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データエンジニアの転職求人

399 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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全399件 151-200件目を表示中
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データエンジニアの転職求人一覧

アナリティクスエンジニア/人材大手グループ持株会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
メンバー〜エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

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

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

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

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

【横浜】要素開発エンジニア (加工実験、電子回路設計、ソフトウエア設計)/産業用機械メーカー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
390万円〜670万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
工作機械(主に放電加工機)向け、当社製品の性能向上を目的とした「加工実験・電子回路設計・ソフトウエア設計」などの研究開発業務を担当していただきます。

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

エンタープライズ企業向けAIソリューションアーキテクト/大手商社グループIT関連サービス提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
660万円〜870万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
エンタープライズ企業(新規・既存)に対し、
データ基盤構築およびAI活用に関する構想立案から導入・運用までを一気通貫で担当いただきます。
当部門は「データ基盤領域」と「AI領域」のチームに分かれており、
ご経験に応じた領域から担当し、徐々に担当範囲を拡張いただく想定です。

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

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

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

担当プロダクト

Databricks、DOMO等

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



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

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

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

【東京・大阪・名古屋】Data Integration Engineer(Manager候補)/金属加工品の受発注プラットフォーム企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円 経験・能力を考慮し応相談
ポジション
Manager候補
仕事内容
本ポジションが担うのは単なるデータ抽出・システム連携の代行ではありません。
Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出し、最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。
「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。

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

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

データプラットフォーム開発・運用エンジニア/大手通信会社ユーザー系SIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】
通信キャリアのサービス、映像配信、金融サービスなど、多様なサービスのユーザー行動データが集約される大量のデータを整理・統合し、「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」をユーザーへ提供します。
単なる開発にとどまらず、
・データ基盤の設計・開発・改善
・AIを活用した開発、AIが生成した成果物の妥当性のレビュー・判断
・既存システムからのデータ移行・統合
・他システムや他部署との調整・要件整理
・将来のデータ活用を見据えたアーキテクチャ検討
までを担い、ビジネスのスピードと品質を根本から支える役割です。

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

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

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

AI駆動開発推進リード/大手通信会社ユーザー系SIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜890万円
ポジション
AI駆動開発推進リード
仕事内容
【業務概要】自社データ分析基盤開発の抜本的な効率化を目的としたAI駆動開発の検討、適用推進
【具体的な業務】
1. 自社データ分析基盤開発におけるAI駆動開発の適用推進
(1) 現状把握および適用領域の見極め
現行の自社データ分析基盤開発における開発プロセスや体制を把握し、AI駆動開発を適用すべき領域・工程を整理します。技術的・運用的な観点から、AI活用による効果が見込めるポイントを見極め、適用方針を検討します。
(2) 自社データ分析基盤開発向けAI駆動開発の導入・定着
従来の開発手法からAI駆動開発への移行に向け、開発プロセスやルールの整備を行います。実プロジェクトへの適用を通じて、適用 → 効果検証 → 改善のPDCAサイクルを回し、AI駆動開発手法の高度化・最適化を推進します。
(3) AI駆動開発の効果拡大・横展開
自社データ分析基盤を中心に、AI駆動開発の適用範囲を段階的に拡大します。得られた知見や成果を社内に展開し、当社全体へのAI駆動開発の浸透・文化醸成に向けた取り組みを推進します。
【ポジション・部門の魅力】
自社データ分析基盤は、当社が提供する多様なサービスのデータが集約される基盤であり、大規模かつミッションクリティカルなデータプラットフォーム開発の経験を積むことができます。
入社後はまず、AI駆動開発の適用推進を通じて、次世代開発手法の実践的な知見を獲得していただきます。
その後は、
・データプラットフォーム全体の技術戦略・開発標準を設計する立場
・複数プロジェクトを横断してAI活用・開発変革を牽引するリードエンジニア/テックリード
・将来的には、データ×AI領域における組織・人材育成を担うマネジメントポジション
など、「AIを使う側」に留まらず、「AIを前提とした開発文化を定義・定着させる側」として、中長期的に当社の開発変革を支える中核人材となることを期待しています。

市場セールス&トレーディングデータプロダクトマネージャー/メガバンク

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

リードデータエンジニア/理工系専用就活サイト運営会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜900万円
ポジション
リード
仕事内容
●業務概要
当社は、特定の専門人材と企業の出会いを支援するオファー型サービス「自社サービス」を主力サービスとして提供しています。専門人材のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、その可能性が正しく評価される環境を実現します。
現在、特定の専門分野における就職活動の在り方には課題があり、ミスマッチによって学習努力が社会に活かされないという構造的な課題があります。当社は、この課題を解決し、教育と採用の接続を再設計することで、専門人材の可能性を最大限に引き出す社会の仕組みを創ることを目指しています。
プロダクトや組織の成長に伴い、社内外に散在するデータを横断的に活用する基盤整備が急務となっており、データ活用の土台をつくるデータエンジニアを募集します。

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

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

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

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

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

【業務変更の範囲】
その他自社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
原則フルリモート(月1~2回程度出社あり)

Robotics Engineer(Physical AI)/AI開発プラットフォーム提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
● 当社について
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。主力自社サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できる自社サービス、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

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

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

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

データ分析基盤 プロジェクト推進担当/大手銀行系クレジットカード会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜960万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
データ利活用を通じた業務効率化・意思決定の質・スピードの向上を目指し、新たにデータ分析基盤の構築・全社拡大を推進していただきます。併せて、並存する既存の情報系システムについても、新データ基盤への段階的な集約・高度化を見据えた移行ロードマップを策定し、業務部門・関係者と連携しながら計画的な更改・移設を推進していただきます。

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

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

スマートファクトリー(初任地:関西圏内・未経験可)/ヒト・IT・業務課題に対するソリューション提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜730万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【職務概要】スマートファクトリーとはAIやIoT等のデジタル技術を活用し、工作機械や生産ラインをネットワーク接続することで効率がよく、生産性の高い工場の事です。本ポジションでは製造×ITによるスマートファクトリー化の促進、導入を担当していただきます。
ご入社後は3カ月間の研修にて、下記3点のスキルを身に着けていただきます。
1. センシングスキル:センサー機器に対しての理解を深める
2. 統計、分析スキル:複数のデータから発生要因と要因分析を行う
3. データ処理スキル:多量データをマクロ、VBA、Python等を用いて処理をする
スキルを身に着けた後は所属エリアの大手メーカーにて就業していただきます。
【想定業務】
・各種メーカーの製品開発における生産設備設計、ライン設計、工程設計等におけるスマートファクトリー化の促進
・各種メーカーの製品開発工程において、仕様や設計内容の確認、評価計画の立案から実施、結果分析
・各種メーカーの製品開発工程において、生産能力や生産計画を可視化し、最適な生産計画の提案等
【将来的には】実務経験をしっかり積んでいただいた後は、人と協業ロボットによるスマートファクトリーレベル3という領域を目指していただきます。その後はコンサルタントとして工場IoT導入希望の企業への助言、コンサルを行うキャリアパスをイメージしております。
【プロジェクト例】
・既存設備からデータを抽出するためのセンサー選定から方案立案
・センサーを使った生産設備の稼働状況の可視化
・処理されたデータをBIツールにて可視化、または因果分析
・AIを用いた生産効率の算出、また最適化の立案

金融系デジタルデザイン企業のソリューションアーキテクト(データ分析基盤)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1600万円 経験能力に応じて決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
【業務概要】
グループのデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。

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

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

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

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

【具体的な業務】

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

・基盤レベルアップの企画・推進

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

・基盤利用の促進・定着支援

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

【カルチャー】

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

【技術スタック】

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

インフラエンジニア/製造業向け AI サーヒ スの提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜600万円
ポジション
管理監督者
仕事内容
業務概要: AI画像認識(外観検査)の学習・評価に必要なデータ整理・品質担保・データベース/ストレージ/パイプラインの設計実装を担うポジションです。フロントエンド担当は別にいるため、本ポジションはMLOpsの仕組み・データベース利用・運用設計を理解し、社内向け/顧客向けにシステム化を行っていただきます。

具体的な業務:
1. AI画像認識(外観検査)におけるデータ基盤の設計・構築・運用
2. 画像・アノテーション・メタデータの管理およびデータモデリング設計
3. データパイプライン(取り込み・前処理・検証・更新)の構築
4. データ品質管理(欠損・重複・ラベル整合性・不正データ検出)
5. 学習・評価用データセットの生成およびバージョニング管理
6. MLOps基盤との連携(実験管理・再現性担保・成果物管理)
7. AIエンジニア向けのデータ利用インターフェース(API / CLI等)の整備
8. 顧客向けデータ管理システムの設計(クラウド / オンプレ対応)
9. データアクセス制御、監査ログ、バックアップ・DR設計
10. 制約環境(閉域・低帯域)でのデータ転送・同期設計

同社が提供するサービス・システムを支える技術担当として、クラウドサービスの運用・保守を中心に、社内外のシステム・機器に関わる幅広い業務をお任せします。
クラウド環境の運用・保守に加え、業務状況やご経験・適性に応じて、プログラミング、システム改善、機器の設定・導入、電気配線など、さまざまな業務に携わっていただきます。

【メイン業務:クラウドサービスの運用・保守】
・クラウドサービスの運用・保守
・サーバー・ネットワークの管理
・システム監視、障害対応、トラブルシューティング
・システムの安定稼働に向けた運用改善
・障害発生時の原因調査・復旧対応

