users.
Collaborate with business users to deliver reliable and high-quality data for regulatory reporting, including liquidity and risk metrics.
Implement best practices for data quality, data governance, security, and regulatory compliance (Basel III, LCR, NSFR, PRA, SOX, FINRA).
Tune cluster resources to ensure system performance, data integrity, and cost-effectiveness.
Provide technical leadership, perform code reviews, and mentor junior engineers.
Document data architectures, workflows, and maintain up-to-date technical documentation, particularly for regulatory data flows.
Stay current with emerging data technologies, banking regulations, and trends in financial risk and compliance.
We are looking for a talented and experienced professional to join our team as a Big Data Engineer with specific focus on data engineering, automation and innovation. In this role, you will part of a team leading the design, development, and implementation of robust and scalable application which is used for the liquidity reporting. This role is technical and hands-on and requires a deep understanding in big data, Hadoop, mapr, minio, scala / spark, DevOps practices, and software development lifecycle (SDLC). It requires the development and implementation of processes, policies, standards, and solutions in collaboration with the Global treasury users and key stakeholders (e.g., Technology, business, EIS, compliance). You will play a key role in shaping our regulatory platform strategy and ensuring the resilience and effectiveness of liquidity reporting.
2) Responsibilities:
Key Responsibilities
Architect, develop, and enhance large-scale data processing platform using Scala and Apache Spark on Hadoop clusters.
Design and implement robust ETL workflows to ingest, cleanse, and transform financial data from diverse sources to support regulatory requirements such as Basel III and liquidity reporting (LCR/NSFR/PRA).
Manage and optimize object storage solutions using MinIO for scalable data lake architectures.
Integrate and federate data sources using Dremio and Denodo to enable seamless data access for regulatory, risk, and business users.
Collaborate with business users to deliver reliable and high-quality data for regulatory reporting, including liquidity and risk metrics.
Implement best practices for data quality, data governance, security, and regulatory compliance (Basel III, LCR, NSFR, PRA, SOX, FINRA).
Tune cluster resources to ensure system performance, data integrity, and cost-effectiveness.
Provide technical leadership, perform code reviews, and mentor junior engineers.
