データエンジニアの転職求人

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AIを活用した国内DXを牽引する企業において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します。

業務概要:
各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発、隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進を担当いただきます。
主な開発環境は、言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等、採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等、データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等、クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等、ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluenceです。
キャリアアップの上での特長として、資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

ポジションの魅力:
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。データ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
活用事例として、ヘルスケアの事例、LLMの活用事例があります。

●採用背景
AI・データサイエンスを強みに、企業のDXを推進する企業でのポジションです。
エンジニアには、「データを中核に据えた価値創造」が求められています。
「データを活用する」とは規定SQLやコードを実行するだけではありません。価値を引き出すためには業務遂行の理解、Web技術、データ基盤構築、AI活用まで、総合的な見識が問われます。
本ポジションでは、各人のエンジニアリングの専門性（UI/UX、バックエンド、クラウド、MLなど）をご相談の上、データを軸とした開発や事業創出に幅広くご対応いただきます。

●担っていただきたい役割
本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。
ご自身の強みと同社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。
「最速で価値を提供すること」：そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む
「業務データの価値を引き出す」：そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要
「専門性のコラボレート」：隣接領域への理解とリスペクトが近づく
エンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。

●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています
【使用技術の一例】
- バックエンド：Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド：React, Next.js
- データベース：PostgreSQL / MySQL
- インフラ：Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン：DataForm, dbt等
- コード管理：Github
- バックログ管理：Jira
- コミュニケーション：Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams

●働き方
同社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。
- 書籍購入認証
- オライリーオンライン
- Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
- インディングエージェントの補助
- Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
- 社会人修士・社会人博士支援制度

データマネジメント課は、主力クラウドサービス事業の成長を支えるデータドリブンな意思決定のインフラとして、経営と現場、組織と組織をつなぎ、スピーディで確信度の高い意思決定を実現することを目指す組織です。事業戦略・マーケティング・営業・カスタマーサクセスなど、各部門と連携しながら、事業の計画策定、予実管理、データ活用基盤の整備および運用を推進。データを起点に課題の可視化と改善提言を行い、事業成長の原動力となる意思決定を支援しています。

事業計画の策定から状況分析から提言まで、各商材や主力クラウドサービス事業全体の状況を考慮しながら、事業成長を実現するための取り組みをデータの観点から支援いただきます。

業務内容詳細：
1. 事業・組織KGI・KPIの予測、実績、予実GAPの集計・分析
2. 事業責任者と連携した事業計画の策定
3. データ活用基盤（データマート・DWH・パイプライン）の構築・管理
4. 各種データ分析に基づく戦略提言および意思決定支援

CMでおなじみ、累計導入社数No.1の経費精算システムである主力製品や、シェアNo.1を誇る主力製品などをはじめ、同社の提供する、企業の業務効率化につながるクラウドサービスのいずれかを扱っていただきます。サービス一覧は同社ウェブサイトをご確認ください。

配属組織は主力クラウドサービス事業本部 データマネジメント課（課長1名、メンバー11名）です（2026年4月時点）。

キャリアパス想定イメージ：
1. ご入社後は既存の組織に入っていただき、組織のミッションや業務の流れをインプットいただきます
2. プロジェクトの主担当としての進行をお任せいたします
3. チームリーダーとして複数名のメンバーの業務遂行支援をお任せいたします
4. 取組みや成果に応じて、ゆくゆくは管理職として組織運営をお任せいたします（課長代理 / 課長レイヤーへの昇格）

ご希望と組織状況に応じて、他組織・他職種へのキャリアチェンジも可能です（社内公募等の社内異動の実績もございます）。

ポジションの魅力：
◎複数事業を横断して業務に携わることができる
配属予定先の「主力クラウドサービス事業本部」では、バックオフィス業務を効率化する複数のサービスを持っており、プロダクトによって市場状態や事業フェーズが大きく異なります。導入〜成長期の様々なスケールの事業に携わり経験を積むことができます。これまでのご経験やスキル、ご志向に応じて他の領域へ幅を広げて携わって頂くことも可能です。

◎データマネジメント業務を通じて事業戦略・戦術の意思決定に携われる
「主力クラウドサービス」は高い認知を持つ同社の主力製品です。毎年堅調に成長を続けている一方、まだまだ白地の多い市場であり、さらなる事業拡大を目指しています。会社・事業の成長と共にデータマネジメント課としては「事業本部横断のデータ活用インフラとして、意思決定の原動力となる」をミッションに掲げ、事業全体を俯瞰した視点や視座を本ポジションでは得ることができます。

◎潤沢な予算とリソースのもとで業務経験を積むことができる
継続的な事業成長と増収により、潤沢なリソースと予算を用いた事業拡大のための基盤構築に携わっていただけます。事業責任者をはじめ事業部内の各職種の上位者との関わりも深くなるため、事業全体における意思決定を近い距離で経験いただけます。

同社で働く魅力：
1. 顧客にとって、本当にいいサービスを提案できる
同社は「徹底したユーザー視点」でサービスの開発から提案、提供、アフターフォローまで一気通貫で実施しています。実際の現場でも、「顧客にとって最も良い提案は何なのか」という点に拘っている為、顧客が望んでいないものを創るといったようなことはありません。企画職として、どうすればお客様に選ばれ、また選ばれ続けることができるかを考えながら企画ができるやりがいのある環境です。

2. 安定企業で企画にチャレンジできる
国内クラウドサービス企業において、最大規模のARR(年間経常収益)/時価総額をほこる成長企業でプロダクト企画に携われます。安定した経営基盤の下で、プロダクトの中長期戦略や、事業の重要な意思決定に関わるといったチャレンジができるため、事業成長と自身の成長を同時に実現できます。

3. 成長を後押しする評価制度
同社では「思考力」「行動力」「人間関係力」「組織推進力」の4つが大きな評価項目となります。上記4つの評価基準を理解し、しっかりと実践することで着実に昇給昇格につながる仕組みです。業務効率・生産性を大事にしている会社ですので思考力を重視する部分もありますが、思考するだけではまだ足りません。自ら思考し計画→実行する中で、社内の人間関係力を発揮し、誰にでも説明できる形で社内へ展開して組織推進をすることが必要となってきます。数字的な評価はもちろんですが、ビジネスパーソンとしてしっかりと成長することができる評価制度も特徴です。

データ統括部は、グループ会社におけるデータ、クラウド、AI領域の第二の防衛線として、包括的なガバナンスと統制を提供しています。グローバルに活動し、ガバナンスと標準、共通データ基盤、データ文化の醸成を通じて、データ、クラウド、AIに関するリスクの軽減に取り組んでいます。目標は、効率的でデータ主導の規制遵守を実現し、データリスクを軽減するとともに、データ分析及びAIにおけるデータの利活用性を向上させることです。
データガバナンスリードは、データガバナンスフレームワークの設計、導入、継続的な改善を担います。データ統括部内の役割として、データが戦略的資産として適切に管理されるようにするとともに、ガバナンスの実践が規制遵守、リスク管理、業務運営の向上、および事業価値の創出を支えます。

