ピープルアナリティクスの転職求人

782 件

●業務概要
光半導体製品の製造・検査データの可視化・統計解析による歩留まり低下や品質異常の要因分析を行い、関係部門と連携して品質・歩留まり・生産性の改善を推進します。あわせて、AI・機械学習を活用した製造・検査業務の高度化・効率化に取り組みます。

●具体的な業務
・製造・検査・品質データを活用したAI・機械学習モデルの開発、統計解析、データ可視化
・分析結果に基づく品質・歩留まり・生産性の向上や業務効率化の推進
・製造課題の解決および分析手法の他部署・他工程への横展開

●ポジション・部門の魅力
製造現場の実データを用いて、可視化、統計解析、機械学習、画像解析に取り組み、その成果を品質・歩留まり・生産性の改善に直接つなげられます。売上や現場改善への貢献が視覚化され、大きなやりがいを感じられる環境です。
また、製品・工程を横断した課題に携わり、開発した分析手法や仕組みを複数部門へ展開できるため、広く貢献を実感しながら成長できます。将来的には複数製品の分析テーマを主導するリーダーとしての活躍が期待されています。

【業務概要】
デジタルパートナー事業部にて、データエンジニアとして分析基盤の構築・運用、データパイプラインの構築、データマートの整備、BIダッシュボード開発、運用支援などを幅広く担当します。経験に応じてプロジェクトの技術的リードも行います。
同事業部では、クライアントのビジネス検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術選定、制作、運用、グロース支援まで一貫したソリューションを展開しています。

【具体的な業務】
クライアント支援プロジェクトにて、以下の業務を担当します。
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用
・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善
・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用
・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発
・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用
・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告
・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援

【ポジション・部門の魅力】
・ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせる支援に特化しており、事業責任者・サービス責任者と膝を突き合わせながら施策を検討・実行できる環境です。
・全社員への生成AIツールアカウント付与、資格取得支援、書籍購入制度、定期的な社内勉強会など、スキルアップや最新技術のキャッチアップをバックアップする体制が整っています。

【業務概要】
情報システム領域を横断的に動かしてきた経験を軸に、特にデータ連携・分析基盤・経営レポートをリードするポジションです。業務システム連携・データ出力・ETL等を実務として扱ってきた経験を生かし、業務側と連携してシステム間連携を設計・構築し、データを使える形にする業務を担います。

【具体的な業務】
＜メイン領域＞
・データ連携・パイプライン整備（ETL／ELT）
・DWH／データマートの設計・運用（Redshift／BigQuery／Snowflake等＋dbt）
・経営・業務レポート等の整備（パイプラインデータを活用）
・ROIモニタリング基盤

＜周辺領域＞
・データ統合分析基盤の構築
・データガバナンス
・AI／MLの基盤提供
・業務システム側との連携要件定義

【ポジションの魅力】
・電力データや各種顧客データなど活用余地が極めて大きいデータを扱えます。
・データ基盤の方向性をCTOや経営陣と直接議論できる環境です。
・エネルギー業界×データの最前線で、データドリブン経営の中核を担えます。
・構築したダッシュボード・データマートが経営判断やEBITDA改善に直結します。
・全社的にAI活用への意欲が高く、ツール導入や実験のコストが低い環境です。

【業務概要】
AIを活用したCRMなどのプロダクトを展開する企業にて、事業の意思決定とプロダクトの品質改善を支えるデータ基盤の設計・運用を担当します。
データ領域においても、パイプライン監視・異常検知・コスト分析などのオペレーションはAIによる自動化を前提としており、AIに委ねる領域の設計と、人間が判断すべき正確な数値定義の両方を担います。

【具体的な業務】
・BigQuery、Snowflakeなどを中心としたデータウェアハウスの設計・運用と、レイヤ構造（raw / staging / mart）の整備
・ELTパイプラインの設計・運用と新規データソースの取り込み設計
・dbt・Dataform等の変換フレームワーク導入による既存SQLビュー群の体系化とテスト・リネージの整備
・データ品質の担保（自動テスト、異常検知、データSLA/SLOの定義とアラート運用）
・ジョブの依存関係・リトライ・実行監視の仕組み化とパイプライン障害時の復旧プロセス整備
・データ基盤の運用コスト（Run Cost）の可視化・最適化
・商談内容・個人情報を含むデータの分類、マスキング、IAM・アクセス制御、保持ポリシー設計およびSOC2対応
・Terraformによるデータ基盤リソース管理とCI/CDパイプラインの構築
・LLM利用ログの構造化とAI出力品質指標計測のためのデータ設計
・AIエージェントが安全にデータ辞書やクエリ履歴等を読み取れる環境構築
・社内ステークホルダー（経営・セールス・CS等）と連携したデータ活用ルールの策定

【ポジション・部門の魅力】
AI-Nativeプロダクトにおける信頼できるデータを技術で支え、プラットフォームの中核としてデータ基盤全体を牽引することができます。

＜業務概要＞
AI領域のプロダクト開発企業において、プロダクトの成長を加速するため、ユーザー獲得から課金に至るファネル全体を設計・最適化するプロダクトエンジニアを募集します。データ収集・分析レポートの生成・施策ドキュメントのドラフト作成などはAIが担い、人間は指標の選定や優先順位の判断に集中する環境です。成長課題の発見から優先順位付け、検証、実装までを自律的に推進します。

＜具体的な業務＞
【AI自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】
・AIエージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等）
・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築
・AIエージェントが自律的にテスト・検証できるQA環境の整備
・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証
・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化

【Growth施策（Growth固有）】
・成長課題の発見・優先順位付け・検証設計・AIへの指示
・ファネル最適化（ユーザー獲得 課金）
・オンボーディング・アクティベーション改善
・サブスクリプション・課金システムの設計・AIへの指示
・LLM活用の成長施策企画・検証設計
・データパイプライン・計測基盤整備

＜ポジション・部門の魅力＞
・プロダクトの成長に直接インパクトを与える施策を、自ら企画・実装・検証できます
・データドリブンに仮説検証を繰り返す、スピード感のある環境です
・LLMを活用した新しいGrowth手法に取り組めます

【業務概要】
データ利活用の推進および分析に基づく意思決定の高度化に向けて、データ分析から施策・戦略の提案までを一貫して推進するポジションです。顧客データの活用を通じた営業・マーケティング戦略の意思決定支援、自社課題に対する提案型分析、AI・生成AI等の最新技術の応用検討、データ活用人材の育成などを担当します。

【具体的な業務】
●関係部署からの分析依頼への対応
・データ抽出、定型レポートの作成、施策の効果検証
●自社課題に対する提案型の分析
・キャンペーン効果・ROI分析、顧客セグメンテーション、タッチポイント最適化、ウェブサイト内解析
・LTV分析・予測、解約防止、クロスセル・アップセル、メディア効率性分析
・顧客の属性・行動・取引データを用いた予測・分類モデルの設計、構築、評価
・A/Bテスト等による施策検証と、結果に基づく改善提案
●分析の高度化
・機械学習・AI、生成AI（LLM）等の調査と、金融業務への応用検討
●データ民主化・人材育成
・BIツールによる企業活動・顧客活動の可視化
・社員へのデータ分析支援、データ活用人材の育成
●グループ連携
・分析結果に基づくグループ連携施策の検討、企画、実施
※主な使用環境：Snowflake、Domo、Tableau、DataRobot、SAS

【ポジション・部門の魅力】
・事業計画や営業方針の策定に近い立場で、KGI・KPIを軸にしたビジネス感覚を身につけることができます。
・課題定義から分析、施策実装、効果検証までを一貫して経験でき、事業貢献の実感を直に得られます。
・AI・機械学習・LLM等の最新技術を金融サービスの実務に応用する経験を積むことができます。