Document data architectures, workflows, and maintain up-to-date technical documentation, particularly for regulatory data flows.
Stay current with emerging data technologies, banking regulations, and trends in financial risk and compliance.
【大阪】経営およびシステムコンサルティング会社でのエネルギー事業会社等のデータ活用基盤構築エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
職務内容
当社は「業務理解に強いIT技術者集団」として、お客様のビジネスや業務に深く入り込み、単なるシステム導入だけではなく、お客様の本質的な課題解決に向き合うことを大切にしています。
【業務内容】
クライアントの情報系グループ会社と一緒にクライアントの基幹システム刷新に伴うBIツール刷新プロジェクトに参加いただきます。
新規導入されたクラウド型BIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してどのような分析アプリを作ってデータを活用していくかをクライアントと協議し、実際のアプリ構築、改善を担当していただきます。
※まずはこれまでのご経験の中でご自身の得意なフェーズから担当いただく予定です。
◆リモート・フレックス相談可、残業10時間程度
◆転勤無
【想定プロジェクト】
・エネルギー事業会社の導入したBIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してデータ分析する仕組みを構築する
・その他製造業や製薬業のクライアントにBIツールを導入し、クライアントの実現したいデータ活用アプリをヒアリングし構築する
※プロジェクトの場所:大阪支店/在宅勤務
※プロジェクト人数:5名
【ソリューション】
・特定のBIソリューション
※開発手法:ウォーターフォール・アジャイル・プロト導入等
※情報共有のツール:backlog/Teams
【配属部署の紹介】
様々なお客様向けのBIツール導入を主に行っているグループです。
BIツール経験の長いベテラン社員3名と、企業のDXを実現したいという思いを持った若手社員4名が情報交換やお互いの足りないところをフォローし合い、協力しながら業務を遂行しています。
【キャッチアップ期間とキャリアパス】
入社後はエネルギー事業会社向けのプロジェクトに参画いただき、同プロジェクトに参画している有識者よりOJTを実施してもらいながら実践的にスキルを身につけてもらいます。
1-2年をめどに他のBI案件にリーダーやメンバーとして参画し、BI要件の定義から設計開発、導入まで携わっていただき、DX推進を導く有識者としてのキャリア形成を進めていただく予定です。
【ポジションの魅力】
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、小口のプロジェクトなどは若手のうちからリーダーとしてプロジェクトを牽引できる環境です。
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、特定の業種や業界に寄らず、幅広い業務でのDX知見を習得できます。
・社内のBI有識者とも深く関わることができ、データ活用のための必須スキルが身につけられます。
◎在宅勤務は週4回予定しています。
◎最大15万円の資格取得制度(お祝い金制度)や豊富な研修制度/Udemy受け放題等をご用意しております。
◎残業時間は月平均10時間程度です。
当社は「業務理解に強いIT技術者集団」として、お客様のビジネスや業務に深く入り込み、単なるシステム導入だけではなく、お客様の本質的な課題解決に向き合うことを大切にしています。
【業務内容】
クライアントの情報系グループ会社と一緒にクライアントの基幹システム刷新に伴うBIツール刷新プロジェクトに参加いただきます。
新規導入されたクラウド型BIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してどのような分析アプリを作ってデータを活用していくかをクライアントと協議し、実際のアプリ構築、改善を担当していただきます。
※まずはこれまでのご経験の中でご自身の得意なフェーズから担当いただく予定です。
◆リモート・フレックス相談可、残業10時間程度
◆転勤無
【想定プロジェクト】
・エネルギー事業会社の導入したBIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してデータ分析する仕組みを構築する
・その他製造業や製薬業のクライアントにBIツールを導入し、クライアントの実現したいデータ活用アプリをヒアリングし構築する
※プロジェクトの場所:大阪支店/在宅勤務
※プロジェクト人数:5名
【ソリューション】
・特定のBIソリューション
※開発手法:ウォーターフォール・アジャイル・プロト導入等
※情報共有のツール:backlog/Teams
【配属部署の紹介】
様々なお客様向けのBIツール導入を主に行っているグループです。
BIツール経験の長いベテラン社員3名と、企業のDXを実現したいという思いを持った若手社員4名が情報交換やお互いの足りないところをフォローし合い、協力しながら業務を遂行しています。
【キャッチアップ期間とキャリアパス】
入社後はエネルギー事業会社向けのプロジェクトに参画いただき、同プロジェクトに参画している有識者よりOJTを実施してもらいながら実践的にスキルを身につけてもらいます。
1-2年をめどに他のBI案件にリーダーやメンバーとして参画し、BI要件の定義から設計開発、導入まで携わっていただき、DX推進を導く有識者としてのキャリア形成を進めていただく予定です。
【ポジションの魅力】
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、小口のプロジェクトなどは若手のうちからリーダーとしてプロジェクトを牽引できる環境です。