具体的な業務：
* BCBS 239 および規制報告の要件に沿って、データガバナンスフレームワークの設計、実装、継続的な定着を主導する。
* データポリシー、標準、ガイドライン、統制、およびマネジメントレポーティングを策定・維持する。
* 各ビジネス領域における重要データについて、データオーナーシップ、スチュワードシップ、説明責任の確立を推進する。
* データ品質管理、課題の是正、データ統制の有効性を監督する。
* ビジネス部門およびテクノロジー部門と連携し、メタデータ、データリネージ、データ分類、データ品質、重要データ管理の改善を推進する。
* ガバナンスフォーラムの運営、ステークホルダーとの連携、データ関連リスクおよび対応策の優先順位付けを主導する。
* ガバナンスの実行状況、統制、是正進捗に関する証跡を提示し、監査、規制当局対応、リスクレビューを支援する。
* ガバナンスの成熟度、主要リスク、是正進捗について、上級経営層へ定期的に報告する。
* データドリブンな文化を促進し、データ管理のベストプラクティスに関する意識、説明責任、定着を高める。

ポジション・部門の魅力：
本ポジションは、銀行におけるデータガバナンス、規制当局の期待、ならびに全社的な変革の推進に関する豊富な経験を必要とする、組織に高い影響力を持つリーダーシップポジションです。リスク、ファイナンス、オペレーション、テクノロジー、コンプライアンス、規制報告チーム、ならびに各ビジネス部門のステークホルダーと連携し、戦略的優先事項および規制上の要請に整合した、効果的かつ持続可能なデータガバナンスの実践を浸透させることができます。

AIが意思決定に直接関わる時代、データ基盤の設計品質がAI活用の成否を決めます。基盤を「作って終わり」にせず、AI Readyな状態まで設計・実装し、運用の中で継続的に改善することにこだわっています。
多くの企業のデータ活用を支えてきた主力プロダクトがあるため、定型的なデータ整備に追われることなく、データアーキテクチャの設計や価値創出に集中できます。
求められるのは、あるべきデータ活用の姿から逆算してアーキテクチャを設計し、顧客の意思決定を支えるデータエンジニアです。
あらゆるデータをビジネスの力に変えることを掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーでのポジションです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。

お任せしたいミッションは、顧客のデータ基盤をAI活用に耐えうる状態へと設計・実装し、AI活用を「実験」から「事業」へとスケールさせることです。シニアデータエンジニアやコンサルタント、PMと連携しながら、アーキテクチャ設計から実装・運用定着まで一気通貫で関与いただきます。

具体的な業務:
- AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの策定への参画
- AI活用を支える基盤の設計・構築（DWH / ELT / データモデリング・品質管理）
- PMやシニアデータエンジニアと連携した課題整理・提案活動へのサポート
プロジェクトで得た知見は主力プロダクトへ還元され、AI時代にふさわしいプロダクトとプロフェッショナルサービスの価値向上に貢献していただきます。

本ポジションの魅力:
1. 設計した基盤が、顧客の意思決定を変える
設計した基盤が顧客の意思決定を変え、事業が動く。その手応えを、顧客に伴走しながら直接実感できる環境です。
2. AI Readyの最前線で、大規模運用のエンジニアリングに挑める
「AI Ready」の中心で、AI活用に耐えうるデータ基盤の設計から実装、運用改善まで一気通貫で関わりながら、AI時代に求められるエンジニアリングの知見を磨くことができます。また、顧客のAI活用を支える基盤づくりを通じて、全社のAI戦略を推進する中核的な役割を担えます。
3. 知見が、多くの企業の価値につながる
プロジェクトで得た知見は、主力プロダクトへ還元され、多くの企業の価値につながります。一顧客への直接的な貢献にとどまらず、プロダクトを通じたストック型の価値創出にも関われます。
4. 技術とビジネスをつなぐハブとして、高い視座で働ける
コンサルタント・エンジニア・PdMと日常的に協働し、事業と技術をつなぐハブとして価値を創出できます。
また、高度な専門家が集う組織だからこそ、視座の高い議論に日常的に触れながら成長できる環境です。

具体的な案件・取り組み事例:
顧客企業のデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
別の顧客企業では、分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得に貢献しました。

利用技術例:
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: 主力プロダクト / dbt
BIツール: Tableau / Looker Studio / Power BI / QuickSight
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: GitHub / Confluence / Backlog / Slack

提供サービス:
- クラウドETL「主力プロダクト」
- AIデータプラットフォーム「主力プロダクト」
- ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
- エージェント型AIソリューション「主力ソリューション」の提供
主力事業である主力プロダクトは、多くの企業や団体に提供されています。

業務概要:
同社では、SaaS事業の対象となる建設セクター（ドメイン）の多様化が進み、多様化する顧客ペインを解決するべく、プロダクトのマイクロサービス化も進んでいます。また、SaaS事業で築いた顧客基盤・データアセットを活用し、SaaS以外の新規事業による顧客への価値提供も次々に立ち上がっています。引き続き高い事業成長を実現するには、フラグメントなマーケット・事業ごとに戦略立案、実行、モニタリングを重ねていくこと、あらたな打ち手を次々に展開することが非常に重要です。事業戦略本部に所属し中長期に描く全社戦略達成に向けて、事業戦略観点からリードする企画メンバーや事業部側のマネジメント層、経営層とともに、事業成長をデータ面から力強くリードいただくデータアナリストを募集します。

具体的な業務:
クラウド上（GCP等）へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現に貢献いただきます。
主な業務内容は以下の通りです。
1. 経営や事業に関するデータの加工・分析・可視化
2. BIツールを用いた、経営層向けの事業指標レポート・プレゼンテーション作成
3. GCPやAWSのクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤の構築・運用
4. データ活用による経営戦略の策定支援
5. データやクラウドインフラに関する社内外のコミュニケーション

ポジション・部門の魅力:
* ビジネスとテクノロジーの両側面の知見を併用し、可視化しきれていない全ての工程において手触り感を持ちながら改善していく経験を積むことができます。
* 事業戦略部門に所属し、事業戦略方針の決定に関わるデータ分析業務に携わることができます。
* 事業企画や事業部のマネジメント層、経営層と直接連携を取りながら、事業戦略に関わるあらゆるデータを取り扱うため、高い倫理観をもって機密性の高い情報に触れるポジションです。
* データアナリスト経験を持ちながらも、事業方針の意思決定に直接関わるビジネス経験を積みたい方を歓迎いたします。

同社は、クラウド型建設プロジェクト管理サービスを開発、提供しています。2016年に提供を開始し、直感的で使いやすさにこだわった開発と導入・活用への徹底したサポートで、利用企業数、ユーザー数ともに増加し、業界をリードするプロダクトにまで成長しています。近年、大規模な資金調達を実施しており、建築・建設業界のプラットフォーマーとして、SaaS事業のさらなる成長や新規事業開発に積極投資をしています。

募集背景
事業拡大に伴う組織の強化を目的として、ERP＆EDI事業本部にてデータ処理・分析業務全般を行っていただくサポート担当の募集です。

仕事内容
同社のERPサービス（引合粗利管理）および受発注サービスをご利用いただくお客様に対して、データ処理・分析・活用についての導入支援・運用活用支援を行います。

1. データ移行業務
既存の基幹システム等から同社ERPへ移管する際のデータ移行処理をサポートします。スムーズな移行を実現し、お客様の負担を軽減します。
・お客様とのデータ移行要件の定義、移行スケジュールの策定
・データ移行作業の進捗管理、問題発生時の対応
・お客様から入手した既存システムのデータ補正、集計、クレンジング等
・上記データの同社ERPへのインポート作業

2. 変換ファイル作成支援
同社ERPと他システム間でデータ入出力を行うための変換Excelファイルを実装・納品し、お客様の業務効率向上に寄与します。
・お客様との変換定義の協議
・必要な変換Excelファイルの実装・納品

