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データエンジニアの転職求人

313

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...もっと見る
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データエンジニアの転職求人一覧

DXの総合サービスを提供する成長中IT企業でのデータマネジメントコンサルタント

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,200万円程度 ※ 経験・業績・貢献度に応じて、相談のうえ、決定いたします
ポジション
担当者〜
仕事内容
私たちはデータ利活用コンサルティングサービスを提供し、お客様の成長と成功を支援しています。ビジネスにおいて、情報は貴重な資産であり、競争力を向上させるためには効果的に利用する必要があります。私たちはデータ利活用の専門知識と経験豊富なチームでお客様をサポートしており、今回、データ利活用の需要が増えているため、採用を強化しています。

●具体的な仕事内容
DX戦略・データマネジメント、データ利活用基盤構築に関するプロジェクトをお任せします。
・データマネジメントコンサルティングのデリバリー
・データ利活用基盤のアーキテクチャ、ロードマップ策定プロジェクトのリード
・データマネジメント施策の実装、データ利活用基盤構築プロジェクトのリード
・データ分析プロジェクトのリード
・データ利活用基盤の移行、運用などのPMO
・伴走型DX推進支援プロジェクトのリード
・要件ヒアリング、提案書作成などのサービスのプリセールス
・プロジェクトの計画立案や管理
・メンバー育成等の組織マネジメント

●本ポジションの魅力
当社商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を含むデータマネジメント案件の引き合いを多数いただいております。そのような案件において、リードコンサルタント、PMとして一貫してご担当いただくことが可能です。当社のグループ会社を活用しながらデータ利活用基盤の構築、BIシステムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができます。
海外に比べ遅れているといわれている日本企業のDX推進にともに貢献しましょう。

インターネットメディアと人材ビジネスを手掛ける企業でのAI・データエンジニア(SES)

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
自社サービスが保有する各種案件に携わっていただきます。
(直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有)
保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。

◎当ポジションの魅力
・保有案件の中から「担当領域」「単価」「関わりたい技術/プロダクト」を選択することができます。また、年数やスキルに応じて紹介できる案件の幅も広がるのも魅力です。
・当社社員として安定的に働きつつ、常駐先によって案件や待遇が選べるので、自由な働き方ができます。
・エンジニアのキャリア形成を大事にしているため、幅広いキャリアパスがあり、自社エンジニアへの異動実績もあります。柔軟にキャリアを広げていける環境です。
・評価制度も公開されているため、具体的なキャリアイメージや評価基準を持って業務に携われます。
・自己研鑽の機会として、社内の勉強会にも参加可能です。
・社員を称賛する文化があり、常駐先の業務であっても当社の全社総会でのノミネートやMVP受賞実績もあります。社員の成長や頑張りを見ている、知れる環境です。
・エンジニアに対するサポート体制が充実しています。営業担当だけではなく、エンジニアのフォローを専門とするフォロワーチームが存在しています。そのため2名体制で開発案件での悩み等、何でも相談することができます。相談内容を元に参画企業へ解決のための交渉も行います。

<使用ツール> (常駐案件によって異なります)
・データアナリスト:
Salesforce Marketing Cloud、Account Engagement、GoogleAnalytics、SAS
・BIエンジニア:
Tableau、PowerBI、Looker Studio、DOMO
・データサイエンティスト:
Numpy、pandas、matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV、Pillow、speech recognition、pyaudioLangChain、Mecab、Prophet、NeuralProphet
・データエンジニア:
AmazonRedshift、AmazonAthena、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Teradata、Snowflake、DWH、データレイク、データマート、ETL、EAI

Fintech Startup企業でのシニアデータエンジニア(データ事業)

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
シニア
仕事内容
本ポジションではシニアデータエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
社員の半分以上がデータエンジニアであり、優秀なメンバーと協力しながら裁量権をもってプロジェクトを進めることができる環境です。
また、Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発も経験することができます。

※配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

【業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援
・事業の推進活動
・エンジニアメンバーのマネジメントやチームビルディング

【本ポジションの魅力】
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure、OpenAI

次世代マーケティングプラットフォーム開発企業でのカスタマーサクセス(カスタマーエンジニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜980万円
ポジション
担当者
仕事内容
●お願いしたい業務
新たに開始した、クライアント企業様の当社プロダクト運用支援サービスにおいて、導入や運用支援をお任せします。

また、サービスの商品化に向けた型化や、チームの納品品質管理など、
新規サービスの立ち上げを一緒に担って頂ける方を募集しています。

〈具体のイメージ〉
・データ構築
・コンテンツの作成
・チームの納品品質管理
・業務の型化
・開発チームへのプロダクトへの改善提案
・クライアント企業様へのさらなる価値提供のための新規メニューの提案
・高難易度の運用代行作業の遂行 (顧客折衝含む場合あり)

※クライアント対応は、カスタマーサクセス部門の別チームがメインで担当しますが、
ご経験やスキルに応じ、クライアント対応も一部ご実施いただく可能性がございます。

●仕事のやりがい/魅力
・マーケティングとして価値のあるデータ/コンテンツ納品を行うことで、お客様のビジネスにダイレクトに貢献できる点
・導入支援を型化し、「商品化」を行う経験

大手Webプラットフォーム企業におけるCRMチームメンバー/ヘルスケア事業部

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
オンライン診療サービス、対面診療サービスを受診された患者様のLTVを最大化させるCRM戦略立案から実行までをお任せします。メール・LINE等を軸とした顧客接点から、リピート率の改善やより魅力的な契約プランへの変更など、LTVの最大化につなげるCRM施策を推進していただきます。

具体的には

・顧客データ抽出/分析/レポート
・調査を通じたカスタマージャーニーマップ作成
・既存/休眠ユーザー向けのコンテンツ企画・制作・配信から効果検証/改善策検討
・ユーザー接点創出のためのツール導入・設計・運用(MAツール、メール配信ツール等)
・恒常的なデータ活用のためのデータ運用
・関係部署(開発/マーケティングなど)との密な連携

やりがい・魅力
・事業の未来を左右する、経営課題へ取り組むやりがい
・経営層と仕事をすることで得られる成長機会
・他部署の人を巻き込んでいく面白さ
・当社グループのバックアップ体制が整備されており、経験の薄い領域はサポートを受けながら経験を積む事ができる

NTT東日本株式会社/大手通信事業会社でのデータドリブン経営実現に向けたデータマネジメントのデザイン・推進

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社のデータ資産活用による価値創出を実現するため、データマネジメントの推進をリードし、データドリブンでの課題解決、業務改革を牽引していきます。
・データマネジメント、データガバナンス構想策定、実行プロセス、推進体制のデザイン
・データガバナンス体制の運用(データガバナンスオフィサー補佐、データスチュワード等)
・データアーキテクチャ、データモデル、データ品質管理のデザイン
・データ活用に向けたデータレイク、データウェアハウスのデザイン
・データカタログ、メタデータの方針、ガイドラインの策定、構築・運用
・DWH、ETL、データプレパレーション、AI、BI等の製品選定、導入、活用 等

<業務詳細補足>
※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

【ポジションの魅力】
2022年4月に新設した組織で、当社のデータ活用活動全体をリードすべく取り組んでいます。当本部には光回線・電話を始めとする各種サービスにおける1,200万を超える顧客情報や営業情報、電柱や電線・マンホール等の設備情報、システムログデータなど、当社が提供するサービスのほぼ全てのデータがあり、経営戦略に結び付くデータの宝庫です。これらのデータを未来のビジネスに活かすことができる状態に整備し、継続的に維持、さらに進化させていくため、全社的なデータマネジメントの導入を一緒に牽引していただける人材を募集します!

