データベーススペシャリスト試験（DB）の転職求人

276 件

●業務内容
CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォームの開発・強化業務を担当いただきます。
開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。

・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ（高頻度時系列データ）の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード
・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み
・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進

※変更の範囲：会社の定める業務

●キャリアステップイメージ
各種プロジェクトにも参加いただき、開発設計・顧客対応業務を行っていただき、リーダーとして適性が見られれば、3年目以降に昇格試験へ推薦を想定しています。
サプライヤ対応にも携わってもらい、折衝能力を高めた上で、拠点やお客様との打合の場に出ていただき、頼られる人材へなってもらう支援をおこないます。
社内外で活躍する人材へステップアップして頂くことを期待しています。

●当部門の役割・業務概要・魅力
当社では半導体デバイスメーカに対し、CMP装置をはじめとした、半導体製造装置を製造し販売しています。
半導体は、コンピューターやサーバー、スマートフォン、ドローン技術や、クラウドコンピューティング、AI、5Gといった分野を支える重要なデバイスです。
高速化や大容量化、高精度でエネルギー効率のよいデバイス、これら半導体産業のイノベーションのためには、半導体製造装置もインテリジェント化を加速さえる必要があります。
装置の自律化や故障予知、アドバンスド・プロセスコントールを実現させるためには、データサイエンスが重要となります。
課題を掘り起こし、仮説を立て、可視化して分析する。そして分析結果を活用した新たな開発をおこなう。
これが半導体製造装置メーカーにおけるデータサイエンスの魅力です。

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

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

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

同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。

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。

【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、Webアプリケーションの領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します

▼担っていただきたい役割
・各種プロジェクトで求められるWebアプリケーションの開発（フロントエンドとバックエンドの双方）
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション

▼主な開発環境
言語：TypeScript, Go, SQL, Python, Ruby等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure
ソースコード管理：GitHub
プロジェクト管理：Jira, Notion
情報共有ツール：Slack, Confluence

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

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

本募集における「Webアプリケーション開発」の領域では特に、物流領域、そのなかでもとりわけ当社の子会社の運営する船舶データプラットフォーム開発が事業の大きな柱です。

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

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

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

▼本ポジションの魅力について
B2B領域において、いわゆる「0 to 1」「1 to 10」といった段階のソフトウェア開発をリードいただくことでビジネス知識について幅広くキャッチアップできる他、顧客からお預かりするデータとアプリケーションを連携させる議論等を通じて、データエンジニアリングやデータサイエンスに対する理解を深めつつ、希望に応じてそちらのキャリアパスを社内で進めることもできます

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

●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています

【使用技術の一例】
- バックエンド：Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド：React, Next.js
- データベース：PostgreSQL / MySQL
- インフラ：Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン：DataForm, dbt等
- コード管理：Github
- バックログ管理：Jira
- コミュニケーション：Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams



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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

当社は日本の産業をアップグレードすることをミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。

● 担っていただきたい役割
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

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

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

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

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

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

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

●本ポジションの魅力について
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジション

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

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与いただけます。

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

Public Cloud環境におけるデータベース管理者を募集しています。
当社データベースシステムの最適化を進め、On-PremiseからPublic Cloudへの移行・運用を担当していただきます。
現行システムの運用も必要となるため、MySQL（MariaDBも可）の経験豊富な方を歓迎します。



＜主な業務内容＞
・On-Premise MySQLおよびMariaDBのデータベース管理
・データベース管理業務における課題解決を牽引
・Public Cloud 環境におけるデータベース管理業務（AWS Aurora、GCP Spanner）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

データベース管理者（DBA）を募集しています。当社データベースシステムの最適化を担当して頂き、データの整合性、可用性、セキュリティ性を確保する重要な役割を担います。特に、MySQLおよびMariaDBの経験が豊富な方を歓迎します。

主な業務内容・MySQLおよびMariaDBのデータベース設計・運用・Golden Gateを使用したデータレプリケーションの管理・パフォーマンス監視とチューニング・データベースのトラブルシューティングと問題解決・インドの開発・運用チームとの連携・プライベートクラウドおよびパブリッククラウド環境でのデータベース管理



魅力：
・インフラの大量トラフィックを運用
・ユーザー企業のため部門としての決裁権を持ちプロダクトへの責任感をより感じられる

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【業務変更の範囲】
その他自社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
原則フルリモート（月1~2回程度出社あり）

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

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

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

DXパートナーサービスにおける、AIエンジニアのポジションです。
アカデミアで培われた高度な知見や仮説検証能力を、多様なドメインの企業活動に適用し、持続的な価値を生む仕組みへと「繋ぐ」役割を担っていただきます。

当社が対峙するのは、既存の汎用モデルや公開データセットの適用だけでは解決しきれない、実社会特有の複雑な制約条件（ノイズの多いデータ、リアルタイム性の要求、ドメイン独自のロジック等）です。顧客の事業課題の本質を見極め、「解くべき技術課題への定式化（Problem Formulation）」から、最新手法の検証・実装、実運用フェーズまで一貫してリードしていただきます。

業務内容
Problem Formulation：顧客の事業課題と現場のデータを解析し、AIアルゴリズムで解決可能な技術課題へと設計・定義する
仮説検証とアルゴリズム設計：最新の論文手法をベースに、実データを用いた不確実性の検証および最適なアルゴリズムの選定・開発
End-to-Endの実装と統合：ソフトウェアエンジニアと連携し、ビジネス要件と技術的制約を両立させた形でのシステム組み込み
技術資産のモジュール化：プロジェクト固有の成果を抽象化し、横展開可能な技術資産として社内基盤へ集約・還元する

開発環境
言語：Python
Deep Learningフレームワーク: PyTorch
OS：Linux
コミュニケーション: Slack, Zoom
タスク管理: Notion
キャリアパス
入社後はエンジニアリングだけではなく、ご経験やご意向に合わせてITコンサルや組織マネジメント等のキャリアも可能性がございます。
技術のスペシャリスト志向の方には、新規AIプロダクトの開発リードやR&Dなど、他事業部への異動可能性も含めた先端技術領域を活用した開発にチャレンジいただけます。

当ポジションの魅力
【理論と実践を「繋ぐ」技術的挑戦】
アカデミアの先端知見を、実世界の不完全なデータや複雑な制約条件下で機能させる「変換能力」が求められます。理論を社会の価値へと結びつける、極めて専門性の高いフェーズに携わることができます。