3. カスタマーサクセスOps業務
同社ERPの設定業務を通して、お客様が同社サービスを活用いただける状態にします。
・お客様の運用内容に合わせた同社ERPの設定業務
・カスタマーサクセス業務に関わる業務補助 など

また、将来的には、データ処理業務のスペシャリストだけでなく、同社のERPサービス（引合粗利管理）および受発注サービスのカスタマーサクセスとしてよりお客様の業務改善に関わっていくことも可能です。

【業務概要】
SQLやPythonの基礎知識、そして最新AIツールを自発的に使いこなしてきた方のポテンシャルを高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境です。
データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント（PM）までを担う次世代のコアメンバーを育成するため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で活かせるポジションです。
データ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい方にとって、最適な環境です。

【具体的な業務】
データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。
1. 金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築
2. SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装
3. データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI/CDなど）の導入・推進
4. BIツールを用いたデータの可視化（ダッシュボード構築）や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成（アナリスト的要素）
5. 将来的には、3 5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリード業務
【開発環境/使用ツール】
AWS/GCP/Azure/BIツール/分析ツール/RDB/アクセス解析ツール/SQL/Python/Rなど

【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨くことができます。自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWHやETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。
2. 基盤の構築だけで終わらず、ビジネスの成果（分析）まで主導できます。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツールを用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。
3. AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。技術単体で勝負する限界を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像を目指せる環境です。
社員からは、基幹システム開発からデータ分析へのキャリアチェンジや、顧客と直接やり取りできることへの手応え、自身のキャリアを描ける環境への満足の声が上がっています。
【案件事例】
ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援（SQL, データウェアハウスなど）、機械学習を用いたモデル作成（Python）、ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチなど、多岐にわたるプロジェクト実績があります。
【入社後の流れ】
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。
Step1 データ分析環境の理解: データの理解から始めます。使用環境・言語・ツール：RDBなど
Step2 コーディング: データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。使用環境・言語・ツール：SQL / Python / 分析ツール / Rなど
Step3 データの可視化・分析: データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。使用環境・言語・ツール：アクセス解析ツール / BIツール / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案: データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

業務概要:
グループ全体のDX推進を加速させるため、データ利活用基盤の設計・構築・運用を担うデータエンジニアのポジションです。データドリブンな意思決定を促進し、ビジネスの成長に貢献するため、SQL, Python等を用いたデータ抽出・加工・分析、データベース設計・運用、各種クラウドプラットフォームの利用、クラウドデータ分析プラットフォーム上でのデータ分析基盤の構築・運用等、幅広い業務に携わります。データ分析基盤の中核を担うメンバーとして、ビジネス要件に基づいたデータ分析環境の構築、データパイプラインの設計・開発、運用、パフォーマンスチューニング、障害対応など、データ利活用基盤の安定稼働とパフォーマンス向上に責任を持って取り組みます。また、データのアクセス制御設計・運用を担う、データ利活用戦略の中核を担う存在としても活躍が期待されます。

具体的な業務:
1. グループ全体向けのデータ分析基盤の設計・構築・運用
2. データ抽出・加工・分析のためのSQL, Python等を用いた開発
3. 各種クラウドプラットフォームを活用した基盤構築
4. クラウドプラットフォーム上でのデータ分析基盤の開発・運用
5. データ活用に関する課題の発見と解決策の提案・実行
6. データのアクセス制御設計・運用
7. ステークホルダーとの連携によるデータ利活用推進
8. データ分析基盤の運用・保守、パフォーマンス改善

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します

▼担っていただきたい役割
・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

▼主な開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence

▼キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

▼主な業務内容
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

▼本ポジションの魅力について
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。

また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。

【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ことをミッションに、1,400社を超える企業のDX・データ活用を支援している企業でのポジションです。以下の2つの事業を展開しています。
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

【具体的な業務】
事業企画・管理部門を牽引するリーダーとして、事業計画の策定から予実管理、プロジェクトの損益・工数管理までを統括していただきます。さらなる事業拡大に向けた「インダストリー・サービス別の組織体制」にあわせ、新たな管理会計の仕組みの構築から関連システムの企画・運用・改善、予実レポーティング体制の確立をリードしていただく非常に重要なポジションです。

主な業務は以下の通りです。
1. インダストリー・サービス別組織を見据えた事業管理・管理会計の構築・運用
- マトリクス組織に対応した管理会計方針の策定および仕組みの構築・改善
- インダストリー・サービス別の損益管理・分析
- 経営層および部門別責任者へのレポーティングと意思決定支援
2. 各種KPIの設計、および継続的な予実モニタリング体制の整備
- 全社および部門別の年度計画の立案サポート・進捗モニタリング
3. 予実分析に基づく課題提起と、改善施策の立案・実行推進
4. プロジェクト損益管理システム・工数管理システムの運用・改善
5. 新たなサービス提供形態に応じた見積基準の策定
6. 部門横断の会議体運営・資料作成
7. 各部門・統括との連携促進、現場の課題解決に向けた施策の実行推進

【ポジション・部門の魅力】
1. インダストリー・サービス別の新組織体制において、管理会計の仕組みを根本から見直し、再構築するダイナミックな経験が積めます。
2. 単なる数値管理にとどまらず、経営層や各事業責任者のビジネスパートナーとして近い距離で働き、全社の意思決定に直接的に関与できます。
3. 組織拡大フェーズにおける強固な経営基盤づくりを、リーダーとして自身の裁量を持って牽引することができます。

【業務概要】全社のAI・データ活用推進部門において、各事業部門と連携しながら、全社のデータ活用を加速するためのデータガバナンス施策の企画・展開・定着化を担うポジションです。ガイドラインを各部門へ展開し、実運用に落とし込むとともに、運用現場からのフィードバックを踏まえた見直し・高度化を推進します。さらに、コーポレート部門と各事業部門が連携して推進する運営体制の整備を通じて、全社横断で継続的に機能するデータガバナンスの仕組みづくりを進めます。使用ツールはDatabricks等です。

【具体的な業務】DX企画推進リーダーとして、全社データマネジメント・ガバナンスを推進します。
- 全社のデータ活用を支えるデータガバナンス施策の企画・推進
- 各事業部門におけるガイドラインの展開と運用定着の推進
- 運用現場のフィードバックを踏まえたガイドラインの見直し・高度化
- デジタル部門と事業部門が連携して進める運営体制の設計・整備

【ポジション・部門の魅力】データ活用推進は戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。企業として注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担えます。入社後は社内におけるデータガバナンスの第一人者として戦略立案・推進をリードいただける醍醐味があります。グローバル展開する企業の本社組織として、グローバルで活躍いただく機会が多くあります。

この職種の強みは以下の通りです。
- 最上流の企画構想立案から、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
- 海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
- 上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行ができます。
- 特定の業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。

キャリアパスとしては、同社全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要）。全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。

【概要】
データ基盤（自治体向けの都市OS、街区運営やビルオーナー向けのビルOS）やデータ活用アプリケーションの要件調整・基本設計とベンダによる開発を主導します。

【詳細】
【業務内容】
本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤（自社製品, 自社サービス）や関連アプリケーションの開発を通じて、エンドユーザ様に対してデータ活用による価値提供を実施していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。
担当案件において、導入提案フェーズの技術検討や、要件定義、基本設計などについてチームメンバを統率し、開発を推進していただきます。
詳細設計・実装・テスト・運用の実作業は当社のビジネスパートナーが実施しているため、開発のために彼らの作業管理なども必要となります。
生成AIの登場などもあり、一部内製開発についても検討中です。