有限責任あずさ監査法人/大手監査法人におけるデータ処理エキスパート・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
お問い合わせください
ポジション
シニアスタッフ〜マネジャー
仕事内容
データ分析の要件とクライアントのデータ内容を把握し、入手データのチェックや加工処理のための要件整理および実際の加工処理をしていただきます。また、作業効率向上のため、反復的に行う処理については、標準化・システム化していただきます。

各企業の財務諸表監査におけるデータ処理エキスパートとして、データ処理専任者で構成されるデータプロセスチームの中核として、データ処理のみならず、データ処理基盤の構築・展開に関する以下のような内容を実施して頂きます。
(1)データ分析の標準化、システム構築・開発及びその展開サポートを行う。
(2)監査チーム、データ分析チームと協業しデータ抽出・加工要件を整理し、実行する。
(3)データ処理アシスタントを含めたデータプロセスチームのサポート、リードを行う。

有限責任あずさ監査法人/大手監査法人におけるデータ処理アシスタント(正職員)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
スタッフ
仕事内容
エンゲージメントチームから入手したデータの処理(クレンジング)
データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
データプロセスチームに関連する事務作業
Digital Innovation & Assurance統轄事業部の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援(主にデータ処理の領域)
データ処理アシスタント(契約職員)の指導・とりまとめ

有限責任あずさ監査法人/大手監査法人におけるデータ処理アシスタント(契約職員)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
スタッフ
仕事内容
エンゲージメントチームから入手したデータの処理(クレンジング)
データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
データプロセスチームに関連する事務作業
Digital Innovation & Assurance統轄事業部の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援(主にデータ処理の領域)

有限責任あずさ監査法人/大手監査法人におけるBIツール/データ活用エンジニア(業務プロセスデータアナリスト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
スタッフ、シニア、アシスタントマネジャー
仕事内容
会計監査においてクライアントのERP(SAPなど)システム等のデータ分析を行うための、BIツール(QlikViewなど)を使用した分析ダッシュボードの開発・導入と分析のサポートを担当していただきます。
データ分析の対象は、ERPシステムを利用している様々な監査クライアントの会計、販売、在庫、購買、その他多岐にわたるデータです。
ERPシステムや業務知識を身に着け、データ分析者としてステップアップしたい方も歓迎です。

LINEヤフー株式会社/大手総合インターネット企業でのバックエンドエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
具体的には以下の業務を想定しています。

・メッセージングプラットフォームの基盤を支えるサーバーサイド機能および社内向けAPIの設計・実装
・大規模データ向けの堅牢なデータ構造の設計・実装(分散処理、耐障害性、スケーラビリティに注力)
・バックエンドサービス全体の信頼性・スケーラビリティ・オブザーバビリティ向上に向けた部門横断の協業
・CI/CDのワークフロー、テストカバレッジ、システムモニタリングの継続的改善の推進
・進化するビジネス要件に柔軟に応えられるよう、長期的なアーキテクチャおよびプラットフォーム戦略に貢献
・特定のコンポーネントにおけるオンコール対応
※変更の範囲:会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

アプリケーションの企画・開発・運営企業でのアナリティクスエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社の様々なデータを利活用可能にするため、データ品質の維持・向上、BIツールの整備、データアナリストを始めとした社内のデータ利用者に対するデータ活用のルールづくりや周知などを担当いただきます。

【具体的には】
・Data Warehouse / Data Martの設計・開発
・Looker、他BIツール上での開発・整備
・各種ドキュメンテーションやルールなどの作成・整備

【組織構成】
・3ユニット構成
・Product Analytics(プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム)
・Marketing Analytics(マーケティングに関わる分析をするチーム)
・Business Analytics(経営や事業活動に関わる分析をするチーム)
※ユニット間の異動も可能です。

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のアナリティクスエンジニアとして働く魅力】
・800人を超えて拡大し続ける組織の意思決定のあり方を、データ加工とデータインターフェースの開発を通して変革することができます
・アナリストやデータエンジニアとの障壁がなく、1チームとして社内の意思決定に関する課題に取り組むことが可能です
・作成したLookerを始めとしたBIツールを使用するユーザーとの距離が近く、適切なフィードバックを必要なだけ得られる環境で開発が可能です
・スクラムによる適切な意思決定サイクルの中で、常にその時にするべき開発に取り組むことができます

アプリケーションの企画・開発・運営企業でのDRE/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〜1,000万円 ※経験、スキルを考慮の上、当社規定により優遇します
ポジション
担当者〜
仕事内容
DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREの知識を活用し、データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用していただきます。

・データ活用を推進するための課題発見・解決
・各種データソースのデータ収集・加工
・GCP、Lookerを用いたテーブル設計・運用
・データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守
・データ分析ツールの管理・運用
・各種設計に対する適切なドキュメンテーション など

【技術スタック】
<開発言語>
- Python
- Ruby
- Shell Script
- LookML など

<ツール>
- Embulk
- Digdag-dbt
- BigQuery
- trocco
- fivetran
- Redash
- Looker Studio
- Terraform
- Looker など

【当ポジションの魅力】
大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略だった事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりに当事者として関われることが当社で働く魅力であると考えています。
・システム、プロダクト、組織を戦略的に拡大させる当事者となれる経験
・大規模なデータのあるプロダクトの設計・実装・運用経験
・ヒアリングや要件定義から実装までを一気通貫に行う経験
・データに基づいて機能開発やグロース、品質維持を行う経験

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のデータエンジニアとして働く魅力】
・経営陣含め、会社としてデータに対する理解度が深く、データの分析や活用に関してのニーズがかなり多いです。そのため、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。
・DREチーム内にPOがおり、ユーザーヒアリング等を行いながら、データ基盤の構築を行なっております。
・データが生まれ、加工され、データサイエンティストの元に届く一連の流れを経験することができます。そのため、使いやすいデータ基盤の構築を求められる中で、DREチームとしてもデータの品質担保に力を入れております。
・会社やDREチームの未来について考えるのが好きな社員が多く、普段はリモートで働いているメンバーが多いですが、未来について語る時はオフィスに集まってディスカッションを行なっています。

