データベーススペシャリスト試験（DB）の転職求人

293 件

確定給付企業年金（DB）制度に関する企画および顧客支援
・DB制度運営におけるお客様支援に関する企画
・DB制度運営に関する助言・サポート業務（適用・給付等の通常業務、ガバナンス強化、行政監査、制度変更、?型（加入者管理や給付事務等を事業主・基金が実施）から?型（加入者管理や給付事務等を信託銀行等に委託）への移行等）

・確定給付企業年金（DB）制度運営に関する専門家として、お客様のお困りごとに対して真摯に向き合い、解決に向けて提案することにより、お取引先のDB制度運営に関するベストパートナーとなることを目指しています。
・具体的には、社内においてはDB制度運営におけるお客様支援に関する企画業務や、お客様に対しては良き相談相手として、DB制度運営について様々な観点から情報提供やコンサルティングを行う仕事です。
・また、お客様に対する研修講師として活躍いただく場も多くあります。
・DB制度運営に関する専門家として、お客様のお困りごとに対して真摯に向き合い、解決に向けた提案をすることで、高い評価をいただくことを実感できる大変やりがいのある仕事です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

関連記事

・データ基盤構築／データ活用PJにおけるテックリード（アーキテクチャ設計、実装支援）
・BIソリューションを活用したデータビジュアライゼーションの設計／導入支援
・技術要件の定義およびソリューション提案
・最新のデータ技術（Snowflake、Databricks、Informatica、AWS、GCP、Azureなど）を活用したデータプラットフォームの構築
・技術面でのプロジェクトリードおよび技術的な課題解決の推進
・データエンジニアリング／データパイプライン構築（ETL/ELTの設計、実装）
・クラウドプラットフォームを活用したデータインフラの最適化

【案件例】
＜クラウドBI活用におけるデータガバナンスの設計・導入＞
大手飲料水メーカーでは、クラウド型のBIシステムをユーザー部門で導入し、全社展開していく上で、ガバナンス定義や担当者の教育が課題となっていました。
そこで、当社でも実績のあるTableau Serverの導入経験によるベストプラクティスやノウハウを活かし、既存の社内ルールを加味した上で、ガバナンスを定義し、スムーズな環境構築を実現しました。
また、サーバー有資格を持つコンサルタントが、Tableauだけではなく、他システムの構築経験をベースにして、部門の変更管理・リリース管理をガバナンスモデルに統合し、大変ご好評いただきました。
導入して完了ではなく、お客様が利活用できるように、ガバナンス設計をユーザー部門各担当者に説明するための社内ワークショップなどを実施し、複数部門向けの導入を可能にするコンサルティングも行ったことで、お客様からは絶大な信頼を得ています。

【1日の業務スケジュール例】
09:00~ その日の業務確認
09:30~ 技術調査・検証
（やりたいことを基に調査して検証する）
11:00~ ドキュメント作成
12:00~ お昼休憩
13:00~ 社内MTG
14:00~ 環境構築・パフォーマンス検証
16:00~ ソースコードレビュー
17:00~ クライアントMTG・合意形成
18:00　 退勤

●ポジションの魅力・やりがい
・最新のデータ技術だけでなく、社内にあるナレッジを吸収し、スキルアップできる環境です！
・マネジメント業務よりも、技術的な課題解決や最適なアーキテクチャ設計を担うため、技術を極めたい方にピッタリのポジションです◎
・プロジェクトの初期段階から携わるため、実行フェーズだけでなく、構想・計画段階から技術面での提案を行い、自身の考えが形になっていく過程を楽しめます

●身につくスキル、経験
・最新のデータベースに関する知識、知見
（使用したことがない技術にもどんどん挑戦していただけます）
・クラウド環境、サービスの新たな知識
・ビッグデータ処理に関する知見
・多種多様な業界に関する知見

キャリアパス
早い方は数年で技術マネージャーに昇進できます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

・データ抽出の要件整備：クライアント企業の現状を分析、データ抽出の要件を整備します。
・データ基盤の構築：顧客データを活用して、データ基盤を構築します。
・データベースの設計・管理:データベースの設計、チューニング、バックアップ、リカバリなどの管理業務を行います。
・データの統合・変換: 複数のデータソースからデータを収集し、統合・変換する作業を行います。
・BIツールへの接続：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。
・パフォーマンス最適化: データベースのパフォーマンスを監視し、最適化するための施策を実施します。

●開発環境例（担当案件によって異なります）
利用データ：広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ
開発言語：Python, SQL, JavaScript
開発環境：Snowflake, Databricks,Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook
データベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL
リポジトリ管理：Git

●ポジションの魅力・やりがい
1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。
2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。
3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。
4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。
5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

当社は、創業以来、一貫してデータ活用を推進し、持続可能な社会の実現に貢献することをミッションに企業のデータ活用支援をしています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリング部門は、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要クラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。

配属部門：データエンジニアリング部門 プラットフォーム開発領域
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（BIツール等）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。

【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。
・主要クラウド環境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

