データエンジニア、事業会社の転職求人

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当社グループでは業績向上やお客さまに対する新たな価値の提供のためにDXを推進しています。変革の課題は本社や各事業領域の現場にありますが、社内データの取り扱いに関する多くのことが部分最適となっている現状がDX推進の妨げとなる事例が多々あります。

また実際の現場ではAI・データ分析の知見が浅く、変革につながるような大胆な課題解決・提案につながっていない事例も少なくありません。本社部門のデータエンジニアとして、会社としての重点施策や各事業領域の目指す姿から棚卸したデータ戦略を立案し、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・計画・設計までをお任せいたします。今後の新たなアプローチとして、AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくりに携わっていただきます。

【業務内容】

「資源・エネルギー・環境」「社会基盤」「産業システム・汎用機械」「航空・宇宙・防衛」の4分野を始めとする、当社グループにおける本社および事業の各現場の業務プロセス変革や価値創出に向けた、データ整備や利活用に必要な基盤の整備に関する企画・設計業務をお任せいたします。会社としての重点施策に対する全体最適と、コングロマリット企業特有の課題に対する個別最適と、それぞれのプロジェクトにおいて、あるべき姿とそこまでの道筋を描きながら、課題解決のためのデータ基盤づくりやAI活用に向けた仕組みづくりを担当いただきます。

◆今後のビジネスの目指す姿に照らした会社全体のデータ戦略の立案〜仕組みづくり

◆部門やデータサイエンティストなど他職種とのDXプロジェクトに対して関連する既存データを整備し、業務改善・DXにつなげるPoC、検証の支援

◆AI活用を前提としたデータ整備や仕組みづくり、継続的な最適化 実際の基盤構築は当社の情報子会社やベンダーと進めて行きます。運用成果をもとに新たな仮説を構築し、戦略へ落とし込むサイクルを続けながら、よりスリムにデータが利活用できるような基盤の整備を進めて行きます。

【アピールポイント】
歴史の長いコングロマリット企業（業種が異なる事業を多角的に展開する事業会社）特有の課題が多々あります。課題解決を難しくする要因でもある反面、経験の幅を広げるチャレンジができるとともにミッション完遂時の達成感を得られます。キャリア人財ならではの経験値や実践スキルを問題解決に活かす面白味にあふれています。

業務概要:
同社は、不確実な課題に立ち向かい、データや課題の泥臭い手触りを知る人材を求めています。完璧なAI知識よりも、不確実な課題に対して自力で解を導き出してきた探究心と粘り強さを重視しています。最先端のAI×データの社会実装というフィールドで、培ってきた経験を活かすことができます。

具体的な業務:
大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト／データエンジニアとして参画いただきます。AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務を担当します。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパスが用意されています。

● 具体的な業務内容
データ基盤の構築・運用： Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築
データ抽出・加工・可視化： 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築
その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せする可能性もあります。

● 描けるキャリアパス（AI領域へのステップアップ）
データエンジニアリングの現場経験を積んだ後は、計画的な案件ローテーションを実施し、以下のAI領域へステップアップできます。
生成AI／LLM領域： RAG（検索拡張生成）構築、AIエージェントの実装
AI運用・高度化： 精度評価設計、MLOps／LLMOps基盤の構築・運用

役割とプロジェクト推進体制:
キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインを行っています。上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。
ミスマッチを防ぐ事前共有として、内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。
計画的なスキルアップとして、意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。

課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画も可能です。クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。

事業部としてのバックアップ体制と働く環境:
助け合い、高め合える「チーム体制」が基本です。同社メンバーが複数名参画するチーム体制で、社内の専門家コミュニティも活発です。高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。
柔軟でメリハリのある「働き方」として、基本スタイルは週4日リモート・週1日出社です。プロジェクトの状況に応じて客先常駐の頻度が異なります。リモートの比率よりも、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。
成長を強力に後押しする「育成・学習環境」として、多数の資格取得支援制度をはじめ、同社オリジナルの学習システムや社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。

ポジションの魅力:
「AI未経験」はハンデではありません。データ×AIのハイブリッド人材へ導く、最短の越境ルートが用意されています。最前線のAI開発で本当に求められるのは、華やかなAI知識ではなく、泥臭い課題解決プロセスを完遂する力です。同社は、確かなエンジニアリングの足腰をベースに、AI領域へとスムーズに越境できる環境を提供します。エンタープライズの現場で「データ×AI」を自在に操る希少なハイブリッド人材として、市場価値を非連続に跳ね上げるための最短ルートがここにあります。

具体的なプロジェクト例:
現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。
1. データ・AIインフラ領域（モダンデータ・クラウド）
Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築： 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化
クラウドAI実行環境（AWS / Azure）の構築： Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計
※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。
2. 生成AI・LLM領域（最先端エンジニアリング）
グラフRAG（GraphRAG）／Advanced RAGの構築： 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装
AIエージェントの設計・実装： LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発
LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計： LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減
3. 機械学習・高度アナリティクス領域
需要予測・異常予兆検知モデルの設計： 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

あらゆるデータを安全に活用し、価値に変えることをミッションとする企業でのポジションです。データを安全に収集し、価値に変えていく事業を展開しています。データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームを提供しており、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。設立後、複数の受賞歴があり、エンタープライズ企業との協業実績があります。

具体的な業務内容:
Trusted Execution Environment（TEE）を活用した秘密計算基盤のコアエンジン、ミドルウェア、アプリケーションの開発を担当していただきます。

Intel SGX や Intel TDX、AWS Nitro Enclaves などの Confidential Computing 技術を用いて、機密データやAIモデルを保護したまま安全に処理・共有・連携できるソフトウェア基盤を開発します。金融、化学、物流、エネルギーなど、機密性の高いデータを扱う業界において、データの安全な利活用、プライバシー保護AI、AIモデル共有、MLOps、鍵管理などを実現する共通プラットフォームの中核技術を担うポジションです。

Rust やC/C++ を用いて、TEE 上で動作するアプリケーション開発、例えば、リモートアテステーション、鍵管理、セキュア通信、データ暗号化・復号、機密データ処理機能などを実装していただきます。

主な担当業務は以下のとおりです。
1. 安全性改善のための機能実装
2. TEE 上での処理性能・運用性改善
3. Confidential Computing 技術の研究開発およびプロダクト応用

このポジションの魅力:
1. Trusted Execution Environment (TEE) をはじめとする、Confidential Computing領域の先進技術を用いたプラットフォーム開発を経験できます。
2. C/C++、Rustを用いたプラットフォーム開発を通じて、低レイヤ領域の専門性を向上できます。
3. Intel SGX/Intel TDXなどを活用し、暗号・認証・鍵管理を支えるプラットフォームの設計・開発を経験できます。
4. 暗号・セキュリティ分野の学会への参加を通じて最新の研究動向に触れられるほか、学会発表や論文執筆に取り組める環境があります。
5. 暗号・AI分野の研究者、システムソフトウェアやWebプロダクトの開発経験を持つエンジニアが多数在籍しており、勉強会や技術共有の機会があります。

あらゆるデータを安全に活用し、価値に変えることをミッションに設立された企業です。データを安全に収集し、価値に変えていく事業を展開しています。
同社が提供する、データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームは、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。設立後、複数の受賞歴やエンタープライズ企業との協業実績があります。

具体的な業務内容は、携わるプロジェクトにより技術スタックは変わりますが、以下のような業務を想定しています。
1. 開発中の秘密計算プロダクトおよび受託プロジェクトにおけるWebサービス基盤の実装
2. React/TypeScript フロントエンド開発、FastAPI/Python バックエンド開発
3. PostgreSQL・Qdrant・OpenSearch を用いたデータモデリング／検索基盤構築
4. OpenAI・Azure OpenAI エコシステムを活用した LLM/RAG システム設計・運用
5. 準同型暗号ライブラリを用いたプライバシー保護 ML 推論パイプラインの実装
6. Docker/Kubernetes によるマイクロサービス運用、GitHub Actions + Terraform による CI/CD
7. メンバーコードレビュー、テスト自動化、パフォーマンスモニタリング

このポジションの魅力は以下の通りです。（配属されるチームにより、プロダクト専任や案件ベースのプロジェクト専任になる場合もあります。）
1. 秘密計算やLLMを用いたサービスなど 最先端領域の R&D と実サービス開発を一気通貫で担当
2. 同社のSaaS製品とエンタープライズを対象としたプロジェクトベースの案件の両方に携われる
3. AWS・Kubernetes ベースのモダンなクラウドネイティブ環境、React + FastAPI のフルスタック構成 (プロジェクトに依存)
4. 多国籍・クロスファンクショナルなチームで英語力／リーダーシップを培われる
5. AIや暗号のスペシャリストと議論しながらサービスを実装できる

日本の産業の競争力を、データとAIで再構築するDeepTechスタートアップでのポジションです。

《解決する課題》
製造業の現場・中核業務には、図面・仕様書・検査記録・不具合履歴など膨大なデータと知見が蓄積されています。しかし、その多くが固有ファイルや個別システムに分散し、データ整備が進んでいません。また、機密性の高さから企業間・部署間での共有も困難です。こうした「眠れる産業データ」を安全に統合し、業務で使える知識に変えることが、製造業DXの最重要課題となっています。

《強み》
企業の秘匿データをセキュアに統合し、高精度なAI出力を実現する先進技術・ソリューションを保有しています。
- 秘密計算技術 データを秘匿したまま企業間・部署間で統合分析
- データ整備AI 多種多様な業務データや暗黙知を「読込→整形→解釈→DB化」する自動変換エンジン
- AIナレッジベース 意味・関連付けによる分散データの統合、AI活用に適した基幹データベース
- AIナレッジ運用 業務特化型エージェントと品質評価AIで、現場中核業務のナレッジを運用
これらを武器に、日本の基幹産業を支える企業と、戦略構想から研究開発、社会実装まで一気通貫の共創プロジェクトを推進しています。

《確かな実装実績》
品質保証・生産管理・研究開発などの中核業務は、高い信頼性が求められるため、多くのベンダーが概念実証（PoC）止まりとなっています。同社は、上記の先端技術を大手企業の現場に実装し、AIシステムを構築・運用してきた実績が多くあります。この「研究開発レベルの技術」を「製造業の中核業務に実装できる力」 つまり「DeepTech×現場実装力」の両立が、同社のユニークな差別化要素です。


