データエンジニア、事業会社の転職求人

235 件

【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、高い技術力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

本ポジションの魅力:
当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案（ビジネスの最上流）からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定にも携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

活動内容:
DWH/データレイクのアーキテクチャ設計と構築
データパイプラインの設計・開発・運用・改善提案
dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
新規技術の調査、PoCの実施と導入提案

活動事例:
技術サービス：複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援（チーム：複数名、期間：長期継続中）
運輸：帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援（チーム：複数名、期間：長期継続中）
小売：需要予測システムの基盤構築支援（チーム：複数名、期間：長期継続中）

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」という方にとって、最適な環境です。

主な業務は、データ分析基盤構築、データ活用施策の提案、データの可視化やデータ分析支援です。具体的な仕事内容として、データ分析基盤構築業務全般をお任せします。大手通信会社やゲーム会社、コンサルティング会社等、様々な業種の企業に対して、要件定義から設計/開発/テスト・運用や活用支援まで、クライアントが快適にデータ分析ができるようなサービスをご提供いただきます。

開発環境・使用ツールは、AWS/GCP/Azure/Tableau/SPSS/Oracle Database/SQL Server/SQL/Python/Rなどです。

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。
＜案件事例＞
・生成AIを活用した検索システムの開発
・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発
・クライアントのAI人材教育のための伴走支援
・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用
・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良
・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発
・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発
・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発
・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発
＜開発環境/使用ツール＞
・AWS／Azure／GCP／Python／Docker 他

【仕事の魅力】
顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。

【部門の魅力】
入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。
・案件の種類/クライアントの業種
　⇒ 製造業
　⇒ 通信業
　⇒ 大手メーカー
　⇒ 大手リサーチ会社
　⇒ 大手広告代理店
　⇒ 飲食チェーン会社
　⇒ ソーシャルゲーム会社
　⇒ 鉄道運営会社
　⇒ 製薬会社
　⇒ 国／地方法自治体
　⇒ 大学法人、教育関連会社

【研修内容】
AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！
※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。
＜研修メニュー例＞
・Excel研修
・SQL研修
・Python実務研修
・pandas研修
・AIエンジニア研修
※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。

【スキルアップへのサポート】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
当社のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

当社は、各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。お客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っています。

仕事内容:
エンジニア領域
・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務

＜マーケティング領域例＞
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど

マネジメント領域
現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。具体的な業務は以下のとおりです。
1. メンバーのサポート・育成
　*日常業務におけるアドバイスやフォロー
　*個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援
2. 現場業務の遂行
　*データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供
　*チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行
3.チームマネジメント
　*1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援
　*チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

〜〜〜マーケティング領域案件事例〜〜〜
1. 外資系メーカーでのCRM業務
外資系メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援。顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当。CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現。
2. 自治体サービス支援：病院での改善施策具体化支援
前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案。具体的なサービス改善のアクションプランの提供。
3. 飲食業における顧客分析
マーケティング戦略立案に対する支援。ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析。知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施。

≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database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 / SAS / 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：Google Analytics / Tableau / PowerBI / 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

研修制度・スキルアップサポート
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。部内での勉強会・研修を月数回実施（個人に合わせた研修プランも組み立てます）。有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催。社内チャットルーム等による質問フォロー。ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます（例：観光協会向け提案資料作成＆発表など）。不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています。

個人の働き方に合わせたキャリアパス
キャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
＜入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成
＜入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
＜入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の消費財市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

●部門紹介●
当社のデータ利活用部は、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。
また、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」という方にとって、最適な環境です。

仕事内容
・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ分析基盤の設計や構築
・データ抽出/加工/集計
まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。将来的には要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの多くが顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能
・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

〜〜〜案件事例〜〜〜
1)サービスの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2)機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール：Python

3)ブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database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 / SAS / 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：Google Analytics / Tableau / PowerBI / 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

【募集背景】
昨今のデータドリブンな意思決定の重要性が増す中、当社ではデータエンジニアリング分野の強化が急務となっています。特に、ご自身の経験を活かして次世代のデータ分析基盤の設計・構築をリードしていただける、ジュニア層からミドル層のデータエンジニアを募集しています。また、現在新規部門の体制強化を積極的に進めており、このタイミングでご入社いただくことで、当社のデータ活用の中核を担う存在として、大きな影響力を持ってご活躍いただけます。

【本ポジションの魅力】
・当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案（ビジネスの最上流）からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
・最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
・分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
・経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
・経験豊富なシニアエンジニアと対等に技術ディスカッションできる環境があり、互いに高め合いながらスキルを磨けます。
・将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

【活動内容】
プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として)
・クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義
・プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり
・チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理
データエンジニアリング業務
・クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築
・スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用
・dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
・新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案

【活動事例】
・技術サービス：複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援（チーム：4名、期間：約1年半〜継続中）
・運輸：帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援（チーム：2名、期間：約3年〜継続中）
・小売：需要予測システムの基盤構築支援（チーム：3名、期間：約2年〜継続中）

【スキルアップへのサポートも充実】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
・将コース（総合職）：一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
・剣コース（技術職）：一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
・武士コース：よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
＜2019年入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成

＜2019年入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

＜2019年入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

当社の特長: 当グループ商流により大手クライアントからの分析案件が急増しており、PM/PL候補を募集しています。分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境です。プロジェクトは比較的小規模（10人未満）で、SEやコンサルティング経験を活かしつつ、無理なくマネジメント業務を学べます。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中できます。頑張り次第で1年を待たずに役職者へステップアップ可能。試用期間短縮や早期キャリアアップを実現する社風で、実力に応じたチャンスがあります。安定した基盤で安心してスキルを伸ばせます。社員の積極的な意見や提案を大切にし、代表や役員との距離が近く、先輩社員からのサポートも充実。横の繋がりも強く、勉強会やイベントも活発です。

この求人にマッチする方:
・受動的なデータ分析ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・経験豊富なデータサイエンティスト・データ分析エンジニア達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキルの両方を伸ばしたい方
・成長中の部署で様々な経験をしたい方
・組織やチームのビルディングに関わりたい方
上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

仕事内容:
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。
【エンジニア領域】
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
変更の範囲：会社が指定した業務
【ビジネス領域】
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉
変更の範囲：会社が指定した業務

案件事例:
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

使用ツール・開発環境:
・クラウド環境：AWS、GCP、Azure
・分析ツール：Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース：Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他：Google Analytics、SQL、Python、R

入社後の流れ:
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

入社時研修について:
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
Step 1: データ分析環境の理解
データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール：SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル
Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL / Python / SAS / R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎
Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI
習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用
Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。デー...