【その他の技術業務】
・プログラミング・スクリプトによる業務改善
・システム・機器の導入、設定、保守
・電気配線・機器接続などの現場対応
・その他、事業・開発に関わる技術業務
※クラウドサービスの運用・保守を主業務とし、その他の業務については、事業状況やご経験・適性に応じて担当いただきます。

【必須要件】
・インフラエンジニア、社内SE、システムエンジニアなどの実務経験
・サーバー・ネットワーク・クラウドなど、ITインフラに関する基本的な知識
・クラウドサービスの運用・保守、またはそれに類する実務経験
・障害やトラブル発生時に、自ら調査・対応を進められる方

【歓迎要件】
・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境の構築・運用経験
・Web・業務システムなどの開発経験
・Python、JavaScript、C/C++などを用いたプログラミング経験
・業務効率化やシステム改善の経験
・サーバー・ネットワークの設計・構築経験
・電気配線、機器接続、制御盤などに関する知識・実務経験
・PLC、センサー、IoT機器などの取り扱い経験
・製造現場での設備・システム導入や保守経験
・複数の技術領域に携わった経験

【求める人物像】
・幅広い技術領域に興味を持ち、未経験の業務にも前向きに取り組める方
・自ら課題を見つけ、調査・検証しながら解決に向けて動ける方
・インフラだけでなく、プログラミングや機器・電気など、さまざまな技術を身につけたい方
・一つの領域に限定せず、状況に応じて柔軟に業務に取り組める方
・周囲と連携しながら、必要な業務を主体的に進められる方

【キャリア】
まずはクラウドサービスの運用・保守を中心に、同社のシステムや技術環境への理解を深めていただきます。
適性や経験に応じて、プログラミングによるシステム改善や、機器・設備の導入・保守、電気配線など、担当領域を広げていただきます。
将来的には、ITインフラに加えて、システム・機器・現場まで幅広く対応できる技術人材として、事業を支えていただくことを期待しています。

変更の範囲: 会社の定める全ての業務

データサイエンティスト(チーム責任者)/HRテック事業・DX事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜1800万円
ポジション
チーム責任者
仕事内容
業務概要
自社プラットフォーム上のスキルデータ基盤「自社スキルデータ基盤」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです。スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、当組織全体の技術・運用標準をリードしていただきます。

具体的な業務
1. スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します。
2. 自社スキルデータ基盤の設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します。
3. スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します。
4. ML/生成AIモデルの設計・実装・評価: スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します。
5. MLOps基盤の設計・構築・運用: セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。
6. モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。
7. 運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します。
8. プロジェクトマネジメント: プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします。

ポジション・部門の魅力
●経営・事業戦略へのダイレクトな貢献
経営層や事業責任者と直接ディスカッションを行い、全社的なデータ戦略と整合した中長期構想の策定をリードできます。技術戦略と事業戦略の結びつきを担い、大規模プロジェクトの方向性や投資判断に直接的な影響を与えることができる、非常にインパクトの大きなポジションです。
●大規模かつ高度なML/データ基盤の構想・立ち上げ
複数事業やサービスにまたがる「自社スキルデータ基盤」において、AIフレンドリーなデータ基盤や、大規模なMLOps基盤の構想・立ち上げを統括できます。外部データ連携やパートナーシップを含めたエコシステム戦略の推進など、単なるシステム開発に留まらないスケールの大きな技術的挑戦が可能です。
●専門組織のカルチャー形成とチームビルディング
当組織全体の技術・運用標準をゼロから定義し、組織の技術的土台作りに貢献できます。また、データサイエンティストチームのディレクションを行うだけでなく、組織設計や採用方針にも関与し、ご自身の手でチームの成長戦略を描いていける点も大きなやりがいです。

データアーキテクト(AI×データ基盤構築・プロジェクトリード)/大手電気通信事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】データ基盤戦略の策定から、アーキテクチャ設計、開発・実装、データ利活用の推進に至るまで、一連のプロセスをプロジェクトリーダー/データアーキテクトとして牽引していただきます。
【具体的な業務】
1. AI×データ基盤の中期ビジョン策定、アーキテクチャ検討
・社内外のステークホルダーと連携し、ビジネス環境の変化に即応しながら、AI×データ基盤の中期ビジョンを策定します。
・全社的なAIデータ戦略に基づき、データ基盤全体の設計およびアーキテクチャの検討・策定を行います。
2. Proof of Concept実施・商用導入プラン策定
・検討したアーキテクチャの実現に向け、Proof of Concept(概念実証)を実施します。
・商用導入に向けた実現プランの策定や、推進体制の構築・確立などのマネジメント業務を担います。
3. 開発体制
・実際の開発においては、内製開発と開発パートナーへの外部委託を組み合わせるとともに、アジャイル開発およびウォータフォール開発を使い分けながら進めています。
・今後は、内製開発体制のさらなる強化を進めていく方針です。
4. フォーカスする領域
・データレイク(データメッシュ、レイクハウス)およびDWH
・AIReadyデータ基盤
【ポジション・部門の魅力】当社には、顧客基盤に加えて自社サービスやパートナー連携基盤を通じて集まる国内最大級のデータアセットがあります。コマース、エンターテインメント、エネルギーなど、人々の生活に深く根差した多種多様なデータを統合し、新たな価値を創造することを目指しています。
本ポジションは、こうした唯一無二のデータアセットを預かるアーキテクトとして、未来の当たり前となるサービスや体験を、データ基盤という「仕掛け」から生み出し、その実現に向けてチャレンジしていくことが可能です。
また、社内外の多くの関係者と協力しながら、新しいサービスを世の中に届けていくため、大きなやりがいと手ごたえを感じられる環境です。
キャリア採用で入社したメンバーも多く、多様性のあるチームで互いに学び合いやすい風土があり、入社後の受け入れや立ち上がりに向けたサポート体制も整っています。
私たちと一緒に、世の中に新たなサービスや体験価値を提供していきましょう。

システムエンジニア、PMエキスパート、アーキテクト、ITスペシャリスト/大手銀行系システム開発会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
772万円〜1,136万円
ポジション
PMエキスパート
仕事内容
【業務概要】当グループには、個人、法人のお客さまのお取引情報をはじめとする膨大なデータが存在します。当グループのビジネス戦略立案にデータは不可欠となり、管理するビッグデータはペタバイトを優に超え、BI・AIの拡大による開発量は増えました。ビジネスアジリティを高めるデータを提供するために、人やAIが利用しやすいデータを加工し提供するデータエンジニアと、それを支えるアーキテクト、またシステム全体を統括するデータマネジメントの活躍が重要になります。加えて、当グループで稼働しているデータ基盤の大規模な更改を控えており、ゼロからシステム・当グループの未来を設計・開発できる転換期を迎えています。当社をはじめとする膨大なデータを当グループすべての事業部門が活用できるデータとプラットフォームを開発し、変化の激しいビジネスに迅速に応える開発を推進するために、データそのものに価値を見いだせる人、当グループの未来・ビジネス変革に大きく貢献いただける方を募集しています。
【具体的な業務】
・データエンジニアとしてデータの構造化・加工・処理高度化等の企画・開発
・エンタープライズ データプラットフォーム(データウェアハウス・データレイク・マーケットプレイス)の企画・推進
・データマネジメントとしてデータガバナンス、データアーキテクチャの企画・開発
・ITアーキテクトとしてデータ活用を支えるプラットフォームの企画・開発
・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント
・生成系AIの活用推進・システム開発・データエンジニアリングへの活用
【ポジション・部門の魅力】
役割・責任: 膨大なデータの収集から利活用に向けた加工などのデータエンジニアリング開発における小規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進。AI-Readyなプラットフォームと利活用のためのポータルWeb開発における中規模から大規模の企画・開発担当及びプロジェクト推進。データ基盤の更改における、システムアーキテクチャ、AI活用等、先進技術の適用検討及び、プロジェクト推進。
配属想定部署概要: 当グループのあらゆる情報をビッグデータとして管理し、エンタープライズなデータウェアハウス、データレイクハウスの企画・開発・保守を担う。
配属想定部署の人員構成: データエンジニアリング第一部、第二部共にが在籍。若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。部長をはじめ中途採用者も多く在籍、活躍しており、風通しの良い環境。開発需要旺盛で、最新のテクノロジーを採用するなど若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土。
想定担当案件(例): 当グループ各社で取り扱うデータをビッグデータ基盤に集約し、AIやBIをはじめとした利活用のためのデータを提供するパイプライン構築。稼働してきたデータ基盤(メインフレーム)の超大規模更改(オープン化・クラウド化)及び、モダナイズ。データとAIの融合(AI-Readyなプラットフォーム)及び、データ利活用のためのポータル開発。
成長機会: 多種多様の関係者と企画設計から実装まで幅広い領域で高難易度、超大規模なプロジェクトを経験する事が可能。最新技術や海外製品も多く取り入れており、海外のサービスチームと直接やりとりし製品改善を交渉するなど技術知識も拡充できます。
想定キャリアパス: 基本はシステムエンジニアから参画頂きますが、より専門的な役割や、上位の職層を目指して、キャリアを形成頂きます。本人志向と活躍実績により、幅広い経験を積むことや、組織の戦略立案、組織運営などの組織長(マネジメント職)に任用されることが可能です。キャリアパスの一例: 1. PMエキスパート、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、データサイエンティスト 2. 組織の戦略立案、組織運営などを担う組織長(マネジメント職)への任用。補足)当社の制度では、技術志向の方でも執行役員と同等の処遇が実現可能です。