●募集ポジション・背景について
- 製造業領域では、現場・中核業務（研究開発／設計／生産技術／品質保証／保守メンテなど）における協業が急増しており、提案・商談の初期フェーズにおいて「動くものを見せる」ことが、顧客の意思決定を左右する最も重要な要素になっています。
- 本ポジションは、事業開発（BizDev/BizPM）が推進する顧客提案・PoC構築を、エンジニアリング面から支える「事業開発の相棒」となるFDEです。BizDev/BizPMが描く提案ストーリーや要件を受け取り、GUI・モックアップ・プロトタイプとして高速に形にすることで、顧客の意思決定を後押しし、商談を前に進める役割を担います。
- Forward Deployed Engineer（FDE）は、海外の先進AI企業を中心に急速に注目されている職種で、「顧客の現場に深く入り込み、要件定義から実装・導入・定着までを一気通貫で担うエンジニア」を指します。本ポジションは、その入り口として「提案を形にする」フェーズに軸を置きつつ、将来的には要件定義 実装 運用まで一気通貫で担う独立したFDEへのキャリアパスも見据えています。
- フロントエンド開発経験を軸に、事業開発と技術をつなぐ「翻訳者」として、同社の事業成長の初動を支えるポジションです。


● 仕事内容
一般的な受託開発／SIerのエンジニアは、「要件定義書を受け取る → 実装する → リリースして終了」ですが、本ポジションのFDEは、「BizDev/BizPMの提案・仮説を受け取る → モック・プロトタイプとして素早く形にする → 顧客の反応を見ながら磨き込む」を実践します。
つまり、「絵に描いた餅」で終わらせず、BizDev/BizPMと二人三脚で、顧客に「動くAI」を見せて商談を前に進める役割を担います。

《主な業務内容》
1. 『提案を、見える形にする』〜 GUI・モックアップ制作
・BizDev/BizPMが構想する提案内容・ユースケースのヒアリング
・商談・提案資料に用いるGUI・モックアップ、画面デザインの設計・作成（Figma等）
・提案の説得力を高めるためのデモ動画・簡易デモ環境の準備
2. 『アイデアを、動くプロトタイプに変える』〜 プロトタイプ開発
・フロントエンド（TypeScript・React等）を用いた、PoC・デモ用プロトタイプの実装
・秘密計算・データ整備AI・AIナレッジベース等、同社技術のデモ用API・バックエンドとの連携
・限られた時間の中で「顧客に刺さる」体験を優先したスピード実装
3. 『商談の手応えを、次の一手につなげる』〜 提案同行・フィードバック反映
・BizDev/BizPMと共に顧客提案・PoCデモに同席し、技術的な質問への対応
・顧客の反応・フィードバックを踏まえたモック・プロトタイプの改善
・成功パターンのテンプレート化、他プロジェクトへの展開
※本格実装・導入・運用フェーズは、実装リードを担うFDE・R&D・SAと連携しながら推進します。プロジェクト全体のQCD管理・組織マネジメントはBizDev/BizPM・事業開発室長と協働で行っていただきます。


●このポジションのやりがい
1. 提案の最前線で、AIの説得力を武器にする実感
自分が作ったモック・プロトタイプが、実際の商談の場で顧客の意思決定を動かす瞬間に立ち会えます。「絵に描いた餅」で終わらせず、目の前の商談を前に進めたという実感を積み重ねられます。
2. 事業開発との二人三脚で、事業の起点に立ち会える
BizDev/BizPMと日常的に協働することで、事業がどう生まれ、どう動くかを最前線で学べます。2025 26年に複数の確定案件があり、既に顧客関係も構築されているため、安心してキャッチアップしながら裁量を拡大していけます。
3. フロントエンド力 × AI提案力で、稀少なFDE人材へ
GUI実装力とAI技術理解を掛け合わせることで、急成長するFDE人材市場において高い市場価値を築けます。将来的には、R&D（半数が博士号保有）・SAと連携しながら、要件定義 実装 運用まで一気通貫で担う独立したFDEへのステップアップも可能です。

【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のポジションです。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。
データ分析業務の高度化やプロダクト開発など、同社の未来につながるR&D活動をさらに推進するため、戦略の策定から実行までを担える方を募集します。0→1の取り組みが多く、ご自身の想いを形にしながら会社の未来を創っていくことができるポジションです。まずは、同社が実施している支援業務のプロダクト化やデータ分析業務の型化が中心となりますが、将来的には、会社の未来を支えるために取り組むべきR&Dテーマの提案・推進も期待します。なお、R&D用のデータ分析環境の管理・新規構築もスコープに含むため、インフラ環境の構想、設計・構築・運用管理やデータマネジメントの知見も活かすことができます。

【具体的な業務内容】
R&Dの推進及びその環境の構想、設計・構築・運用の管理の責任者としてご活躍いただきます。なお、メンバーには一部兼務ではありますが、データエンジニア、インフラエンジニア、セキュリティエキスパートが在籍しております。
・全体戦略を鑑みたR&Dの戦略策定及びその推進とR&D戦略の実現に必要な体制づくり
・プロダクト開発やデータ分析を実施するためのアーキテクチャ構想の策定
・社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携し、新プロダクト導入のための環境構築や運用改善の提案

【ポジションの魅力】
社内のR&Dの戦略策定及びその推進を担っていただきます。また、データ分析環境だけでなく、プロダクト開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用責任者も担っていただきます。その中でグループ会社をはじめとして、クライアントのデータ利活用を支援していく企業において、これまでのやり方に捉われることなく、自身の想いを形にしながらその推進を支えることが可能です。

●事業部詳細
当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。
メガバンクをはじめとする金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。
こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。
さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、自社プロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。

また当社は、創業3年目で社員数300名を超え、IPOに向けた準備を進めるとともに、大阪・福岡への拠点展開や、ニューヨーク・シンガポールでのグローバル展開に向けた準備も進めています。
会社の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。
社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。
金融で培った専門性を軸に、他業種、グローバル、自社プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

●仕事内容
【職務概要】
本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。
フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。
PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。

【開発規模】
10〜15名

【具体的な業務内容】
・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード

【自社プロダクト開発例】
・AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール

●魅力ポイント
プロジェクトの魅力
・大手金融機関への導入実績があり、社会的影響力のあるプロダクトに携われる
・生成AIを活用し、業務変革を支える新規ソリューションを創出
・自社資本による独立性の高いプロダクト開発体制
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

●技術スタック
・バックエンド
TypeScript
Python
Node.js

・Webフロントエンド
React
Next.js
Tailwind CSS

・インフラ・CI/CD
Google Cloud
Terraform
GitHub Actions

・AI開発ツール
Claude Code
Codex

・コラボレーション
Slack
Jira
Confluence
GitHub Wiki
Figma

●業務変更の範囲
すべての業務への配置転換あり

データドリブン文化を定着させ、データに基づく戦略立案や意思決定が当たり前となる会社へアップデートするため、データ基盤の統合・高度化（AI-Readyデータ基盤開発）を推進します。

・AI-Readyなデータアーキテクチャーのデザイン
・データ収集蓄積機能の再整備（データハブ、データレイク、データウェアハウス、データマート）
・データ分析活用機能の再整備（ETL、AI、BI等各種ツール）
・データセキュリティ管理機能の再整備（アクセス権限管理等）
・AI基盤との連携（AIガバナンス、AIガードレール、MLOps、LLMOps等）
・最新技術トレンド、各種製品・ツールの目利き・採用

※本ポストは、2027年度（2027年4月〜2028年3月）の採用となります。
　具体的な入社月については、選考過程でご相談させていただきます。

●入社後に成長できる点
社員数が数万人規模の企業における今後の事業運営の中核となるAI-Readyなデータ基盤の整備は、中々経験のできないチャレンジングな取り組みとなります。最新技術も活用した基盤のアーキテクチャ検討はもちろんのこと、データソースとなる多数の既存システムとの円滑な連携や、データ活用者が人間だけでなくAIも含まれる中での適切なデータマネジメントに基づくデータアクセスコントロールなど、大規模次世代データ基盤の一通りの検討を経験するることができ、一流のデータエンジニアとしてのキャリアアップにつなげることができます。

●ポジションの魅力
私たちデジタル革新本部データドリブン推進部門は全社的にデータ活用業務をリードする中核組織であり、Biz/Techの両面でスキルを磨きながらビジネス成果を出せる職種です。特にデータ基盤を有する本ポストは技術革新（生成AI/機械学習による未来予測や人員代替など）による業務改革や新規ビジネス創出の相談が絶えず社内の注目度も急増しております。
また、基盤を開発運用するからこそ膨大なデータの全貌や特徴が把握でき、データ基盤担当発で施策を検討/社内発信することも可能です。主業務はシステム開発ですが、データエンジニアリング〜活用支援まで幅広いタスクがあり、様々な仕事にチャレンジされたい方もウェルカムです！

同社はCXプラットフォームを通じて企業の顧客体験向上を支援しており、特にエンタープライズ領域において、SaaSプロダクトの提供を超えた事業課題解決のためのデータ基盤再設計の要望が急増しています。
顧客が保有する膨大なデータを、同社サービスやBigQuery、Databricks等のデータウェアハウスと高度に連携させ、活用可能な状態へと昇華させるニーズに対し、顧客事業のコアに深く入り込み、専門的な知見からプロジェクトを牽引できるプロフェッショナルが求められています。
クライアントの経営課題を深く理解した上でのデータアーキテクチャの設計・構築、主力サービスの解析エンジンや最新のAIソリューションを最大限活用し、リアルタイムでビジネス成果を創出し続ける次世代のデータ基盤を社会に実装していくことが期待されます。

具体的な業務としては、クライアントの事業課題・経営課題を深く理解し、それを起点としたデータ基盤の設計・構築を推進します。
顧客事業の成長を支える「データの棚卸し」から「アーキテクチャ設計」、そして「実装のディレクション」までを完遂することがミッションです。テックカンパニーである同社だからこそ提供できる、主力サービスやAIソリューションを軸とした高度なデータ活用案件をリードします。

業務内容は以下の通りです。
- データ活用グランドデザインの策定
- 顧客が保有するデータの棚卸し、データアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計
- プロジェクト推進・実装支援
- 主力サービスやデータウェアハウス製品を用いたデータ基盤の全体設計、および構築のディレクション
- クライアント事業成長のためのデータマネジメント・コンサルティング
- ステークホルダーとの合意形成
- クライアントのビジネスサイド・エンジニアサイド双方と連携し、目的達成のための柔軟な要件定義・調整

