1161【法人/S】データエンジニア/データ活用基盤構築エンジニア_WEB面接可
850~1250万
株式会社NTTデータ
東京都江東区
850~1250万
株式会社NTTデータ
東京都江東区
データエンジニア
■日本を代表する様々な業界(小売/自動車/食品/製薬/メディア等)の大手顧客に対して、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を、関係者を巻き込みながらリードいただきます。 ※AI・データ活用のためのデータ活用基盤のコンサルテーションからデータエンジニア、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験可能です。ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインします。 【プロジェクト事例】◎小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築/販売、調達高度化の支援 ◎製造業におけるデータ仮想化を実現を通じた、顧客のデータ活用のサイロ化を回避および利活用促進支援など
【必須】◎データエンジニアリング分野での業務経験(3年以上) ◎チームリーダとしてPJ推進に携わった経験 ◎インフラ基盤(クラウド)構築の経験 ◎AWS,Azure,GCPのいずれかに関する検討、構築の経験 【キャリアアップ】 データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。
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
無
850万円~1,250万円 月給制 月給 420,000円~ 月給¥420,000~ 基本給¥420,000~を含む/月 賃金・残業手当の支給方法など、本求人票で明示されていない項目につきましては、決定次第速やかにお伝えいたします。
会社規定に基づき支給
07時間30分 休憩60分
標準労働時間:9:30~18:00 ※プロジェクトや顧客先によって変動します。
有 コアタイム 有 (コアタイム:有 10:00~15:00)
有
有 残業時間に応じて別途支給 労働時間:全社平均1,982時間/年 有給取得:17.0日/年 平均有給休暇取得率84.6%
年間122日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、夏期5日、年末年始6日
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日 入社初月より支給。入社月により日数変動。
その他(育児・介護・看護・ライフプラン休暇等)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
■就業時間補足 フレキシブルタイムは7:00~10:00及び15:00~22:00 ※コアタイムなしも選択可 ※1日の標準労働時間は7時間30分とし、始終業時刻については、職場または業務により異なる場合あり ※業務の都合により、時間外勤務または休日勤務あり ■勤務形態補足 現場状況や採用役職/職種によっては以下いずれかの勤務形態にて採用となるケース有。本求人票で明示されていない項目につきましては内定通知時にお伝えいたします。 1,フレックス制なし 標準労働時間9:30~18:00 所定労働時間7時間30分 残業:有 残業手当:有 2,専門業務型裁量労働制:1日あたりのみなし労働時間:7時間30分 標準労働時間:7時間30分(残業手当:無 残業:無 裁量労働手当:有 休日or深夜残業手当:有) ※専門業務型裁量労働制が適用されるのは適用可能職種にて採用となった場合のみ ■従事すべき業務の変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般
システムインテグレーション事業本部 テクニカルエンジニアリングサービス事業部 データ&アナリティクスユニット
当面無
東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル
東京メトロ有楽町線豊洲駅 ゆりかもめ新交通ゆりかもめ豊洲駅
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
有楽町線「豊洲駅」直結
変更の範囲:人事異動・出向(転籍)等により、当社の国内外の事業所及び当社の事業所以外が勤務地となる場合があります。
在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 副業OK(全従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 自転車通勤可(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) 社員食堂・食事補助(全従業員利用可)
無 家賃補助(独身4万円 他7万円等)、持家ローン補助(利子補給/一時金)、持ち家支援
有
財形積立支援金、社員持株会、人間ドック、保養所、レジャー施設、引越補助、テレワーク等