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、特定の業種や業界に寄らず、幅広い業務でのDX知見を習得できます。
・社内のBI有識者とも深く関わることができ、データ活用のための必須スキルが身につけられます。
◎在宅勤務は週4回予定しています。
◎最大15万円の資格取得制度(お祝い金制度)や豊富な研修制度/Udemy受け放題等をご用意しております。
◎残業時間は月平均10時間程度です。
【大阪】東証プライム上場コンサルティングファームでの専門コンサルタント職(データリサーチ・分析)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜550万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ExcelやAccessを用いての決算書等のデータ入力・加工がメイン。
業務領域はリサーチや資料作成などコンサルタントのサポート業務全般に渡るため、ご自身のスキルと志向に合った業務が可能。
●多くの案件を抱えるコンサルタントを、臨機応変にサポートしていただけることを期待しています。入社後はOJTでのスキル習得を行いますので未経験の方でもご活躍いただける環境です。
業務領域はリサーチや資料作成などコンサルタントのサポート業務全般に渡るため、ご自身のスキルと志向に合った業務が可能。
●多くの案件を抱えるコンサルタントを、臨機応変にサポートしていただけることを期待しています。入社後はOJTでのスキル習得を行いますので未経験の方でもご活躍いただける環境です。
【広島】東証プライム上場コンサルティングファームでの専門コンサルタント職(データリサーチ・分析)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜550万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●ExcelやAccessを用いての決算書等のデータ入力・加工がメイン。
業務領域はリサーチや資料作成などコンサルタントのサポート業務全般に渡るため、ご自身のスキルと志向に合った業務が可能。
●多くの案件を抱えるコンサルタントを、臨機応変にサポートしていただけることを期待しています。入社後はOJTでのスキル習得を行いますので未経験の方でもご活躍いただける環境です。
業務領域はリサーチや資料作成などコンサルタントのサポート業務全般に渡るため、ご自身のスキルと志向に合った業務が可能。
●多くの案件を抱えるコンサルタントを、臨機応変にサポートしていただけることを期待しています。入社後はOJTでのスキル習得を行いますので未経験の方でもご活躍いただける環境です。
大手通信サービス会社でのAI・データ基盤エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
730万円〜1570万円
ポジション
担当者
仕事内容
【ミッション】
企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供
【主な業務】
・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導
【具体的な業務】
・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定支援
・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援)
・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施
・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
【仕事の魅力】
・提案から設計、開発に至るまで全工程に関与できるため、部分最適に留まらず、業務全体の本質的な改善活動に取り組むことができる
・当社グループ各社やメガクラウドベンダー、最先端のテクノロジーパートナーと連携し、大規模かつ社会的影響力の高いプロジェクトに参画できる
・顧客向けシステムの提案・構築に加え、自社業務へのデータ基盤・生成AIの活用など、幅広い領域での経験を積むことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じて、システムエンジニアとしての専門性とマネジメントスキルをバランス良く高めることができる
企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供
【主な業務】
・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導
【具体的な業務】
・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定支援
・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援)
・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施
・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進
【仕事の魅力】
・提案から設計、開発に至るまで全工程に関与できるため、部分最適に留まらず、業務全体の本質的な改善活動に取り組むことができる
・当社グループ各社やメガクラウドベンダー、最先端のテクノロジーパートナーと連携し、大規模かつ社会的影響力の高いプロジェクトに参画できる
・顧客向けシステムの提案・構築に加え、自社業務へのデータ基盤・生成AIの活用など、幅広い領域での経験を積むことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じて、システムエンジニアとしての専門性とマネジメントスキルをバランス良く高めることができる
