データベーススペシャリスト試験（DB）の転職求人

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【業務概要】
あらゆる業界でデータ・AI活用が経営課題となる中、データ基盤ソリューションの導入ニーズが高まっています。同社では、データ・AI領域のオファリング組織の中核メンバーとして、専門性を磨きながら組織立ち上げにも携わるデータ基盤ソリューションエンジニアを募集しています。

【具体的な業務】
Databricks、Snowflake、Teradata、Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Fabric、Palantir Foundry/AIPなどのデータ基盤ソリューションを中心とした、データ・AI基盤の設計、開発、移行、テスト、本番運用を担当します。
・企画・要件定義担当と連携し、クライアント要件を実装可能なアーキテクチャやシステムへ落とし込み
・運用性、セキュリティ、コストを考慮した実現方式や代替案の提案
・品質と納期に責任を持った本番稼働までの完遂
・新しい技術の継続的な習得と標準化・再利用可能な形式での展開

【ポジション・部門の魅力】
・特定の技術やベンダーに固執せず、中立的な立場で最適な技術を選定可能
・組織づくりや人材育成に携わることができる環境
・プロジェクトデリバリーに加え、新規事業展開など多角的な業務へ挑戦可能

【業務概要】
グローバル金融グループにおけるITインフラ基盤の抜本的な標準化およびサポート体制強化に伴い、ミッションクリティカルなデータベース基盤の設計・構築・運用を推進するデータベース管理者（DBA）を募集します。Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、AWS-RDSシステム（オンプレミスおよびクラウド）全体において、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャの回復力向上、最新のDevOps自動化プラクティスを主導します。

【具体的な業務】
・インフラストラクチャ管理: WindowsおよびLinux環境でのMSSQL（2019/2022/2025）、MySQL（8.x）、Oracle（19c）本番データベースのインストール、構成、アップグレード、保守
・テクニカルサポート: 複雑なデータベースパフォーマンス問題、デッドロック、ブロッキング、アプリケーション統合における課題の診断・解決
・パフォーマンスチューニング: クエリ、インデックス戦略、データベース構成の最適化および開発チームとの連携によるリソース効率向上
・高可用性とディザスターリカバリー: バックアップスケジュール、DR戦略、HAソリューション（AlwaysOn可用性グループ、レプリケーション、クラスタリング等）の設計・実装・テスト
・データベース自動化（DevOps）: IaCツール（Terraform、Ansible）を活用したプロビジョニング、パッチ適用、デプロイパイプラインの自動化
・バージョン管理: Gitリポジトリでのデータベーススキーマ、移行スクリプト、自動化コードのバージョン管理
・監視と可観測性: 自動アラート機構や自己修復メカニズムの構築、データベースの正常性やパフォーマンスKPI追跡ダッシュボードの作成
・セキュリティとコンプライアンス: アクセス制御、暗号化、データマスキング、定期的なセキュリティパッチ適用によるデータ保護

【ポジション・部門の魅力】
・国内外の多角的なステークホルダーと連携し、グローバル標準のDevOpsおよびデータベース管理手法を習得・実践できます。
・バイリンガルな環境下で最新技術への挑戦とキャリアの成長を図ることが可能です。

【業務概要】
企業のDX推進に伴い、データ活用およびデータ統合基盤の構築に関わるプロジェクトにおいて、基幹システムのオンプレミス環境からクラウド/ハイブリッド環境への大規模データマイグレーションや、拡張性と信頼性の高いデータパイプラインの設計・構築を推進するポジションです。

【具体的な業務】
ご経験や適性に応じて、以下の案件をお任せします。

1. 開発・構築案件
・AI活用・データ活用のための基盤設計・開発（データ統合・自動化・可視化）
　- 将来的なLLM・生成AI（RAG等）活用を見据えたAI-Ready基盤構築（ベクトル化パイプライン構築、検索基盤整備、マルチモーダル前処理パイプライン開発）
　- DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化
　- ETL/ELTパイプライン（dbt、Airflow等）によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携
　- データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備（Atlan、Alation等）
・データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築
　- 基幹オンプレミス環境からクラウド（AWS/Google Cloud/Azure）環境、またはハイブリッド環境へのデータシステム大規模マイグレーション設計・構築

2. リード・推進案件
・上流工程の牽引・技術リード
　- クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント（PL/PMサポート、または兼務による推進）
　- 技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導

【ポジション・部門の魅力】
・将来的にはLLMやRAG等の最先端AI技術に対応するデータ基盤への発展的拡張にも携わることができます。
・プレイングマネージャーや技術スペシャリストなど、自身の強みや志向性に合わせたキャリア（PL/Tech Lead等）を選択・形成できる環境です。

【業務概要】
クライアントのDX推進を支援する事業において、各種プロジェクトにおけるエンジニアリング業務を担当します。希望や経験により、将来的には要件定義、顧客折衝、プロジェクトマネジメント（PM）へのステップアップも可能なポジションです。

【具体的な業務】
経験や得意分野に応じて、以下のプロジェクト領域にアサインされます。
・マーケティングオートメーション（Marketing Cloud、Account Engagement、Marketo 等）
・BI・データ分析（Tableau、Power BI 等）
・データ基盤・データマネジメント（AWS、GCP、Treasure Data、Snowflake 等）
・CRM/業務アプリケーション（Salesforce、JUST.DB 等）

また、市場動向やクライアントニーズに合わせて新たなサービス提供にも取り組んでいきます。

＜プロジェクト事例＞
・ハウスメーカー：顧客データ統合 MA活用による商談創出プロセスの再設計
・BtoCサービス企業：Marketing Cloudを活用したCRM基盤の新規構築・運用設計
・大手通信事業会社：数百万件の顧客データを活用したBtoBナーチャリング基盤の設計・構築
・自動車メーカー：顧客行動データ分析／販売店向けBIダッシュボード開発／DMP基盤構築
・国家プロジェクト：個人情報データ活用におけるビジネス設計支援
・鉄道広告代理店：移動データ分析モデル構築／セグメント抽出ダッシュボード開発

【ポジション・部門の魅力】
・クライアントの事業成果につながる多様なプロジェクトに関われる
・上流設計と連動した開発経験を積める
・将来的に要件定義・顧客折衝・PMへステップアップ可能

【業務概要】
全社データ基盤の構築・運用を通じたデータドリブン経営の実現とDX推進を担います。BigQueryを中心としたデータ基盤構築、ELT/ETLパイプラインの設計・実装、kintoneやHubspotとのデータ連携、BIダッシュボードの構築など、データエンジニアリングの実務を通じて事業成長を推進します。

【具体的な業務】
・DX推進: 現場のヒアリング・要件定義から運用定着まで伴走し、データ活用文化を組織に根付かせる
・データ基盤の設計・構築: GCP(BigQuery)を中心としたデータウェアハウスの設計・構築、データモデリング
・ELT/ETLパイプラインの構築: 各部門のデータを統合するパイプラインの設計・実装・運用
・データ連携・統合: HubSpot・kintone等からのデータ抽出、API連携開発、マスタデータの統合・名寄せ
・BIダッシュボード構築: Looker・Tableau等を用いた、経営・現場が意思決定に活用できるダッシュボードの設計・構築

【将来的にお任せしたいこと】
・データ基盤全体のアーキテクチャ設計・技術選定
・データガバナンス・データ品質管理の仕組み化
・全社的なデータ活用戦略の企画・推進

【ポジション・部門の魅力】
・IPOを目指す成長企業で、ゼロからデータ基盤を構築できる環境です。
・GCP(BigQuery)を中心としたモダンなデータスタックを活用・構築できます。
・構築するデータ基盤が全社横断の経営判断のスピードと精度を左右するため、エンジニアリングが事業成長に直結します。
・技術実装だけでなく、現場を巻き込んだDX推進やデータ活用文化の醸成まで幅広く経験できます。
・少数精鋭チームで高い裁量を持って取り組めます。

【業務概要】
平日に面接の都合がつかない方や、1日で合否判断を得たい方を対象とした1DAY選考会です。現場のトップコンサルタントとの座談会や面接を通じて、事業の未来や会社の強み・課題について直接対話することができます。

【具体的な業務】
ITコンサルタントとして、経験や適性に応じたプロジェクトを担当します。
・IT戦略立案 / IT中長期ロードマップ策定
・全社クラウド基盤グランドデザイン策定
・全社デジタルトランスフォーメーション企画構想
・業務 / 組織 / システムの現状分析、RPA選定 / 導入 / 実装
・プライベート / パブリッククラウド導入
・AI活用による業務効率化 / 業務再構築
・IoTを活用したデジタルワークスタイル変革案企画
・先端技術を活用した新規事業の立案 / 推進 など