【PoC以降への移行率87%という実効性の高い環境】
初期段階から技術的妥当性を厳密に検証し、現場への組み込みまで責任を持つことで、高いプロジェクト継続率を実現しています。自身の開発した技術が一時的な試行に終わらず、社会で持続的に運用される手応えを感じられます。

【技術リスペクトと、専門家同士の切磋琢磨】 松尾研出身者や博士、トップカンファレンス採択者が多数在籍。創業メンバーの多くが技術背景を持ち、不確実な検証プロセスへの理解が深いため、技術的な合理性に基づいた迅速な意思決定が可能です。

連結決算・開示のプロダクト(自社製品)の企画・開発・機能改善を行うプロダクト開発本部に所属の上、品質管理スペシャリストとして、オンプレミスからSaaSに進化させるプロダクト品質基準の見直し、再設計、推進・改善を担い、製品開発エンジニアと共に“ものづくり”に携わっていただきます。
※具体的な取り組みとしては、世界基準の品質特性(ISO/IEC25010)を採用した品質管理体制を目指してまいります。
これまでの品質管理体制の現状を踏まえ、まずは簡易プロセスを導入し、その上でリリース基準づくり、フェーズ毎の判断導入、第三者テストの強化、出荷判定の判断基準強化、トラブル時の基準導入と、徐々に進化させていく予定です。

- 機能改善:BPOで得たノウハウや会計ルール改正を仕組みや既存製品に反映
- 機能拡大:業務の自動化に繋がるシステムや新製品の開発
- サービス向上:オンプレ→クラウド化などを推進して顧客の利便性を高める

【組織イメージ】
組織には会計業務に詳しい方、開発に強い方、マネジメントに強い方、特定の技術に長けたスペシャリストの方など、総勢約100名のプロフェッショナル人材が在籍しています。
同一の目的意識を持ちながらチームでの業務を大切に、担当プロジェクトのチームメンバーを束ねながら成果を出していただくことを期待しています。(キャリア志向や強みによって、管理職ミッションをお任せする場合もございます。）

●プロダクト／サービスについて
1.プロダクト／サービスの詳細
弊社は自社プロダクトの連結会計システムを中心にグループ会社から会計/経営情報を収集し、可視化する各種ソリューションを提供しています。

2.収益・顧客基盤の安定性
強みは「顧客基盤」と「高収益体質」であり、東証上場の時価総額TOP200社のうちの約100社を含む、日本を代表する大手上場企業との長期的なお付き合いがあります。
営業利益率は毎年20%前後で推移しており、「会計」という無くなりづらい業務領域という特性からリプレイスリスクも低く、安定した事業基盤を築くことができています。

3.これからのビジョン・プロダクトの戦略
弊社は現在、エンタープライズ企業様を中心に約1,200社に提供してきたオンプレミス主体のBtoB向けプロダクトを、会計実務サービス側と協働することで連結会計の”在り方”を変えていく将来を見据えています。
そのためにプロダクトをサービスシフトさせていくことが、当社の中長期的な方向性になります。（SaaSモデルへの変革については、あくまでも目的でなくその手段の1つと捉えております）
会計システムという特性上、まずは何よりも安心・安全で利用できることを第一としています。
その前提の上で、お客様のグループ経営・会計業務に変革をもたらし、業務効率や生産性の改善といった付加価値を創出するべく、過去から続く前提条件や制約と向き合いながらテクノロジーを駆使し、これを実現しようとしています。

●開発環境
言語 : C# / Go / Java / TypeScript (Angular)
インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server)
データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL
ミドルウェア : Terraform / PowerShell / New Relic

業務概要: AI画像認識（外観検査）の学習・評価に必要なデータ整理・品質担保・データベース/ストレージ/パイプラインの設計実装を担うポジションです。フロントエンド担当は別にいるため、本ポジションはMLOpsの仕組み・データベース利用・運用設計を理解し、社内向け/顧客向けにシステム化を行っていただきます。

具体的な業務:
1. AI画像認識（外観検査）におけるデータ基盤の設計・構築・運用
2. 画像・アノテーション・メタデータの管理およびデータモデリング設計
3. データパイプライン（取り込み・前処理・検証・更新）の構築
4. データ品質管理（欠損・重複・ラベル整合性・不正データ検出）
5. 学習・評価用データセットの生成およびバージョニング管理
6. MLOps基盤との連携（実験管理・再現性担保・成果物管理）
7. AIエンジニア向けのデータ利用インターフェース（API / CLI等）の整備
8. 顧客向けデータ管理システムの設計（クラウド / オンプレ対応）
9. データアクセス制御、監査ログ、バックアップ・DR設計
10. 制約環境（閉域・低帯域）でのデータ転送・同期設計

同社が提供するサービス・システムを支える技術担当として、クラウドサービスの運用・保守を中心に、社内外のシステム・機器に関わる幅広い業務をお任せします。
クラウド環境の運用・保守に加え、業務状況やご経験・適性に応じて、プログラミング、システム改善、機器の設定・導入、電気配線など、さまざまな業務に携わっていただきます。

【メイン業務：クラウドサービスの運用・保守】
・クラウドサービスの運用・保守
・サーバー・ネットワークの管理
・システム監視、障害対応、トラブルシューティング
・システムの安定稼働に向けた運用改善
・障害発生時の原因調査・復旧対応

【その他の技術業務】
・プログラミング・スクリプトによる業務改善
・システム・機器の導入、設定、保守
・電気配線・機器接続などの現場対応
・その他、事業・開発に関わる技術業務
※クラウドサービスの運用・保守を主業務とし、その他の業務については、事業状況やご経験・適性に応じて担当いただきます。

【必須要件】
・インフラエンジニア、社内SE、システムエンジニアなどの実務経験
・サーバー・ネットワーク・クラウドなど、ITインフラに関する基本的な知識
・クラウドサービスの運用・保守、またはそれに類する実務経験
・障害やトラブル発生時に、自ら調査・対応を進められる方

【歓迎要件】
・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境の構築・運用経験
・Web・業務システムなどの開発経験
・Python、JavaScript、C/C++などを用いたプログラミング経験
・業務効率化やシステム改善の経験
・サーバー・ネットワークの設計・構築経験
・電気配線、機器接続、制御盤などに関する知識・実務経験
・PLC、センサー、IoT機器などの取り扱い経験
・製造現場での設備・システム導入や保守経験
・複数の技術領域に携わった経験