主な仕事内容:
BIを活用したデータ解析や情報システム開発を担当していただきます。
- BIツールを用いたダッシュボード作成
- データの収集・加工・分析
- ダッシュボードの保守運用

ポジションの魅力:
当社ではBtoBおよびBtoCのサービスを取り扱うお客様と取引を行っており、様々なビッグデータを扱った業務に携わることができます。
自社プロダクト開発のほか、クライアントのプロジェクトを担当するので、スキルを固定化せず、常に新しいスキルを身につけることができます。

キャリアプラン:
BIツールの領域では分析から改善提案のポジションまで、ニーズの広がりを見せており、ご自身のご経験・ご希望にあわせてより、難易度の高いポジションに挑戦できます。

選考フロー:
1. エントリー
2. 書類選考: お送り頂いたエントリー情報及び履歴書、職務経歴書を基に書類選考を行います。※デザイナーの場合はポートフォリオも含む
3. 面接（1〜2回）: 書類選考通過された方は、当社面接官による対面もしくはWEBにて面接を実施致します。
4. 内定: 条件通知書を送付。ご承諾された方は入社に向けたご説明の場を設定致します。※必要書類等に関しては入社説明の際にお渡し致します。

【ミッション】
・データ基盤構築支援を通じて、クライアントのDXを促進する
・マルチプラットフォーム( Treasure Data / Snowflake / AWS等)でのデータ基盤構築支援を通じて、クライアントのDXを促進する
・組織体制に囚われず、特に技術的なリーダーシップをとり、チームの強化を図る

【主な業務】
DXの土台となるデータ統合のためのシステム構築からデータ活用の戦略立案および施策の実行までをワンストップで提供する当社で、取り組みの中核となるデータ基盤の導入/開発の推進を担う。
ビジネス変革に欠かすことのできないビッグデータの核となるデータ基盤の導入に向け、専門スキルを持ったメンバーが集まるプロジェクトの一員として、顧客ビジネスの成功に繋げる。

【具体的な業務】
・SQLを利用したデータ処理（加工/集計）
・データパイプラインの設計構築、開発、最適化
・ETLプロセスのアーキテクトおよび実装

次ステップの担当想定業務
・データガバナンスの構築
・技術やトレンドのキャッチアップ、チーム内での継続的な改善推進

◆チーム体制とプロジェクトについて
チーム規模は
入社後はシニアメンバー共にプロジェクトにアサインする想定
案件は多様でウォーターフォール型開発からアジャイル開発まで、インダストリーや規模も様々
ご本人の意向やキャリアプランを加味して案件へのアサインを行う
日々育成体系のアップデートを図っており、個々人のケイパビリティ最大化に向けた環境整備を志向する組織

【ポジションの魅力】
・多彩なバックグラウンドを持つチームと共に切磋琢磨しながら成長することができる環境
・当グループ会社とのデータクリーンルームのプロジェクトへの参画機会
・様々な専門分野を持つメンバー同士のナレッジ共有
・多様な案件が存在するため、個人のキャリアプラン実現に向けて最適な機会を獲得しやすい環境
・最先端のトレンドを意識した技術習得が可能
・クラウド活用機会も豊富に存在する環境

【選考フロー】
書類選考
→カジュアル面談（※1）
→面接（※2）
→リファレンスチェック（※3）
→オファー面談
※1：ポジションによっては実施あり。ご希望があればお知らせください。
※2：回数はポジションにより異なります。
※3：実施する場合もあり。個々のご事情はご相談ください。

新事業である「自社サービス」を顧客に提供するため、センサーデータ解析、AI活用などによる新サービス開発を担うエンジニアを募集します。
● 主な仕事内容
・センサーデータの収集・監視・加工・分析
・Python 等を用いたデータ処理基盤の設計・開発
・機械学習・AIモデルを活用した状態診断ロジックの実装
・Tableau など BI ツールでの可視化ダッシュボード設計
・データ分析業務効率化ツールの構築

当社におけるデータ活用による事業促進のため、以下の業務をお任せします。データ活用を通じた事業促進をミッションとし、以下の業務およびチームマネジメントを担当いただきます。
・プロジェクト推進: データ活用施策の実装（要件定義から導入までのPM業務）
・基盤整備: 基幹システムを含む社内データの抽出・加工・環境構築のリード
・BIツールを活用したダッシュボード構築およびエンジニアリング業務
・戦略立案・提案: 事業課題に対するデータ分析を軸としたコンサルティングおよび改善提案
※変更の範囲：会社の定める業務

【募集部門】
関連部門

【キャリアステップイメージ】
当課の上位組織部門ではシステム展開、販売領域のIT施策推進、DX人材育成、データ分析支援など様々な業務を行っていますので、部内ローテーションが可能です。また、業務を通じて組織リーダーとしての適正があれば、マネージャ候補者として社内試験へ推薦します。なお、本組織のミッションは長期にわたるため、少なくとも5年はローテーションを想定していません。※当面は現部署にて業務に従事頂きますが、業務上の都合により、転勤の可能性があります。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
当部は、当社のDXを牽引する部門で、当社の基本方針・戦略の一つである「グローバルでの更なる成長に向け、システム導入を通じた業務プロセスの標準化を行い、業務の高度化・効率化を図る」という重要な役割を担っています。業務標準化とシステム展開、販売DX推進、設計生産改革、データ基盤整備・分析人材育成、DX人材育成と、非常に幅広い活動を企画し、積極的な投資を行っています。当社にて多くの業務を経験してきた方、新卒入社にて当該業務へチャレンジしている方、キャリア採用で参加された方がそれぞれの能力を発揮し、相互に協力しながら、活躍されています。目標達成に向け、今後も部員の育成と補強を継続していきます。

当社では、森林由来のデータ（点群データ、測量データ、オルソ画像、行政資料 等）を解析・整理し、森林クレジット創出や価値算定につなげる事業を展開しています。現在、事業成長に伴い以下の課題が顕在化しています。
1. 大量・煩雑なデータを人手・目視中心で処理しており、負荷・ミスが大きい
2. 業務ルールが曖昧・属人化しており、非効率かつ属人化などの課題が大きい
3. 各種ITツールは使っているが「何をどう自動化すべきか」を整理できる人がいない
そこで今回、現場業務を理解し、ルールを整理し、仕組み化・自動化の方針を描ける正社員を募集します。※「エンジニア開発職」ではありません

＜具体的には＞
* 算定業務・データ整理業務の現状把握、課題整理
* Excel／紙資料／PDF／測量データ(shp,las)などが混在する業務フローの整理・標準化
* 自動化・効率化の優先順位付け
* 業務委託・ベンダーへの要件整理・指示出し
* 将来的にはデータベース化・データ基盤構想にも関与可能

＜扱うデータ・業務のリアル＞
* GISツールを用いオルソ画像から樹冠形状・境界を推定し、面積算定を大量に実施
* 測量会社へ点群データの測量発注や解析を年に並行して対応
* 測量会社への発注〜検品までの要件整理や情報連携、スケジュール管理等
* 確立した業務基盤はまだなく、整っていない前提での改善が求められます

【ポジションの魅力】
* 「作る人」ではなく、仕組みを作る前段を担う中核人材
* 未整備・属人化した業務を、自分の判断で整えていける裁量
* 森林データ × 新しい価値創出（クレジット・証明・新規事業）に関われる
* 将来的にデータ基盤・サービス構想の中核を担う可能性あり

このポジションでは、社内のデータを収集し、蓄積し、分析を通じて、業務の効率化や事業の成長、経営の意思決定をサポートします。データドリブンな組織文化を醸成し、事業の変革をリードする役割を担っていただきます。BIツールの導入やデータ分析プロセスの標準化を通じて、属人化された業務を体系化する仕組みを構築してください。現メンバーとともに、データ分析の専門家としてチームを牽引し、各ステークホルダーとの調整役としてプロジェクトを円滑に進めていただきます。将来的には、チームの拡大を見据え、マネジメント経験を積みながら、組織全体のデータ活用を推進するリーダーとしてご活躍いただきたいと考えています。

具体的な業務内容
・高度なデータ分析基盤の構築
SQL、Pythonなどを駆使し、データ収集から分析までの一連のフローを最適化するためのシステム（BIツールを含む）の選定・導入を主導します。
・複雑なビジネス課題の解決
各事業部門が抱える本質的な課題を深く掘り下げ、ファクトベースでのソリューションを提案・実行します。
・経営戦略へのデータ貢献
経営層と直接連携し、データ分析結果に基づいた事業戦略や新規事業のロードマップ策定に参画します。