具体的には、
・要求仕様に対する現行プロダクト・ソリューション構成から考えられる実現可能な方式の提案
・実現課題となる事項解決のための様々な創意工夫
・非機能要件の提案・調整
・要件の取りまとめと基本設計書の執筆
・クラウド、ライセンス、工数、外注費などの案件原価見積もり
・担当案件の開発進捗管理
・ビジネスパートナーへの開発指示、各種レビュー
を実施いただきます。

【今後の展望について】
・主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
・街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
・AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。

【概要】データ基盤（自治体向けの都市OS、街区運営やビルオーナー向けのビルOS）などの開発・運用のための環境整備推進。AI駆動開発・AI駆動運用の推進。
【具体的な業務】本ポストでは当社ビジネスと共に提供するデータ基盤プロダクト（自社製品, 自社サービス）や関連アプリケーションの開発・運用を効率的に行うため、環境整備・運用を推進・主導していただきます。
当担当では開発・運用を実施していますが、協働する企画チームがお客様に導入提案を行っており、案件ごとに提案 開発 運用まで一気通貫で取り組んでいます。並行して複数の案件が進行しつつ、既存の運用も行う必要があるため効率的な開発・運用が必要となっています。
アプリケーションの設計・実装・試験や運用作業はビジネスパートナーに依頼することが多いですが、生成AIの登場もあり、AIを活用した内製化についても検討中です。
具体的には、
1. データ基盤のインフラ環境整備・改善・運用（Azureのリソース整備、セキュリティ対応、コスト削減など）
2. 効率的な開発のためのDevOps環境整備（CI/CDなど）
3. 開発・運用の実施環境整備（開発ツール導入検討・整備、運用ツール開発など）
4. 環境ドキュメント類の整備（Azureリソース構成、デプロイマニュアルなど）
5. 作業に関するビジネスパートナーとの調整、スケジュール管理
を実施いただきます。
【ポジション・部門の魅力】主に営業を行う当社ビジネスとの連携により、多種多様な業界、顧客において多くの新規案件が見込まれています。
街づくり・スマートシティ領域において、当社や当グループと連携しており、データドリブンな街づくり実現のため、さらなる事業拡大を予定しています。
AIを活用した開発・運用のノウハウを溜め、プロダクトコア部分の内製化ができるチームにしていきたいと考えています。

当社は、AIベンチャーで、「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」をミッションに、主にAI技術を活用した製品開発・システム開発・データ分析を行っている会社です。国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。そこで当社は、製造現場のDXを支援するべく、画像処理／音声認識／自然言語処理／需要予測／IoTなど、AI技術を始めとした高い技術力を軸に、コンサルティングからAIソリューションの提供、共同開発や技術支援、自社製品のアプリケーション開発まで、さまざまな事業を展開しており、設立初期フェーズの現段階で、自動車・食品を中心に日本を代表する業界のトップ企業に導入いただいています。
当社では、製造業向けのAI画像検査システムおよび外観検査装置を開発・提供しています。AIが製品のキズや異常を正確に判定するためには、大量の画像データを整理し、学習用データを作成することが欠かせません。本ポジションでは、AIの精度向上を支える教師データ作成業務を中心に、データ管理や各種事務業務を担当いただきます。プログラミング知識は不要です。作成したデータがAIの精度向上に直接つながり、未経験からAI開発を支える専門業務に携わることができます。
【業務内容】
AI学習データ作成業務（メイン業務）
製品画像の確認
キズや異常箇所のチェック、マーキング
AI学習用データ（教師データ）の作成
データ品質チェック
画像データの整理、管理
データ入力業務
顧客サポート業務
お客様からの問い合わせ対応
メール対応
報告資料作成
事務業務
社内資料作成
作業手順書作成
Excelを使用したデータ管理
工具、備品関係の在庫管理・発注
出張時の準備・手配

【業務概要】
当社は『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、企業の「DX・データ活用」を支援しています。データ活用が企業の経営を変え、経済成長や技術革新が進むことにより持続可能な世界が実現する”という考えの下、日本を代表する企業との研究開発や食品サプライチェーン、顧客のDX・データサイエンティスト組織の立ち上げ支援等、さまざまなテーマで企業のDXを推進しています。

＜サービス内容＞
1. データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
2. データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

「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、「自社製品」「自社サービス」など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 「自社サービス」” 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つと考える中で当社を子会社化したことにより、当社プロダクトに加わりました。月間ユーザー数が多い「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最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。

配属部門・プロダクトについて: ソリューションユニット ユニット付 自社サービス推進室。
「自社サービス」は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を頂いており、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を頂いています。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。
ご入社後は、当社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所は当社社内となります）

【具体的な業務】
「自社サービス」の管理画面やバッチ処理の開発・改善・運用をご担当いただきます。

まず最初にお任せしたいこと:
1. プロダクト全体のシステム仕様のキャッチアップ
2. プロダクトの軽微な機能改善の開発
3. 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:
1. プロダクトの新機能開発の企画調整・仕様調整・開発進行
2. システム全体のアーキテクチャ設計・改善
3. システムのテックリード

【ポジションの魅力】
1. 自社プロダクトであるため、自分たちで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。
2. 大手BtoC企業様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。
3. 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。

【業務概要】
当社は『人と社会を健康に』をミッションとし、日本の予防医療に貢献するヘルスケア領域の企業です。現在、全国の多くの自治体様を中心に、健康受診率向上や疾病重症化予防など予防医療を推進する支援サービス等を提供しております。ナッジ理論等を活用して人々の行動変容を促す仕組みや、健診データやレセプトデータ（診療報酬明細書）などのヘルスビッグデータを解析したインサイトをもとに、社会に革新をもたらす予防医療アプローチを実現しています。
「エンジニアリングの力で、日本の健康の未来を変えたい」 そんな志を持つ方からのご応募を、チーム一同心よりお待ちしております。たとえるなら、私たちの仕事は「社会全体の健康を支えるOSをアップデートする」ようなものです。膨大で複雑なデータを整理し、一人ひとりに最適な健康への一歩を届けるための強固な基盤を、一緒に作り上げましょう。

【具体的な業務】
・チームの出力を最大化するようなシステム・ソフトウェアの開発/運用
・分析用途に特化したエージェント向けハーネスの整備

【ポジション・部門の魅力】
●働きやすい環境を整備
フレックス制を導入しており、責任さえ果たせば働く場所や時間の自由度が高いことが特徴。また効率的に業務を進めるためのインフラ投資を惜しみなく行う文化があります。
●研識しあえるチーム
チームは研究職・コンサル・金融・メーカーなど様々な出身のメンバーが活躍しています。勤務しながら大学の博士課程に在籍するメンバーや、京都大学公衆衛生大学院の研究員のポストをもらっているメンバーもおり、知的刺激に満ち溢れたチームとなっています。

管理本部にある横断管理チームにおいて、5つの事業本部と連携して、データ管理、運用、ビジネスリードの役割を担います。

【具体的業務】
1. ビジネスデータ（請求/検収/見積りデータ、顧客データ等）の管理と運用
2. データ運用および全体のプロセスを効率化し、データフローを整備
3. 事業本部と連携し、部門間のデータ運用プロジェクトを推進

【ポジション・部門の魅力】
大手含む企業に導入されている自社製品。
業界最高水準の機能数を持ち、独自カスタマイズ可能。
目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること。
EC事業者として高い評価。
・最も売上UPが期待できる自社製品 第1位
・生涯パートナーとして選びたい自社製品 第1位
・セキュリティが安心できるに強い自社製品 第1位
・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できる自社製品 第1位
・ユニファイドコマースを推進していると思う EC構築支援企業 第1位