ポジションの魅力は以下の通りです。
プロフェッショナルサービス事業領域における新規立ち上げサービスであり、案件の推進だけでなくコアメンバーとして組織立ち上げフェーズならではの業務に携わることができます。
大手企業との多様なプロジェクトを通じて、業界の最先端で働く経験を積み、キャリアを大きく向上させることができます。幅広い業種の顧客のご支援をしているため、多くの企業のマーケティング活動・データ基盤構築に携わることができます。
コンサルティングサービスのみを提供する企業とは違い、主力プロダクト群やグループ企業のプロダクト提供も含む総合的な収益の向上を目指します。そのため、必ずしも人的リソースの提供を前提にした提案ではなく、お客様の自走やマーケティング活動のROIの最大化に向けた本質的なプロジェクトの提案と実施が可能となります。
消費者向けのビジネスを展開されている大手の企業も多く、構築したデータ基盤をもとにしたマーケティング施策はビジネスインパクトやリーチするユーザー数が非常に多いです。そのため、業務を通じて社会に対してもたらす影響も大きく、業務の意義を感じやすい役割です。

【業務概要】
「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をパーパスに、多くの企業の「DX・データ活用」を支援しています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、顧客の自走まで伴走できるのが特徴です。
プロダクト事業では、マーケティングを高度化・自動化するSaaSビジネスを担っており、独自性の高いプロダクトを取り揃え、データを起点としたマーケティングDXを支援してきました。
今回の募集ポジションで取り扱うLINE特化型のマーケティングSaaSは、既存プロダクトの成長に加え、テクノロジー企業との業務提携や投資による成長加速を事業戦略の1つと考える中で、グループ会社化したことにより、同社プロダクトに加わりました。「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の重要チャネルとして注目が高まっています。今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやWebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。

LINEに特化したマーケティングSaaSです。ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現する事が可能です。現在はエンタープライズ企業を中心にご導入されており、LINEマーケティングを一気通貫して実現するサービスのため、toCビジネスを展開する様々なお客様にご利用されています。Webサイトからリアル店舗まで、様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
※入社後は、グループ会社へ出向という形で勤務いただきます。（勤務場所は同社内となります。）

【具体的な業務】
プロダクトの管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用を担当いただきます。
【まず最初にお任せしたいこと】
・プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
・プロダクトの軽微な機能改善の開発
・プロダクトの運用作業の実施と改善・自動化
【将来的にお任せしたいこと】
・プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
・システム全体のアーキテクチャ設計・改善
・システムのテックリード

【ポジション・部門の魅力】
・自社プロダクトであるため、手触り感を持ちながらプロダクトを育てていく感覚を持って仕事をすることが出来ます。
・大手BtoC企業に導入されるプロダクトであることから、自身もユーザー目線でプロダクトの価値を感じることができます。
・裁量を持ってスピーディーに開発する経験を積むことが出来ます。

同社は、ビジョンに「BE THE SUN」を掲げ、サービスを通じて人々や社会にインパクトを与え、「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。同社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。主力サービスであるレシピ動画プラットフォームや節約アプリなどを運営しています。

主力サービスは国内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。同社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」で自動化する経営陣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。

同社は、レシピ動画サービスとして創業し、現在では生活者、食品・飲料ナショナルブランド企業、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プラットフォーム」の開発を推進しています。

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という課題があります。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。

お任せしたい仕事
同社の新規プロジェクトにて、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る食品流通業界（メーカー・卸・小売）の現場に入り込み、AIエージェントを活用した業務自動化を推進するForward Deployed Engineer（FDE）を募集します。Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装そのものはボトルネックではなくなりました。エンジニアに求められる付加価値は、顧客が抱える本質的な課題を深く理解し、要件定義から具体的なソリューションの設計・実装まで落とし込むことへと変化しています。本ポジションでは、フルスタックな開発力を持つBuilderとしてプロダクトを実装するだけでなく、自ら顧客の現場に入り、業務や課題を深く理解することが求められます。課題の特定からプロトタイピング、本番実装、導入後の定着・改善まで、一連のプロセスを一気通貫で担っていただきます。

1. 顧客の現場課題の特定
顧客へのヒアリングや現場理解を通じて、複雑な業務プロセスを構造的に整理し、本質的な課題を特定したうえで、具体的な解決策を提案します。
2. ソリューションの設計
PoCで得られた検証結果をもとに、AI-OCRや非構造化データパイプラインなどの技術を組み合わせ、実運用を見据えたシステムを設計します。
3. フルスタック開発
Coding Agentを最大限活用し、フロントエンド、バックエンドからAIエージェントハーネスの構築まで、必要な機能を一気通貫で実装します。
4. 運用・定着・継続的な改善
ガードレールの設計やファインチューニングなどを通じて、実運用で得られるフィードバックループを回し、顧客への提供価値を最大化していきます。

この仕事の魅力
事業・サービスの魅力:
1. 社会的インパクトの大きさ：FAXや紙が主流で巨大な非効率が残る食品流通業界に対し、AIで劇的な生産性向上を実現できます。
2. 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なり、今後飛躍的な性能向上が見込まれる今、この業界への深い知見とネットワークを持つ同社に優位性があります。
3. 経営陣直下のスピード感：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:
1. AIネイティブな開発環境：AIコーディングツール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。
2. フルスタック開発：フロントからバックエンド・AIインフラまで一気通貫で設計・実装をしていただけます。
3. 最先端技術の実装経験：AI-OCR、エージェントハーネス、ガードレール設計など、これからのAI時代にスタンダードになる技術知見を得られます。
4. 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。

高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。※プロジェクトにより国内・海外出張有

【このポジションの役割・期待値】
Microsoft(MS)社テクノロジを用いた最新のデータプラットフォームソリューションの導入プロジェクトにおいて、統合データプラットフォームの構築(データ可視化)を担当。

●活用ソリューション
BIツールの活用（Power BI）
データガバナンス（Purview）


【プロジェクト事例】
例1：製造業向け：分散データマート基盤 Fabric導入 プロジェクト全社システム（会計、人事、発注、営業、IoT他）、業務システム（管理会計、財務会計 他）とのデータ基盤統合 Microsoft Purviewを統合し秘密度ラベルとAzure Active Directoryを活用しセキュリティを担保

例2：科学会社向け：Purview 導入プロジェクトセルフサービスガバナンスワークフロー実現 Purview と AAD の権限管理機能を使用して、データ アクセス ポリシーを有効にし、セルフサービス ガバナンス ワークフローを構築し、スマートなデータ アクセス リクエストを承認しました。

【活躍している人々】
弊社は多様性を尊重するカルチャーを有していますが、活躍されている方々には以下のような共通点があります。
・Generative AIやMicrosoft 365 Copilotなど最新のテクノロジーへの関心・好奇心が強い
・大規模案件や自分で手を動かして技術に触れることが好き
・Microsoftテクノロジーを追求したい
・ITコンサルティングも開発も経験したい
・世界最大のMicrosoftエンジニアコミュニティに属し、ナレッジを共有して働いている

データ分析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。高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。

※プロジェクトにより国内・海外出張有* プロジェクトにおいて自身の考えが最適解となる技術領域をもち、個人または2〜3名からなるサブチームリードとして、期待される内容にコミットできること。* 顧客とのビジネスとして最適なコミュニケーションが行えること。

【ミッション】
1994年にカーナビ用のデジタル地図事業からスタートした同社は、創業以来築き上げてきた、限りなく新鮮な「地理空間データ」と、国内トップクラスのポイ活アプリから得られる、世界に類を見ない「動態データ」を提供しています。これら2つのデータを融合することで、地理空間における過去から現在、そして近未来に至る人々の営みを可視化する「デジタルミニチュア」の実現を目指しています。

【具体的な業務内容】
●独自アセット（全国分の車載カメラ画像）×機械学習技術による、地図整備の自動化や新規ソリューション創出に向けた技術検証・システム開発
・車載カメラ画像・空中写真（衛星写真・航空写真）を用いた機械学習モデルの評価・検証、および地図整備・新規事業化に向けた技術的実現性の検討
・深層学習（物体検出・セグメンテーション）を活用した機械学習システムの設計・開発（地図整備素材作成・ソリューションビジネス向け）

●次世代現地調査システムの設計・開発
・機械学習、AIを活用した新たな価値創造に向け、これまでにない高度な映像・画像データや各種センサー情報を収集・取得する次世代システムの設計・開発

※主な開発環境
Python、PyTorch、OpenCV、AWS、GCP、Git/GitHub、Jupyter Notebook
※主な活用モデル、AI
YOLO系モデル（YOLOX等）、SAM（Segment Anything Model）、Detectron2、Claude/ChatGPT/Gemini等の商用生成AI
※従事すべき業務の内容の変更の範囲は会社の定める業務です。

【ポジション・部門の魅力】
配属部署は『GISディベロップメント R&D』であり、6名の組織となります。以下のようなメンバーが第一線で活躍しています。
・技術統括 / シニアスペシャリスト（2004年中途入社）
　担当領域： AIを活用した新規開発PL、次世代現地調査システムの設計、各PJの技術支援、共同研究・外部講演（ReVision2025等）
　専門性・実績： 機械学習・画像処理・各種センサーに精通。特許を複数保有し、3D/CG開発ノウハウも有する
　開発言語: Python、C/C++、アセンブラ、SQL
　保有資格： G検定、CGエンジニア検定、画像処理エンジニア検定
・プロジェクトリーダー / AIエンジニア（2022年中途入社）
　担当領域： LLM・RAG活用PJチームリーダー、AIエージェント開発、機械学習を活用した地図自動整備検討および新素材活用検討
　専門性・実績: 商業・OSSを問わない生成AI活用開発ノウハウ、機械学習の実務経験
　開発言語: Python、C/C++、SQL
　保有資格：プロジェクトマネージャ、応用情報技術者、基本情報技術者、第二種衛生管理者

配属部署の目指すべき姿は「今この瞬間の世界”を映し出す地図」を中期目標として、現実世界をリアルタイムにデータ化し、超高鮮度なデジタルミニチュアを実現することで、新たな価値を社会に提供することを目指しています。そのため、世の中の先進技術を積極的に取り入れ、知識・技術力を常にアップデートして、目標実現に繋げています。

【カルチャー】
各種機械学習モデルを活用した先行開発・研究開発に取り組んでいます。各メンバーが最新技術を積極的に取り入れて、相互連携や成果共有により、エンジニアとして互いを高めあえるカルチャーを目指しています。在宅勤務の比率も非常に高く、東京や仙台からフルリモートで業務を行っているメンバーも在籍しており、ワークライフバランスのとれた働き方が可能です。

【キャリアパス】
先行開発や研究開発で獲得した成果の新規事業化にも積極的に挑戦していく予定で、様々なキャリアパスを描ける環境です。

【魅力ポイント】
・新規技術を主体的に選定・採用して先行開発・研究開発に取り組むことが可能です。
・機械学習を活用した空間認識や地理空間データ分析などの新規事業化に向けた技術的実現性検討を通じて、新規事業の立ち上げに関わることができます。
・同社の強みであるデジタル地図データにアクセスでき、地図データを取り扱うための知識・技術・経験を得ることが可能です。
・フルリモート可となりますが、在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドワーク等、ワークライフバランスに応じた働き方が可能です。