このポジションについて
入社後まずお任せしたい業務・ミッション
ビジネスグループの課題解決に繋がるデータ分析

このポジションの魅力
・経営に関わる事業戦略に携わることができ、経営・事業戦略作成の経験ができる。
・成長中の事業を大きく変えるダイナミズムを味わえる。
・社内の基幹システムの開発、構築の経験ができる。
・社内文化の変革を行う経験ができる。

このポジションで身につくスキル
・社内で最もロジックとファクト収集能力を求められる組織です
・社内のだれも気付いていない金脈を発見し、実現するというレバレッジを利かせることが求められており、事業を俯瞰して捉える能力が身に付きます
・事業を大きく動かすレバーを握っており、それだけに「決断経験」を必然的に積んでいくことになります

このポジションの雰囲気・特徴
・事業グロースの本質的な力と経験
・セールスイネーブルメントやデータ活用の実務経験
・在宅勤務制度あり

現体制
・部長：1名
・メンバー：3名

データエンジニアリング部は「自律的なバックオフィス」と「データの民主化」を目指し、データ分析とMLOpsのインフラ構築と維持を担当しています。データ活用に特化した部門があり、プロダクト部門内でデータアナリストやアナリティクスエンジニアの採用と育成も積極的に行っています。データユーザーが分析やMLといったコアテーマに集中できるよう、強力な基盤を提供することを目指しています。

主な業務内容:
1. データ基盤の利用者とコミュニケーションを取り、要件をとりまとめる。
2. 全社横断的なデータインフラの開発と運用。
3. データ統合とデータパイプラインの管理。
4. 社内の様々なプロダクト、サービス、CRMツールからデータをデータレイクに集約。
5. データレイクに集めたデータを分析やMLプラットフォームに適切に配信。
6. データ分析インフラの構築と維持。
7. DWHのパフォーマンス最適化。
8. データ品質の確保。

【主な業務内容】DatabricksネイティブツールおよびREST APIを使用した、複数のソースシステムからデータを取り込むためのデータパイプラインの設計および実装
データ品質、整合性、パフォーマンスを確保したDatabricks上でのBronze/Silver/Goldレイヤーの変換処理の構築および保守
データ品質チェックおよびシステム間の照合（Reconciliation）ロジックの実装
dbtまたは類似ツールを使用したSQLクエリおよび変換処理の開発・最適化
分析およびレポート作成（ALM、ERM、規制報告）のためのデータモデルの設計および実装
下流のコンシューマー向けたREST APIまたはデータ提供レイヤーの構築
データプラットフォームコンポーネントのアーキテクチャ選定への参加
パイプラインの単体テスト、統合テスト、データ品質テストの記述
データパイプラインのパフォーマンス監視、障害対応、および改善の実装
パーティショニング戦略、Z-ordering、クエリチューニングによるクエリパフォーマンスの最適化
Terraformを使用したデータプラットフォームコンポーネントのInfrastructure as Code（IaC）の実装
データパイプラインの自動テストおよびデプロイのためのCI/CDパイプラインのセットアップ
ミドルレベルエンジニアへのメンタリングおよびコードレビューの実施
チームのためのドキュメント作成およびベストプラクティスへの貢献
APIコントラクトおよびデータスキーマ定義におけるバックエンドエンジニアとの連携
プラットフォーム設計および技術選定におけるテクニカルリードとの連携
データプラットフォーム内での機能開発およびイニシアチブの主導

【仕事のやりがい・得られる経験】
当社では、サービスを共に創り上げる環境を提供しており、皆様の参画を心待ちにしています。
銀行システムという社会的影響力の大きい領域において、最新のデータレイクハウスアーキテクチャを用いた大規模なデータ基盤構築をリードする経験が得られます。

自社データプラットフォームチームのミドルレベルデータエンジニアとして、当社における、ほぼすべてのシステムを接続する中央データハブのスクラッチ構築および保守を担当していただきます】

最新のクラウドベースのデータ技術を用いて、様々な銀行システムからのデータ取り込み、複雑なビジネスロジックの適用を行い、経営管理、規制報告、リスク管理、その他多くのアプリケーションの下流システムへのデータ提供を行います】

銀行ドメインにおける高い要求水準に応えるため、データ品質、システム間の照合（Reconciliation）、時間的制約のあるデータ処理、完全なトレーサビリティなど、複雑なデータエンジニアリングの課題に取り組むことになります】

このミドルレベルのポジションでは、シニアエンジニアやテクニカルリードと連携して複雑な問題に関する指導を受けながら、自律度を高めてデータパイプライン開発に取り組んでいただくことが期待されます】

開発体制: 銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています】

自社データプラットフォームチームは急速に拡大しており、年内にデータエンジニア体制を目指しています】

仕事のやりがい
・得られる経験: 当社では、皆様の参画を心待ちにしています】

銀行システムという社会的影響力の大きい領域において、最新のデータレイクハウスアーキテクチャを用いた大規模なデータ基盤構築を経験できます】

## 職務内容
* 全社横断のデータ基盤の開発・運用
* データ連携・データパイプラインの管理
* 各種社内プロダクト・サービス、CRMツールからのデータをデータレイクに集約
* データレイクに集約されたデータを分析・MLプラットフォームへ適切に配信
* データ分析基盤の構築・保守
* DWHパフォーマンスの最適化
* データ品質の確保

## 選考プロセス
1. カジュアル面談/書類選考
2. 1次面接（ポジションによっては面接前に技術課題がある場合があります）
3. 複数回面接（ポジションによって面接回数は異なります）
4. 最終面接（面接前後でリファレンスチェックをお願いする場合があります）
5. 内定/オファー面談
※選考プロセスは場合によって変更となることがあります。

## リファレンスチェックについて
当社では、リファレンスチェックサービスツールを活用し、リファレンスチェックへのご協力をお願いする場合があります。
※リファレンスチェックの内容のみで採用判断を行うことはありません。
※選考を受けている事実は、推薦者の方に開示されません。

【配属先のミッション】
当グループは、地域の未来を支える価値創造事業を中心とした事業構造への転換を図り、地域社会の皆様とともに、夢や希望を感じられる持続可能な循環型社会の共創を目指しております。ビジネス開発本部は、地域社会の皆様とのあらゆる接点から声を集めてサービス開発に活かすことでCX（カスタマーエクスペリエンス）を高め、地域を支える企業として地域社会の皆様とともに課題解決を超えた価値創造を実現することを主なミッションとしております。本ポストでは、データ利活用によるCX向上に資するマネージドビジネスを軸としたデータ活用ビジネス・サービス戦略の立案・実行、並びに当グループをはじめとする連携パートナーとのビジネス共創、及びプロジェクトマネジメントが主なミッションとなります。

【業務詳細】
当グループ全体の収益拡大、AI/データ活用を起点とした地域課題解決・価値提案に資するビジネスデザイン〜PoB/事業化推進業務を業務として行っていただきます。当社内のみならず当グループの連携先と共創関係を持ちながらデータを活用したビジネス創出での一連の業務を主導いただき、戦略策定にも一緒に取組んでいただきます。
1. 分野別データ分析ビジネス創出業務: 当社他室部、並びに当グループと連携したデータ分析ビジネスの企画・開発・プロジェクトマネジメント（まちづくり（防災等）／一次産業（水産・畜産等）／OMOビジネス（商品コンサル等））
2. データ分析基盤開発・分析業務: 社内外のデータ(契約情報、営業情報、サービス利用ログ等)を活用して効率的な提案やサポート高度化の実現を目指したデータ分析・UI基盤の開発・プロジェクトマネジメント
※その他会社が定める業務に従事する可能性があります。