欧州最大のコンサルティングファームでの自動車システム開発向けデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
自動車システム開発向けデータエンジニアは、クライアントのためのエンドツーエンドシステム開発(車載および車外)のデータエンジニアリングを担当します。データパイプラインの設計やデータ前処理から、クラウドプラットフォームでのデータ管理まで、ADASや自動運転(AD)などの戦略的かつ安全性が重要なドメインに対応します。
当ポジションでは、当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語(少なくともビジネスレベル)の言語能力が必要です。
職務詳細
ADASドメインまたは他の自動車ドメイン(自動運転やバッテリーデータエンジニアリングなど)のE2Eデータエンジニアリング活動(車載および車外)に責任を持ちます。
複数のセンサーからのデータ取り込み、センサーフュージョン、データフォーマットおよびローカルストレージを含むデータパイプライン設計
データのリサイズ、ノイズキャンセレーションおよびデータキャリブレーション、マルチセンサーストリームの同期化を含むデータ前処理(エッジコンピューティングを通じてなど)
データ収集とクラウドストレージ、バージョニングとメタデータタグ付けの開発、データプライバシーとコンプライアンス要件の実装を含むデータ管理(クラウドプラットフォームにて)
当ポジションでは、当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語(少なくともビジネスレベル)の言語能力が必要です。
職務詳細
ADASドメインまたは他の自動車ドメイン(自動運転やバッテリーデータエンジニアリングなど)のE2Eデータエンジニアリング活動(車載および車外)に責任を持ちます。
複数のセンサーからのデータ取り込み、センサーフュージョン、データフォーマットおよびローカルストレージを含むデータパイプライン設計
データのリサイズ、ノイズキャンセレーションおよびデータキャリブレーション、マルチセンサーストリームの同期化を含むデータ前処理(エッジコンピューティングを通じてなど)
データ収集とクラウドストレージ、バージョニングとメタデータタグ付けの開発、データプライバシーとコンプライアンス要件の実装を含むデータ管理(クラウドプラットフォームにて)
フリーランス向けマッチングサービス提供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
700万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データ基盤の設計・開発・運用(DWH、ETLパイプラインなど)
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化
大手グローバル保険会社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
年収イメージ:〜1400万円(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
設計(Design)
グループ会社全体のデータアーキテクチャ/データモデル/データパイプラインを設計・最適化し、データ統合・データ取込・データクレンジング等についてステークホルダーを指導。
全社共通の設計・実装ガイドラインを策定し、実装を監督。
ETL/ELT、RDB(Oracle / Sybase)、ビッグデータ処理(Hadoop / Kafka / Spark等)を含むデータソリューションを提案。
データモデル/データパイプライン/BIツール/DWH/データレイク/マスターデータ管理等を活用し、分析および業務運営に資するソリューションを提供。
実行(Deliver)
データ関連アプリケーション開発・拡張、データモデリング、データパイプラインの実行責任。
データ要件を技術仕様に落とし込み、開発チームをリード。
グローバルおよび国内規制遵守の観点から、コンプライアンスチームと協働して実装を評価。
コスト効率と技術動向を踏まえた継続的改善。
ベンダー納品物の品質レビューと承認。
コラボレーション(Collaborate)
データ関連アプリケーションのライフサイクル全般をリード。
レガシーデータ資産の合理化および廃止計画をビジネス部門と推進。
グローバルのデータ・アプリケーションデリバリーチームと連携し、分析基盤の強化を推進。
営業・オペレーション部門のニーズを把握し、ビジネスソリューションに転換。
将来の代理店エクスペリエンスの構築において重要な役割を果たす。
グループ会社全体のデータアーキテクチャ/データモデル/データパイプラインを設計・最適化し、データ統合・データ取込・データクレンジング等についてステークホルダーを指導。
全社共通の設計・実装ガイドラインを策定し、実装を監督。
ETL/ELT、RDB(Oracle / Sybase)、ビッグデータ処理(Hadoop / Kafka / Spark等)を含むデータソリューションを提案。
データモデル/データパイプライン/BIツール/DWH/データレイク/マスターデータ管理等を活用し、分析および業務運営に資するソリューションを提供。
実行(Deliver)
データ関連アプリケーション開発・拡張、データモデリング、データパイプラインの実行責任。
データ要件を技術仕様に落とし込み、開発チームをリード。
グローバルおよび国内規制遵守の観点から、コンプライアンスチームと協働して実装を評価。
コスト効率と技術動向を踏まえた継続的改善。
ベンダー納品物の品質レビューと承認。
コラボレーション(Collaborate)
データ関連アプリケーションのライフサイクル全般をリード。
レガシーデータ資産の合理化および廃止計画をビジネス部門と推進。
グローバルのデータ・アプリケーションデリバリーチームと連携し、分析基盤の強化を推進。