【1DAY選考会詳細】
・日時：2026年11月14日(土) 10:00 最長18:00
・開催場所：オンライン（Teams）
・当日のプログラム：
1. 会社説明＋座談会（10:00 11:00）
2. 1次面接
3. 最終面接（1次面接通過者のみ）

【業務概要】
顧客の現場に入り込み、LLM / AI Agentを活用したシステムを技術提案から設計・実装・本番導入までEnd-to-Endで推進するエンジニアポジションの募集です。
短期間で選考を完結できる、2日間の集中選考会となります。

【選考フロー・詳細】
1. 書類選考
2. Homework（Optional）
3. 一次面接（11月14日 土曜日 10:00 18:00の内60分・オンライン）
4. 最終面接（11月15日 日曜日 10:00 14:00の内45分・オンライン ※一次面接通過者のみ）
5. 合否のご連絡

【具体的な業務】
・顧客の業務・技術課題の整理と、AIを活用した解決策の検討
・LLM / AI Agentを用いたアプリケーションの設計・実装
・フロントエンド、バックエンド、API、SaaS、データ基盤等を組み合わせたEnd-to-End開発
・RAG、Agent、業務自動化、外部サービス連携の実装
・Evals、可観測性、安全設計、fallback、human-in-the-loopを含む本番品質の向上
・顧客フィードバックに基づく継続的な改善
・個別案件で得た知見の抽象化・再利用化・プロダクトへの還元

【ポジション・部門の魅力】
・開発組織は約60名体制で、データサイエンティストやプロダクトアーキテクト等と協働して案件を進行します。
・入社後は1 2か月を目安に、プロダクト理解やデリバリーを段階的に学べる育成環境が用意されています。
・将来はスペシャリストとして技術を深める、組織を率いるマネジメント、プロダクトマネジメント領域へ広げるなど、複数のキャリアパスが選択可能です。

【業務概要】
AI Agent基盤や音声AIソリューションを提供する企業における、LLMデータエンジニアのポジションです。実業務データ（通話ログ、業務システム、FAQ・マニュアル等）を起点に、LLMの学習データおよび評価データを一貫して設計・構築する役割を担います。案件ごとに属人化しているデータ作成工程を標準化し、再現性のあるデータパイプラインおよびデータフライホイールを構築・運用することがミッションです。

【具体的な業務】
1. 実データの調査・設計・整備
・案件ごとの業務システムおよび実データの調査、学習・評価データの一貫した設計
・通話ログ等の実データのクレンジング、匿名化、構造化

2. 学習・評価データの構築
・SFT・RL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複除去、混合比の調整）
・報酬関数・評価セットの実装と、案件ごとのベンチマーク整備

3. データフライホイールの運用
・学習結果のエラー分析とデータ改善につなげるフィードバックループの設計・運用
・再現性やバージョン管理を担保したデータパイプラインの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. モデル性能の上限を決める報酬・データ設計の中核を担うことができます。
2. 属人化されたプロセスを標準化し、多数の案件展開を支える0→1の基盤構築に携われます。
3. 研究用の綺麗に整えられたデータではなく、本番環境で稼働する実際の業務ログやシステムデータに向き合う経験が得られます。

【仕事概要】
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証

【技術】
サーバサイド：Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps)
スマホアプリ：React Native,Flutter,Kotlin,Swift
コンテナ：Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry
ビッグデータ：Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub
データベース：AzureマネージドDB（Cosmos DB,SQL DB,MySQL)
セキュリティ：Azureセキュリティ（Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD）
運用管理：Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation
プロジェクト管理：Azure DevOps,Git
ローコード：PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages)
デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

【ご入社の流れ】
親会社にご入社いただき、子会社へ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、子会社への転籍も可能です。
ご入社後は現在子会社で請け負っている案件に参画いただきながら、
案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。

【業務概要】
全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データに代表される社内外の膨大なデータを扱い、SQLを活用したデータ処理・分析業務を実施します。

【具体的な業務】
専門的なSQLスキルを用いて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をリードします。
・施策配信・レポート作成・ダッシュボード構築の支援：
データサイエンティストやアナリスト、マーケティング・商品企画担当者、グループ各社と協力しながら以下の業務を実施
1. ダイレクトメールの配信に必要なデータ抽出
2. 分析レポートの作成に向けたデータ提供
3. BIツール活用に向けたデータ整備
・データマートの設計/構築/最適化：ビジネス要件を理解し、SQLを用いて効率的かつスケーラブルなデータマートを構築、パフォーマンスチューニングの実施
・複雑なデータ要件の対応：トリガーやストアドプロシージャを含む高度なデータ処理ロジックの設計・実装

【ポジション・部門の魅力】
・高度なSQL技術やデータ利活用のノウハウを活かし、広範なビジネス課題の解決に貢献できるポジションです。

【業務概要】
大手エンタープライズ企業のデータ
・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。
【具体的な業務】

・データ活用戦略策定（コンサルティング部門と共に）
・データ収集
・蓄積処理の設計
・MLOps基盤の設計
・構築
・LLM/RAG向けデータパイプライン構築
・BIツール向けデータ基盤構築
・API
・システム間データ連携 【主なプロジェクト事例】

・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画
・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援 【技術スタック】
開発言語：Java、Python、TypeScript、JavaScript / クラウド系：AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker / フレームワーク：Spring Boot、Spring、Django、React / CI/CD：GitHub、CircleCI、GitLab 【ポジションの魅力】

・データ基盤の構築だけではなく、データ活用戦略からアーキテクチャまで経験スキルに合わせて幅広く経験を積むことができます。

・生成AI
・LLMなどの最先端技術の活用についても挑戦できます。

・事業立ち上げ初期フェーズでの参画のため、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会がございます。

・コンサルティング事業への社内異動も可能で、志向に合わせたキャリア選択が可能です。
【1day選考会概要】
実施日：2026年11月7日（土） 選考プロセス：会社説明面談（人事対応）＋最終面接（部門責任者）※約90分 時間帯：1.9:00 10:30 2.10:00 11:30 3.11:00 12:30 4.13:00 14:30 5.14:00 15:30 6.15:00 16:30 7.16:00 17:30 服装
・持ち物：指定なし（カジュアル可）

11/7（土）開催　休日1DAY選考会

【当日の流れ】
・オンラインセミナー（9：30〜10：00）→1次面接（約40分）→　2次面接（約40分）
　　※1次では選考結果は出ません。皆様、2回ずつ面接を受けていただきます。
　　　所要時間は9:30〜18:30のうち、最大2時間となります。面接時間は書類選考の通過後に調整します。
　・場所：オンライン　※日時が確定したのちに参加用URLをご案内します。

【業務概要】
ビジネスが複雑化する中、社内のデータ基盤の再構築〜分析体制の強化やAIなどの先端技術のビジネスとのコラボレーションをしたいというニーズに対してコンサルティングサービスを提供しています。
顧客から実装部分のみを任されるのではなく、ITのみに閉じないコンサル部隊とも協業し、ビジネスを推進するためにどのような技術を検討すれば良いか、そのためにどのような体制でこのプロジェクトに臨むべきかなど、経営視点でクライアントとやり取りをしていただきます。
また、ハイレベルな戦略策定だけではなく、ソリューション導入、マネージドサービス、ホスティングだけでなく、受け入れるクライアント側からのニーズがあればトレーニングを提供する等、幅広い領域でクライアント課題を顕在化し、深堀していくアプローチを採用し、課題を明確にしてからソリューションの採択を実施していただきます。

●具体的には、
＜AI Strategy＞
　●AI戦略策定：
　　 AI利活用による構造改革、組織改革、業務変革(BRP)の構想策定
　　 戦略実行に必要な組織・人材等も絡めたロードマップ策定
　　 AI利活用のユースケース創出、実行計画策定
　●AIガバナンス：
　　 AI活用・ガバナンスの現状診断
　　 AIガバナンスのビジョン・ロードマップ策定
　　 ポリシー・ガイドライン等の運用設計
　　 運用プロセス・ツールの導入、モニタリング

　●AI人材支援、組織構築・推進
　　 AI人材のソーシング戦略策定
　　 AI人材の内製化支援（人材・スキル定義、トレーニング）
　　 生成AIを含むAI活用を推進するためのCoE組織の構築・活動推進

＜AI & Operations＞
　●AI PoC
　　 生成AIや機械学習技術を組み込んだユースケース設計
　　 有効性検証のためのPoC設計・実行
　　 PoC後の業務適用計画策定
　●AI本格開発
　　 業務実装のための生成AI・機械学習モデル開発
　　 DataRobotなど、ツール導入による開発能力・ユースケース拡大
　●AI組織構築・推進
　　 AISと連携し、CoE伴走型で全社AXの推進や人材育成を支援