■制度補足 ―副業:社内審査有り。業務に支障があるものや、同業他社は不可 ―出産・育児支援制度:育児相談窓口、ベネフィットパッケージ、短時間勤務可、時間外・深夜勤務免除等 ―資格支援制度、社員持株会制度:契約社員は利用不可 ―研修支援制度:業務上必須のものであれば、全従業員利用可/自主的な研修であれば、全従業員利用可(契約 社員は不可) 「自ら学ぶ意欲」を尊重し、自主的な研修を積極的に支援する観点から、自主研修※についても支援対象。※ 会社施策として指定する自主研修、もしくは自ら任意に選定したもので、支援対象としてふさわしいと育成責任 者が判断したもの ―社員食堂・食事補助:社員食堂:全従業員利用可/食事補助:制度なし ―家賃補助:支給対象・支給額は社内規定に準ずる ―その他制度:育児・介護支援、企業年金など ―定年制あり60歳 再雇用制度あり上限65歳
5名
~2回
筆記試験:有(WEB適性検査) ※応募者個人情報の第三者提供有り <提供目的> 記載の企業間でグループ募集を実施しております。こちらの求人票にご応募頂いた際には各社に 個人情報を提供させて頂き、いずれかの企業での採用となります。あらかじめご了承ください。 <提供先> 株式会社NTTデータグループ(持株会社/東証プライム市場上場)、株式会社NTT DATA, Inc(海外事業会社)
「Realizing a Sustainable Future」を掲げ、サステナブルな社会の実現に向け、社会課題の解決を目指すDX先進企業。 社会の変革を推進するために、多種多様な人財を求めています。
◎NTTデータは、豊かで調和のとれた社会づくりをめざし、世界50ヵ国以上でITサービスを提供しています。 デジタル技術を活用したビジネス変革や社会課題の解決に向けて、お客さまとともに未来を見つめ、コンサルティングからシステムづくり、システムの運用に至るまで、さまざまなサービスを提供します。◎当社グループは、2023年7月1日から、持株会社、国内事業会社、海外事業会社の新たな体制へ再編し、グループ一体となって知識と技術を共有しながら、これまで以上に価値の高いサービスをグローバルで提供する企業グループへ成長を加速させます。◎働き方改革や女性躍進に注力し、テレワークや産休・育児休職が積極的に活用されています。 【休日・休暇補足】週休2日制、祝日、年末年始休暇、夏季休暇、年次有給休暇20日、特別休暇(慶弔ほか)、病気休暇、ライフプラン休暇、産前・産後休暇、介護休暇、看護休暇など。※有給休暇:年間20日間の有給休暇(年次休暇)があり、1日単位、半日単位、または、1時間単位で休みを取ることができる制度。【その他制度】テレワーク(リモートワーク制度。上司が許可した場合は在宅以外も可。)育児のための短時間勤務(小学3年生以下の子を持つ社員が対象。勤務パターンは1日4時間~6時間)
〒135-6033 東京都江東区豊洲3-3-3豊洲センタービル
■首都圏事業所:品川/大手町/三鷹/三田/西葛西/茅場町他 ■従業員数はNTTデータグループ連結(2024年3月31日現在)
統合ITソリューション、コンサルティング、SI・ソフトウェア開発、 メンテナンス・サポート、ITインフラ・AI・セキュリティ等
(株)NTTデータグループ、(株)NTT DATA, Inc. ※(株)NTTデータグループはNTT(プライム上場)の100%出資となり上場廃止
非公開
NTTデータグループ 100.0%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2025年03月 | 4,638,700百万円 | - |
| 前期 | 2026年03月 | 5,004,600百万円 | - |
| 今期予測 | 2027年03月 | 5,190,000百万円 | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
最終更新日:
730~1300万
●概要 数百万規模の求職者データを保有する同社において、散在するデータを統合し、ビジネスの勝ち筋に直結する論理的なデータ構造へと昇華させる設計のプロフェッショナルとして、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。 ●具体的な業務内容 ■求職者のデータモデリングとセマンティック定義 事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。 ■マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化 Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。 ■非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計 キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。 ■データ品質管理体制(ガバナンス)の構築 膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策(Braze連携等)に不可欠な項目を厳選し、品質基準(SLO)を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。 ■事業所・法人データとの統合設計(将来像の構築) 求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。 ●キャリアパス 定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能です。医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域など40以上の事業を展開しているため、転職なしで異なるビジネスモデル/異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。 ●仕事内容(変更の範囲):事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●必須条件 ・顧客データや行動ログ等、複雑な事象を整理し、論理的なデータ構造(ER図、テーブル定義書等)に落とし込む設計実務経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験 ・複数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメント経験 ・大規模なBtoCサービスにおけるユーザー行動分析やCRM基盤の構築・運用経験 ●歓迎条件 ・LLM等のAI技術をマーケティング実務に活用した経験、または強い関心 ・人材業界、または行動ログデータを重視するドメインでの業務経験 ・dbt、BigQuery、Databricks等のモダンなデータ基盤環境での業務経験 ・データガバナンスや品質管理の経験、または強い関心 ・事業側の曖昧な要求を紐解き、エンジニア側へ精緻な仕様として伝達できる高い言語化・ファシリテーション能力
-
690~810万
●具体的な業務内容 データドリブンなマーケティング活動を実現するマーケティングエンジニアとして以下の業務を担当: ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ●キャリアパス ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア など、ご自身のキャリア志向次第で様々なキャリアプランが実現可能です。 ●仕事内容(変更の範囲):会社の指示する職務内容へ変更することがある
●必須条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 ●歓迎条件 ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・ETL/ELTの開発 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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646~843万
仕事内容 ミドルウェア調査 :現在進行中のプロジェクトにおいて、ミドルウェアの調査を実施します。 インフラ系チームリーダー(TL): インフラチームのリーダーとして、プロジェクトの指揮を執ります。 パートナーインフラエンジニアの取りまとめ :パートナー企業のインフラエンジニアを取りまとめ、プロジェクトの円滑な進行を支援します。 サーバーおよびミドルウェアの構築・運用 :Webサービスのサーバー、データベース(DB)、アプリケーションサーバー等のミドルウェアの構築および運用を担当します(5年以上のミドルウェア経験が推奨されます)。 ネットワーク構築・運用: ネットワークの構築および運用も行います。細かな作業を地道にコツコツと行うことが求められます。 クラウド移行への対応: 今後、プロジェクトはクラウドへ移行する予定で、大規模なプロジェクトに関わる機会があります。 ※なお、アプリケーション部分の引継ぎも当社別チーム(同一PJ)にて対応しております 仕事の魅力 日本屈指の大量アクセスを捌くための仕組みや工夫に触れることが出来ます システム規模も大きく、大規模プロジェクトの知識や経験が得られます 一部AWS環境も利用しているため、クラウド技術の知識も得られます 直接クライアントと会話でき、マネジメントスキルの向上が見込めます ワークライフバランスも重視しており、働きやすい環境です。 ポジションについて 現在、大規模Webシステムの引継ぎプロジェクトが進行中です。 (アプリケーションやインフラなど全てを、既存ベンダーから引き継ぐ対応となります) 当該システムはオンプレ環境(一部AWS環境もあり)にて稼働しており、約400台のサーバー/ネットワーク機器で構成されています。 当社においてもオンプレの知識や経験を有したメンバーが担当していますが、引継ぎ完了後の運用フェーズも視野に入れ、インフラチームの体制を強化する事としました。 クライアントや既存ベンダーとの折衝、メンバー管理などを担当していただくインフラチームのリーダーを募集します。
