データエンジニア、事業会社の転職求人

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採用Meetup概要
同社はビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する企業で、データ利活用やDXを支援しています。
様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じ、意思決定を円滑にする事業を展開しています。

今回の内容
今回の「採用Meetup」では、同社の主力プロダクトの開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担うFDEの業務内容や、チームの雰囲気などをご紹介します。

オンライン開催となり、選考希望者は面接確約とさせていただきますので、ぜひご案内ください。

日時/開催形式
- 日時：7月29日（水）8月25日（火）19:00〜19:30
- 開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
- 質問は、チャットやFAQからぜひお送りください！

タイムテーブル
- 19:00 オープニング・登壇者紹介
- 19:05 会社概要説明
- 19:10 業務内容と組織の紹介
- 19:20 募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25 QA
- 19:30 終了

採用Meetup 概要
同社はビッグデータや生成AIを活用した事業を展開し、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

今回の内容
今回の採用Meetupでは、主力プロダクトの開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担うFDEの業務内容や、チームの雰囲気などをご紹介します。

オンライン開催となり、選考をご希望いただく方は面接確約とさせていただきます。

日時/開催形式
日時：7月29日（水）8月25日（火）19:00〜19:30
開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
質問は、チャットやFAQからぜひお送りください。

タイムテーブル
19:00 オープニング・登壇者紹介
19:05 会社概要説明
19:10 業務内容と組織の紹介
19:20 募集ポジション・働き方の紹介
19:25 QA
19:30 終了

職務概要
大手企業を中心とするお客様に対し、業務やサービスへの理解を深めながら、データを起点とした事業・サービス・業務の改善を推進する仕事です。
担当するお客様の業界は、大手モバイルキャリアを中心に、エネルギー、総合商社をはじめとする複数業界にわたります。お客様は、通信・金融・EC・エネルギーなど幅広い事業領域から生成される大規模かつ多様なデータを保有しており、そのデータを活用した意思決定の高度化や業務変革、現場部門のデータ活用浸透（データ活用の民主化）が重要な経営テーマとなっています。
お客様のビジネス部門と密接に連携し、AI、DWH、BIツール、同社のデータ活用アセットなどを案件に応じて使い分けながら、お客様の意思決定・施策実行・サービス改善を推進します。BIやAIはあくまで手段であり、お客様のKPIとビジネス課題を起点に価値を出すことを重視しています。
データ活用を分析だけで終わらせず、お客様の業務やサービスに実装し定着させるため、同社はデータの整備や活用基盤の構築、育成支援などフルスタックで提供しています。データ活用を軸に据えながら、ご自身の希望に応じて、周辺のIT領域等へもスキルを広げていただける環境です。

職務内容
お客様の業務・サービスを理解し、データを武器に課題を発見し、解決策の企画から実行・定着までを主体的に推進します。担当するお客様の業界は多岐にわたり、案件ごとに異なる業務領域・データ特性に触れながら経験を積める環境です。ご経験に応じて、以下の業務に従事していただきます。
・お客様の業務やサービスを理解し、課題・ニーズの整理、データ活用要件の整理、改善施策の提案
・お客様が提供するサービスの成長に向け、データに基づくターゲティング、施策立案、効果検証、改善提案
・DWHに蓄積されたデータを活用した、SQL・Pythonによるデータ抽出・分析
・BIツールを活用した、分析・可視化のためのダッシュボードの設計・構築、レポーティング
・お客様の現場部門が自律的にデータを活用できる状態を目指した、研修・オンボーディング支援
・生成AIなどの新技術を活用した分析・業務改善施策の検証

ポジション・部門の魅力
●大規模かつ多様なデータ活用への従事
担当するお客様は、モバイル通信・金融・EC・エネルギーなど、多様な事業ドメインで大規模なデータを保有しています。一般的な業務では経験できない規模・種類のデータを扱いながら、意思決定支援や事業・サービス変革に挑戦できます。代表例として、大手モバイルキャリアにおける会員データ活用など、国内でも有数のスケールの案件に携わる機会があります。
●分析×エンジニアリングを組み合わせた価値提供
AIの進化により、単なる分析作業のみの価値は限定的になっていくことが予想されます。その状況に対し、データからビジネスの成果を生み出すためには、顧客ビジネスの理解、課題設定から分析、施策の実行評価など、分析の前後/周辺のプロセスを一気通貫で担うことが重要であると考えられます。この前後のプロセスを支えるのが、データ基盤やデータモデリングといったエンジニアリング領域です。同社の担当は大規模プロジェクトで培われたエンジニアリングのケイパビリティを持っており、チーム内で有機的に連携することでチームとして分析からその先までを顧客に提供することができます。またご自身のスキルもエンジニアリング領域に広げ、AI時代に求められる分析人材へと成長いただける環境となります。
●顧客課題を起点としたアセット開発・新規ビジネス創出への挑戦
案件で得られた知見を単発の成果に終わらせず、他のお客様にも展開できるアセットとして磨き込み、新規案件・新規顧客の開拓につなげる取り組みを進めています。まずは目の前の案件でデータ活用による価値創出を経験いただきますが、その先のステップとして、顧客課題から逆算したアセット化、新規ビジネス提案、新規顧客開拓など、事業をつくる側のキャリアにも挑戦できます。

● 業務概要
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金を調達しています。
同社は上記のプロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

● 具体的な業務
データプラットフォーム管理／データマネジメント／オントロジー管理／コーポレート分析の4領域を統括し、マルチプロダクトを支える共通データ基盤と、その上に立つ意味づけ（オントロジー）の設計・運用をリードしていただきます。セキュアにデータを扱い、断面（スナップショット）を残しながら品質とガバナンスを担保する“堅牢なデータマネジメント”と、グラフ構造でデータ間の意味を紐づける“オントロジー設計”──この両輪を束ね、事業と経営の意思決定を支えるデータの最高責任者として、将来的にはChief Data／Platformに準ずる器としてご活躍いただくことを期待しています。

【1】データプラットフォーム管理
・データ基盤の運用・モデリング方針の策定
・セキュリティ設計、データの安全な取り扱い体制の構築
・マルチプロダクトを横断する共通データ基盤のアーキテクチャ設計

【2】データマネジメント
・複数ソースからのデータ収集・統合の設計と運用
・データ品質・ガバナンス基準の策定と運用徹底
・旧来型のデータマネジメントの堅実な整備と、再現性ある運用モデルの確立

【3】オントロジー管理
・データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用
・エージェンティックな全社基盤を支えるオントロジーの構築と継続的な拡張
・AI開発チーム・MLチームと連携した、オントロジー高度化サイクルの整備

【4】コーポレート分析
・事業・オペレーションの意思決定を支えるデータ分析体制の構築
・経営アジェンダに直結する分析基盤の整備とインサイトの還流

● ポジション・部門の魅力
同社は今、従来のSaaS的な「既存プロダクト周辺への機能拡張」から、エンタープライズ各社の社内システムをAIエージェントで再構築する「実装の深さ」を重視するフェーズへと移行しています。その中核を担うのが、全社の意思決定基盤となるデータプラットフォームです。本ポジションは、単なるデータ基盤の運用責任者ではありません。複数プロダクトを貫く共通データ基盤を設計し、そのデータに意味と関係性を与えるオントロジー（ナレッジ／グラフ構造）を中核に据えて、「人事OS」そのものの土台を築く役割です。データプラットフォームは将来的に独立した本部として組成していく構想であり、その初代の統括者を担っていただきます。

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

事業概要:
同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

ポジションの魅力:
主力AI評価プロダクトが、日本を代表する大手企業へ導入される中で、「AIが人を評価する時代」にふさわしい公平性・透明性の基準を確立することが求められています。AI倫理・公平性に関する社内外への発信を通じ、社会的信頼を構築し、AIの技術的進化と人間的判断のあいだで、「何が公平で、何が正義なのか」を科学的に定義し続ける要職です。

ミッション:
本ポジションでは、教育測定や心理統計の知見を生かしながら、日本を代表する大手企業の採用・評価の仕組みに導入されている主力プロダクトを中心に、AI評価の公平性・透明性・倫理性を維持・向上させるための社内基準を確立し、技術倫理ガバナンスを統括していただきます。AIモデルの設計・データ運用・アルゴリズム改善の各フェーズにおいて、バイアス検証・説明責任・監査プロセスを科学的に整備し、社会的にも説明可能な“AI評価の正義”を体現する組織をつくります。

業務詳細:
【1】AI評価の公平性・透明性基準の策定・運用
・評価ロジックに関する公平性・説明可能性の基準設計
・AI面接データの統計的モニタリングと基準維持
・評価結果の分布・標準化・項目特性分析（IRT等）の設計・監修
・定期的なAIモデル監査（内部／外部）体制の構築・運用

【2】バイアス検証と評価ロジック介入
・学歴・性別・出身地など属性によるバイアスの検知・分析
・評価基準やロジックに偏りが見られた場合の介入・修正指揮
・データチーム・AI開発チームと連携し、公平性を担保する再設計の主導
・社内AI監査委員会の設計・運営

【3】AI倫理・透明性に関する全社ガバナンスの確立
・技術倫理ガイドライン・AIリスクポリシーの策定・更新各部門（開発／Biz／CS）への倫理教育・浸透・実装支援
・倫理審査プロセス・第三者評価委員会の立ち上げ・運営
・外部監査・学会発表・プレス等を通じた社会的説明責任の遂行

【4】評価品質の維持・検証基盤の整備
・AIモデルの精度指標・妥当性指標の定義と定期レビュー
・テスト開発・標準化理論（CTT／IRT／構成概念妥当性）に基づく品質保証
・統計的検証プロセスの設計・監督
・公平性報告書（Fairness Report）・AI透明性レポートの監修・発行