＜Data Modernization & Analytics＞
　●データアナリティクス
　　 高度なアナリティクス手法を駆使したインサイト導出
　　 アナリティクスとAIを組み合わせたソリューション開発
　●AI・データ基盤構築
　　 生成AIを含むAI活用の拡大・定着化を支えるAIプラットフォーム・データ基盤構築およびデータマネジメント
　　（Informatica,Lakehouse, Snowflake, Databricks, Palantirなど、SaaS/PaaS型での提供を含む）
　●AIモデルマネジメント
　　 生成AI・機械学習モデルの運用設計
　　 モニタリング・チューニング等の保守運用

【業務概要】
社内のエンジニアやデータサイエンティストが利用する開発者向けプロダクトを、基盤プラットフォーム上で企画・開発・運用します。開発環境の整備、共通資産の活用、AIを活用した開発フローの実現などを通じて開発者体験を向上させ、開発の速度と品質を高めます。
社内の開発現場を最初の検証の場とし、実際の課題やフィードバックをもとにプロダクトを継続的に改善します。個別課題の解決にとどまらず、得られた機能や技術・知見を社外へも活用できる形へと発展させ、顧客の経営課題や事業課題の解決へ繋げます。

【具体的な業務】
1. 開発者向けプロダクトおよび開発プロセスの企画・課題設定
・ヒアリングや開発フローの確認を通じた、プロジェクトやチームに共通する課題の発見
・改善効果やコスト、横展開の可能性を踏まえた開発テーマの優先順位づけ
・目標や開発計画の策定と、関係チームとの合意形成

2. プラットフォーム上でのプロダクトの設計・開発・運用
・要件定義、アーキテクチャ設計から実装・テスト、運用・保守までの一貫した開発
・共通資産の検索・利用・登録、開発環境の整備、反復作業の自動化機能の開発
・AI活用機能や、API・MCP・Skills等を用いた開発ツール・AIエージェント連携機能の開発
・権限、データ取り扱い、品質、運用負荷、費用等を踏まえた設計と運用整備

3. 社内への導入・定着と効果検証に基づく継続的な改善
・利用チームと協働した小規模試験導入から利用範囲拡大の推進
・技術文書・利用例の整備や導入支援による継続利用のサポート
・利用状況やフィードバック、作業時間や品質等を踏まえた効果検証と改善反映

4. 組織の開発力を高める技術支援と知見共有
・設計・コードレビューや技術相談を通じたメンバーの実装力向上
・チームをまたいだ知見共有と協力関係の構築
・設計意図や運用知見の共有による特定個人に依存しない開発・運用体制づくり

【ポジションの魅力】
・個別の実装を社内外で活用できるプロダクトへ育てる経験
特定のチーム固有の部分と共通要素を見極め、共通化・抽象化して複数チームで使える設計へ落とし込む力が磨かれます。
・自分もユーザーとして開発体験を磨き続ける経験
自らプロダクトの利用者として不便や手間を改善の起点とし、使い手と作り手の両方の視点からプロダクトを育てる力を磨けます。
・AI時代の開発の進め方を実務で検証する機会
AIを活用した開発支援機能の作成と実際の活用を通じて、組織の開発力を向上させる進め方を実践できます。
・技術力を軸に組織への貢献を広げるキャリア
コードを書き続けながらプロダクトの設計・技術判断、メンバー指導に取り組み、技術的リーダーシップを磨けます。

【業務概要】
各企業の財務諸表監査におけるデータ分析スペシャリストとして、データ分析やDX支援、AI技術を用いたソリューション開発などを行います。

【具体的な業務】
1. 監査におけるデータ分析（結果の解釈と洞察の提供）
2. 監査業務のDX支援
3. AI技術を用いた監査ソリューション開発（生成AI含む）
4. データ分析に関連するプログラム開発
5. 先進的な監査手法の研究開発

【ポジション・部門の魅力】
監査上の分析要件をくみ取り、分析シナリオの構築や、データのチェック・加工、データ分析、報告を実施します。データ分析や機械学習の技術を利用して監査業務を支援する、先進的で影響力の大きいポジションです。必要な知識や技術は幅広く支援する体制が整っています。

【業務概要】
各企業の財務諸表監査におけるデータ処理エキスパートとして、データ処理専任者で構成されるデータプロセスチームの中核を担うポジションです。データ処理のみならず、データ処理基盤の構築・展開に関する業務を推進します。

【具体的な業務】
1. データ分析の標準化、システム構築・開発およびその展開サポート
2. 監査チーム、データ分析チームと協業したデータ抽出・加工要件の整理および実行
3. データ処理アシスタントを含めたデータプロセスチームのサポート、リード
4. データ分析の要件とクライアントのデータ内容の把握、入手データのチェックや加工処理のための要件整理および実際の加工処理
5. 作業効率向上のため、反復的に行う処理の標準化・システム化

【ポジション・部門の魅力】
データ処理エキスパート・エンジニアは、監査チームがこれまでそれぞれ実施していたデータ処理作業について、SQL等の活用による自動化、標準化をしたうえで、様々な監査手続に展開するプラットフォームを構築する領域で活躍しています。将来的に同法人の全監査クライアントを対象とし、劇的な効率化を果たし、同時にクオリティのさらなる向上を実現する目標を持っています。新たな取り組みであるため、自身の経験に基づき、チームメンバーとして、目標を実現させていく経験ができます。また、スキルや特性に応じて、部門内の他のプロジェクトに関与するチャンスもあります。

【業務概要】
新しい監査技術を研究・開発する部門において、データ処理アシスタントとして業務を行います。長期的に安定感のある就業環境で、先端技術に携わりながらスキルアップが可能です。

【具体的な業務】
・入手したデータの処理（クレンジング）
・データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
・データプロセスチームに関連する事務作業
・他のプロジェクトや、関連チームの支援（主にデータ処理の領域）
・データ処理アシスタント（契約職員）の指導・とりまとめ

【ポジション・部門の魅力】
・残業を希望しない場合は残業なしでの就業が可能であり、プライベートや子育てとの両立がしやすい環境です。
・先端技術に触れながら、データ処理のスキルを磨くことができます。

【業務概要】
新しい監査技術を研究・開発する部門にて、データ処理アシスタントとして、データのクレンジングや抽出・加工、事務作業などを担当します。

【具体的な業務】
・エンゲージメントチームから入手したデータの処理（クレンジング）
・データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
・データプロセスチームに関連する事務作業
・部門内の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援（主にデータ処理の領域）

【ポジション・部門の魅力】
長期的に安定感のある就業環境で、残業なしでの就業も可能です。子育て中の方やプライベートを大切にしたい方も歓迎される環境です。先端技術に携わりながらスキルアップが目指せます。

SFA/CRMツールやBIツールを活用した社内DX推進エンジニアのポジションです。

●業務の全体像（任せたいミッション）
・SFA・CRMツールの活用
カスタムオブジェクト・プロパティ設計／データ設計
営業向け登録・入力フロー設計／API外部システム連携
業務要件に合わせた改善・運用設計／Pythonワークフローの実装・運用保守

・BIツールの活用
BIツールを利用したダッシュボード構築（売上・KPI等可視化）
データ加工・結合／計算フィールド・フィルター設計
期間別集計・データソースおよびワークブックの運用設計

・業務改善・データ活用・ベンダー折衝
業務フローの整理・改善／現場の要望を踏まえたシステム設計
SFA/CRMデータのBI活用（収集 加工 可視化の一連の設計）
オフショア開発チームや外部パートナーへの仕様伝達・進捗管理

●ポジション・部門の魅力
同社の事業モデルは「トータルソリューション事業」「コンテンツプロパティ事業」で成り立っています。コンテンツプロパティ事業やグループ企業をはじめとした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ため、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。変化の激しい時代に通用する、本物のデジタルクリエイター・エンジニアを目指せる環境です。

AI・データ事業は、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、主力プロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。同社は、グローバル展開に向けた準備も進めています。事業の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。培った専門性を軸に、他業種、グローバル、主力プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

【職務概要】
本ポジションでは、金融機関向け主力プロダクトにおけるQA業務を担当いただきます。主力プロダクトは、AIを活用してレガシーシステム刷新を支援するB2B SaaSです。エンタープライズ企業への提供拡大に伴い、安定したプロダクト品質を継続的に担保できるQA体制を強化していきます。PdM、エンジニア、デザイナー等と連携しながら、日々のQA業務に加え、テスト自動化やQAプロセスの改善にも取り組んでいただきます。