業務概要:
同グループが展開する25以上のブランドについて、在庫・物流・原価のデータを読み解き、業務の仕組みそのものを再構築していくポジションです。物流の現場を自ら回しながら、そこで生まれるデータの構造を理解し、生成AIや自動化ツールで誰がやっても正しく回る仕組みに置き換えていくことを担います。

具体的な業務:
・在庫・物流データの分析と可視化：在庫回転・滞留在庫・欠品・入荷差異などをデータで把握し、ブランド担当や経営への報告・改善提案につなげる
・データ構造の整理と再設計：WMS・基幹システム・スプレッドシートに分散した在庫/原価データについて、マスタと取引データの関係を整理し、集計の仕組みを再設計する
・生成AI・自動化による業務改革（AX）：Claude Code・GAS・Python・SQL等を用いて、手作業や属人化が残る集計・突合・帳票作成を自動化し、手順を標準化する
・物流オペレーションの実務：自社倉庫・3PL（Amazon FBA・楽天RSL等）への納品手配、入荷確認と差異調整、倉庫間移動、発注データ作成と発注残管理
・月次締め・原価在庫の数値精度の担保：仕入・諸掛データの作成と基幹システムへの登録、月末月初の締め作業、期末の実地棚卸
・新規M&AブランドのPMI支援：新たにグループへ加わったブランドの購買〜配送フローとデータを把握し、同社の物流・在庫管理スキームへ統合する

ポジション・部門の魅力:
・SCM×データ×AXという、希少な組み合わせの専門性が身につきます。
・多数のM&Aで加わったブランドの物流とデータを、一つの仕組みに束ねていく過程に立ち会えます。
・原価と在庫という決算に直結する数値を扱い、物流の手配から会計への反映までを一気通貫で理解できます。
・成果に応じて、SCM・物流領域の業務設計やマネジメント、グループ会社のサプライチェーン管理へと役割を広げていく道があります。

【業務概要】
AI・Data PdMとして、AI・データプロダクトの企画からリリース後の改善までを一貫して推進します。事業・顧客・現場の課題とAI・データの可能性をつなぎ、課題設定、仮説検証、要件定義、実装、運用、効果検証までを一貫してリードします。

【具体的な業務】
・事業・顧客・現場との対話やデータ分析を通じた課題の特定
・機械学習・生成AI・ダッシュボードなどを活用したAI・データプロダクトの企画と仮説検証
・モデル、データ、推論基盤の特性や制約を踏まえた、機能・データ・品質・運用要件の定義
・プロダクト戦略、ロードマップ、KPI、品質・公平性・利用者体験などのガードレール指標、成功基準・中止条件の設計
・事業担当者、エンジニア、データ専門職などと連携した、リリースに向けた開発推進
・リリース後の業務定着、品質監視、例外対応、保守・運用、効果検証、継続的な改善の推進

想定テーマ例：
・マッチング / レコメンド体験の改善
・ワーカー / 事業者双方の意思決定を支援するAI・データ機能
・営業・CS領域におけるAI / データプロダクトの企画・実装
・マーケティング領域でのML/AI活用と意思決定支援
・AIを活用した業務プロセスの再設計、オペレーションの高度化
・外部ツール・外部データと連携したデータプロダクト・基盤の企画・実装

【ポジションの魅力】
・大規模なデータを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい価値を届けられます。
・AI・データを技術導入で終わらせず、課題探索から検証、実装、現場定着、成果改善までを一気通貫で推進できます。
・プラットフォーム型プロダクトにおいて、稼働完了・就業機会・採用機会など複数の価値を両立させるプロダクトづくりに携われます。
・モデルの予測性能と施策による事業効果を分けて捉え、KPI・品質・利用者保護の条件を統合して意思決定する経験を積めます。
・事業、Product、開発、営業、法務等を横断し、AI・データプロダクトの評価・運用・ガバナンス・GTMの型をつくれます。

【業務概要】
同社が掲げるミッションを実現するため、全社横断の視点で人・組織の重要テーマを整理し、制度・仕組みづくりや施策設計を推進します。または、事業部の状況を踏まえて現場に入り込み、組織課題の整理から仕組み化、新施策の企画・推進までをリードし、事業成長を人・組織の側面から前進させる役割を担います。
※最終的な配属ポジションは選考過程で決定します。

【具体的な業務】
・全社横断視点での人・組織の重要テーマ整理、制度・仕組みづくり、施策設計の推進
・事業部の課題整理、仕組み化、新施策の企画から推進までのリード
・経営・事業部・HRなど各ステークホルダーとの合意形成および施策の運用・定着

【ポジションの魅力】
・事業成長フェーズで、会社の成長に直結するHRの重要テーマを自ら動かすことができます。
・経営・事業部・HRを横断する全社視点と、現場に密着して運用・定着まで落とし切る両方の経験が積めます。
・強みを軸に専門性を深めつつ、新施策の企画から推進まで裁量を持ってリードできます。
・所属年数に関わらず、経験・能力に応じて早期にチームリーダーやマネージャー相当のミッションに挑戦できる環境です。

業務概要:
データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担います。同社では創業初期からデータに基づいた意思決定を重視しており、事業の急成長に伴いデータ基盤やデータモデルの整備、データと生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用などを推進しています。DRE（Data Reliability Engineer）/ AE（Analytics Engineer）の両ロールのメンバーが在籍するグループを牽引するマネージャー候補のポジションです。

具体的な業務:
・担当グループにおけるピープルマネジメント（1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング）
・グループのロードマップ策定・優先順位付け、POや他グループとの戦略すり合わせ
・DRE / AE業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引
・データ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
・採用活動への関与（JD設計、母集団形成、面接、リファラル推進）
・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

ポジション・部門の魅力:
・国内最大級のプラットフォームを支える大規模かつ多様なデータに関わることができます。
・データ活用文化が既に確立されているため、信頼性の向上や使いやすさにフォーカスして取り組めます。
・dbt / BigQuery / Looker / Terraform などモダンなデータスタックでの開発に携われます。
・データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積むことができ、技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせる環境です。

【業務概要】
物流・製造領域における外部環境の変化を継続的にモニタリング・定量化し、スポットワークに与える影響の先読み（Proactive）および即応（Reactive）を推進する役割です。単発の分析にとどまらず、意思決定を支える仕組みの確立と事業部門長・リーダー層へのノウハウ移譲までを担当します。

【具体的な業務】
・週次の環境スキャンの仕組み化（経済・社会統計、労働需給、政策動向等のウォッチと収集 集計 示唆化のテンプレート構築、生成AI/LLMを活用した業務効率化）
・環境変数と需給の関係の定量化（マクロ指標と物流・製造領域の需給を接続し、相関・季節性・寄与分解による増減理由の説明）
・社会的ニーズの提供（営業・提案活動に活用できるファクトやインサイトの提供）
・データ抽出・分析・Weekly Deckの作成（BigQuery等のDB抽出、SQL/BIでの可視化、役員・部門長向けレポートの作成）
・先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲（部門長やリーダー層が自律的に判断できるよう判断基準や見方を移譲）

【ポジション・部門の魅力】
・依頼された集計だけでなく、自ら問いを立てて意思決定の深部まで踏み込む分析業務に携われます。
・外部環境変化の構造化を通じて、事業部門の戦略判断を支える重要ポジションです。
・データ分析のみならず、運用プロセスの仕組み化やAIツールの積極活用など幅広いスキルを磨くことができます。

【業務概要】
スキマバイト・スポットワーク領域における求人案件とユーザーの拡大に伴い、「マッチング体験の向上」を専門的に担当し、推薦や検索アルゴリズムの力を用いてユーザーへの価値提供を最大化するポジションです。
ビジネス課題の特定から、数理最適化や因果推論、基盤モデル等を用いたシステム設計、ビジネスインパクトと連動した評価パイプラインの構築までをフルサイクルで担当します。