【入社後に成長できる点】
・AI/データ活用分野におけるビジネスをデザイン/展開するスキル（市場分析力、事業推進力）
・事業がもたらす提供価値を顧客に伝え、共感を得ることのできるコンサルスキル（顧客志向力、論理志向・発信力）
・AI/データ活用分野における技術スキル（AI、クラウド、DB、アプリ全般）

【ポジションの魅力】
本ポストでは、当社にとって、これまでの事業領域からの変革を目標に、当グループが保有する技術に加えて、AI/データ活用を融合させた新しいスタイルでのビジネス創出に取り組みます。AI/データ活用に関する開発業務を通じた技術力向上に加えて、その技術をビジネスに昇華するためのモデル設計・マネタイズ等のビジネス創出力、お客様と実際に対話しながら現場に訪問して課題を解決するCX（カスタマーエクスペリエンス）力向上も併せて伸ばせる業務経験ができます。イノベーションに対する強い情熱を持ち、変化の中でチャンスを見つけながら共に成長していける仲間を募集しています。

【職務内容】大規模データの収集、前処理、変換を自動化し、効率的なデータフローの構築
BigQueryなどを活用して、高度なデータ分析基盤の設計・運用
クラウドリソースを最適化し、コスト削減とパフォーマンスの向上

【担当案件例】
Google Cloudを活用したデータ基盤の構築
データパイプラインの設計・運用
企業向けデータ分析環境の最適化
機械学習モデルのデプロイメント
クラウドアーキテクチャの設計と改善

薬局経営を支援するBIツール 自社サービス において、データパイプライン開発とアプリケーション開発を担っていただきます。

具体的な業務内容:
* データパイプラインの設計・開発・運用（ETL処理の実装が中心）
* ダッシュボードや分析機能などのBIツール機能の開発
* 大規模データを扱うWebアプリケーションの開発
* データベース設計およびパフォーマンスチューニング
* データの品質担保と監視の仕組み構築
* 運用業務の改善・自動化
* プロダクトの技術的な改善提案と実装

チームについて:
現在のチームメンバーは下記の通りです。
* EM
* エンジニア
* Product Lead
* デザイナー

本ポジションの魅力:
やりがい:
* 医療DXの最前線で社会貢献：日本の薬局経営が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます
* データの価値を直接届ける：データの収集から可視化、ユーザーへの価値提供まで、一気通貫で関わることができます
* 裁量と責任のある環境：ETL処理の実装からアプリケーション開発まで、幅広い技術領域で裁量を持って開発に携わることができます

身に付くスキル:
* Databricksなどを活用した、最先端のデータパイプライン技術が身に付きます
* 大規模データを扱うWebアプリケーションの開発スキルが身に付きます
* 医療データという極めてセンシティブなデータを適切に取り扱うための知識が身に付きます

当社では、日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
資金調達を完了しました。この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。事業の拡大に伴い、蓄積されるデータも量/種類両面で増大しています。
この急成長のフェーズにあって、これらの貴重なデータを、品質やセキュリティを保ちつつ、新規プロダクト開発や事業の意思決定に戦略的に活用する取り組みを、一層加速させていくことを目指しています。
「データ活用の促進（攻め）」と「コンプライアンス（守り）」を高いレベルで両立させるため、データの取り扱いに関する全社的な方針やルール、プロセスを構築し、全社に浸透させるデータガバナンス体制の強化が、今まさに急務の課題となっています。
そこで今回、このデータガバナンス体制の強化・推進をリードしていただけるメンバーを募集します。

業務概要:
プロダクトや事業がデータを安全かつ効果的に活用し、データの価値を最大化できるよう、全社的なデータガバナンスの強化・推進のリードを担っていただきます。経営層や法務、セキュリティ、社内IT、開発、事業部門など、社内のあらゆるステークホルダーと連携しながら、当社のデータ活用の「攻め」と「守り」の基盤を構築するポジションです。
具体的には、以下の業務を想定しています。
1. データガバナンスのルール・プロセスの構築
* 全社的なデータガバナンスポリシー・ガイドラインの策定
* データアクセス制御や分類、個人情報保護法や関連法規、契約を遵守したデータライフサイクル管理プロセスの設計
* データ品質およびメタデータ管理の基準・プロセスの設計
2. データガバナンス体制の構築・運営
* データガバナンス委員会の設立・運営
* データガバナンス施策の立案・推進
3. 法規制や契約、プライバシーの観点での個人情報の取り扱いのリスク評価や承認
4. データ戦略の立案・推進

チームについて:
現在のチームメンバーは下記の通りです。
EM/PdM：
エンジニア（正社員）：
エンジニア（業務委託）：
チームの紹介については、ブログ記事をご覧ください。

本ポジションの魅力:
* 医療DXの最前線で社会貢献：日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。
* 急成長フェーズでの挑戦：急速に事業が拡大する当社において、全社的なデータガバナンスを構築・推進するという、インパクトの大きな挑戦ができます。
* 裁量と責任のある環境：経営層や法務、社内IT、開発、事業部門など、全社を巻き込みながらデータ戦略の立案から実行までをリードできます。
* 希少かつ高難度の専門性の獲得：医療という極めて機微なデータのガバナンスを構築・推進するという、希少かつ難易度の高いスキルを習得できます。

データに関連する主な開発環境:
* データ分析基盤
* Databricks
* データソース
* AWS（RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams）
* その他（Kintone, Trello, GCS）
* 社内IT
* Google Workspace

安心してデータが使えて、使いやすいデータプラットフォームの開発・運用を担っていただきます。プロダクト開発者や、データアナリスト、法務、SRE、個人情報保護管理事務局などの様々なステークホルダーと連携しながら、データプラットフォームの開発・運用を通じて、より良いプロダクト開発や迅速な意思決定を支えます。
* データメッシュを実現するためのデータプラットフォームの設計・開発・運用
* データの取り込みや加工のデータパイプラインの設計・開発・運用
* 運用業務の改善・自動化

チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
EM/PdM：
エンジニア（正社員）：
エンジニア（業務委託）：
チームの紹介については、こちらのブログ記事をご覧ください。

本ポジションの魅力
やりがい
* 医療DXの最前線で社会貢献：日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。
* 急成長フェーズでの挑戦：急速に事業が拡大する当社において、今後の事業の核となるデータプラットフォーム開発の中心メンバーとして事業に大きく貢献できます。
* 裁量と責任のある環境：様々なステークホルダーと連携しながら、横断的に影響力のあるデータプラットフォームの機能開発に、要件定義から開発、運用まで一貫して携わることができます。

身に付くスキル
* Databricksなどを活用した、最先端のデータプラットフォーム・パイプライン技術が身に付きます。
* 医療データという極めてセンシティブなデータを法や規制に則って適切に取り扱うためのデータガバナンスやその実装スキルが身に付きます。