【利用技術】
プロジェクト管理：主要プロジェクト管理ツール
コミュニケーションツール：主要コミュニケーションツール
クラウド環境：主にData Analytics & Database領域
　主要クラウドサービス（データウェアハウス、データ統合、データベースサービスなど）
　主要クラウドサービス（データウェアハウス、ビッグデータ処理、データベース、ワークフロー管理サービスなど）
　主要クラウドサービス（データウェアハウス、データベース、データ統合、ワークフロー管理サービスなど）
クラウドデータウェアハウス
使用言語：SQL、Python等スクリプト言語

【働く魅力】
・モダンな技術スタック（主要クラウドサービス、データウェアハウス、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
・案件規模は少人数体制が中心で、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。

＜職務概要＞
本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。
主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進
・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード
・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）を活用したDWH・Datalake設計および導入支援
・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援
・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進
・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進
・自社プロダクトとの連携を見据えたAIモダナイゼーション推進

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

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

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

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

【業務内容】
Microsoft社のクラウドSaaS ERP「Dynamics365FO」のプロジェクトにて、統合基幹システムの専門家として、クラウドアーキテクチャ設計、追加（アドオン）開発設計・実装開発業務に従事していただきます。優秀な上級コンサルタントメンバーと経験豊富なエンジニアがチームとなって、お客様のDX化をサポートします。

(具体的内容)
●レガシーシステムからクラウドERPへのシステム移行アーキテクチャ設計
●Microsoft Dynamics365 FO 追加（アドオン）開発の基本設計
●Microsoft Dynamics365 FO 追加（アドオン）開発の詳細設計、開発
●ERP導入におけるデータ移行のアーキテクチャ設計、開発

【開発環境】
●インフラ：クラウド
●OS：Windows
●ミドルウェア(DB)：AzureSQLServer
●開発環境：Azure仮想環境orローカルPC
●開発ツール：VisualStudio
●開発version管理：Azure DevOps
●使用言語：X++等

データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。

主な業務内容:
1. データ分析基盤（インフラ）の設計・構築、運用
2. データ処理アプリケーションの開発（パイプライン構築、BI構築）
3. データ分析業務の効率化・自動化
4. データガバナンス、マスターデータ管理などの推進
5. データの集積と活用のための人材育成

利用技術:
【パイプライン構築】
* BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)
* ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等)
* DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigquery等)
* 上記に伴う各種クラウドサービス（製品はSaaS、オンプレ問いません）

【データ分析基盤(インフラ)】
* AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築
* 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築
* 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)

ポジションの魅力:
* 最新技術に携われる
* データ領域の技術幅広く携われる
* 裁量権もって業務に取り組める
* 顧客の悩みに積極的に解決策を出せる
* AWSに特化したスペシャリストがいる
* 困ったときは助け合う文化がある

親会社が扱う幅広い産業のデータに興味があるデータサイエンティスト(スペシャリスト)募集中！
【概要】
このポジションでは、顧客の課題解決のために、機械学習や統計モデルを活用し、顧客の情報から価値あるインサイトを抽出することが求められます。特に、高度なモデル開発、特徴量エンジニアリング、最適化手法に精通した技術者を歓迎します。Kaggleコンペティションでの実績や、研究レベルの機械学習アルゴリズム開発経験をお持ちの方に最適な環境を提供します。

【主な業務内容】
・機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度評価、精度改善
・大規模データの前処理および特徴量エンジニアリング
・時系列データや非構造化データの解析および予測モデリング
・分析結果をもとにした技術的なレポートの作成
・分析パイプラインの自動化やMLOps環境の整備

【事例】
2019年12月より本格始動し、以下のような案件に取り組んできました。
[需要予測]
・食品流通における需要予測
・自動車産業における部品需要予測
・再生可能エネルギー産業における発電量予測
・金融産業におけるコモディティ価格予測
[数理最適化]
・食品流通における在庫・欠品を最小化する数理最適化
・自動車産業における倉庫在庫の数理最適化
・鉄鋼産業における鉄板の切り出しオペレーション最適化や部材の配送最適化・配送産業における配送効率化のための組合せ最適化
・鉱山産業におけるコスト当たり生産量向上のためのトラック配置最適化
[パーソナライゼーション]
・電力産業におけるサブスクリプションビジネスのチャーン予測
・自動車産業における顧客分析やマーケティング支援
・銀行・金融産業におけるデフォルト予測

親会社の扱うグローバルな幅広い産業分野(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源、etc)に関わることができます。また、開発のみでなく、親会社の担当者と新規事業を企画するところからプロジェクトに入り、主体となってビジネスを創り上げることができます。

PoCのみに留まらず、データサイエンティストの作成したモデルはデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアが協力して開発を行い、本番システム / AI SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

また、顧客課題のヒアリングからソリューション策定・提案などのコンサルタント業務を行う場合もあります。機械学習や最適化などの専門性の高い方も、コンサルティング・マネジメント経験のあるビジネススキルの高い方も、それぞれご活躍いただけます。

【利用するフレームワーク・ツール等】
・機械学習 : PyTorch, LightGBM, Optuna 等
・強化学習 : Stable Baselines
・機械学習効率化 : Luigi, Kubeflow Pipelines
・数理最適化 : OR Tools, Gurobi 等
・Google Cloud各種基盤: Google Compute Engine, Google Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI 等
・コラボレーションツール: Slack, Github, Confluence 等