【具体的な業務】
1. 理想のマッチングと評価指標の設計
・推薦・マッチングアルゴリズムが事業KPI（マッチング率、継続率等）に与える影響を分析し、優先的に改善すべき領域を策定
・「理想のマッチング」を定義し、それを多角的に評価・計測するための指標や、信頼性の高い評価基盤の設計・構築
・ワーカーの継続的な活躍を支え、サービスを通じた体験がより価値あるものとなるような、データに基づいた価値還元やパーソナライズ体験の構築

2. マッチングのデータサイエンスと最新技術のリサーチ・実装
・推薦システム、検索、グラフニューラルネットワーク、数理最適化、マーケットデザイン等の分野における論文調査およびマッチング課題への適応・実装
・多種多様なニーズを持つワーカーと事業者の需給バランスを考慮した高度なマッチングアルゴリズムの開発、因果推論等を用いた施策の効果検証

3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化
・LLM等の基盤モデルを用いて非構造化データからセマンティックな特徴を抽出し、マッチング精度の向上に繋げる
・プロンプトエンジニアリングや効率的な追加学習（PEFT等）を駆使し、特定ドメインにおけるモデルの最適化を推進

4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化
・ユーザーからの反応やフィードバックを収集・分析し、プロダクトを継続的に進化させる学習ループの構築
・ロードマップ策定からモデリング、A/Bテスト等の検証、本番運用の実施までを一気通貫で担当
・推論時のレイテンシー改善やコスト管理を行い、快適なユーザー体験とビジネス効率の両立を追求

【技術スタック】
・クラウド: Google Cloud
・開発言語: Python
・データ基盤: BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
・ML / LLM基盤: Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
・BIツール: Looker / Looker Studio
・IaC: Terraform

【ポジションの魅力】
・新しい市場の先駆者として、インフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルの作成だけでなく、運用/継続学習/精度の監視を重視しています。
・施策の設計段階から携わることが可能です。
・データ基盤の整備は別チームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・高度な「データサイエンス力」「ビジネス力」「データエンジニア力」を持つメンバーとともに働くことができます。

●業務概要
データに基づく意思決定を重視する企業において、事業とプロダクトが意思決定に使えるデータプロダクトの設計と提供を担います。既存のデータ基盤運用からデータで事業を動かす組織への転換を推進するため、共通基盤の構築やセルフサービス化、AIエージェント連携などを自ら定義して主導するポジションです。

●具体的な業務
・BigQuery上のDWH / データマートの設計、dbtによるモデリングと共通レイヤーの整理
・指標、ディメンション、イベント、マスタの定義とセマンティックレイヤーの拡充
・新規事業向けデータ基盤の立ち上げと、再利用可能な共通パターンへの一般化
・Data Contractの設計と、変更影響の検知を含む運用への組み込み
・Looker、Reverse ETLなど利用者向けデータ提供経路の設計とセルフサービス化
・データ品質要件の定義と、鮮度や網羅性を含む監視方針の策定
・AIエージェントや自然言語インターフェースからデータを使えるようにするための開発
・事業部門、データアナリスト、プロダクトマネージャーとの要件調整とドキュメンテーション

●ポジションの魅力
・大規模組織の意思決定を、データモデルとデータインターフェースの設計から変えられます。
・複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、大きな設計の裁量を持って取り組めます。
・AIエージェントによるデータアクセスを前提とした先進的な基盤設計に、実運用の要件として関われます。
・フレックス×フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。

【業務概要】
大手鉄道企業グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、データ戦略・技術基盤領域のマネジメントを行うポジションです。個別の分析案件のデリバリーにとどまらず、グループ全体における分析の生産性向上やクオリティの底上げを目指し、「利用しやすいデータ基盤の整備」「データマネジメントの標準化」「分析プロセスの型化」を推進します。社内基盤の整備に加え、各ステークホルダーと深く連携しながら、大規模なデータ利活用基盤・運用の最適化をリードします。

【具体的な業務内容】
品質管理・標準化・データマネジメントを主軸に、上流の企画・折衝からチームビルディングまで幅広く遂行します。
・データマネジメント・基盤活用の推進：社内外のデータ利活用を促進するためのデータカタログ導入、データクレンジングのルール策定、分析手順・手法の標準化。グループ本体と連携し、データ連携仕様の整理やデータマネジメントのルール化を推進。
・ステークホルダー折衝・要件定義：各組織に対する課題ヒアリング、要件定義、合意形成。分散しているデータオーナーやシステム管理者、ビジネスサイドの利害関係を紐解き、データ利活用に向けたプロジェクト推進（PMO/PM業務）。
・組織・ピープルマネジメント：エンジニアやデータアナリスト（3名程度 ）の目標設定、評価、育成、キャリア支援、チームビルディング。上流の課題整理とメンバーマネジメントを通じて組織のアウトプットを最大化。

【ポジションの魅力】
・グループ全体のデータガバナンスや活用基盤のグランドデザインに携わることができます。
・大企業特有の縦割り構造や複雑なステークホルダー環境において、高度なマネジメント・折衝スキルが身につきます。
・少数精鋭の分析技術組織において、マネージャーとしてチームビルディングや組織文化の醸成に直接関わることができます。

データ分析基盤の根幹であるモデリング領域で、設計方針を決め、推進する役割を担っていただきます。

●フェーズ1：モデリング領域の設計リード
・事業部門の要件を「どんな意思決定に使うか」から整理し、DWHやデータマートを設計する
・ディメンショナルモデリング（スタースキーマ）に基づくモデル設計と、dbtによる実装
・モデルの命名規約、テスト、ドキュメントなど、品質基準の整備
・モデリング領域のプロジェクト推進（要件定義、仕様調整、スケジュールとリスクの管理）
※プロジェクト推進は、必要に応じてサポートを受けながら進めていただけます。

●フェーズ2：指標定義の統一と、使われるデータ基盤への発展
・部門ごとにばらついている指標定義を統一し、信頼できる唯一の定義を整える
・非エンジニアがセルフサービスで集計・分析できる環境づくり
・人とAIの双方が正しく解釈できるよう、モデルと指標の定義・メタデータを整備する

●継続的に担う業務
・dbtを軸としたパイプラインの設計・実装・運用（Cloud Composer、Cloud Runなど）
・コードレビューや技術指導を通じたメンバー育成
・開発知見の共有とドキュメント整備によるナレッジの仕組み化

【開発環境】
・クラウド：Google Cloud（BigQuery、GKE、Cloud Composer、Cloud Run など）、AWS（RDS、S3、CloudWatch など）
・DBサーバー：一部オンプレミスで稼働
・データ変換：dbt
・言語：Python、SQL
・ IaC：Terraform
・ツール：GitHub
・BI：Tableau、Redash

【仕事の魅力】
●オンラインとオフラインをまたぐ購買データを、モデリングの起点から設計できる
メディア、EC、店舗のデータが共通のユーザーIDでつながっている事業は、国内でも多くありません。この性質の異なるデータを、事業の問いから逆算してモデル化する経験は、エンジニアとしての設計力を示すキャリアになります。

●社員として「設計方針を決める側」に立てる
指示されたテーブルを作ることではなく、何をどの粒度でモデル化するかを決め、チームの設計の方向性を示す立場として活躍できます。

●dbtを軸に、モデリングの品質基準を自ら定められる
Google Cloudとdbtを中心としたモダンデータスタックの上で、規約・テスト・ドキュメントといった品質の基準を、自分の設計思想を交えて形にできます。

●全社のデータ民主化と、AI活用の土台をつくれる
全社でAI readyな組織を目指すプロジェクトが進んでいます。指標定義の統一とモデルの整備は、その土台そのものです。

＜業務概要＞
同社のコーポレート機能を支える人事組織にて、報酬制度運営および人件費管理を担当するポジションです。指導・サポートのもと、報酬関連イベントの運営支援や各種人件費関連データの管理・集計・レポーティング業務を担当します。