アプリケーションの企画・開発・運営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
400万円〜1,200万円 ※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
ユーザーとクライアントのマッチング率の向上のため、データ収集・データ分析→他チームと連携して利用しやすい最適なフォーマットへ変換→他チームのサポート、日々の改善を行っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の分析、レポーティング
・各種事業KPIの可視化・レポーティング
・キャンペーン等の施策の企画と効果検証
・BIツール(Looker)のメンテナンス
・サービスのもつデータの価値向上

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のデータアナリストとして働く魅力】
・会社のコアな課題にアクセスすることができるため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
・現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。
・社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことができます。
・分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。
・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

欧州最大のコンサルティングファームでのSAP Data and Analytics Lead

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
SAP Data and Analytics Lead

クラウドセキュリティ事業で急成長!上場SaaS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
年収イメージ:800万円〜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
コード実装のカスタマイズやチューニングを施しながら、必要に応じてミドルウェアの選定やモジュール・アプリの開発、データの整理など全般的に携わっていただきます。
特に、処理件数増大に耐えられるようデータ集計・処理に関わる改善案の策定と改善作業や機械学習実装に向けたデータクレンジングなどを行っていただきます。

主な想定業務としては以下です。

(1)データ集約
・当社各サービスとのデータ連携フローの開発、運用、改善
・ビッグデータ管理、蓄積方法の改善、集計フローの開発、運用、改善

(2)データ可視化
・各種データの可視化、提供手段の開発、運用、改善
・リソースの監視や調整、既存コードのリファクタリング作業
・自社利用のクラウドサービス(Google Workspace/SFDC/zendesk/Marketoなど)間のデータ連携ツールの運用

(3)機能追加・企画
・社内からのリクエストをもとに、要望のヒアリングから設計・構築・運用
・顧客のロイヤリティ向上や自社業務の効率化につながる企画の立案・実行

ご経験次第で上記業務の全部または一部をご担当いただきます。

<やりがい/魅力>
プロダクト開発部門の担当役員が、CTOでありそしてCEOを務める、テクノロジー信仰の強い会社です。新しい技術や仕組みを取り入れ試していくことが会社の理念でもあり、効率的に少ない人員で運営するために各種クラウドサービスなどを利用していますので、新しい技術や新しいスキルに触れていられる環境です。
自社クラウドサービスのさらなる事業拡大に向けて、カスタマーサクセスのメンバー、セールスメンバー、管理部門メンバーやマネージャー層などの業務をデータ分析を通じて支援をしていくことで、事業の成長に貢献できる醍醐味があります。

インターネットメディアと人材ビジネスを手掛け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
600万円〜1000万円(経験や経歴により下限給与を下回ることもあります)
ポジション
担当者〜
仕事内容
弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。

●具体的な業務内容
・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用
・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用
・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発
・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー
・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築
・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理

◎扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール)
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動(架電履歴など)データ
・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等
・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど)
・音声データ(通話)

◎使用技術
・GCP(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex)
・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker)
・ワークフローエンジン(Airflow)
・Python
・SQL
・Git
・Terraform
・Fivetran

●働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー

【大阪】ゲーム関連企業でのデータエンジニア(ゲーム開発)

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
ゲーム開発における、以下の業務を担当いただきます。

・ゲームの開発業務を効率化するためのシステムやアプリケーション構築
・ゲームの開発業務における、AI/機械学習活用の提案、検証、導入
・上記における、要件定義、設計、実装、運用(調整、進行などを含む)

データエンジニア(プラットフォーム)/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
460万円 〜 800万円 ※経験前職給与を考慮の上決定
ポジション
担当者
仕事内容
DX推進の世の中の潮流を見据え、ますます重要度が高まるデータ活用ニーズに対応すべく、データ活用を支えるデータ分析プラットフォームの設計・構築・導入・運用/保守を行うための体制強化を進めています。
グループ会社等と協働し、コンサルティングからデータ分析/活用をワンストップで提供する当社にて、データエンジニアをお任せします。
データ活用における抽象的な課題を具体化するコンサルの立ち位置で参画する案件もございます。

●詳細:
顧客ニーズやプロジェクト体制によって役割は変わりますが、下記3つの職種を募集しております。
〇データエンジニア:
 データ活用におけるコンサルティング/データ分析プラットフォームの選定〜運用・保守業務/分析プラットフォーム上でのデータ収集・加工・可視化業務
〇データアーキテクト:
 データパイプライン領域において、顧客の要件に応じて、オンプレやクラウド、SaaSなどを組み合わせたシステム構成のアーキテクト検討
〇データコンサルタント:
 データマネジメントを検討する上で、顧客経営層やシステム企画部等への上流工程におけるコンサルティング業務

●顧客:
金融/公共/大学/鉄道会社等

※お客様データの取り扱いの性質上、地方勤務・フルリモート不可となります。

【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

AIソリューション企業でのトランスフォーメーション領域: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〜1,000万円 ※賞与(2ヶ月分相当×年2回支給)を含みます。
ポジション
データエンジニア
仕事内容
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。

●業務内容
・データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
・プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
 - データ分析のためのBIの開発・運用
 - 継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
 - 顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
・プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
・プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
・運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)

大手損保会社でのリードデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データドリブンプロジェクトに必要な分析データの準備。
・既存のデータ基盤の仕様変更やメンテナンス、検証作業。
・データ品質の向上とデータガバナンスの強化。
・リードデータサイエンティストとともにデータチームジュニアメンバーの指導とサポート。

【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策(下記は一例)。
・各種指標モニタリングダッシュボード開発。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発

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でのデータエンジニア(リーダー候補/キャリア事業)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
560万円〜810万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
リーダー候補
仕事内容
【職務内容】
医療介護×人材分野で業界トップクラスのシェアを持つ当社において、主力事業である人材紹介事業のデータ活用に関する企画・開発・運用を担当していただきます。
プロジェクトはエンジニアだけではなく、事業部門、マーケターと一緒にチームを組んで推進します。関係者を巻き込んで自社サービスのグロースができる方を募集しています。

<具体的には>
データ活用による事業成長・業務改善を実現させるための企画・開発・運用が主な業務となります。
例えば下記のような幅広い分野でのデータ活用に関わる業務を担当していただき、事業側と調整しながら業務を遂行していただきます。
・基幹システム・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構築
・事業の意思決定に関わるBIデータの提供
・マーケティング業務のリスト出力、システム自動化・運用
・機械学習等を用いたマーケティング業務の自動化・運用
・蓄積している非構造化データの自然言語処理を活用した業務改善
・事業部門、マーケターなどへの社内向けWebアプリの設計、開発、運用業務

【開発環境・利用ツール】
開発環境・利用ツールはその課題を解決するために最適なものを自分たちで選定し、利用しています。
・GCP、AWS、IBM cloud、Salesforce
・Python、PHP、Google Apps Script、Shell、JavaScript
・BigQuery、Cloud SQL、Amazon Aurora
・IBM Watson、Google Natural Language