◆ミッション
・当社のサービスの会員資産（データベース）を最大限に活用し、会員のアクティブ化・定着・リピート利用を促進するための戦略立案〜実行
・単一サービスではなく、複数サービスを跨いだデータを用い、転職支援だけでなく資格取得を含めたキャリアアップ支援の促進

◆具体的業務内容
以下のような業務を、ご経験やご志向に合わせてお任せします。
なお、決まったオペレーションを回すのではなく、ユーザー価値最大化・事業グロースに向けて、課題発見・企画段階からお任せ予定です。
・コミュニケーション戦略の立案・実行
・メール、LINE、アプリ通知などを組み合わせたクロスチャネルでのシナリオ設計
・会員の行動データに基づいたセグメンテーションとOne to Oneコミュニケーションの実行
・リテンション・ロイヤリティ向上施策
・休眠会員の掘り起こし施策の企画
・友人紹介キャンペーンやコミュニティ施策の企画・運営
・マーケティング基盤の構築（エンジニア連携）
・社内エンジニアと連携した、CRMツール・MAツールの導入選定や要件定義
・データ活用環境の整備ディレクション

◆利用ツール・データについて
「BigQuery」や「Treasure Data」、「Braze」といったツールを駆使し、大規模なデータを扱います。
ナース専科は看護師の大半の方に登録いただいているサービスのため、データ量も非常に多くなっています。
また、データ分析から施策実行までをスムーズに行うため、利便性の高いデータ環境を整備しており、
MAツールなど他のシステムと連携させてデータの価値を最大化するデータベース設計にも関わることが可能です。

軽に相談できる環境です。

Choosing our means choosing a company where you will be empowered to shape your career in the way you’d like, where you’ll be supported and inspired by a collaborative community of colleagues around the world, and where you’ll be able to reimagine what’s possible. Join us and help the world’s leading organizations unlock the value of technology and build a more sustainable, more inclusive world.

Job Description
Responsibilities:

Collaborate effectively with cross-functional teams including IT, business, and external partners.
Analyze end-to-end data quality operation model.
Develop and implement data quality standards and best practices
Work with the Application Development team to implement data strategies, build data flows
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, and functional dependencies
Design logical and physical data models
Create design documents including FRD
Generate data quality reports and present findings to stakeholders

日本企業のデジタルトランスフォーメーションの実現に貢献するため、ビックデータの活用支援を行います。データ蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）やAzure、AWS、GCPなどのクラウド、AI、機械学習などを含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。ご入社後は、新設された自社オフィスにて事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。
●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
●北海道拠点でも顧客は東京の自社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)と呼ばれるシステムの導入から実行支援までを行っています。またクラウドを含むデータ基盤全体のDX構想から実施します。

●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。

●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

- 数十ペタバイト規模のデータを扱うオンプレミスおよびクラウド環境でのデータプラットフォームの設計、構築、運用
- オブジェクトストレージ（S3）を利用した分散型データ管理システムの開発・運用
- IAMアクセス制御やデータカタログによる、データガバナンス強化や管理及び、データ利用推進
- マルチデータセンター間でのストレージの統合レイヤーの開発と運用
- LLMモデル、コーパスデータ、RAG用基礎データの保存・管理

仕事の魅力:
- 日本語性能で国内No.1の大規模言語モデル（LLM）を目指し、自社が所有する国内最大規模の計算基盤を使って国産の大規模言語モデルの研究開発に貢献できます。
- 大規模データ環境の管理を通じて、最先端のLLM技術に触れ、LLMOpsに関わる経験ができます。

ミッション:
- 自社内の大規模データの管理・活用を支えるデータプラットフォームの設計・構築・運用を通じて、データドリブンでイノベーションを推進します。
- また、データ品質の向上、セキュリティ維持、パフォーマンス最適化により、データ活用しやすい環境を提供します。

- 当社ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、当サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。社会インフラを支える当サービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。
- 当社では個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。
- 具体的には以下のような取り組みを行います:
- マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化
- 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上
- スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備
- 効率的な負荷試験を実現するための環境整備
- バージョンアップオペレーションの自動化・効率化
- 安全なスキーマ変更を支援するツール開発
- 次世代データベースの技術検証・評価
- データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり
- 当社のインフラは「標準化されたプラットフォームとしてサービスを支える」という思想のもとに構築されており、データベース運用もその一環として整備されています。個々のサービスでの個別最適を避け、共通化・自動化・再利用性を重視することで、組織全体としての信頼性を高めています。
- マイクロサービス環境では新しいデータベースが頻繁に生まれますが、それを個別に管理するのではなく、スケーラブルで一貫性のある仕組みとして支えることがDBREの使命です。そのため、設計・運用の標準化やツール開発に自らの発想を反映できる裁量が大きく、チームやプロダクトを横断して基盤を形づくっていくやりがいがあります。
- 当社のサービスは社会のインフラとして多くの人の生活と直接結びついており、DBREの成果はその安定運行や安全性にも直結します。「技術的挑戦」と「社会的意義」の両方を感じられるポジションです。

● 案件イメージ
◆分析基盤構築：通信会社の約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者：社内分析者、通信会社のマーケティング施策担当/分析担当など
◆アクセスログ収集基盤構築：通信会社の各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:通信会社のマーケティング施策担当/分析担当など
◆配信基盤構築：通信会社のお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:通信会社のマーケティング施策担当など