＜具体的な業務＞
●人件費関連データ管理
・人件費管理およびレポーティング業務の支援
・Headcount・ポジションデータの管理・モニタリング
・人件費管理に必要なデータの月次更新および品質管理
・報酬データベースおよび関連マスターデータの整備・維持管理

●報酬関連イベント運営
・給与改定、賞与等の年次およびアドホック報酬イベント支援
・各種レビュー資料の作成およびデータ準備
・進捗管理、関係者対応およびフォローアップ
・イベント運営に関する事務局サポート
・Payroll連携

＜ポジション・部門の魅力＞
・経験豊富なメンバーと協働しながら、経営と直接つながる人事業務や人件費データ管理に携わることができる環境です。
・正確なデータ管理業務からスタートし、将来的には人員計画や報酬制度設計などコアな人事業務・提案へキャリアを広げることが可能です。

【業務概要】
全社データ活用およびAI活用のスピードを決定づける堅牢かつ柔軟な全社データプラットフォームの再設計・構築、ならびにAIモデルを安定的・継続的にデプロイ・監視するためのMLOps環境の整備を行います。

【具体的な業務】
・全社データ基盤（DWH、データレイク、モダンデータスタック等）のアーキテクチャ設計・構築
・分散・複雑化するデータ群から高速かつ高品質に統合抽出するためのETL/ELTパイプラインの開発
・データ品質管理（メタデータ管理、データセキュリティガバナンスの設計）
・機械学習やAIモデルを安定的・高速に本番運用・監視するためのMLOps環境の構築・運用

【ポジション・部門の魅力】
・組織全体のデータ活用の土台・エンジンとなる次世代データインフラを、自身のビジョンと設計思想に基づいてゼロから自由に設計・構築できます。
・データサイエンティストやマーケターが推進するすべてのAIプロジェクトのスピードと品質を決定づける最重要イネーブラーとして活躍できます。

【業務概要】
マーケティング、不正検知、与信審査、業務効率化などの各種業務に直結する統計・機械学習モデルを内製構築し、本番実装してビジネス成果を生み出すポジションです。

【具体的な業務】
・主要施策（マーケティング高度化等）における統計・機械学習モデルの設計および内製開発
・モデル精度を最大化するための仮説構築、特徴量設計、データ加工、評価サイクルの構築
・本番デプロイ後のモデル精度モニタリングおよびMLOps環境と連携した運用改善
・組織内における分析コードの標準化、再現性を確保するための開発プロセスの確立

【ポジション・部門の魅力】
・数百万件規模のデータ（顧客属性・購買・金融取引データ）を分析し、構築したアルゴリズムで金融サービスを高度化するやりがいがあります。
・ビジネスの最前線で自身の構築したモデルが意思決定や収益に与える影響をダイレクトに実感できます。

【業務概要】
同社のデジタルビジネスを推進する中核組織にて、九州エリアの法人企業・自治体・金融機関などの顧客に対し、Tableau、Snowflake、AWSなどの先端技術を活用したデータ活用案件を通じて、DX推進や業務変革を支援します。データ活用ビジネスにおける企画・提案から設計・開発、導入、運用支援まで幅広く担当します。

【具体的な業務】
・各事業組織と連携したデータ活用ビジネスの推進（企画・営業支援）
・デリバリ案件における開発および技術支援（Tableau、Alteryx、Snowflake、AWS等）
・顧客のデータ活用支援業務（教育、データモデリング・ダッシュボード開発等）
・要件定義から総合テスト、システム策定・設計・開発・リリース・運用まで一貫したプロジェクト推進
・チームリーダーまたはプロジェクトリーダーとしてのプロジェクト管理およびステークホルダー折衝

【ポジション・部門の魅力】
・顧客と直接向き合い、提案から開発まで一貫して関わるため、自身のアイデアや技術による価値創出を実感できます。
・プライム案件の中核メンバーとして大きな裁量を持ち、データ活用を通じた顧客の業務変革やDX推進に貢献できます。
・先端技術を活用したデータ活用基盤構築スキルや、コンサルティング・マネジメントスキルを高められる環境です。

【業務概要】
事業拡大フェーズにある企業において、人・組織の側面から成長を牽引する人事責任者（人事部長 / 将来のCHRO候補）の募集です。経営陣と密に連携しながら人事戦略を策定し、採用・育成・タレントマネジメント・人事制度設計・労務管理に至るまで、人事機能全体を統括・牽引します。

【具体的な業務】
・人事戦略の策定・推進：中長期的な人員計画・組織戦略の策定、人事部門全体のKPI/OKR設定および進捗管理、組織拡大に伴うカルチャー醸成・理念浸透の施策立案
・人事各機能（採用・人事企画・労務）の統括：採用戦略の統括（新卒・中途）、タレントマネジメント・HRBPの推進、人材開発・育成（オンボーディング高度化、階層別研修）、評価制度・報酬体系のアップデート、労務コンプライアンス体制の維持・強化
・人事チームの組織マネジメント・メンバー育成：人事メンバーのマネジメント・評価・育成、チーム内の業務プロセス標準化、各事業部門長との折衝・合意形成

【ポジション・部門の魅力】
・サイバーセキュリティ×高成長事業を背景に、IPOを見据えた急成長フェーズでのダイナミックな組織づくりに参画可能です。
・経営陣（CEO、CFO）直下のポジションであり、経営戦略・組織戦略にダイレクトに関与できる高い裁量とスピード感があります。
・採用からHRBP、育成、制度設計、労務まで全方位で組織基盤を構築する経験が得られ、将来のCHROや役員へのステップアップを目指せます。

●業務概要
営業や開発などの現場に入り込み、機械学習や生成AI、データサイエンスを活用して、ビジネス部門の課題を解決し、ビジネスに貢献する業務です。
シニアデータサイエンティスト／テックリードの立場で、データサイエンスプロジェクトを牽引します。

●具体的な業務
＜データサイエンスプロジェクトのリード＞
・ビジネス部門と連携した課題設定・要件整理
・機械学習・統計解析・生成AI等を用いた分析設計、モデル構築、検証
・プロトタイプ開発から実装・業務適用までの推進
・技術的な意思決定およびレビュー
・進捗管理、優先度調整、関係部門との調整
※プロジェクトの規模は5 10名程度のものが多く、技術的な意思決定・設計を主軸としたリード役を担います。

＜若手データサイエンティストの育成・技術支援＞
・分析・設計レビュー、技術的な壁打ち
・知見やノウハウのチーム内共有
・組織全体の分析力向上を目的とした仕組みづくり
※育成・技術リードの取り組みは評価制度にも反映されます。

＜プロジェクトの例＞
・製品開発における試作データを活用した設計開発期間の短縮
・工程データを活用した量産品の不良率の削減
・LLM、生成AIを活用した各種業務の効率化

＜連携部門＞
主に営業部門や事業部の企画・開発部門、国内外の関連事業所と関係会社（工場や販売会社）

＜使用言語/ツール＞
Python、GitLab/GitHub、Confluence、Docker、クラウドサービス(AWS, Azure)など

●ポジション・部門の魅力
・単なるデータ分析やアルゴリズム構築にとどまらず、現場での業務実装までを一緒に取り組み、達成感を味わうことができます。
・事業活動を通じて発生する膨大で多様なクローズドデータを扱うことができます。
・技術的専門性を活かしつつ、マネジメントスキルを段階的に習得することができます。

【業務概要】
企業におけるAIのビジネス適用が進む中、スケーラブルかつ高信頼なシステム基盤の構築、およびデータ収集蓄積・データ分析・機械学習モデル開発・デプロイメント・運用というサイクルを回すためのAI・ビッグデータ分析基盤の構築を担当します。

【具体的な業務】
・クライアントのビジネス課題に対するAI・ビッグデータ分析基盤の設計・構築・適用
・ログデータや顧客データ等の多種多様なビッグデータを高速処理する基盤（リアルタイム処理基盤含む）の構築・運用
・課題解決に向けた提案からデータ分析の実施、基盤構築までのワンストップ支援