【仕事のやりがい・キャリアパス】
・自身のやる気次第で裁量を増やしていくことができます
・事業に関わることでエンジニアとしての幅が広がります
・事業のデータに関わる業務を幅広くカバーしているため、幅広く知識・技術を身に付けることができます
・マネジメント・ディレクター・テックリードなど、ご自身の志向・適性に合わせたキャリアパスがあります

ECサイト・決済サービス運営ベンチャー企業でのTech_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〜1,200万円 ※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
●募集ポジションについて
全社的なデータ活用を推進するという観点から、プロダクトチームやマーケティングチーム、カスタマーサポートチームなど様々な部署と連携しながら、分析基盤の構築・運用を行います。時にはデータアナリストに近い立ち回りをすることもあり、幅広い役割が期待されるポジションです。

●業務内容
具体的には以下のような業務を想定しています。また手を挙げればデータエンジニアというロールにとらわれずに自らやりたい業務をすることも可能な環境です。

- データウェアハウス(BigQuery)の設計・開発・運用
- バッチ処理やストリーミング処理などのデータパイプライン構築
- コストパフォーマンス管理やメタデータ管理、ポリシー策定など
- 各部署へのデータ活用支援や業務効率化など
- 関連部署へのヒアリングや要件定義
- データマート、ダッシュボード構築や分析支援
- データウェアハウスから各種基盤へのデータパイプライン構築
- BIツール(Looker)の設計・開発・運用
- 機械学習に関わるシステム基盤の設計・開発・運用

●開発環境
・使用言語: Python, SQL
・インフラ: AWS, GCP
・DB: BigQuery, Amazon Aurora MySQLなど
・BIツール: Looker
・ソースコード管理:GitHub, Terraform
・ワークフロー:Apache Airflow
・その他のツール:Slack, Notion

大手地銀系ネット銀行でのデータエンジニア【東京・福岡】

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
<概要>
●システム全体のデータのありかたを企画、実装いただけるデータエンジニアを募集しております。
●古い手法や固定観念にとらわれず、新しい手法や技術に積極的に挑戦していける人、アプリ開発者、データサイエンティストなどのステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる人を歓迎します。
●分析基盤のシステム(インフラ)、データ連携処理(アプリケーション)、データマネジメントなど所掌範囲が広い職種です。複数領域に跨ったマネジメントしていただき、将来的にリーダーとして活躍していただきます。

<業務内容>
●データ分析基盤の設計、実装、運用
●データ連携処理の設計、実装、運用
●データの利活用推進
●上記業務のマネジメント

大手証券会社でのData Integration 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
Analyst / Associate
仕事内容
・Role includes data modeling, engineering, development and support operations.
・Voluntarily and proactively improve our business with new technologies. Understand the technology we are using and to be able to solve many problems by applying new technologies.
・Able to build good relationships with internal stakeholders, understand and articulate various complex ideas. The innovative execution plan is also expected to lead to the success of our data projects and career development
・Primarily domestic Japan business and technology projects and use cases
・Integrate, consolidate, cleanse and optimize data for analytical and operational use
・Framework building for data infrastructure
・Rapidly visualize and build data models that comply with our standards and toolchain
・Partner with business data stakeholders to ensure their needs are captured and met
・Work closely with internal and external IT teams to implement Data Analytic Technology’s strategic objectives

・担当する役割はデータモデリング、エンジニアリング、開発およびサポート業務です。
・自発的かつ積極的に当社のビジネスを新しい技術で改善する人材を期待しています。利用している技術を理解し、かつ、新しい技術を適用して多くの課題を解決できること期待しています。
・社内の利害関係者との良い関係を構築し、様々な複雑なアイデアを自身の中で理解したうえ、明確に説明できること。また革新的な実行プランは、当社のデータプロジェクトの成功とキャリア形成に導くと期待されます。
・主に日本国内ビジネスとテクノロジーに関連するプロジェクトの遂行
・データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
・データ基盤のフレームワーク構築
・当社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
・社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業
・社内と社外のIT部署と連携してData Analytic Technologyのチーム目標を達成すること

【栃木】大手グローバル総合人材サービス企業でのITエンジニア/自動車業界向け

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
仕事内容
電気自動車(EV)開発に関連したデータ解析システムの開発に携わっていただきます。大手企業の最先端のプロジェクトに参画いただけます。

【開発環境】Python、AWS

【仕事の特徴】
◆クライアントは、大手自動車メーカーや自動車関連会社等の自動車業界。クライアント先に常駐し、プロダクト設計・開発のコア業務を担っていただきます。アサインする案件は、スキル・経験に加え、希望や志向性も充分に考慮した上で決定いたします。

◆今回のポジションは、当社が新たな事業領域として提供を開始した、設計・開発・研究に携わるハイスキル人材の派遣サービスでの募集。この事業は、当社の人材サービスブランドを強化するものとして特に注力しており、いわゆる社内ベンチャーともいえる立ち上げ期にあります。そのため評価制度やキャリアステップを、エンジニア自身の声も反映しながら最適な環境に創りあげていくことのできるタイミングです。

急成長している上場Fintech企業でのジュニアLLMエンジニア(未経験可)<データ事業>

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
担当者〜
仕事内容
【業務内容】
LLMを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。
・LLMに関連する技術動向や新技術の調査・研究
・社内外の関連部署やパートナー企業との連携・協力
・プロジェクト進捗管理、品質管理、スケジュール管理
・LLMを用いたソリューションやプロダクトの企画
・LLMに関連する開発の推進

【本ポジションの魅力】
・LLMの自社プロダクトへの組み込みが行える
・証券会社や運用会社などの顧客と一緒にLLMの導入事例を作る経験
・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、
 意思決定のスピードが早く、経営層との距離が近い

大手証券会社でのデータエンジニア【市場部門】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
総合職600万円〜1,200万円 or 専門職850万円〜
ポジション
総合職 or 専門職
仕事内容
トレーディング部署・セールス部署と連携しながら、データモデルの要件定義 実装・改善をご担当いただきます。また、データモデルをもとに、データベースやETLデータフローの設計・開発もご担当いただきます。《具体的な業務》トレーディング部署・セールス部署との協働による金融データモデルの考案、Azure上でのデータベース、ETLデータフローの設計及び開発、その他、データ基盤の改善提案やデータ分析環境の考案など

<ポジションの魅力>
弊室内でエンジニアやPMなど抱えて内製開発をしているため、スピード感をもって進められます。ユーザーであるトレーダーや大手企業を担当する営業職と同じフロアで働いており、ご自身が構築した基盤の使いやすさや追加開発の依頼を含めたフィードバックを直に得られます。

<開発環境>
統合分析環境:Jyputer、IDE:Visual Studio、Visual Studio Code、BIツール:Tableau Desktop、CI/CD:Azure Pipeline, Jenkins、コンテナ技術:Azure Container Instance, Azure App Service, Docker、ETLツール:Azure Data Factory、データストア:Azure SQL Server, Azure BLOB、監視ツール:Azure Monitor, Jenkins、インフラ構成管理:Azure ARM, bicep、コード管理:Azure Repos、その他コミュニケーションツール類:Teams, Azure Boards (Scrum Board)