業務概要:
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金調達を行っています。
主力プロダクトを提供する単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。
プロダクトは累計多数の受検データと、共通の評価軸で一貫して蓄積されたデータ基盤の上に成立しています。複数のAIエージェントがブレずに連動し、大手企業などの厳格なガバナンス要件下で稼働し続けられるのは、この堅牢なデータ基盤があるからこそです。マルチプロダクト化と「人事OS」構想の本格化に伴い、データの収集・統合・品質・ガバナンスを担い、さらにデータ間の意味づけ（オントロジー／グラフ構造）にまで踏み込めるデータエンジニアを募集します。

具体的な業務:
1. データ基盤の構築・運用
- 複数ソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・実装
- RDB／Snowflake等を用いたデータ基盤の運用、モデリング方針への参画
- スナップショット（断面）管理を含む、セキュアで再現性あるデータ取り扱いの実装
2. データ品質・ガバナンスの担保
- データ品質基準の策定と運用、ガバナンス要件への対応
- エンタープライズ要件（説明責任・安全性）を満たすデータ管理の実装
3. オントロジー／グラフ構造への関与
- データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用への参画
- エージェンティックな全社基盤を支えるデータ構造の高度化
4. 設計・改善のリード
- 「なぜそのデータ設計か」を議論し、最適解を提示する設計力の発揮
- データ整備・活用に関わる仕組み化・標準化の推進

ポジションの魅力:
本ポジションは、単にデータパイプラインを組む役割ではありません。複数ソースからのデータを統合し、セキュアに・再現性高く整備する“堅牢なデータマネジメント”と、データ間の関係性をグラフ構造で表現する“オントロジー設計”の両面に関わることができます。将来的に独立本部化を構想するデータプラットフォーム領域の中核メンバーとして、基盤の設計思想から関与いただきます。

DX化が急速に進められる昨今において、業界のクライアントが持つビッグデータの分析、有益な情報・レポートの企画・提案をお任せします。AIやディープラーニングも活用できるスペシャリストとして、企業の変革と成長を当社だからこそできる観点から解決します。まずはプログラミング経験があればOK。入社後は1ヶ月程かけて「分析の基礎」から学べます！

【具体的な業務内容】
●課題や目的の確認
「消費者の行動を知りたい」「広告・販売戦略を考えるヒントを見つけたい」など、クライアントからデータ分析の目的をヒアリングします。クライアントのビジネスを理解し、求められていることを明確にすることが大切です。

●データの抽出・加工・集計
SQLやVBAを使用して、クライアントが持つビッグデータをデータベースから抽出。そこから不要なデータを取り除き、分析しやすいように整理。抽出した数値をさまざまな切り口で集計していきましょう。

●データの分析、企画提案
分析結果をレポートにまとめ、企業への提案内容をまとめます。この提案が、データサイエンティストとしての腕の見せ所。「この時間帯に○○を購入する人が多いので、△△という戦略が有効」といった提案が、企業の商品企画や広告・販売戦略へと活かされます。

【身につくスキル】
●データの抽出・整理、分析
●SQLやVBA、R、Pythonなどのテクニカルスキル
●データ分析基盤「Databricks」の使用、Pythonのスキル

【プロジェクト例】
●大手金融会社のBIツールを活用した業績速報システム
●大手小売会社の販売予測システム
●官公庁の組織内検索システムの構築
●大手小売業のデータ分析

＜業界実績割合＞
・金融業界59％
・製薬業界20％
・製造・小売業界8％
…など、幅広い分野のお客様を支援しています。

データエンジニアリングにおける先進的な分析技術を駆使し、クライアントのビジネスを支援します。
顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。
製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 い技術 だけではなく顧客にコミットする ビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。
※プロジェクトにより国内・海外出張有

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

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

【ミッション】ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 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

業務概要:
大手モバイル通信事業会社が展開する通信・金融・決済・EC・エンターテイメント・ヘルスケアなど、多様なサービスから日々生成される膨大なデータを活用するデータプラットフォームの設計・構築・運用を担当します。
このプラットフォームは約1億規模の会員基盤を支え、マーケティング施策の高度化、サービス改善、新規事業創出、経営意思決定など、クライアントのデータドリブン経営を支える中核システムです。
近年は生成AIや機械学習の活用拡大により、データ基盤は単なる情報の保管場所ではなく、企業の競争力を支える重要な経営基盤へと進化しています。
本ポジションでは、国内最大級規模のデータプラットフォームを支えるエンジニアとして、データ活用のみならず、今後のAI活用を支える基盤づくりにも携わります。単なる開発・運用に留まらず、アーキテクチャ設計、新技術の評価・導入、運用高度化など、技術的な意思決定にも深く関与できる環境です。

具体的な業務:
データプラットフォーム構築・運用全般を対応している大規模プロジェクトのため、幅広い職務が存在します。以下に職務例を記載します。
・AWS、Snowflakeを活用したデータプラットフォームの設計・構築・運用
・大規模データの収集、蓄積、加工、連携パイプラインの設計・実装
・データ活用およびAI活用を見据えたアーキテクチャ設計
・性能、可用性、運用性を考慮した基盤設計・改善
・運用自動化、監視高度化などの運用改善推進
・新技術、新サービスの技術検証および商用適用
・既存システムのモダナイゼーション、継続的改善
・クライアント課題に対する技術提案および改善提案
今現在はAWS及びSnowflakeが中心ですが、今後のクライアントのニーズに応じてより多くのクラウドプラットフォームやデータプラットフォームに携わる可能性もあります。

ポジション・部門の魅力:
1. 大規模データプラットフォームへの従事
約1億規模の会員データと、多様なサービスから生成される膨大なデータを支える基盤開発に携わります。一般的なシステム開発では経験できないスケールで、性能・可用性・運用性を考慮したアーキテクチャ設計や大規模データ処理に挑戦できます。
2. AI時代の競争力を支えるデータプラットフォームへの従事
生成AIや機械学習の活用が急速に進む中、企業の競争力はデータの質と活用基盤によって大きく左右される時代になっています。 AIが十分な価値を発揮するためには、信頼できるデータを収集・統合・管理できる基盤が不可欠です。 本ポジションでは、従来の分析・マーケティング用途だけでなく、今後拡大するAI活用を支える基盤づくりに携わることができ、AI時代に求められるデータエンジニアリングの専門性を身につけることができます。
3. 「データをためる」だけでなく、「ビジネス価値を生み出す」基盤の構築
構築した基盤は、マーケティング施策、顧客体験向上、新規サービス創出、経営判断など、事業そのものに直結する形で活用されます。自らの技術がどのように事業価値へつながるのかを実感しながら働くことができます。
4. アーキテクチャ設計への従事・挑戦
担当範囲を限定された開発ではなく、以下の業務にも従事・挑戦できます。
・新技術の評価・導入
・アーキテクチャ検討・設計・実装
・運用改善
・技術標準化 など
SIerにありがちなパートナーへの指示だし主体の業務ではなく、自らが手を動かし積極的に設計・構築（実装）・動作検証に携わることも可能です。
積極的なAI活用や海外カンファレンスも含むイベント参加も組織として推奨しており、エンジニアとして技術的な意思決定に挑戦したい方・そのための能力を身に着けたい方に適した環境です。
5. 専門性を深めながら市場価値を高められる
データ基盤開発に加え、クラウドアーキテクチャ・データエンジニアリング・SRE／運用自動化・データガバナンス・AI活用を支えるデータマネジメントなど幅広い領域に携わることができます。特定製品の運用担当ではなく、データプラットフォーム全体を俯瞰できるエンジニアとして成長できます。

コミュニケーションプラットフォームの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担います。

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

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

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

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

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

＜具体的には＞
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築
- dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

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

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

4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

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

【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道
- アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード
- 複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計
- 組織全体のデータ戦略策定への参画
- 若手メンバーの育成とメンタリング

●マネジメントへの道
- チーム構築、採用、組織運営
- 事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント

●事業リードへの道
- エンベッド配置による特定事業のデータ責任者
- 事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任
- 事業戦略とデータ戦略の統合リード

●クロスドメインへの拡張
- データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張
- MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦
- データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

「コミュニケーションプラットフォーム」の戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割です。

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

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

コミュニケーションプラットフォーム戦略:
ビジネスチャットのユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支えます。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォーム確立に貢献できます。

BPaaS戦略:
業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化します。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できます。

インキュベーション戦略:
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援します。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

使用技術・ツール:
＜プログラミング言語＞
・SQL（Hive、Presto、など）
・Python

＜インフラ＞
・Snowflake
・TreasureData

＜ツール＞
・データエンジニアリング：dbt
・コード管理：GitHub
・BI：Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等

＜タスク管理＞
・JIRA

＜情報共有＞
・コミュニケーションプラットフォーム
・Confluence
・Miro
・Slack

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、ジャパンチケット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

教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開する企業でのポジションです。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が強みです。
1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を運営しており、コアとなる事業です。
2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様な顧客へ広く普及させています。

障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開する同社では、この5 6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、組織規模は拡大しています。このように事業が急成長を遂げ、周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つ企業でのポジションです。業界全体のさらなる進化に向けて、その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進するデータエンジニアを募集しています。

福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有する企業です。データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しています。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。

現在、多岐にわたる事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行います。また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担うことも想定されます。業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めます。

具体的な業務内容:
エンジニアリング
- AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
- 支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
- IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備

