【データアナリスト】上流コンサルティングへのステップアップ職
400~600万
株式会社分析屋
神奈川県藤沢市, 東京都23区内, 神奈川県
400~600万
株式会社分析屋
神奈川県藤沢市, 東京都23区内, 神奈川県
データアナリスト
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(おもてなし分析)を担当します。 ■顧客の抽象的なビジネス課題のヒアリング・整理■SQLを用いたデータベースからのデータ抽出、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・バッチ作成■BIツールやExcelを用いた数値の可視化■抽出・可視化したデータに基づく、顧客や社内への報告・経営課題に対する改善提案■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構築
【いずれか1つ必須】■IT業界におけるシステム開発・保守の実務経験(目安2年以上、言語不問)■社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験 ■SQL、またはPythonを用いた実務経験(いずれか一方で可) ■実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無し)
400万円~600万円 月給制 月給 298,737円~ 月給298,737円~ 基本給240,000円~ 稼働手当56,737円~206,000円 在宅手当2,000円 ※賞与:業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性があります
会社規定に基づき支給 月上限3万円
08時間00分 休憩60分
09:00~18:00
無 コアタイム 無
有 平均残業時間:15時間
有 残業時間に応じて別途支給 残業代例:35,008円~52,500円(月平均15h)
年間123日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日
その他(年末年始/創立記念日/サポート休暇)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど <スキルアップへのサポート充実!> 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。 さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
データ利活用部 【業務変更の範囲】会社が指定した業務
無
神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4F
JR湘南新宿ライン高崎東海道線藤沢駅 徒歩5分
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
東京都23区内新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋などを中心としたプロジェクトに配属
本社は敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり) だが顧客先による
神奈川県都内近郊・神奈川(横浜・川崎など)のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。
本社は敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所あり) だが顧客先による
【就業場所の変更範囲】会社が指定した場所
服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可) 継続雇用制度(再雇用)(全従業員利用可) 継続雇用制度(勤務延長) (一部従業員利用可)
無
有
退職金制度(確定拠出年金)、参画プロジェクトの単価に応じてインセンティブ手当を毎月支給
■休日手当 ■深夜勤務手当 ■在宅手当 ■社外研修の費用補助制度 ■社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ■組織貢献手当 ※2年目以降 (教育・採用・部門運営など) ■子ども手当 ■創立記念日(8月15日) ■サポート休暇(有給取得前3日間付与) ■年次有給休暇 ■慶弔休暇 ■産前・産後休暇、育児休暇 (産休・育休取得率 女性100%/男性:50%(希望者においては100%実績) ■経産省健康優良法人2020~2025(中小規模法人部門)に認定 ■健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ■湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ■定年制あり60歳 再雇用制度あり上限65歳 勤務延長制度あり上限年齢なし
10名
1~2回
筆記試験:無 WEB面接(1~2回)⇒内定(⇒オファー面談)
【売上150%成長★プライム上場のSHIFTグループ★データとお客様の心に寄り添いを大事にする「おもてなし分析」】データサイエンティストとしてエンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長が可能/研修・勉強会・ナレッジ共有が活発
<募集背景>「AI時代に、仕様通りにコードを書くだけの作業者で終わりたくない」――そんな危機感を持つエンジニアを募集します。 昨今、AIツールの急速な普及により、画面の作成やAPIのコーディングといった「実装作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これまで自分が苦労して身につけたコーディングスキルの価値が下がりつつある現状に、心の底で焦りや不安を感じていませんか?私たちが今、必要としているのは、AIを武器として使いこなし、開発を徹底的に自動化・効率化させた上で、「企業の根幹であるデータ構造をどう設計し、ビジネス成果に繋がるモダンなデータ基盤を構築するか」という、市場価値の極めて高い領域を担えるデータエンジニアです。当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。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までを担う次世代のコアメンバーを育成していくため、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。あなたが培ってきた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」で爆発させてみませんか?
〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル4階
サテライト利用可【1】SHIFT本社:東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ森JPタワー【2】SHIFT新宿オフィス:東京都渋谷区代々木3-22-7 新宿文化クイントビル
■データ分析 システムインテグレーション
非公開
株式会社SHIFT
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2024年08月 | 1,662百万円 | - |
| 前期 | 2025年08月 | 1,993百万円 | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
https://analytics-jp.com/?utm_source=agent&utm_medium=referral
最終更新日:
660~1200万
■募集背景 博報堂DYグループがマーケティング・広告メディアビジネスの次世代型モデルとして提唱しているAdvertising as a Service(AaaS)というビジネスモデルを実現するためのデータ基盤を開発いただくエンジニアを募集します。 データ基盤のさらなる高度化に向けて、設計・要件定義・実装を技術面で推進していく人材の必要性が高まっており、この度募集を開始いたします。 ■組織ミッション 「システム」を基盤としたメディアを統合した効果最大化運用「サービス」の提供です。広告産業のDX(デジタルトランスフォーメーション)として、広告メディアビジネスの次世代型モデル「AaaS(Advertising as a Service)」を掲げ、博報堂DYグループ・媒体社・クライアントが常時つながるメディアPDCA業務基盤に進化していくことを目指します。 ■チームミッション 広告メディア業務のDXを支える基盤システム群の開発・改善を通じて、博報堂DYグループの事業の効率化・高度化・価値創出に貢献する ■自組織の強み・事業責任者からのコメント等 ・広告メディアの最前線に立つ開発部門 テレビ広告、デジタル広告、OOH、新聞、雑誌など多様なメディア領域の基幹業務・データ基盤の開発を担い、広告業界のDXを支えています。 ・20以上のプロダクトを統括する横断型開発組織 単一プロジェクトにとどまらず、モニタリングダッシュボード、効果予測シミュレーター、媒体社連携API開発、クライアント向けプロダクト、データ基盤など、複数の事業領域を横断するスケール感のある組織です。 ・ビジネス現場と密に連携した、実装力と調整力 開発部門でありながら、業務課題の理解とコミュニケーションを重視。ビジネス部門と密に連携し、要求開発からリリース後の運用改善まで一貫して支援します。 ・内製開発の強化 アジャイル開発を主とし、内製力の強化にも取り組んでおり、柔軟で持続可能な開発体制を構築中です。 ・組織再編で誕生した新しい部門 複数の旧開発組織を統合する形で生まれた新組織。技術標準化やドキュメント整備、ルールづくりなどゼロイチの設計に挑戦できます。 ■担当業務 AaaSでは広告マーケティングのPDCAサイクル(プランニング、バイイング、モニタリング)において必要となるデータ基盤を構築し、そのデータを活用したダッシュボード、Webアプリケーション、AIや統計理論に基づいた広告効果予測といったサービスを提供しています。 当ポジションでは様々な外部サービス・データベンダーからのデータ収集やクレンジング、データ基盤の設計や構築、マーケティング用のダッシュボード(BI)や外部アプリケーション向けのデータ提供をご担当いただく予定です。当業務にて保有データや業務知識を獲得いただいた後、将来的にはWebアプリケーション(フロント・バックエンド)や、様々なデータを活用したサービスの企画・運営等も担っていただきたいと考えています。 [具体的な業務内容] ・データ基盤の設計/構築/運用(データクリーンルームを含む) ・ETLパイプライン開発 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる環境構築、デプロイ自動化・サービス監視設計/運用 ・ステークホルダー(Biz/アプリケーション開発者/データサイエンティスト)との折衝 ・データを分析/活用し、その結果をユーザーに提供する案件対応(クライアントの要件ヒアリング、分析・設計、開発など) ・広告データを活用した新しいプロダクトの企画開発(アプリケーション設計・開発、業務フロー整備、ユーザー展開など) ■関連記事 ・博報堂DYグループが提唱する、広告メディアビジネスの次世代型モデル ・ワンプラットフォームとしてのAaaSの実現を目指す開発第2センターの仕事とは [開発環境] ・使用言語:主にPython、SQL ・使用クラウド:GCP中心(一部AWSあり) ・インフラ構成管理:Terraform ・ソース管理: Github (申請によりGithub Copilotの利用も可) ・CI/CD: Github Actions、GCPサービス各種機能 ・コミュニケーションツール:Slack、Teams ・ドキュメント/チケット管理:Notion、Backlog ■仕事のやりがい 多様な広告メディアを支えるプロダクトを横断的に担当し、業界全体のDXを技術で推進できます。開発だけでなく、事業側と連携して課題解決に向き合うことで、社会にインパクトを与える実感が得られます。