● 業務内容
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証


● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

当社は、データ分析・活用に強みを持つ企業です。
実は当社にはデータサイエンティストやアナリストだけではなく、データ分析・活用のために必要なシステム要件を知り尽くし、プロジェクトをリードするスペシャリストが多数在籍しております。
当社は下記いずれかの想いがある方と是非ご一緒したいと考えています。
エンジニアポジションの中でどの求人に応募すべきか判断に悩まれる方は、まず本求人からご応募ください。
「データ活用に興味のある方」
「開発だけでなく、クライアントのビジネス貢献にも興味がある方」
「テクノロジーを通してデータ活用の支援に携わりたい方」
「社会実装を担える人材を目指したい方」
「技術が好きで、学ぶことが”大好き”な方」
「エンジニアとして、常に技術を磨きながらキャリアアップしたい方」
※ご経験やご希望にあわせたポジションのご相談も可能です。

【所属組織について】
●データエンジニアリングユニット（DE）
アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。多様な業種・業界のクライアントに対し、データ活用基盤構築や機械学習システム実装など、データ活用を支援するための様々なシステム開発プロジェクトが存在します。
エンジニアドリブンで顧客のビジネス課題の明確化や解決方法の提案、開発プロジェクトのマネジメントまで一貫して取り組んでいただきます。
主要クラウドベンダーから技術力を高く評価され、実績も多数あります。

●トランスフォーメーションユニット（TF）
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
その中でもデータエンジニアが関わる「データ活用業務支援領域」では、業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに、主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っています。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。

当社は、企業のデータ活用支援をしています。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、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。

【業務概要】
配属部門：データエンジニアリングユニット プラットフォーム開発領域（PFD）
ビジネス要件の実現に向け、データ基盤の導入や蓄積したデータの活用施策の提案等を実施します。決められたものを提案するのではなくクライアントの環境や課題・要求に合わせたソリューションを提案します。
またプロジェクトマネジメントのご経験がない方でも、まずはプロジェクトメンバーやプロジェクトリーダーの立場で開発経験と実績を積んでいただき、将来的にプロジェクトマネージャーを目指すことが可能です。
・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・システムロードマップや開発計画の策定
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・データ基盤を中心としたアーキテクチャ構想、RFP策定支援
・データの可視化（各種BIツール）やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

【具体的な業務】
●入社直後にお任せしたいこと
※アサイン案件はスキル・志向・希望を踏まえ柔軟に決定します。
・クラウド環境（主要なクラウドサービス）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）に関わる提案、推進
・小規模案件や既存案件の機能拡張提案の実施
・要件定義・アーキテクチャ検討・システム設計・運用設計
・データ活用施策（BI、分析支援）におけるシステム構築・運用設計
・PoC（技術検証）の実施、最適な技術アプローチの選定
・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理
●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築およびデータ活用施策に関する提案・社内外調整
・要件定義フェーズから開発計画策定・リソース管理・実行計画の立案
・特定クライアントを専任PMとして担当し、継続的な改善提案・データ利活用の高度化支援
・若手PM・テックリードの育成、ナレッジ共有・型化

【ポジション・部門の魅力】
・大手事業会社を中心としたクライアントに対し、上流から伴走型でデータ活用基盤を設計・実装・推進できる
・生成AI・大規模データ基盤構築といった、最先端のテーマにも早期から携われる
・提案フェーズから開発・運用まで一気通貫で関与するため、幅広い視野とビジネス推進力が身につく
・スピード感のある組織で、裁量を持ちながら案件推進にチャレンジできる
・クラウド・データ領域の実践知見を積みながら、PMスキル・コンサルスキルを高められる

業務概要
データ基盤構築や構築後のデータ活用支援業務をお任せいたします。
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・クラウドをベースとしたアーキテクチャ設計
・データベース設計・構築・パフォーマンチューニング
・データ加工処理（データクレンジング、データマート作成、名寄せ等）
・データの可視化（Tableau、PowerBI、Looker等）やデータ分析支援
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

具体的な業務
●入社時にお任せしたいこと
※案件アサインは入社時の状況、ご希望・スキルに応じて柔軟に決定します。
最初は部門長・先輩社員のサポートのもと、チーム体制で業務に取り組んでいただきます。
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）の設計・開発・運用支援
・新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築
・データ活用支援（データ抽出・加工、レポート作成支援等）に関わる開発・運用
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）を活用したデータ可視化支援
・クラウドサービス・データ関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援

●将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築におけるコアコンポーネント（DWH/ETL/ストレージなど）の設計・開発リード
・少人数開発チーム（2 5名規模）のリード・技術指導
・データ基盤導入提案・データ活用施策提案活動への技術支援
・新技術や開発手法の組織内展開・ナレッジ共有活動への貢献

ポジション・部門の魅力
・モダンな技術スタック（GCP/AWS/Azure、BigQuery、Airflow等）を活用し、最新のクラウド技術に常に触れながら設計・実装ができる
・上流の要件整理から設計・開発・運用までを一貫して担当し、プロダクト全体の最適化に関与できる
・技術力だけでなく、ビジネス要件を意識した「本質的なデータ活用支援」ができる
・案件規模は3 10名ほどの小規模体制が中心で、設計・実装・技術選定まで幅広い裁量を持って働ける
・クライアント業種に偏りがなく、さまざまなドメインでのデータ活用経験を積むことができる
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することができる。勉強会を主催いただく事も大歓迎です。

●当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート
●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発
●顧客のデータマネジメント支援（データ定義、活用ルール検討、品質課題対応）及びPoC推進
※ ご経験・志向に応じて、DevOps／バックエンド中心、またはデータエンジニアリング／データマネジメント支援中心の役割設計を行います。
（サービス開発事例）
・材料開発ソリューション
　材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。

・再生材マーケットプレイス
　欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手（リサイクラ等）と買い手（製品・素材メーカー）を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI／MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。

【職務詳細】
(1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア（DE）及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。　
データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。

DevOpsの観点：
・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化
・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消
・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善

ソフトウェア開発の観点：
・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応
・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること
・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与
・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ
・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進

実力、経験に応じて、将来的には多様な分野（産業、流通、社会、金融等）におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。

(担当となる主な業務・プロジェクト分野)
・当社のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート
代表候補のアプリケーション：材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス
・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現
・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現
・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現

(対象となるアプリケーション)
・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション
・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション
・eコマースアプリケーション

(2)代表的な使用する技術は以下の通りです。
・クラウド: AWS/Azure
・言語: Java/TypeScript/Python
・フレームワーク: Spring Boot/React
・ソースコード管理: GitHub
・DB: PostgreSQL/MySQL
・プロジェクト管理: Jira
・コミュニケーション: Microsoft Teams