業務概要: データに基づいた意思決定を加速させるための分析基盤の構築と改善、および分析を担っていただきます。データアナリストやデータサイエンティスト、ビジネスサイドのメンバーと密接に連携し、時には自身でデータアナリストロールも担いながら、事業成長に貢献するデータマートの設計・開発・運用や分析を通じて、事業を推進します。
チーム構成: 社内の横断組織であるData & AI Domainの1チームとして、Analytics Engineerチームを立ち上げ、当該チームに配属予定です。Data & AI Domainの組織構成は以下の通りです。(兼務者含む) Head of Engineering SCMチーム: 医薬品流通の最適化に関わる自社製品、自社サービス企画開発 Engagementチーム: 患者体験の向上に向けた自社サービス企画開発 生成AI研究開発チーム: 生成AIを活用した自社製品企画開発 企画室: 上記以外に関わる企画、学会活動企画など
社内の生成AI利用状況: 当社では、生成AIを自社製品活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。) また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
本ポジションの魅力: 医療DXの最前線で社会貢献: 大型資金調達を背景に、日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。 急成長フェーズでの挑戦: 急速に事業が拡大する当社において、データ基盤の強化とデータ活用文化の構築という重要なフェーズに、中心メンバーとして貢献できます。 裁量と責任のある環境: データアナリストやビジネスサイドと密接に連携し、要件定義から構築、分析や意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです。
開発環境: ●利用技術 データソース AWS(RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams) その他(Kintone, Trello, GCS) データ分析基盤 Databricks クエリエンジン Databricks SQL Spark テーブルフォーマット DeltaLake ETLツール（ジョブオーケストレーター） Databricks Lakeflow Jobs データカタログ Databricks Unity Catalog CI/CD Databricks Data Asset Bundles GitHub Actions ●LLM OpenAI Gemini Claude (Amazon Bedrock) ●AI SaaS GitHub Copilot Dify Cursor Devin NotebookLM
参考記事: 技術ブログ

募集背景
患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
当社では、自社サービスを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データや自社サービスを通じて蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、自社サービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。

業務概要
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
1. 医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促す自社サービス開発への貢献
2. NSM/KPI設計、データの可視化など、自社サービス改善に向けた意思決定支援
3. 分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援

チーム構成
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチームと協業し、ビジネス視点と自社サービス視点の両軸からサービス開発を推進しています。

社内の生成AI利用状況
当社では、生成AIを自社サービス活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

本ポジションの魅力
1. 医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
2. 裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、自社サービスへの影響力も大きいです
3. データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与える自社サービスの改善に貢献できます
4. 成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます

開発環境
●利用技術
・SQL
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
●LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)
●AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

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◆ミッション
主力事業であるキャリア事業の成長に貢献するため、データ基盤の構築・運用をリードし、社内でデータ活用を通じたインサイト創出を支援することがミッションです。
データ基盤チームでは12の自社サービスを扱っています。
ミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしています。
データエンジニアとしての開発業務のみではなく、データの活用に向けたデータの整備やデータカタログの運用、BIツール利用に向けた支援、データ利活用の推進業務までをお任せします。

◆業務詳細
データに基づいた意思決定や業務改善を支えるデータ分析基盤の開発・運用を担っていただきます。
なお、分析や開発でのAI活用はもちろんのこと、常に新しい技術の検証を行っています。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・データの民主化に向けたデータ分析基盤の活用推進、データカタログの整備、データの品質管理
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供

業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、
事業部門・マーケター・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ活用の推進に向けて一人称で動ける人材へと成長していただきます。
将来的には以下のような業務もお任せしたいと考えています。
・データ活用に関する主体的な企画・提案、および関係部署との連携推進
・ビッグデータ分析や多様なデータ活用ニーズに応えるための、データ分析基盤のアーキテクチャ設計・改善
・AI・機械学習技術を用いた分析や、業務改善の提案・推進、関連システムの開発

◆データ活用の事例
・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析
・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供
・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定
・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成

仕事のやりがい・働く魅力
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤開発からデータ活用推進まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダンな開発環境内でのデータ基盤開発の経験

◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。

3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。

4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。

データドリブン経営をデータの専門家としてシステム目線で推進するポジションです。1.経営意図の理解と要件定義: 中期経営計画／部門KGI・KPIを把握し、分析テーマ・ダッシュボード要件・データ粒度へ具体化。2.データベース／データ基盤の設計: 論理・物理データモデル設計、パフォーマンス・拡張性・コストを考慮したストレージ設計・パーティショニング・インデックス最適化。3.既存システムからのデータ収集設計。4.BI（BIツール等）での可視化・運用。5.必要なシステム導入プロジェクトの推進。

【身につくスキル・経験】
当初は既存システムから各部の要望に合わせたデータ抽出部分の設計や出力を行います。その後は、経営企画部門が検討しているデータドリブン経営に合わせたデータベース設計/設定やデータベースの最適化やマスターの設計を担当していただきます。

【キャリアパス】
スペシャリストとしてコーポレート部門にて経営側の意図を翻訳してIT戦略を担う一員となる、マネジメントのキャリアパスにて課長や部長といった管理職を目指す、技術を極めて事業部門へ異動しクライアントへ価値提供を行う、当グループ向けの部隊にて当社や当グループの他社のデータベースについて構想/構築するなど、多様なキャリアパスが可能です。年に一回、上司とキャリア面談の機会があり、定期的なキャリア設計ができます。

【組織構成】
総務IT・業務部 IT企画課に配属。構成人員は10名（男性8名、女性2名）。中途入社の方も多数在籍しており、新卒/中途関係なくご活躍いただける環境です。週2日のリモートワークが可能で、タスク管理やオンライン会議、チャットなどのツールも充実しており、リモート勤務でもコミュニケーションが取りやすい環境です。

【ポジションの魅力】
・より経営の意思決定に近いところでデータベースを構築できるため、将来経営寄りの志向がある方には経営観点の経験を積むことができます。
・データドリブン経営に向けたデータベース開発経験を積むことができます。
・当社の社内システムにおいて、設計フェーズから関わることができ、新しいサービスやテクノロジーの導入にも関与できます。

【具体的な業務内容】
・各事業部門と連携した、データ活用・DXプロジェクトの構想・推進・ファシリテーション（ユーザー要望を踏まえた要件定義・仕様策定への関与、統合データ分析基盤・AI・BI/ダッシュボードの企画・設計・推進）
・部門横断でのプロジェクト管理（タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など）・プロジェクト進行の管理・チーム体制の設計・タスク整理などのリーダー業務
・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計
・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画・PoC・商用化も視野に含む
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
当社は自社製品を提供しており、そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。
事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。
縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。

【使用技術・開発環境】
・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など）
・データ基盤：Databricks
・IaC：Terraform
・言語：Python
・BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight
・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase
※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。

【配属先チームの特徴】
DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装を行っています。

【チーム人数】
（増員中）

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。
Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。
また、コンサルティング会社出身のコンサルタントは、DX、データ活用、AI、データサイエンスの戦略・構想策定・計画・設計〜実装までのEnd to Endで自ら実践リードできることをやりがいとして活躍しています。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI・データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や背品を立上げていくことも可能です。

【具体的な業務内容】
・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進
・Databricksを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発
・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
当社は自社製品など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、日本ではデスクトップ製品・クラウド製品合わせて高いシェアがあります。
そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。
事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。
さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。
縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。

【使用技術・開発環境】
・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など）
・データ基盤：Databricks
・IaC：Terraform
・言語：Python
・BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight
・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase
※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。

【配属先チームの特徴】
DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装、データ分析やAI適用による活用を行っています。

【チーム人数】
（増員中）

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアや、データ分析コンサル会社等で、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。
Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。
また、コンサルティング会社出身のコンサルタントは、DX、データ活用、AI、データサイエンスの戦略・構想策定・計画・設計〜実装までのEnd to Endで自ら実践リードできることをやりがいとして活躍しています。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI・データプロダクトを企画、推進、実装していくプロダクトマネージャ、さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。