基盤整備
- データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
- 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
・データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
- コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
- テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張

アナリティクス、サイエンス
- データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
- 全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
- ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
- BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援

AI Ops
- AI / LLM 向けデータパイプライン構築
- AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発

本ポジションの魅力/やりがい:
現場と近い距離で、業界トップクラスのアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦ができます。データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界トップクラスを誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。

「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会があります。直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。

多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築ができます。スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。

組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透に貢献できます。技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。

事業概要
同社は教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開しています。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が最大の強みです。

1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を自社運営しており、同社のコアとなる事業です。

2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様なお客様へ広く普及させています。

募集部門について
ミッション・組織の役割
同社は、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名が所属しており、各事業・プロジェクトを複数兼務し、都度優先度を判断しながら実行していく運営をしています。
直接支援領域およびプラットフォーム領域のセールス、マーケティングおよび事業管理領域を中心にDXおよび業務オペレーションの効率化に取り組んでいます。それぞれのDXの機会と組み合わせて、データおよびAIの全社展開も実施しています。

業務内容
ビジネス課題の特定と要件定義
現場および専門組織と協働し、業務フローのボトルネックや課題を構造的に整理し、企画を立案

AI / 自動化ソリューションの企画・開発
生成AI（LLM）やローコード/ノーコードツール、社内向けアプリを用いて、ワークフローの自動化やAIエージェントの設計・実装

システム間連携とデータ統合
複数のSaaS（CRMやSFAなど）や社内データ基盤を繋ぎ、ビジネスプロセス全体を最適化する基盤を構築

高速なプロトタイピングと価値検証
構想を素早く形（プロトタイプ）にし、現場の業務に組み込みながら繰り返し実証・改善を実行

具体的な業務例
- 社内業務で利用するSaaS間のデータ連携機能の設計、開発（GCP環境、Zapierなど）
- データ分析基盤のデータモデリング設計、開発
- GoogleWorkspaceのGASなどの開発
- SalesforceやkintoneなどのCRM製品の設計、開発・設定、検証
- 生成AIを利用して業務効率化するための自動化・システム化の設計・開発
- 上記案件の開発リリース後の保守運用

開発環境
技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジしています。事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定するケースが多いです。

- 開発言語：Python / TypeScript / Google Apps Script (GAS)
- クラウド・データ基盤：Google Cloud / BigQuery
- AI・開発支援ツール：Gemini / Claude Code / Codex / GitHub Copilot
- SaaS・業務システム：Salesforce / kintone / Google Workspace
- ローコード・自動化ツール：AppSheet / Zapier
- コミュニケーションツール：Slack / Google Chat

本ポジションの魅力/やりがい
1. アジャイル型で問題解決に取り組む
事業目線で企画に着手し、ヒアリングを重ねてプロトタイプを開発し、トライアル導入しフィードバックを得て改善するという開発スタイルです。
2. 実際の現場を肌で感じられる
対話を積み重ね、現状と事実を整理しながら、本当に役に立つものづくりをするために、ドメイン知識および人との繋がりを大切にしています。
3. 多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける問題解決に携われる
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルに対して取り組む事ができ、幅広い経験が積めます。
4. 世界にインパクトを与えるサービス
ターゲットとなる市場は、年々社会的なニーズが高まっており、国の障害福祉予算は年間4兆円が割かれるなど、今後も成長が期待されているマーケットです。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社は独自の検索技術を開発しており、より精度を高めるために検索エンジニアを募集しています。独自アルゴリズムの調整、検索エンジンそのものの評価や最新の検索アルゴリズムについてのキャッチアップ、社内展開などをお任せします。

【業務内容】
・プロダクトの検索エンジンの評価とチューニング
・PdMと連携しながら、必要な施策を立案および実装

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社製品Cosense
・タスク管理: 同社製品Cosense
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社製品
・Gyazo

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表する主力プロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した同社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。主力プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
本ポジションでは、アナリティクスエンジニアとして、蓄積されたデータをニーズに沿った形で活用するため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを利用する仕組みを作るアナリティクスエンジニア業務をお任せします。

【業務内容】
・データを利用する社外ユーザーや社内ユーザーに対するヒアリング、要件の設計、コンテキストエンジニアリング
・コンテキストを踏まえた最適なデータ提供経路の選定
・データ提供の実装、BIの構築、業務で利用するためのAgent Skillsの実装と提供
・テーブルの作成、テストの実施、ドキュメンテーションの整備
・既存のTransform Layerの維持、機能拡張、トラブルシューティング

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas,Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。
同社を代表するプロダクトは、独自の検索技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
今回ご案内するポジションは、同社のスケーラビリティエンジニアとしての業務をお任せします。
同社はインフラにPaaSを積極的に活用しており、PaaSで実装したアプリケーションは、アプリケーションのコード自体がインフラです。そのため、サービス成長に伴う将来的なアクセス増加に備えて準備しつつ、アプリケーション側の改善とインフラ構成・設計を同等に考え、柔軟に対処していけるアプリケーション開発者を求めています。
業務の流れとしてはまず、通常のWebアプリケーションエンジニアとして開発に従事いただき、同時に、スケーラビリティを確保する活動をしていただく予定です。具体的にはDBやアプリケーションサーバー、クラウドインフラのメトリクスやアラートを見て、将来的なボトルネックを想像することや、DBやアプリケーション、クラウドインフラへの関心を持ち、未来に備えた調査・学習をしていただきます。
別事業のサービスでは、上記のような業務を担うメンバーがおり、今回同社の主力サービスでも募集をすることになりました。

【具体的な業務内容】
1. Webアプリケーションエンジニアとしての主力サービス開発
平常時に、半分程度のリソースを他のエンジニアと同様に主力サービスの開発に従事します。自ら開発する事を通して主力サービスのシステム構成の土地勘を獲得するのが目的です。

2. スケーラビリティエンジニアとしての開発/提案
残り半分程度のリソースでスケーラビリティを維持する業務に従事します。急にアクセス数が3倍になった場合でも、サーバーの台数を3倍にすれば対処できる状態を維持できるのが目安です。全ての性能改善業務を1人で完遂する必要はありません。まずはメトリクスやアラートから将来的な危機を察知・リストアップし、開発チーム内で共有する、第一声を上げる役割を期待しています。危機を共有した後は、その機能を実装したエンジニアと協力してシステムを改良します。（なお、同社には自分の開発した機能についての責任感が強いエンジニアが多く在籍しているため、協力を得ながら推進することができます。）

3. その他
・CI/CD環境の維持・改善
・適切な範囲のテスト網羅
・実行時エラーなどのアラート改善
・サーバーやライブラリのバージョン更新

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、同社のテクニカルフェローが発明した「独自の検索技術」（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。同社プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
データエンジニアとして、ニーズに沿ったデータ収集を行うため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを収集する仕組みを作るデータエンジニア業務をお任せします。

【具体的な業務】
・データ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
・Terraform/IaCによるインフラの構成管理
・Cloud Composer（Apache Airflow）によるデータパイプラインのオーケストレーション設計・運用
・データパイプラインの信頼性・可観測性の向上
・データ基盤のセキュリティ・アクセス管理
・アナリティクスエンジニアと連携したデータモデリング基盤の整備
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・データ収集の実装、エラー対応

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas, Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。リポジトリ内には多数のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。同社を代表するプロダクトは、日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
このポジションでは、シニアプロダクトエンジニアとして下記の業務を担当します。プロダクトの成長を支える社員エンジニアとして、設計から実装までリードすることが期待されます。
・他のエンジニア/PdMと協力し、相互依存のある課題を解決しチーム・プロダクトに貢献
・技術選定やアーキテクチャ設計などの技術的意思決定とそこに至る合意形成
・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成
・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション

ML基盤の設計・構築・運用を一気通貫でリードするポジションです。

業務概要:
レコメンデーション基盤では、現在19本のVertex AI Pipelineが本番稼働しています。Two-Towerモデル・日本語Sentence-BERT・FAISSを組み合わせた推論基盤が、毎日数百万件の顧客行動データをリアルタイムで処理し、「AI Feed」として提供するレコメンドがアプリ内購入の65.8%を占めるまでに成長しました。
しかし、この基盤を専任で設計・運用できるMLOpsエンジニアが存在しません。現在はDS・バックエンドエンジニアが兼務でパイプラインを維持している状態で、OOMエラーの解消・オートスケーリング設計・CI/CD for MLの整備など、本来MLOpsエンジニアが担うべき課題が積み上がっています。
今後は商品レコメンドにとどまらず、UGC（口コミ投稿）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングへとML活用領域を拡張していく計画です。それを支える基盤の設計から担当いただきます。

プロダクトの特徴:
発見型ソーシャルECアプリでのポジションです。従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいている点です。作物育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用いただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

プロダクトの目指す世界:
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくる企業でのポジションです。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
事業転換以降、大きな成長を達成しています。変化を力に変えてきた企業は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、多くの人々に楽しみが巡る生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を切り拓きます。

具体的な業務:
- MLパイプライン（Vertex AI Pipelines）の設計・最適化・安定化
- モデルサービングのアーキテクチャ設計（Cloud Run, Vertex AI Endpoint等）
- 実験管理基盤の構築・効率化（Vertex AI Experiments）
- データパイプラインの構築・運用（BigQuery, Dataform, Cloud Scheduler）
- CI/CD for MLの設計・実装（モデルのバリデーション→ステージング→本番のライフサイクル管理）
- MLシステムのモニタリング・ドリフト検知・再学習の仕組み構築
- インフラコスト管理と最適化（GPU/マシンリソースの効率化）
今後MLチームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけることを期待しますが、まずは上記のような基盤構築に専念いただきます。