【具体的な業務内容】
主力プロダクトの品質保証に関する一連の業務
新機能・機能改修に対するテスト観点の整理、テスト設計、検証
リリース前後における品質確認および回帰テスト
E2E／APIテストの自動化、継続的なメンテナンス
不具合の再現確認、整理、開発チームとの連携
PdM、エンジニア、デザイナーと連携した開発プロセスへの参加
プロダクト利用時に発生した品質課題について、カスタマーサクセスや営業と連携した調査・改善
テスト効率や品質向上に向けたQAプロセスの改善

【魅力ポイント】
B2B SaaSのプロダクト品質に直接関われる
QA業務だけでなく、テスト自動化やQAプロセス改善にも取り組める
PdM、エンジニア、デザイナーと密に連携しながらプロダクト開発を進められる
AI／LLMを活用したプロダクト特有の品質課題に取り組める

・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証


【技術】
サーバサイド：Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps)
スマホアプリ：React Native,Flutter,Kotlin,Swift
コンテナ：Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry
ビッグデータ：Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub
データベース：AzureマネージドDB（Cosmos DB,SQL DB,MySQL)
セキュリティ：Azureセキュリティ（Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD）
運用管理：Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation
プロジェクト管理：Azure DevOps,Git
ローコード：PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages)
デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

【本ポジションの役割】
AIアプリケーションを支えるクラウド基盤の設計・構築を担う役割です。
Azure案件が中心ではありますが、再現性・拡張性を意識したアーキテクチャ設計を重視しています。
・ネットワーク設計（VPC／VNet、サブネット等）
・セキュリティ設計・アクセス制御設計
・可用性・拡張性を考慮した構成設計
・コスト最適化設計
・AI関連サービスを含む全体アーキテクチャ設計
単なる構築担当ではなく、「AIが安全に、持続的に価値を生むための基盤」を設計するポジションです。
既存メンバーと連携しながら、インフラ領域を主体的に推進いただくことを期待しています。
将来的には、IaC導入や標準アーキテクチャ策定など、AI基盤の中核を担う存在へ成長いただける環境です。

【具体的な業務内容】
・クラウドアーキテクチャ設計
（Azure/AWS/GCP、NW、IAM、Security、
Container、CI/CD、IaC等。）
・上位層には顧客提案・技術リードまで期待
・ネットワーク／セキュリティ設計
・IAM設計およびガバナンス設計
・AIサービス導入時の構成設計
・コンテナ基盤設計（AKS／EKS等）
・CI/CD環境設計
・運用設計および改善提案
・コスト最適化・パフォーマンス改善
・IaC導入および標準化推進（今後強化予定）

## 募集背景
同社は累計ダウンロード数を突破し、事業転換以降、急成長を達成しています。お客様の多くが「買いたいもの」を決めて来店するのではなく、同社のゲーム機能などを起点として偶然商品に出会い購入に至る、という従来のECとは根本的に異なる行動が生まれており、この独自のデータを活用したレコメンデーションを中心としたデータ施策が事業成長を大きく牽引してきました。
一方で、データ分析から仮説構築・特徴量設計・精度改善・効果検証までを一気通貫でリードできるデータサイエンティストが不足しています。
これまでの主な成果は商品レコメンドですが、直近ではUGCとお客様とのマッチングや商品出品者への改善提案にも取り組み始めています。今後は広告配信の最適化、ダイナミックプライシング、UI自体の出し分けなど、この領域でのやりたいことは大きく広がっています。分析・仮説構築から実装・効果検証まで一気通貫でリードいただけるデータサイエンティストを募集します。

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

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

## 業務概要
データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードします。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わるポジションです。

## 具体的な業務
- ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化
- 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計
- 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング
- オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証
- 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定

## このポジションで向き合う難題
### ユーザー行動の構造化と施策設計
お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する 曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。

### レコメンド精度の改善
カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。

### コールドスタート問題
新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。ゲーム内行動やアプリ内行動など、固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。

### 短期CVR vs 長期LTV
レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどう設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。

### 新たなML活用領域の探索
UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。

## ポジションの魅力
- 「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合えます。
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンデーションに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。
- ECとしては異例の高密度データが武器になります。
一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。同社はゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高い特徴量設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
- レコメンデーションにとどまらずデータ活用の今後を自分で描けます。
現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位からご自身で設計できます。
- 分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境です。
データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。
- AIフル活用が前提の職場です。
DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。特定のAIツールを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

“あらゆるデータを安全に活用し、価値に変える”をミッションに設立された企業です。『データを安全に収集する』＆『データを価値に変えていく』事業を展開しています。提供している、データを暗号化したまま集積・分析・AI処理できる秘密計算プラットフォームは、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用の実現に貢献しています。
同社の主力製品において、より本番運用に耐えうるプロダクトを作るため、チームを拡大しています。

開発者自身がプロダクトの方向性を主体的に決定し、テックリードやPMと詳細な仕様についての議論を継続しながら、多様なサービスの実現を目指します。
- 保守性の高いコードを書くこと
- セキュアAIプロダクトの開発・保守
- バックエンドAPIサービスの実装

【ポジションの魅力】
- 秘密計算・AIの開発に携わることができます。
- 秘密計算に関連する最新技術を活用できます。

同社のDX支援事業において、金融業界のシステムアーキテクトとして、MDM構築を前提としたデータモデル設計を中心に、業務・システム・データを横断した全体最適の設計・構築を担当するポジションです。金融領域のDX推進における上流工程全般を担当し、金融MDM構築に向けたデータ構造分析、データ生成・更新プロセスの整理、ToBeデータモデル設計及びシステム設計を行います。DMBOKに基づくデータマネジメント実務を経験できるポジションです。

【具体的な業務】
・MDM構築を前提としたデータモデル設計を中心に、業務・システム・データを横断した全体最適の設計・構築
・金融領域のDX推進における上流工程全般
・金融MDM構築に向けたAsIsデータ構造分析・可視化
・データ生成・更新プロセスの整理及び項目定義
・ToBeデータモデル設計及び実現のためのシステム設計

データ加工・分析・品質管理等のData Management業務を中心に、目的や背景を理解したうえで、自ら進め方を考えながら成果につなげていただきます。案件の特性に応じて、要件整理や関係者との調整、プロジェクト推進など、データ実務にとどまらない幅広い経験を積むことができます。チームメンバーとのレビューや知見共有を通じて、チーム全体の成果向上にも関わっていただきます。

製薬・ヘルスケア領域のデータを対象に、クレンジング・加工・分析・アウトカム分析から、成果物の品質確認、提供・納品までを担います。担当業務については目的・要件を理解し、タスク整理から進捗・課題管理まで自律的に遂行し、案件の特性に応じて関係者との要件整理や進行管理も担います。
チームメンバーとも連携し、相談対応やレビュー、問題整理・アドバイスを通じてチーム全体の案件遂行に協力するとともに、業務プロセスの改善や生成AI等を活用した効率化、ナレッジ共有にも取り組みます。

同事業は、製薬企業を含むヘルスケア領域の様々なステークホルダーの課題解決を軸としながら、医療機関との協業や、将来的にはさらに多様な医療関連プレイヤーを巻き込んだ事業モデルへと広がりを見せています。
案件ごとに異なるデータや関係者に向き合いながら、要件整理からアウトカム分析、成果物提供まで、その都度最適な進め方を自ら組み立てていく経験を積むことができます。医療・ヘルスケア領域のデータに数多く触れる中で、実践的に専門性を深めていけるポジションです。あわせて、チームメンバーとの知見共有やレビューを通じて、自分自身の成長がチーム全体の成果にもつながっていきます。

●部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして同社製品の企画・開発・導入を行っています。当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用製品を企画・開発し市場へ投入していきます。

<導入事例>
東京エレクトロン、ナミックス、AREホールディングス、イーグル工業、古野電気など多数

●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして主力製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を行って頂きます。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、Tableau、QlikView、Dr.SUMなどのといった他社BIツールへの連携機能の開発を行って頂きます。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れていきますので、最新技術動向の調査・検証も実施していただきます。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当していただきます。
・チームリーダー以上のポジションを担当していただき、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。

●このポジションで目指せるキャリア
<このポジションの魅力>
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門さらにデータ利活用を行うユーザ部門と活動することが多く、顧客のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感することができます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案していきますので、ご自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。ご自身の意見を顧客への最適なご提案へ反映できます。

＜キャリアパス＞
・入社時点のご自身のスキル、ご要望も踏まえつつ、担当して頂くプロジェクト、ポジションを決定します。その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指して頂きます。将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得頂くことが可能です。

＜スキルアップのための支援＞
・全社的な技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。また、社内SNS等を通じて自主的な勉強会、検討会を行っています。