【求める人物像】
・幅広い技術領域に興味を持ち、未経験の業務にも前向きに取り組める方
・自ら課題を見つけ、調査・検証しながら解決に向けて動ける方
・インフラだけでなく、プログラミングや機器・電気など、さまざまな技術を身につけたい方
・一つの領域に限定せず、状況に応じて柔軟に業務に取り組める方
・周囲と連携しながら、必要な業務を主体的に進められる方

【キャリア】
まずはクラウドサービスの運用・保守を中心に、同社のシステムや技術環境への理解を深めていただきます。
適性や経験に応じて、プログラミングによるシステム改善や、機器・設備の導入・保守、電気配線など、担当領域を広げていただきます。
将来的には、ITインフラに加えて、システム・機器・現場まで幅広く対応できる技術人材として、事業を支えていただくことを期待しています。

変更の範囲: 会社の定める全ての業務

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

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

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

業務概要:データベースミドルウェア（PostgreSQL）の高度化
・機能拡充を実現するトップ開発者として、技術課題の解決を担当します。
具体的な業務:1. PostgreSQLに関わる機能開発や改善活動 a. 当社が必要とするPostgreSQLやその関連ソフトウェアに対して、機能や改善の実現を担う b. メニーコア、不揮発メモリなどの新しいアーキテクチャ活用等の技術開発に参画し、独自の知見を提供する2. 技術課題の解決/案件支援 a. 先進的な/重要なお客様に対する技術支援を行い、その中で生じる高度な技術課題を解決する b. 技術支援でともに活動するメンバに対して、技術的な見知から育成するポジション
・部門の魅力:当社のお客様が抱える課題や要望をもとに、世界中で使われているPostgreSQLの機能開発や改善活動を所属するコミッタ等とともに担って頂きます。
技術力をさらに磨けるとともに、オープンソース開発コミュニティと連携しながら、ご自身で実現するコードをPostgreSQLに反映することもできます。

Data Modeling Expertise

8 to 10+ Years
Strong understanding of conceptual, logical, and physical data modeling.
Experience designing dimensional models (fact and dimension tables) for analytics and reporting.
Ability to align data models with business requirements and reporting needs.
Strong experience building, maintaining, and optimizing data pipelines.
Proficiency with SQL and data transformation frameworks. Snowflake knowledge preferred.
Experience with modern data platforms (cloud data warehouses, ETL/ELT tools, batch and/or streaming pipelines).

業務概要
顧客データの収集・統合・活用を担うCDP（Customer Data Platform）の構築・運用を、提案フェーズから一貫して担うポジションです。
当グループにおいて、データドリブンなマーケティングDXを推進する当社で、データ基盤の設計者であり、マーケターやアナリストとビジネス成果を共に追いかける実装のキーパーソンです。
CDP専任の経験はなくても、データベースやデータエンジニアリングで培ったスキルが直接活きる環境です。データ基盤の設計・実装から、マーケティングチームと連携した活用支援まで、技術の力でビジネスインパクトを実感できる仕事です。

具体的な業務
・CDPを活用したシステムのデータベース構築、管理、運用
・データの収集、蓄積、活用に至るまでのプロセスの全体設計と実装
・提案段階からのプロジェクト計画への参画とタスクデザイン
・要件に基づいたデータモデリングとETL処理の実装
・顧客情報・広告ID・マーケティングチャネル（メール・LINE・広告等）とのシステム連携
・マーケターチームやアナリストチームとの連携
・データベースチームのタスク管理、進捗管理
・プロジェクト内でのタスク管理・進捗管理・メンバーへの技術支援

ポジション・部門の魅力
このポジションは、データエンジニアとしての専門性を深めながら、ビジネスへの影響力を広げていける環境です。
1. 技術専門職として深める道
データ基盤設計のリードエンジニアとして、複数プロジェクトを横断する技術的なリーダーシップポジションへのステップアップが可能です。
2. プロジェクトマネジメントへの道
マーケターやアナリストとの協働を通じてビジネス理解を深め、データ領域のPM（プロジェクトマネージャー）としてプロジェクト全体を統括するポジションへのキャリアチェンジも可能です。提案から実装・運用まで一気通貫で関わる当社の環境は、PMとして必要な視点を自然に身につけられる場でもあります。

業務概要
ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。

具体的な業務
1. データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む)
2. 自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
3. 生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域)

ポジション・部門の魅力
1. ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる
2. 最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる
3. ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる
4. データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる
5. AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能

【業務概要】
当社はAI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。データ基盤を中心に支援する中で、私たちの事業領域はデータエンジニアリングからAIアプリケーション開発へと急速に広がっています。AIの進化によって、開発の前提は大きく変わりました。単一領域の専門性だけでは、顧客の複雑な課題に応えることも、自社の技術基盤を進化させることも難しくなっています。AI駆動の開発体制への転換も含め、技術全体を俯瞰してリードできる人材が必要です。本ポジションには、顧客プロジェクトでは技術責任者として課題解決をリードし、社内では技術標準とアーキテクチャを牽引する2つの役割を期待します。技術をもって事業にレバレッジを生み出す重要ポジションとして募集します。

【具体的な業務】
お任せしたいミッション: 技術をもって、事業の推進力を生み出すことがあなたのミッションです。個別プロジェクトの技術責任者として動きながら、同時に事業全体の技術標準と開発基盤を進化させる いわば「ミニCTO」として振る舞うことを期待します。
1. 幅広い技術領域をカバーし、プロジェクトを技術面でリードする
データ基盤からAIアプリケーション開発まで、求められる技術領域は多岐にわたります。特定の専門性に閉じず、プロジェクトの技術責任者として最適な設計と実装をリードします。
2. AI駆動の開発体制を作り、事業の速度を上げる
データ基盤構築をAIで高速化・型化し、組織全体の開発生産性を底上げします。個別プロジェクトの知見を抽象化・共通化し、事業全体にレバレッジをかける仕組みを作ることが、このポジションの最大の醍醐味です。