Must要件 webサービスのサーバー、ミドルウェア(DB、アプリケーションサーバ等)の構築、運用経験 ネットワークの構築、運用経験 チームリーディング経験(5名程度~) クライアントや外部ベンダーとの折衝経験 最低週2回の初台出社、その他必要応じて初台、現地DC、クライアント先での対応 Want要件(いずれかのご経験がある方) オンプレ環境での構築、運用経験(LB、F/W、ストレージ) クラウド環境の構築経験(AWS等) アプリケーション開発経験 求める人物像 常に新たなソリューションや技術を取り入れる積極性と柔軟性を持った人物を求めています。 もちろん新たなソリューションがその案件の求めるレベルに達しているのかを判断する能力も必要となりますが、チャレンジすることに関しては積極的にサポートします。
ECサイトの新規案件(物販、サービス、デジタル系の決済部分も含まれます)
550~1600万
●データエンジニア ・データ基盤(DWH・データレイク)の設計・構築・運用 ・Snowflake、BigQuery、DatabricksなどのクラウドDWH導入支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装・最適化 ・ストリーミングデータ処理(Kafka、Pub/Sub等)の設計・実装 ・データ品質管理・ガバナンス設計の推進 ・BI/分析チームと連携したダッシュボード構築・データ提供 ・インフラ(AWS、GCP、Azure)上でのセキュアな環境設計 ●データアナリスト ・クライアントの経営・マーケティング課題に基づくKPI設計 ・データ分析(顧客分析、売上分析、施策効果検証など) ・BIツール(Tableau、Looker Studio、Power BI等)を用いたダッシュボード設計・実装 ・データ基盤(Snowflake、BigQuery等)の活用・最適化支援 ・分析結果を基にした経営層向けレポート・提案資料の作成 ・将来的にはデータ活用戦略の立案やアナリティクス組織の立ち上げ支援にも従事
●データエンジニア ・データベースやDWHの設計・運用経験(RDB、SQL) ・クラウド(AWS、GCP、Azure)の利用経験 ・Python、SQLなどを用いたデータ処理スクリプトの実装経験 ●データアナリスト ・データ分析またはBIツール活用の実務経験(1年以上) ・ExcelやSQLを用いたデータ集計・分析スキル ・Tableau、Looker Studio、Power BIなどBIツールの利用経験 ・論理的思考力とドキュメント作成能力 ・もしくは上記スキルを習得する高い意欲とポテンシャルがある
1. SnowflakeのAI Dataサービスパートナー 2. 超上流工程 東証プライム市場の上場企業やナショナルクライアントのデータドリブン経営に向けた、 データガバナンスの設計やデータ利活用戦略の策定」など超上流。 3. 強力なマーケティングチームやコンサルタント BrazeやKARTEなどのCX、Web広告運用にどう直結し、企業の売上をどう変えたかという、 ビジネスの成果を肌で感じれます。
500万~
配属予定組織では、KDDIの通信インフラに関わるデータを集約し、お客さまの通信品質向上やKDDI社内のデータドリブン経営の推進を支えるデータ基盤の開発を行っています。 将来的なデータ基盤を用いたAI利活用を見据え、データ利活用要件の整理やデータマネジメントまで含めた「使われ続けるデータ基盤」の実現をミッションとしています。 本ポジションでは、データエンジニアとして基盤の設計、開発、運用を担いながら、段階的にデータ利活用全体を俯瞰した意思決定や関係者調整にも関与していただきます。 職務内容 KDDIの通信インフラに関わるデータを一元管理するデータ基盤の設計、構築、運用を担い、将来のAI活用を見据えたデータ戦略およびガバナンスを推進していただきます。 業務部門と連携し、継続的に活用される仕組みの構築を主導します。 ■データ基盤の高度化推進(主業務) ・AI利活用を見据えたデータ戦略、およびユーザーニーズに応じた基盤機能の企画、推進 ・データレイク、データマート、データパイプラインの設計および構築の推進 ■データ利活用全体を俯瞰した判断・調整業務 (将来的に担っていただく領域:データアーキテクト/データスチュワード) ・データ基盤全体の構想に基づく、データモデルや連携方式の設計方針の検討および意思決定 ・データ品質基準や定義、管理ルールの設計および運用定着の推進 ・業務部門との調整を通じた、データ開示可否や利用条件、変更時影響の整理および合意形成
【必須】 ・データ基盤(データレイク/DWH環境)の開発経験 ※データモデル設計、データパイプライン構築 ・データガバナンスやデータ品質に関するルール策定および展開経験 ・パブリッククラウド(OCI、AWS)を用いた開発経験 ・通信業界における業務知識またはシステム開発経験 ・業務部門との折衝経験 求める人物像 ・変化を前向きに捉え、複雑な課題に 【その他】 ・データ基盤(データレイク/DWH環境)の開発経験 ※データモデル設計、データパイプライン構築 ・データガバナンスやデータ品質に関するルール策定および展開経験 ・パブリッククラウド(OCI、AWS)を用いた開発経験 ・通信業界における業務知識またはシステム開発経験 ・業務部門との折衝経験 【求める人物像】 ・変化を前向きに捉え、複雑な課題にも粘り強く取り組める方 ・多様な関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進できる方 ・通信インフラを支える業務にやりがいを感じられる方 ・新しい技術に主体的にキャッチアップできる方