営業・オペレーション部門のニーズを把握し、ビジネスソリューションに転換。
将来の代理店エクスペリエンスの構築において重要な役割を果たす。
大手地銀でのデータ分析基盤のデータレイクエンジニア【福岡】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・当行のデータ活用基盤であるデータレイクの開発・運用・保守を担当していただきます。
・データエンジニアとして、多様なデータソースからのデータ取り込み、データの品質管理、データパイプラインの構築・最適化、データレイク基盤の安定運用などを通じて、ビジネス部門やデータサイエンティストが効率的にデータを活用できる環境を提供していただきます。
・また、LLMや生成AI、マルチモーダルデータ処理に対応したデータ基盤の拡張も重要な業務となります。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・運用・保守
・ETL/ELTプロセスの設計・開発・運用(データの抽出・変換・ロード処理)
・データパイプラインの構築・最適化・監視およびパフォーマンス調整
・データ品質管理とデータガバナンスの実装、メタデータ管理とデータカタログの整備
・データセキュリティとアクセス制御の実装、コンプライアンス対応
・障害対応とトラブルシューティング、システム安定運用の維持
・LLMや生成AIのための学習データ準備とRAG(Retrieval-Augmented Generation)システム構築支援
・画像・音声・動画などのマルチモーダルデータの取り込み・処理・保存基盤の構築
・データサイエンティストやビジネス部門との連携によるデータ要件の定義と実装
・新技術の評価と導入検討、生成AIを活用したデータ処理の自動化・効率化
・データエンジニアとして、多様なデータソースからのデータ取り込み、データの品質管理、データパイプラインの構築・最適化、データレイク基盤の安定運用などを通じて、ビジネス部門やデータサイエンティストが効率的にデータを活用できる環境を提供していただきます。
・また、LLMや生成AI、マルチモーダルデータ処理に対応したデータ基盤の拡張も重要な業務となります。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・運用・保守
・ETL/ELTプロセスの設計・開発・運用(データの抽出・変換・ロード処理)
・データパイプラインの構築・最適化・監視およびパフォーマンス調整
・データ品質管理とデータガバナンスの実装、メタデータ管理とデータカタログの整備
・データセキュリティとアクセス制御の実装、コンプライアンス対応
・障害対応とトラブルシューティング、システム安定運用の維持
・LLMや生成AIのための学習データ準備とRAG(Retrieval-Augmented Generation)システム構築支援
・画像・音声・動画などのマルチモーダルデータの取り込み・処理・保存基盤の構築
・データサイエンティストやビジネス部門との連携によるデータ要件の定義と実装
・新技術の評価と導入検討、生成AIを活用したデータ処理の自動化・効率化
大手地銀でのデータ分析基盤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
600万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスの変化の速さに対応していくためにシステムの内製化を推進しており、企画・実装いただくエンジニアを募集しています。
プロダクトオーナーやアジャイル開発グループのエンジニアと協業し、サーバーサイドの設計・構築・運用をお任せします。
▼具体的な業務内容
・顧客向けサービスのサーバー設計・構築
・データベースのパフォーマンス維持/改善
・社内の各種プロジェクトにおけるモデル実装のようなデータサイエンス領域のバックエンド開発
・データカタログの整備やデータ保全のためのデータマネジメント・モニタリング
・フロントエンドのエンジニアをはじめとする各ステークホルダーとのコミュニケーション・調整
・外部サービスとの連携するためのバックエンドAPIの開発・運用・保守
プロダクトオーナーやアジャイル開発グループのエンジニアと協業し、サーバーサイドの設計・構築・運用をお任せします。
▼具体的な業務内容
・顧客向けサービスのサーバー設計・構築
・データベースのパフォーマンス維持/改善
・社内の各種プロジェクトにおけるモデル実装のようなデータサイエンス領域のバックエンド開発
・データカタログの整備やデータ保全のためのデータマネジメント・モニタリング
・フロントエンドのエンジニアをはじめとする各ステークホルダーとのコミュニケーション・調整
・外部サービスとの連携するためのバックエンドAPIの開発・運用・保守
独立系データ分析/システム開発会社におけるBIエンジニア(育成枠)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
360万円〜600万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
単なるダッシュボード作成にとどまらず、「そもそも何のために見える化するのか」から考え、実現するのがあなたの役割です。
・クライアント(経営層や事業部門)とディスカッションし、可視化すべき指標を設計
・BIツールを用いたダッシュボード・帳票の設計、開発、運用
・SQLによるデータ抽出・加工、基盤エンジニアとの連携
・情報システム部門やITコンサルタントと協働し、全社横断のデータ活用を推進
・将来的にはプロジェクトリーダーやデータコンサルタントとしてチームを牽引
具体的な業務内容
BIツール(Tableau / Power BI / Lookerなど)を活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工(SQL使用)
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援