●ミッション
業種・業界を問わずデータの利活用を推進する企業の動きが活発になっている中、データドリブン経営を推進するポジションです。豊富なITソリューション導入実績とデータマネジメントの視点により、データ分析基盤の企画/設計、構築まで行い、データの利活用を支援いたします。

●職務内容
1. 職務/役割
プライムベンダーとして、顧客のDX推進部門や情報システム部門、データ利活用を行うユーザ部門と技術的な折衝含め対話しながら、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の企画/設計、構築を担当します。
2. 業務内容
取り扱うデータはビッグデータとなり、分散処理やクラウドのPaaS,SaaSおよび各種パートナ製品を組み合わせてデータ分析基盤構築を行います。最新技術動向の調査/検証を行い、新技術や新サービスの提案もお任せいたします。

データクラウドの製品を積極的に活用し、データ基盤を素早く高品質に構築する独自ソリューションとともに、顧客のデータドリブン経営をスピーディーに支援しています。
このクラウドデータプラットフォームは、「データクラウド」をコンセプトに、企業で蓄積された多種多様・大量データのマネジメントや、社内外とのセキュアなデータ共有をワンプラットフォームで実現します。SaaS型(従量課金型)のため、従来のアーキテクチャで課題となっていた初期導入のコストやデータ量・ユーザ数の増加に伴う管理・運用負荷を軽減できます。

●当ポジションの強み、魅力
・豊富なITソリューション導入実績とスクラッチ開発実績をベースにした独自ソリューション開発力
・データエンジニアに限らず、データアナリスト/データサイエンティストの知識を兼ね備えたエンジニア集団です。課題解決に向けてデータをどのように活用するのかという視点から顧客と伴走し、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の構築までを手がけており、顧客のデータ利活用の視点を持ってプロジェクトを進めます。
・自身の考えを提案に反映しやすい環境で、裁量を持ってプロジェクトを進めることが可能です。新技術や他社の新サービスにおいても検証を行ったうえで積極的な提案が可能です。

＜スキルアップのための支援＞
全社的な技術研修やビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や社外の交流を推奨しています。また、社内SNS等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

業務概要:
当該部署は、技術をベースに組織、社会に貢献することをミッションとしています。データエンジニアリング領域における先進的／先端技術開発、データ分析基盤構築後のデータ利活用促進策に関する技術的課題解決、他部署のデータ利活用に関する案件の支援を行います。

具体的な業務:
データ分析基盤等、データエンジニアリング領域における青写真を描くだけでなく、その実現手段及び有益な提案のための体系的な知識体系／ノウハウを獲得し、形式知化して組織に還元します。

ポジションの魅力:
1. Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証できます。データ利用サイクル促進に貢献するデータアーキテクティングを、大きな裁量をもって研究し実戦投入することが可能です。
2. データマネジメントにおけるデータ利用促進のためのデータ品質やデータの可観測性などが重要ですが、具体的な管理手法は発展途上であるため、その確立に取り組めます。
3. データ品質特性とそれに対応するメタデータの抽出および可視化方法、データフォーマットやレイクハウス、データモデリングの技術の有用性検証など、実践的なデータマネジメントスキルを身につけられます。

グループ内外のデータマネジメント領域におけるPoC（概念実証）を行い、その成果をもとに、データ活用基盤（DWH／データレイク／BIダッシュボード）の設計・構築や、データパイプラインの開発・運用保守といった顧客向けの開発作業を行います。
役割として、データマネジメント領域におけるPoCの企画・推進、データ活用基盤の設計・構築、ETL／ELTパイプラインの開発・運用、BIダッシュボードの構築を担当します。
チームでのプロジェクト参画となり、1人ではなくチームで業務を行うため、チーム活動を経験できます。プログラミングの経験を活かし設計に携われ、設計スキルを学ぶことができます。チーム内での経験を積むことで、サブリーダー、リーダーへのステップアップが可能です。
働き方として、在宅勤務と出社のハイブリッド勤務が可能です。また、フレックスタイム制を導入しているため、働きやすい環境が整っています。
ご入社後のキャリアについては、経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。

金融領域で培った技術力と業務理解を活かし、製造、流通、建設、メディアなど幅広い業界のデジタルトランスフォーメーションを支援する企業でのポジションです。
データ・AI領域では、単なるデータ基盤構築にとどまらず、データ利活用やAIの業務実装まで一気通貫で支援しており、DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用したデータ分析基盤の構築・利活用支援を強化しています。顧客の業務要件や既存環境に応じて、適切な技術を選定・組み合わせることを重視しています。
Databricksも注力領域の一つとして位置づけられており、「Consulting & Systems Integrator（C&SI）Partner」への加盟を公表し、データ基盤構築・データ利活用・AI実装支援を推進しています。今後は、顧客の業務課題に向き合い、実際に利用されるデータ・AI基盤を構築するだけでなく、その過程で得られた知見をソリューションとして発展させていくことを目指しています。
個別案件で専門性を磨きながら、データ連携、品質管理、運用自動化などの共通機能を育て、より多くの顧客へ高品質なサービスを提供する。その中核を担うデータエンジニアの募集です。

DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用し、クラウド上のデータ分析基盤の設計・構築から、データ活用・AI活用に必要なデータ整備、本番運用・改善までを担当いただきます。

▼主な業務
・データ基盤（DWH／データレイク／レイクハウス）の設計・構築、データモデリング・データマートの設計
・ETL／ELT、データパイプラインの開発・運用
・BI・機械学習・生成AI向けデータ整備
・データ品質管理、アクセス制御・メタデータ管理、監視、性能・コスト改善
・CI/CD、IaC等による開発・運用の自動化
・案件で得た知見を活用した共通ソリューション開発

ご経験に応じて、顧客との要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定、技術リード、メンバー育成などもお任せします。また、ご志向に応じて、顧客課題の発見から本番実装まで推進し、その知見を共通ソリューションへ還元するFDE（Forward Deployed Engineer）型の役割にも取り組むことが期待されます。

【このポジションの魅力】
1. 顧客課題の解決から本番運用まで一気通貫で携われる
顧客との直接取引を重視しており、課題整理から開発、本番運用、その後の改善まで継続して支援しています。データ基盤を構築して終わりではなく、「そのデータが誰に、どのように活用され、どのような価値を生むのか」まで理解しながら取り組める環境です。

2. データ・AIとシステム開発の両方に携われる
全社データ基盤の構築から業務アプリケーション、生成AIを活用した商用サービス開発まで、多様なプロジェクトを手掛けています。特定の製品に限定せず、顧客の目的や既存環境に応じた技術選定・実装に関われます。データエンジニアリングを軸に、クラウド、アプリケーション、分析・AIなど幅広い領域へ専門性を広げることができます。

3. 案件経験を技術資産へ発展させられる
案件で得た知見を、データ連携機能や品質管理機能、運用自動化機能などの共通ソリューションとして蓄積・発展させていくことを目指しています。個別案件の成果創出だけでなく、設計標準や共通機能の整備、専門チームの強化など、事業や組織づくりにも関わることができます。

4. 技術を深めるキャリアも、顧客課題をリードするキャリアも選択できる
担当機能の設計・実装を担うスペシャリストとして専門性を高めるキャリアに加え、技術リード、データアーキテクト、FDE（Forward Deployed Engineer）型の役割として顧客課題の解決をリードするキャリアも目指せます。マネジメントだけを前提とせず、技術者として価値を発揮し続けるキャリアも重視しています。

●部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして同社製品の企画・開発・導入を行います。当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用製品を企画・開発し市場へ投入します。

●職務内容
・BI/DWHエンジニアとして同社製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を担当します。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、Tableau、QlikView、Dr.SUMなどの他社BIツールへの連携機能の開発を担当します。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れ、最新技術動向の調査・検証も実施します。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当します。
・チームリーダー以上のポジションを担当し、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。

●このポジションで目指せるキャリア
このポジションの魅力
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門、さらにデータ利活用を行うユーザー部門と活動することが多く、顧客のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感できます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案するため、自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。自身の意見を顧客への最適な提案へ反映できます。

キャリアパス
・入社時点の自身のスキル、要望も踏まえつつ、担当するプロジェクト、ポジションを決定します。その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指します。将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得することが可能です。

スキルアップのための支援
・技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。また、社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

データアーキテクトとして、金融・製造業を中心とした大手企業のお客様に対し、データ・AI活用を支えるDatabricks環境の要件定義から構築までを担当します。
業務領域に精通したデータ・AI活用推進担当、実装を担うデータエンジニアとチームを組み、各種データ活用を支える共通基盤・共通環境の設計・構築をリードします。データの収集元となるシステムの特性、お客様の既存システム環境、セキュリティや運用上の制約、今後のデータ活用方針を踏まえ、性能・可用性・拡張性・コストなどを考慮したデータ基盤全体のアーキテクチャ設計を担います。