【具体的な業務内容】
・Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのアプリケーション開発推進
・Databricks SQLやNotebook経由でのデータ取得・連携処理の実装
・デザイナー・データサイエンティスト・ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
当社は自社製品など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、日本ではデスクトップ製品・クラウド製品合わせて高いシェアがあります。そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。

【使用技術・開発環境】
・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など）
・データ基盤：Databricks
・ IaC：Terraform
・言語：Python
・ BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight
・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

【配属先チームの特徴】
DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装を行っています。

【チーム人数】

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方。Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届ける、というエンジニアからはじめ、プロダクトマネージャやDXプロジェクトマネージャなど、リードする立場になっていくことや、データエンジニアリング・データサイエンス等も含めたフルスタックエンジニアやテックリードになっていくことが期待されます。

【具体的な業務内容】
・経営管理のためのKPIマネジメント施策（アナリティクス・シミュレーション・ビジュアライゼーション）の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による業務プロセスや業務設計の実施、プロジェクトリード
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのデータプロダクト設計
・Databricks/DOMOを活用したデータ加工・分析・ダッシュボード・Viewの設計開発
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
当社は自社製品など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、自社製品は多くのお客様にご利用いただいています。そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。

【使用技術・開発環境】
クラウド基盤：AWS（Glue、S3など）
データ基盤：Databricks
IaC：Terraform
言語：Python
BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、（Quicksight）
ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase
※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。

【配属先チームの特徴】
DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装、データ分析やAI適用による活用を行っています。

【チーム人数】
（増員中）

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアや、データ分析コンサル会社等で、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。また、コンサルティング会社出身のコンサルタントは、DX、データ活用、AI、データサイエンスの戦略・構想策定・計画・設計〜実装までのEnd to Endで自ら実践リードできることをやりがいとして活躍しています。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI・データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。

当社におけるTableauのアクティブユーザーを拡大するため、行員向けの教育支援と高度なダッシュボード開発を担当します。当社内の膨大なデータを「誰でも・正しく・即座に」扱える環境を整え、金融業界のDXを最前線でリードします。
具体的な業務内容は、各部署からの要望に対する要件定義、Tableau Prep等を用いたデータ抽出・集計・加工、営業成績予測やリスク管理指標などの高度な解析、Tableau Desktopによる高品質なダッシュボード構築、そして行員向けのレクチャーや研修資料作成を通じた教育コンサルティングです。
その他、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、機械学習を用いたモデル作成、マーケティングリサーチなどの案件にも携わる可能性があります。
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら専門スキルを磨くことに専念できる環境です。
入社後1〜2ヶ月間は、SQL、Python、BIツール（Tableau）などのデータ分析基礎スキル習得研修が用意されており、データ分析環境の理解、コーディングによるデータ加工、データの可視化・分析、レポーティング・報告提案の一連のスキルを習得できます。
キャリアパスは個人の特性を活かせるように作られており、総合職ではマネジメント、技術職では技術職としてキャリアを積み上げ、組織の技術発展を促進する役割を担うことができます。

日常の『裏側』をデータで解き明かす
普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。
その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。

私たちが目指す、データ分析のあり方
当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。

私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。

今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。

【業務概要】
ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から**「運営の次の一手を決める決定的な予兆」**を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。
介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、**「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」**ダイレクトな手応えを味わえます。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
1. 課題抽出：プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。
2. データ抽出・集計：BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。
3. 高度な解析：継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。
4. レポート作成：BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。
5. 報告・コンサルティング：データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。

【そのほかの案件事例】
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！当社として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。
1. クライアント企業のサービスの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど
2. 機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python
3. 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
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

【担当プロジェクトについて】
本求人は、当社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします。

募集ポジション:
・データ分析基盤エンジニア（SQL・DWH・ETL・BI基礎）
・BIエンジニア（Tableau / Power BI / Looker）
・データアナリスト（SQL / Python / BI）
・データエンジニア（GCP / AWS / Snowflake など）
・AI／機械学習エンジニア

募集部門:
・AIビジネス部
・ACR（Analytics Consulting Research）部
・基盤運用構築部
・BI推進部
・SAC（Strategic Anltics & Consulting）部

事業内容:
データ利活用部（一都三県勤務）
当社の「入り口」として、幅広い案件に対応する部門。SQLやExcelスキルからチャレンジでき、IT未経験からでもキャリアを築けるのが特徴です。
キャリア魅力：基礎から実務を経験し、分析領域へのステップアップが可能。

AIビジネス部（一都三県勤務）
最先端のAI技術を駆使し、ビジネス課題を解決に導く部門。SQL＋Pythonを武器に、機械学習やAIモデルを活用した提案・実装を行い、顧客の成果創出を直接支援します。
キャリア魅力：高度な分析スキルとビジネス視点を兼ね備えた“次世代リーダー人材”へ成長できる環境。

ACR部（一都三県勤務）
データアナリストに特化し、SQLを用いて幅広い分析・レポーティング・改善提案を行う部門。現場のデータを深掘りし、ビジネス課題を数値から解決に導きます。
キャリア魅力：データから価値を生み出し、企業変革を支える分析のプロへ成長可能。

基盤運用構築部（一都三県勤務）
データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門。SQLやクラウド経験を活かし、安定した分析環境を整備します。
キャリア魅力：インフラの専門性とデータ活用の最前線を掛け合わせたスキルが身につく。

BI推進部（一都三県勤務）
BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード構築を専門とする部門。SQLに加えてTableauやPowerBIなどの経験が活かせ、企業のデータ活用を加速させます。
キャリア魅力：“見える化”を通じて経営・現場にインパクトを与える実感を得られる。

SAC部（藤沢本社勤務）
上流工程・コンサルティングに特化した部門。SQL＋Pythonに加え、課題抽出・顧客折衝力を活かし、意思決定を支える提案型の仕事を担います。
キャリア魅力：単なる分析者ではなく「顧客課題を解決するパートナー」として活躍。

データで、日本の未来を動かす
「分析を、ビジネスの成果へ。そして日本の未来へ。」 当社は2034年の売上100億円という目標を掲げ、急成長を続けています。現在、多くの組織が「データはあるが活用しきれない」という課題に直面しています。

私たちが求めているのは、単にSQLを叩いて数字を出す人ではありません。データから地域の課題を読み解き、戦略へと落とし込み、自治体のリーダーに改善提案を行う。そんな**「データと社会の橋渡し」**ができる人材です。

「今の環境では、自分の分析が何に役立っているか見えない」 「技術はあるが、より上流のPM（プロジェクトマネージャー）への道筋が見えない」 そんな想いを持つあなたが、自らの市場価値を圧倒的に高められる場所。それが、当社のデータ分析支援事業です。

●業務概要
ターゲットとミッション： スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。
介在価値： 匿名化された人流データを解析し、「なぜこのエリアに人が来ないのか？」「どうすれば観光客が回遊するか？」を可視化。エビデンスに基づく行政運営（EBPM）の要として、地道かつ正確な分析を提供します。
地域の未来を導く、データ・パートナー： 綺麗なデータばかりではありません。バラバラの形式のデータをSQL/Pythonで丁寧にクレンジングし、Tableauで「誰が見ても一目でわかる形」に整える。その真面目でコツコツとした積み重ねが、行政の重要な意思決定を支え、地域の明日を動かす確かな信頼へと繋がります。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
課題抽出： 自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。
データ抽出・集計 ： BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。
高度な解析 ： 特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。
レポート作成 ： Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。
報告・コンサルティング ： 自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備のアドバイザリーを行います。