【ポジション・部門の魅力】
・コンサルティング、分析、基盤構築のスペシャリストがチームワークで課題解決にあたる環境で知識・スキルを深めることができます。
・Hadoop、Spark、Kafkaをはじめ、Snowflakeなどのクラウドネイティブなデータレイク/データウェアハウス、DockerやKubernetesといったコンテナ技術など、最先端の技術基盤スキルを磨くことが可能です。
・将来的には志向に応じて部門リーダーや技術スペシャリストなどのキャリアパスを築くことができます。

【業務概要】
事業成長を人の側面から支えるため、専門性の高い人材（データサイエンティスト、エンジニア、コンサルタント等）の採用からオンボーディング、タレントマネジメントまでを一貫して担当する人事ポジションです。

【具体的な業務】
1. 専門職の採用（要件定義 クロージング）
・事業部と連携した採用要件・人物像の定義
・母集団形成（人材紹介会社とのリレーション構築、ダイレクトリクルーティング、リファラル等）
・選考プロセスの設計・運営、候補者の意向醸成、オファー面談・クロージング

2. オンボーディング・定着支援
・オンボーディングの設計と運営
・入社後の定期的なフォロー面談（立ち上がり状況、課題の把握）
・配属先の上長と連携した立ち上がり支援
・定着状況の把握と離職リスクの早期発見・対応

3. タレントマネジメント（活躍支援）
・社員のスキル・経験・キャリア志向の可視化
・活躍状況の把握と配置・アサインの検討支援
・キャリア面談の企画・運営、成長・キャリア形成の支援

4. 入社後の状況を踏まえた採用の改善
・入社後の活躍・定着の状況と選考時評価の振り返り
・結果をもとにした採用基準・選考プロセス・求人票の見直し
・面接官との評価目線のすり合わせ

【ポジションの魅力】
・採用のみならず、オンボーディングやタレントマネジメントまで一貫して経験し、人事としての専門領域を広げられます。
・採用した人材が活躍・定着するまで自ら関わり、データに基づいた人事施策を講じることができます。
・専門性の高い人材の採用・活躍支援のスキルを磨くことで、市場価値を高められる環境です。

【業務概要】
データ分析を通じたサービス改善やプロダクト開発の意思決定を支援し、施策の実行まで伴走します。
データアナリティクスチームは事業部門に属し、各チームと近い距離で施策の効果検証や改善案・ネクストアクションの議論を行います。経営陣への報告や提案の機会も多く、分析が事業判断に直結する手応えを感じられる環境です。顧客視点に基づいた本質的なサービス改善に取り組んでいます。

【具体的な業務】
●データ分析・インサイト抽出
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築（データエンジニアチームと連携）
・顧客セグメンテーションや行動パターンの分析
・外部環境変化による影響測定

●施策支援・効果検証
・キャンペーンやCRM施策の効果検証・改善提案
・A/Bテストの設計・分析
・KPIの設計・モニタリング体制の構築

●担当領域（一部）
・新規事業（KPI設計・調査・データマート構築・分析等）
・マーケティング（TVCM・デジタル広告戦略等）
・CRM（運用継続施策、資産形成促進等）
・プロダクト開発（新機能の検証、UI/UX改善等）
・事業戦略、カスタマーサービス、パートナー企業連携、データ関連業務の業務効率化

●分析環境
・分析基盤：BigQuery
・使用言語：SQL, Python, Google App Script 等
・マーケティングツール：Marketo, KARTE 等
・その他：Tableau, Googleアナリティクス 等
・AIツール：Claude, Gemini, Notion AI 等

【ポジション・部門の魅力】
事業部門直下のチームであるため、分析がそのまま施策や事業判断に繋がります。新サービスの立ち上げやデータ基盤の刷新に伴い、扱えるデータの幅や問いの数が増加しており、事業成長をデータ面から牽引する役割を担えます。

【業務概要】
大手電力会社向けの高度なAIおよびデジタルツインプロジェクトに従事します。
産業オペレーションにおける予測モデルや最適化モデルの強化、実プラントでの検証、将来の展開に向けた再利用可能なフレームワークの開発を推進します。
【具体的な業務】

・Pythonを用いた機械学習および予測モデルの開発
・改善
・EDA、特徴量エンジニアリング、モデルチューニング、検証、感度分析の実施
・最適化フレームワークの強化および最適化結果の評価
・運用上の要件を実用的なAI/アナリティクスソリューションに翻訳
・実プラントでの検証、根本原因分析、継続的なモデル改善のサポート
・顧客とのディスカッションへの参加および技術的ソリューションの明確な説明
・コードレビューおよび標準化
・再利用可能なソリューション開発のサポート【ポジション
・部門の魅力】

・データサイエンス、AI、最適化、デジタルツイン技術を実際の産業オペレーションと組み合わせる機会があります。

・ソリューション設計やモデル改善から実検証までのライフサイクル全体に携わり、将来のデータサイエンス
・テクニカルリード、AI/MLアーキテクト、アナリティクス
・プロジェクトマネージャー等のキャリアに向けた専門性を磨くことができます。

【業務概要】
顧客の会話ログや業務システム等の実データをもとに、同社が開発するAIモデルの学習データおよび評価データをエンドツーエンドで設計・構築するポジションです。プロジェクトごとに属人化・分散していたデータ構築プロセスを標準化し、スケール可能な再現性のあるシステム・運用フローへと刷新する役割を担います。

【具体的な業務】
1. 実データの調査・設計・前処理
- プロジェクトごとの業務システムやデータを調査し、学習・評価データをエンドツーエンドで設計
- 通話ログなどのリアルワールドデータをクレンジング、匿名化、構造化

2. 学習データおよび評価データの構築
- SFTおよびRL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複排除、混合調整）
- 報酬関数や評価セットの実装、各プロジェクトのベンチマーク運用

3. データフライホイールの運用
- 学習結果のエラー分析をデータ改善に繋げるループの設計・運用
- 再現性とバージョン管理を備えたデータパイプラインの構築

【ポジション・部門の魅力】
- モデル性能の限界値を決めるデータと報酬の質に直接関与し、AIの知能の根幹を設計できます。
- 個別の対応に留まっていたデータ構築プロセスをゼロから標準化し、基盤化する経験が得られます。
- 金融・通信・製造など大企業の本番環境で運用されるリアルな音声会話データや業務システムを扱い、実社会で動くAIプロダクトの進化を支えることができます。

【業務概要】
新プロダクト（転職プラットフォーム）を導入した企業に対し、採用目標達成に向けた一連の伴走支援を行います。単なる操作説明や受動的なサポートではなく、蓄積された転職データや採用ノウハウを提供しながら、顧客の採用課題解決へ導く重要なポジションです。

【具体的な業務】
・ハイタッチ・オンボーディング：顧客の採用要件を理解し、プロダクトを使いこなして成果が出る状態への引き上げ
・採用戦略のコンサルティング：データ（スカウト返信率、歩留まり等）に基づいた求人票の改善提案やスカウト文面の最適化
・リテンション・アップセル：継続利用に向けた定例会（QBR）の実施および追加プランの提案
・プロダクトフィードバック：顧客の声を開発チームへ届け、機能開発やUI/UX改善をリード
・CS体制の構築：テックタッチ・ロータッチの仕組み化、ヘルススコアの定義、ナレッジ蓄積など組織基盤の整備

【ポジション・部門の魅力】
・プロダクトの進化を最前線でリードできる：顧客から得たインサイトが開発の優先順位に直結するため、自らのフィードバックでプロダクトを進化させる手応えを得られます。
・データと知見を活用した顧客支援：蓄積された採用データやプロダクトの精緻なデータを武器に、構造的な課題解決と企業の採用成功を支援できます。
・仕組み化のプロフェッショナルへ：属人性を排除し、再現性の高い仕組み作りのノウハウを吸収しながら、CSとしての市場価値を高めることが可能です。