<具体的な業務>
1. 非機能要件の定義（性能、可用性、拡張性、コスト等）
2. データ収集サービス・外部ツールの選定と、連携方式の設計
3. Unity Catalog・ワークスペースの設計、権限とセキュリティの設定
4. CI/CDアーキテクチャの設計および開発・運用プロセスの整備
5. 環境構築、および非機能テストの設計・実施
6. 技術方式の論点整理や、種々の制約下における選定理由説明
7. お客様の内製化に向けた、設計思想のドキュメント化および技術移転

<ポジションの魅力>
1. お客様と直接対話し、構想段階から関われる
プライム案件が90％を超えており、PoCや要件定義などの上流工程からプロジェクトに参画します。決められた仕様を実装するだけではなく、お客様とともに「どの業務課題を解決するのか」「何を作るべきか」を考えるところから関わることができます。
2. 大規模かつ複雑度の高いデータ・AI基盤の設計・構築経験が得られる
業界大手企業が主要なお客様であり、大規模かつ複雑度の高いデータ・AI基盤の設計・構築に携わることが可能です。またPoCから本番稼働・定着化まで一貫してお客様に伴走します。自身が設計・開発した仕組みがお客様の業務でどのように活用され、どのような価値につながったのかを確認し、次の改善につなげる経験を積めます。
3. Databricksを中心に、データ・AI基盤全体を設計できる
Unity Catalogやワークスペースの設計だけでなく、外部システムとのデータ連携、権限・セキュリティ、CI/CD、開発・運用プロセスまで含めた基盤全体のアーキテクチャに関われます。
4. 技術責任者、スペシャリスト、プロジェクトマネージャーへキャリアを広げられる
将来的には、複数プロジェクトを横断して技術判断を担う技術責任者や、Databricksをはじめとする特定技術領域のスペシャリストを目指せます。また、ご志向に応じてプロジェクト全体を統制するプロジェクトマネージャーへのキャリアも選択できます。

★視聴データ・顧客データ・行動ログを活用したデータ分析
#データアナリスト #データ分析 #要件定義 #生成AI
◎リモート/出社併用 ◎標準就業時間：7時間15分 ◎フレックスタイム制
◎厚生労働省 女性活躍推進認定 プラチナくるみん認定/えるぼし認定（3つ星）取得

●仕事内容
・各事業部門および外部クライアントとの対話を通じた課題整理、分析テーマの企画・要件定義
・保有する視聴データ、顧客データ、行動ログ等を活用したデータ抽出・加工・分析
・SQL、Python、BIツール、統計解析・機械学習を活用した分析モデルの構築・評価
・分析結果に基づく施策提言、効果検証および意思決定支援
・生成AIを活用した業務変革・データ活用推進

●この仕事の魅力
お客さまに設置したSTB（Set Top Box）を経由して、承諾をいただいたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、多角的に展開するその他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。これらの1st partyデータを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用していますが、今後も重要な経営資源と位置付けられております。分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、データ分析者が活躍できる条件が整っている点が魅力です。

●キャリアパス
社員の成長を全力でサポートしています。全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、ご本人のご志向や適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

1日ですべての選考が終了し、スピーディに内定獲得が可能な機会です。対面実施および社員交流も行うため、候補者からも好評をいただいているイベントです。
業務多忙で中々お時間が取れない方、会社の雰囲気を知って決めたい方など、この機会をご活用ください。

# 選考会参加の流れ
応募⇒書類選考⇒1day選考会⇒リファレンスチェック→オファー（選考後1週間程度）
※詳細はご返信いただいた後にお送りさせていただきます。

# 1Day選考会詳細

## 選考について：
面接2回を1日で実施いたします。
選考にはコンサル部門を管掌している執行役員・シニアマネージャーが選考官として参加いたします。

## 開催日程：
10/31（土）
10:00〜最大16:00を予定
※午前：1次面接　午後：最終面接(1次面接通過者を対象に順次実施)　のスケジュールとなります。
※応募書類提出締め切り：10月28日（水）19:00まで


## 開催会場：
オフィス
全て対面での実施を予定しています。
面接枠には限りがございますので、別日の通常面接で調整となる可能性がございます。あらかじめご了承ください。

## その他
事前に書類選考がございます。
全て対面での実施を予定しています。
面接枠には限りがございますので、別日の通常面接で調整となる可能性がございます。あらかじめご了承ください。

主に大企業向けのコンサルティングプロジェクトにおいて、デリバリーの核として自身の担当領域のタスク遂行から、データ・AIを活用した現場改善、チームマネジメント（シニアコンサルタント層の場合）までを担います。

1. 確実なプロジェクトデリバリーの遂行：
プロジェクトの上位者やPMの指示のもと、チームリードまたはメンバーとして担当領域のタスクを推進。課題に対する仮説検証、アプローチ設計、リサーチ、各種ドキュメンテーションからプレゼンテーションまで、高品質な成果物の作成を実施

2. コマース専門性の発揮と最先端AI・データの活用支援：
コマース戦略、顧客体験（CX）設計、業務・システム基盤の構築などにおいて自身の強みを発揮。さらに、クライアントのAIを活用した業務変革（AI BPR）の支援や、同社のSaaSを用いたデータ分析・課題抽出によるマーケティング・CRM施策の実行支援

3. プロジェクトおよびチームの管理（シニアコンサルタント層）：
担当チームにおける詳細な作業計画の策定、工数見積もり、コンサルティング方法論の適用。進捗やクオリティの管理を担い、プロジェクト全体の円滑な進行と後輩メンバーの育成を推進

# ポジションの魅力
1. 戦略からSI、グロースまで「一気通貫で経験できるキャリアの幅」：
同社のSaaSを軸に持つため、構想策定のみで終わらず、実際のシステム構築からリリース後のグロースまで確実にやり切る経験の獲得。特定フェーズに閉じないため、今までのケイパビリティを伸ばすことも、異なる領域のケイパビリティを伸ばすことも可能であり、コマース領域における市場価値の高いハイブリッドな人材への成長が可能

2. 「AI-Ready」な基盤で最先端のAI実務経験を積むアドバンテージ：
単なる概念にとどまらず、AIを活用した業務改革（AI BPR）プロジェクトに実践者として参画。最新のAI技術やAIエージェントを用いた業務変革、高度なデータ分析を現場に落とし込む経験を通じ、これからの時代に不可欠な「AI×コンサル」の強力な専門性を獲得

3. 新設組織だからこその「ランクに縛られないチャレンジ機会」：
新設の発展途上な組織であるため、年次に関わらず実力次第で早期にチームリードやPMなどの難易度の高いロールへ挑戦できる環境。組織の仕組みづくりにも当事者として深く関わることができ、ファームの成長と自身のランクアップをダイレクトに実感できるエキサイティングな環境を経験

【詳細】
展示会運営を支える「プロダクトの中核」を、バックエンドからつくる。
BtoB展示会の企画・運営を行う企業でのポジションです。
現在、展示会運営を効率化する同社の展示会管理システムを開発しており、事業成長に合わせて継続的な機能拡張を進めています。
本ポジションでは、バックエンド開発を中心に、API・データベースの設計から新機能開発、既存機能の改善、システム品質の向上まで幅広く携わります。
単なる機能開発だけではなく、今後の事業・プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャやデータ設計、技術選定にも関わります。
フロントエンド・インフラチームや外部ベンダーと連携しながら、プロダクトの中核を担うバックエンド領域をリードするポジションです。

【具体的な業務内容】
・展示会管理システムの新機能開発
・既存API・機能の改修・改善
・Node.jsを用いたAPI開発
・NestJS／Express／Fastify等を用いたサーバーサイド開発
・RDBMSの設計・運用
・データベースのパフォーマンス改善
・ORMを用いたデータアクセス設計
・認証・認可機能の設計・実装
・外部サービスとのAPI連携
・障害発生時の原因調査・改善
・技術選定・アーキテクチャ改善
・外部ベンダーとの連携・開発ディレクション
・開発プロセスや品質向上に向けた改善提案

【開発環境・技術】
・TypeScript
・Node.js
・NestJS / Express / Fastify
・PostgreSQL / MySQL
・Prisma / TypeORM / Sequelize
・AWS Cognito
・AWS SDK v3
・S3 / SQS / SES
・Git / GitHub
・AWS
※今後のプロダクト・組織の成長に合わせて、技術選定や開発環境もアップデートしていきます。