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・化学・バイオなど素材産業全般のプロダクト群を、デジタル、AIにより進化させ、フィジカルAIの分野で新たな価値を創造する当ソリューションを開発することで、競合他社のSierにはできない当社ならではの強みを肌で感じられます。
・社会課題解決 × 最先端技術として、ご自身の設計・開発したシステムが、カーボンニュートラル等の地球規模の課題解決に直結します。当社のトップクラスの研究者と議論を重ねながら、最先端のAI技術をプロダクトに実装できます。
・ゼロからの内製化組織立ち上げと裁量として、既存の枠組みにとらわれず、技術選定からアーキテクチャ設計まで柔軟に意思決定できる裁量があります。「自分たちで創る」組織のカルチャーを牽引する醍醐味を味わえます。
・最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を実装する業務ですが、当社の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。
・システム開発としては、高度な技術やスキルに触れる事ができ、上流〜下流までを一気通貫で経験する事が可能なポジションであり、営業担当や製品担当などと一体となって取り組むことができ、解決策含めた新たな価値提供を行う中で、人と技術を繋ぐ、どこに出ても通じるビジネススキルを培えます。
・実力、経験に応じて将来的に多様な分野(産業、流通、社会、金融）へのキャリアパスも経験可能です。
・社内教育制度・システムにより、自己の想定するキャリアパスに応じて自己研鑽を積むことが可能です。

全社のデータ戦略・基盤やデータ利活用の実効体制の構築、ならびにデータ企画、利活用推進までデータマネジメント領域を幅広く担当します。

【主な業務内容】
●全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、および事業横断的なデータモデル設計の遂行
●ビジネス部門(現場)でのデータ利活用促進に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援(最新技術や好事例の共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援)
●社内外データをAI・分析で最適に活用する為のデータ基盤（DWH・DataLake・DataHub）のグランドデザイン・環境整備の推進
●データマネジメント高度化・効率化のための最新技術・製品評価および導入推進
●データマネジメントに関するルール・ガイドラインの整備・管理

【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
データマネジメント領域は、金融DXの中核を支える重要分野であり、その全社CoE組織で働く事で以下のような成長が可能
●全社的なデータガバナンス態勢の構築主導し、構想策定 設計・定着までをリードする経験を積む事ができます。
●DWH/DataLake/DataHub等の基盤企画・要件定義を通じ、アーキテクト/データプロダクト企画の専門性を高められます。
●データ基盤の企画・整備に加え、各部門・事業に伴奏して、データ利活用を推進することで、意思決定や業務プロセスの高度化に直結する“実装力”を磨けます。
●全社的なCoE的役割として、標準化やベストプラクティスの策定・展開、ツール運用ガイドライン整備を通じて、横断リーダーとしての役割や経験を広げる事ができます。
●データカタログ／ETL／DQ等の技術選定・導入を経験し、最新ソリューションの実装・運用力を体系的に習得できます。
●ルール・ガイドライン整備を牽引する事でセキュリティと利便性を両立したデータガバナンスの専門性の深化が可能です。
●業務を通じて、経営層への提言や全社データ戦略策定に関与し、データドリブン文化醸成を牽引する役割へと成長できます。

【この仕事の魅力】
●金融DXの中核に関われること
信託銀行ならではの多様な事業データを扱いながら、全社横断のデータ活用基盤・運営の仕組みを、ゼロベースに近い段階から設計・構築できます。

●AI活用・高度分析の前提をつくれること
単なるルール整備や基盤運用ではなく、データガバナンス・標準化・基盤構想を通じて、AI・分析・意思決定が機能するための土台づくりに携われます。

●構想から実装まで一気通貫で担えること
データ基盤の企画・整備に加え、事業部門と伴走しながらデータ利活用を実装までつなげることで、業務改革や意思決定高度化に直結する経験を積めます。

●全社CoEとして横断的な専門性を磨けること
標準化、ベストプラクティス展開、運用ルール整備、横断推進を通じて、データガバナンスと実装推進の両面を担う、希少性の高いキャリアを築けます。

●経営や企業文化にもインパクトを与えられること
経営層への提言や全社データ戦略の検討に関与し、データドリブンな業務・経営の定着を支える中核人材として活躍できます。

●業務概要AIの性能を決定づけるのはモデルだけでなく、学習データの質と量も重要です。しかし、AI開発におけるデータ収集・生成・アノテーション・品質管理は属人的かつ非効率で、AI活用のボトルネックとなっています。当社は、この課題を解決するため、AIデータ生成・管理を一元的に扱うデータ基盤プラットフォームを開発・提供しています。プロダクトはPoCフェーズを越え本番利用が急速に拡大しており、データ量・ユースケース・機能要件の複雑性が増大しています。そのため、データ規模の急増に耐えうる設計、長期的な拡張性を見据えたアーキテクチャ再設計、プロダクト全体を俯瞰した技術意思決定をリードできるエンジニアを募集します。本ポジションは一般的なWebサービス開発とは異なり、AI開発に必要なデータを生み出すプラットフォームそのものを開発します。扱う対象は、生成され続ける大規模データ、構造が一定でない非定型データ、人手作業とシステム処理が混在するワークフローといった、AI開発特有の複雑性を持つ領域です。データの生成から評価・改善に至る一連のプロセス設計を担い、単なる機能実装ではなく、プロダクトの長期的な進化を見据えた基盤設計を行うことが求められます。

●具体的な業務
1. AIデータ基盤（Backend / API / DB）の設計・改善
2. 大規模データ処理を前提としたアーキテクチャ設計
3. データ生成・管理ワークフローのシステム設計
4. プロダクトスケールに伴う技術的課題の解消
5. クラウドインフラの設計・運用改善
6. 技術選定および設計方針の意思決定

●ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題（正解が存在しないデータ構造の設計、継続的に増え続けるデータの運用設計、人手によるアノテーション工程のシステム化、多様なAIユースケースに対応する汎用基盤の設計など）に直面します。これらを解決することは、AI開発の根幹を支える基盤を作ることを意味し、社会におけるAI活用の広がりに直接的な影響を与えるインパクトを持つポジションです。

【得られるもの】
・AI開発の根幹を支えるデータ基盤設計の経験。
・プロダクトの長期的進化を見据えたアーキテクチャ設計経験。
・技術意思決定を担うポジションでの成長機会。
・将来的なTech Lead / アーキテクトへのキャリアパス。

【任せたい裁量】
・技術選定および設計方針の決定
・基盤アーキテクチャの進化の主導
・プロダクトスケールに伴う構成変更の判断
エンジニア起点でプロダクトの構造を進化させることを期待しています。

【業務概要】当社技術本部 兼 当グループ技術本部 所属 または 当グループ技術本部 所属 の求人となります。

【具体的な業務】運用するだけのDBエンジニアではなく、ミッションクリティカルな基盤を""作り直す""側へ。
当社では、ミッションクリティカルなシステム基盤として自社製品を採用しています。しかし現在、自社製品が持つポテンシャルを十分に引き出せているとは言えません。このポジションでは、既存の前提を疑い、データベース基盤そのものを進化させる役割を担っていただきます。
多くの企業では、データベースは「止めてはいけない存在」であると同時に「変えられない存在」でもありますが、当社は、すでに存在する課題に対して、設計・運用の両面から「変えられる環境」です。
現在、データベースに精通したエンジニアが不足している状況です。そのため、本ポジションには単なる運用ではなく、技術的リーダーシップを発揮いただくことを期待しています。既に整った環境で運用を続けるのではなく、課題のある環境を自らの手で変えていきたい方を歓迎します。

業務詳細:
・バーストトラフィック時の性能改善設計
・スクリプト依存運用の見直し（製品機能へのリプレース等）
・自社製品構成を含むDR環境の最適化
・自社製品環境における性能チューニング（自社製品の機能を用いたボトルネック分析）

【ポジション・部門の魅力】
・データベースの性能を""引き出す側""としての経験を積むことが可能です
・ミッションクリティカルな基盤の再設計に関われます
・運用ではなく、構造そのものを変える役割を担えます
・技術的な意思決定に主体的に関与できる環境です
・既存メンバーと連携しながら、チームの技術力を底上げできる経験を積むことが可能です