LINEヤフー株式会社/大手総合インターネット企業でのデータプラットフォームエンジニア(サービス開発におけるデータエンジニアリングを担当)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社のサービス開発におけるデータエンジニアリングを担当いただきます。

●業務詳細
当社の持つ国内最大級のデータエンジニアリングを行い、事業のさらなる成長に貢献いただきます。
日本最大級のユーザー数を抱える当社のビッグデータを整備し、事業、プロダクト改善に貢献できるのは本職種ならではの魅力です。
ニーズに合わせたテーブルの設計を行い、ETLツールを利用したHadoop、DWHなどデータ整備、DataMartやFeature Storeの開発、運用を行います。
各事業のDBの特性と仕様を理解し、大規模なデータ処理を行うスキルを身に付けることで、データエンジニアとして成長することができます。

●主な業務内容
・データ利用者との要件定義、利用サポート
・大規模データのテーブル設計、ETL開発、運用
・DataMartやFeature Storeの開発、運用

大手銀行での社内インフラSE(WEBサービス運用)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
基本給と賞与等:550万円〜1,020万円前後 (別途、家賃補助(要件有)や残業代あり。)
ポジション
担当者、マネージャー候補
仕事内容
当行Webサイトに係る運営担当としてWebサービス提供に必要となる企画・開発・運用業務を行う。
・ Webサイト基盤に係る構築・運用
・ Webコンテンツ制作に関するディレクション
・ 内製または外注開発に対する技術的観点からの支援、調整、ベンダーコントロール
・ 新サービスや機能の調査、検証および導入
・ 障害発生から問題解決まで一連の障害対応
・ 担当運営業務に対する効率化の提案等

大手銀行での社内インフラSE(DX推進・運用)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
基本給と賞与等:550万円〜1,020万円前後 (別途、家賃補助(要件有)や残業代あり)
ポジション
マイスターおよびマネージャー候補
仕事内容
Webサイト等、様々なチャネル情報を中心としたデータ分析に伴うシステムの企画・開発・運用を担当しデジタルマーケティング運営業務を行う。

・データ分析基盤に係る構築・運用
・データ分析基盤を利用した分析システムおよびデジタルマーケティング施策の企画・開発・運用
・内製または外注開発に対する技術観点からの支援、調整、ベンダーコントロール
・障害発生から問題解決まで一連の障害対応
・運用改善/最適化に向けた各種構成変更、チューニング、設定作業
・新サービスや機能の調査、検証および導入

欧州最大のコンサルティングファームでのData Migration Specialist

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
1.Understand the data migration strategy incl master data prep, procedures , tools and templates from SAP central team incl MDM (Master Data Management) team.
2.Work directly with customers, functional consultants and technical consultants
Explain to them about data migration strategy incl master data prep, procedures , tools and templates
Prepare the master data prep schedule with the customers and MDM teams
Let customers fill in the template with the data (Master data and transaction data), and collecting/validating them
Attend the workshops and identify the data migration objects and data conversion requirements with functional teams
For the data conversion requirements, work with development team and functional consultants to document the requirements for the design and development.
Work with the functional consultants to get the finalized coding conventions such as material groups, payment terms, etc, reflect the templates with them, explain to the customers about them and let the customers fill in the templates with codes finalized.
Support the customers in planning data migration dry run and data migration for go live
Send the validated data (master data and transactional data) to India ADM (Application Development and Maintenance) factory. ADM is supposed to upload the data into the target environment.
Data migration resources get the feedback from ADM factory and explain to the users to let them correct it.
Support the customers in MDM/MDG(Master Data Governance) process
3. Understand technical data conversion issues, resolve issues and communicate solutions.
4.Technical support for customer in data migration (Planning, Dry run, Migration)
5. Facilitate the sign-off of deliverables with customer
6. Manage data migration team and realize effective collaboration work with ADM

動画型マネジメントシステム提供企業でのカスタマーサクセス(データ分析)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
※経験とスキルに応じて決定(〜1000万円)
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社のカスタマーサクセスのミッションは、プロダクトの使い方をお伝えすることやクライアントからの問い合わせにお答えすることではなく、クライアントの事業課題を理解し、プロダクトや映像を活用してクライアントと一緒にその課題を解決していくこと、クライアントが目指す成果の実現に貢献することです。
当社のクライアントは幅広い産業、業種に広がってきており、それに伴いカスタマーサクセスにもより高い対応力、提案力が求められていきます。
本ポジションではデータを基に課題分析や利用状況の分析、業務改善提案などクライアントへの価値提供を強化していくポジションとなります。

●業務内容
・クライアントの事業課題の分析(データ分析やヒアリング等による体系的な分析・整理)
・クライアントの課題解決に向けたABILIの用途設計、運用設計
・当社サービス利用状況の分析、改善提案

DXの総合サービスを提供する成長中IT企業でのSales Ops/データ分析【営業統括本部】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円程度
ポジション
担当者
仕事内容
データを軸にした分析設計、課題の抽出、オペレーションの構築、各種販促キャンペーンの設計まで、営業活動を底上げしていくための幅広い業務をお任せします。

・営業活動における抽象度の高い課題に対し、必要な分析軸を検討し、分析を実行すること
・営業戦略および施策立案に必要なデータの抽出、集計、見える化の仕組みづくり
・部門全体の営業支援、販売促進の環境構築全般
・Excel、Salesforceやtableauを用いた営業オペレーションの精緻化
・各種販促キャンペーンの設計、管理
・営業育成プログラム設計、運営

東証プライム上場不動産会社でのデータ利活用推進メンバー(リーダー候補)

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 ※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
リーダー候補
仕事内容
当社グループのデータ利活用を推進するため、データ分析基盤の運用・企画・保守・改善をお任せします。ゆくゆくは、SFA/CRM/工事積算システム/Webアクセス/広告/会計/人事などの多種多様なデータを用いたデータ分析からモデル構築まで携われるポジションです。

【業務内容】
・BigQueryでの分析用DWHの構築と運用
・広告関連データの分析による最適化
・機械学習モデルの構築と運用
・上記に関連したWebアプリケーションの開発と運用
・作成したシステムに関する文書の作成 など

【扱うデータについて】
基幹システムや、SFA、CRMといった社内システムに留まらず、広告関連、当社物件サイトへのお客様の行動履歴などシステムで取り扱う様々なデータについて蓄積、分析してビジネスへの価値を見出しています。

【開発環境など】
Python , javascript(React/Vue/Angular), GAS, php, java, Go, SQL(MySQL, PostgreSQL), UiPath, git, backlog, slack, Google WorkSpace , AWS EC2/ECS(Fargate)/S3/Lambda/RDS(Aurora), GCP GCE/GCS/CloudFunction/Bigquerry 等

【入社後の流れ】
入社後は現場で活用しているデータ運用支援業務からスタート。ご経験によっては新データ基盤の構築に参画いただきます。

監査法人系リスクコンサルティング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
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
・データ分析コンサルティング
・データ分析基盤構築 (Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用)
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援