●ポジションの期待役割
データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義/設計/開発/運用
(案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)
例）上長指示のもと、以下のような業務を遂行
・データ基盤の詳細設計 実装
・技術的課題の特定・改善
・技術的な顧客コミュニケーション
・進捗管理・タスク管理

●具体的な業務内容
・要件整理 仕様作成
・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発
　・ETL/ELT設計・開発
　・DWH→BI連携設計・開発
　・CI/CD環境設計・構築
・テスト／障害一次対応
・ドキュメンテーション

● 1日の流れ（例）
AM：実装
PM：テスト → 調査 → BI連携／資料更新

職務内容
私たちの会社は、2300万点以上の間接資材商品を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
前年比20％成長を10年以上にわたって継続し、売上規模は過去10年で9倍近く成長しました。
2025年時点で商品点数は2,800万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のECとしては国内最大規模のサービスへと成長しています。
マーケティングチームはさらなる事業成長にむけ、Web広告、メール、チラシなどのマーケティング施策を通じた顧客獲得、顧客育成を行っています。
マーケティングチームでは各種施策の効果測定、モニタリング、評価を行い施策の改善提案を行っています。
マーケティングチームの環境には、顧客の行動・購買データ、商品データなどが整備されており、BigQuery, Python等を用いて必要なレポートを作成しています。
販促実施チームと連携し共同で施策の改善・企画を実施しています。
データ分析のスペシャリストが複数名在籍しており、データサイエンスCoEとも連携し、立ち上がりをサポートしています。
本ポジションでは、このチームにおいてスペシャリストとしての役割を担います。

自社プロダクトの開発、保守業務をお任せします。
既存機能の改修業務から始めていただき、将来的には新機能開発、プロジェクト管理を行うリーダー業務をお任せしていく予定です。
また、既存製品の開発だけでなく、新たなシリーズ製品の立案、開発に関わることもできます。
技術者として常にスキルアップを目指したい方、自分の手で製品を開発していきたい方をお待ちしています。

自社プロダクトについて 2.1万社、50万ライセンスの導入実績を誇るデータベース開発支援ツールです。
テーブルの閲覧、SQLの編集/実行や各種オブジェクト作成、ストアドプログラムのデバッグ、
Excel形式でのテーブル定義書の出力などをGUI上で簡単に実行できます。

業務内容
- 開発業務
　シリーズのバージョンアップ(要件定義-設計-製造-テスト-リリース作業)、プロジェクト管理
- 保守業務
　ユーザー質問回答、不具合改修
　関連システムのメンテナンス
上記から適性に合わせ、段階的に担当していただきます。

開発環境
利用言語：Delphi
データベース：Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL
手法：ウォーターフォール
バージョン管理システム：Git
PC：ノートPC（Windows）

業務の特徴・魅力 少人数プロジェクトが多いため、ソフトウェアの開発工程を一通り経験することができます。
また、製品の特性上常に最新のデータベースやAIサービスに触れることが可能です。

入社から数ヶ月の流れ 製品・業務の説明、簡単なプログラミング作業から開始します。
使用言語未経験の方はプログラミング研修を行います。

こんな方におすすめ 自社パッケージを開発してみたい方、技術力で勝負したい方
ユーザーとの保守サポート業務等にも柔軟に対応できる方

期待する役割
クラウド上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。
DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。
将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。

業務内容
データ基盤の設計・開発・運用。
BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理。
データ収集・加工・可視化基盤整備。
セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計。
バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計。

・データ分析・検証を支える基盤提供
運用担当者やクオンツアナリストがスムーズに分析・検証できるよう、データマートやAPIを整備します。必要なデータにすぐアクセスできる環境を用意して投資意思決定を後押しします。
・データ分析基盤の設計・構築
クラウドDWHやデータレイクを使って、スケーラブルでセキュアなデータ分析基盤を作ります。
将来の拡張も見越して、効率よくデータをためて探せる仕組みにします。
・データガバナンス・セキュリティ管理
誰がどのデータにアクセスできるかを決め、セキュリティやコンプライアンスを保ちます。
社内で安心してデータを使えるようにする大事な役割です。
・運用・改善
データ分析基盤の安定稼働を保ちながら、新しい要件に合わせて改善を続けます。
ユーザーの声を取り入れて、より使いやすく価値のあるデータ分析環境にしていきます。

【ポジションの魅力】
地味に見える仕事ですが、社内のデータ利活用を裏から支える重要ポジションです。自分が作った仕組みで投資判断や新サービス、業務効率化に貢献できる手応えが得られます。

【求める人物像】
・技術力だけでなく、利用者の立場で「どうしたら使いやすくなるか」を考えられる人。
・新しい技術や仕組みに積極的にチャレンジできる人。
・部門をまたいでコミュニケーションを取りながら、全社的な仕組み作りに関わりたい人。

【キャリアパスイメージ】
データ分析基盤の業務は幅広いため、入社後はご自身の得意分野や志向性に応じて多様なキャリアパスが広がっています。
例：データエンジニアとしての専門性深化、アーキテクト / テックリード領域、データガバナンス / データマネジメント領域、データ分析・利活用推進、マネジメントキャリアなど