業務概要:社内向け
・社外向けのデータソリューション開発において、データエンジニアリング業務全般を担当するエンジニアを募集します。
広告
・マーケティング関連の様々なデータを使ったソリューション開発において、データベースの設計
・構築、アプリケーション開発、運用まで一通りを担当頂きます。
部門ミッション:「守り」と「攻め」両軸から社内のDX推進を担う部門です。
攻め：データやテクノロジーを用いた社内業務の改善提案、社内のAI/BI推進プロジェクトの推進、クライアント向け開発成果物の汎用サービス
・ソリューション化守り：社内に点在するデータ関連情報の一元化、投資活動の効率化
・最適化具体的な業務:1. DWH/データレイクなどのデータ基盤の設計
・構築2. 上記を用いたデータ収集〜集計までの実装3. BI、AIを用いたアプリケーション開発のディレクション業務（一部実開発も担当）ポジション
・部門の魅力:仕事の魅力:社内の多種多様なデータや開発案件が集まる部署のため、一言に「データを用いた開発業務」といっても幅広い領域のデータやシステム、ツールを取り扱う業務に携われます。
また社内の業務だけではなく、クライアント向けの汎用化サービス
・ソリューション開発にも携わるため、会社のビジネスに直結する業務を担うこともできます。
得られる専門性:1. データエンジニアリング業務の経験2. プロジェクトマネジメント力3. 汎用サービス
・ソリューション化における企画力4. AI、BIなどテクノロジーの最新事例やツールの知見

【業務概要】
当グループのテクノロジー部門として、サービスの進化、当グループの生産性・競争力向上、社員の働く環境の良化をITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

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

具体的な担当業務は以下の通りです。
・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計
・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計
・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計
・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み
・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築
・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着
・セキュリティバイデザインの推進（開発初期からの組み込み）
・生成AIにおけるリスク管理（プロンプトインジェクション、出力制御等）
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

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

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

【業務概要】
当グループにおいて、テクノロジーの力でビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

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

各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。
・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データガバナンスを考慮した基盤設計
・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進
・コンテナ基盤（Kubernetes等）の整備
・SLI/SLOに基づく信頼性向上
・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計
・再利用可能な共通基盤の設計（マルチテナント設計）
・クラウドコスト最適化（FinOps）の設計・運用
・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上
・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

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

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

【業務概要】
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。

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

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

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

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

工作機械（主に放電加工機）向け、当社製品の性能向上を目的とした「加工実験・電子回路設計・ソフトウエア設計」などの研究開発業務を担当していただきます。

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

RTL設計エンジニア（シニア） 基礎研究や応用研究、論文読解や、自社製品に対する先端技術の取り組みやプロダクト開発なども場合によっては行います。

具体的業務
【業務内容や活動状況】
期待したい業務は大きく2つのテーマがあります。※基本は1がターゲット、場合により兼務で2も関わっていただきます。
　1．R&D
　　A;自社のみ
　　　起案と研究推進の両方を実施します。テーマ検討を行った後に、研究実施に向けた稟議を提出し承認後はその研究を行って頂きます。
　　　※研究開発に必要な機器などがあれば、購入可能。
　　入社のタイミングでは、既に上がっている研究開発稟議の案件に参画してもらいます。
　　　研究内容や成果に依存しますが、
　　　過去には放送業界向け製品を作成時に、研究開発の内容は特許を出願し、日本、EU圏、アメリカで特許を取得しています。
　　　また、関東発明協会で発明奨励賞を受賞したケースもございます。※IWIでは研究開発に対する報奨制度もあります。
　　 研究開発の内容にも依存しますが、最終的にプロダクト化する流れになった場合はプロダクトマネージャーを行うことも可能となります。
　　 また、外部メディアの発信についても広報部門などと調整のうえで実施は可能です。
　　B;他社との共同研究
　　　オープンイノベーションの促進をしており、ケースによっては他社との共同研究が発生することが予想されます。
　　　その際は、そのプロジェクトへの参加も可能となります。

2．既存製品の製品サポート業務
　　既にプロダクト化したものに対して、機能追加やバグFIXなどの業務を行います。
　　リサーチや機能開発は行いますが、プロダクトの業界についてがメインとなるため触れる業界は限定的になる可能性があります。
　　また、ビジネスの状況に応じては上記1へ異動して作業を行う可能性はあります。

●キャリアパス
一定の成果と評価に依存するが、高度専門職として技術探求に注力できるポジションを用意

●当ポジションの魅力
自身が設計・開発したものがプロダクトとして世に出る。 技術によっては特許出願のサポートも得られる。

業務概要
当部門は、エンタープライズ企業を中心に、「データ基盤構築・データ活用・AIアプリケーション開発」を軸とした顧客の業務課題を解決するソリューションを提供しています。近年、企業のデータ活用・生成AI活用のニーズが急速に高まる中、当部門でも上流工程から顧客をリードできる人材の必要性が増しています。事業拡大に向け、データ・AI領域で幅広く活躍いただける新たなメンバーを募集します。

具体的な業務
エンタープライズ企業を中心とした顧客（新規・既存いずれも）に対して「データ基盤・AI活用の提案〜実装」まで一気通貫でご対応いただきます。
・顧客の業務課題やデータ活用ニーズのヒアリング
顧客の業務課題やデータ活用ニーズを整理し、「どのデータをどう使えば価値が出るか」を構想します。製造業であれば、実績データ・センサーデータを活用した需給予測や品質改善など、潜在的なニーズを引き出しながら最適な活用方法を提案します。
・プロジェクト推進
Databricks や Azure データサービスを用いたデータレイク／DWH構想の策定、生成AI・チャットボットなどのAIアプリケーションの企画・技術検討といった要件定義フェーズから、導入〜運用保守まで一気通貫で対応します。設計・構築は外部の協力会社と協業し、レビューや技術判断を担当します。
・新規顧客創出に向けた外部発信
営業部門・マーケティング部門と連携し、セミナー登壇・展示会出展などを通じてリード獲得に関与いただきます。

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

身につくスキル・経験
・データ・AI活用に幅広く対応できる技術力
データ基盤、BI、生成AI、アプリ開発など、複数領域を横断するスキルが身につきます。
・プリセールス・コンサルティングスキル
課題整理、要件定義、提案書作成、PoC設計など、上流工程のスキルを実践的に習得できます。
・プロジェクトマネジメント能力
提案〜導入〜運用まで一気通貫で関わるため、PM／PLとしての管理スキルが自然と身につきます。

想定キャリアパス
当社では、個人のキャリアビジョンの実現に向けて、2種類のキャリアコースをご用意しています。
・スペシャリストコース
プロジェクトマネージャやテックリードエンジニアとして最前線で活躍し、より専門的な知見を持ったエンジニアとして成長いただきます。
・マネジメントコース
課長・部長などのラインマネージャーとして、ピープルマネジメントを通じて組織・事業拡大を牽引いただきます。
【柔軟なキャリア選択が可能】
「キャリアは自分でつくるもの」という制度のもと、毎年2〜3年後のキャリアを上司とすり合わせ、翌年度のキャリアコース選択や転勤可否申告が可能です。

組織構成
クラウドソリューション事業本部
L第二技術部
　L一課
　L二課
　L三課
　L事業推進課
　?データインテグレーション課　★募集組織
幅広い年代のメンバーが在籍しています。中途入社の社員も多く、中途の方も活躍できる環境です。TeamsやAsanaといったコミュニケーションツールを活用し、リモートワークでも円滑に業務を進めることが可能です。コアタイムなしのフレックス制度や、育児のための時短制度も備えており、プライベートとの両立が可能です。