具体的な技術課題とプロジェクト例:
- MLパイプラインの安定化と最適化: 19本のVertex AI Pipelineが本番稼働中。OOMエラーの解消、オートスケーリング設計、GPU対応によるパイプライン実行時間の短縮
- モデルサービング基盤の強化: Cloud Run上のFastAPIサービスでTwo-Towerモデルを本番運用中。リアルタイム推論のレイテンシ改善、スケーラビリティの向上（現在120 RPS）
- データパイプラインの再設計: Dataformによるデータ変換（Raw→Cleansed→Warehouse→Mart）の拡張。Spanner Federated Queryの活用、GA4ストリーミングデータとの連携強化
- CI/CD for MLの整備: モデルのバージョニング、自動バリデーション、ステージング環境でのスモークテスト。コードのCI（lint, test）とモデルのCI（学習→評価メトリクスのしきい値チェック）の分離
- BytePlus依存からの段階的内製化: 複数のMLエンジンを並走させる基盤設計。内製レコメンドモデルとBytePlusの共存・切り替え機構

仕事の魅力:
- 設計者として、0からアーキテクチャを決められる: 「誰かが作った基盤を引き継ぐ」ではありません。19本のパイプラインが稼働している現状から、次世代のMLOps基盤をどう設計するか その意思決定を、担当者が担います。CI/CD for ML・Feature Store・モニタリング基盤まで、「正解のない設計判断」を繰り返せる環境です。
- ECとゲームが交差する、唯一無二のデータ: ゲーム機能を持つECアプリとして、お客様は月平均20日以上・1日38分アプリを使います。購買データだけでなく、ゲーム内行動・投稿・閲覧・タイムスタンプが複合した固有のシグナルは、他のECでは得られないデータです。このデータを基盤として扱えるのは、この企業ならではです。
- 本番で動くMLが、事業数値を直接動かす: レコメンドAI導入でKPI100 200%改善という実績があります。基盤を安定させ、DSが新モデルを早くデプロイできるようになれば、その改善速度が事業成長に直結します。「インフラを整えた結果、事業が伸びた」という手触りが得られる環境です。
- 外部のAI技術開発部との共同開発体制: 外部のAI技術開発部からML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。業界水準の高い技術観点を取り込みながら、自社プロダクトに実装するという、スタートアップでは稀な学習環境があります。
- AI Nativeな開発で、生産性の上限を更新し続ける: コードの80 90%をAIが生成し、PRの80%をAIレビューのみでDeployする開発スタイルを全社で実践しています。「MLOpsエンジニアがAIを使い倒したら何ができるか」を最前線で実験できます。

データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担当します。

1. データ基盤の設計・構築
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。

2. 全社のデータ活用支援
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担当します。「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。

3. 運用・監視基盤の整備
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。

4. ML基盤の整備
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担当します。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。

このポジションで向き合う難題:
* 利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計
PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。
* 一人目として「標準」を自分でつくる責任
専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。
* AI時代ならではの基盤構築
AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。

仕事の魅力:
* 基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味
既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。
* リアル購買データを扱える
EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。
* データ活用が文化として根付いている組織
各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。
* CTOと直接議論できる距離感
直属上司はCTOです。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。

AI・データを活用したプロダクト機会の探索、課題構造化、テーマ定義、プロダクト戦略、ロードマップ、KPI・ガードレール指標の設計、PoC / MVPを通じた仮説検証、成功基準・撤退基準の設計、PRD / 要件定義、データ要件・AI / ML要件・非機能要件の整理、エンジニア、デザイナー、DS / DRE / DM / DA、事業部門と連携した開発推進、GTM、業務定着、効果検証、継続改善の推進、成功・失敗事例の型化と、他領域への横展開を担っていただきます。

想定テーマ例:
・マッチング / レコメンド / スコアリング体験の改善
・ワーカー / 事業者双方の意思決定を支援するAI・データ機能
・営業・CS・マーケティング領域におけるAI / データプロダクトの企画・実装
・AIを活用した業務プロセスの再設計、オペレーションの高度化

本ポジションの魅力:
・同社固有の大規模データを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい解決策を届けられます。
・AI・データを“技術導入”ではなく、プロダクトとして扱い、探索 実装 スケールまでを一気通貫で推進できます。
・Two-sided marketplace / プラットフォーム型プロダクトにおける、データ活用・AI活用の実践経験を得られます。
・事業・プロダクト・データ / AI技術の結節点に立ち、KPIや品質指標を統合して意思決定する経験を積めます。
・DS / DRE / DM / DA / SWE / Design / Bizを横断し、AI時代のプロダクトづくり、評価、ガバナンス、GTM、組織連携の型を作れます。

【業務概要】
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、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。その中でも同社は、グループ会社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設立されました。

グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアのポジションです。本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、グループ側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。

【具体的な業務内容】
データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。
1. 独自のR&D環境・データ分析基盤の構築と運用：
* モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装
* ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備
2. データ整備とパイプライン実装：
* 実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理
* 上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視
3. グループ側データ基盤の整理と上流調整：
* グループ側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処
* 上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化
* 分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導
4. 分析プロセスの標準化実行
* DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透

【ポジションの魅力】
* 社会的影響力の大きい大規模データを扱う手応え
* 西日本最大級のインフラを持つグループの膨大なデータを対象に、自らの技術力で価値を生み出す仕組みを作ることができます。
* モダンデータスタックを駆使した基盤構築の裁量
* 自由度の高い独自のR&D環境において、Snowflakeやdatabricks, open table format, dbt-fusionなどのモダンな技術を用いた理想的な基盤を技術スタックの選定やアーキテクチャ設計などのレイヤから関わることができる環境です。
* 技術とビジネスをつなぐハイブリッドな経験
* 開発だけを切り出して請け負うのではなく、事業の背景を理解から上流調整、実装、運用まで一気通貫で担当します。分析組織とシステム組織の間をつなぐ経験を積めるポジションです。

【お任せしたいお仕事】
データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、お客様のDX推進を支援いただきます。
担当工程は、企画、要件定義〜リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。

データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。

《具体的な業務内容》
・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築
・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用
・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発
・SQLを用いたデータ加工・最適化
・クラウドとのデータ連携基盤構築
・BIダッシュボード向けデータモデリング
・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化
・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案

データ管理レイヤー（Raw / Analytics / Mart）の設計・標準化
BigQuery × dbtによるデータモデリング整備・パイプライン構築
CI/CD環境構築・コード管理・ドキュメント整備（属人化の排除）
営業・経営向けKPIダッシュボードの要件定義・BI連携
Vertex AI連携を見据えたフィーチャー基盤の整備
社内スプレッドシートの棚卸しとBI統合推進



【開発環境】
インフラ：GCP (Cloud Run / Cloud SQL / Cloud Build / Cloud Functions / Cloud PubSub / Cloud Schedulerなど),Vercel
データベース：PostgreSQL
データ基盤：BigQuery, dbt, Looker
その他：GitHub/GitHub Action(CI),Docker,Firebase,VertexAIなど



【このポジションの魅力】
このポジションのインパクトは、技術的な改善にとどまりません。
正しい数字にすぐアクセスできる状態を作ることは、経営・営業の意思決定スピードに直結します。また、事業の成長に伴うデータ量・データソースの増加に耐えうる設計を、今の段階から作れることも大きな裁量です。

さらに、整備されたデータ基盤は今後のAI・機械学習活用の前提条件でもあります。社内にはデータ・AI領域の知見を持つメンバーも在籍しており、連携しながらVertex AI活用などAI実務の領域にも関わりを広げていくことができます。

目先の課題解決にとどまらず、事業の中長期の成長を技術面から支える基盤づくりに携われるポジションです。

同社は、法人取引における審査業務の革新に取り組んでいます。国内法人の定性情報を収集しデータベース化し、この情報を基盤とした法人調査プロセスを自動化するプロダクトと、法人のリスク情報の重要な変化をモニタリングするプロダクトを開発しています。法人取引における審査体制の構築・運用支援を行うプロフェッショナルサービスをはじめ、金融犯罪防止や業務生産性の向上を支援するプロダクトは金融機関やカード会社などで採用されています。
2020年に設立されて以来、金融機関を中心に「審査」を突き詰めてきました。2024年には資金調達を実施し、今後はあらゆる業界の法人取引の裏側を支え、挑戦を続ける想定です。事業・組織の拡大をさらに加速させています。
開発するプロダクトの根幹は、日々蓄積し進化し続けるデータにあります。そして、この膨大かつ代替の効かないデータを利活用し、どのような事業を実現できるか、どのような価値を生み出せるのか、非常に多くの可能性を有しています。
本ポジションでは、日々蓄積されている膨大なデータを活用し、法人の深掘り調査を行います。表面的な情報だけでは見えてこない実態に迫り、法人の「本当の姿」を明らかにすることで、金融機関が法人を正しく評価し、フェアな取引を実現するための土台を支える仕事です。
今回皆様には、以下3つの柱で業務を担っていただきたいと思っております。
1. 法人調査
調査対象の企業やその関連法人について、デスクトップリサーチ等により客観的に信頼性の高い情報を収集します。公的データや報道、企業サイトなど、信頼できる情報源を使いながら、対象法人の「実体/実態」を見極めていきます。
2. 調査レポートの作成
調査結果をもとに、金融機関が審査判断を行うための「レポート」を作成します。事実と推察を丁寧に整理し、正確で伝わりやすい表現でまとめる力が求められます。読み手の理解を助け、信頼される情報提供を行うための、高い情報整理と倫理観が求められます。
3. プロダクト開発支援
社内で進行中の独自プロダクトの開発プロセスに関与します。プロダクトの改善点を拾い上げたり、ユーザー視点での使いやすさを提案したり、自身の意見がプロダクトに反映される経験ができます。