この仕事の魅力
1.「言われたものを作る」から「何を作るべきかを考える」へ
SIerでは要件が固まった後に参画することが多いですが、当社では指標設計の前段階から関わり、現場が本当に必要とする可視化を一緒に作り上げられます。
2.経営・現場の意思決定に直結する手応え
作ったダッシュボードが「会議で使われて意思決定が変わった」「現場の行動が改善した」という実感を持てます。
成果が目に見えるからモチベーションも高まります。
3.幅広いキャリアの可能性
BIエンジニアとしての専門性を磨くだけでなく、データアナリストさらにはPM/PLなどリーダー職へのキャリアシフトも可能です。
4.多様な専門家と学び合える環境
データ基盤エンジニアやコンサルタントと日常的に連携し、SQL・BI以外の知見も吸収できます。
好奇心を持って学びたい方には最適なフィールドです。
5.グループの安定基盤 × 成長ステージ
グループの知見・顧客基盤を活かしつつ、まだ進化の余地が大きいフェーズだからこそ、新しい仕組みづくりや提案に挑戦できる余白があります。
・クライアント(経営層や事業部門)とディスカッションし、可視化すべき指標を設計
・BIツールを用いたダッシュボード・帳票の設計、開発、運用
・SQLによるデータ抽出・加工、基盤エンジニアとの連携
・情報システム部門やITコンサルタントと協働し、全社横断のデータ活用を推進
・将来的にはプロジェクトリーダーやデータコンサルタントとしてチームを牽引
具体的な業務内容
BIツール(Tableau / Power BI / Lookerなど)を活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工(SQL使用)
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援
この仕事の魅力
1.「言われたものを作る」から「何を作るべきかを考える」へ
SIerでは要件が固まった後に参画することが多いですが、当社では指標設計の前段階から関わり、現場が本当に必要とする可視化を一緒に作り上げられます。
2.経営・現場の意思決定に直結する手応え
作ったダッシュボードが「会議で使われて意思決定が変わった」「現場の行動が改善した」という実感を持てます。
成果が目に見えるからモチベーションも高まります。
3.幅広いキャリアの可能性
BIエンジニアとしての専門性を磨くだけでなく、データアナリストさらにはPM/PLなどリーダー職へのキャリアシフトも可能です。
4.多様な専門家と学び合える環境
データ基盤エンジニアやコンサルタントと日常的に連携し、SQL・BI以外の知見も吸収できます。
好奇心を持って学びたい方には最適なフィールドです。
5.グループの安定基盤 × 成長ステージ
グループの知見・顧客基盤を活かしつつ、まだ進化の余地が大きいフェーズだからこそ、新しい仕組みづくりや提案に挑戦できる余白があります。
大手金融機関系リスクマネジメント会社でのモデルオペレーター
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
仕事内容
当チームのミッション/サービスについて
本部門は、地震・風水災を中心とした自然災害リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)を用い、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを計測する業務並びにデータベースのオペレーション業務を担う部門です。
専門性の高いスタッフが所属しております。
具体的な業務内容
自然災害リスクモデルの分析担当者として、以下のような業務をご担当いただきます。
(1)各種のリスク分析ツールを使用した個別保険契約のリスク指標算出
(2)同ツールを使用した保険ポートフォリオの集積リスク量計測
(3)リスク分析の入出力データの作成・加工・整備
(4)リスク分析結果報告書の作成
(5)解析用ビックデータのクレンジング
取引先/プロジェクト例
(取引先)
・グループ各社
入社後の流れ
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、ビジネスグループの事業について理解を深めていただきます。
配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
当ポジションの強みや魅力
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを業務の対象としたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。
そして、リスク分析業務を通じて、コンサルティング業務の支援、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
得られる経験・スキル
特徴
リスク計測業務経験・損害保険に関する知見や以下の技術を習得することができます。
・SQLなどデータベース言語によるデータ操作
・VBA、Pythonなどプログラミング言語による効率化ツール開発
また、海外とのメールでのコミュニケーション等、英語に触れる機会が多いです。
スキルアップについて
・OJT、社内の研修制度、自己啓発支援、グループ内の勉強会など、社員のスキルアップを全面的にサポートします。
当チームのミッション/サービスについて
本部門は、地震・風水災を中心とした自然災害リスクの定量化に関する技術(リスク評価モデル)を用い、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを計測する業務並びにデータベースのオペレーション業務を担う部門です。
専門性の高いスタッフが所属しております。
具体的な業務内容
自然災害リスクモデルの分析担当者として、以下のような業務をご担当いただきます。
(1)各種のリスク分析ツールを使用した個別保険契約のリスク指標算出