高収入が期待できるデータサイエンティストを目指すことができます。エンジニアの延長線上のスキル(データエンジニアリング)を磨いてもらいます。詳しくは下記の具体的な仕事内容をご確認ください!データサイエンス(統計学や機械学習)は業務を通じて基礎を学んでもらいます。直接取引の大手企業が多いからこそ、成長できる質の良いデータ分析案件があり、スケジュールも柔軟に組むことができます。 このことが、月平均の残業時間が少ない理由です。

分析だけでは終わらない。課題解決に刺さる提案まで実施し、クライアントと成功体験を共有。
クライアントの課題解決のために必要なデータ分析を提案し、データの収集から分析、活用まで一貫してサポート。ビジネスに直結する提案となっているためクライアントから厚い信頼を得ています。ゆくゆくはデータサイエンティストやデータ分析コンサルタントとしての活躍も期待していますので、データ分析だけでなく、ビジネスパーソンとしても大きな成長を見込める環境です。

【具体的な仕事内容】
●基礎統計
・クライアントデータの基礎統計を出力し把握
・データサイエンティストやデータ分析コンサルタントに報告し、必要なデータが揃っているかなどを確認
●データブレンディング
・複数のデータソースから集計する案件では、結合キーを把握しデータを統合
・クライアントの要望やコンサルタントが作成した設計書に沿って、特徴量を示す変数を作成
※データ加工で誤ってしまうと分析結果に大きな影響が出てしまうため、当社では集計用マートを作成し、ミスなくスピーディーに進めています。
●レポーティング(単純・クロス集計)
・クライアントが求める集計を行ない、レポートを作成
キャンペーンの報告書では「どの年代に刺さったのか?」「効果はどのくらい出たか?」など目的に沿った集計を実施しています。

【プロジェクト事例】
様々な業界、業種のクライアントと取引があり、仕事を進める中で幅広い業界知識が身につきます!
●事例1:外資系製薬企業
会員サイトの投稿データを解析するプロジェクト。
学べることは、データ加工基礎、可視化技術の対応分析や共起ネットワークとレポーティング。
●事例2:共通ポイント事業企業
ポイント付与・利用データを解析するプロジェクト。
学べることは、ビックデータと扱いデータ加工基礎・応用、顧客視点の考え方や集計軸の設定など。
●事例3:大手銀行
クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト。
学べることは、データ加工基礎・応用、検知モデルの構築など。

監査法人系リスクコンサルティング会社でのデータ分析コンサルタント・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:〜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
コンサルタント・マネージャー
仕事内容
・データ分析コンサルティング
・データ分析基盤構築 (Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用)
・レコメンドエンジン開発
・Google広告自動化開発
・統計を利用したビジネス支援

今までの経験を活用して頂き、クライアントの課題を最大限解決する提案から実施いただきます。新たなクライアントへの提案、既存クライアントへの新たな価値提案など多くの提案することのできる先があります。
また、プロジェクト期間は成功に導くのは当然のこと、メンバーの育成も含めて進めて頂きます。
既存案件の多くは大手企業となります。質の高いデータ分析案件が多くあります。一緒にビジネスを大きくしていきましょう。

【具体的な仕事内容】
●提案
・クライアントへのヒアリングを重ねながら、提案書を作成
 - クライアントの本当に解くべき課題は何か?
 - 課題を解決するにはどのようなデータ分析が必要か?
 - データ分析の結果をクライアントのビジネスにどう活用するのか?
・クライアントの納期や予算状況によってはPoCの提案も実施

●データ分析
・社内のデータエンジニアやデータサイエンティストをアサイン
・データサイエンティストと一緒に最適な分析環境を準備
・クライアントの期待値コントロール
・プロジェクトやメンバーの管理

●レポーティング(課題解決)
・課題の解決及びビジネスに活用できるようなレポートを作成
 - データ分析によって、課題がどのように解決したのか?
 - データ分析の結果を、どうやってクライアントのビジネスに活用するのか?
・次回のプロジェクトに繋がるような提案も実施

【担当する案件】
誰もが知る大手クライアントと直接取引を行っております。長期案件が多く設立当初からお付き合いのある企業がほとんどで、クライアントからも厚い信頼を得ています。

●プロジェクト事例 (1):大手銀行
クレジットカードの不正利用の検知モデルを構築するプロジェクト(6ヶ月、3名)。プロジェクトの全体を見てもらいます。特徴量の設計、採用する機械学習モデルの選定、検証方法など全てのフェーズで関与頂きます。また、長期・大型案件では、若手メンバーの育成もプロジェクト成功要因の一つとなります。
●プロジェクト事例 (2):大手広告代理店
SNSに投稿されたイメージを判別するモデルを構築するプロジェクト(3ヶ月、2名)。クライアントの要望を叶える設計を実施していただきます。どのような技術を利用することで目的を達成できるか?などゼロベースで検討し、プロジェクトを進めて頂きます。

★超大手クライアントのビジネスに関われる★
当社では、データ分析の結果を提出して終了ではありません。クライアントの課題解決をゴールに掲げ、分析結果をビジネスに結びつけるところまで責任を持ち、ビジネスを成長させるお手伝いしています。まさにデータ分析コンサルタントがその役割を担っているため、当社の“顔”としてやりがいのある仕事に携わっていただくことができます。

デジタル×社会課題解決のプライム上場・事業会社でのデータ基盤開発エンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年俸制〜1,100万円
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
当社のマーケティング戦略を実行するためのデータレイクの構築を担当いただきます。
代表、マーケティング担当役員、マーケティング担当者と連携しながら、業務遂行いただく予定です。

【具体的な業務内容】
・カスタマー・データ・プラットフォーム(CDP)を中心としたデータの収集及び加工、各ツールへ連携するためのデータベース及びテーブルの生成を主としたエンジニア業務
・グループ会社のDBからCDPへの繋ぎ込みなどの業務
・CDPを活用した分析業務
・BIツールを使ったCDPデータの可視化
・その他、既存のグループ会社のDBを持ち株会社のDBに接続し、安全に運用できる仕組みを一緒に構築して頂きます。
 業務にあたっては、パートナー企業への業務委託も発生しますので、要件定義&ある程度の規模のディレクションスキルも必要となります。
※なおカスタマー・データ・プラットフォーム(CDP)については未導入のため、現在関係者にて選定を開始しているフェーズです。
 入社が早い段階で決まった場合、ツール選定にも関わって頂きます。

【東京/大阪】大手シンクタンクでのデータエンジニア (クレジットカードシステム分野)

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
グループ(クレジットカード分野)におけるデータ分析基盤の設計・開発・運用に携わっていただきます。ユーザからデータ分析、利活用のニーズをヒアリングし、要件を満たすデータ分析環境の設計、開発を行っていただきます。
ご経験、ご希望に応じて下記いずれかのポジションを検討いたします。