【ポジション・部門の魅力】
技術で事業そのものを動かす それがこのポジションの本質です。
1. 技術判断が、事業の成否に直結する
要件定義済みの設計書に従うのではなく、「何を作るべきか」「どのアーキテクチャが最適か」を自ら定義する立場です。個別プロジェクトの技術責任者として、技術的判断がビジネスの結果に直接影響します。
2. 事業全体にレバレッジをかける仕組みを作れる
個別プロジェクトで得た知見を抽象化・共通化し、組織全体の開発速度と品質を底上げする。自分の仕事が1つのプロジェクトを超えて事業全体に波及する手応えは、このポジション固有の醍醐味です。
3. 技術スタックの幅を、武器にできる環境
データ基盤・AIアプリケーション・クラウドインフラを横断しながら動くことで、特定領域に閉じない技術的な幅と深さが同時に磨かれます。AI駆動の開発体制を自ら作る経験は、どこでも通用するエンジニアリング力になります。

【利用技術例】
顧客プロジェクトの技術制約を踏まえつつ、最適な技術要素をベスト・オブ・ブリードで採用する方式です。
・利用クラウド: AWS / Google Cloud / Azure
・DWH: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift
・AIアプリケーション: Streamlit / Dash 等
・BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
・開発ツール: Claude Code / GitHub / Backlog / Confluence
・コミュニケーション: Slack / Teams

【当社について】
当社はAI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。

【当社の提供するサービス】
・クラウドETL「自社製品」
・AIデータプラットフォーム「自社製品」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社製品」の提供
主力事業である自社製品は、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、企業や団体に提供しています。
会社やカルチャーの詳細は、ぜひ当社採用サイトをご確認ください。
会社説明資料
当社のミッション・戦略・組織・事業について説明しています。

プロダクト紹介:
自社製品は、当グループの事業活動で生成されたデータを集約管理する基盤です。Microsoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどのSaaS型データベース環境を構築しています。
事業フェーズ:
当グループ全体（会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等）のデータ統合を目指しており、目的は個人の特定ではなく、顧客価値の最大化です。
現状の課題:
連携システム、特にデータ源泉が多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しています。また、利害関係、利用者のニーズも多様なため、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。
仕事内容:
当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、保守業務を行います。構築、保守においては当グループ内企業の中国オフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進します。
業務上利用する事になる技術領域の例:
・データレイク製品（Databricks、Snowflake、など）
・Azure製品（仮想マシン構築、NSG設定、DataFactory、AZCopyなど）
・Azureマシンのサイジング（ハードウェアリソース、データ量、通信量などを考慮したサイジング）
・データレイク製品POC準備・方式設計、スケジュール化など
得られる経験・魅力:
・データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる
・構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ

プロダクト紹介: 自社データプラットフォームは、当グループの事業活動で生成されたデータを集約管理する基盤です。Microsoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどSaaS型データベース環境を構築しています。

事業フェーズ: 当グループ全体（会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等）のデータ統合を目指しています。目的は個人の特定ではなく、データドリブンな事業の高度化を通した、顧客価値の最大化です。

現状の課題: 連携システム、特にデータ源泉は多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。また、送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しております。利害関係、利用者のニーズも多様なので、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。

チームのミッション: 各種データソースからのデータ収容、内部加工、必要とする事業部門へのデータ提供、またBI機能を持つプロダクトの開発・運営もスコープとなっております。必要に応じて、事業部門が推進するプロジェクトをデータ目線でのコンサルティングやディレクション支援も行います。

具体的な業務:
当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、保守業務を行います。構築、保守においてはグループ内企業の中国オフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進します。

ポジション・部門の魅力:
1. データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる。
2. 構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ。

業務概要: 当グループ内の各種データを収集・加工し、活用するための大規模データ分析基盤システムの構築、及び同システムがサービス開始した後の追加開発、運用・保守業務を行う。構築、保守においては、内製体制での実施に加え、当グループ内企業のオフショアチームと協業しながらプロジェクトを推進することもある。
具体的な業務:
プロダクト紹介: 自社サービスは、当グループの事業活動の中で生成されたデータを集約管理する基盤として開発・運用を行っています。クラウドアーキテクチャはMicrosoft Azureのサーバレスアーキテクチャを軸とし、SnowflakeなどSaaS型データベース環境を構築しております。
事業フェーズ: 当グループ全体（会計・商品・店舗・顧客・行動・出荷・配送・ポイント等）のデータ統合を目指しています。目的は個人の特定ではなく、データドリブンな事業の高度化を通した、顧客価値の最大化です。
現状の課題: 連携システム、特にデータ源泉は多様なため、標準的な連携パターンを複数用意し、その連携パターンのどれかを選択する設計を推進中です。送信されるデータ構造も多様なため、データフォーマットを標準化し、送る側で標準化してもらう設計を想定しております。また、利害関係、利用者のニーズも多様なので、各事業会社との細かなコミュニケーションをとりながらの開発となります。
チームのミッション: 各種データソースからのデータ収容、内部加工、必要とする事業部門へのデータ提供、またBI機能を持つプロダクトの開発・運営もスコープとなっております。必要に応じて、事業部門が推進するプロジェクトをデータ目線でのコンサルティングやディレクション支援も行います。
業務上利用する技術領域の例:
・SaaS型データベース製品（Databricks、Snowflake、Google BigQuery）
・Azure製品（サーバレスアーキテクチャを基本とする）
ポジション・部門の魅力:
・データの種類、量ともに膨大な日本最大規模のDBの構築に関われる
・構築できたDBがもたらす価値は、当グループだけではなく、社会的意義ももつ

＜職務概要：AI-ready データ基盤の設計とオファリング開発＞
AIエージェントの業務適用を前提としたデータ基盤の設計と、AI readyデータ基盤を活用したAI&Dataサービスに適用するオファリング開発を担う。
1. AI Agentのデータアクセスを想定したデータ基盤の在り方、方式設計（Databricks等のミドルウェア活用やAIエージェントの業務適用に必要な要素を含む基盤開発）。サイロ化されたデータへの通過的（仮想的）アクセスを可能にするデータ基盤設計と統制設計をリードする。
2. 企業におけるAIエージェント活用を安全性・説明責任・統制を担保しつつ加速するオファリングの開発。オファリング（方法論、参照アーキテクチャ、ツール群）の継続的な高度化と事業化。