【募集要件(Must)】 ・SQLやPythonを操作し、様々なデータを分析・加工・活用する技術や経験があること ・Python、Go、node.js等を利用したデータパイプラインの設計や開発経験があること(自らプログラミングできること) ・クラウドサービスを活用したデータ基盤構築、運用経験があること ・ユーザー業務、広告業界/マーケティング知識、アーキテクチャを積極的に獲得し、現状改善や新たなサービスの企画開発に向かって積極的に行動する基本姿勢があること 【募集要件(Want)】 ・データクリーンルーム(DCR)、カスタマーデータプラットフォーム(CDP)、データマネジメントプラットフォーム(DMP)等を活用したデータ連携、分析基盤整備、運用設計の経験があること ・BIツール等を活用し、分析・可視化しやすいデータ整備や指標設計を行った経験があること ・Webアプリケーションの設計・開発経験があること(フロントエンド・バックエンド問わず) ・様々なGCPサービスの利用経験(GCP資格保有者歓迎)があること ・広告マーケティングビジネスやメディアデータに関する知識を保有していること ・統計理論やAIに関する基礎知識を保有していること ・プロジェクトやプロダクトのリーダー/マネージャーとしてチームを率いて開発推進した経験があること
-
800~1500万
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ご本人のスキルや志向性に応じ、金融機関を中心とした顧客課題の解決に向けたデータ分析、モデル開発、AIソリューション構築をお任せします。 ◎データ分析を通じた業務効率化・高度化の推進 ・金融領域(セールス・リスク管理・取引アルゴリズム等)や官公庁・ヘルスケア等の非金融領域における課題整理、仮説構築、データ収集、EDA、実装・効果検証までを一気通貫で担当 ・数理モデルの構築やアルゴリズム開発を通じて、事業成長に直結するインサイトを抽出し戦略立案をサポート ◎自社ソリューション開発・運用の牽引 ・画像認識技術を用いたeKYCソリューションや、独自モーション分析を活用した不正検知等、高度なAIソリューションの機能拡張・運用 ・分析基盤の設計からバックエンド・フロントエンドの開発・運用に至るまで、アーキテクチャ全体をディレクション ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◎金融コア業務の高度化プロジェクト ・大規模な時系列・テーブルデータを活用した市場予測システムの導入やリスク計算モデル、取引アルゴリズムの開発・検証 ◎非金融領域におけるAI活用・データ分析基盤構築 ・大手ヘルスケア企業向けのデータ分析基盤の構築支援、需要・在庫予測モデル構築、官公庁向けAIソリューションの提案と実装
◆必須(MUST) ✓ 機械学習ライブラリを用いたモデリング経験 ✓ 機械学習サービスの運用経験 ✓ データ分析業務に係る一連の経験(課題整理・仮説構築・データ収集・EDA・実装/テスト・効果検証・レポーティング) ✓ AWS等のクラウド環境における開発経験 ◆歓迎(WANT) ✓ 推論用APIの開発経験 ✓ データ分析基盤の構築経験、DB設計・チューニング経験 ✓ BIツールを用いたデータの可視化経験 ✓ CI/CDの構築・改善経験 ✓ Kaggle等のデータ分析コンペティションでの受賞経験や論文採択実績
-
1000~2000万
【組織・チームのミッション】 Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における 信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの 視点から補完するものとなります。 これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を 定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。 製品への情熱 一緒に成長しよう メカニズムによる解法 オープンに協力しましょう 詳細についてはをご覧ください Merpay Credit Modeling チームでは、「高品質なデータサイエンス・機械学習の 技術を用いて、あらゆる人に価値を届けられる与信ビジネスを作る」という チームミッションのもと、ビジネス課題の特定、モデル構築、開発・運用までを 一気通貫で行っています。 機械学習エンジニアとして、メルカリ/メルペイのデータを使った独自の 与信モデルを開発・運用しつつ、次世代与信モデルの アーキテクチャ設計・実装に貢献していただきます。 