ポジション・部門の魅力
・データ基盤 × AI × アプリ一気通貫で経験できる
データ活用の全工程に関わるため、フルスタック型のデータ・AI人材として成長できます。
・特定製品に縛られず、幅広い提案が可能
様々な製品や技術から、本当に顧客にとって価値のあるソリューションを提案することが可能です。
・設計・構築経験を活かして“上流工程”へステップアップ
設計・構築経験をベースに、顧客課題のヒアリング・要件定義・提案・プロジェクト推進といった上流工程に挑戦できる環境です。外部ベンダーとの設計レビューを通じて技術力を磨きながら、ステップアップが可能です。
・長期的に顧客に伴走できる
プリセールス活動から運用保守まで一気通貫で関わるため、「作ったものがどう使われ、どう価値を生んだか」を見届けることができ、大きなやりがいにつながります。
・社内連携が強く、専門性を活かしやすい
インフラ・クラウド領域の部隊との連携が取りやすいため、ご自分の専門領域に集中しながらも、周囲の知見を含めた幅広い提案が可能です。

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

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

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

【業務内容】
・クライアントの事業戦略や業務課題を踏まえたシステム開発支援
・Javaを中心としたWeb・オープン系システムの設計、開発、テスト、運用保守
・SQL、JavaScript、HTML/CSSなどを用いた機能開発・改善
・設計書やテスト仕様書などのドキュメント作成
・コンサルタントや顧客と連携しながら、より良い仕組みづくりを推進

【この仕事で得られるもの】
・100％プライム案件を通じて、顧客に近い距離で開発できる経験
・上流から下流まで一貫して携わることで得られる、実践的な開発力
・「つくる」だけでなく「どう価値を出すか」まで考える課題解決視点
・将来的にPL、PM、ITコンサルタントへ広がるキャリア

【業務概要】
事業・サービス・システムに散在する大量のデータを整理・統合し、「必要なデータを、必要なときに、安全かつ安定して使える状態」をユーザへ提供します。
単なる開発にとどまらず、
・データ基盤の設計・開発・改善
・既存システムからのデータ移行・統合
・他システムや他部署との調整・要件整理
・将来のデータ活用を見据えたアーキテクチャ検討
までを担い、ビジネスのスピードと品質を根本から支える役割です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【業務変更の範囲】
その他自社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
原則フルリモート（月1~2回程度出社あり）

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

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

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

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

業務概要:データ利活用を通じた業務効率化・意思決定の質・スピードの向上を目指し、新たにデータ分析基盤の構築・全社拡大を推進していただきます。併せて、並存する既存の情報系システムについても、新データ基盤への段階的な集約・高度化を見据えた移行ロードマップを策定し、業務部門・関係者と連携しながら計画的な更改・移設を推進していただきます。

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

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

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

【業務概要】
グループのデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。

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

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

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

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

【具体的な業務】

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

・基盤レベルアップの企画・推進

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

・基盤利用の促進・定着支援

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

【カルチャー】

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

【技術スタック】

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

【業務概要】当社がグローバルなものづくりスタートアップとして成長していくため、全社のIT・データ・AI基盤の設計・構築・運用を担うITエンジニアを募集します。単にシステムを導入するだけでなく、多様なバックグラウンドを持つメンバーがそれらを理解し、自律的に活用できる状態をつくり、組織に定着させていくことがミッションです。まずはプレイヤーとしてIT基盤の設計・構築をリードしていただきながら、将来的には当社のIT・データ領域を統括するマネージャーとして、IT戦略の立案やチームづくりにも関わっていただくことを期待しています。事業成長を支えるIT基盤の構築が重要なテーマとなっています。当社の成長を共につくっていく仲間として、ご参画いただける方をお待ちしています。

【具体的な業務】当社のIT機能は主に以下の3つの領域から構成されています。ご経験や適性に応じて強みのある領域から関わっていただき、段階的に担当領域を広げていただくことを想定しています。
1. 社内インフラ・IT運用: 全社ITアーキテクチャの設計・構築・運用（AI/SaaS選定、システム連携方針の策定含む）、クラウド、サーバエンジニアとしてオンプレ／クラウド双方のサーバ構築、運用、保守管理、情報セキュリティ・情報統制（アクセス管理、ログ管理、運用ルール整備）。
2. DX推進・業務効率化: 社内SEとして事業部のニーズに合わせたソフトウェア開発、業務改善に向けたIT企画（自動化、システム統合、業務効率化）、全社IT・AIリテラシー向上の推進、AI活用方針の策定および業務への実装・定着。
3. 研究開発（R&D）環境のIT基盤整備: 研究開発活動を支える計算環境・データ基盤の整備、研究データ管理および解析環境の構築、研究チームと連携したデータ活用基盤の設計・運用。
また、組織の成長に伴い、将来的には当社のIT機能を統括するITマネージャーとして、IT戦略の立案やチームづくりを担っていただくことも期待しています。

【ポジション・部門の魅力】本ポジションは、当社の事業領域の最前線において、研究開発と事業成長の両輪を支えるIT・データ・AI基盤を担う中核的な役割です。急成長フェーズのスタートアップとして、既存の仕組みを運用するだけでなく、全社ITアーキテクチャや運用ルールを設計・構築し、自社のIT基盤として形に残す経験ができ、大きな裁量とやりがいのある環境です。社内インフラ、DX・業務改善、研究開発を支える計算・データ基盤まで、領域を横断して関わることで、ITエンジニアとしての専門性と俯瞰力を同時に磨くことができます。将来的には、IT・データ領域を統括するマネージャーとして、IT戦略の立案やチームづくりを担っていただくことも期待しています。グローバルな研究開発環境と社会的意義の高い事業を支える、他にはないITポジションで、当社の成長をともに形にしていく仲間をお待ちしています。

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業（主に東証プライム上場企業）のリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。
単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。


【業務詳細】
技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針（ビジョン）を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。
モダン開発の推進: 生成AI（LLM等）の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。
チームマネジメント（技術面）: コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。
顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。
若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。


【技術スタック・使用ツール】
言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など
フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など
クラウド: AWS, Azure, GCP
インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など
データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など
ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など
その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

業務概要: AI画像認識（外観検査）の学習・評価に必要なデータ整理・品質担保・データベース/ストレージ/パイプラインの設計実装を担うポジションです。フロントエンド担当は別にいるため、本ポジションはMLOpsの仕組み・データベース利用・運用設計を理解し、社内向け/顧客向けにシステム化を行っていただきます。
具体的な業務:
1. AI画像認識（外観検査）におけるデータ基盤の設計・構築・運用
2. 画像・アノテーション・メタデータの管理およびデータモデリング設計
3. データパイプライン（取り込み・前処理・検証・更新）の構築
4. データ品質管理（欠損・重複・ラベル整合性・不正データ検出）
5. 学習・評価用データセットの生成およびバージョニング管理
6. MLOps基盤との連携（実験管理・再現性担保・成果物管理）
7. AIエンジニア向けのデータ利用インターフェース（API / CLI等）の整備
8. 顧客向けデータ管理システムの設計（クラウド / オンプレ対応）
9. データアクセス制御、監査ログ、バックアップ・DR設計
10. 制約環境（閉域・低帯域）でのデータ転送・同期設計
変更の範囲: 当社の定める全ての業務

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

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

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

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

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