データマネジャー[人事部門]/クラウドDXサービス運営企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1190万円 経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
具体的な業務
本ポジションは、人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。

HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。

〔具体的な業務〕
● HRデータプラットフォームの拡張・最適化
採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定
BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築
各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装

● 人事業務の再設計(BPR)
既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築
AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化
人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装

● データ活用の民主化とガバナンス設計
セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築
非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装

本ポジションの魅力
「数字」と「感情」が交差するドメインへの挑戦
?経営的な計数管理(人員数・人件費など)と、定性的な人の感情(エンゲージメント・評価)という最も難易度が高く奥深い人事データに挑むことで、データマネジャーとしての市場価値を極めることができます。

「技術的解像度」を武器に、上流工程からプロセスの再設が可能
?単なる「御用聞き」ではなく、現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ、手戻りのない精緻な仕様」へと翻訳し、プロジェクトを最短距離でけん引できます。

AIを活用した先進的なデータ環境の構築
? 既に蓄積された膨大な構造化・非構造化データを、生成AIを用いて「誰もが即座に分析・活用できる基盤」へと構築していきます。
単なるBIツールによる数値の可視化にとどまらず、AIによる傾向分析や意思決定支援までをデータ活用のプロセスに直接統合し、経営判断の在り方をエンジニアリングの力で直接アップデートできます。

開発環境、使用するツールなど
言語:Python, SQL, Google Apps Script
データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL
インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など)
CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など

データエンジニア/大手(東証プライム上場)リース会社

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
業務概要:
ビジネス要件定義からアーキテクチャ設計、データモデリング、パイプライン実装、品質・ガバナンス運用までを横断的に担当していただきます。AWS・Snowflake などのクラウド基盤上で、信頼性とスケーラビリティを備えたデータプロダクトの開発、及びデータプロダクトの品質管理と監視体系を整え、継続的な運用改善を推進する役割を担っていただきます。

具体的な業務:
・データ要件定義・システム要件定義、スコープ策定と優先度管理
・AWS・Snowflake 等のデータマネジメントツールの設定・運用、コストと性能の最適化
・データカタログの構築・整備、メタデータ管理・リネージ追跡の仕組み化
・データプロアダクトのアクセス権限の設計・運用(IAM/ロール設計)と定期棚卸
・データモデリング(ER 図、命名規約、正規化/スキーマ設計)とガバナンス標準の策定
・ETL/ELT パイプラインの設計・実装(Python/SQL、ワークフロー/スケジューラ)
・データ品質管理(重複・欠損・矛盾・異常値検知)、品質レポート出力とSLA運用
・GDPR・社内規程に準拠したデータ保持・マスキング・監査ログの実装
・パフォーマンス最適化(クエリ/ストレージ/ネットワークのボトルネック解析・改善)
・Tableau、DataRobotなどデータ活用ツールとの連携支援。
・データプロダクトのバックログ整理、ドキュメント整備と運用。

ポジション・部門の魅力:
・経営企画本部においてグローバル含む幅広いデータの収集・統合・管理に携わることが可能。
・企画(標準・ポリシー)と実装(アーキ・開発・運用)を一気通貫で担い、全社の意思決定スピードと信頼性向上に直結する影響力。
・ツール選定や命名規則・モデリング基準など「会社のデータの作法」を形にできる職務。

Senior Data Modeler/欧州最大のコンサルティングファーム

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
Data Modeling Expertise

8 to 10+ Years
Strong understanding of conceptual, logical, and physical data modeling.
Experience designing dimensional models (fact and dimension tables) for analytics and reporting.
Ability to align data models with business requirements and reporting needs.
Strong experience building, maintaining, and optimizing data pipelines.
Proficiency with SQL and data transformation frameworks. Snowflake knowledge preferred.
Experience with modern data platforms (cloud data warehouses, ETL/ELT tools, batch and/or streaming pipelines).

CDPエンジニア/大手総合商社グループのデジタルメディア企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
リードエンジニア
仕事内容
業務概要
顧客データの収集・統合・活用を担うCDP(Customer Data Platform)の構築・運用を、提案フェーズから一貫して担うポジションです。
当グループにおいて、データドリブンなマーケティングDXを推進する当社で、データ基盤の設計者であり、マーケターやアナリストとビジネス成果を共に追いかける実装のキーパーソンです。
CDP専任の経験はなくても、データベースやデータエンジニアリングで培ったスキルが直接活きる環境です。データ基盤の設計・実装から、マーケティングチームと連携した活用支援まで、技術の力でビジネスインパクトを実感できる仕事です。

具体的な業務
・CDPを活用したシステムのデータベース構築、管理、運用
・データの収集、蓄積、活用に至るまでのプロセスの全体設計と実装
・提案段階からのプロジェクト計画への参画とタスクデザイン
・要件に基づいたデータモデリングとETL処理の実装
・顧客情報・広告ID・マーケティングチャネル(メール・LINE・広告等)とのシステム連携
・マーケターチームやアナリストチームとの連携
・データベースチームのタスク管理、進捗管理
・プロジェクト内でのタスク管理・進捗管理・メンバーへの技術支援

ポジション・部門の魅力
このポジションは、データエンジニアとしての専門性を深めながら、ビジネスへの影響力を広げていける環境です。
1. 技術専門職として深める道
データ基盤設計のリードエンジニアとして、複数プロジェクトを横断する技術的なリーダーシップポジションへのステップアップが可能です。
2. プロジェクトマネジメントへの道
マーケターやアナリストとの協働を通じてビジネス理解を深め、データ領域のPM(プロジェクトマネージャー)としてプロジェクト全体を統括するポジションへのキャリアチェンジも可能です。提案から実装・運用まで一気通貫で関わる当社の環境は、PMとして必要な視点を自然に身につけられる場でもあります。

ソフトウェアエンジニア(データエンジニア)/Fintech Startup企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1000万円
ポジション
メンバー
仕事内容
業務概要
ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。

具体的な業務
1. データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む)
2. 自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
3. 生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域)

ポジション・部門の魅力
1. ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる
2. 最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる
3. ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる
4. データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる
5. AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能

テクノロジー・アーキテクト (フルスタックエンジニア職)/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
1000万円〜1500万円
ポジション
テクノロジー ・アーキテクト(技術責任者、ミニCTO)
仕事内容
【業務概要】
当社はAI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。データ基盤を中心に支援する中で、私たちの事業領域はデータエンジニアリングからAIアプリケーション開発へと急速に広がっています。AIの進化によって、開発の前提は大きく変わりました。単一領域の専門性だけでは、顧客の複雑な課題に応えることも、自社の技術基盤を進化させることも難しくなっています。AI駆動の開発体制への転換も含め、技術全体を俯瞰してリードできる人材が必要です。本ポジションには、顧客プロジェクトでは技術責任者として課題解決をリードし、社内では技術標準とアーキテクチャを牽引する2つの役割を期待します。技術をもって事業にレバレッジを生み出す重要ポジションとして募集します。

【具体的な業務】
お任せしたいミッション: 技術をもって、事業の推進力を生み出すことがあなたのミッションです。個別プロジェクトの技術責任者として動きながら、同時に事業全体の技術標準と開発基盤を進化させる いわば「ミニCTO」として振る舞うことを期待します。
1. 幅広い技術領域をカバーし、プロジェクトを技術面でリードする
データ基盤からAIアプリケーション開発まで、求められる技術領域は多岐にわたります。特定の専門性に閉じず、プロジェクトの技術責任者として最適な設計と実装をリードします。
2. AI駆動の開発体制を作り、事業の速度を上げる
データ基盤構築をAIで高速化・型化し、組織全体の開発生産性を底上げします。個別プロジェクトの知見を抽象化・共通化し、事業全体にレバレッジをかける仕組みを作ることが、このポジションの最大の醍醐味です。

【ポジション・部門の魅力】
技術で事業そのものを動かす それがこのポジションの本質です。
1. 技術判断が、事業の成否に直結する
要件定義済みの設計書に従うのではなく、「何を作るべきか」「どのアーキテクチャが最適か」を自ら定義する立場です。個別プロジェクトの技術責任者として、技術的判断がビジネスの結果に直接影響します。
2. 事業全体にレバレッジをかける仕組みを作れる
個別プロジェクトで得た知見を抽象化・共通化し、組織全体の開発速度と品質を底上げする。自分の仕事が1つのプロジェクトを超えて事業全体に波及する手応えは、このポジション固有の醍醐味です。
3. 技術スタックの幅を、武器にできる環境
データ基盤・AIアプリケーション・クラウドインフラを横断しながら動くことで、特定領域に閉じない技術的な幅と深さが同時に磨かれます。AI駆動の開発体制を自ら作る経験は、どこでも通用するエンジニアリング力になります。

【利用技術例】
顧客プロジェクトの技術制約を踏まえつつ、最適な技術要素をベスト・オブ・ブリードで採用する方式です。
・利用クラウド: AWS / Google Cloud / Azure
・DWH: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift
・AIアプリケーション: Streamlit / Dash 等
・BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
・開発ツール: Claude Code / GitHub / Backlog / Confluence
・コミュニケーション: Slack / Teams

【当社について】
当社はAI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。

【当社の提供するサービス】
・クラウドETL「自社製品」
・AIデータプラットフォーム「自社製品」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社製品」の提供
主力事業である自社製品は、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、企業や団体に提供しています。
会社やカルチャーの詳細は、ぜひ当社採用サイトをご確認ください。
会社説明資料
当社のミッション・戦略・組織・事業について説明しています。