【業務内容】 ・与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献 ・企画 課題発見と言語化、解決案の提示 ・評価設計 オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UXを含めた評価設計 ・運用設計 ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計 ・技術意思決定 モデリング方針 (解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件 ルールベースとの境界等)の決定 ・モデル構築 データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの 設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保 実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装 ・プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等の ステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導 ・次世代与信モデルの検討および開発 ・チームメンバーへの技術的なメンタリング 【ユニークなチャレンジ】 2,300万MAUを誇る国内最大のフリマアプリ「メルカリ」のエコシステムのなかで 行動から信用を創造する AI 与信、およびこれまでにない 金融サービスの基盤を創ることができます。 データと機械学習で「信用のあり方」そのものをアップデートし、これまで金融の 選択肢が限られていた方々にも適切な与信機会を届けることで 金融包摂の実現に挑戦できます。 金融という社会的責任が求められる環境において、モデル精度のみならず UX や品質も含めた機械学習プロダクトの開発を行うため、多くの方が 使いやすいプロダクトづくりに関わることができます。 職種や役割を越え、全く新しい与信の仕組み・モデルアーキテクチャについて 企画提案から、開発まで一気通貫で携わることができます。
【求める経験・スキル】 ・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方 ・scikit-learn, LightGBM, PyTorch等の機械学習ライブラリを用いた MLモデル構築およびMLプロダクトの開発経験(3年以上) ・モニタリング設計、アラート運用、モデル更新フロー、障害対応などの モデル運用・MLOps の実務経験(1年以上) ・データベース・SQLの知識、及び分析~特徴量設計の経験(2年以上) ・4人以上のチームやプロジェクトのリーダーとして、技術選定 設計レビュー、メンバーのメンタリングを行った経験(2年以上) ・チームメンバーやステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力 【歓迎する経験・スキル】 ・金融機関、Fintech企業での就業経験 ・AWS/Google Cloud等のクラウド環境でのデータ分析・システム開発経験 ・大規模言語モデル、基盤モデル等の深層学習モデルの開発・運用経験 ・オフポリシー評価/学習、オフライン強化学習の開発、運用の経験 ・機械学習・データサイエンス領域での査読付き論文採択・発表経験
-
400~850万
📍おすすめポイント 1. 自由な働き方でキャリアをデザイン! 📈 案件ごとに「担当領域」「単価」「関わりたい技術」を選べます。レバレジーズの社員として安定した働き方を確保しつつ、多様なプロジェクトに参画できるため、あなたの志向に合わせた自由なキャリア形成が可能です。 2. 成長を後押しする充実のサポート体制! 🧠 営業担当だけでなく、エンジニア専門のフォロワーチームがあなたのキャリアをサポートします。業務での悩みや相談はもちろん、解決のための企業交渉までしてくれるので、安心して目の前の業務に集中できます。また、社内勉強会や表彰制度など、成長や頑張りを称賛する文化が根付いています。 3. 多彩な案件でDXの最前線へ! 🤝 飲食、医療、物流、ITサービスなど、様々な業界のデータ分析やAI開発案件に携われます。データサイエンティスト、データアナリスト、BIエンジニアなど、幅広い職種でDX人材としてスキルを磨き、市場価値を高めることができます。 ✍️ 主な仕事例: ・飲食業界向けデータ分析 ・飲食店向けAIチャットボットプロンプト改善(ChatGPT/自然言語処理) ・テレビ業界向けデータ分析基盤開発 ・物流業界向け帳票開発(PowerBI) ・建設系企業向けダッシュボード構築(Tableau) ・大手企業DX及びデータ分析(機械学習/データマイニング) 🌟使用ツール例 ・データアナリスト:GoogleAnalytics、SAS、Salesforce ・BIエンジニア:Tableau、PowerBI、Looker Studio ・データサイエンティスト:TensorFlow、Keras、PyTorch、ChatGPT関連ツールなど ・データエンジニア:AmazonRedshift、BigQuery、DWH、ETLなど