(2)同ツールを使用した保険ポートフォリオの集積リスク量計測
(3)リスク分析の入出力データの作成・加工・整備
(4)リスク分析結果報告書の作成
(5)解析用ビックデータのクレンジング
取引先/プロジェクト例
(取引先)
・グループ各社
入社後の流れ
・入社初日:入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間:採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修(社内知識、社内ツール利用方法など)
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、ビジネスグループの事業について理解を深めていただきます。
配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。
当ポジションの強みや魅力
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを業務の対象としたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。
そして、リスク分析業務を通じて、コンサルティング業務の支援、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
得られる経験・スキル
特徴
リスク計測業務経験・損害保険に関する知見や以下の技術を習得することができます。
・SQLなどデータベース言語によるデータ操作
・VBA、Pythonなどプログラミング言語による効率化ツール開発
また、海外とのメールでのコミュニケーション等、英語に触れる機会が多いです。
スキルアップについて
・OJT、社内の研修制度、自己啓発支援、グループ内の勉強会など、社員のスキルアップを全面的にサポートします。
欧州最大のコンサルティングファームでのAzure Data Engineer
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:800万円〜1200万円(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
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
欧州最大のコンサルティングファームでのAzure / AWS Data Engineer Lead
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:800万円〜1400万円(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
Data engineers are responsible for building reliable and scalable data infrastructure that enables organizations to derive meaningful insights, make data-driven decisions, and unlock the value of their data assets.
Job Description - Grade Specific
Roles and Responsibilities-
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.
Job Description - Grade Specific
Roles and Responsibilities-
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
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ビジネスチャット事業会社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
年収イメージ:〜1200万円(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
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、当社サービスが保持しているデータ活用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)
●開発環境(使用ツール)
・dbt, Snowflake, github, IDE(VScode…etc), コンテナ開発ツール(DockerDesktop…etc)
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)
●開発環境(使用ツール)
・dbt, Snowflake, github, IDE(VScode…etc), コンテナ開発ツール(DockerDesktop…etc)
独立系SIerでの金融機関向けデータエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜760万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジョン『トータルソリューションにて人的資本経営を実現させるソリューションパートナーへ!』を掲げ、HRM×HCM×クラウドによるトータルソリューションで、企業の”人事”を”人材戦略“へと変革し、経営戦略へと繋げることでお客様の持続的な成長を支援します。お客様HRシステムのDX推進の中で、データマネジメントを担当して頂きます。
・次期HRシステム構築に向け、データエンジニアとしてデータの整理、設計を行うデータマネジメント
・データ基盤上のデータ設計、DB論理設計
・次期HRシステム構築に向け、データエンジニアとしてデータの整理、設計を行うデータマネジメント
・データ基盤上のデータ設計、DB論理設計