データ分析基盤システムエンジニア/大手流通企業グループのデジタル部門を担う企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜710万円
ポジション
メンバー
仕事内容
プロダクト紹介:
自社製品は、当グループの事業活動で生成されたデータを集約管理する基盤です。Microsoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどのSaaS型データベース環境を構築しています。
事業フェーズ:
当グループ全体(会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等)のデータ統合を目指しており、目的は個人の特定ではなく、顧客価値の最大化です。
現状の課題:
連携システム、特にデータ源泉が多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しています。また、利害関係、利用者のニーズも多様なため、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。
仕事内容:
当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、保守業務を行います。構築、保守においては当グループ内企業の中国オフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進します。
業務上利用する事になる技術領域の例:
・データレイク製品(Databricks、Snowflake、など)
・Azure製品(仮想マシン構築、NSG設定、DataFactory、AZCopyなど)
・Azureマシンのサイジング(ハードウェアリソース、データ量、通信量などを考慮したサイジング)
・データレイク製品POC準備・方式設計、スケジュール化など
得られる経験・魅力:
・データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる
・構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ

データ分析基盤システムリードエンジニア/大手流通企業グループのデジタル部門を担う企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜980万円
ポジション
リードエンジニア
仕事内容
プロダクト紹介: 自社データプラットフォームは、当グループの事業活動で生成されたデータを集約管理する基盤です。Microsoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどSaaS型データベース環境を構築しています。

事業フェーズ: 当グループ全体(会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等)のデータ統合を目指しています。目的は個人の特定ではなく、データドリブンな事業の高度化を通した、顧客価値の最大化です。

現状の課題: 連携システム、特にデータ源泉は多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。また、送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しております。利害関係、利用者のニーズも多様なので、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。

チームのミッション: 各種データソースからのデータ収容、内部加工、必要とする事業部門へのデータ提供、またBI機能を持つプロダクトの開発・運営もスコープとなっております。必要に応じて、事業部門が推進するプロジェクトをデータ目線でのコンサルティングやディレクション支援も行います。

具体的な業務:
当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、保守業務を行います。構築、保守においてはグループ内企業の中国オフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進します。

ポジション・部門の魅力:
1. データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる。
2. 構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ。

データ分析基盤エンジニア/プロジェクトマネージャー/大手流通企業グループのデジタル部門を担う企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
530万円〜760万円
ポジション
プロジェクトマネージャー
仕事内容
業務概要: 当部署は当グループ各社のデータを集約し、グループ内でのデータ活用をミッションとした業務を遂行しています。グループ内の部署/従業員がユーザーとなるため、現場が抱える課題をデータ活用によってどう解決していくか、ユーザーが求める情報をどのように提供していくかを考え業務を行っていただきます。プロジェクトはデータ量や関わる事業会社などの数に応じて異なるため、大規模プロジェクトを推進しながら、小規模のプロジェクトを並行して推進するなど、多面的に活躍いただくことが可能です。
具体的な業務:
・ユーザー折衝、ベンダーコントロール
・レポーティング(ダッシュボード開発)
・BIツールの改良や作成、データ利活用推進
・分析要件定義・分析設計の策定と実施
・KPI設計とモニタリング
・データ加工のロジック、データモデリングのドキュメント化
・ETLツールを用いたデータ連携
・機械学習やAIの学習データの作成 等
になり、部分最適化されたツールを活用しながら課題解決を行っていただきます。なお、直近は社内の営業情報システムのリプレイスやDWH(Data Ware House)の整理/や活用を中心に行なっていただく予定です。また、今後は各領域を横断したデータ活用や、AI/機械学習を活用した顧客分析や競合比較など、より多くのフィールドでのデータ活用を目指しています。
ポジション・部門の魅力:
・日本最大の小売〜流通企業のビッグデータを活用したプロジェクト推進を通し、他社では触れることのできないデータ量の利活用経験を得ることが可能です
・ユーザーが抱える課題に対して向き合いながらプロジェクトを推進することができるため、実際のデータが活用されていく手応えを感じることが可能です

日本最大規模の「データ分析基盤」運用保守マネージャー/大手流通企業グループのデジタル部門を担う企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
680万円〜980万円
ポジション
運用保守マネージャー
仕事内容
業務概要: 当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、運用・保守業務を行う。構築、保守においては、内製体制での実施に加え、当グループ内企業のオフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進することもある。
具体的な業務:
プロダクト紹介: 自社サービスは、当グループの事業活動の中で生成されたデータを集約管理する基盤として開発・運用を行っています。クラウドアーキテクチャはMicrosoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどSaaS型データベース環境を構築しております。
事業フェーズ: 当グループ全体(会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等)のデータ統合を目指しています。目的は個人の特定ではなく、データドリブンな事業の高度化を通した、顧客価値の最大化です。
現状の課題: 連携システム、特にデータ源泉は多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しております。また、利害関係、利用者のニーズも多様なので、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。
チームのミッション: 各種データソースからのデータ収容、内部加工、必要とする事業部門へのデータ提供、またBI機能を持つプロダクトの開発・運営もスコープとなっております。必要に応じて、事業部門が推進するプロジェクトをデータ目線でのコンサルティングやディレクション支援も行います。
業務上利用する技術領域の例:
・SaaS型データベース製品(Databricks、Snowflake、Google BigQuery)
・Azure製品(サーバレスアーキテクチャを基本とする)
ポジション・部門の魅力:
・データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる
・構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ

AI-readyデータ基盤アーキテクト・開発エンジニア/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
マネジャーもしくはシニアマネジャー
仕事内容
<職務概要:AI-ready データ基盤の設計とオファリング開発>
AIエージェントの業務適用を前提としたデータ基盤の設計と、AI readyデータ基盤を活用したAI&Dataサービスに適用するオファリング開発を担う。
1. AI Agentのデータアクセスを想定したデータ基盤の在り方、方式設計(Databricks等のミドルウェア活用やAIエージェントの業務適用に必要な要素を含む基盤開発)。サイロ化されたデータへの通過的(仮想的)アクセスを可能にするデータ基盤設計と統制設計をリードする。
2. 企業におけるAIエージェント活用を安全性・説明責任・統制を担保しつつ加速するオファリングの開発。オファリング(方法論、参照アーキテクチャ、ツール群)の継続的な高度化と事業化。

データサイエンティスト/美容医療口コミ・予約アプリの開発、運営企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
データサイエンスリード
仕事内容
業務概要:当社は、自由診療に特化した自社サービスを展開しています。自由診療は、人々の選択肢を広げる一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。私たちは、信頼できる情報基盤と快適なユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。そして今、次なるステージとして「AIによる体験の変革」に挑戦しています。
当社は自社サービスを中心に、toC / toBの両軸で複数プロダクトを展開しています。ユーザー・クリニック双方の利用が急速に拡大する中、今後はLLMやデータ活用を通じて「体験・マーケティング・営業活動・経営判断の全領域をデータで接続する」フェーズに入っています。これまでの分析業務は、主にBIダッシュボードやSQLによる統計分析が中心でしたが、今後は機械学習・統計モデリングを活用した相関分析、マーケティングROIの統合的な可視化、クリニックの成果を支えるデータパイプライン・レポーティング自動化など、データ基盤とプロダクトを横断して価値を生み出す分析組織への進化を目指しています。このため、データを活用して意思決定と体験改善をドライブする「データサイエンティスト」を募集します!

具体的な業務:
データサイエンティストとして、データ基盤構築から分析・活用までを一貫して推進していただきます。
データ基盤の構築・整備
- 各種アプリ・サーバー・外部ツール(広告、CRM、BIなど)からのデータ収集・ETL設計
- BigQuery / dbt / Cloud Functions 等を活用したデータパイプラインの維持、アップデート
- データ品質管理・スキーマ設計・メタデータ整備(再現性・信頼性の確保)
分析・モデリング業務
- 施術・来院・予約などのユーザー行動データを用いた統計・機械学習分析(LTV、リテンション、チャーン分析など)
- 事業KPIの設計・トラッキング・可視化(BIダッシュボード構築)
- BigQuery SQL・Pythonを用いたデータモデリングおよび再現性の高い分析設計
データ活用推進・チーム連携
- PdM・マーケ・CSの分析サポート、および、プロセスの汎用・簡単な仕組み化
- データ基盤・分析知見の共有・ドキュメント整備・ナレッジ化

ポジション・部門の魅力:
- 事業KPI・UX・マーケティングをつなぐデータ基盤を自ら設計・構築できます
- 事業部・PdM・LLMエンジニアと密に連携し、プロダクト戦略に直結する分析を推進できます
- データパイプラインやETL自動化など、分析環境の整備から実務分析までを一貫して担うことができます

バックエンドエンジニア/マーケティング支援サービス提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜900万円
ポジション
技術チームの中核メンバー
仕事内容
業務概要
同社は、サービスを通じて、企業の業務プロセスのデジタル化を支援しています。組織は、コンサルチームと技術チームが密接に連携し、顧客のニーズに応じたソリューションを迅速に提供しています。メンバーが活躍できる環境を整え、成長をサポートする文化が根付いています。

解決している具体的な顧客課題
現場に残るデータの分断や手作業によるつなぎ込みをなくし、企業が本来注力すべき仕事に向き合える環境をつくる。それが同社の提供する価値です。基幹システム・SaaS・Excelが混在し、データの転記や突合に追われる企業の「当たり前」を変え、正確でリアルタイムなデータ連携基盤を構築することで、社員が創造的な仕事に集中できる未来をつくっています。同社は部門ごとのシステム構成や業務フローに深く入り込み、短期間で成果を出し、定着させるDX伴走パートナーです。