本ポジションでは、AIアルゴリズムの開発・検証から、学習効率化・精度向上のための下記業務に取り組んでいただきます。

具体的には、以下の開発テーマに挑戦できます：
・AIアルゴリズムの性能/特性検証（例：領域抽出とクラス分類の比較、アノテーション精度の影響など）
・実験デザインの策定、必要サンプル数や検証条件の設定
・データ収集・整理・管理（撮影自体はアルバイト等に依頼）
・統計解析・結果の報告・改善提案
・研究や実験の知見を活かしたAI学習データの改善・品質向上

変更範囲：会社の定める全ての業務

＜業務内容＞
顧客の営業、人事、バックオフィス等様々な領域における課題をDX,AI＆データサイエンスの切り口にて解決していくための営業活動を行います
デジタルトランスフォーメーション（DX）やデータ活用に焦点を当てた戦略策定から各種ツールの活用促進や最適化、
現場の運用業務まで一気通貫でご支援が可能であり、単なるモノ売りではなくソリューション型の営業部隊として活動します。
※今回のポジションでは、AI＆データサイエンス領域（マーケティングトランスフォーメーション統括部）をご担当いただきます。
※個人独力ではなく、組織で成果を出すスタイルで、サービス提供部門や営業部内で連携しながら進めていきます。
※AI＆データサイエンス領域（マーケティングトランスフォーメーション統括部）について
マーケティングトランスフォーメーション統括部では、データ取得・統合・分析から課題特定・戦略立案やマーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善、最先端テクノロジー導入支援など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。

＜業務詳細＞
・AI&データサイエンスを用いて、顧客ビジネスの変革、業務効率化に向けた提案を推進いただきます。
・商談を通じて顧客のビジネス課題を特定、課題解決に向けた具体的な施策を検討し、資料作成〜提案を行っていただきます。
・各領域の専門部隊と連携の上、顧客成功のための最適な施策を検討するため、関係者が多い中で案件をリードする役割が求められます。
・無形商材であるがゆえに型にはまった提案は少なく、要望を踏まえて顧客ごとで最適な提案を企画・実施いただきます。
・案件受注後はLTV（顧客生涯価値）最大化に向けて顧客とのリレーション強化と継続的な提案活動を実施いただきます。

プリセールスとして、下記の点で技術知識を活かしていただき、顧客課題解決の実現に向けてご活躍いただけることを期待しています。
・技術的提案: 顧客のニーズを深く理解し、データベース技術を活用した戦略提案
・データベース設計: 顧客の要件に基づき、最適なデータベース構造を設計
・構成図の作成: データベースの構成図を作成し、システム全体の設計をサポート
・データの突合: 顧客のデータを突合し、精度の高いデータ管理を実現

・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど）
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・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

●具体的なプロジェクト例
・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定
・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発
・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築
・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化
・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等

●業界例
金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等
メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等
小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等
BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等
上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。

●本ポジションの魅力
・大規模データを扱う環境で、クラウドや最新のデータ基盤技術を活用できる
・アナリストやAIエンジニアと連携しながら、上流から下流まで幅広く携われる
・多様な業界・プロジェクトで経験を積み、技術力とビジネス理解を同時に磨ける
・レビューやナレッジ共有が活発で、属人的にならず成長を実感しやすい
・技術選定の自由度が高く、自らの知見を活かした環境構築が可能

●中長期のキャリア
AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。

・AI/データ活用コンサルティング領域
ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア

・データサイエンス領域
高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア

・データエンジニアリング領域
データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア

●サポート体制
当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。

●各種研修制度
ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング)
データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり)
Dataikuをベースとした学習支援
クラウド技術資格取得手当あり

業務内容
当社の決済サービスを支える基幹システム（加盟店管理・契約・請求管理　等）、ゲートウェイ、データベース領域における、バックエンド開発を担当していただきます。
利用者・加盟店の増加に伴い、システムの安定性・拡張性がますます重要となる中、堅牢でスケーラブルなアーキテクチャ設計と開発に取り組んでいただける方を募集します。
- 決済基盤（加盟店管理・契約・請求管理、ゲートウェイ等）の設計・開発・テスト・運用改善
- バックエンドアプリケーション開発（主な利用言語はJava）
- データベース（RDBMS）の設計・チューニング・パフォーマンス改善
- ビジネス要件を踏まえたAPI／バッチ処理／業務システム機能の実装
- システム運用における障害調査・改善対応
- パフォーマンス・セキュリティを考慮した継続的なリファクタリング

ポジションの魅力
【ポジションの魅力】
- 社会インフラ級の決済サービスを支える基盤開発に携われる
- 高トランザクション・高可用性が求められる領域で、エンジニアとしてスキルを磨ける
- ビジネスに直結する基幹システムの改善を通じて、ユーザー価値向上に直接貢献できる
- 将来的にクラウド・マイクロサービス化などモダンアーキテクチャへのチャレンジ機会もあり

・社内システムのWebアプリで使用するバックエンドの設計・開発
OSS地図データ配信サーバを用いたインフラ設計、構築、パフォーマンスチューニング
・地図データのデータベース設計、クエリ設計
地図データの運用チームと協同し、地図データベースのテーブル設計、ファンクション設計、実装
・システム運用効率化のための継続的な活動
現行システムから新しいシステムへの移行において、技術的検討及び移行計画の立案