同社は、健康情報サイトや音楽配信サイトなど、多様な分野でサービスを提供しています。
本ポジションでは、データを「守る」だけでなく「活かす」ための全社横断のデータガバナンスをリードし、データに基づく意思決定の高度化、新たなサービス・顧客価値の創出、AI・生成AI活用の加速を支援します。

データ戦略・ガバナンス
・全社的なデータガバナンス方針、ロードマップ、運用モデルの策定・推進
・データオーナー、データスチュワード等の役割・責任および意思決定プロセスの設計
・グループ会社・複数サービスを横断したデータ活用ルールと推進体制の構築

データ活用・品質向上
・事業課題を起点としたデータ活用テーマの発掘と実行支援
・データ標準化、メタデータ管理、データカタログ、マスターデータ管理の推進
・データ品質指標の策定、可視化、モニタリングおよび改善活動のリード
・信頼できるデータに基づく意思決定を定着させる仕組みづくり

AI・生成AI活用の基盤整備
・AI・生成AIに利用するデータの品質、権限、プライバシー、説明責任に関するルール整備
・データ利活用とリスク管理を両立するガバナンスプロセスの設計
・新しい技術やユースケースを、事業価値につなげるための関係部門との連携

コンプライアンス・リスク管理
・個人情報保護法等を踏まえたデータ利用ルール、同意管理、データライフサイクル管理の整備
・法務、セキュリティ、事業部門と連携したリスク評価・対応
・監査対応、ガイドライン整備、運用状況のモニタリング

組織横断の推進・文化醸成
・経営、事業、企画、エンジニア等のステークホルダーを巻き込んだ施策推進
・データガバナンスに関する教育・啓発と、データドリブンな企業文化の醸成
・運用課題を捉えたプロセスの継続的改善

ポジションの魅力
データドリブン時代において、データは単なる管理対象ではなく、意思決定、新規事業、サービス改善、AI活用を支える重要な経営資産です。本ポジションでは、データ品質や法令順守を確保するだけでなく、データから事業価値を生み出すための仕組みを全社規模で構想し、実装・定着までリードできます。
・全社のデータ戦略とデータドリブン経営の実現に中核メンバーとして関わることができます
・「守り」と「攻め」を両立し、データ活用による事業成長や新たな顧客価値の創出を支援できます
・ヘルスケアをはじめとする多様な事業・サービスのデータ活用に携わることができます
・生成AIを含む次世代のAI活用に不可欠なデータ基盤とガバナンスの設計をリードできます
・経営層、事業部門、企画、エンジニア、法務、セキュリティ等と協働し、組織全体に影響を与えることができます
・データオーナー制度、データカタログ、品質管理、同意管理等の仕組みを構想段階から構築できます
・データドリブンな意思決定と企業文化を定着させる変革リーダーとして経験を積むことができます

事業内容
グループはさまざまなクラウドサービスを、BtoC型、BtoB型、BtoBtoC型などさまざまなエンドユーザーに提供しています。
長年のコンテンツサービス事業において蓄積したナレッジを強みに優れたUI/UXを実現し、さまざまなITサービスをエンドユーザーが使いやすいかたちで提供しています。

主要サービス
【ヘルスケア】
同社は、長年のコンテンツ事業におけるスマートフォンコンテンツ・アプリサービスのUI/UXの強みを活かし、医療・ヘルスケア領域でのサービス拡充に取り組んでいます。
なかでも、子育て世代と自治体・病院をつなぐ「子育てDX事業」、調剤薬局と患者をつなぐ「クラウド薬歴事業」などが好調に推移しています。

【学校DX】
学校の教師の業務は「校務」と呼ばれ授業や出欠管理のほか、さまざまな業務があり多岐にわたり超過残業が社会課題となっています。
グループのフルクラウド型校務支援システム導入学校では、校務の効率化が進み抜本的な業務改革を実現しています。
全国の私立学校を中心に導入が好調に推移しており、今後も事業成長が見込まれる事業であるため、引き続き注力しています。

【音楽・動画・電子書籍】
音楽・動画・電子書籍配信サイトは、音楽配信だけでなく旧作映画や最新映画から放送中・放送直後のドラマ・アニメ・バラエティまで、多彩な動画コンテンツも楽しめ、さらには小説・コミック・レシピ・朗読・辞書・写真集など、多彩なジャンルの電子書籍を配信しています。
大手出版社の最新マンガや話題の小説など、人気作品を数多く揃えています。

【その他】
デジタル技術や、創業以来培ってきたモバイルコンテンツやサービス開発のノウハウを掛け合わせることにより、新たなイノベーションを創出し、社会をより豊かで便利なものに進化させ、世の中を一歩先へと進めています。
例えば、雨雲や雪、風、火山、台風など航空機の運航に影響を与える気象・災害情報とフライトプランを、ひとつの画面でまとめて確認ができるシステムを提供しています。
リアルタイムな気象現象と飛行ルートをひと目で確認でき、運航管理者による気象条件の良いルート選択や、安全なフライトプランの作成を支援します。

より良い未来社会を実現するためには、世の中は、システムはどうあるべきか。
それは創業以来、同社が一貫して向き合い続けてきた問いであり、Purposeである「生きるを変えていく。」を体現するための原点です。
1996年の創業以来、同社は、エンドユーザー向けコンテンツサービスを起点に、時代の変化とともに事業領域を拡張してきました。
現在では、医療・ヘルスケア、教育（学校DX）など、社会課題の大きい領域において、人とテクノロジーの調和を軸にしたITサービスを開発・提供しています。
同社は、単なるサービス提供にとどまらず、社会の前提や仕組みそのものを見直し、新たな社会システムの構築に挑戦し続けています。
その実現のために、一人ひとりが当事者として考え、スピード感を持って行動し、最後までやり切ることが求められます。
プライム上場企業としての安定した基盤と、挑戦を後押しするカルチャーを併せ持つ環境で、社会システムやこれまでの「あたりまえ」をアップデートしていくことができます。

【ミッション】
当社のAI活用を支えるシステム基盤を構築します。AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。


【主な業務】
当社の次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。

・オントロジー／Knowledge Graphの設計・構築
・GraphQLを活用した参照API基盤の整備
・AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発
・AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計
・共通基盤・共通コンポーネントの内製開発


【具体的な業務】
入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。

1. オントロジーの構築・活用
業務知識のオントロジー設計
Knowledge Graphの設計・構築
RAGとの連携
社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け

2. API基盤整備
REST APIのGraphQL化
GraphQL Gateway開発
MCP Serverとの連携
API設計・標準化
API自動生成・生成AI活用

3. 更新処理基盤整備
AIエージェント向け更新API設計
トランザクション制御
承認・権限制御
データ整合性を考慮した更新フロー設計
AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築


【主な開発環境・技術スタック】
・フロントエンド：JavaScript、Vue.js、TypeScript
・バックエンド：Java（Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor）、JavaScript（Node.js）、Python、Rust
・データベース／データストレージ：PostgreSQL、Apache Ignite、Redis
・インフラ／実行基盤・ミドルウエア：
コンテナ・基盤：Docker
メッセージング・ストリーミング：Apache Kafka、Apache Flink、Solace
・通信・音声基盤：WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit
・その他・開発ツール・自動化：
API・連携規格：GraphQL、MCP Server（Model Context Protocol）

【ミッション】
生成AI・AIエージェントを安全・安心に業務利用できる品質基盤（EvalOps）を構築し、AIアプリケーションの品質を継続的に評価・改善できる仕組みを確立します。


【主な業務】
AIを含む自社サービスの品質向上に向けた、テスト自動化の推進や評価プロセスの改革など、QA（品質保証）領域の枠組みづくりから実務までを牽引していただきます。

・EvalOps基盤の設計・開発・運用
・AIアプリケーション（Agent／RAG／LLM）の品質評価
・評価データセット（Golden Dataset）の整備
・テスト自動化の仕組み構築
・品質評価結果の分析・可視化
・評価結果を基にした改善サイクルの運用
・AI品質保証プロセスの標準化・ルール策定


【具体的な業務】
AI領域における新たな品質基準の策定や、開発プロセスと連動した「品質の作り込み」に加え、既存の評価プロセスの改革やテスト自動化など、QAの枠組みづくりから広く携わっていただきます。入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。

・AIアプリケーションの評価指標（正確性・有用性・安全性・応答速度・コストなど）の設計
・自動評価・人手評価を組み合わせた評価プロセスの構築
・Golden Datasetの作成・保守
・プロンプト改善、RAG改善、モデル設定変更の効果測定
・評価ダッシュボード・レポートの作成
・AI品質保証ガイドラインの整備
・AI開発チームへの品質改善提案
・AIプロダクトのリリース判定レビュー

DRE 1Gの一員として、事業とプロダクトが意思決定に使えるデータプロダクトの設計と提供を担います。担当領域は本人の強みと志向に応じて調整しますが、いずれの場合も要件の言語化から運用の定着までを一貫して担います。

具体的な業務内容:
1. BigQuery上のDWH / データマートの設計、dbtによるモデリングと共通レイヤーの整理
2. 指標、ディメンション、イベント、マスタの定義とセマンティックレイヤーの拡充
3. 新規事業向けデータ基盤の立ち上げと、再利用可能な共通パターンへの一般化
4. Data Contractの設計と、変更影響の検知を含む運用への組み込み
5. Looker、Reverse ETLなど利用者向けデータ提供経路の設計とセルフサービス化
6. データ品質要件の定義と、鮮度や網羅性を含む監視方針の策定
7. AIエージェントや自然言語インターフェースからデータを使えるようにするための開発
8. 事業部門、データアナリスト、プロダクトマネージャーとの要件調整とドキュメンテーション

シニアメンバーに期待する役割:
1. 依頼を処理するのではなく、事業課題からデータ側の打ち手を定義し、優先順位を提案できること
2. 単発の実装で終わらせず、次の類似案件が速くなる型として設計を残せること
3. チーム内のレビューや設計議論をリードし、判断基準を言語化して共有できること
4. 他部門との境界にある曖昧な論点を、関係者を巻き込んで合意まで進められること

このポジションの魅力:
事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
1. 1,000名を超える組織の意思決定を、データモデルとデータインターフェースの設計から変えられます。
2. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
3. AIエージェントによるデータアクセスを前提とした基盤設計に、実運用の要件として取り組めます。
4. 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。
5. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
6. 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。
7. フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。