参画するメリット
事業拡大に伴い、DX事業部の分割・新設を見据えたフェーズに入ってきています。
本ポジションでは、大手企業のkintone刷新等における「データ移行」からスタートし、その後「リアルタイムデータ連携基盤の構築」、さらには「マスタ管理・データ品質の整備」へと専門性を段階的に広げていける一本の道筋が用意されています。「移行プロジェクトが終わったら仕事がなくなるのでは」という心配はなく、データを核としたエンジニアリング領域で長期的にキャリアを形成できます。また、技術力を極めるだけでなく、将来的にPMや技術リーダーへステップアップする環境も整備されており、実際に内部昇格した実績もあります。

期待する役割・面白さ
顧客の業務を深く理解し、データクレンジング方針の設計やコード体系・ID体系の定義、データ連携における課題の本質を捉えた上で最適な仕組みを設計・実装する、上流から下流まで一気通貫で担えるポジションです。単にシステムを納品して終わりではなく、ETLツールやクラウド基盤を駆使して散在するデータをつなぎ、現場が変わっていく過程を間近で実感できること。「あの転記作業がなくなった」「データの不整合がゼロになった」 その変化を顧客と一緒に見届けられる伴走型の仕事です。

具体的な業務
顧客のDXを支えるデータ移行およびデータ連携基盤の設計・開発を一気通貫で担っていただきます。

データ移行計画の策定・推進およびデータクレンジング
・移行対象データの抽出・精査、エラーデータの特定およびクレンジング方針の設計、顧客との合意形成
・コード体系・ID体系の設計(データの一意性・追跡性の確保)
・移行計画書の作成、移行スケジュールの管理、移行リハーサルおよび本番移行の実行統括

データ連携基盤の設計・開発
・データ項目およびインターフェースの整理・定義
・ETLツールを活用した、データ連携フローの設計・実装・保守

クラウド環境の構築・運用
・AWS / Azure環境における、インフラ構築およびシステム連携基盤の整備
・エラーハンドリング・ログ設計、パフォーマンスチューニング

上流工程への参画
・顧客・関係者へのヒアリングを通じた要件定義・基本設計
・営業・PMチームと連携し、技術的な課題の整理と解決策の提案

データ活用推進マネージャー(モビリティ・観光横断領域)/鉄道会社系デジタル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
900万円〜1740万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
【業務概要】
当社グループは、地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために取り組んでいます。
モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー(マネージャー)」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。

【具体的な業務内容】
1. データ利活用プロジェクトのリード
基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督。
2. ピープルマネジメント
エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価。
3. 組織のプロセス標準化
案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り。
4. 当グループ内のステークホルダー調整
複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築。

【ポジション・部門の魅力】
・「モビリティ・観光領域」という独自性の高い大規模データに基づいたDXを、組織の立ち上げ期からリードできます。
・マネジメントに軸足を置きつつ、最新技術の社会実装に関与し続けることができます。

【選考フロー】
書類選考の後、面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定までを想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。
※リファレンスチェックを行う場合もございます。

データ戦略・技術基盤整備 マネージャー/鉄道会社系デジタル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
900万円〜1740万円
ポジション
データ戦略 ・技術基盤整備 マネージャー
仕事内容
業務概要
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、当グループ一体となって取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現しています。
当グループ全体のデータ駆動型経営(DX)を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。
本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台(基盤)」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。

具体的な業務
「攻め(技術開発・先行導入)」と「守り(品質管理・標準化)」の両面から、以下の業務を遂行いただきます。
1. 技術戦略の策定・推進: 全社的なデータ活用の理想像(TOBE)を描き、実現に向けたロードマップの策定と進捗管理。
2. データマネジメントの主導: データカタログの導入、データクレンジングのルール化、プロジェクト品質の底上げ。
3. 組織・ピープルマネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストやエンジニアの育成、キャリア支援、チームビルディング。
4. 大規模ステークホルダー調整: 当社本体、IT子会社、外部SIベンダーとの間に立ち、システム開発やデータ利用に関する合意形成。
5. 技術文化の醸成: 生成AI等の先端技術の選別・導入支援や、社内への技術知見の共有・標準化。

ポジション・部門の魅力
1. 「全社基盤」を作る手応え: 特定の案件に留まらず、当グループ全体のデータ活用の「当たり前」を設計・構築する大きな裁量があります。
2. 高度な調整スキルの獲得: 大規模組織特有の力学を理解し、多くの関係者を巻き込んでプロジェクトを完遂させる、一段上のマネジメント経験を積むことができます。
3. 技術への投資: 技術志向のメンバーが集まっており、最新技術をいかに実務に落とし込むかという戦略的な議論が日常的に行われる環境です。

DX・AIコンサルタント & エンジニア/日系IT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
410万円〜460万円
ポジション
メンバー
仕事内容
業務概要:当社は、ソフトウェア工学を基盤とした技術力を強みとし、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進を支援するITコンサルティング企業です。
私たちは、データ活用
・AI
・機械学習などの最新技術を駆使し、クライアントのデジタル戦略立案からシステム開発
・導入までをトータルで支援しています。
金融
・商社
・製造
・各種メーカーなど、多様な業界において、データ分析基盤の構築やAIシステム開発を通じ、企業の競争力強化に貢献しています。
当社は、エンジニアやデータサイエンティストが主役となる環境を提供する企業です。
技術者が最新のデータ活用技術を学びながら、実際のビジネス課題の解決に貢献できるよう、プロジェクトベースでの成長機会を多数提供しています。
データ分析
・AI技術の適用だけでなく、お客様と共に課題を定義し、最適な解決策を導く力を養うことができます。
また、書籍執筆やカンファレンス登壇、技術ブログ執筆など、社内外への技術発信を積極的に行い、データサイエンス分野でのリーダーシップを発揮できる環境を整えています。
社内には、データサイエンスやAI技術に関心を持つエンジニア
・コンサルタントが多数在籍し、学び合う文化が根付いています。
新卒入社の社員も、早い段階からデータ分析
・AIモデルの構築、システム開発に関わる機会があり、自分の成長を実感できる環境です。
リモートワークを活用しながら、オンライン
・オフラインの勉強会や技術共有の場が活発に行われています。
具体的な業務:入社後は、AI
・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。
単にコードを書くだけではありません。
顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。
挑戦できるエキサイティングな業務領域:
・最先端AIの社会実装(生成AI/LLM等): 最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画
・提案。

・フルスタックなシステム開発: AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計
・実装まで一気通貫で経験。

・ゼロイチを形にするPoC: 誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス
・サービスの創出。

・データドリブン経営の基盤構築: 企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。

・技術の探究と発信: 常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。
自らが技術選定の主導権を握ります。
入社後のイメージ:まずは、各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームに配属。
OJTを通じて、実際のクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発からスタートします。
「技術が好き」という好奇心を、「ビジネスを動かす力」へと昇華させていくプロセスを、私たちが全力でバックアップします。
キャリアパス
・成長支援:入社後は、データ分析
・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。
3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。

・データサイエンティスト:高度な機械学習モデルの設計
・開発
・運用
・AIエンジニア:データパイプライン
・MLOps環境の構築
・データ活用コンサルタント:企業のデータ戦略立案
・分析支援研修
・学習環境:入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス
・機械学習の基礎を体系的に学びます。
研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学
・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。
研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。
また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。
研修後の配属
・プロジェクト例:
・金融業界向けのAIリスク管理システム開発
・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計
・構築
・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト
・画像認識を活用した異常検知AIの開発
・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計1日のスケジュール(例):
・9:30 チームミーティング(進捗共有
・タスク調整)
・10:00 データ分析
・モデル開発
・12:30 昼休憩
・13:30 データ処理
・可視化作業
・16:00 チームでの技術ディスカッション
・18:30 退社ポジション
・部門の魅力:
・「本物」のコンサルティング力: 当社には、製造
・金融
・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。
若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。

・圧倒的な成長環境: 業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。

・「技術を手段にする」楽しさ: 特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。
会社の雰囲気:データサイエンティストやエンジニア同士が技術を学び合い、成長し続ける文化があります。
Slackや社内勉強会を活用し、最新の技術や知見を共有しながら、実践的なスキルを高めていける環境です。
社内には、AI
・データサイエンス分野に特化した技術者が多く在籍しており、先輩社員と共に学びながら成長することができます。

データ分析基盤開発エンジニア/クラウド専業インテグレーター

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
【ポジション・部門の魅力】お客様の要件に合わせて適切なアーキテクチャ設計を自身で考え提案し、構築後の保守運用まで一貫して対応することが可能です。また、基本的には少人数のチームで業務を進めていくことが多いです。だからこそ一人一人がリーダーシップを持って行動し、チームでシステムを作り上げていく楽しさがあります。技術力が高いメンバーと共に業務を推進しながら経験を積むことでき、市場価値の高いエンジニアへと成長する環境が整っております。

【具体的な業務】データ基盤のエンジニアとして、幅広い業務に携わっていただきます。
1. お客様の要件を元にデータ基盤の企画、提案
2. データ基盤のアーキテクチャ設計、構築
3. データパイプラインの設計、構築
4. データ可視化基盤の設計、構築

経営企画スタッフ(データ活用・DX推進担当)/大手バイアウトファンド投資先(中古ブランド品売買企業)