効率的に地図編集を行うためのWebアプリケーション開発においてサーバサイドをご担当頂きます。
実際に使用する社内のオペレーション担当と協調して地図システムのデータベース設計やサーバ構築をおこない、早く、効率よく、高品質な地図データを提供できるようにシステムをアジャイル的に開発していきます。
地図の知識がなくとも、その知識に明るいメンバーもサポートしますので、これまでの経験、スキルを最大限発揮していただける環境を準備します。

・当行のデータ活用基盤であるデータレイクの開発・運用・保守を担当していただきます。
・データエンジニアとして、多様なデータソースからのデータ取り込み、データの品質管理、データパイプラインの構築・最適化、データレイク基盤の安定運用などを通じて、ビジネス部門やデータサイエンティストが効率的にデータを活用できる環境を提供していただきます。
・また、LLMや生成AI、マルチモーダルデータ処理に対応したデータ基盤の拡張も重要な業務となります。

▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・運用・保守
・ETL/ELTプロセスの設計・開発・運用（データの抽出・変換・ロード処理）
・データパイプラインの構築・最適化・監視およびパフォーマンス調整
・データ品質管理とデータガバナンスの実装、メタデータ管理とデータカタログの整備
・データセキュリティとアクセス制御の実装、コンプライアンス対応
・障害対応とトラブルシューティング、システム安定運用の維持
・LLMや生成AIのための学習データ準備とRAG（Retrieval-Augmented Generation）システム構築支援
・画像・音声・動画などのマルチモーダルデータの取り込み・処理・保存基盤の構築
・データサイエンティストやビジネス部門との連携によるデータ要件の定義と実装
・新技術の評価と導入検討、生成AIを活用したデータ処理の自動化・効率化

Lead the solutioning and proposal development activities for data and analytics solutions

・ Develop and deploy database solutions based on business needs, including relational, NoSQL, nd cloud-based databases.
・ Work with clients to understand their existing technology landscape, capabilities, requirements and translate into the required solution requirements
・ Lead teams in designing and developing cloud data solutions configurations
・ Recommend approaches for solving development and integration problems within data warehouse and business intelligence solutions
・ Provide strategy direction and design implementation roadmaps
・ Be the go-to person for any architecture, design, and development questions
・ Very strong in cloud technologies in one or more of the following: AWS, Azure and / or GCP
・ Consulting experience is highly preferred

Data engineers are responsible for building reliable and scalable data infrastructure that enables organizations to derive meaningful insights, make data-driven decisions, and unlock the value of their data assets.

Job Description - Grade Specific
Roles and Responsibilities-
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.

Collaborate with users and project team on requirements and expectations
Analyze business requirements, create proper data solutions that meets functional and non-functional requirements
Analyze existing system to find the original source data based on business requirements
Work with the Application Development team to implement data strategies, build data flows
Guide System Analysts, Engineers, Programmers and others on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces
Discover metadata of the source database, including value patterns and distributions, key candidates, foreign-key candidates, and functional dependencies
Design logical and physical data models
Create design documents including FRD
Prepare test cases, test data, and capture test evidence.

業務概要
★データ基盤、ETL、DWHなどのシステム化企画、開発、運用
#企画・開発 #データ基盤 #ELT #DWH

仕事内容
事業成長をデータドリブンで加速させるため、情報システム部門において、データ基盤、ETL、DWHなどのシステム化企画、開発、運用をご担当いただきます。

（具体的な仕事内容）
・データ戦略の立案と実行：ビジネス部門と連携し、データ活用に関する戦略を策定し、実行を推進します。
・データ基盤の構築と運用：データ収集、蓄積、加工、分析のための基盤となるシステム（DWH、データレイクなど）の設計、構築、運用を行います。
・ETLプロセスの開発と改善：データソースからデータを抽出、変換、ロード（ETL）するプロセスを開発、改善し、データの品質を確保します。
・データ分析環境の整備：データ分析者がデータを活用しやすい環境を構築し、BIツールなどの導入、運用を支援します。
・チームマネジメント：チームメンバーの育成、評価、およびパフォーマンス管理を行います。
・ベンダーコントロール：外部ベンダーとの連携、管理を行い、プロジェクトを円滑に進めます。
・予算管理：担当プロジェクトの予算策定、管理を行います。

※変更の範囲：会社の定める業務

（募集背景）
データドリブン経営を推進するためにデータ基盤を強化するための増員

（部署構成）
部長1名、管理職8名、スタッフ職34名、派遣社員3名、業務委託60名

（残業時間）
30時間／月（担当いただく業務により、各月の残業時間にバラつきあり）

この仕事の魅力
・最新技術に触れる機会が多い：データ基盤、ETL、DWHなど、最新の技術トレンドに触れながら、スキルアップを図ることができます。
・多様なビジネス部門との連携：様々なビジネス部門と連携し、幅広い知識や経験を得ることができます。
・裁量の大きな環境：自ら考え、行動し、新しいことにチャレンジできる環境です。