【業務概要】
数十兆円規模で急拡大する電力市場を舞台に、本ポジションは、Research Engineer による研究開発チームの生産性を最大化させるためのエンジニアです。AI Agent の能力により、Research Engineer であってもサービス運用を想定したコードを開発できるようになっていますが、コードをプロダクトで安定稼働させるためには、実際のデータプロダクトを運用した経験者の知見が欠かせません。研究開発に必要なデータ基盤の構築・運用、および Research Engineer が開発したアルゴリズムを実運用システムで安定的に動かすための基盤整備に責任を持ちます。アルゴリズム開発そのものは Research Engineer が担い、Platform Engineer は、Research Engineer が開発・運用・改善のサイクルを一人で回せる環境と、運用システム全体の品質に責任を持ちます。

【具体的な業務】
1. 研究開発に必要なデータ基盤の構築・運用
2. Research Engineer が開発したアルゴリズムを実運用システムで安定的に動かすための基盤整備
3. AI Agent が動作する Harness 環境・共通 skill の整備
4. 実システムの監視体制の構築・運用
5. 開発・デプロイ環境の整備
6. 運用システム全体の品質・信頼性への責任

【開発環境・技術スタック】
* Python, TypeScript, Terraform
* Google Cloud: BigQuery, Dataform, Cloud Run
* PostgreSQL

【ポジションの魅力】
1. 研究開発チームの生産性を、基盤から最大化できる
Research Engineer が AI Agent の能力を最大限に活用しながら、開発・運用・改善を一人で回せる。その環境を支える基盤を、自身の手で設計・構築できます。個人の生産性向上にとどまらず、チーム全体の生産性を引き上げる役割です。
2. AI Agent を最大限に活用し、一人で広い範囲に責任を持てる
少人数チームで、AI Agentを徹底的に活用して業務に取り組める環境です。 日進月歩の AI Agent 活用を試行錯誤しながら、一人で進められる範囲をどんどん広げていける環境です。
3. 物理設備とつながる大規模リアルタイム基盤に挑める
大量のお客様の発電所・蓄電所・需要所の設備を管理しながら、気象予報や発電量、蓄電池の制御状態をリアルタイムで収集し、大規模に最適化制御するためのデータ処理基盤を担います。

クライアントのマーケティング課題解決のための、データ活用戦略・戦術の立案〜実行業務をお任せいたします。

＜具体的な業務内容＞
・クライアントのマーケティング課題のヒアリング、および、課題解決のための各種マーケティングテクノロジーの選定や活用方法の提案
・開発パートナー企業やツールベンダー企業と協業しながらの要件定義、設計、導入開発、運用保守などの上流〜下流工程
・導入したマーケティングテクノロジーによるデータ収集〜データ分析・解析〜施策立案〜施策実行〜レポート〜改善提案までのデータを活用したマーケティング業務支援

業務概要
同社は、「BE THE SUN」をビジョンにサービスを通じて人々や社会にインパクトを与える存在となり、「世界を照らす発明を続ける」をミッションに連続的な事業作りを通して世界に貢献する企業です。
創業時からの主力サービスをはじめ、生活のインフラとなる複数のサービスを連続的に立ち上げ、急速に成長しています。

・国内No.1レシピ動画プラットフォーム
・国内No.1節約アプリ

関わるサービスについて
主力レシピ動画プラットフォームは月間利用者数を超える国内No.1のレシピ動画プラットフォームです。
同社の運営を通じて、多くの食品メーカーや卸企業の課題をヒアリングしてきました。その中でも最も大きな課題の一つが、いまだにFAXや紙、Excelファイルでのやり取りが主流で、非効率な業務が多く存在していることです。
国内No.1の主力レシピ動画プラットフォームの運営で培った業界知見とネットワークを活かし、食品流通業界（メーカー・卸・小売）の巨大な非効率を「AIエージェント」で自動化するCEO直下の新規プロジェクトを立ち上げています。
本プロジェクトでは、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る巨大産業に対し、AI-OCR、非構造化データパイプライン、Durable Workflowなどの技術を活用したソリューションを提供します。業務の自動化を実現し、大きな社会的インパクトの創出を目指します。

持っているデータの独自性
同社は、2016年にレシピ動画サービスとして創業し、現在では月間利用者数を超える生活者、食品・飲料ナショナルブランド企業の、店舗を超える小売ネットワークをつなぐデータプラットフォームへと進化してきました。
レシピ閲覧・レシート購買・チラシ閲覧など、生活者からメーカー・小売までを横断する独自データを蓄積し、販促領域で事業を拡大してきました。
現在は、その事業基盤をもとに、食品・日用品など消費財産業全体を対象とした「AIエージェント基盤」の開発を推進しています。

取り組むべき課題
AIの性能が上がった一方で、産業側はAIを受け入れる準備ができていない
AIは複雑な業務文脈を理解し、自律的に判断できるレベルまで進化しています。
一方で、多くの業務が依然としてExcel・紙・FAX・口頭で運用されている産業では、土台となるコンテキストデータが整備されておらず、業務自動化にAIを十分に活用できないことが、大きな課題となっています。
従来のソフトウェアでは扱えなかったExcel・紙・FAXなどの非構造化データをAIで理解・構造化し、コンテキストデータとしてAIに渡せる仕組みを構築することで、業務の自動化を一気に実現できると考えています。

具体的な業務
AI時代の開発速度と信頼性を両立する、Platform Engineeringの推進をお任せします。

1. AI時代の開発速度を支える運用基盤の構築
Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装スピードは大きく向上しています。こうした変化に対応するため、監視・テスト・デプロイ・障害対応のあり方をAI前提でアップデートし、運用がボトルネックにならない生産性の高い開発体制を実現していただきます。

2. 少人数で複数サービスを支えるAI-Native SREの推進
特定のSREが属人的に運用を支える体制ではなく、監視・障害対応・リリース・セキュリティ・ガバナンスを仕組み化し、開発者が自律的に信頼性を高められるアーキテクチャの設計・構築を推進していただきます。

3. AIトークンマネジメントの設計・運用
AIトークン利用の従量課金化・高額化に備え、トークン利用料の可視化、LLMルーティング等によるコスト最適化、ガードレールの設計、セキュリティの担保を推進していただきます。

ポジション・部門の魅力
事業・サービスの魅力
・社会的インパクトの大きさ：FAX・紙・Excelが主流で巨大な非効率が残る巨大産業に対し、AIで劇的な生産性向上を実現できます。
・ベストな参入タイミング：AIエージェントが実用レベルに達し、今後さらなる性能向上が見込まれる今、すでに食品流通業界への深い知見と、エンタープライズ企業とのネットワークを持つ同社はGo-to-Marketに大きな優位性があります。
・CEO直下のスピード感：経営陣と極めて近い距離で、意思決定から実行までを最速で回せる環境です。

チーム・ポジションの魅力
・AIネイティブな開発環境：Coding Agentを前提とした開発環境をゼロから作り上げることができます。
・AI時代のSREを再定義：これからの時代にスタンダードとなるAI-Native SRE / AI Platform Engineeringの形をゼロから作り上げ、スキルを市場の最先端にアップデートできます。
・最先端技術の実装経験：AI-OCR、非構造化データパイプライン、Durable Workflowなど、これからのAI時代にスタンダードになる技術の実戦経験を得られます。
・事業価値に直結：直接顧客と会話し、業務課題の理解から解決策の実装まで一貫して担えます。

# 採用Meetup 概要
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップで、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しています。

# 今回の内容
今回の採用Meetupでは、モダンデータスタックを牽引するフルサイクルデータエンジニアの業務内容や、チームの雰囲気などをご紹介します。
今すぐ転職をご検討中ではない方も大歓迎です。

オンライン開催となり、選考をご希望いただく方は面接確約となりますので、ぜひご案内ください。

# 日時/開催形式
- 日時：7月29日（水）19:00〜19:30
- 開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
- 質問は、チャットやFAQからぜひお送りください。

## タイムテーブル
- 19:00 オープニング・登壇者紹介
- 19:05 会社概要説明
- 19:10 データ基盤・技術と組織の紹介
- 19:20 募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25 QA
- 19:30 終了

# 登壇者情報
取締役 片山 燎平
2017年に同社に入社し、MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション（現 Data AI Solution）事業責任者に就任、同年6月から同社取締役。

【業務概要】
当社のマーケティングソリューション領域の進化に向けて、当社が保有する会員情報や位置情報データ、さらにクライアント企業が持つ購買データなどを掛け合わせたプロダクト企画、開発、運営業務を担当していただきます。

【具体的な業務】
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施していただきます

●各ビジネス組織又はグループ会社のクライアント企業に対するプロダクト創出
・データを活用したクライアント（小売・流通・メーカーなど）の課題抽出
・課題を解決するための広告・販促プランニング等に必要な
　プロダクト企画開発、データ活用
・IDPOSなどのデータ獲得支援、適切な管理手法の設計、データマート構築、
　データハンドリング効率化

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません
　（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、
　　プロジェクトによってはフル出社もあります）

現在、外部パートナーの協力によりデータ基盤の基礎は整いつつありますが、ユースケースを想定し自走して設計・実装できる内部エンジニアが不足しています。グローバルにおける事業成長を踏まえて、事業別・販路別・国別の損益や在庫状況といった重要テーマのデータ化を加速させるため、データ基盤を自社で整備〜運用・改善し、ビジネス現場と直接対話しながら「自走」するデータ組織の基盤を作ることがミッションです。