そのほかの案件事例
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。

1.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
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python

3.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
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

＜担当プロジェクトについて＞
本求人は、弊社が参画している「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。

実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

募集背景
当社では、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後の自社モデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ／データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。

ミッション
まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ／基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。

業務内容
主に担っていただく領域（インフラ軸）
1. ハイブリッドクラウド／オンプレミス環境の設計・構築・運用
* ロボット実機、オンプレミス環境（ストレージ・GPUサーバー）、クラウド(AWS等）を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
2. 技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
* 仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する

将来的に期待する役割（フルスタック方向）
1. ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
* ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
* フロントエンド（React / TypeScript）
* バックエンド（Go / Python）
2. 大規模データ基盤の設計・運用（他メンバーと協働）
* ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
* ワークフローエンジン（Airflow , Dagster）を用いたワークフロー定義
* 学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
* データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。

あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
1. インフラを起点にフルスタックへ成長できる
* 単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
2. 「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
* Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
3. 大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
* 技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
4. 研究とプロダクトの間に立つポジション
* 研究成果を動くシステムとして社会実装する役割

当社は、自社決済プラットフォームを提供する「決済事業」と自社ウェブ広告や総合プロモーションなどを提供する「広告事業」を安定した収益基盤とし、投資・事業育成、新規事業開発・先端技術開発（R&D）に再投資する独自のビジネスモデルを確立しています。当社技術本部は、当社全体の技術導入とシステム開発に責任を持ち、部署を横断して技術サイドから各プロジェクトやプロダクトをマネジメントする組織です。既存事業の運用・改善と新規事業開発に関するビジネスサイドの要件を分析し、技術選定からフロンドエンド・バックエンドの設計や実装、開発パートナー会社へのディレクションまで、システム開発のマネジメント全般を担います。当グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。本ポジションでは、当グループデータ統括部でのデータ品質改善に関わるデータクオリティマネージャーを募集いたします。当グループの豊富なデータ資産を活かし、当グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出し、技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、当グループ全体の成長に貢献する挑戦を一緒に進めていただきます。
【ミッション：データ品質改善サポート】
1. 当グループ横断データ分析基盤の定期処理におけるデータ品質チェックと改善提案
2. AIおよびデータプロダクトの定期処理におけるデータ品質チェックと改善提案
3. プロダクト開発過程におけるデータ品質チェックと改善提案
【得られる経験・キャリア機会】
* AIプロダクトやデータ分析基盤のデータ品質改善サポートにおける実践経験
* AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
* 事業データの取扱いによる、AI・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識

当グループの豊富なデータ資産を活かし、当グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出す。技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、当グループ全体の成長に貢献する──そんな挑戦を、一緒に進めていきませんか？

【ミッション：データオペレーション業務のマネジメント】
1. 目標管理や組織運営におけるマネジメント業務全般
2. 部門内外の関係者と業務の調整を行い、メンバーに業務指示を出す
3. 当グループ横断データ分析基盤（自社サービス）の活用に対し、効果的効率的な運営を施行する

【得られる経験・キャリア機会】
1. AIプロダクトやデータ分析基盤のオペレーティング業務におけるマネジメント経験
2. AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル

【当グループデータ統括部について】
当グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。スタートアップ的なスピードと当社のアセットを併せ持つ、挑戦的な環境です。

当社は決済
・広告事業を基盤に投資
・R&Dを行う企業です】

技術本部は技術導入とシステム開発を担い、データ統括部は当グループ全体のデータドリブン経営を支える統合データ基盤の構築
・運用を推進しています】

本ポジションでは、当グループの豊富なデータ資産を活かし、グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出すことがミッションです】

具体的には、グループ横断自社データ分析基盤にあるデータ活用のためのアプリケーション開発、自社データプロダクトのデータ拡張や新規機能開発、その他新規AI
・データプロダクトの開発を行います】

この業務を通じて、AIプロダクトやデータ分析基盤のアプリケーション
・データセット
・データ機能の開発経験、AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル、事業データの取扱いによるAI
・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識が得られます】

【当社について】当社は、インターネットやコンビニでの決済プラットフォームを提供する「決済事業」とウェブ広告や総合プロモーションなどを提供する「広告事業」の2つを安定した収益基盤としながら事業拡大を続けてきた企業です。近年では、この「決済事業」と「広告事業」で得られた収益を投資・事業育成、新規事業開発・先端技術開発（R＆D）に再投資する独自のビジネスモデルを確立。インターネット時代の新たなビジネスとテクノロジーの創出につなげています。

【当グループ Technology本部について】当グループ全体の技術導入とシステム開発に責任を持ち、部署を横断して技術サイドから各プロジェクトやプロダクトをマネジメントする組織です。既存事業の運用・改善と新規事業開発に関するビジネスサイドの要件を分析し、技術選定からフロンドエンド・バックエンドの設計や実装、開発パートナー会社へのディレクションまで、システム開発のマネジメント全般を担います。先端技術を用いて新規事業の開発を行い、商品やサービスとして提供し、社会に貢献することを目指しています。既存事業の資産を生かした事業開発や、クライアントとの協業などから新しいサービスを生み出します。研究開発組織や投資先のスタートアップとの協業を通じて、キャッチアップ。

【当グループ Technology本部グループデータ統括部について】グループデータ統括部は、当グループ全体の意思決定を迅速化し、業績成長に貢献するため、各部門に分散したデータを一元管理する統合データ基盤の構築を推進しています。部門の垣根を越えたデータ利活用を可能にし、組織全体のデータドリブン経営を支えるインフラ整備を行っています。自組織内に閉じず、決済・広告・フィンテックなど多様な事業部やパートナー企業と連携しながら、新たな価値を共創していくことがミッションです。チームにはデータストラテジスト、データエヴァンジェリスト、データサイエンティスト、グロースハッカー、データエンジニア、データオペレーターなど多様な専門家が在籍し、領域を超えた協働を通じて高速に価値創出を行っています。スタートアップ的なスピードと大企業のアセットを併せ持つ、挑戦的な環境です。
今回は、グループデータ統括部でのデータ基盤運営やデータプロダクト運用に関わるデータオペレーターを募集いたします。

【業務内容】当グループの豊富なデータ資産を活かし、グループ横断データ分析基盤の運営を通じて新たな価値を生み出す。技術・ビジネス・戦略の交点に立ち、グループ全体の成長に貢献する──そんな“次の当グループをつくる”挑戦を、一緒に進めていきませんか？

1. データ基盤運営サポート
・グループ横断データ分析基盤（自社製品）の定期運営サポート
・不定期メンテナンスやリクエストベースの設定変更
・プロアクティブな定期運営改善の仕組みづくり

2. データプロダクト運営サポート
・データ生成処理等の定期運営サポート
・AIプロダクトのメンテナンスサポート
・プロアクティブなメンテナンス業務改善の仕組みづくり

【得られる経験・キャリア機会】
・AIプロダクトやデータ分析基盤の運用保守サポートにおける実践経験
・AIやデータ分析基盤の最新テクノロジースキル
・事業データの取扱いによる、AI・大規模データ基盤など最新技術を活用した業務知識

業務内容
クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。

・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。
・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、データ基盤（CDP・DMPやDWH）を構築します。
・中間テーブルの設計・プログラミング：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。

●ポジションの魅力・やりがい
1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。

2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。

3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。

4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。

5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

●開発環境例（担当案件によって異なります）
開発言語：Python, SQL, JavaScript
開発環境：Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
データベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
リポジトリ管理：Git
※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。