【業務概要】
同社において、データAIプラットフォームの構築・運用を主導するエンジニアのポジションです。社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続するデータ基盤の構築や、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計を行い、事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームの構築を推進します。

【具体的な業務】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
・AIの評価基盤やGateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築

【ポジションの魅力】
・最新プロトコル（MCP等）を全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます。
・CTO直下チームのため意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約が少ない環境です。
・金融事業等の密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして高難度の課題に挑戦できます。

【業務概要】
機械学習（ML）をプロダクトに組み込み、顧客体験と事業数値の両方を向上させることがミッションです。どのようなML施策を実施するか・見送るかを判断し、MLエンジニアやデータサイエンティストと協働しながら、企画からリリース、効果分析までを一貫して推進します。モデルの実装自体はMLエンジニアが担当し、当ポジションでは「何を最大化するか」「なぜ作るのか」「どのような体験を実現するか」を決定します。主に向き合う指標はフィードGMVおよび広告収益です。

【具体的な業務】
・事業数値から逆算したML解題テーマの決定および優先順位づけ
・A/Bテストの設計、評価指標の策定、ロールアウト判断
・MLエンジニア・データサイエンティストと連携したモデル改善の方向づけ（実現可能性・工数の議論）
・MLの成果をUI/UXへ落とし込む企画立案
・探索を促す体験やログ設計など、データ循環構造の構築
・外部推薦エンジンと内製モデルの比較評価および移行判断

＜担当領域の例＞
・商品レコメンド：購買意欲を高める体験の創出
・広告送客×レコメンド：広告収益とフィードGMVの同時向上、配信のパーソナライズ最適化
・UGCレコメンド：投稿コンテンツの表示最適化
・実験・評価の仕組み：改善サイクルの高速化
・新規拡大領域：プライシング、出品者向け改善提案、UI出し分け等

【ポジション・部門の魅力】
・高密度なユーザー行動ログ資産を活用した高度なモデル設計が可能な環境
・推薦・広告・UGC・プライシングなど、ML適用領域の優先順位づけから主導できる大きな裁量
・仮説検証とA/Bテストによる高速な開発・改善サイクル
・CXO直下で担当領域の中期ロードマップ策定に携われる環境
・生成AIツールをフル活用した現代的かつ効率的なプロダクトマネジメントの実践

【業務概要】
入社後は、OJTを通じて業務の流れを把握し、人事制度や人事施策の運用、HRデータ関連業務等を担当します。経験や志向性、チームの状況を踏まえて担当業務を決定します。
長期的には、人事制度、人事政策、ピープルアナリティクス、社員の健康支援など、専門領域の深耕と他領域への拡大を通じて、社員の力を引き出す取り組みに貢献することが期待されます。

【具体的な業務】
・人事制度の運用、改定
・各種人事施策の企画、実行
・HRデータの管理、分析、資料作成等
・社員の健康支援業務
・その他社員関連対応
・出向関連業務の企画、実行

【ポジション・部門の魅力】
先進的な人事戦略や人事施策を実行している環境でスキルアップを図ることができます。所属するメンバーは非常に主体的かつ協調的で、他部署や役員とも連携しながら、全社一丸となって施策を推進できる環境です。

【業務概要】
企業が顧客理解に活用できる多様なデータ（アンケート、購買・行動履歴、お問い合わせ内容など）から具体的な改善施策やアクションへとつなげるデータ分析業務です。同社グループ独自の各種顧客データ基盤や調査プロダクト、AI基盤を活用し、顧客体験（CX）および従業員体験（EX）の課題抽出から改善策の特定までを支援します。本ポジションではコンサルタントと協働し、クライアントの顧客や従業員への深い理解に基づき、課題の整理からインサイトの抽出まで分析業務全般を担います。

【具体的な業務】
1. 課題の構造化と分析設計
- クライアントとの対話を通じて、コンサルタントとともに課題を構造化
- 「何を明らかにすべきか」から逆算した分析方針の設計・提案
2. 多様なデータを掛け合わせた顧客・従業員の分析
- 同社グループの各種プロダクトを活用し、アンケート・行動データ・問い合わせなどを掛け合わせ、意識と行動の両面から顧客を理解
- 従業員サーベイなどのEXデータも分析し、顧客体験を支える従業員側の課題を明確化
- 目的（統計解析・多変量解析・自由記述分析など）に応じた手法の選定と実行
- 同社グループ独自のデータAI基盤を用いた高度な顧客理解
3. 意思決定と実行への接続
- 分析結果をクライアントの意思決定や施策につながるストーリーとして提示
- 報告会での議論や、実行支援チームと連携した施策化に伴走

＜社内の分析基盤づくり＞
- 生成AIを活用した分析フローの設計・改善
- AIの出力品質を検証し、分析の再現性を高める仕組みづくり

＜使用ツール＞
Excel、Python、PowerPoint、生成AI（Claude中心）など

【ポジションの魅力】
- 顧客体験（CX）だけでなく従業員体験（EX）も含め、両面から企業の体験改善を支援するプロジェクトに携われます。
- 意識データと行動データを掛け合わせた環境で、顧客の行動理由と実践内容の両面から分析できるスキルが身につきます。
- 社内の実行支援チームと連携し、分析が施策になり成果につながるところまで見届けられます。
- 分析方針の提案から関わり、主導的な働き方が可能です。
- 生成AIを分析実務に組み込む仕組みづくりに関わり、価値の高いアナリストとしてキャリアを築けます。

【業務概要】
同社が提供するモビリティプラットフォームや各種配車サービス・法人向けプロダクトにおいて、事業インパクトの大きなプロジェクトの企画からリリースまでの意思決定を一貫してリードするポジションです。ユーザー、タクシー事業者、乗務員の三者のニーズを捉え、プロダクトの改善および成長を推進します。

【具体的な業務】
1. Strategy（戦略・企画）
・担当領域の中長期ロードマップの策定
・定量・定性の両面からの課題発見と、事業数値を踏まえた優先順位の判断
・ユーザー・事業者・乗務員の三者にとって成り立ち、事業成果につながる設計

2. Execution（遂行・デリバリー）
・PRD（プロダクト要件定義書）の作成およびステークホルダーとの合意形成
・エンジニア・デザイナー・データアナリスト・事業部門と連携した仕様策定とリリースまでのリード
・リリース後の効果測定と改善サイクルの推進

3. Organization（組織・プロセス）
・各プロダクト担当のPdMと企画段階からの協働・完遂
・成功ノウハウの共有によるチームのスキル向上
・事業部門との合意形成・協働

※想定担当領域（経験や強みに応じて検討）：
・ユーザー向けアプリ領域（BtoC配車サービス等の設計・磨き込み）
・法人向け顧客領域（管理者用画面や社員利用機能の課題解決）

【ポジションの魅力】
・大規模プロダクトの意思決定の中心となり、プロダクトの方向性を決定可能
・ユーザー、乗務員、事業者のニーズが絡み合う複雑な課題を紐解き社会実装する経験が得られる
・前例のない課題に対しても自ら提案し、新しいプロダクトとして形にできる環境

【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】
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。

【業務概要】
人事の中核となる「配置」「評価」「従業員フォロー」を通じて、一人ひとりが力を発揮できる環境づくりを担うポジションです。事業部長や経営・事業の責任者と連携しながら、社員のキャリアと組織の成長を支援します。