【魅力】
◎同社プロダクトの「中身」をつくり、事業成長を支えられます。
同社サービスのため、決められた仕様を実装するだけではありません。
プロダクトの将来像を考えながら、API・データ構造・アーキテクチャまで踏み込んで設計し、サービスそのものを成長させていくことができます。
◎バックエンドを軸に、プロダクト開発全体へ関われます。
フロントエンドやインフラとも密に連携し、プロダクト全体を見ながら開発を進めます。
バックエンドの専門性を深めながら、テックリードや技術責任者など、将来的により大きな技術的意思決定を担うキャリアを目指せます。

業務概要:
「障害のない社会をつくる」をビジョンに掲げ、発達障害ポータルサイト、障害のある方の就職情報サイトのインターネットプラットフォームを軸に、障害分野で様々なサービスを提供している企業でのポジションです。障害のある当事者向け就労支援サービス、ソーシャルスキル＆学習教室に加え、障害のある子どもの家族向けライフプランニングサービスや福祉施設向け業務支援サービスを展開しています。一般教育領域でもIT×ものづくり教室を展開している他、学校現場の特別支援教育を支えるICTサービスを提供しています。

具体的な業務:
担当業務の幅や裁量については、スキルやご経験、実績に応じて柔軟に広げていく予定です。
- バックオフィス業務向けのDX・業務基盤構築
- バックオフィス業務のDX：
- 横断的なデータ連携、マスタ統合など、バックオフィス業務を俯瞰的に捉えた業務設計を行い、効率的な業務フローの実現を推進します。
- 全社従業員のノンコア業務の削減
- 各事業部の担当者から、全社バックオフィスへとつながる課題を直接ヒアリングし、要件定義から実装、リリース後の改善までをハイスピードで回します。
- SaaS製品の活用：
- 同社の制度を効率的に品質高く実現するため、SaaS製品を深く理解し、制度実現のための施策を推進します。
- （具体的には、SaaS製品の選定・調達・導入やリプレイス・実装・定着・他システム連携など行います。）
- バックオフィス業務をつなぐ「ビジネスプロセスとUI」をセットで構築：
- SaaS製品同士の連携や、SaaS製品利用をサポートする機能を開発し、入力・管理の効率化、品質向上を実現します。
- （具体的には、GoogleCloud、GAS、AppSheet、Googleスプレッドシートの活用が多い状況です）
- （既存の仕組みの見直しを進め、AIエージェントを使った効率化も積極的に選択していきます）
- クラウド・AIを活用した仕組み作り
- 生成AI（Gemini）の組み込み: 業務自動化やデータ要約など、Geminiを活用した次世代の業務効率化ツールの開発。
- データ基盤の活用：
- GoogleCloud（BigQueryなど） を用いたデータ連携やレポーティング体制の構築。
- 最適なソリューションの選定
- 既存ツールの活用だけでなく、課題解決に最適であれば新たなローコード・ノーコード製品の導入検討も積極的に進めていただきます。

AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバーを募集します。
当組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。

【AIイノベーション推進リーダー（生成AI・先端技術活用）】
生成AIを始めとするAIやデータ活用に関する技術/オファリングをグローバルに水平展開するための技術・マーケット調査や企画推進、共同ビジネス検討、提案/案件支援などに一貫して取組みます。

【生成AIのオファリング創出及び案件リーダー】
生成AI・データ活用領域における先進技術を活用したオファリング・アセットの企画／開発、顧客案件への適用・展開までを一貫してリードしていただきます。

【ポジション・部門の魅力】
アジャイル・アーキテクチャ・AI・グローバルといった多様な領域で、最先端技術とビジネスの融合を実現できる環境です。業界トップレベルのアジャイル知見、ローコード開発、生成AI・Agentic AI、CxOクラスとの対峙、グローバルでの活躍など、様々な技術や経験を通して、ビジネスデザインと技術開発の両面を身につけることが可能です。国内外の拠点や海外ベンダーとの協業、社会変革を担うAI実装など、グローバルに挑戦しながら専門性を磨き、多様なキャリアパスを描けるのが魅力です。

●AIイノベーション推進リーダー（生成AI・先端技術活用）
下記のような知識、経験を積むことが可能。
・主要な生成AI/データ活用とその構成技術に関する広範な知識
・海外で先行して導入検討されている生成AI/データ活用に関する先進知識
・グローバルなビジネス課題の発見/解決の経験

●生成AIのオファリング創出及び案件リーダー
・国内最大級の生成AI活用推進に携わることが可能
・世界最先端のAI技術・エコシステムに触れることが可能
・経営層に近い立場でAI投資の意思決定を支援することが可能
・大規模企業におけるAIシステムの管理・ガバナンス構築経験を積むことが可能
・グループ横断でのイノベーション創出が可能

ウェルス・マネジメントIT部は、ウェルス・マネジメント部門におけるシステム及びビジネスプロセスの企画・開発において、ビジネスとテクノロジーを繋ぐ重要な役割を担っており、ビジネスと一体となって、ウェルス・マネジメント部門のビジネス拡大に貢献しています。
現在、ウェルス・マネジメント部門のシステムを取り巻く環境は、大きな変換点を迎えております。これまで、ビジネス領域ごとに個別最適化されてきたシステムを、今後、グローバル基準に標準化していきます。また、ベンダー・マネジメント・モデルから内製化へ開発モデルをシフトしていきます。標準化することで、レガシー・固有技術からの脱却によるコスト削減、グループ会社におけるノウハウを活用することで運用効率化を目指します。更に、内製化を進めることで、品質・コストをコントロール可能とし、ビジネススピードの向上に寄与します。
部内において必要となる人員も多様化することから、このたび人材募集を行っております。

データ分析エンジニアとして、データ基盤の運用保守業務を含むデータ分析プロジェクトに参画し、ビジネス部署やシステムパートナー等と連携の上、データモデリング、エンジニアリング、開発等のデータ分析業務（運用保守業務を含む）を担当いただきます。

【具体的な業務】
1. データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
2. データ基盤のフレームワーク構築（運用保守業務を含む）
3. ビジネス部署との協業によるAI活用基盤の構築・保守
4. 同社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
5. 社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業

DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。データマネジメントシステム(DMS)の開発・利用者拡大に向けた開発・保守、デジタル領域のコミュニケーション(メルマガ・ウォレット配信・SNS)の実現に向けた開発および運用に係る業務です。データ分析基盤を整備しており、案件ボリュームが多い状況です。すべてのシステムに関わっており、効率的に業務をこなすためにAIも活用しています。

具体的な業務内容:
1. データをつなぎ、使える形にする
* 社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積
* ETL／ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発
* SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化
2. クラウドDWHを育てる
* Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善
* 性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化
* 障害やデータ品質課題の調査、再発防止
3. 利用部門と価値をつくる
* 分析、マーケティング、事業部門との要件整理
* データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備
* 生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用
4. 内製チームを強くする
* コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善
* 外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積

仕事の面白さ:
* 企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。
* クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。
* 自身が構築したデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。
* メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。

キャリアパス:
まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。

このポジションの魅力:
* 大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる
* Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる
* 上流と下流を分けず、自身のアイデアを形にできる
* クラウドの性能、品質、コストをバランスよく設計する力が身につく
* 内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる

扱うデータ基盤:
クレジットカード、電子マネー、コード決済、ポイントなどの会員・決済情報や、グループのPOS情報を集約し、会員分析やマーケティングに活用するクラウドデータ基盤を構築しています。

入社後のフォロー:
まずはデータ構成、業務知識、開発・運用フローをOJTで学びます。経験に応じてSQL開発、パイプライン改善、クラウド設計、利用部門との要件整理へ担当を広げます。

期待する立ち位置:
手を動かしてデータを届けるエンジニアであると同時に、利用部門の課題を理解し、より良いデータの持ち方や届け方を提案する役割です。

活躍いただきたい方:
データエンジニア、アプリケーションエンジニア、SIerのSEなど、出身業界は問いません。SQLを軸に、クラウド・Python・生成AIへスキルを広げたい方も歓迎します。

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

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

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

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

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

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

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

日時/開催形式
- 日時：9月29日（火）19:00〜19:30
- 開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
- 質問は、チャットやFAQからぜひお送りください！

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

【ポジションの魅力】
・大手エンタープライズ企業のデータ活用戦略策定など上流フェーズに携わることができます。
・DX知見が豊富なコンサルタントやエンジニアと共に実行支援まで伴走することができます。
・生成AI・LLMなどの最先端技術の活用にも挑戦できます。

【業務概要】
データサイエンティストとして、データ活用戦略策定から実行まで幅広く携わり、将来的にはデータエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

【具体的な業務】
大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進します。

業務イメージ:
・顧客の経営・事業・業務課題の整理
・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案
・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発
・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発
・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告
・施策実行後の効果検証・改善
・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働