業務概要:
ソフトウェア開発・保守業務を担当します。同社の定める業務（出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務）への変更の可能性があります。

募集背景:
データとテクノロジーの力で不動産データベースを構築している企業です。データを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。商業用不動産市場において、データが埋没していることで、より良い街作りを行う障壁になっている現状があります。同社は都市のデータ分析基盤である主力プロダクトをリリースし、それに続くプロダクトも各社から好評を得ていますが、目指すべきところには十分とは言えず、この課題を解決するため、データマネジメントグループでは新たな仲間を募集しています。

募集するチームの背景:
データマネジメントグループは、同社のプロダクトで提供する不動産データを、ソフトウェアの力でつくり、育てる組織です。不動産情報は断片的に存在し、表記揺れや欠損も多いため、そのままでは分析や意思決定に活用できません。同チームでは、こうした複雑な情報を、変更履歴を含めて扱えるデータモデルへ落とし込み、収集・正規化・名寄せ・配信を自動化するパイプラインやAPI、品質を継続的に改善する社内システムまで設計・開発しています。エンジニアとデータオペレーターが協働し、機械処理と人の判断を組み合わせながら、業界にまだ存在しない信頼性の高いデータを商品として生み出すことが役割です。事業部や顧客とも直接対話し、必要なデータの定義からプロダクトへの実装・提供までを一貫して担います。データ基盤を支えるだけでなく、データそのものによって同社の事業と不動産業界の可能性を広げるチームです。

具体的な業務内容:
ソフトウェアエンジニアとして、ユーザーに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行います。
1. 不動産に関する情報の収集システム（入力システムや連携API、バッチ処理）の構築
2. 収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング
3. 収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤（データ加工パイプライン）の実装・運用 (Python, dbt, Terraform)
4. 上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー（ジオコーディング、機械学習、データ配信）の実装・運用 (Python, Rust)
5. 社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python)
6. 経営層やビジネスメンバーが利用する、売上などの経営指標やプロダクトの利用状況を可視化するデータパイプライン、および、BIダッシュボードの構築、運用
7. データウェアハウスのAI機能などを活用した、AI-Readyなデータ基盤の構築、運用

このポジションの面白さ・得られる経験:
1. 現実世界の複雑な不動産の情報をデータの表現に落とし込む面白さ
2. 品質の高いデータそのものを商品として提供し、事業価値に貢献していく経験
3. 提供するデータの種類拡大や品質向上により、顧客の業務を支える経験
4. 事業背景から複雑な処理が必要な中で、それらの処理の長期を見据えた技術的な提案により価値向上に貢献する経験
5. 優秀なエンジニアとともに難しい課題を解いていき成長していける経験
6. 前例のない不確実性の高い事業をデータドリブンで支援する社内データ基盤の開発やデータ活用に携われる経験

当社は「クラウドとデータセンターの最適化、データ活用に強いテックカンパニー」として、2,400社を超えるお客様に技術支援を提供しています。
私たちは、生成 AI をはじめとする AI サービスやデータ利活用、クラウド環境のモダナイズなど、クラウド関連の先端領域における新規ビジネスの創出を目指しています。

このポジションでは、クラウド先端領域に関する案件のデータ処理システムの設計・構築・運用を担当していただきます。
データパイプラインの構築からデータ品質管理、さらにはデータ分析基盤の最適化まで、
幅広いデータエンジニアリング業務を担っていただきます。
また、トレンド技術へのキャッチアップを実施し、
新規ビジネスの創出を牽引していただきます。

主な仕事内容は以下の通りです。
・顧客ニーズを満たすクラウドソリューションの提案・設計・実装の統括
・クラウドベースのデータプラットフォームの構築と運用
・大規模データ処理システムの設計・構築・運用
・データパイプラインの開発と最適化
・データウェアハウスとデータレイクの設計と実装
・データ品質管理とデータガバナンスの確立
・機械学習モデルやAIの導入支援

【具体的な技術領域】
・データ活用戦略（分析、可視化、DWH 構築 等）
・生成 AI を含むAI / MLサービスの導入提案と運用
・クラウド環境のモダナイゼーション（セキュリティ、マイクロサービス、サーバーレスアーキテクチャ 等）


# 仕事の進め方

[入社から約3か月]
・業務に必要な知識のキャッチアップ
弊社固有の知識に加え、クラウドや AI・データ活用へのキャッチアップを行います。

・進行中のデータプロジェクトへの参画
参画時に進んでいる構築や検証案件へデータエンジニアとして参画いただきます。
技術検証から資料作成など、業務内容は多岐に渡ります。

[3か月目以降]
・データプロジェクトのリード
構築案件や技術支援案件に対し、データエンジニアとして参画いただきます。
技術検証から資料作成など、業務内容は多岐に渡ります。
パートナー企業と共同で進める案件やプロジェクトメンバーの技術的な指揮を執りながら、
メンバーの管理と成果物の品質管理を行っていただきます。

・提案活動
営業職と連携し、顧客への提案活動に参画いただきます。

・社内検証（PoC）案件
顧客にニーズのあるソリューションやサービスを構築/検証します。
プロジェクトリーダーとして、チームメンバーの管理と PoC 案件の技術リードを担当いただきます。

●担当業務
センターでの勤務者に対するOA機器・PC関連のヘルプデスク業務、同センター内ネットワーク環境の構築・維持、ERP・PLM・MES・トレーサビリティ管理システムをはじめとする生産関連システムの開発・保守を担当していただきます。情報システムの専門性を活かして、量産フェーズに入る衛星製造の現場を技術面から支えていただきます。

●具体的には
・勤務者向けOAヘルプデスク業務（PC・OA機器のセットアップ、トラブル対応、問い合わせ対応）
・同センター内有線／無線ネットワーク環境の設計、構築、運用、保守
・生産関連システム（ERP、PLM、MES、トレーサビリティ管理システム等）の要件定義、開発、導入、運用保守
・生産現場のデジタル化・自動化に向けたシステム企画・提案
・外部ベンダー、SIerとの調整・折衝
・同センター内のネットワーク／OT環境を含む情報セキュリティ対策の推進
・社内の生産部門、他部署、外部ベンダーとのシステム面での調整


●仕事の魅力
・衛星製造拠点のITインフラ・基幹システムをゼロから作り上げるフェーズに携われます。
・世界的に民間企業による宇宙ビジネスのイノベーションが活発化している中で、New Space（ニュースペース）のトップランナーをITの側面から支える経験ができます。
・ERP・PLM・MESなど複数の基幹システムに横断的に関わることができ、生産系情報システムのキャリアを幅広く積むことができます。
・フラットな組織なので、自らの提案や改善がスピード感を持って現場に反映される環境です。

●担当業務
衛星の製造・組立工程における試験（Validation & Verification）を担当し、要求仕様に対する適合性の確認を通じて、性能・品質の保証に貢献していただきます。
コンポーネント・サブシステム・システムの各レベルで、試験計画の立案から実施、データ解析、要求仕様との適合性評価までを一貫して担っていただきます。


●具体的には
・衛星コンポーネント/サブシステム/システムレベルでの試験計画（Test Plan）の立案
・試験手順書（Test Procedure）の作成・レビュー
・環境試験（振動、熱真空、EMC等）、機能試験・性能試験の実施・立会
・試験データの取得・解析、要求仕様に対する検証（Verification）
・試験結果の妥当性確認（Validation）、不適合発生時の原因調査・是正
・試験治具・GSE（地上支援装置）の企画・評価・管理
・各専門チーム（設計、品質、AIT等）、外部試験機関との調整


●仕事の魅力
・衛星が要求性能を満たすことを実証する、開発の最終関門を担う重要な役割です。
・機械・電気・環境試験など幅広い技術領域に触れながら、システム全体を俯瞰できるポジションです。
・フラットな組織なので、アイデアを積極的に発信できる環境です。
・小型衛星の設計・開発・組立・打上まで一貫して行なっているため、さまざまな分野の技術に触れることができます。

●担当業務
衛星の製造・組立工程における改善アイデアを、治具・工程・作業手順への落とし込みを通じて具体化し、実際の生産ラインへ実装していただきます。
機械・電気・材料・ソフトウェアなど特定分野に限定せず、幅広い技術的知見を活かして、アイデア出しから設計・試作・実装・効果検証までを一貫して推進いただく役割です。


●具体的には
・現場で生まれた改善アイデアの具体化（治具・工程・作業手順への落とし込み）
・改善策の設計・試作・実装、実生産ラインへの投入
・改善効果の検証・効果測定、標準化への反映
・各専門チーム（設計、品質、AIT等）と連携した改善の実行
・製造設備・治具の企画・導入・評価・管理
・改善実行に伴う不具合対応（試作・実装段階での課題解決）
・サプライヤー・外部パートナーとの改善実現に向けた調整・交渉


●仕事の魅力
・アイデアを机上で終わらせず、自らの手で現場に実装し、量産体制に反映できるポジションです。
・機械・電気・材料・ソフトウェアなど分野を問わず、幅広い技術に触れながら改善を形にしていくことができます。
・フラットな組織なので、アイデアを積極的に発信し、自ら実行できる環境です。
・小型衛星の設計・開発・組立・打上まで一貫して行なっているため、さまざまな分野の技術に触れることができます。

経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。

1. データ基盤・アーキテクチャー設計（データエンジニア）
・全社横断データ基盤または次世代データ統合基盤のアーキテクチャー設計・構築
・大規模データパイプライン（ETL/ELT）の開発・運用（Dataform, dbt, Airflowなど）
・データ品質管理、ガバナンス策定、技術的負債の解消
2. データ活用推進・BI構築（データディレクター／エンジニア）
・顧客や社内ユーザーの課題解決に向けたダッシュボード設計・実装（Looker, BigQuery）
・データモデリング（スタースキーマなど）およびSQLによるデータマート構築
・顧客へのBI導入支援、要件定義、活用定着までのプロジェクトマネジメント
3. データマネジメント・組織貢献
・各プロダクトチームへのデータ活用支援、ナレッジ共有、教育
・新技術（生成AI、最新DWH機能など）の検証・導入推進

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータを扱う大規模データ基盤の設計・構築経験が得られる
・全社または顧客の意思決定を支える、影響力の大きいデータ活用プロジェクトのリード経験が得られる
・クラウドネイティブ（Google Cloud, AWS）な環境でのモダンなデータエンジニアリングスキルが身につく
・顧客や社内ステークホルダーと直接対話し、データをビジネス価値に変換するコンサルティング・プロジェクトマネジメントスキルが身につく

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python, SQL, Ruby, TypeScript, Rust