🌟こんな方を募集しています! 【✅必須】 ⬇️以下のいずれかを満たす方⬇️ ・PythonやRを用いた機械学習モデルの開発、またはデータ分析経験が1年半以上 ・クラウド環境でのデータ基盤構築経験が1年半以上 ・TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード作成、およびSQLでのデータ処理・抽出経験がそれぞれ2年以上 ・複数のプロジェクトでDX推進を経験された方(合計3年以上) 【✴️こんな方と一緒に働きたい!】 ・データ領域に強い関心がある方 ・新しい技術やツールにアンテナを張り、キャッチアップを楽しめる方 ・実務経験は浅くても、有名企業で活躍したいという意欲がある方 ・将来的に、現場のリーダーやマネジメントに挑戦したい方
自社メディア事業 DX事業 メディカル関連事業 システムコンサルティング事業 M&Aアドバイザリー事業 システムエンジニアリング事業 教育関連事業 人材関連事業
480~1550万
大手企業等のクライアントに対し、SQLやPython、BIツール(Tableau等)を活用して顧客・売上データの分析・可視化を実施。課題特定から業務改善・DX推進まで顧客支援を行います。 ・データ分析・集計(SQL等での抽出・加工・分析・改善提案) ・BI・データ可視化(Tableau/Power BIでのダッシュボード構築・可視化) ・データ活用・業務改善支援(課題整理・施策立案) ・データ基盤・連携(設計・構築支援・ETL処理等) 経験に応じた業務からスタートし、企画やDX推進など上流へキャリア拡張可能。案件はご自身の裁量で自己選択制を採用しています。【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務
★案件を通して成長したい方歓迎/目指すキャリアに合わせて案件選択が可能です★ 【いずれか必須】・PM/PMO経験2年以上・開発経験・データ設計経験 ・SQL/Pythonでの分析経験・BIツール/データ基盤/業務改善経験 ■求める人物像 ・技術力のみならずビジネス視点も磨きたい方 ・自社プロダクトや新規事業の立ち上げに関わり0→1を経験したい方 ・実力を正当に評価される環境でキャリアアップしたい方。 ■サポート体制 ・100%案件選択制を採用。ご希望に応じた理想的な働き方の選択が可能です。・ベテランエンジニアによる勉強会や定期的な1on1面談など、非常に手厚い教育やキャリア支援体制が整っています。
-
1000~1800万
【組織・チームのミッション】 メルカリのデータ分析環境は月間で1200人程度(全従業員の6割程度)が利用し すでにSocratesというLLMベースの分析アプリケーションを 提供するなど 、その土壌は国内でも最先端の水準にあります。 しかしながら、データ活用のニーズやそれを取り巻く環境は急速に変化しており 既存のアプローチでは需要増にエンハンスの供給が追いつかない等 日々新たな課題が発生しています。 私たちは、変化へ柔軟に対応し、データプロダクトがプロダクト開発を何倍にも加速させる環境を構築するため、データモデリングのライフサイクル自動化といった新たなアプローチを積極的にリードします。AI/LLMを活用してこれらの構造的な課題を解決し、全従業員のデータ活用体験を滑らかにすることで、お客さまへの提供価値の最大化を目指します。 【業務内容】 メルカリのデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、全従業員が 最高の効率と信頼性をもってデータから価値を引き出せる、 高度に自動化・知能化されたデータエコシステムの構築をリードしていただきます。 (業務例) ・全社で利用されるSocrates、Basic Tables、Semantic Layer、各種ダッシュボードといった 既存データプロダクトの継続的な機能改善・価値向上 ・AI/LLM等の技術を活用し、最適化すべき処理の検知〜設計〜実装までの データモデリングのライフサイクル全体を自動化する仕組みの構築 ・AIと人間の両方が信頼できるSingle Source of Truthとして 機能するセマンティックレイヤーの定義・実装による 誤ったデータに基づく意思決定リスクの低減 ・部門ごとにサイロ化しがちな知識(マーケティング施策など)を 全社の共通資産へと転換させるビジネスメタデータ基盤の整備 ・各部門固有の業務データをデータプロダクトとして整備することによる 全社横断の意思決定基盤の強化 ※業務内容は固定されたものではなく、チームが向き合うべき課題の 大きさや技術の進歩に応じて柔軟に変化します。 【ユニークなチャレンジ】 メルカリは、LLMを活用した分析アプリケーション「Socrates」を 全社展開するなど、データとAIの活用において業界をリードしています。 しかし、その先進性ゆえに、私たちは今、新たなフロンティアに立っています。 従来のデータエンジニアリングが「データを集め、使えるように整える」ことを 主眼としていたのに対し、このポジションではデータとAI・人間の協業の 可能性を最大限にunleashするという、まだ前例のない領域に挑みます。 例えばSocratesのようなツールの浸透は、一方でクエリのコストやパフォーマンスへの 無自覚さを生み、データ信頼性の担保をより困難にするという新たな課題を生んでいます。 これらの次世代の課題に対し、AIが自らデータモデリングの サイクルを回し続ける仕組みや、AIと人間が等しく信頼できるデータの 礎となるセマンティックレイヤーをゼロから設計・構築することで 意思決定の質を高め、最終的にはお客さまへの提供価値を 最大化するという、未踏のチャレンジをリードします。