業務概要:当社は、自由診療に特化した自社サービスを展開しています。自由診療は、人々の選択肢を広げる一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。私たちは、信頼できる情報基盤と快適なユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。そして今、次なるステージとして「AIによる体験の変革」に挑戦しています。
当社は自社サービスを中心に、toC / toBの両軸で複数プロダクトを展開しています。ユーザー・クリニック双方の利用が急速に拡大する中、今後はLLMやデータ活用を通じて「体験・マーケティング・営業活動・経営判断の全領域をデータで接続する」フェーズに入っています。これまでの分析業務は、主にBIダッシュボードやSQLによる統計分析が中心でしたが、今後は機械学習・統計モデリングを活用した相関分析、マーケティングROIの統合的な可視化、クリニックの成果を支えるデータパイプライン・レポーティング自動化など、データ基盤とプロダクトを横断して価値を生み出す分析組織への進化を目指しています。このため、データを活用して意思決定と体験改善をドライブする「データサイエンティスト」を募集します！

具体的な業務:
データサイエンティストとして、データ基盤構築から分析・活用までを一貫して推進していただきます。
データ基盤の構築・整備
- 各種アプリ・サーバー・外部ツール（広告、CRM、BIなど）からのデータ収集・ETL設計
- BigQuery / dbt / Cloud Functions 等を活用したデータパイプラインの維持、アップデート
- データ品質管理・スキーマ設計・メタデータ整備（再現性・信頼性の確保）
分析・モデリング業務
- 施術・来院・予約などのユーザー行動データを用いた統計・機械学習分析（LTV、リテンション、チャーン分析など）
- 事業KPIの設計・トラッキング・可視化（BIダッシュボード構築）
- BigQuery SQL・Pythonを用いたデータモデリングおよび再現性の高い分析設計
データ活用推進・チーム連携
- PdM・マーケ・CSの分析サポート、および、プロセスの汎用・簡単な仕組み化
- データ基盤・分析知見の共有・ドキュメント整備・ナレッジ化

ポジション・部門の魅力:
- 事業KPI・UX・マーケティングをつなぐデータ基盤を自ら設計・構築できます
- 事業部・PdM・LLMエンジニアと密に連携し、プロダクト戦略に直結する分析を推進できます
- データパイプラインやETL自動化など、分析環境の整備から実務分析までを一貫して担うことができます

【ポジション・部門の魅力】お客様の要件に合わせて適切なアーキテクチャ設計を自身で考え提案し、構築後の保守運用まで一貫して対応することが可能です。また、基本的には少人数のチームで業務を進めていくことが多いです。だからこそ一人一人がリーダーシップを持って行動し、チームでシステムを作り上げていく楽しさがあります。技術力が高いメンバーと共に業務を推進しながら経験を積むことでき、市場価値の高いエンジニアへと成長する環境が整っております。

【具体的な業務】データ基盤のエンジニアとして、幅広い業務に携わっていただきます。
1. お客様の要件を元にデータ基盤の企画、提案
2. データ基盤のアーキテクチャ設計、構築
3. データパイプラインの設計、構築
4. データ可視化基盤の設計、構築

【業務概要】
当社はリユース小売業として、自社開発システムや外部市況データを駆使したデータ経営を推進しています。
現在、経営企画本部では、単にデータを可視化するだけでなく、「そのデータを使って、いかに店舗の在庫を最適化し、利益を最大化するか」という経営の核心に迫るDXを加速させています。
今回募集するのは、BIスキルを武器に、将来的に経営管理や事業戦略のプロフェッショナルを目指したい若手人材です。
現場の業務改善（DX）から予算管理まで、あなたのスキルを「経営の意思決定」に直結させる経験を積みませんか？【具体的な業務】
経営企画本部の一員として、以下の業務を担っていただきます。
1. データによる意思決定の支援（BI活用） Tableauを用いた経営KPI
・売上
・在庫
・買取データの可視化。
現場（店舗
・EC）のマネージャーが「次に何をすべきか」を判断できるダッシュボードの設計。
2. 現場業務のDX
・自動化 Tableau Prep等を活用した、複雑なデータ加工プロセスの自動化。
仕入計上や適切な売価設定など、現場の利益に直結する業務フローの構築支援。
3. 次世代データ基盤への参画と経営管理（ステップアップ） 数年以内に予定しているデータ基盤（BigQuery等）への移行プロジェクトへの参画。
将来的には、データ分析に基づいた予算策定や事業計画の立案など、経営企画のコア業務へ領域を広げていただけます。
【ポジション
・部門の魅力】
1. 「分析」の先にある「経営」の手触り感 自分が作った仕組みが、店舗の在庫や会社の利益をどう変えたかをダイレクトに実感できます。
2. 希少なキャリアパス 「IT/データスキル」×「経営企画の実務経験」を掛け合わせることで、市場価値の高い人材へと成長できます。
3. 裁量のある環境 基幹システムは自社開発。
経営陣と近い距離で、自らのアイデアをスピーディーに形にできます。

データエンジニアリングシステムの開発・保守・運用担当者として、大規模なデータ基盤の開発、運用、保守業務に携わり、ユーザーのデータ利活用をサポートいただく業務です。

【主な業務内容】
1. ビジネスおよび業務要件に基づく、情報系システムの要件定義
2. データ基盤の設計、開発、保守・運用
3. ORACLE-DBを中心としたオープン系システムの開発・運用
4. クラウド（AWS、GCP）連携、開発
※主な技術要素：OracleDB(SQL, PL/SQL)、Linux、bash、JP1など

経営企画部におけるデータ利活用のスペシャリストとして、社内の各システム（店舗販売管理、会計財務等）から経営意思決定に必要なデータを正確かつ迅速に抽出・加工・分析する責任を負う 。
また、ITシステム部や各事業部門と連携し、経営情報の可視化や業務効率化のための仕組み（マクロ・ツール等）を構築し、係長として実務を牽引するハンズオン型のリーダーシップが期待される。

●経営データ抽出・分析（メイン業務）
・SQL ServerやPostgreSQLを用いた、各種基幹システム（免税店レジシステ
ム、会計システム等）からのデータ抽出 。
・中期経営計画および年度事業予算の策定・統制・管理に付随する数値データ
の集計 。
・各種営業、店舗運営の標準化、効率化、販売促進に向けたマーケット・リサーチ
および分析支援 。

●システム・ツール開発・運用
・Excel（マクロ、複雑な関数、ピボットテーブル）を活用した、経営報告用ダッシュ
ボードや予実管理ツールの開発・保守。
・各部門間の情報連携をスムーズにするための、簡易的なシステム・インターフェース
の構築。


●組織・部門間調整
・ITシステム部との連携による、データ整合性の確保およびシステム改善の提案 。
・事業計画・経営分析に係るデータ提供及び助言・指導のサポート 。