キャリアパス
情報システム部門の管理職として、データ戦略、システム企画、プロジェクトマネジメントなど、幅広いスキルを習得し、キャリアアップを目指せます。
将来的には、情報システム部門の責任者や、事業部門におけるデータ戦略担当など、様々なキャリアパスが可能です。

【担当いただきたい業務内容】
ネット銀行のお客様で、データベースの導入に向けた基本設計、詳細設計および導入作業、導入後の維持保守を行うデータベースチームのリーダーを担当していただきます。

【募集部署の概要・ミッション】
金融業界のお客様のうち、以下のお客様のインフラ案件（提案、設計・構築、運用保守）を担当するエンジニア組織です。
・クレジットカード会社
・保険会社
・証券会社
・ネット銀行

ビジョン『トータルソリューションにて人的資本経営を実現させるソリューションパートナーへ！』を掲げ、HRM×HCM×クラウドによるトータルソリューションで、企業の”人事”を”人材戦略“へと変革し、経営戦略へと繋げることでお客様の持続的な成長を支援します。お客様HRシステムのDX推進の中で、データマネジメントを担当して頂きます。

・次期HRシステム構築に向け、データエンジニアとしてデータの整理、設計を行うデータマネジメント
・データ基盤上のデータ設計、DB論理設計

業務内容
主にデータプラットフォームを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上におけるデータプラットフォームの評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から特定プラットフォームへのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

●業務内容
クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱えるプラットフォームを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。

▼プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
　インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理

▼データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

◎プロジェクト事例
▼某製造系企業様
・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
・ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
▼某通信系企業様
・RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
・技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
▼某金融系企業様
・既存のOracle基盤を刷新。
・データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
▼某化学メーカー様
・AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
・予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
▼某家電メーカー様
・分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
・クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。

●この仕事で得られること
▼大規模案件の提案経験
・Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
▼データプラットフォーム領域での専門性
・Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
▼キャリアの幅の拡張
・様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。

●業務の進め方の例
案件開始から2週間：構想策定とアセスメント 　データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
・データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
・Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
・クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計

▼1 2か月目：分析基盤の構築とデータ整備
・Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
・データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
・分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
・新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
・お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援

▼2 3か月目：ユースケース実装と定着支援
・業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
・データ利活用シナリオの定義と活用支援
・運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
・分析基盤の本番移行および定着支援

※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。

●開発環境
【クラウド】
　　AWS / Microsoft Azure
【次世代データプラットフォーム】
　　Databricks / Microsoft Fabric
【データエンジニアリング / モデリング】
　　Apache Spark（Structured Streaming含む） / Delta Lake / ETL・ELT / データモデリング / dbt
【次世代BI・意思決定支援】
　　Databricks AI/BI Dashboards
【DataOps・開発基盤】
　　GitHub / GitHub Actions（CI/CD） / Terraform (IaC)
【タスク管理・仕様策定の半自動化】
　　Claude CodeとAtlassianツール（Jira / Confluence）の連携
【AI開発・開発生産性向上】
　　Genie Codeを活用したAIペアプログラミングの実践
【AI・高度分析】
　　RAG / OpenAI API / LLMアプリケーション開発 / 機械学習（時系列予測 等）

業務内容
・オンプレミスからクラウドリフト(Oracle Cloud)
・Oracle Cloudのモダン構成でクラウドの設計・構築
データベース移行支援メンバーとして、移行アセスメント（移行の難易度評価）の実施、PoC支援、DB移行に伴うデータベース再設計、SQL変換、互換機能の開発、試験支援、QA対応、および技術コンサルティングと幅広くご担当いただきます。
基本的にはチームでのアサインとなりますので、お一人のみでの案件アサインになることはございません。
案件アサインの際には、ご希望やキャリア像を伺いながら上長と相談をし、アサインをいたします。

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

募集ポジション
本求人は「オープンポジション」としてエントリーを受け付けています。
配属部署はクラウド事業部を想定しており、
選考にお進みいただく前段階のオンラインカジュアル面談の実施も可能となります。

※想定の採用ポジション
クラウドエンジニア／データベースエンジニア／データ分析基盤エンジニア　など

※勤務について
出社／リモートのハイブリッドでの勤務かフルリモートでの勤務となります。
ご希望の確認もいたします。

業務内容
ご経験やご希望に合わせて下記いずれかの業務をお任せいたします。
・クラウドサービスのモダン構成で設計・構築
・最新のクラウド技術やクラウドネイティブを利用した設計・構築
・オンプレミスからクラウドへの移行
・データベース移行支援（移行アセスメントの実施、PoC支援、データベース再設計、SQL変換、互換機能の開発、試験支援、QA対応、技術コンサルティング）
・ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により他業務に変更の可能性があります。

スキルに応じて、様々な業務アプリケーションの上流、中流、下流、の
全工程を対応していただきます。
※得意分野を活かせるプロジェクトへご参画頂きます。

主な開発環境
●言語：Python、PHP、Java、JavaScript（React、Vueなど）、HTML、CSS、C＋＋、C＃、ColdFusion
●フレームワーク：Django、Laravel、Spring boot、Spring
●データベース：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server
●環境：AWS、Azure、GCP
開発例
●出版社向けのAI画像解析を使ったコンテンツ管理システム
●トレーニングセンターの入退室管理システム（静脈認証）
●AIによるサポート業務支援システム
●人工衛星計画・立案管理システム