【具体的な業務】
・データソースの精通と品質管理： 自社の複雑なデータソースを解読し、データの信頼性を担保するガバナンス体制の構築。
・データパイプラインの内製開発・運用： 現行の外部移譲環境を理解し、自社で保守・拡張が可能なETL/ELTプロセスの構築。
・データマートの設計・実装（集計軸の設計）：現場のビジネスニーズを汲み取り、分析しやすいデータ構造（モデリング）を自ら定義。

この仕事（ポジション）の魅力
私たちのデータエンジニアリングは、単なる数値管理ではありません。
当社のお客さまに届けるコンテンツや商品、そしてECサイトを通じて生まれるお客様との対話を、データという側面からより深く、よりよい時間へとつなげることを目指しています。

1. 当社ならではのリアルとデジタルの融合体験を、エンジニアリングで解く経験ができる
私たちの事業は、ECサイトからコンテンツ、Web・モバイルアプリケーション、リアルイベントまで多岐にわたります。
多様なタッチポイントで生まれるデータは、お客様の想いそのものです。その複雑に絡み合うデータを整理・統合し、当社のコンテンツの魅力をより豊かに届けるためのデータモデリングや基盤構築を行います。
「ビジネスとクリエイティブがどう結びついているか」を深く理解した上で、技術者として事業の「解」を導き出す経験が得られます。

2. 「データドリブン」を、人の想いを届ける力に変換する
当社では、数値だけでなく「お客様の声（定性データ）」も大切にしています。
本ポジションのミッションは、当社でコンテンツを生み出す現場の乗組員だれもがそのデータにアクセスし、自信を持って企画や改善に取り組める環境を作ることです。
設計した基盤が、事業の意思決定を支え、より多くのお客様へ当社らしさを届けるためのアクセルとなります。
エンジニアの視点で、当社のビジネス成長に直接貢献できるインパクトの大きなポジションです。

3. 外部パートナーから「自社内製」へ。未来のデータ組織を設計する
現状のデータ構造を解読し、未来を見据えたデータパイプラインやガバナンス体制をゼロベースで設計・運用できるのは、データ領域の内製化に取り組むこのタイミングでジョインするからこそできるチャレンジです。
単なる保守運用にとどまらず、社内の多様なメンバーと対話し、「どうすればメンバーが自律的にデータを使えるか？」という理想を描き、実現できるエンジニアへと成長できます。

ポジション概要
ソーシャルコマースサービスにおいて、事業成長を支えるデータ・分析基盤の開発・運用を担います。データウェアハウスや分析基盤の整備に加え、生成AI活用を前提としたデータエンジニアリングやデータマネジメントを推進し、事業部やデータ活用者が迅速かつ正確に意思決定できる環境づくりをリードしていただきます。データ基盤・分析基盤の継続的な改善や標準化を通じて、ソーシャルコマース領域全体のデータ利活用の高度化に貢献いただくポジションです。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
1. 事業目標・KPIおよびデータ活用状況（現状のデータ基盤・分析プロセス）の把握
2. 事業課題や分析ニーズから逆算したデータ要件定義、データモデル・ETL設計
3. 分析エージェントなどの生成AI活用を前提とした、データ基盤・セマンティックレイヤーの設計・開発
4. AI-readableなデータカタログ、サンプルSQL、利用例、注意点、ゴールデンクエリ、メタ情報の整備・運用
5. ETL・DWH・データマートの構築・改善、およびパフォーマンス・コスト最適化
6. ダッシュボード・レポーティング基盤の整備を通じた、事業部・アナリストの分析自走支援
7. 分析基盤の運用改善（managed Airflow / dbt 移行、品質管理、監視・自動化 など）
8. 調査・検証、数値不整合確認、ログ確認、クエリ洗い出しなどの業務を効率化する仕組み・エージェント活用基盤の設計・改善
9. データ・分析基盤やアセットの再利用化・標準化を通じた、他サービス・他データ組織への横展開
10. データガバナンス、権限管理、データガバナンス対応などのデータマネジメント領域における
11. 運用改善・仕組み化の推進・サポート
※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

データ活用戦略の立案から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定を支援する職種です。グループ会社のデータアセットと最新テクノロジーを駆使し、クライアントのマーケティング戦略立案から実行までを一気通貫で支援します。ご経験や専門性に応じて、以下のいずれかの領域を主導していただきます。

1. UXアナリティクス領域：GA4/Adobe Analyticsを用いた計測設計、サイト/アプリのCX改善。
2. アドアナリティクス領域：大規模ログ解析（SQL/Python）による広告ROIの最適化。
3. データソリューション領域：プラットフォーマー連携による新規分析手法・ツールの企画・開発。

本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

本ポジションは、ジェネラルマネージャー直下で部内の5つのユニットを横断しながら、新規システムの立ち上げや、機能・性能拡張に向けたシステム設計・調整・プロジェクトリードを担っていただきます。
航空・宇宙関連のシステム開発経験者の方には、ドメイン知識を活かして新規システム立ち上げ、既存システムの補完を企画・牽引頂きます。
低遅延での通信/宇宙-地上の通信/クラウドとオンプレミス環境の連携
いずれかに関する経験をお持ちの方には、経験を活かしたアーキテクチャ検討を行っていただきます。

具体的には：
・新規サービスや機能拡張ニーズに応じて、ユニットマネージャーと連携しながら、システム設計方針の検討・策定からスケジュール策定、プロジェクト管理までを一貫して取りまとめる
・関連する社内部署（営業、衛星開発、事業開発部署等）と密に連携し、部を代表して当該開発プロジェクトの調整を行う
・部内横断の重要開発プロジェクトのオーナーとして、各種プロジェクトマネジメント（計画立案、進捗管理、リスク管理、ステークホルダー調整 など）業務を行う
・顧客ニーズとシステム／サービスのパフォーマンスを踏まえ、今後の改善方針を整理し、施策検討につなげる


●仕事の魅力
近年、宇宙開発は国家主導から民間企業が主役の時代に移ってきました。日本政府も「10年で1兆円の宇宙戦略基金の創設」を明言するなど。宇宙開発における民間企業への期待が高まっています。
当社も、2020年後半には30機のコンステレーション（衛星群）構築を目指しており、日本の宇宙ビジネスをリードするチームの一員として働くことができます。

衛星・地上システムの開発および運用を自社で行なっている企業は世界でも数少なく、今後ますます注目される宇宙ビジネスの先端でキャリアを築ける貴重な環境です。
本ポジションは、その中でも会社として重要なシステム開発プロジェクトを部門の代表としてリードしていく役割であり、他社では得難いないチャレンジングな経験が期待できます。

また、従来の国家主導によるベンダー発注型の開発ではなく、自社の衛星・地上システム開発になるため、自ら考え、設計・開発・運用に深くかかわることができ、システムの成長過程を短期間で間近に感じることができます。さらに、多国籍人材が働く環境に身を置くことで、今後のグローバル社会で通用するスキルの向上にもつながります。

SARデータ・プロセス・エンジニアとして、自社SAR衛星が生成する膨大な観測データの製品化プロセスを統括し、最高品質のプロダクトを世界中の顧客へ届けるためのパイプライン最適化を担っていただきます。

主な役割は、画像生成プログラムの監視や高度な画像解析を通じて、データの信頼性を「最後の砦」として担保することです。日々増加するデータ量に対し、常に安定した供給体制を維持するため、解析ツールの自社開発や、納品フローの自動化・システム化を主導していただきます。

本ポジションの醍醐味は、社内の多様な専門家チームと連携し、ビジネスの最前線を支える点にあります。画像処理アルゴリズムチームとは画質改善やバグ修正に向けた技術的なフィードバックを行い、販売Webサイトの管理チームとはデータ配信の安定化に向けて協力し、ビジネスチームとは顧客の要求仕様を実現するための製品検討を行うなど、多面的な視点でプロダクトを磨き上げます。


具体的には
・納品プロセスの運用・保守
・プロダクト品質の解析・評価と運用フィードバック
・製品仕様の策定と品質改善
・運用システムの自動化とツール開発
・プロダクト品質、納品状況、障害対応等のモニタリングツールの設計・開発
・納品プロダクト量の大規模化に向けたシステム拡張の設計・構築
・次世代衛星システムへの技術的フィードバック

仕事の魅力
・自社衛星を運用するリーディングカンパニーで、希少な宇宙データを自由に使い、解析スキルを磨けます。
・衛星設計、画像処理、AIなど、多様なプロフェッショナルと直接議論し、視座を高められる環境です。
・衛星の設計・製造から、実際の運用、顧客への提供まで、データプロダクトの全行程を肌で感じられます。

業務概要:
社内データ分析基盤のデータエンジニアリング、および社内向けに生成AIを活用したソリューション導入を担当します。
リモート/出社併用、フレックスタイム制の働き方が可能です。

具体的な業務:
1. 同社内のデータを活用するためのデータ基盤の企画、構築、運用
2. 業務システム等から連携されるデータを分析やAIで利用可能にするためのデータエンジニアリング、データパイプラインの構築、運用
3. AI活用のためのプラットフォームの企画、構築、運用
4. データやAIのガバナンス向上のための施策策定、教育活動