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
経営企画スタッフ
仕事内容
【業務概要】
当社はリユース小売業として、自社開発システムや外部市況データを駆使したデータ経営を推進しています。
現在、経営企画本部では、単にデータを可視化するだけでなく、「そのデータを使って、いかに店舗の在庫を最適化し、利益を最大化するか」という経営の核心に迫るDXを加速させています。
今回募集するのは、BIスキルを武器に、将来的に経営管理や事業戦略のプロフェッショナルを目指したい若手人材です。
現場の業務改善(DX)から予算管理まで、あなたのスキルを「経営の意思決定」に直結させる経験を積みませんか?【具体的な業務】
経営企画本部の一員として、以下の業務を担っていただきます。
1. データによる意思決定の支援(BI活用) Tableauを用いた経営KPI
・売上
・在庫
・買取データの可視化。
現場(店舗
・EC)のマネージャーが「次に何をすべきか」を判断できるダッシュボードの設計。
2. 現場業務のDX
・自動化 Tableau Prep等を活用した、複雑なデータ加工プロセスの自動化。
仕入計上や適切な売価設定など、現場の利益に直結する業務フローの構築支援。
3. 次世代データ基盤への参画と経営管理(ステップアップ) 数年以内に予定しているデータ基盤(BigQuery等)への移行プロジェクトへの参画。
将来的には、データ分析に基づいた予算策定や事業計画の立案など、経営企画のコア業務へ領域を広げていただけます。
【ポジション
・部門の魅力】
1. 「分析」の先にある「経営」の手触り感 自分が作った仕組みが、店舗の在庫や会社の利益をどう変えたかをダイレクトに実感できます。
2. 希少なキャリアパス 「IT/データスキル」×「経営企画の実務経験」を掛け合わせることで、市場価値の高い人材へと成長できます。
3. 裁量のある環境 基幹システムは自社開発。
経営陣と近い距離で、自らのアイデアをスピーディーに形にできます。

【東京/大阪】クラウドエンジニア/技術系アウトソーサー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
710万円〜1120万円
ポジション
メンバー
仕事内容
Cloud Solution部 Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。
●具体的な仕事内容
・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育)
・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等)
・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整)
・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援)
・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成)
●プロジェクト事例
・大手製造業:コード生成AIを活用した短納期でのバックオフィス系Webアプリケーション開発
【ポジションの魅力】
働きやすさ・安定性×裁量の大きさ
当社は、安定した事業基盤と働きやすい環境が整っています。リモートなどの働きやすさを享受しながら、大きな裁量で事業づくりに関われるポジションです。
・事業を一から立ち上げてビジネス拡大していくという経験により、ご自身の市場価値を大きく上げていただけます。新規事業フェーズならではの組織開発や事業企画・ビジネスサイドのご経験も積んでいただけます。
・当社の新規事業の自社サービス開発、GTM戦略を通じて会社の経営に直接関与できます
・事業部候補として、大きな裁量権を持って1〜2ランク上の役割にもチャレンジ可能です。
・リモートやフレックスを含めた柔軟な働き方に対応可能です。
フルフレックス勤務(コアタイム無し)
勤務地応相談(必要に応じて出社いただくことはございますが、リモート中心での勤務も可能です。)

社内SE(データトランスフォーメーション推進担当)/大手化成メーカー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
690万〜1340万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
業務概要:
組織のビジョン・ミッション/活動方針:
1. 今日稼働しているシステムを明日も稼働させ続ける
2. ITをツールとして業務プロセスに変革を起こす
3. ナレッジの蓄積とスキルのレベルアップによる内製力強化

全社横断のデータ利活用環境をゼロから構築/推進し、複数部門/事業を跨いだデータの集約・統合を通じ、業務効率の飛躍的向上と、社員の自律的なデータ活用文化の定着を実現します。

現在の状態:
基幹システムが複数存在しており、社員は必要な情報を得るために、個々のシステムへ都度ログインし、データを抽出・結合する必要があります。その結果、Excel上での集計や加工に多くの時間と労力が割かれており、自動化やデータ基盤を活用することで何ができるのか、現場の社員が具体的にイメージしきれていないのが実情です。このため、データ活用に関する啓発や教育も含めて、意識・スキル両面での底上げが今後の課題となっています。なお、全社データ基盤については構想が進んでおり、複数システムに分散しているデータを基盤上で結合・活用できる状態を実現すべく、具体的なプロジェクトが動き始めている段階です。

目指している状態:
今後は、全社データ基盤とデータガバナンスの整備を通じて、社員が「データを集める・整える」作業ではなく、「データを読む・考える」工程により多くの時間を割ける状態を目指します。Excelで苦労している集計・加工の多くを自動化し、現場がコア業務や意思決定に専念できる環境を整備することが狙いです。そのために、誰にどのデータをどこまで提供するかといった権限設計を含むデータガバナンスを明確化し、安全かつ有効にデータを活用できる仕組みを構築します。さらに、1 2年のスパンでデータとAIを組み合わせ、AIがデータの読み解きや分析を支援する世界観の実現も視野に入れています。まずは会計領域、事業戦略部門における売上分析や、調達領域などからユースケースを具体化し、経営陣からの高い期待に応える形で、全社のデータ活用文化を段階的に定着させていく方針です。

具体的な業務:
1. 全社データ基盤構想の策定とロードマップ設計: 全社横断でのデータ活用を実現するため、データレイク、DWH、データマート等の構成方針を策定し、中長期の導入/展開ロードマップを構築。経営層や関連部門と連携しながら合意形成と予算化を主導。
2. データガバナンスルールの整備と推進: データ定義の標準化、品質維持、アクセス権管理など、全社的なデータガバナンスの基本方針とルールを整備。各部門との調整を通じて現場運用に落とし込み、教育/啓発活動を通じた定着化。
3. データ可視化・検索性向上施策(データカタログ整備等): ユーザーが自律的に必要なデータへアクセスできる環境構築を目的とし、データカタログやメタデータ管理ツールの導入/整備を主導し検索性と利便性の向上を図るとともに、利用者フィードバックを反映した継続改善。

ポジション・部門の魅力:
1. 全社横断のデータ利活用環境をゼロから構築/推進するフェーズに0から関われるため、社内で第一人者になることができます。
2. 経営陣からの期待も高く、会社全体にインパクトを与える業務に関われます。
3. 0からの開発が中心となるため、原則として内製での開発体制を採用しています。
4. データに関連する様々なノウハウや考え方を身につけ、各事業やCxO組織で行っている業務をデータの観点から支援を行ったり、大規模PJに参画しデータモデルの策定などシステム開発にも携わり様々なシステムの知見も身に着けられます。
5. 中期的にはAI活用のためのデータ設計など今後の当社で新たなバリューを出していくためのPJのPLやPMを担っていただく予定です。
6. リーダー職とプロフェッショナル職(いづれも管理職)があり、ご本人の希望と特性によっていずれのキャリアパスも可能です。

データ連携基盤、API連携基盤構築に関する上級エンジニア/東証プライム上場 大手プライムSIer

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
技術リーダー
仕事内容
業務概要: 当社は、デジタルマーケティングの最前線で、データ利活用を通じて顧客のビジネス価値を最大化する事業を展開しています。このポジションでは、技術的なリーダーシップを発揮し、プロジェクトの成功に貢献することが求められます。多様な業界の顧客と共に、データ連携基盤やAPI連携基盤の設計・開発に携わることで、幅広い経験を積むことができます。当社は、技術的なチャレンジを通じて自己成長を遂げ、顧客の成功に直接貢献するやりがいを感じることができる環境を提供しています。共に成長し、挑戦を続けていける方のご応募を、心よりお待ち申し上げております。
具体的な業務:
【募集背景】デジタル化の進展に伴い、企業はデータの利活用を通じて競争力を強化することが求められています。特に、データ連携基盤やAPI連携基盤の構築は、企業が保有する多様なデータを効率的に活用し、新たなビジネス価値を創出するための重要な要素となっています。こうした市場のニーズに応じて、当社では、豊富な経験と専門知識を持つ上級エンジニアを新たに迎え入れ、プロジェクトの技術的なリーダーシップを発揮していただくことが必要不可欠となっています。入社後は、経験豊富な社員によるOJTを通じて、実践的なスキルを習得し、業務にスムーズに適応できるよう支援いたします。
【お任せする業務内容】本業務は、企業が保有する多様なデータを効率的に活用し、新たなビジネス価値を創出することを目的としています。データ連携基盤やAPI連携基盤の構築を通じて、顧客の迅速な意思決定をサポートし、業務効率の向上と競争力の強化を図ります。具体的には、データ連携基盤およびAPI連携基盤の設計・開発・導入を担当していただきます。これには、要件定義、システム設計、実装、テスト、運用サポートが含まれます。また、顧客のニーズに応じたカスタマイズや最適化を行い、プロジェクトの技術的なリーダーシップを発揮していただきます。業務は、プロジェクトチーム内での密なコミュニケーションを通じて推進されます。チームメンバーと協力し、迅速にプロジェクトを進めていきます。また、顧客との定期的なミーティングを通じて、ニーズを的確に把握し、最適なソリューションを提供します。
【働き方における取組】・出社は基本的に任意であり、業務の性質や個々の希望に応じて柔軟に対応しています。一部の業務やプロジェクトの要件に応じて出社が必要な場合もありますが、基本的にはリモートでの業務となっています。・テレワーク時は、TeamsやZoomなどのコミュニケーションツールを活用して、チーム内外の連携を円滑に行っています。・定期的な1on1ミーティングを実施しています。また、社内のコミュニケーションを活性化するためのイベントやワークショップも開催し、社員同士の交流を促進しています。
【身に着けられるスキル・能力】当社では、国内外の大手企業から中小企業まで幅広い顧客を対象にプロジェクトを展開しています。さまざまな業界のニーズに応じたデータ利活用の経験を積むことができます。このような多様なプロジェクト経験を通じて、業界特有の課題解決能力やプロジェクトマネジメントスキルを磨くことができます。また、データ連携基盤やAPI連携基盤の設計・開発に関する高度な技術スキルを習得できます。顧客とのコミュニケーションを通じて、要件定義や提案力、問題解決能力といったヒューマンスキルも向上します。これらのスキルは、他のプロジェクトや業界でも活用できるスキルとして非常に魅力的です。
ポジション・部門の魅力:
【ポジション・期待役割】データ連携基盤およびAPI連携基盤の設計・開発における技術的なリーダーシップを担っていただきます。このポジションでは、プロジェクトの技術的な方向性を決定し、チームメンバーを指導・育成する役割を持ちます。また、顧客との技術的な折衝や要件定義においても中心的な役割を果たしていただきます。最先端の技術を駆使し、顧客のニーズに応じた最適なソリューションを設計・実装することが求められます。また、プロジェクトの成功に向けて、チームを牽引し、プロジェクトマネジメントにも積極的に関与していただきます。
【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】当社では、データ利活用の最前線で活躍することができ、データ連携基盤やAPI連携基盤の設計・開発を通じて、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援します。業務は多様な業界の顧客を対象にしており、プロジェクトごとに異なる課題に取り組むことで、幅広い経験を積むことができます。このポジションでは、最先端の技術を駆使して、顧客のビジネス価値を最大化するソリューションを提供することができます。技術的なチャレンジを通じて自己成長を遂げるとともに、顧客の成功に直接貢献するやりがいを感じることができます。また、プロジェクトを通じて得られる多様な経験は、エンジニアとしてのキャリアを大きく広げるものとなります。