▼ データベース・検索基盤
-BigQuery, Aurora MySQL, Redshift, OpenSearch
-Dataform, dbt, Cloud Composer, Airflow
-Looker, Tableau

▼ インフラ
-Google Cloud, AWS, Terraform, Docker

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub

全社のデータ活用をリードするアナリティクスエンジニアとして、膨大なキャッシュレス決済データにもとづき、データドリブン経営および事業部門の自律的なデータ活用（データの民主化）を実現するため、データエンジニアが構築したデータ基盤（DWH）上の生データを、ビジネス価値を生むデータモデルへと変換・管理するアナリティクスエンジニアのポジションです。
本ポジションは、事業のドメイン知識を深く理解し、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス（dbtなどを活用したバージョン管理やテスト）を用いて、データの信頼性と利便性を圧倒的に高める、データ組織の要となる役割です。

【職務詳細】
・ビジネス要件に基づき、各部門のニーズを的確に把握した上での、データのモデリングや効率的なデータ構造の設計・構築
・dbt（Data Build Tool）を活用した、DWH上のデータ変換（ELTの""T""の部分）の設計・開発
・複数のデータソースからのデータ収集、クレンジング、統合、およびユーザーが簡単に活用できるデータマートの構築
・データマートのクエリ応答速度向上やシステム全体のパフォーマンス維持のための最適化手法の実装
・データの正確性、一貫性、信頼性を確保するためのプロセス設計および品質管理
・データ活用ニーズのヒアリング、合意形成、およびデータ提供プロセスの改善の推進

【本ポジションの魅力】
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産（ファーストパーティデータ）に触れ、大規模なデータ処理スキルを身に着けることができます。
・国内最大級の会員・加盟店基盤を活かし、先進的な決済サービスや大手企業を含む様々な業界のビジネス課題に関わることができます。
・希少なデータエンジニアリングの旗手として、社内外の重要な案件に従事することが可能です。

ナウキャスト採用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東大発のスタートアップで、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おります。

今回の内容
今回の採用Meetupでは、膨大なオルタナティブデータを運用する同社のデータ基盤について、グループ全体のデータ・AI戦略をリードするグループ会社のVP of Data ＆ AI 兼 取締役から紹介があります。
オンライン開催となり、ご希望いただける方はカジュアル面談確約となります。

日時/開催形式
- 日時：9月29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 データ基盤・技術スタックの紹介
- 19:20 募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25 QA
- 19:30 終了

組織内に点在するデータ（採算、マーケティング、顧客、オペレーション等）を統合し、経営陣および各事業部が意思決定に活用できるダッシュボード（BIツール等）の設計・構築・運用を担います。

具体的な業務:
* 既存ダッシュボードの修正・アップデート（フィルター/指標の追加、レイアウト改善等）および組織内データフローや事業構造の理解
* 営業・マーケティング等の各部署からの課題ヒアリング
* 課題に対するビジネス要望のデータ仕様・可視化イメージへの落とし込み
* 経営陣・事業責任者向けのサマリーダッシュボード構築
* 全社的なデータ活用推進案件の主導
* BIツール導入後の全社展開、定着化に向けたレクチャー、継続的な改善・メンテナンスの実施

働く魅力:
* データエンジニアリングの技術力と事業を動かすビジネス視点の双方が身につく環境です
* 上流の要件定義から構築・運用定着まで一気通貫で動かすプロジェクトマネジメント力が得られる環境です
* 意思決定者が直感的に数値を把握し行動に繋げられる実践的なデータUI/UXデザイン力や、AIを活用した最新のデータディレクション手法を実践的に習得できる環境です

【具体的な業務内容】

与信・審査領域におけるデータパイプライン構築から、機械学習モデルの推論基盤・MLOps構築、モデルの業務適用・運用までを一貫して担当いただきます。データサイエンティストや事業部門と連携しながら、モデルの実装と安定運用を技術面からリードしていただきます。

・機械学習モデルの本番実装・MLOps推進
分析モデル（与信スコアリング等）の本番環境への組み込み・推論パイプライン構築
モデルの精度モニタリング、再学習・運用の自動化（DataRobot / Vertex AI / Sagemaker等の活用）
・データ基盤・パイプライン構築
DWH（BigQuery等）におけるデータモデル設計・パイプライン構築
データの集計・処理パフォーマンス最適化
・プロジェクト推進
データサイエンティストと連携したデータ・システム要件の整理
モデルの業務適用（運用設計）および導入後の効果検証サポート

技術環境

DWH：GCP（BigQuery等）
機械学習ツール：DataRobot 等
ドキュメンテーション：Googleスライド / PowerPoint 等
※自動化や精度向上に向けた最新技術も積極的に活用しています。

▼本ポジションの魅力

大規模データを支えるエンジニアリング：
大規模データを扱い、与信・審査という事業の中核領域でデータ基盤構築・MLOpsに携われます。多くのお客さまの審査・与信判断に活用される仕組みを構築し、分析成果を実際のサービス価値へと直接つなげられる手応えがあります。

多様なキャリアパス：
自身の意欲やスキル向上に応じ、MLOpsスペシャリストとしての専門性を極める道や、プロジェクトリーダー・マネージャーとして組織を牽引する道など、柔軟なキャリア拡張・転換が可能です。

あなたのAI・画像処理・自動化技術で、眼科検査の自動化と医療現場の革新に挑戦しませんか。
私たちは、検査画像・データを活用し、撮影品質向上と診療ワークフロー効率化を実現するAIソリューションを開発しています。

《業務内容》
　・ 眼科検査画像を対象とした画像処理・画像解析・AIアルゴリズムの技術開発
　・ 撮影品質判定、異常候補検出、撮影条件最適化など、検査機器の自動化に関する技術開発
　・ 医療従事者と連携した医療現場の業務フロー分析、および検査・診療の効率化につながる機能の要件定義・試作・評価
　・ 社内のソフトウェア開発者、機器開発者、サービス担当者と連携したAI機能のプロトタイピング、実装、評価・改善

《責任範囲》
　・ AI・画像処理・自動化技術の開発リーダーとして、技術開発を主導する
　・ 検査機器の自動化と医療現場の業務効率化につながる技術開発を推進する
　・ 関係部門と連携し、AI機能の実用化・製品化をリードする

●生産組織
　所定の製品の製造を、継続的且つ安定的に実行していくために、最適な生産組織を編成する。
●生産拠点配置
　製品開発/販売計画に基づき、どの地域にどのような生産拠点を配置すべきかを決定する。

●生産割当(製品アロケーション)
　所定の製品の生産を、どの生産拠点で実施すべきかを決定する。

●継続的改善
　生産拠点における継続的改善の仕組みを構築/改善するとともに、実際の継続的改善を管理/推進/支援する。

●生産プロセス/システム構築
　生産業務を効率化するための業務プロセスや情報システムを開発すると共に、実務適用する。

●生産拠点管理
　自らが特定生産拠点の責任者として、上記に関わる戦略/計画を提案・実行する。

【責任範囲】
各生産拠点、生産する製品特性を理解し、生産戦略に関する情報収集及び企画提案を行い、部長に上申する。

当社アイケア製品の品質に関する業務全般をご担当いただきます

【業務内容】
・眼科用医療機器（診断・検査機器）に関する製品評価・検証業務
（電気的特性、機械的特性、光学性能の評価計画立案、試験実施、データ解析およびレポート作成）

・設計部門・製造部門と連携した評価観点の検討、課題抽出およびフィードバック
（規格・社内基準に基づく評価試験、不具合発生時の原因分析および是正提案を含む）

・仕様書、設計資料、リスクマネジメント関連文書、取扱説明書等のレビュー
（評価観点からの設計妥当性・試験観点の確認、改善提案）

・社内評価試験方法・試験手順書・評価基準の整備および標準化
（再現性・妥当性を考慮した評価手法の検討・改善）

【責任範囲】
・担当分野（電気／機械／光学）における評価内容・評価結果の技術的説明および専門的判断
・評価試験方法・基準の改善および標準化への主体的な関与
・評価手法の文書化・見える化を通じた、製品評価プロセス全体の品質向上への貢献
・評価技術に関する社内の技術的相談役としての役割

理系・テクノロジー人材と企業の出会いを支援するオファー型サービスを主力として提供する企業でのポジションです。学生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、理系人材の可能性が正しく評価される環境を実現しています。理系の就職活動における構造的な課題解決を目指し、教育と採用の接続を再設計しています。テクノロジーと仕組みの力で社会の未来を支える仲間が集まっています。プロダクトや事業におけるデータ活用をリードする役割です。分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担います。PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進します。

【具体的な業務について】
1. プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
2. データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
3. 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
4. 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
5. ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
6. 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
7. PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
8. 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート

【ポジションの魅力】
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、裁量と自由度の高い環境で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的にはデータチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。

【キャリアイメージ】
急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務変更の範囲】 その他会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】 基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。）
組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、エンジニア向けにまとめたご案内資料をご覧ください！

同社はレシピ動画を起点に、利用基盤と食・料理に関する膨大なデータを築いてきました。しかし「料理」だけではユーザーの生活のごく一部にしか関われません。料理の前後にある「買い物」領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへと進化する これが同サービス立ち上げの原点です。

リリース以降、同サービスは累計ダウンロード数を突破し、月間アクティブユーザー数、年間成長率と急成長を遂げています。toCサービスでは稀有な伸び率でPMFを果たし、まさにスケールフェーズに入っています。

同サービスが取り組んでいるのは、消費者向けの節約アプリにとどまりません。レシート投稿で集まる購買データをマーケティング変革に活用することで、購買市場における「産業の再構築」に挑戦しているサービスです。

日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン（実店舗）での購買ですが、この領域はデジタル化・データ利活用が大きく遅れています。

- メーカー・小売業界では、需要予測の不足による一斉値下げが常態化
- 年間販促費に対して、効果測定・ターゲティングの精度が不十分

同サービスはレシートを通じて実購買データを蓄積できる希少な手段です。これを活かして、オフライン購買におけるデータ資産の利活用を進める支援をしています。

毎日投稿される大量のレシートOCRデータ、デモグラ情報、レシピ閲覧履歴。このデータ資産が、同社の次の事業ステップを支える基盤になっています。

「レシピ動画の提供企業」から「販促・購買データを動かす企業」へ、さらに「日本のサプライチェーンをAI-Nativeに置き換える企業」へ。これが同社の目指している姿です。

テックリードとして、同社サービスバックエンドの技術戦略・アーキテクチャ設計・基盤改善をリードしていただきます。特定領域に閉じず、プロダクトの成長段階に応じて事業横断的な技術課題に関わっていただくポジションです。