【求める経験・スキル】 ・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方 ・データを活用するステークホルダーと協業し、課題の解決をリードした経験 ・AI/LLMを活用したデータ基盤の改善や業務効率化に対する 強い関心、または実務経験 ・データウェアハウス(BigQuery等)におけるSQLを用いた データマートの設計・構築・運用の経験 ・Looker等のBIツールを用いたデータガバナンスや セマンティックレイヤーの設計・構築の経験 【歓迎する経験・スキル】 ・変化の速い技術トレンド(特にAI/LLM関連)を自律的に キャッチアップし、積極的に業務へ活用しようとする姿勢 ・プロジェクトマネジメントの経験 (特に、複数の関係者が求める要件を整理、取捨選択し プロジェクトのスコープを設定した経験)
-
750~1000万
【ナウキャストとは】 ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。 ■ナウキャストが提供しているサービス POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」 JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」 HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」 など... ■「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境 ・世界水準の技術力と知見 - 全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。 ■知見を共有するカルチャー 「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。 こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。 ■個人の挑戦を尊重し、支援する組織 私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。 技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。 【募集する背景】 近年、データサービス市場は年平均成長率(CAGR)約18.15%と急拡大しており、AI時代において「データエンジニア」の需要はますます高まっています。 私たちはこの成長領域においてソフトウェア的な視点からデータ基盤を再定義し、「データインフラのソフトウェア製品化」を推進しています。 そのため、ソフトウェアエンジニアとして培った設計力・開発力・品質志向が、データエンジニアリングの進化を支える上で非常に重要です。 今回の募集では、ソフトウェアエンジニアとして培った「設計・品質・開発運用」の経験をデータプラットフォームやパイプラインの構築・運用に活かしていただける方を求めています。 【業務の概要】 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 生成AI導入における顧客支援 【こんな経験を活かせます】 ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 【ポジションの魅力】 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 ⑤AI・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
必須スキル: ・チームでのシステム開発・運用経験 ・Python, Goなどを用いた開発・運用経験 ・サーバーサイドエンジニアもしくは、インフラエンジニアとしての開発経験 歓迎スキル: ・対面折衝(クライアントコミュニケーション)経験 ・dbt、Dataform、GlueなどETLツールの利用経験 ・Airflowなどワークフロー管理ツールの利用経験 ・DMBOKに代表されるデータマネジメントの知識 ・Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験 求める人物像 ・ソフトウェアエンジニアとして培った開発スキルをデータ領域で活かしたい方 ・プロダクト/サービス開発を「データ」という基盤から支えたい方 ・新しい技術を積極的に取り入れ、組織に展開できる方 ・部門を超えて協働し、課題解決を推進できる方 ・データ品質・再現性・透明性に強い責任感を持てる方
フィンテックシフト事業、データAI事業、金融インフラストラクチャ事業
800~2000万
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用