<案件例>
●データ分析ニーズのヒアリング、データ分析基盤の拡充の要件定義
●データ分析基盤の拡充の実装(設計〜開発〜テスト)
●開発リーダーとして他メンバー成果物をレビュー、検証し品質を担保

【当本部の魅力】
●平均年齢が30歳前半と比較的若い人中心の組織で、新しいことにもチャレンジできます。
●グループの事業会社と一体となり上流工程を進めるスキームが確立されており、業務知識を広げる機会が豊富にあります。

大手税理士法人 データエンジニア・データアナリスト(アソシエイト〜マネジャー)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
アソシエイト〜マネジャー
仕事内容
デジタルソリューション部門にて、クライアント向けのITコンサルティング業務に携わっていただきます。
少数メンバーで業務実施しているため、クライアントと案件毎に幅広いスキルや知識を活かして頂くことが可能です。周囲と協力しながら価値を提供することが求められます。

【業務例】
・クライアントの財務・税務領域における業務改善・Digital化に対するツール・システム導入をともなうアドバイザリー
・クライアントの経理・財務データの分析・可視化およびその活用に対するツール・システム導入をともなうアドバイザリー
・グループ他社や税理士法人内の他ユニットと協業し、業務知識とITテクノロジーを融合させたサービスをクライアントに提供
・PJリード、チームリードの立場であったとしても、実際の作業(データ準備からデータクレンジング、お客様や業務部門からの要件確認)を行いつつ、プレイングマネージャーとなって頂ける方(職位に関わらず)

【働き方、残業時間について】
・基本的にはビジネスユニットとチームを組んでデジタルサービスを提供します。PJによってリモート、訪問等の働き方が別れますがリモートが多い傾向にあります。
・残業も10〜20時間以下であるケースが多いですが、PJにより変動する可能性はあります。

【この職種の魅力・特徴】
・高い専門知見・経験を保有するメンバーと協働し、ご自身のスキルや知見を磨ける環境があります。また、ペーパレス化を軸とした抜本的な業務改革や、大規模な案件に携わる機会があり、ご自身の仕事の影響度の大きさや、達成感を感じられる仕事です。
・新しく立ち上がる専属チームにおいて、税務オペレーション全般の改善に係るコンサルティングレベルの経験を幅広く積むことが可能です。また、ビジネスの立ち上げ段階から新しいチーム・組織へと発展していく過程も経験できます。
・税理士業界が変革期を迎えつつある中、グローバルネットワークの事例やテクノロジーの活用を含む新サービス開発・提供を推進しており、将来的に新サービス開発やビジネスモデル設計などにも関与していただくことが可能です。

【次ステップのキャリア】
アソシエイト・シニアアソシエイトの方は各プロジェクトのマネージャの指示のもと業務を行い、プロジェクトの進め方を経験・学習、将来的にマネージャ職へチャレンジして頂く想定です。

【札幌】BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア(リモートワーク中心)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜620万円
ポジション
アソシエイト〜コンサルタント
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。ご入社後は、札幌オフィスの拠点立ち上げメンバーとして事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。

【詳細】
●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。
●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。

【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●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。

BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア<フルリモート>

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜790万円
ポジション
シニアアソシエイト〜シニアコンサルタント
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。

●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。
●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。

BI専業ベンダーでのカスタマーサクセスエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
480万円〜790万円
ポジション
シニアアソシエイト〜シニアコンサルタント
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に伴い、システム導入後のカスタマーサクセス業務から、改善提案まで携わっていただきます。

●クライアントのデータ活用支援を幅広い視点から行い、必要に応じて開発部門と連携しながら提案を行っていただきます。
●お客様に導入したデータプラットフォーム基盤(他社導入のシステムを含む)やアプリケーションの保守として、お客様からの問合せや不具合等の調査、障害対応を行うとともに、場合によっては追加機能開発の業務を行っていただきます。
●多種多様なシステム、技術に関わることができるため、これまで経験したことがないプログラム言語やBI等のツールに携わる機会があります。
●ご経験、スキルに応じてカスタマーサクセスチームのリーダーをお任せいたします。
●お客様対応は、基本的に社内からリモートで行い、常駐はありません。

クリエイティブ制作を手掛ける企業でのデータエンジニア(リードエンジニア)(デジタルパートナー事業部)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
デジタルパートナー事業部の”データエンジニア(リードエンジニア)”として、クライアントの分析環境の基盤構築業務全般をお願いいたします。

【仕事内容の例】
具体的には、ビッグデータ分析基盤の設計から開発実装、保守運用をお任せします。
・AWS/GCP/Azure環境でのビッグデータ分析環境の設計/構築
・分析用データマートの設計、実装、保守運用
など

【事業内容】
デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。
ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。

大手シンクタンク、コンサルティング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
600万円〜2000万円
ポジション
ご経験に応じて検討
仕事内容
【業務の魅力】
・お取引先は基本、国内の大手企業様となり、プロジェクト規模やビジネスインパクトの大きさは面白さの1つです。
・大規模プロジェクトのマネジメント経験を積むことができます。
・お客様のニーズに即したデータ分析・利活用の提案から、データ分析の構築、継続利用のための運用まで一貫したサービス提供が可能です。

【業務詳細】
昨今は顧客の既存システムやミドルウェアの更改プロジェクトも多く手掛けています。
各プロジェクトフェーズによりご担当いただく業務内容は異なりますが、本部内には複数のプロジェクトがあるため、クラウドシフトやデータ分析基盤構築など様々なプロジェクトに携わる機会がございます。
顧客は主に大手通信事業会社や金融機関となりますが、顧客の事業が多方面に拡大しているため、エネルギー、eコマース、オンライン決済などライフデザインという幅広いフィールドで顧客への価値提供ができます。
具体的には、アプリケーション構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジャー(PM)/チームリーダー(TL)として以下のような業務をご担当いただきます。
・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング
・データ分析基盤の設計・開発・運用
・ベンダーコントロールなどのプロジェクトマネジメント

<案件・提案例>
・AWSを利用したクラウドネイティブな情報基盤の構築
・データインテグレーション関連のSaaSサービス(Informatica、Databricks、dbtなど)や各種DWH製品(Snowflake、OracleADWなど)の提案、構築
・各種BIツール(Tableauなど)やML/AI製品(Bedrock、OpenAI、Dataikuなど)の提案、構築

<利用技術・環境>
・AWSやOCI、オンプレまでハイブリッド/マルチクラウド環境
・Snowflake、Informatica、Databricks、dbt、Tableau、Dataikuなど

大手通信サービス会社のヘルスケアテック子会社でのデータエンジニア(モバイルアプリの開発業務)

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
当社にて開発するモバイルアプリの開発業務を行っていただきます。
・新システム開発時のデータ基盤やDWHへのデータ連携。
・社員から要件をヒアリングし、AWS S3に蓄積したDataLakeから、データクレンジングやETL/ELTを行いDWHやDataMartを作成