電気通信事業
450~650万
【職務内容】 DBA/設計構築プロジェクト/データベースのコンサルティングサービスなど幅広い案件があり、ご経験に合わせてお任せします。(4~10人のチームで参画しています) 【詳細】セキュリティ大手ユーザー企業や通信系大手企業でのDBA専任作業/オラクルDBの設計構築・移行/導入コンサル など <事業部の特徴> ・最上位資格の「ORACLE MASTER Platinum」取得者数は国内上位 ・Oracle Database関連で14連続受賞 ・Oracle Cloud Platform (PaaS / IaaS)認定資格の保有者数国内上位 ★Oracleに圧倒的な強みと高い評価を得ています! ★ポジションに限らず、社員の「これをやっていきたい」を大切にする文化があります。 ★業界トップクラスの優秀なエンジニアが多数おり、相談すれば解決に向けた回答やアドバイスが得られ、自由に技術検証出来る環境も整っています! <日本オラクル株式会社の部長から見たシステムサポート> どんな仕事でも、常に同じ姿勢でビジネスに取り組んでいただけるので、安心してお客様を紹介出来ます。システムサポート社は常に『エンドユーザーに一番喜ばれるシステムとは?』と考え、追求しています。お客様の立場に立って考え、お客様が納得するまでとことん付き合ってくださるので、紹介したお客様は必ず満足してくださいます。この企業姿勢は社内の誰もが評価していますので、アワード選考にあたっては全会一致で賞を贈ることが出来ました。(求人ID:186258)
【必須】 以下3年以上のご経験 ・DBAのご経験 ・オラクルデータベースでの設計・構築または運用経験 ・インフラ/Cloudでの設計・構築または運用経験
【東証プライム上場企業グループ/今勢いのある独立系SIer】 ■本社が石川県にあり、エンドユーザーとの直接取引多数、オラクルマスターの最高位・Platinum保有者数国内有数の独立系SIer
500~1300万
具体的な業務内容 ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます 不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング 収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) 上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) 社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python)
必須スキル コンピューターサイエンスの基礎的な理解(データ構造・計算量など) Webバックエンドシステムもしくはサーバーサイド処理(バッチ処理など)の開発・運用経験(目安2年以上) リレーショナルデータベース(MySQL, PostgreSQL など)を用いた開発経験 バージョン管理システム(Gitなど)やチケット管理システムを用いたチーム開発経験 歓迎スキル Rust, Go, Kotlin などの静的型付言語によるバックエンドシステム開発経験 Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift などの DWH 製品の利用経験 特定のドメインに深く入り込んでビジネスロジックを設計・モデリングしてきた経験 Rustへの興味関心 機械学習の知識
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595~1155万
◆企業概要 ・戦略と先端技術を融合し、企業の事業変革を推進するコンサルファーム ・国内最大級5.2万名のプロネットワークを活かした独自の事業モデル ・毎年約140%の売上成長を継続する、勢いのある東証上場グループ ・AI駆動開発の時代を見据え、次世代型コンサルタントの組織を急拡大中 ・戦略策定にとどまらず、最先端技術の実装まで完結できる強みを持つ ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・ビジネス課題の定義からソリューションの設計・実装・定着までを牽引 ・Claude Code等を用いたAI駆動開発によるシステム実装 ・データパイプライン構築やETL処理、ダッシュボードの設計と開発 ・非技術者にも分かりやすいドキュメント作成と週次MTGの進行 ・プロジェクトで得た知見や生成AI活用ノウハウの社内ナレッジ化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・AIエージェントや高度な分析基盤を用いた企業の事業変革の推進 ・生成AI等の先端ツールを駆使した、高速なプロトタイプ開発と実装 ・年間数億円規模の事業価値を創出する、経営直結のDXプロジェクト ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅「戦略×データ×実装」を横断する、市場価値の高い希少なキャリア ✅AIツールを駆使し、圧倒的なスピード感でモノづくりと変革を体現 ✅将来的には、事業責任者やプロダクト責任者への多彩なパスが開ける ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・「提言」で終わらず「開発」まで1人で完結させる次世代FDE組織 ・自社コンサルとフリーランスを組み合わせる機動的なチーム組成力 ・ビジネスインパクトと技術手段の双方にフォーカスできる評価環境