主なプロジェクト事例:
・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援

グループ内外のESG・サステナビリティ関連データを収集し、国内外のサステナビリティ情報に係る開示要件を踏まえた定量・定性分析を実施し、サステナブルファイナンス推進に資するデータアナリスト業務

【職務内容】
1. ESG・サステナビリティデータ管理
ESGデータの収集・集計・検証、データベンダーとの連携（S&P、Bloomberg）、データ品質管理および改善
2. 分析・レポーティング
温室効果ガス（GHG）排出量分析、Scope1・2・3排出量管理、脱炭素目標進捗分析、気候シナリオ分析支援、ネイチャー関連データ分析、サステナビリティ経営指標の分析
3. 開示・規制対応
ISSB・SSBJ・TCFD・TNFD開示支援、CSRD等海外規制への対応支援、統合報告書・サステナビリティレポート作成支援

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

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

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

【キャリアイメージ】
急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務変更の範囲】 その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
【働き方について】 基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。）
組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、エンジニア向けにまとめたご案内資料をご覧ください！

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

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

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

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

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

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

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

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

【募集背景】
同社のマネージドサービス事業本部では、データマネジメント領域における同社製品および同社サービス「PolarisGate」の提案に加え、IT運用診断、保守サービス、運用アウトソース、セキュリティ運用サービスを提供しています。今回募集するポジションでは、同社製品やPolarisGateの提案に加え、お客様のデータ活用・IT運用・セキュリティに関する課題をヒアリングし、社内の技術部門と連携しながら最適なソリューションを提案いただきます。

【仕事内容】
同社製品および同社サービス「PolarisGate」を中心に、お客様のデータ活用・IT運用・セキュリティに関する課題を解決するソリューション営業を担当いただきます。単一製品の販売にとどまらず、顧客の状況に応じて製品、導入支援、保守・運用サービスを組み合わせて提案します。

【具体的な業務内容】
1. 既存顧客への定期的なコミュニケーション、アップセル・クロスセル活動
2. 新規顧客へのアプローチ、セミナー・問い合わせ等を起点とした商談創出
3. 顧客課題のヒアリングと整理、課題と同社ソリューションの紐づけ
4. 社内技術部門・関係部門と連携した提案書、見積書の作成およびプレゼンテーション
5. 提案、契約調整、受注、納品、請求までの営業プロセスの推進
6. 案件情報・活動状況の管理、チーム内での報告・相談
7. ベンダーとの情報連携、製品・サービス情報の収集

担当プロダクト/サービス: 同社製品、同社サービス、マネージドサービス、アセスメント、一元窓口サービス
案件事例: データ基盤構築事例

【ポジションの魅力】
1. データマネジメントから運用・セキュリティまで幅広い提案が可能: 同社製品や同社サービスに加え、アセスメント、サポートサービス、マネージドサービス、セキュリティ運用サービスなど幅広いサービスを取り扱っています。単一製品の販売ではなく、お客様の課題に応じて最適なソリューションを提案できる環境です。
2. 生成AI活用を支えるデータ活用・連携領域の提案に携われる: 生成AI活用の拡大に伴い、AIが利用するデータ基盤やデータ連携の重要性が高まっています。同社はデータ連携製品の販売・導入支援において豊富な実績を有しており、データ連携ツールを活用した提案を通じて、生成AI活用を支えるデータ活用基盤の構築支援に携わることができます。
3. 事業拡大フェーズで営業組織の成長に関われる: データマネジメントおよびマネージドサービス事業の拡大を進めており、既存顧客への提案拡大や新規顧客開拓を通じて事業成長に貢献できます。営業として成果を追うだけでなく、事業の成長を実感しながら取り組める環境です。

同社は「複雑な世の中をシンプルに」をミッションに、企業のDXを軸とした総合コンサルティングおよびBPO支援を行うプロフェッショナル企業です。クライアントが抱える、業務効率化や生産性向上などの課題やニーズに応じた戦略立案からシステム開発・導入、運用支援までワンストップで支援しています。

【具体的な業務】
当ポジションでは、データ利活用・データ基盤構築領域において、顧客企業の課題解決を支援していただきます。企業ごとに異なる課題や状況に応じて、データ活用の企画・推進、要件整理、情報設計、可視化、データ基盤整備、運用支援など、幅広い領域に関わることができます。「データを整える」だけでなく、「データをどう活かすか」まで含めて伴走し、企業が継続的に意思決定や業務改善にデータを活用できる状態をつくることが、このポジションの役割です。プロジェクトによって、上流の構想整理や要件定義から、基盤整備・活用支援・運用定着まで関わる領域はさまざまです。特定の領域に閉じず、データを軸に企業変革を支えていきたい方にご活躍いただけるポジションです。

＜案件事例＞
1. Databricks環境構築支援: Databricksの活用推進に向け、現行業務の整理からデータ構造把握、分析環境構築、ダッシュボード作成までを一貫して支援。短期間での成果創出に加え、改善を重ねながら活用定着と社内展開の拡大に貢献しました。
2. データ基盤リプレイス・可視化支援: 日本法人分離に伴うSalesforce環境の分離から、Snowflakeを用いたデータ統合基盤の構築、Tableauによるダッシュボード整備までを一貫して支援。安定した業務運営と、データドリブンな経営判断を支える可視化環境の実現に貢献しました。

【ポジションの魅力】
1. ITコンサルタントを目指せる: 同社では、社員全員が業界や業種問わず幅広い領域の専門知識を究める「ワンプール制」を導入しており、仕事を通して様々な事業ドメインに対する知見や経験を身につけることが可能です。さらに、少数精鋭のチームで戦略立案から実行、運用まで一気通貫で支援しているため、PMに限らずIT領域のコンサルティングやシステム開発における、幅広い実践的なスキルアップが期待できます。
2. 圧倒的急成長が期待できる環境: 代表と近い距離で仕事ができ、直接フィードバックをもらえるので、高速でPDCAを回しながら成長できます。平均年齢は比較的若く、入社直後から大規模プロジェクトを任されたり、入社後短期間で重要なポジションを任されたりなど、年次問わず自分次第で活躍できる環境です。
3. 個人の裁量が大きくやりがいを感じやすい: 同社では、プライム案件が多数を占めており、クライアントと近い距離で手触り感を持って仕事ができます。また、1つのプロジェクトに対して関わる人数が少ないため、クライアントの声を直接聞くことができ自身の貢献が感じやすく、成長実感が持ちやすい環境です。まさに、大手とスタートアップの良いとこ取りである点が、同社の大きな特徴として挙げられます。

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

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

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

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

●業務概要
行内外に分散するデータを安全・迅速に活用できるデータ分析基盤の運用・保守メンバーの募集です。システムの運用・保守業務の内製化を進めており、内製による対応スピードの向上やコスト削減、更なる運用の高度化・自動化を目指しています。

●具体的な業務
・データ分析基盤の設計／実装／テスト／リリース／運用の一連
・データ入出力（バッチ／ストリーム）の要件整理・設計・実装、データマート整備、品質担保（スキーマ、件数・欠損・重複・遅延等の監視）
・権限・セキュリティ・監査ログ・メタデータ／リネージ管理などガバナンス運用
・運用・可観測性（監視/アラート、性能・コスト最適化、障害対応の標準化）の要件整理・設計・実装
・業務委託先との協業（作業調整、コスト・品質・進捗管理、成果物受入・検証）
・業務の効率化、形式知化

●ポジション・部門の魅力
同社は、新しい銀行として開業しました。いつでも簡単に、誰でも安心して、やりたいことがすぐできる、「お客さまにいちばん近い銀行」になるというビジョンを掲げています。同社の強みは、全国に広がるATMネットワークとそれを利用する顧客、ATM提携を中心とした提携金融機関の顧客とのネットワーク、グループの店舗やオーナーと顧客、金融と流通の業際というユニークなポジション、グループのブランド力です。これらの強みを活かし、着実に利益を積み上げてきました。開業からの数年間で銀行としての基盤を構築したのち、さらなる成長に向けて、ATMを時代の変化に合わせて進化させるとともに、そのネットワークの拡大を進め、コンビニエンスストア事業の発想で、必要な時に必要な金融サービスを顧客に提供することを目指しています。
金融やさまざまな事業会社などで知識・経験を積んだ、少人数ながら極めて多様性に富んだ社員の集団です。新しい銀行をつくりたいという熱い想いを持った社員が集まっています。組織がフラットで、風通しがよく、経営陣や事業部署との距離が非常に近いこと、少人数の組織のため、全社横断的なプロジェクトを頻繁に組成していることも大きな特徴で、経営陣や事業部署と密接に連携して業務を進めることができます。中途入社の方にも中核メンバーとして活躍いただけるフィールドが多数あります。