- 担当領域の技術選定・設計レビューの主導
- リファクタリング・技術的負債解消の計画的な推進
- SmartNews・Yahoo! JAPANとの連携拡大に伴うトラフィック増への対応、非機能要件を踏まえた設計判断
- 既存サービスを止めない段階移行でのリアーキテクチャ推進
- ジュニア ミドルエンジニアへの技術支援・コードレビュー・設計レビュー
- AI駆動開発をチームの開発フローとして浸透させる取り組み
- 中長期でのバックエンドセクション全体の技術・組織両面での牽引

▽ 開発の進め方

エンジニアは言われた要件をただ実装するだけの役割ではありません。4 6名前後の少数で構成されるチームがそれぞれ改善対象のKPIを持ち、エンジニア、デザイナー、PdM、BizDevなど職種横断メンバーで目標達成に向けて日々議論しながら開発をしていくスクラム体制になっています。

設計・アーキテクチャの判断はエンジニア同士で議論を重ねて決めていく文化があります。「なぜこの設計にするか」を言語化し、コードレビュー・設計レビューでフィードバックしあいながらチームとして最適解を探していくプロセスが日常的にあります。一人で技術判断を抱え込まず、対話を通じて正解に近づける環境です。

本ポジションの魅力

1. 生活インフラとして数千万人の日常を支える

累計ダウンロード数の主力サービス、累計ダウンロード数の別サービス。「料理を作る」「買い物をする」という生活の中核体験を支えるサービスで、自分の判断と実装が数千万人の日常に届く実感を得られます。

2. アナログ業界をデジタル化する社会的インパクト

日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン購買で、デジタル化・データ利活用が遅れている領域。同サービスは、メーカー・小売の業務フローをAI-Nativeに刷新する取り組みとして社会的インパクトの大きなサービスです。

3. 国内最大級の1st Party Data × AI

レシピ閲覧×レシート購買×位置情報×アプリ内行動を掛け合わせられる1st Partyデータセットは国内でも稀有。Snowflake/dbtを用いたモダンなデータ基盤を前提に、担当領域の機能開発を通じてこのデータを活かす設計に関われます。

4. AI駆動開発を組織標準として推進するフェーズ

AI手当・全社AI駆動開発推進など個別の取り組みが進行中で、高度なレベルでAI活用中。テックリードとして、担当チームの開発フローにAI活用を組み込み、標準化を推進する先行事例を作れるポジションです。

ご自身で分析を行いながら、AIが分析しやすいデータ環境を整えていただきます。同社では、AI活用を積極的に行っています。そのため、AIが正しい分析を実行できるよう、データ・ナレッジを整備することが欠かせません。分析の実務を通じて課題を見つけ、AIが正しく解釈できる形にデータを整え、AIのアウトプットの質を上げていく。この両輪を担うポジションです。

1. データウェアハウス・データマートの設計・構築（重点領域）
データエンジニアと連携し、BigQuery・Dataformを用いてデータウェアハウスとデータマートを設計・構築します。データエンジニアが担うのは、データの収集・パイプライン・基盤の非機能要件です。本ポジションでは、その上に載る分析層を担います。どの粒度でテーブルを持つべきか、どの指標をどう定義するか、どこまでを共通のマートとして持つか 分析要件を起点に設計し、繰り返し使える形へ整えていきます。整備の目的は、人が分析しやすくすることだけではありません。AIが正しくデータを解釈し、精度の高いアウトプットを返せる状態を作ることを目指します。

2. 指標定義の統一とデータ品質の担保
KGI・KPIの定義を整理し、経営・PdM・マーケが同じ数字を見て議論できる状態をつくります。定義のばらつきや数値の不整合を発見し、マート側で解消していきます。

3. 課題の定義・仮説立案
PdM・エンジニア・マーケ・CSと連携し、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。

4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、意思決定に活かせる形で届けます。

5. ダッシュボードの構築・運用
整備したデータマートを土台に、各部署が自律的に数字を見られるダッシュボードを構築・運用します。

6. AIを活用した分析の高速化
Claude等のAIツールを前提に業務を設計します。定型的な分析やクエリ作成をAIに委ね、出力の妥当性を見極めながら、分析のスループットを上げていきます。

【ポジション・部門の魅力】
* AIが分析できる環境を、自分の手で設計できる
すでに整ったDWHを使う仕事ではありません。何をウェアハウスに持ち、どこをマートとして切り出すか。設計判断から関われます。分析と基盤の両方に手を入れられる環境は多くありません。
* EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。
* 分析が確実に意思決定に使われる
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。
* アナリスト出身のPdMと、設計から一緒に組める
データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っており、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がありません。
* AIをフル活用できる環境
全社でAIフル活用を前提とし、AIツールの利用環境も整っています。分析やクエリ作成をAIで効率化しながら、人が判断すべきところに時間を使えます。

世界のテクノロジー進化を支える最先端の半導体関連装置に関する研究開発において、実験データの分析・解析業務をメインにお任せいたします。
光学技術を用いた検査装置の性能向上や新機能開発に向け、経験則だけでなく「データ駆動」でのアプローチを担っていただく重要なポジションです。
あなたの専門知識とデータ分析スキルが、次世代の半導体産業を支える技術に直結します。

【具体的な担当業務】
・半導体関連装置の研究開発・性能評価に関する実験データの分析
・Pythonを用いたデータ処理、統計解析、アルゴリズムの検証
・光学的な知見に基づいたデータの解釈および仮説検証

【開発環境・使用ツール】
・プログラミング言語: Python
・用途: 実験データの前処理、統計解析、可視化など

【この仕事の魅力・やりがい】
・世界をリードする半導体技術の最前線で、データドリブンな研究開発に深く携わることができます。
・自身の分析結果や仮説検証が、次世代の半導体装置の性能向上に直接結びつく、影響力の大きなポジションです。
・専門的な「光学の知識」と「Pythonを用いたデータ分析スキル」の両方を活かし、市場価値・希少価値の高いエンジニアとしてキャリアを築くことができます。

プロジェクト例
最先端の半導体関連装置に関する研究開発において、実験データの分析・解析業務をメインにお任せいたします。光学技術を用いた検査装置の性能向上や新機能開発に向け、データ駆動でのアプローチを担っていただく重要なポジションです。

具体的な担当業務：

半導体関連装置の研究開発・性能評価に関する実験データの分析

Pythonを用いたデータ処理、統計解析、アルゴリズムの検証

光学的な知見に基づいたデータの解釈および仮説検証

データガバナンス部 データ品質チームの中核メンバーとして、当社における重要データの品質向上、データ定義/管理ルールの整備、データリスク管理の高度化を担っていただきます。特に、全社横断的なデータ管理態勢の整備・モニタリングを行う「第2線（2nd Line）」の立場から、データリスク管理およびデータガバナンス強化を推進いただきます。
経営管理/リスク管理/統合報告書等の対外開示・報告等に用いられるデータを中心に、関係部署と連携しながら、データを「正しく/説明可能に/安心して使える状態」にするための仕組みづくりを推進いただきます。
ご経験/強みに応じて、データ品質評価/改善、データガバナンスルール整備、全社横断のデータ整備/業務改善プロジェクト等をご担当いただきます。また、ご経験・適性・キャリア志向等を踏まえ、将来的にはデータ品質領域に限らず、データマネジメント領域全般や全社横断の企画・推進業務等をご担当いただく可能性があります。

＜業務詳細＞
・経営管理/リスク管理/対外報告等に用いられる重要データの品質評価、課題整理、改善推進
・データ定義、データ品質、データオーナー、証跡/説明可能性等に関するルール/ガイドラインの整備支援
・関係部署と連携したデータ品質改善、データ整備、業務プロセス見直しの企画/推進
・データガバナンスに関する会議体運営、課題/対応状況/残リスク等の整理および報告
・データリテラシー向上に向けた社内啓発、研修、ガイドライン整備等の支援
・ご経験・適性・志向に応じて、データマネジメント施策全般の企画・推進や、全社横断の業務改善プロジェクト等への参画

＜本ポジションの魅力＞
・新設フェーズのデータガバナンス部で、全社のデータ管理態勢づくりに中核メンバーとして関与可能
・経営管理、リスク管理、財務/経理、IT、各業務部門など多様な関係者と協働し、全社横断の課題解決に携われる
・データ品質、データリスク管理、内部統制、データ活用をつなぐ専門性を高められる環境
・将来的には、データ品質領域のリードや全社データガバナンス施策の企画/推進を担うことが可能

【従事すべき業務の変更範囲】
グループ内またはその他当社が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

このポジションはグループのスタートアップである同社でお仕事をしていただくポジションです。

出向先企業情報
会社名： 株式会社Almondo
所在地： 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
事業内容：AIソリューションの開発、販売、提供
代表者： 伊藤 滉太
HP：

同社におけるデータ基盤エンジニアとは
「データ基盤の構築・運用から、ビジネス現場でのデータ活用・データ定義統一までを一気通貫で推進するプレイヤー」です。
自ら手を動かしてデータパイプラインやデータマートを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・マーケティング・経営層等）と伴走し、要件定義・指標設計・可視化・分析支援まで幅広く担当していただきます。

具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。

1. データ基盤・データマートの設計・構築・運用
AWS (Redshift/S3等) や GCP (BigQuery/Dataform等) を活用したDWH・データマート（DM）の設計および構築
dbt等を活用したデータモデリング、データパイプライン（ETL/ELT）の実装・運用およびデータ品質・リネージの管理
クエリパフォーマンスチューニング（sort key/dist keyの見直し、パーティショニング設計等）や処理時間・コストの最適化

2. データマネジメント・ガバナンス推進＆定義統一
プロダクト間や事業部間におけるデータ定義の整理・統一（データカタログ作成・ドキュメント整備）
イベントトラッキング設計や主要指標（KPI）定義の標準化・整備
非エンジニアからのデータ定義・クエリに関する質問対応やドキュメント化による自走支援

3. ビジネスサイドへのデータ活用・可視化支援
BIツール（Looker Studio / Tableau / Redash等）を用いたダッシュボード・KPIモニタリング環境の構築
ビジネスサイド（企画・ディレクター・PmM等）との要件すり合わせ、抽出クエリの作成・テンプレート化・レビュー
ユーザー行動データや属性データを用いた分析支援（ファネル分析・離脱分析・ABテスト効果計測等）および施策提案

プロジェクトの例
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しています。
大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・データマートのゼロからの設計・構築
Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築およびRedash/TableauでのKPI可視化
全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチューニング
Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進