【必須(MUST)】 <経験> ・情報処理、人工知能、統計学を用いたデータ分析の実務経験 <スキル・知識> ・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連の知識 【歓迎(WANT)】 <経験> ・システムの設計・開発経験 ・機械学習プラットフォームを活用したデータ分析経験(SageMaker, Azure MLなど) ・Azure OpenAI Service等のクラウドサービスを利用して、生成系AIを社内業務に適用した経験 <スキル・知識> ・Python、Java、C/C++、Scalaなどの基礎的なプログラミングスキル(業務では主にPythonを利用) ・Sparkなどの分散処理のスキル(業務ではPySpark利用) ・クラウド・コンピューティング(AWSなど)に関する知識 ・高いコミュニケーション能力-複雑・難解な技術的トピックについて専門家でない人へわかりやすく説明できる ・生成系AIに関する知識 <資格> ・データサイエンティスト系資格、情報処理技術者試験資格、DBMS・OS等に関するベンダー試験資格等 <語学> ・英語-リーディング・リスニング+実践会話力。英文の技術資料や論文等を理解でき、海外カンファレンスに単独で参加して情報収集できるレベル。
-
700~1400万
次世代データプラットフォーム「Snowflake」は、そのクラウドネイティブな技術特性と、顧客のデータを繋ぐというユニークな特徴で一躍成長を遂げているクラウドデータウェアハウスサービスです。サービスそのものも常に進化を遂げており、今ではデータウェアハウスの領域に収まらない、データ活用全体のプラットフォームとして活用されています。 私たちは、Snowflakeを中心として一気に変革が起こっているデータ活用業界において、Snowflakeのスペシャリスト集団として、国内外の様々なお客様にSnowflakeの導入とそれに伴うデータ活用のご支援をしています。また、Snowflakeと周辺技術領域について更なる情報収集を行い、私たちの考えを社内外で発信することも行っています。 #業務例 ・Snowflakeの導入コンサルティング ・Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発支援、データ活用支援 ・Snowflakeや周辺技術領域(モダンデータスタック)の情報収集、技術検証 ・データ基盤やデータエンジニアリングに関する技術情報発信 ■職務の魅力 このポストでは、Snowflakeをはじめとする先進のデータ関連クラウドサービスを使い倒し、顧客企業はもちろん、日本社会全体のデータ活用を先導するとともに、世界でまだ誰も実現したことのないデータ活用の理想を考え、そのためのアーキテクチャ実現にチャレンジすることができます。Snowflakeに関して、世界でも有数のスペシャリストが複数在籍しており、Snowflakeに限らず、技術的な好奇心を思う存分発揮できる職場です。徹底的にSnowflakeを使い倒し、進化する周辺技術を含めて、得られた知見を世界に発信してみませんか? ■組織の魅力 APN AWS Top Engineersや Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion など、トップレベルのエンジニアが数多く在籍しており、プロジェクトで連携、情報交換しながら自らのスキル、価値を高めることができる環境です。勉強会などでのナレッジ共有も盛んで各種ツールやサービスを活用した先進的な働き方を実践しています。
(1)経験 ・RDBMS製品(Oracle、 PostgreSQL、MySQL等)またはDWH製品(Teradata、Redshift、BigQuery等)またはデータレイク製品(Hadoop/Spark、EMR等)に関する開発経験 ・クラウド(AWS、Azure、GCP等)に関する開発経験 (2)スキル/知識 ・基本的なSQLまたはPythonのコーディングスキル ・論理的思考、ドキュメンテーションのスキル ・流暢な日本語でのコミュニケーションスキル (リスニング、ライティング、口頭、プレゼンテーションなど)、日本語能力試験N1程度の語学力
総合ITサービス
550~850万
■担当業務 同社衛星データの自動解析サービスのうち、Object Detection and Classification (ODC)をはじめとした安全保障領域におけるデータ分析、サービス開発支援および運用をご担当いただきます。 具体的には: ・顧客ニーズに基づいた自動解析サービスの企画、提案 ・自動解析サービスの運用 ・衛星データ判読分析 ・自社衛星データおよび分析結果の品質管理の実施、衛星開発・衛星データ生産の他部署へのフィードバック
■必須要件 ・リモートセンシングデータ判読分析経験3年以上 ・安全保障分野への興味関心 ・英語への抵抗感がない方 ■歓迎要件 ・安全保障分野用途のSARデータ判読分析経験 ・安全保障関連の業務経験 ・レーダーおよびレーダーデータの基礎知識
・SAR画像データ販売 ・衛星データを利用したソリューションサービス ・小型SAR衛星の開発・運用