ポジション・部門の魅力:
幅広い事業領域と大きな顧客基盤を持つ企業で、多様で規模の大きなデータを扱う機会があり、それらのデータの価値を高めて事業に活用することへの貢献ができるポジションです。Google Cloudを利用したデータエンジニアリングやAI活用(BigQuery、Workflows、Cloud Run、Gemini Enterprise Agent Platform等）に携わることができます。
社員の成長をサポートしており、全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて事業に関わる広範な知識・経験を積む中で、ご本人のご指向、適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

【業務概要】
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップでのポジションです。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。

本ポジションが所属するFinancial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。

関連サービスとして、POSデータやクレジットカードデータを用いた機関投資家向けの分析サービス、JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標、日経POSデータを用いた日次物価指数、求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数を提供しています。

Financial Research事業のテックリードとして、データプロダクトの提供プラットフォームへの各種データサービスの集約と、技術負債解消のロードマップ策定・推進をリードします。単なるアーキテクチャ刷新にとどまらず、Claude Code / Cursor 等を活用したAI駆動開発への移行とチームへの普及を、事業横断のプラットフォームチームである DSPU（Data Service Platform Unit）と協力しながら、Financial Research事業サイドの推進役として進めることが期待されます。事業ドメイン全体での技術的な取り組みを牽引し、周囲を巻き込みながらチーム全体の技術力と開発体制を底上げする、ドメインワイドな技術リーダーシップ（周囲を巻き込む高いコミュニケーション力と推進力）を担うポジションです。

【具体的な業務内容】
- 技術負債の解消とプロダクトプラットフォームへの統合
各種データプロダクト（主力サービス等）を共通のプラットフォームへと集約するにあたり、技術的な課題を整理し、解消のロードマップを描いて推進します（具体的には、後述の「解決していただきたい課題」が対象）。
- AI駆動開発への移行とチームへの普及
チームのリポジトリをClaude Code / Cursor で開発しやすい形に整えます。現在、チームやプロジェクト間でAI活用の度合いにバラつきがあるため、グループ全体の動きを見据えながら、誰もが効果的に使える環境の整備やチームへの普及・導入を推進します。加えて、Claude Code / Cursor から Snowflake に接続して問い合わせへの回答ドラフトを自動生成する仕組みづくりや、既存の認証基盤の導入なども行います。
- チーム全体の技術力アップ（ドメインワイド）
自身の担当領域にとどまらず、周囲のエンジニアを巻き込みながらチーム・事業全体の技術力と開発体制を底上げします。

【解決していただきたい課題の例】
- CI/CDパイプラインとリリースプロセスの高速化・安定化
現状、プルリクエストの検証時とデプロイ時で異なるテストスイートが実行される不整合があり、リリースの後半で問題が検出されるリスクや、デプロイの長時間化（ログの可視性不足によるトラブルシューティングの難しさ）が生じています。これらの一連の検証・デプロイフローを一貫性のあるものに見直し、開発者がより安全かつ高速に価値を届けられる堅牢なパイプラインへと再構築・高速化を行います。
- 複数リポジトリにまたがるアーキテクチャの整理・統合
事業成長に伴い、相互に依存するコードベースが時間とともに異なる進化を遂げ、複雑化しています。メンテナンスコストを下げ、今後の変更の実装をスムーズにするために、複雑化したコードベースを整理・統合し、将来の開発アジリティを高めるためのリアーキテクチャを推進します。
- データパイプラインとAPI間のデータモデル統合
現在、データモデルや同期の不整合が発生しており、これが追加の開発やメンテナンスのオーバーヘッドに繋がっています。一部のAPIとデータパイプラインをセットで改修するなど、複雑なデータ連携における同期の不整合を解消し、メンテナンスコストを下げるためのデータモデリングとアーキテクチャの見直しを行います。

【本ポジションの魅力】
1. 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、エンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
2. バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて機関投資家・官公庁の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
3. AI駆動開発とガードレールの両立
金融・Fintech水準のガードレールにより、Claude Code・Cursor等を安心して活用できる環境です。Harness Engineering（生成AIのコード品質担保・仕様の形式管理）にも取り組んでいます。
4. フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。また、技術選定からロードマップ策定まで描くことができます。単なる現状の改善にとどまらず、データやレポートを提供するプラットフォームの将来像（MCP：Model Context Protocol などの新たな提供形式を含む）を見据えたアーキテクチャ設計から携わっていただけます。

●会社概要
当社は創業以来、大規模言語モデル・予測分析・自然言語処理といったAI技術の研究とビジネス実装に力を入れてきました。
これらの技術力や実装力を背景に、マーケティング支援に加え、AI活用による事業変革支援サービス、AIを駆使した次世代型の人材紹介サービスなど複数の事業を展開。
企業の戦略パートナーとして、AI戦略の立案から実装、採用・育成まで一気通貫で支援しています。
企業のAIトランスフォーメーション（AX）を強力に推進した結果、エンタープライズ企業を中心に顧客が急増し、月次売上高は前年同月比310%成長（2026年4月）と、急成長を続けています。

●業務内容
・経営企画/事業企画支援
　- 全社・各事業における戦略に紐づく重要なデータの定義・収集・管理
　- 経営指標に関するレポートの作成及び分析、施策立案、実行
　- CRMを用いたデータの収集や保守管理
　- 予実管理、経営メンバーとの折衝
・M＆A案件対応（状況に応じてご対応頂く可能性があります）
　- 経営戦略に基づくM&A戦略の立案・ソーシング
　- 買収候補先の調査・分析、案件推進（DD・バリュエーション・契約交渉など）
　- 外部アドバイザーや仲介会社との折衝・プロジェクトマネジメント
　- PMI（買収後の統合）の企画・推進

●ポジションの魅力
・CxOや本部長といった経営層の近くで経験を積むことができ、高い視座で事業戦略に関われる
・急成長企業の主力事業を支える右腕的な役割でありながら自身の取り組む施策で事業に対して直接的にインパクトを与える事ができる

●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装することをミッションとするAI Agent企業でのポジションです。
複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで非連続な成長を実現しています。

【概要】
人流分析AI Agentの開発に携わるエンジニアの募集です。
同社の主力製品の一つである人流分析AI Agentは、3,000万人規模の位置情報データを扱います。

【詳細】
現在、旧システムの安定化と新基盤の開発を並行して進めるフェーズであり、事業推進に貢献するメンバーを求めています。
バックエンドを軸にデータ処理やフロントエンドも含め、幅広い開発に携わります。

【主な業務】
・旧システムのバッチ処理改修・バグ修正・安定化
・新システムの0→1の機能開発
・テストコードの実装、品質向上への貢献
・AIエージェントを活用した開発効率化

【技術スタック】
・バックエンド: Laravel/PHP、Python
・フロントエンド: Vue.js
・インフラ: AWS（Lambda、Athena、S3、RDS）
・データベース: MySQL
・開発環境: GitHub、Docker、AIエージェント

日本の経済安全保障に関わるデータ基盤およびアプリケーション開発に携わるポジションです。企業および研究機関の情報、取引情報、株式保有情報、論文情報などのオープンソースの情報を扱い、リスク分析や意思決定を支えるシステムを開発することで、社会的に重要な領域に技術で貢献できます。

Dash（Python）をベースとしたWebアプリケーションの開発を担当いただきます。単なる実装だけではなく、設計から運用まで一貫して関わります。
1. 要件整理・仕様設計
2. Python（Dash）によるWebアプリ開発
3. AWS環境へのデプロイ・運用
4. DB設計・クエリ設計（PostgreSQL / MongoDB）
5. パフォーマンス改善・継続的な機能改善
6. 他チームと連携した開発推進

＜技術スタック＞
・言語：Python
・フレームワーク：Dash
・インフラ：AWS
・OS：Ubuntu
・DB：PostgreSQL、MongoDB、Document DB
・開発ツール：GitHub、Backlog、Jenkins

●社会的意義の高い領域（経済安全保障）に関われる
●仕様設計から関われるため、プロダクトへの影響力が大きい
●データ x Webアプリの設計および実装スキルが身につく
●AWS上で実運用されるシステムに携われる

データドリブン経営推進のため、データプラットフォームの整備強化を目的とした増員募集です。
経営の意思決定の迅速化と生産性向上を目的に、経営層および事業部門のデータ利活用推進を担う組織としてデータインテリジェンス部が設立されました。特定のBIツールを主要ツールとして、経営層向けダッシュボードを開発、事業部のデータ活用を支援、全社向けBI人材育成を進めており、組織としての成熟度は高まっています。次のステップとして、さらなる活用拡大を支えるデータ基盤の整備に取り組むため、全社推奨のSnowflakeを中心とした基盤づくりから、セマンティックモデル、メタデータ、ガバナンスの整備までを一緒に進めていける人材を募集します。現時点ですべてを一人でリードできる必要はなく、いずれその役割を担っていきたいという方も歓迎します。

【業務内容】
・Snowflake / Microsoft Fabricを活用したデータパイプラインおよびDWHの設計・構築・運用
・Power BIを活用したセマンティックモデルの設計・構築・運用
・上記環境におけるメタデータ整備（用語定義など）
・上記環境に関するベストプラクティスやデータガバナンスの社内への適用・展開

【同部門の魅力】
・役員直下の経営に近い部門となり、同社全体のデータドリブン経営において重要な部門となります。これからデータプラットフォームのSnowflake活用により、現在のデータ整備だけではなく、今後のAIエージェント活用等を見越したデータアーキテクチャを推進する組織です。
・外部ベンダーに頼るのではなく、社内で技術的な分野も対応しており、最新の技術活用や知見を活かしながら業務に取り組む事が可能です。