業務概要
データベース技術者を広く募集します。DBAとしてのスキルを伸ばしたい方、大規模なシステム基盤の設計・構築経験を積みたい方、プライムベンダーとしてお客様やステークホルダーと直接会話してプロジェクトをリードしたい方、新規サービスの企画・開発に携わりたい方、お待ちしています。マルチクラウドを推進するため、AWS、MS Azure、wmwareなどの管理経験者も大歓迎です。当社には、ベーススキルから専門スキルまで身に着けられる充実した教育制度や安心して長期で働ける環境があります。
組織の雰囲気は和やかで、互いに協力して成長しお客様の期待に応えようという姿勢のメンバーです。新しい分野に協力して挑んでくれる方を大募集しています。

具体的な業務
「Database事業」「特定のERP事業」において、プロジェクトメンバー、プロジェクトリーダーとしてプロジェクトの推進
1. 特定のERP基盤もしくはDatabase基盤のプロジェクトのリーダー（10-200人月規模）
2. 特定のデータベース製品、特定のクラウドサービス（特定のクラウドインフラ）の設計、構築、移行
3. 特定のERPアプリケーション基盤の設計、移行、運用
4. マルチクラウド環境（AWS、MS Azure、特定のクラウドインフラ等）におけるシステム基盤の設計、構築、移行

キャリアパス
スタートとしてはPJのメンバーもしくはリーダーとなりますが、その後はご本人の志向性に合わせてPJマネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがございます。
プロジェクトリーダー系: 1年後：プロジェクトリーダー／5年後：複数プロジェクトを推進するチームの責任者、新規ビジネスのソリューションオーナー
スペシャリスト系: 高難易度プロジェクト、複数プロジェクト横断で活躍するデータベースアーキテクト
まずは既存事業での参画となりますが、新規ビジネスの立ち上げなど幅広い経験を積むことができます。

ポジション・部門の魅力
特定のERPアプリケーション基盤からミッションクリティカルなデータベースの設計・構築まで専門性の高い知識・スキルを武器に幅広いお客様に直接サービスを提供する技術チームです。
推進しているビジネスも大規模・高難易度・ITシステムに不可欠な技術という要素から、市場価値が非常に高いものになります。
また、技術力をベースとしたプロジェクトマネジメントや、最新のテクノロジーを活用したサービスの企画・開発を行い、自分達の力で新たなビジネスを創造していきます。

業務概要:新規サービスの企画を担っていただける方を募集します。まずは既存の強みを活かしたデータベースという部分を軸としたサービスの企画となりますが、事業転換の中でより広い領域でのサービス企画・開発にも挑戦いただく予定です。サービス自体の企画・開発だけでなく、サービスの実現のための要員の育成や組織体制の見直しなど新しい事業を作ることにともにチャレンジいただける方をお待ちしています。
具体的な業務:「ERP基盤」「ミッションクリティカルデータベース基盤」の2領域を特に強みとしてビジネスを推進しています。既存ビジネス領域での強みを活かしながらサービス型へのビジネス転換を図るにあたり、ビジネス立ち上げにあたって以下の役割を期待します。既存領域の強みを活かした新規サービスの企画、立ち上げ。自社サービスプラットフォームへの新規サービス追加の企画、実装推進。
ポジション・部門の魅力:ERPアプリケーション基盤からミッションクリティカルなデータベースの設計・構築まで専門性の高い知識・スキルを武器に幅広いお客様に直接サービスを提供する技術チームです。推進しているビジネスも大規模・高難易度・ITシステムに不可欠な技術という要素から、市場価値が非常に高いものになります。また、技術力をベースとしたプロジェクトマネジメントや、最新のテクノロジーを活用したサービスの企画・開発を行い、自分達の力で新たなビジネスを創造していきます。

業務概要:プロダクトマネージャー、デザイナーと協力して、新規プロダクト(自社製品, その他)のWebアプリケーションの開発業務に携わっていただきます。新しいアイデアを考えるのが好き、新しい技術を試すのが好き、技術だけじゃなく製品の方向性についても考えたい、とにかく色々やりたい、など、柔軟性とスピード感を持って仕事に取り組みたい方を歓迎します！

具体的な業務:当社の新規事業として開発・提供している自社製品, その他（現在開発中）の開発業務全般に携わっていただきます。具体的には:1. バックエンドAPIの開発2. フロントエンド画面の開発3. PdMやデザイナーと相談して機能の検討、提案4. 各種テスト実施

主な使用技術:開発環境＜バックエンド＞NestJS, TypeScript＜フロントエンド＞React, Vite, TypeScript＜データベース＞MongoDB＜インフラ＞Google Cloud Platform, MongoDB Atlas, Redis Enterprise, AWS, CubeDev など＜リポジトリ管理＞GitHub＜プロジェクト管理＞Notion＜コミュニケーション＞Slack＜開発形態＞DDD（ドメイン駆動設計）, レイヤードアーキテクチャ

ポジション・部門の魅力:仕事のやりがい・得られるもの:1. バックエンド、フロントエンド両方の開発や、モダンなアーキテクチャバックエンド、フロントエンドともに言語はTypeScriptを選択し、バックエンドはNestJS + GraphQL、フロントエンドはReact + Viteと、それぞれシンプルかつモダンなアーキテクチャで開発を行っています。また、バックエンドのコアロジックにはDDD（ドメイン駆動設計）を取り入れています。2. なにを作るか、を考えられる少人数のチームのため、ただ作るだけではなく「どういうものを作るか」を、チームで考えながら進めることができます。「何を作るのか」「何を作るべきなのか」を一緒に考え、新規プロダクトの開発を通して、チーム全体で「作るスキル」と「何を作るかを選択するスキル」を磨いていきましょう。

キャリアパスのイメージ:適性によって大きく2つのキャリアパスがあります1. 開発リーダー開発のスペシャリストとして、難易度の高い開発内容を担当し、アウトプットを出していただく。他の開発メンバーの設計レビューやコードレビューなどをしていただく。2. プロダクトリーダー誰のために、何を作るかといった、プロダクトの部分を考えてアウトプットを出していただく。顧客要望のヒアリングなど、より顧客寄りの開発になります。