ポジションの魅力・得られる成長
一気通貫のキャリア: クラウドインフラ・DWH設計からBI可視化、データマネジメント、ビジネス分析支援まで、データ利活用全体のサイクルを回す経験が積めます。
高いビジネスインパクト: ビジネス領域と開発領域の架け橋となり、データ定義の揺れ解消や分析環境整備を通じて、組織全体の意思決定スピードや売上向上・業務効率化に直接寄与できます。
モダンな技術スタック・生成AI活用: BigQuery, Redshift, dbt, Claude Code等のツールを積極的に活用し、自動化・標準化の最前線でスキルを磨けます。

働く環境
オフィス
渋谷駅直結の渋谷スクランブルスクエア (WeWork) 41F。提携先グループ会社と同フロアを共有しており、スタートアップのスピード感と上場企業の安定したサポート体制が共存する環境です。

関わるメンバー
正社員全員が技術バックグラウンドを持つ少数精鋭チームです。職種や役割に関わらず技術の共通言語で会話できるため、意思決定が速く、相談のハードルが低い環境です。

働き方
効率を最大化させる働き方ができるよう、出社・リモートについての規定は設けていません。
フレックスタイム制: コアタイム 11:00 16:00 / 前後は自由に調整可
リモートワーク可: 集中作業や個人の事情に合わせて在宅勤務OK

実際の出社パターン
フルリモート：約30%
週2 4日出社派：約40%
毎日出社派：約30%

技術スタック(一部)
AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch
データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag
分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce
言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL
DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux
ツール: Slack, Notion, Google Workspace

業務概要:
同社は、「GOALY AI」というサービスを通じて、企業の業務プロセスのデジタル化を支援しています。顧客企業がデジタル技術を活用することで新たな価値を創造できる未来を実現することを目指します。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は、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ことです。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。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。

具体的な業務:
バックエンドエンジニアとして、顧客のDXを支えるデータ連携基盤の設計・開発を担います。
1. 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
- ASTERIA WarpをはじめとするETLツールを活用した、データ連携フローの設計・実装・保守
2. 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
3. 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

ポジション・部門の魅力:
同社は、特定の技術に閉じないエンジニアの育成を重視しています。プロジェクトごとに扱う技術は異なるため、新しい領域を短期間で習得する力そのものを、研修とOJTで鍛えます。
入社後1カ月は技術ハンズオントレーニングがあり、配属チームの技術領域に応じた実践プログラムが用意されています。実務移行後はOJTとSlackでの日常的な相談を通じて、先輩エンジニアが伴走し、ナレッジは全社で共有され、一人で抱え込まずに進められる環境です。継続的に、チームを動かすためのスキル研修（プロジェクト推進力、チームでの成果創出）も提供されます。
要件定義から納品まで自走し、顧客とチームを動かせる状態を目指し、技術者としての専門性と、チームを率いるマネジメント力の両方を伸ばせるキャリアパスがあります。
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おり、エンジニアとして技術力を磨きながら、将来的にはPMや技術リーダーへのキャリアアップも目指せる環境です。実際に、バックエンドエンジニアからPMへ内部昇格した実績もあり、技術と事業の両面で成長できるポジションです。これから事業を分けて立ち上げていくタイミングだからこそ、部門の立ち上げや組織づくりに創業期のような手触り感を持って関われるポジションです。仕組みを整える側ではなく、仕組みを生み出す側として参画できます。
顧客の業務を深く理解し、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、「実装担当」から「一気通貫で担えるエンジニア」へ成長できるポジションです。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伴走型の仕事です。

事業概要
デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業でのポジションです。
現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局です。同局は「データとAIのプラットフォーム」を担う組織です。データプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

募集背景
事業統合や、時間の経過で顕在化したシステムとビジネスの不一致を背景に、基幹システムの大規模マイグレーションを進めています。このタイミングで、マスターデータマネジメントに本腰を入れると決定しました。データ活用に限らず、日々の業務の中で「マスターデータがきちんと定義されていれば」という場面が繰り返しありました。だからこそ、ここに投資します。
大規模な基幹システムの「データの定義」を決める仕事です。定義が間違えば、その下流にあるすべてが狂う。逆に言えば、ここを正しく設計すれば、全社のデータ品質が変わります。エンジニアリングの目を持って、データの定義と品質を守る。このポジションを一緒に担ってくれる方を募集します。

業務内容
チームのミッション
データ&AIマネジメント部は、データの定義と品質を守る仕組みづくりを担う部門です。マスターデータの定義・設計、データガバナンスの仕組みづくりを行います。
ミッションは、組織全体のデータの「信頼性」を確保することです。どのシステムでも同じマスターデータが使われ、データの定義に迷いがない状態を作ります。日々の業務はデータモデル設計・業務部門との対話・ベンダーとの仕様調整が中心ですが、データモデルの良し悪しを判断するにはDB設計の経験が要り、ベンダーの設計書をレビューするには実装の勘所が要ります。

メイン業務
マスターデータの定義・設計
マスターデータのルール策定からデータモデル設計まで一貫して担います。どのデータをマスターとして管理するかの定義、コード体系の設計（命名規則・採番ルール・階層構造）、MDMのデータモデル設計。業務部門と連携し、業務で実際に使われるマスターの実態を把握しながら「あるべき姿」と「現実」のギャップを埋めていきます。
データガバナンスの仕組みづくり
マスターデータの品質を維持するための仕組みを構築します。各マスターの「誰が決める人か」の明確化、追加・変更・廃止のフロー設計、整合性チェックや重複検出のルール定義。
AI活用を支えるデータ品質基盤（中期）
まずマスターデータを整え、その上に業務やAI活用を載せていく。その品質基盤を構築するのが、このポジションの中期の仕事です。

このポジションの魅力
大規模企業のマスターデータをゼロから設計できる
既存のMDMがない状態から、定義・コード体系・データモデルを設計します。下流の全プロジェクトがこの設計に依存する。この規模の企業でこの機会は、貴重です。
技術だけでは完結しない。だから面白い
業務部門に踏み込んで、実際にデータがどう使われているかを理解するところから始まります。技術力とビジネス理解の両方が求められ、両方が伸びる。エンジニアとしてのキャリアの幅が広がるポジションです。
組織のデータの「正解」を自分の手で作れる
組織のデータを管理する型を、ゼロから作れます。その型は組織が大きくなるほど効果を発揮します。自身の設計が全社の基盤になる実感を持てる仕事です。

同社は、デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業です。現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局（以下、Core局）です。Core局は「データとAIのプラットフォーム」を握る組織です。自らデータプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

チームのミッション
データ&AIプラットフォーム部は、Core局の技術実装を担う部門です。Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの構築・運用、各種データ連携の設計、そしてデータの流れを支えるアプリケーション開発を行います。
ミッションは、事業の基幹を支えるデータの流れを確実に動かし、その上にAIで新しい事業価値を生み出すことです。

メイン業務
データプラットフォームの構築・運用
Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの設計・構築・運用がメインの仕事です。各業務システムからデータを集め、変換し、必要な先に届ける。このデータの流れ全体を設計し、動かし続けることを担います。
データの取り込み、Snowflake内での変換・モデリング、業務システムへの書き戻しが主な領域です。既存ツールで対応できない部分はアプリケーションとして自前で構築します。バッチ基盤・CI/CD・監視といった、データの流れを安定的に動かすための技術基盤も構築対象です。

AI基盤の設計・構築（中期）
マスターデータが揃い、業務データが構造化されれば、AIが活用できるようになります。このデータ基盤の上にAI基盤を構築するのが中期の仕事です。LLM・AIエージェント基盤の設計から、事業課題に対するAI活用のPoC・実装まで。

このポジションの魅力
データを作り、その上でAIを効かせる
業務データの基盤構築から、その上でAIを効かせるところまで。短期では業務のデータ化を進め、中期ではAI基盤を立ち上げます。これだけ広いスコープを一人のエンジニアとして経験できるポジションです。

数千人規模の企業のデータ基盤を再設計できる
プロダクトのために作られたデータ基盤を、事業全体を支える基盤へ再設計する。この規模の企業でこの機会は、正直なかなかありません。

裁量を発揮するしかない環境
技術選定からアーキテクチャ設計まで、自分で決めて自分で作る。いまのCore局はそうせざるを得ない環境です。だから面白い。

本ポジションでは、オンプレミス環境を中心としたシステム運用に関する委託先管理と、運用業務の見直し・改善を担当いただきます。あわせて、運用で利用するインフラの開発案件にも関わり、企画から実行、要件定義からプロジェクト管理まで幅広く携わります。システム運用の安定化と高度化を支える中核的な役割です。

・システム運用委託先との調整・管理および運用品質の向上
・運用高度化に向けた施策の企画・推進
・インフラ開発案件における要件整理やプロジェクト管理
・開発ベンダーやシステム主管部との各種調整・合意形成
・コスト削減や生産性向上に向けた運用業務の見直し・改善

日常的な運用管理に加え、改善活動やプロジェクト業務の比重も大きく、変革に向けた取り組みを主体的に進められる環境です。数百名規模の運用体制や一定規模の開発予算に関わりながら、幅広い視点で業務に携わっていただきます。

2．職責
まずは現行の運用業務や関係者との連携体制を理解いただき、そのうえで業務改善や運用高度化に向けた提案・推進を担っていただくことを想定しています。
・現行業務を把握し、運用改善や変革に向けた提案を行う
・定常業務における判断・優先順位付けを主体的に進める
・システム運用高度化に関する施策の企画・推進を担う
・プロジェクトを主導する立場として、委託先やベンダーとの調整を通じて施策を実行する
・新技術や他社事例なども参考にしながら改善案を検討する

改善施策の実現にあたっては複数の関係部署との合意形成が求められます。生産性向上や運用品質向上を目的に、関係者を巻き込みながら着実に施策を前進させることが期待されるポジションです。

魅力・やりがい

大規模なシステム群の運用に携わりながら、運用改善や業務変革を推進できる点が本ポジションの魅力です。日々の運用だけでなく、将来を見据えた仕組みづくりにも関わることができます。

・大規模なシステム運用とインフラ管理の経験を積める
・自社データセンターを含む運用環境に幅広く関われる
・数百名規模の委託先体制と連携しながら施策を推進できる
・一定規模の予算を活用した改善・開発案件に携われる
・自動化や省人化などの取り組みが成果として現れやすい

新規施策については企画段階から関与できる一方で、定常業務では一定の裁量を持って判断を進められます。自身の提案や改善活動が業務効率化や運営体制の安定化につながる実感を得やすい環境です。

キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1〜3年）：開発業務および運用業務変革業務でマネジメントの経験いただきます。
中期（3〜5年）：運用業務を中心とした各種プロジェクトでリーダーをお任せいたします。
長期（5年以上）：経営層を巻き込む必要がある大型プロジェクトでマネジメント経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。

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。