【同部門の役割】
・同社が抱える重要な経営課題を関係部門とともに明確化し、それらをBI等ツールにより可視化・分析して解決へと導く事となります。また同社内の財務/非財務の主要経営情報の一元化・共有ナレッジ化を進め、今まで以上にスピーディかつ全社合理的な意思決定を実現します。それらを通じ、事業構造改革、リソース再配分、生産性向上、組織改革等の経営トップによる事業戦略意思決定をサポートする事が同部門の役割となります。

同社は「メーカー」や「自治体」を主要顧客とし、メーカー向けWEBシステムや行政向け総合システムといった、専門システムを取り扱うことが多い企業です。
皆様には研修を通して、AI/DXエンジニアとしてのご活躍を期待し、入社後約3か月間の研修にご参加いただきます。

データをもとにAIを活用しDX現場の課題解決を進められる人材の育成プログラムです。
研修期間は約3ヵ月です。
1. 基礎学習
1. SQL、Python基礎
2. データ分析基礎（Excel, Tableauなど）
3. IT基礎（Linux, Git, HTML, CSS, JavaScript, Django)
2. チーム開発演習
1. GitHub copilot
2. AI駆動開発
3. DX模擬プロジェクト演習
※研修内容・期間は変更になる可能性がございます。

研修後、例えば工場内データ可視化業務プロジェクトにて、データ分析、伴走型支援業務に従事する可能性があります。

多様なプロジェクトを通じて、AI/DXエンジニアとしての専門性を高めることができます。
体系的な教育・研修制度を通じて先端技術の習得を促進し、エンジニア一人ひとりの専門性向上と高付加価値化を実現できる環境です。

【募集背景】
データ」を中心としたシステム開発およびコンサルティング業務を担っています。具体的にはデータ基盤の構築、データ活用支援、AI開発などを行っています。今後ますます重要性を増すデータ・AI活用の分野において業界をリードする存在となることを目指しています。比較的新しい部門であるからこそ、技術力とマネジメント力の双方を磨き、他社を追い抜く成長を目指すフェーズです。事業拡大に伴い、プロジェクトリーダーとしてチームをリードできる方を募集します。

【部門について】
新しい部署です。もともとインフラ領域で基盤構築を行っていたメンバーと、コンサルティング領域でBIやデータ活用に携わっていたメンバーが集結し、「データ」を軸とした価値提供を目指して発足しました。
組織としては大きく「インフラチーム」と「データ活用チーム」の2つに分かれていますが、業務の境界を明確に分けることはせず、フラットかつ柔軟な連携のもとで幅広い業務に取り組んでいます。
メンバー構成は20代〜50代まで幅広く、マネージャー層3名、現場メンバー約20名。技術志向の強いエンジニアが多く、チーム間の壁が低く相談しやすい文化が根づいています。

【業務内容】
データ基盤構築プロジェクトにおいて、技術リードおよびチームリーディングを担っていただきます。顧客課題を理解し、要件定義・設計・開発・品質管理まで一貫して推進する役割です。

＜技術面の具体的な業務イメージ＞
1. データ基盤の設計・構築・運用（DWH、ETL/ELT処理、クラウド環境など）
2. 非機能要件の整理やアーキテクチャ設計
3. データパイプラインの構築・最適化
4. データガバナンスやセキュリティ対応
※プロジェクトによって範囲は異なります。

＜管理面の具体的な業務イメージ＞
1. PJ内の進行管理・課題管理・品質管理
2. 若手メンバーの技術フォロー・レビュー
3. 顧客・PMとの調整、報告対応
4. 一部、PM不在時のリーダー代行

【ポジションの魅力】
データエンジニアのプロジェクトリーダーポジションでは、データ基盤構築の実務経験をお持ちで今後アーキテクチャ設計を行っていきたい方を大歓迎しています。
1. PLとして技術とマネジメントの両方を磨ける環境
2. クラウド、DWH、ETLなど多様な技術に触れられる
3. 顧客折衝を通じてコンサルティング力も身につけられる
4. チームビルディング・後進育成の機会多数
5. 将来的にはPM／アーキテクトへのステップアップも可能

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です。
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いただきます。
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。

## データAI Solution事業とは
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
特定のデータクラウドを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（特定のプラットフォーム）、AI協働プラットフォーム（AI協働プラットフォーム）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。

# Data AI Solution事業が提供しているサービス
- 特定のプラットフォーム（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支えるプラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
- AI協働プラットフォーム（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供するプロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
特定のプラットフォームと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- データ基盤構築フレームワーク
特定のデータクラウドをベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。

# Data AI Solution事業チーム
社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。
### ≪チームの雰囲気≫
大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。
技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。
20 30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。
### ≪働き方≫
フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。
家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。
### ≪キャリアパス≫
テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

# 特定のデータクラウドの公式認定技術リーダーが在籍する技術環境
同社には、特定のデータクラウドの公式認定技術リーダーが、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。
- 世界水準の技術力と知見：
全世界のデータ専門家の中から選ばれる、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが同社のデータ戦略をリードしています。
- 知見を共有するカルチャー：
「特定のデータクラウドの公式認定技術リーダー」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。
こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は同社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。
- 個人の挑戦を尊重し、支援する組織：
私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。
技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。

## 業務の概要
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。
※社内の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

### 【具体的な業務内容】
- データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
- プロダクト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

## ポジションの魅力
#### 1. Modern Data Stackでの実践機会
特定のデータクラウド, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azureなどクラウドネイティブな技術を駆使し、堅牢かつ拡張性の高いデータ基盤を構築・運用しています。
#### 2. 優秀なメンバーと多彩なロールモデル
コンサルティングファーム出身、SIer出身、金融業界経験者、ML・LLMエンジニアなど多彩なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、知見を学び合える環境が整っています。
#### 3. マルチロールでの活躍機会
データエンジニアリングにとどまらず、バックエンド・インフラ・フロント・AIモデル開発、PMやプロダクト企画など、志向に応じて幅広い領域に挑戦することが可能です。
#### 4. 成長と働きやすさを支える制度
出社・リモートを日ごとに柔軟に選べる働き方や学習支援(年12万円)、3km圏内居住での住宅手当(月5万円)を用意しています。同グループで生成AIを活用し、LLM環境やCopilot、Devinなどの先端ツールも積極導入しています。また、米国開催の特定のデータクラウドのSummit登壇など、海外カンファレンス参加実績もあります。

●会員の購買データ分析
●会員の購買データによる定型分析帳票の作成
●顧客理解に向けた新たな分析アプローチの設計

【仕事のやりがい・面白さ】
●データドリブン経営というグループ経営方針の中核となる業務
●購買データという膨大なデータの中から購買行動に影響を与える規則性の発見
●業務を進める中で継続的に新しい知識を学ぶ事が出来る

【他社との違い(差別化ポイント)】
●グループの膨大な顧客データにアクセスすることが出来る
●デジタル領域と連携した横断的な業務が出来る
●34期連続増収増益という安定した基盤がある

【入社後のキャリアステップ】
●入社〜3ヶ月：統計、数理、マーケティング、分析ツールなどの研修プログラム
●3ヶ月後〜：先輩からのOJTを通して定型業務からお任せします
●1年後〜：独り立ちレベル(分析設計 レポーティング)のデータアナリストを目指します

【業務概要】
BtoB領域における大規模データ共有プラットフォームのバックエンド開発・運用を担うポジションです。このプラットフォームは、複数の法人向けサービスを統合し、データ活用を通じて広告主・企業のビジネス成長を支援する中核システムです。担当領域としては、同プラットフォーム内の主要プロダクトであるビジネスマネージャーまたは、共通認証基盤の設計・開発・運用となります。
ビジネスマネージャーは、複数の法人向けサービスを横断的に結びつけ、各種広告アカウントやデータの一元管理、広告配信・顧客接点・CRMなどのデータ連携、広告効果最大化・LTV向上のためのデータ活用基盤構築を実現します。共通認証基盤は、法人向けサービスの共通の認証基盤です。
どちらのサービスでも、バックエンドエンジニアとして、Kotlin・Spring Bootを中心としたアプリケーション設計・開発、MySQL・Redis・Kafkaなどを用いたデータ処理、さらにKubernetesによるコンテナオーケストレーションなど、大規模トラフィックに対応する堅牢でスケーラブルな基盤構築をリードします。

【具体的な業務】
1. 「ビジネスマネージャー」または「ビジネスID」のバックエンドの開発・運用
2. プロジェクト初期フェーズから企画担当者と協力し適切なシステム仕様への具体化
3. システムの品質向上のために、最適な技術を選定し、改善活動をリードして推進
4. チーム内で設計・コードレビューを行い高品質なシステムの担保

【ポジション・部門の魅力】
1. 国内最大級のデータ活用基盤を支える中核エンジニアリング
同社サービスの法人向けデータを統合・活用する仕組みを構築し、数多くの企業のマーケティング活動を支えるスケールの大きな開発に携われます。
2. 技術的多様性とチャレンジの幅広さ
Kotlin、Spring Boot、Kafka、Kubernetesなどを活用したモダンな技術スタックに加え、CI/CDやObservability基盤（Prometheus、Grafanaなど）など、品質とスピードを両立するための最新開発環境が整っています。
3. 事業価値と技術の両立を追求できる環境
単なるAPI開発にとどまらず、データ設計やサービス連携を通じてビジネスの基盤をつくる役割を担います。
エンジニアリングを通して「事業横断での価値創出」を実感できるポジションです。

【組織のミッション・展望】
1. 多様なビジネスアセットを連携し、巨大なデータ資産を活かすことで、新たな収益の柱を生み出す
2. 多数のユーザーやサービスからのトラフィックを安定して処理できる、統合ビジネスプラットフォームを設計・構築する