仕事の環境:働き方:基本的には社内で開発業務に従事していただきます。必要に応じて顧客要望のヒアリングにオンラインで同席していただくこともあります。配属想定部署の雰囲気:東京・福岡は拠点関係なく横断してひとつのチームとなっています。少数体制となっているので、スタートアップのような雰囲気のある環境です。受け入れ体制:東京の場合は東京の開発リーダー、福岡の場合は福岡の開発責任者がオンボーディングの支援を行います。すぐに業務に入っていただきつつ、業務を通しながらコードリーディングや仕様理解をして、開発に従事していただきます。システム構成図等々の設計資料を含めてあるので、そちらも参照しながら理解を進めていただきます。

業務概要:データベース事業で案件マネージャを担える人材を広く募集します。データベースの軸を持ちながらPJマネジメントのスキルを伸ばしたい方、大規模なシステム基盤の上流工程の経験を積みたい方、プライムベンダーとしてお客様やステークホルダーと直接会話してプロジェクトをリードしたい方、新規サービスの企画・開発に携わりたい方、お待ちしています。マルチクラウドを推進するため、AWS、MS Azure、wmwareなどの管理経験者も大歓迎です。当社には、ベーススキルから専門スキルまで身に着けられる充実した教育制度や安心して長期で働ける環境があります。組織の雰囲気は和やかで、互いに協力して成長してお客様の期待に応えようという姿勢のメンバーです。新しい分野に協力して挑んでくれる方を大募集しています。

具体的な業務:「Oracle ERP基盤」「ミッションクリティカルデータベース基盤」の2領域を特に強みとしてビジネスを推進しています。その中で次の役割を期待します。
1. OracleERP基盤もしくはDatabase基盤のプロジェクトのマネージャ（10-200人月規模）
2. マルチクラウド環境（AWS、MS Azure、Oracle Cloud Infrastructure等）におけるシステム基盤の設計、構築、移行プロジェクトのマネージャ(10-200人月規模）
3. 新規サービス・ビジネスモデルの実現に向けた検証PJのマネージャ

ポジション・部門の魅力:OracleのERPアプリケーション基盤からミッションクリティカルなデータベースの設計・構築まで専門性の高い知識・スキルを武器に幅広いお客様に直接サービスを提供する技術チームです。推進しているビジネスも大規模・高難易度・ITシステムに不可欠な技術という要素から、市場価値が非常に高いものになります。また、技術力をベースとしたプロジェクトマネジメントや、最新のテクノロジーを活用したサービスの企画・開発を行い、自分達の力で新たなビジネスを創造していきます。
＜キャリアパス＞
1年後：複数プロジェクトを推進するチームの責任者
5年後：複数チームを束ねて担当ソリューションのビジネスを推進するソリューション責任者
まずは既存事業での参画となりますが、新規ビジネスの立ち上げなど幅広い経験を積むことができます。

システム本部は、基幹業務システムからiPhone/Android向けユーザアプリケーションまで幅広く企画、開発、運用保守などシステムに関する仕事の全てに携わる事ができる部門です。
システムはすべてオープン系で、オープンソーステクノロジーも積極的に採用しています。社会インフラである銀行事業の成否を左右するITという重要な職責を担うと同時に、その醍醐味も味わうことができます。このような環境にて、相互に刺激しあい共に成長できる新しい仲間を求めています。

データベースのプロフェッショナルとして、大規模な顧客向け決済系データベースから、社内ユーザ向け分析系/業務系データベースまで、多種多様のデータベースについて選定・設計・構築・運用の一連のフェーズの上流工程を中心に携わっていただきます。
特にリードエンジニアを担える方、その候補者となれる意欲とスキルのある方を特に歓迎します。
職務内容
・新サービス向けのデータベースの設計と構築
・既存サービスのデータベースの改善
・プロジェクトマネージメント
・チームリーディング

●業務内容:財務データベース作成業務
・当社の提供する「企業財務データバンク」への情報入力、管理業務をお任せします。当サービスは、親会社である日本政策投資銀行(DBJ)に加えて、中央官庁、大学等へ提供されています。
・有価証券報告書を共通かつ特定の会計科目に集約されたフォーマットへ入力し、財務データベースを作成していただきます。
・入力に関しては、上場企業の決算データ(日本基準)及び国際会計基準(IFRS 等)をメインにご担当いただきます。
・入力に際してのルール・マニュアル等の作成・管理についてもご担当いただきます。

●当社の特長
・大手金融機関グループで、経営基盤が安定しています。
・取り扱うサービスは中央官庁等へ提供されるサービスであり、社会貢献性の高い業務となっております。
・転勤や定期異動はなく、腰を据えて長く業務に携わることが可能です。所定労働時間 7 時間 10分、残業時間も繁忙期で 30 時間以内と少なく、時差出勤等を利用しライフ スタイルに合わせた就業も可能です。

【業務概要】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。
1. 医療情報基盤に関する業務：国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。
2. レセプト等を用いた分析業務：レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【具体的な業務】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
1. データ基盤構築・提案リード：AWS／Databricks／Snowflake を活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoC による実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。
2. データ分析・AI活用の推進：分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定 実現性検証 提案までの一連の推進。顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。
ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。

【ポジション・部門の魅力】
《伸ばすことができるスキル》
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

【チームの魅力】
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【やりがい・働きがい】
・我が国の社会保障の根幹を担う基幹業務システム、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。

【プロフェッショナルとしての成長】
・トップレベルのデジタル企業の中で、様々な専門性を持つプロフェッショナルとともに切磋琢磨・研鑽を通じ、マネージャ・技術者としての市場価値を高めることができます。

【組織を超えたチームワーク】
・様々な技術専門性、多様な事業領域を持つ当社だからこそ、組織間での協業を通じ、助け合い・支え合いながら職務に取り組むことができます。

【柔軟なキャリアパス】
・当ポジション以外にも、当社の専門性評価・育成制度の中で、異なるスペシャリティへの転身、上位マネージャへのキャリアアップ、等柔軟なキャリアプランを実現できます。