【使っている技術・ツール】
DWH/DataMart:Snowflake
ETL/ELT:AWS DataBrew、Glue
データカタログ: Glue Catalog
CI/CD :Terraform、CodePipeline
その他 :GitHub、Jira、Confluence

大手監査法人での業務プロセスデータエンジニア/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
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
スタッフ〜シニアスタッフ
仕事内容
データ分析・リスク評価を通して、監査の高度化、顧客のガバナンス強化・業務処理改善の提言を行う。

・基幹系システム(SAP ECC、SAP S/4 HANA等)の業務プロセスデータ(伝票データなど)の可視化・分析
・監査の観点でのリスク評価
・顧客のガバナンス強化、業務処理改善の提言

【仕事の魅力】
・様々な業種・業態のリスク分析を通して、リスクの認知・監査における対応手段に関する知見を習得することができます。
・CxOを含めた経営管理層とのディスカッションを通じて、クライアントの経営課題解決に貢献できます。
・当社がグローバルで培った知見が活用でき、自らのスキルアップが可能です。

PwC Japan有限責任監査法人/大手監査法人でのデータエンジニア・アナリスト アドバイザリーおよび監査

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
保険数理業務、データ利活用支援およびその他アナリティクス業務の拡大に伴い、生保・損保アクチュアリーと協力して顧客向けのアプリケーション開発、データ可視化等のデータエンジニアリングおよびアナリティクスを担うチームのメンバーを募集しています。伝統的な保険数理業務DX支援の他に、下記の領域においてアドバイザリー業務を行います。

●医療データ利活用支援
・保険者由来のレセプト、健診・ライフログデータや、NDB(ナショナルデータベース)、DPC(急性期病院)データ等の国民医療データに関する利活用支援を行います。例えば保険会社向けには商品・付帯サービス開発支援や、公共クライアント向けには研究目的の国民医療データ活用支援を行います。これにはML/AIによる疾患リスク予測モデル構築および性能評価、NDB/DPCデータの第三者提供・連結解析、データベースシステム更改に関する要件定義作成・工程管理支援なども含まれます。

●TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)、自然災害リスクモデリング支援
・当社で構築した自然災害モデルを活用し、損害保険会社への自然災害リスク評価と合わせて、一般事業会社におけるTCFDの物理リスク評価の支援を行います。特に、TCFDにおいては気候変動の影響を評価するという観点から水災モデルの活用が一般的ですが、TCFDを通してERMにおけるリスク全般の再評価の必要性が高まっており、地震などの他の自然災害リスクの評価についても行います。

●その他アナリティクス
・一般事業会社や公共クライアント向けに、データ分析能力を活用した営業施策立案とその効果測定、CX向上策立案等を支援します。これにはクライアントの保有契約の特性を様々な角度から分析し、契約者・消費者の価格反応度に基づく契約者行動分析への活用や、会社の長期収支分析へ保険数理手法に基づく感応度・変動要因分析などの活用、および統計的手法による効果測定を行う事などが含まれます。

クラウドDXサービス運営企業でのデータエンジニア[全社横断データ分析基盤構築プロジェクトリーダー候補]

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 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
プロダクトデータをはじめ、ユーザーアクティビティデータや営業データを分析するための全社横断のデータ分析基盤を構築します。
基盤の開発だけでなく、関係者を考慮したデータジャーニーの設計や、メタデータ管理の確立など、広くプロジェクトに関わります。
また、プロジェクトのリーダーとしてチームを引っ張る役割も担います。
▼具体的な業務内容
データレイクやウェアハウス、マートの設計や ETL(ELT)の実装を進めます。
各プロジェクトは、プロダクト開発や研究開発のチームに在籍するデータエンジニアと協調して行います。

やりがい
膨大なビジネスデータを扱う当社において、データ分析は非常に重要です。データジャーニーの設計や、大量で多種多様なデータの処理、データサイエンティストやデータアナリスト向けの分析基盤の設計や構築は大変ですが、やりがいのあるプロジェクトです。

組織構成
研究開発部門内のチームに所属し、プロジェクトに携わります。

開発環境
開発言語:Python、Shell Scriptなど
データベース- データウェアハウス:Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、BigQuery
インフラ:AWS、GCP
構成管理:Terraform
バージョン管理、コラボレーションツール:GitHub、Slack、Confluence、JIRAなど

クラウドDXサービス運営企業での研究員[帳票のデータ化技術]

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
660万円〜1500万円 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
組織ミッション
当社の研究開発部門は、当社サービスの新機能や基幹システムに組み込まれるような研究結果を日々提供しています。既存事業である営業DXサービスや名刺管理アプリだけでなく、インボイス管理サービスをはじめとした新規事業の立ち上げやコアエンジンの開発にも携わる非常に重要な役割を担っています。

業務内容
自然言語処理や画像処理、ルールベースなどあらゆる技術を駆使し、帳票のデータ化技術を開発します。
本ポジションの研究の対象となるのは当社の成長事業(インボイス管理サービス、契約DXサービス) における、帳票(書類)のデータ化です。
帳票の自動データ化技術(情報抽出技術)の開発
帳票のデータ化オペレーションを支援する技術の開発

募集背景
事業成長に伴うデータ化を支えるために、データ化技術の研究開発を強化すべく、研究員を募集しています。

やりがい
インボイス管理サービスおよび契約DXサービスの事業成長を支える、帳票のデータ化技術に参画できます。
当社の強みであるデータ×テクノロジー×オペレーション(人力)を駆使し、データ化技術の開発に取り組めます。
例えば、テクノロジーの実現のためにデータを人力で作成したり、オペレーションを簡単化するためのテクノロジーを実現したりと、データ化技術を促進させるためにさまざまな観点から挑戦できます。
▼プロダクション投入と大きな自己裁量
自社サービスへの実装を目的とした研究開発組織のため、開発した技術は製品として形にし、その後の運用改善も行えます。自社サービスと距離が近いので、実装した後はすぐにデータとしてフィードバックを得ることが可能。自身の裁量で改良していくことができます。また、学習データの作成を入力オペレーターに依頼できたり、R&Dアーキテクトにアドバイスをもらったりと、技術開発から実装までのサポートも充実しています。これまで7割以上の研究開発案件が製品に組み込まれています。
▼研究対象は、唯一無二の出会いのデータベース
独自の名刺データ化システムによって、正確にデータ化された出会いのデータ。日本のビジネスシーンにおける人と人のつながりの情報に特化したデータベースは他に類を見ません。セキュアな体制の下、この未知の領域のデータを用いて、自社サービスのユーザー、ひいては社会への貢献を意識した研究開発を行えます。全事業を横断的に支援する研究組織のため、幅広い裁量をもって仕事を進められ、個人の強みを最大限に活かすことができます。
▼多様なバックグラウンドや専門領域を持つ研究員がいる環境
自然言語処理、画像処理、データ解析、社会学的分析など多様な研究者が在籍。また、「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmasterの称号を保持する研究員も在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストと切磋琢磨できる環境があります。
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