【東京/大阪】クラウドエンジニア/技術系アウトソーサー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
710万円〜1120万円
ポジション
グループリーダー
仕事内容
業務概要:Cloud Solution部 当グループのエンジニアとして、データ視覚化、分析、データ分析基盤のシステム要件定義、プロジェクト管理などの業務を担当します。

具体的な業務:
・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育)
・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等)
・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整)
・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援)
・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成)

想定されるプロジェクト事例:
・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開

ポジション・部門の魅力:
【働きやすさ・安定性×裁量の大きさ】
当社は、グローバルカンパニーとして、安定した事業基盤と働きやすい環境が整っています。
リモートなどの働きやすさを享受しながら、大きな裁量で事業づくりに関われるポジションです。
・事業を一から立ち上げてビジネス拡大していく経験により、ご自身の市場価値を大きく上げていただけます。新規事業フェーズならではの組織開発や事業企画・ビジネスサイドのご経験も積んでいただけます。
・当社の新規事業のサービス開発、GTM戦略を通じて会社の経営に直接関与できます。
・事業部候補として、大きな裁量権を持って、1〜2ランク上の役割にもチャレンジ可能です。
・リモートやフレックスを含めた柔軟な働き方に対応可能です。
平均残業時間は短めです。
フルフレックス勤務(コアタイム無し)
勤務地応相談(必要に応じて出社いただくことはございますが、リモート中心での勤務も可能です。)

データマネジメントプロジェクトマネージャー/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
560万円〜870万円
ポジション
データマネジメントプロジェクトマネージャー
仕事内容
●業務概要
配属先のデータマネジメントグループは、当社の親会社である当グループの顧客データを一元管理する顧客データベース、データ基盤の構築および保守を担う部署です。また、データマネジメントの導入、推進に向けた体制づくり、ルールづくりの検討を行っています。

●具体的な業務
・当グループにおける、データ基盤の構築・保守・運用・活用支援
・データマネジメント導入の検討
・ビジネス部門とともに、上流工程の遂行(要件定義、各種設計)
・開発チームのパートナーエンジニアに対する管理・マネジメントとテクニカルリード

●ポジション・部門の魅力
大規模な金融システムにおいて、データ基盤の構築および運用、ガバナンス推進、データ活用を担う機会があります。また、システム子会社である特性として、親会社である当グループの重要施策に対して、超上流工程から共に検討していくことができる環境です。当社においては、これまでにない新たな領域であることから、この領域の第一人者として、データ基盤構築の構想、データ利活用のためのデータマネジメント(社内データの整備、運用ルールの整備)を検討段階から担っていただくことで、当グループのビジネスを支えていることを実感できる魅力的な職場です。
グループメンバーは、様々な年齢層で構成されており、それぞれのチームごとに和気あいあいと仕事をしています。相談しやすい雰囲気があり、協力的で尊敬できるメンバーが沢山います。

●環境・要素技術
クラウドサービス:AWS/Azure/データ統合サービス/OCI
使用言語:Java、SQL
コミュニケーション:Slack、Gmail

データ移行エンジニア(SaaS導入 / 大手企業担当)/保険代理店向け営業支援SaaS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
600万円〜960万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社プロダクトの導入が決定したエンタープライズ顧客に対して、既存システムからのデータ移行を技術面から推進いただきます。
データ移行に伴うスクリプトの改善やプロセスの標準化を進めながら、顧客ごとのデータ移行設計や推進を担っていただきます。

特に本ポジションでは、「テクニカルなアプローチによる移行業務の効率化」を重要なミッションとしています。
具体的には、移行ツールの開発・改善を中心に、データ移行プロセス全体の生産性向上を牽引していただくことを期待しています。
また、顧客とのコミュニケーションを通じてデータ構造や要件を整理しながら、技術的な観点から移行プロジェクトを推進していただきます。

<業務詳細>

(1)データ移行、データ変換基盤の構築・設計
・既存のデータ移行スクリプト(Python等)の改修、およびスクリプトによる移行作業の自動化
・移行作業の自動化や効率化
・データ移行・変換プロセスの標準化や仕組み化
・マニュアル整備 ・技術的なボトルネックの解消による、チーム全体の生産性向上

(2)大手企業の数十万件のデータ移行に向けた要件定義・データ移行向け開発
・顧客要件のヒアリング、および既存システムを踏まえたデータ移行の計画策定
・要件定義・既存システムからのデータ移行作業の実行管理(設計 テスト検証)
・SaaS導入に伴う環境構築・運用設計、および周辺システムとのデータ連携の調整・実現
・顧客の利用状況をデータで可視化するための設計・基盤構築

(3)プロジェクト推進における技術サポート・社内連携
・データ移行プロジェクト進行に伴う、カスタマーサクセスチームや開発チームとの技術的な連携・調整
・顧客とのキックオフや定例会議への「技術担当」としての同席サポート (※主担当としてのフロント折衝業務は既存メンバーが主導・するため、データ移行の実務と改善に集中いただける環境です)

【開発環境】
・サーバーサイド:Django, Express
・フロントエンド:React
・インフラ:AWS, Docker, Sentry, Hasura, Terraform
・モバイル:ReactNative, TypeScript, Firebase
・データ:AWS(S3, Athena, Glue), Redash
・コミュニケーション/タスク管理:Slack, notion
・リポジトリ管理:GitHub

●仕事の魅力
・「納品して終わり」ではない、自社SaaSならではのダイレクトな手応え
カスタマーサクセスチームや開発チームと密に連携するため、自分が手掛けたデータ移行がプロダクトの改善や顧客価値の向上に直接繋がります。事業成長の手応えをダイレクトに感じられるのは自社サービスならではの醍醐味です。

・大手企業の大規模プロジェクトを担うダイナミズム
大手企業のデータ移行作業では、数百万件以上の大規模なデータを扱うケースもあります。難易度の高いデータ分析やアーキテクチャの設計など、最上流から裁量を持って携わることができ、大きなやりがいとスキルアップを得られます。

・開発やCSと対等に議論できる、フラットで垣根のない環境
開発チームとはDiscord等で日常的にフラットなコミュニケーションを取り、CSチームとも頻繁に意見を交わします。縦割りや「下請け」といった壁はなく、エンジニアとしての専門性を発揮しながら、プロダクトの価値向上に向けて対等に議論できるカルチャーです。

・リモート・フルフレックスを活かした抜群の働きやすさ
フルリモート・フルフレックス制度を導入しており、ご自身のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能です。最高のパフォーマンスを発揮できるよう、働きやすさの整備にも力を入れています。

新サービス開発エンジニア/上場メーカー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜750万円
ポジション
メンバー
仕事内容
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

データセンターエンジニア/大手SIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1050万円
ポジション
プロジェクトマネージャー(課長代理/主任)
仕事内容
業務概要:当社のデータセンターにおいて、建築・機械・空調・電気設備の構築・管理に関するプロジェクトマネジメント業務を担当いただきます。

具体的な業務:
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)

ポジション・部門の魅力:
【当社の強み】
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います。

【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しており、月の平均残業時間は、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。

データエンジニア(アーキテクト) ※モダン環境・AI活用/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
730万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆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て、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行
・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出
・データの整備、再モデリング、品質管理
・IaCを用いたインフラ構成管理
・データガバナンス整備

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基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。

◆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>
・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やデータアナリストを目指すキャリア

シニアマーケティングエンジニア/データエンジニア ※モダン環境・AI活用/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
810万円〜1300万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆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」がミッションです。
このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。

◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL)
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援
・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定

【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・業務システムの開発からマーケティングへの活用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
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験

◆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>
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア

マーケティングエンジニア/データエンジニア ※モダン環境・AI活用/医療・介護業界向けITビジネス等を展開する東証プライム市場上場企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
690万円〜810万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆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」がミッションです。
このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。