【業務概要】グローバルアーキテクト推進部では、高度な専門知識とスキルを持つアーキテクトの育成を促進しつつ、重要案件支援やグローバル展開を推進しています。当推進部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。
1. 【技術】フルスタックエンジニア/パフォーマンスアーキテクト:
先進技術を活用し変革を狙うお客様とともに、日々進化するテクノロジに挑戦し続けており、日本および世界のITシステムの「性能」の課題を解決する専門集団です。職務として、社内の様々なテクノロジを活用したプロジェクトにおいて、自身が得意とする技術領域(例: クラウドアーキテクチャ設計、アプリケーション処理方式設計、データベースやアプリケーションのチューニング、パフォーマンス・テスティング 等)においてその知見を発揮し、要件定義・設計・試験・チューニングを通して、パフォーマンス(性能)を中心とした問題/課題解決やアーキテクチャ設計等の技術支援を行います。
2. 【技術】DBコンサルタント/DBスペシャリスト:
顧客システムにおけるデータベースの最適化がミッションです。顧客のデジタルトランスフォーメーション実現に向けて、SoR領域をはじめとするレガシーなシステムが足枷となっているケースが多いため、レガシーシステムに対するアジリティ向上、コスト削減が大きなニーズとしてあります。顧客ニーズの実現に向けて、世の中にある最適なデータベース製品を選定し、移行に向けた実現性のある計画を立案し、実行することが我々のミッションです。
【ポジション・部門の魅力】グローバルアーキテクト推進部では、高度な技術力を持つアーキテクトとして、グローバル含めた重要案件を技術面からリードできる挑戦環境・成長機会がございます。
1. 【技術】フルスタックエンジニア/パフォーマンスアーキテクト:
・専門家集団に囲まれることによる自身のケーパビリティの拡大
・グローバル案件への参画
・キャリア形成の積極支援
2. 【技術】DBコンサルタント/DBスペシャリスト:
・当社のエグゼクティブ認定資格を有する技術者とともに働くことで、今までとは異なる高い世界観で働くことができ、より市場価値の高い人材へステップアップできます。
・当組織では中国とインドにグローバルセンタを有しているため、グローバルメンバと協業することができます。
・年間プロジェクトに対応しているため、OracleやSQL Serverといった商用データベースからOSSのPostgreSQLやAWS AuroraやSnowflakeのようなクラウドネイティブなデータベースまで、様々なデータベース製品の検証や設計を経験する機会があります。

業務概要
顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から意思決定に組み込む運用へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化〜PoC〜本番化〜運用定着までの一気通貫支援が必須です。現在、当社にはデータサイエンスの専門職が少なく、顧客要望に応える品質・スピード・再現性を高めるべく、データサイエンティストをコア人材として採用し、価値創出の標準プロセスを確立していただく人材を募集します。

具体的な業務
事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。
併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力
【プライム案件】
顧客ターゲットはプライムが基本で、最上流からプロジェクトに関与します。顧客の課題を可視化・明確化し、要件化するところから着手し、必要に応じてPoC（概念実証）を実施して効果を検証しながら進めます。また、多様な業界の顧客や社内の専門家と協働する機会が豊富で、専門性の幅を広げられる環境が整っています。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導する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。

・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援
・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

【自社サービスに携わる魅力】
・当社は事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

【ポジションの魅力】
・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化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。
・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援
・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

【Insight事業に携わる魅力】
・当社自身がSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

【ポジションの魅力】
・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

実際に担当いただく業務は、応募者の経験や志向に応じて柔軟に検討。
人事部に所属し下記業務を担っていただくことを想定。具体的な業務内容は以下のいずれか。
1. 人事に関わるデータベース・BIシステムの企画・提案・実行支援
2. 人事に関わるデータサイエンス業務（各種人事データ分析・可視化）
3. 人事に関わるシステム基盤のPMもしくはPMO
その後の変更の範囲：当社の定める業務

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリードします。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。

▼業務内容
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決します。実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程 座学研修を実施し、データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。微経験からスタートした社員も多く、今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。

＜入社後の流れ＞
ご入社
1日目｜人事オリエンテーション
2日目｜データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月)
PJ・業務アサイン

＜研修内容＞
座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
・Big Query (SQL) 研修: アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
・Tableau研修: 実務を想定した、ダッシュボードの作成
・Python研修: データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
・統計研修: 基本的な統計知識の理解
・データ分析研修: コンサル型データ分析のロールプレイ学習、CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析、KPIの可視化とデータ分析
※上記研修は2024年度実績の一部です。ご入社時期によって研修内容は異なります。

＜実務/業務内容 ※代表的な一部を記載＞
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備

＜詳細PJT 一部＞
●例1：スマホアプリ利用促進施策の分析業務、施策立案をサポートする示唆出し
1. 基礎分析（データを可視化）: RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況、遷移ルートを可視化し傾向を把握。使用ツール：BigQuery、Looker Studio。
2. 予測モデル: ロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める。時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測。使用ツール：Python（scikit-learnなど）。
3. レコメンドアルゴリズム: 協調フィルタリング、バンディット等。使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）。

●例2：ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1. カスタマーデータ統合: Google Analytics、Adjust、EC Orangeのデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築。
2. BI分析環境構築: BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る。
3. CRM施策最適化: データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援。獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施。

●例3：数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている。
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出。

▼この仕事の魅力
◎技術的スキルやデータの洞察力: データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当。データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び: 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力: お客様は大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。

▼使用言語・ツールなど
・言語：SQL, Python, R ほか
・OS：Windows, Mac OS, Linux ほか
・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure
・DB・DP例：BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks, TreasureData ほか
・BIツール例：Tableau, Looker Studio, PowerBI, Domo ほか
・ETLツール例：Amazon Glue, Dataflow, Azure Data Factory, Informatica, DataSpider, dbt ほか
・MLツール例：Amazon SageMaker, Vertex AI, Azure ML, DataRobot ほか
・その他ツール例：Google Analytics (GA4), Adobe Analytics, SAS, SPSS, MATLAB, Streamlit, Looker, GitHub, Docker, Tableau Server ほか

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
＜業務内容＞
ご経験・キャリア志向にあわせて、1または2、1・2の両方をお任せします。また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1. データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア: 各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解、要件定義、データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計／構築、機械学習などのモデル構築、BIツールにおけるダッシュボード設計／構築、効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務、生成AI活用におけるデータ整備、データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務、組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメントなど。
2. データサイエンティスト: データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析、製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)、BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案、データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・機械学習などのモデル構築、データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案、クライアントコミュニケーション、データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務、組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメントなど。
＜本ポジションの魅力＞
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
＜この仕事で得られるもの＞
◎技術的スキルやデータの洞察力: データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当。データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び: 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる喜びが味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力: お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が身に付けられます。
＜ステップアップ＞
当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。
＜充実した資格取得制度＞
データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります！当社では多数の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です！