クリエイティブなマーケティングスキルを磨こう！データ分析・運用担当募集！
当社が製造販売する即席めん・ライスのマーケティング業務におけるデータ分析・運用担当業務をお任せします。

〈主な業務内容〉
●SRIデータ、QPRデータの分析業務
　　・即席めん市場、カップライス市場などの市場における分析
　　・各ブランドの分析
●消費者調査の企画・実査管理・報告業務
●データ分析・消費者調査からの各ブランドのマーケティング戦略のサポート業務
●データ基盤の運用業務など

自社のデータ資産である膨大なキャッシュレスデータをハンドリングし、データ利活用の拡大に貢献いただきます。具体的には、同本部内のデータサイエンティスト・アナリストおよび他部のマーケティング・商品企画担当者や関連グループ各社とも協業しながら、会員様の体験向上・加盟店様の販促拡大といった課題の解決に向けて、データを最大限活用するためのデータ抽出・加工・連携、データマート提供といったデータエンジニアリング領域での業務に携わっていただきます。

【職務詳細】
商品・サービス開発に伴って発生する新規データのデータマート化およびマーケティング施策遂行における下記業務に従事いただく予定です。
・各種データのETL処理（収集・抽出・ロード）の要件定義・設計・実装
・ETL処理で作成されるデータマート（テーブル・データセット）の構築および維持管理
※データエンジニアリングにおけるCoE活動に注力しており、データエンジニアの活躍の幅を拡大中

●プロジェクト事例について
・ポイントサービス統合におけるアライアンス企業とのデータ連携処理開発（カード会員施策）
・最新AIマーケティングプラットフォーム導入における基幹データ投入処理やデータマートの設計・実装（カード会員施策）
・加盟店様向けセルフ分析ツールにおけるデータマート設計・実装（カード加盟店施策）
・関連グループ間での共同データ利活用におけるデータセット作成・提供（グループ共通）

●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、他社にない規模でのデータ処理スキルを身に着けることができる
・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る
・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（データ利活用関係者に対して自身のプレゼンスを高めることができる）
・IT面でも、ビジネス面でも、『データ』という共通軸から様々な環境で活用できるポータブルスキルを得ることができる

●配属部署について
配属先となる「データ開発本部」は戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。
事業の推進スピードの向上を目的として、アジャイル組織に移行しています。
※アジャイル組織：従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織

●データ開発本部体制について
「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、大規模な組織（うち、多くの社員が経験者採用入社）。

1. データマネジメントにおける課題発見・改善提案/データ活用の探索・ステークホルダーヒアリング
2. ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善
3. データ分析基盤環境のAWSインフラの運用保守
4. データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用
5. データマネジメントの成熟度に応じた技術検証（メタデータ、データ品質など）

【ポジションの魅力】
基盤整備が完了し、「データの価値向上」という次のステージに入るタイミングであり、
・ビジネス価値を生み出すフェーズに携われる/ビジネスサイドと直接対話しながら、データの価値を創出できる
・データ価値向上にむけたチャレンジができる（× AI利用,データカタログ/メタデータ管理,データ品質等）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。

【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。
企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
　具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。

【プロジェクト体制】
2名〜6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS／GCP／Azureなどクラウド環境上でのDWH／データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクトにおけるデータ連携・検証支援

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）

アーキテクチャ設計とデータ戦略の策定
クライアントのデータ分析プロジェクトにおけるディレクション
データ戦略の立案やプロジェクトの最適化
データ解析をもとにしたニーズ探索およびサービス企画デザイン
プロダクト全体のデザインや改善提案

クライアントから頂くデータ関連のご相談に対し、課題のヒアリング・分析とそれに伴う開発に携わっていただきます。BI（TableauやPowerBI等）ダッシュボード開発、DB（AWSやGCP等）構築等の課題解決などがメインです。
【具体的な業務内容】
1. マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援
2. プロジェクトマネジメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成 等
3. マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行
【実績】
複数の業界クライアント：サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
複数の業界クライアント：サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
公共機関プロジェクト：個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
複数の業界クライアント：通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【この仕事の魅力】
・研修などスキルアップの機会の提供や、長期休暇取得の推奨、産休、育休後の職場復帰支援があります。
・担当するプロジェクトによるところがありますが、可能な範囲で出社とリモートを併用したハイブリッドな働き方を目指すなど、働きやすい環境になるよう努めています。
・クライアントの課題解決にやりがいを感じるメンバーが多いため、真摯にプロジェクトに取り組める環境です。
・多様な業界のクライアントのプロジェクトに関わりながら、様々なデータやツール、データベースに触れていただく機会が豊富です。
【業務変更の可能性】なし

＜職務概要＞
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。
大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
　具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS／GCP／Azureなどクラウド環境上でのDWH／データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクトにおけるデータ連携・検証支援

＜プロジェクト事例＞
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトを活用 ）

新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、当社が保持しているデータを全社的に利活用されるためのテクノロジーの開発を担当していただきます。
具体的には‥
・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。
・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。
・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。

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

【AIとデータエンジニアリングの融合を実践する開発環境】
Snowflakeやdbtを用いたモダンデータスタック（MDS）の構築・運用に加え、AIエディタ（Cursor等）やAIエージェントを開発プロセス自体に積極的に取り入れています。 データエンジニアリングはAIの進化によりパラダイムシフトが起きています。単にSQLを書くだけではなく、「AIといかに協働し、生産性と品質を劇的に高めるか」という、次世代のエンジニアに必須となるスキルセットを実務の中で磨ける環境です。

【大規模プロダクトの複雑なデータに向き合う面白さ】
導入社数の多い主力プロダクトの膨大なログデータと、急成長する特定の事業領域の複合的なデータを扱います。 教科書通りの綺麗なデータではなく、歴史あるプロダクト特有の複雑さや、リアルなビジネス課題を含んだデータを、「分析可能な価値ある情報」へと昇華させるプロセスこそが、データエンジニアとしての対応力と設計力を飛躍的に高めます。

【AIと特定の事業領域による新たな価値創出への挑戦】
当社が注力する特定の事業領域や、将来的な「AI Agent」の台頭を見据え、これまでのSaaSの常識にとらわれないデータ活用の形を模索しています。 Snowflakeやdbtを用いたモダンな基盤構築に加え、AI時代に即した「Outcome（成果）」そのものを提供するサービスモデルへの変革を、データ基盤の側面からリードしていくチャレンジングな機会があります。

【国内有数のSaaSの成長フェーズに伴走する経験】
主力SaaSプロダクトは現在、イノベーター理論におけるキャズムを超え、マジョリティ層へと市場を拡大する重要な転換期にあります。 これまでのPLG（Product-Led Growth）に加え、SLG（Sales-Led Growth）やクロスセル戦略を強化していく中で、膨大なデータをいかに「勝てる戦略」に昇華させるか。成熟したSaaS企業がさらに「筋肉質」な組織へと進化していく過程を、データエンジニアとして最前線で体感できる希少なフェーズです。

【ビジネスの成長を牽引する収益最大化戦略の中核を担う】
単にデータを整備するだけでなく、マーケティング・セールス・カスタマーサクセスを横断して収益最大化を目指す収益最大化戦略の文脈でデータ基盤を構築・運用できる環境です。 一般的な営業モデルの組織が抱えがちな部門間のサイロ化をデータによって解消し、事業の意思決定やユニットエコノミクスの健全化にダイレクトに貢献できるため、エンジニアリングとビジネスの両面で高い視座を養うことができます。