【具体的な業務】
社員の配置から入社後のフォロー、評価、キャリア支援まで、社員の成長と組織づくりに関わる業務を幅広く担当します。
・配置・アサイン管理：プロジェクトや部署への配置、異動・着任日の調整、配置後のフォロー
・キャリア開発・異動支援：キャリア希望の把握、面談、異動先の検討、ジョブローテーションの支援
・評価・成長支援：年度・試用期間の評価運営、評価コメントの確認、成長課題の整理
・面談・従業員フォロー：1on1や定期面談、面談記録と次のアクションの管理
・入社・オンボーディング：中途入社者や若手社員の初期配置、入社後30日間のフォロー、定着状況の確認
・育成・研修支援：育成方針や研修内容・効果の確認、新人研修後のフォロー
・健康・就業継続支援：心身のコンディション確認、休職・復職者との面談、労務部門との連携
・退職・離職対応：退職意向や離職リスクの把握、退職に伴う関係部署との連携

【ポジション・部門の魅力】
配置・評価・従業員対応など、人事の基盤となる実務を一通り経験できます。事業部長や役員といった上位レイヤーと日常的に連携し、関係者を巻き込みながら推進する力を磨けます。また、リソース・マネージメントの専門性を深めるほか、採用や育成など人事領域の別業務に挑戦することも可能です。

【業務概要】
情報セキュリティソリューションを提供するソフトウェアメーカーにて、事業成長や組織の変化に対応するための人事組織機能強化に伴い、人事業務全般に幅広く携わるポジションです。
これまでの経験や適性に応じて、採用
・人材開発
・人事制度のいずれかを主担当とし、段階的に他領域へ広げていきます。
【具体的な業務】
経験や適性に応じて以下の業務から主担当領域を決定します。

・採用領域（新卒
・中途）：採用戦略
・母集団形成施策の企画
・実行、ダイレクトリクルーティングや採用媒体の活用、説明会
・面接
・内定者フォロー、データ分析、オンボーディング企画
・運用 /
・人材開発
・組織開発領域：人材育成方針
・研修体系の企画
・運用、新入社員研修や階層別研修の実施、組織課題の把握
・改善施策の企画
・推進 /
・人事制度領域：人事制度（評価
・等級
・報酬制度等）の運用
・浸透、課題抽出および改善施策の検討
・実行、タレントマネジメントシステムの活用
・運用改善 /
・人事業務全般の改善
・DX推進：課題抽出
・業務プロセスの見直し、生成AIや各種システムを活用した業務効率化
・自動化、人事データの整備
・分析
・可視化【ポジション
・部門の魅力】

・採用
・人材開発
・人事制度など、専門性を深めながら人事としてのキャリアの幅を広げられる環境です。

・領域ごとに分かれていた人事機能の連携を強化する変革フェーズに携わることができます。

・生成AIやDXを活用した業務効率化
・自動化を推進し、より付加価値の高い人事業務に取り組むことが可能です。

・経営陣や各部門長、現場社員と近い距離で組織課題に向き合えます。

・週3日程度の出社と週2日の在宅勤務を組み合わせたハイブリッド勤務が可能です。

【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】
同社が提供するスポットワークプラットフォームにおいて、マッチング体験の向上を専門的に担当し、推薦や検索アルゴリズムを活用してユーザーへの価値提供を最大化します。ビジネス課題の特定から、数理最適化・因果推論・基盤モデル等を用いたシステム設計、ビジネスインパクトと連動した評価パイプラインの構築までをフルサイクルで担います。

【具体的な業務】
1. 理想のマッチングと評価指標の設計
・推薦・マッチングアルゴリズムが事業KPI（マッチング率、継続率等）に与える影響を分析し、優先的に改善すべき領域を策定
・理想のマッチングを定義し、それを多角的に評価・計測するための指標や、信頼性の高い評価基盤の設計・構築
・ワーカーの継続的な活躍を支え、サービスを通じた体験がより価値あるものとなるような、データに基づいた価値還元やパーソナライズ体験の構築

2. マッチングのデータサイエンスと最新技術のリサーチ・実装
・推薦システム、検索、グラフニューラルネットワーク、数理最適化、マーケットデザイン等の分野における論文調査およびマッチング課題への適応・実装
・多種多様なニーズを持つワーカーと事業者の需給バランスを考慮した高度なマッチングアルゴリズムの開発と、因果推論等を用いた施策の効果検証

3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化
・LLM等の基盤モデルを用いて非構造化データからセマンティックな特徴を抽出し、マッチング精度の向上に繋げる
・プロンプトエンジニアリングや効率的な追加学習（PEFT等）を駆使し、特定ドメインにおけるモデルの最適化を推進

4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化
・ユーザーからの反応やフィードバック（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、プロダクトを継続的に進化させる学習ループの構築
・ロードマップ策定からモデリング、A/Bテスト等の検証、本番運用の実施までを一気通貫で担当
・推論時のレイテンシー改善やコスト管理を行い、快適なユーザー体験とビジネス効率の両立を追求

【ポジション・部門の魅力】
・スポットワークという市場の先駆者として、社会インフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルの作成だけでなく、運用・継続学習・精度の監視まで一貫して重要視しています。
・施策の設計フェーズから主導して携わることが可能です。
・データ基盤の整備は専門チームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・データサイエンス力・ビジネス力・データエンジニア力を兼ね備えたメンバーと共に、アジリティ高く施策や検証を推進できます。

【業務概要】
カスタマーサービス部門において、お問い合わせ対応のデジタル化推進とお客さま体験向上に向けたデータ分析・企画業務を担います。

【具体的な業務】
カスタマーサービス部門のデータ分析および企画担当として、以下の業務を担当します。
・マルチチャネルデータの横断分析（Webアクセスログ、チャットボット利用ログ、コールログ、アンケート結果等の定量・定性データ分析、自己解決を阻害している要因やチャネル間の遷移課題の抽出）
・改善施策の企画・実行・他部署提案（分析結果をもとにしたコール/チャット運用部門へのオペレーション改善やデジタル誘導施策の提案・推進、WebサイトのUI/UX改善、ナビゲーション最適化の企画・実行）

【ポジション・部門の魅力】
・大規模な顧客データや行動ログに触れ、大規模なCX改善に携わることができます。
・データを分析するだけでなく、自らの提案で組織やサービスを動かし、直接的にお客さまのサポート体験を変えていくことができます。
・新しいテクノロジーを取り入れたサポートチャネル（AIを活用したチャットボットやデジタルヒューマンなど）のCX向上に携わることができます。
・全社員が生成AIを使える環境にあるため、生成AIを活用しながら分析することができます。
・配属予定組織では、対面コミュニケーションによるスピード感のある意思決定とチームの共創を重視し、原則出社（オフィスワーク）での勤務スタイルを採用しています。

【業務概要】
同社の人事制度の新設・改定に関わる企画業務および日々の人事労務業務を担当します。アイデアと実行力を活かし、人事制度の進化を通じて組織全体の成長に貢献するポジションです。

＜役割＞
・人事制度の新設・改定・改善: 現行の人事制度の見直しや新しい制度の企画推進（評価制度、昇格昇給制度、福利厚生などの改善・改定）
・運用と実務: 給与・福利厚生関連の実務運用に加え、現場での制度定着をサポート
・チームマネジメント: 将来的には部署内およびアウトソース先と協力し、チームを牽引

【具体的な業務内容】
・人事評価・昇格昇給の運用および改善（課題整理、運用の最適化）
・人事制度の新設・改定（経営戦略や労働市場の動向を反映した新制度導入・既存制度改善）
・福利厚生制度の運営・見直し（競争力向上に資するプラン設計）
・人事・給与情報システムの運用と改善（業務プロセス・システム要件の見直し）
・人件費予算策定・分析（予算策定とシミュレーション）
・人事諸規程の改定・導入・廃止（各種制度に関わる規程類のアップデート対応）
※経験と適性を踏まえて担当業務を調整します。