◆業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL)
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング

【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・業務システムの開発からマーケティングへの活用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
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験

◆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>
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
・テックリードを目指すキャリア

森林データ・オペレーション設計ディレクター(PMO)/地域・国際観光に関する調査、企画、情報サービス提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜900万円
ポジション
ディレクター(PMO)
仕事内容
<ミッション・役割>
リーダーと二人三脚で、「属人化ゼロの算定チーム」を完成させることがミッションです。
1. 森林データを扱う現場業務を理解し、どこから仕組み化すべきかを整理し、効率化および将来サービスに向けた基盤を構築
2. 業務の構造化とルール化:曖昧な判断基準を言語化し、「システムで処理するもの」と「人が判断するもの」を切り分け
3. 手戻りの解消:紙資料、PDF、CSV、GISデータ等が混在する現状フローを整理し、標準フローへ再設計
4. 他者活用の最大化:アシスタントが自走できるマニュアル・チェックリスト整備、教育コスト最小化

<具体的には>
1. 現状分析と課題抽出:算定チームの全工程をヒアリングし、ボトルネックを特定
2. 標準化・マニュアル化の主導:属人的なノウハウを「誰でも再現可能な手順書」に落とし込み
3. IT/自動化要件の定義:Excel、VBA、Python、生成AI等を活用した効率化の要件整理、実装優先順位決定
4. 算定実務の品質管理:次工程(創出支援チーム)への「一発合格」を実現する検品体制構築

ポジションの魅力
1. 裁量の大きさ:未整備な組織において、自分の描いた設計図がそのまま標準ルールとなる手応え
2. 社会的意義:日本の森林データ×ESGという成長市場で、データ基盤構築の中核を担える

Data Platform Architect/グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
Manager ~ Consulting Partner
仕事内容
【部門紹介】デジタルトランスフォーメーションの課題とソリューションが定まっていないお客様に対して、課題設定とソリューショニング支援、さらにプログラムマネジメントやチェンジマネジメントなどの実行支援を行う部門です。当社が世界中のさまざまな業界での支援を通じて培ったベストプラクティスを照らし、日本企業の固有の事情・経営課題に合わせた形でソリューショニングすることでテクノロジー主導による企業変革を後押しします。また、お客様が日本国内を超えて価値を創出していくためのGatewayとなるべく、将来的にはお客様主導で自社のIT戦略を管理・実行していけるような伴走型の支援を提供します。
【サービス提供の特徴】プロジェクトを遂行する際に日本と海外の混成チームを編成する「ハイブリッドデリバリーモデル」です。当社にはグローバルで多数のプロフェッショナルがおり、世界のメジャーなITベンダーとのアライアンス関係があります。加えて、インドの研究開発を担っている部門では独自にAI等の最新技術の研究をしているほか、産学連携のコイノベーションネットワークを有しています。こうしたグローバルの幅広い技術知見に基づくコンサルティングが当社の特徴であり強みです。
1. グローバルのベストプラクティスの活用
2. End-to-Endの価値を考慮したコンサルティング(自社にSIがある強み)
3. 企画・提案 実装・定着化まで責任もってデリバリーチームと協業して伴走
4. テクノロジーにフォーカスした、あらゆるネットワークの知見
5. 製品ベンダー中立の立場
6. ハイブリッドデリバリーモデル(世界水準の高い技術力、グローバルの最新事例、圧倒的なリソースの活用)
【Data領域のビジネス説明、状況、ポジションの魅力、当社の優位性等】データは企業の競争優位を支える最重要資産であり、ビジネスの変革において中心的な役割を果たします。当社では、データ活用を単なる基盤構築や可視化にとどめず、AIとの融合によっていかにビジネス価値を創出するかという「構想」と「実行の接続」に強みを持つ上流コンサルティングを展開しています。私たちは、企業がAIドリブンな意思決定・業務プロセス最適化・サービス高度化を実現するための戦略立案から、データ基盤の評価・整備方針策定、AIユースケースの構築・PoC設計までを包括的に支援。さらに当社の高度なIT実行力と連携することで、構想のみにとどまらない「実現可能な変革」を支えます。業界・業種を問わず、データの価値を最大化し、企業の本質的な変革をドライブするパートナーとして、クライアントの変革に伴走します。
【職務内容】エンタープライズ全体を対象としたデータ利活用を支える基盤構築プロジェクトにおいて、アーキテクチャ設計のリードに加え、プロジェクトの円滑な推進に必要なマネジメント機能も担います。技術視点とマネジメント視点の双方を持ち、ビジネス要件を構造化・システム要件に落とし込むとともに、プロジェクト推進(品質・スケジュール・リスク管理)を通じてデリバリー成功に貢献していただきます。
具体的な業務内容例:
・顧客・関係部署との要件定義、To-Be像の整理と技術要件へのブレイクダウン
・データ基盤アーキテクチャ(ETL/ELT、DWH、レイク、API等)の構想・設計
・データモデル、データフロー設計、セキュリティ・運用面を含む非機能要件の整理
・アウトプットレビュー(設計書、コード、成果物)と技術的アドバイス
・プロジェクト推進における以下マネジメント要素の実施:
>スケジュール・タスク管理(WBS作成、進捗レビュー)
>技術課題・リスクの抽出と対策の推進
>複数ベンダー・開発チームの統合マネジメント
>ステークホルダー報告資料の作成・説明
【補足】採用グレードC3A(Manager相当)までの若手候補者については、当社ユニット内でShared Pool制度となり、さまざまな案件に参画頂きながらコンサルの基礎を学んで頂く育成方式をとっています。従って必ずしもご希望の領域やテクノロジーにフォーカスしたプロジェクトにアサインされるとは限らないことをご了承下さい。

リードデータエンジニア/モビリティ関連事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
リードデータエンジニア
仕事内容
自社サービスのデータ基盤では、全国47都道府県で使用されサービスアプリの中で生み出されるユーザーとタクシーを結ぶ大量データを収集し、活用しています。
データの主な活用方法は二つあります。一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発し自社サービスに機能として組み込んでいます。もう一つは意思決定支援であり、データアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。

仕事内容:
データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。
データ基盤:
- 大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集
- アプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集
- 地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集
- データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現
- StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング
- 利用者の管理、セキュリティコントロール
データプロダクト実行基盤:
- 自社サービスでAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用
- データサイエンティストの開発支援
- AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング
- 高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用
- オンコール体制(当番制)

本ポジションの魅力:
- 大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験がつめます
- 高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験がつめます
- 全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます

データエンジニア候補・データ活用関連システムの内製開発および運用/大手人材派遣会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
780万円〜920万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
自社グループのデータ活用を推進していくため、下記の業務に携わって頂きます。
* データ活用関連システム(データパイプライン/DWH/BI)の開発(設計・実装・テスト)
* データ活用関連システム(データパイプライン/DWH/BI)の運用
* 上記における、社内開発パートのとりまとめ

具体的にお願いしたいこと:
* 各業務システムからDWHへデータを集める仕組み(データパイプライン)の開発、運用
* 企業の意思決定を支えるデータウェアハウス(DWH)の実運用および機能拡張(エンハンス)対応、または運用設計
* システムの安定稼働を支える保守業務における詳細設計・改善推進
* 将来的には、DWH全体のアーキテクチャ設計や、データアーキテクトとしてのプロジェクト参画など、より上流での設計・戦略立案にも挑戦可能

得られるご経験/キャリアステップ:
* ビジネス価値を生み出すためのデータ設計スキル
* データ活用プロジェクトを推進するプロジェクトマネジメント力
* データ基盤を支えるインフラ・アーキテクチャに関する幅広い知識
* 専門技術を極めるITスペシャリスト、組織を牽引するチームマネージャーなどのキャリアステップを用意
* 希望や志向に応じて、システム開発部門やIT基盤部門へのキャリアチェンジも可能。長期的にスキルの幅を広げられる環境です。

データ利活用基盤担当リーダー/栃木県地盤の大手地方銀行

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
リーダー
仕事内容
●担当業務
・DX推進の土台となるデータマネジメント強化に向け、現在、データ利活用基盤を刷新中であり、経験・希望を考慮して、次の内容より担当業務を決めさせていただきます。
1. DX・データ活用企画の立案
2. データ分析を通じてのビジネス課題への対応(戦略策定、施策実行・改善等)
3. 分析結果の可視化(BIを活用したレポーティング等)
4. データ分析環境の保守、運用管理、行内外のデータ収集
5. データ蓄積系基盤の保守、運用管理

●配属部署
・1〜4の業務はDX戦略室、5の業務はシステム部に配属いたします。
5の業務を担当した場合もDX戦略室と綿密にコミュニケーションを図りながら、業務を進めていただきます。
・いずれの業務においてもデータ利活用基盤に関する業務経験を踏まえ、専門人材として本部各部へ配属することも視野に入れております。

●ポジションの特徴・魅力
・DX戦略室は、当社のデジタルを活用した業務改革およびデータ分析ツールやAI等を活用によるビジネス課題の発見・解決等、DX・データ活用施策にかかるプロジェクト推進や仕組みづくりを行っています。
・当社の未来を左右する経営課題に取り組むやりがい、他部署の人とコミュニケーションを取りながら仕事を進める面白さ、などを感じながら取り組んでいただきます。
・当社は当グループを背景とした広域情報ネットワークに強みをもつ企業です。将来的に安心して働いていただける職場です。
全399件 151-200件目を表示中
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