大規模システム開発を支える、開発基盤のスペシャリストを求めています！

配属先部署では、親会社の基幹系システムのサーバー・クライアント・ネットワーク機器を所管しており、親会社のディーラーや代理店向けオンラインシステム、社内向けオンラインシステムを提供しています。
利用者数が数十万人規模となる大規模なシステムのインフラ構築・運用を行っており、やりがいと責任を持ち、大規模システムを担う醍醐味を感じながら仕事を行っています。
配属先では、それら大規模システムのアプリケーション開発（約3000人規模）を一手に支える、開発基盤の設計や開発・運用を行うことができます。
サーバーは主にプライベートクラウド上に構築しています。
今後コンテナ化なども検討しており、クラウド技術の活用に積極的に取り組んでいます。
アプリケーション開発者の開発インフラ向上（自動化、標準化、生産性向上、品質向上）を行い、開発環境を進化させるために、あなたのスキルを活かしてください。
グループ全体は約25名、担当予定となるチームは社員10名前後になります。
コミュニケーションが活発で風通しがよく、人が育つ組織をモットーに業務遂行しています。
テレワークを活用しており、現在5割程度テレワークをしています。
社員間で交代して出社をしたり、支援が必要な場合は対面でのフォローを行うなど柔軟に対応します。
基幹システムの運用ということで休日・夜間の出社対応が必要なケースもあり、交代で調整して対応しています。

・データウェアハウスの設計・構築・運用
・BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング
・データ品質向上のための施策立案と実装
・新しい分析基盤やツールの検証・導入提案

本ポジションの魅力
最新のBI技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

職務内容
当社は毎年前年比10%以上の成長を続けており、拡張・変化を続ける業務の整備や改善が急務と考えております。
この企業では、システムの開発からデプロイ、その後の運用まで自社で一貫して行っています。
この継続的開発のスループットを向上させることが、お客様への価値提供を増やす原動力になります。
ユーザー数もこの数年で数百万単位で増加。
DBの拡大が加速している中で、大規模MySQLの改善を現メンバーとともにリードいただきたいと考えております。

【このポジションのミッション】
ミッションは、「自律的にデータ活用が可能なデータ基盤の設計・構築を通じて、各ドメインが、事業スピードに合わせて自律的にデータを活用できる基盤を整備すること」です。

【具体的な取り組み】
- 安全に自律的にデータ活用できるようにするためのデータガバナンス
- データロジスティクスを実現するためのニアリアルタイムなCDCデータパイプラインの開発・運用
- 大量のデータをサービスで高速に活用するためのAPI環境の開発・運用

このポジションの魅力
1. エンジニアリングで「リアルとデジタル」の高難度issueを解く経験ができる
ECサイトと自社在庫（物流拠点）を持ち、リアルとデジタルが複雑に絡み合う環境のため、商品・在庫・ユーザー行動などのデータ量と種類が膨大です。
ドメイン特性を反映したデータモデリング、スケーラブルなデータロジスティックスの確立など、高難度かつ複雑なissueをエンジニアのスキル・知識を活用し解決できる経験が得られます。
2. データドリブン経営にエンジニア視点で直接貢献できる
データをもとにビジネスの意思決定しているこのデータ基盤は、全18部門・1,000人以上の社員が利用し月間500万回のクエリを実行されているほど、事業成長を支える極めて重要な役割を果たしています。
そのため、「正確性・信頼性・品質が高いデータの活用」を実現できるよう取り組んでおり、この事業拡大に対して、大きなインパクトを与えるポジションになっています。
3. ビジネス成長を支えるデータ基盤構築の再現性を持たせられる人材になる
単にデータを扱うだけではなく、「どんなデータ基盤であるべきか？」という理想を設計し、エンドユーザーが自律的にデータ活用できるようなデータガバナンスの構築に取り組んでいます。
実現するためには、各部門や経営陣と連携し、会社全体の構造、ビジネスモデル、各部門の業務内容を深く理解することが重要です。
技術スキルだけでなく、ビジネス全体を俯瞰する力が養われ、視座の高いエンジニアへと成長できます。

業務内容
・ドメインの特性を理解したデータプロダクトの設計・構築・運用
・共通基盤としてのデータプラットフォームの設計・構築・運用
・データの品質マネジメント
　・対象ドメインにおける業務プロセスの整理やデータモデリング
　・データマネジメントの仕組み化
・データドリブンな意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進

業務内容
Microsoft社のクラウドSaaS ERP「Dynamics365FO」のプロジェクトにて、統合基幹システムの専門家として、クラウドアーキテクチャ設計、追加（アドオン）開発設計・実装開発業務に従事していただきます。優秀な上級コンサルタントメンバーと経験豊富なエンジニアがチームとなって、お客様のDX化をサポートします。

(具体的内容)
●レガシーシステムからクラウドERPへのシステム移行アーキテクチャ設計
●Microsoft Dynamics365 FO 追加（アドオン）開発の基本設計
●Microsoft Dynamics365 FO 追加（アドオン）開発の詳細設計、開発
●ERP導入におけるデータ移行のアーキテクチャ設計、開発