【ポジション・部門の魅力】
企画業務から実務運用まで幅広く関わることができ、将来的にチームリーダーとしてのキャリア形成を目指せます。

【業務概要】
クライアントのマーケティング領域における定量・定性データの分析を行い、マーケティング上の意思決定への支援を行うポジションです。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせたコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を担当します。また、顧客への提案活動も担当する想定です。
小売・消費財・自動車業界をはじめとする大手企業のマーケティング戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを、少人数チームで出していく重要な職務です。
マーケティング領域のドメイン知識・問題解決力・顧客折衝力などのビジネススキルと、データ・AIに関するテクニカルスキルの両者を武器としたキャリアを築いていただけるポジションです。志向・適性に合わせて、案件のプロジェクトリードやチームのマネジメントなども担当します。

【具体的な業務】
・課題ヒアリング・仮説立案：
クライアント企業のマーケティング課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築します。
・マーケティングデータ分析：
購買データ・顧客データ・広告データ等の収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客のマーケティング戦略・施策に対するインサイトを抽出します。
分析テーマの例：顧客・商品セグメンテーション、カスタマージャーニー分析、価格弾力性の推計、品揃え最適化、広告・販促施策のプランニング・効果測定、需要予測、SNS・レビュー等のテキストデータ分析（ソーシャルリスニング）など
分析手法は、統計的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータの処理まで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用します。
・可視化・レポーティング：
分析結果をBIツール・Python・パワーポイントなどで可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします。
・提案活動：
新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します。
※案件の状況に応じて、マーケティング領域以外のデータ分析・生成AI活用案件（LLMを活用した業務支援・テキスト分析等）を担当する可能性があります。

【ポジション・部門の魅力】
在籍するデータサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など、少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なメンバーと切磋琢磨しながら、高度なデータ分析・AI活用スキルを磨くことができる環境です。

【業務概要】
社員が安心して自分らしく働ける組織風土を醸成するために、DEI&B（ダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン＆ビロンギング）の重要性を社内外に発信し、全社的な推進体制を構築していきます。
これまで実施してきたダイバーシティ推進に加えて、社内のコミュニケーションの活性化を促進し、新しい価値創造や社員の生産性向上を目指します。

【具体的な業務】
●組織風土・カルチャーの醸成にかかる施策の立案および推進
・「社員と社員/社員と会社」をつなぐネットワークの構築（本社・支社交流機会の創出等）

●DE&Iに基づく理解促進策の企画・運用および雇用・就労環境整備
・女性・障がい者・シニアの活躍推進 等

※将来的に会社の定める業務（出向含む）へ変更されることがあります。

【ポジション・部門の魅力】
同社の組織風土改革における重要テーマであるDEI&B推進を主導できるポジションです。多様なバックグラウンドを持つ社員が活躍できる環境づくりに直接貢献できるやりがいがあります。

【業務概要】
社員が安心して自分らしく働ける組織風土を醸成するために、DEI&B（ダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン＆ビロンギング）の重要性を社内外に発信し、全社的な推進体制を構築していくポジションです。
これまで実施してきたダイバーシティ推進に加え、社内のコミュニケーション活性化を促進し、新しい価値創造や社員の生産性向上を目指します。

【具体的な業務】
●組織風土・カルチャーの醸成にかかる施策の立案および推進
・社員同士、または社員と会社をつなぐネットワークの構築（本社・支社間の交流機会の創出など）
●DE&Iに基づく理解促進策の企画・運用および雇用・就労環境整備
・女性、障がい者、シニアの活躍推進など

【ポジション・部門の魅力】
・業界未経験からでも、全社的な組織風土改革やDEI&B推進という、企業の成長に直結する重要なミッションに携わることができます。
・在宅勤務制度が導入されており、柔軟な働き方が可能です。
・将来的には人事関連部署やその他管理部門、グループ会社など、幅広いキャリアステップの可能性があります。

●業務概要
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する大学発のスタートアップ企業における、アナリティクスエンジニア向けの採用Meetup（オンライン説明会）です。
同社は、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、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。

●具体的な業務（イベント内容）
「分析とAIで事業を動かす」をテーマに、単なる分析業務に留まらず、最先端のデータ活用で直接的な事業インパクトを生み出すアナリティクスエンジニアの実態について、同社の取締役CTOよりお話しいたします。

【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：アナリティクスエンジニアの業務内容/特徴の紹介
- 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・部門の魅力
- データ分析結果を単なるレポートで終わらせず、プロダクトや事業の成果に直接つなげたい方
- オルタナティブデータや生成AIを活用した先進的なプロダクト開発に興味がある方
- 分析業務にとどまらず、エンジニアリングやデータ基盤整備へとスキルの幅を広げたい方
- 同社の働き方やチームの雰囲気を知ることができます。

【業務概要】
同社は事業成長を見据えた積極的な採用活動を進めており、社員数も年々増加しています。その一方で、採用・人事制度・データ活用・人的資本経営といった取り組むべき課題もあり、人事機能全体のアップグレードが大きな課題となっています。
本ポジションは、経営メンバーや社内の分析・企画担当と連携しながら、データドリブンな人事を実現し、組織と従業員の双方にとって効果的な施策・課題解決をスピード感を持って推進する役割を担います。

【具体的な業務】
・人事企画（組織・制度設計への関与）/人事課題の解決
・ピープルアナリティクス（人事データの分析と経営への提言）
・PX（従業員体験の設計・施策企画）
・人的資本経営に関する情報整備と発信
・採用領域における企画面の課題特定と改善提案（実行は別グループにて担当）

【ポジション・部門の魅力】
・事業管掌取締役の直下で、デリバリーに関する判断を経営と直接すり合わせられます。
・組織を広げていく局面に携われます。
・汎用的な業務システムとは違い、AI・最適化技術を組み込んだ独自性の高いシステムを扱う企業であり、業務を通じてAIの知見も身につきます（AIキャッチアッププログラムもあります）。
・コアタイムのないフレックスタイム制で、出社とリモートを組み合わせて柔軟に働けます。

【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】
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。

【業務概要】
会計監査においてクライアントのERPシステム等のデータ分析を行うため、BIツールを使用した分析ダッシュボードの開発・導入と分析のサポートを担当します。

【具体的な業務】
・ERPシステムを利用している様々な監査クライアントの会計、販売、在庫、購買、その他多岐にわたるデータの分析
・BIツール（QlikView、Qlik Sense等）を使用した分析ダッシュボードの開発および導入
・データ分析のサポート業務

【ポジション・部門の魅力】
同法人のデジタル戦略に基づき、最先端のデータ活用に携わることができます。ERPシステムや業務知識を身につけ、データ分析者としてステップアップしたい方に適した環境です。

【業務概要】
同社がクライアント企業に提供するデータと最新テクノロジーを活用した課題解決および業務改善を支援するコンサルタントとしてのポジションです。

【具体的な業務】
・データ分析業務の構築、業務プロセス設計等を通じたクライアントの課題解決支援
・最新テクノロジー（AI、機械学習、クラウドサービス等）を活用したクライアントの課題解決に最適なソリューションの設計・導入
・データドリブンな意思決定を推進するためのクライアントの業務プロセス改善支援
・データ分析と可視化によるインサイト提供、クライアントの課題解決支援

【ポジション・部門の魅力】
・最新テクノロジーの活用を推進するプロジェクトに関与できます（革新的技術を活用したビジネス課題を解決する業務に携われます）。
・データ分析を行うだけでなく、結果をビジネス成果につなげる戦略の立案や提案まで携わることができ、キャリア・スキル領域の拡大に取り組むことができます。
・システム開発経験を活かしてコンサルタントとして、キャリア・スキル領域の拡大に取り組むことができます。
・新事業部での人材募集であり、関連事業部と共同しサービス展開・拡大の取組みに参加できます（各関連事業部の強みを活かしたチーム体制での取組み）。
・コンサルタント未経験者にも研修やOJT等を通じたスキル習得のサポート体制が整備されています。
・スキルや特性に応じて事業部内の他のプロジェクトに関与するチャンスもあります。