・AIコーディングツール(GitHub Copilot、Claude Code等)を実務で活用した経験 ・フロントエンド(React/TypeScript等)・バックエンド(Python/Node.js等)・データ処理(SQL等)・クラウドサービス(AWS/GCP/Azure)のいずれかに関する実践経験
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600~900万
■職種:データ処理・分析エンジニア ■業務内容 LocationMindが扱う位置情報・移動体データを、プロダクトや各種プロジェクトで活用できる形に整えるデータエンジニアポジションです。 AWSやSparkなどを用いて、大規模データの処理基盤やETLパイプラインを設計・開発し、分析や機械学習モデルの活用を支えます。 エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタントと連携しながら、データの品質評価から基盤改善まで幅広く担当していただきます! ≪具体的な業務内容≫ ・複数ベンダーから提供される位置情報・移動体データの評価、比較 ・地理空間データの加工、集計、分析に向けたデータ処理 ・スケーラブルなデータパイプライン、ETL基盤の設計・開発・運用 ・AWS環境でのデータ処理・分析基盤の構築、改善 ・Apache Sparkなどを用いた大規模データの高速処理 ・地図データ、交通ネットワークデータの処理 ・機械学習モデルを活用した移動体データの予測・分析支援 ・CI/CD環境の開発・実装 ・設計書、仕様書などのドキュメント作成 ・プロダクト開発エンジニアやコンサルタントとの連携、要件整理 ■このポジションの魅力 ◇地理情報という社会的インパクトのある分野 LocationMindでは、地理情報システム(GIS)やデータ解析を活用したプロダクトを開発しており、都市計画、防災、交通、マーケティングなど、社会に貢献できるサービスを提供しています。 ◇多様なチームでの協働 デザイナーだけでなく、プロダクト開発エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタントと密接に連携しながら、全体を見据えたデータ処理・分析やプロダクト開発に携われます◎ ■企業紹介 -移動データで、社会インフラの未来を変える- AIと位置情報ビッグデータを活用し、人や車の動きを可視化・分析することで、交通・都市・インフラの課題解決に挑むスタートアップです。 高速道路会社や官公庁と連携し、渋滞緩和、交通安全、防災、観光振興、道路維持管理の高度化など、日本の社会基盤を支える重要テーマに取り組んでいます。 2024年にはシリーズBラウンドで総額約11億円の資金調達を実施し、累計調達額は約36億円に到達。 さらに国交省・NEDO・SBIR等の国家プロジェクトにも関わりながら、最先端のデータ活用技術を武器に、社会インフラの高度化と持続可能な都市づくりを推進しています!
■必須要件 ・大規模な移動データ・時系列データの処理経験 ・データ処理基盤、データパイプラインの構築経験 ・AWS環境での開発・運用経験 ・Apache Sparkなどを使ったビッグデータ処理経験 ■必須言語 Programming Language: Python, Java, SQL Operating System & tools: Linux, Bash プログラミング言語: Python、Java、SQL オペレーティングシステムとツール: Linux、Bash
位置情報を用いた人流分析・予測サービス、位置認証サービス、及びコンサルティング
800~1100万
■職種:海洋プロダクト技術責任者 / Maritime Product Tech Lead ■この仕事の技術的チャレンジ 確立された定石が存在しない領域で、技術アプローチそのものを設計するところから関わることができるポジションです。具体的には、次のような難しさと向き合います。 ・大規模かつ欠損・ノイズを多く含む位置データを処理・分析してデータに意味付けする ・膨大な軌跡データと衛星データなどのマルチモーダルデータを処理する基盤を開発する ・国内外でも前例の少ない新たな海洋データ活用に、国家プロジェクトの最前線で取り組む ・プロダクトの技術的な方向性を、自らの裁量で決め、形にしていく ≪具体的な業務内容の例≫ ・海洋データ分析プロダクトの技術アーキテクチャの設計および技術的意思決定 ・データ基盤・パイプラインの設計と本番運用(クラウド環境はAWSを想定) ・事業メンバーと協働し、価値仮説を技術要件へ翻訳する ・再利用可能な技術アセット(データ・モデル・基盤)の戦略的な構築と蓄積 ・エンジニアリングチームのリードおよびメンバーの技術的育成 ■このポジションの魅力 AIS・衛星データなどの大規模な海洋データを扱い、まだ正解のない領域でプロダクトの技術アーキテクチャを自ら描けるポジションです。 データ基盤・モデル・再利用可能な技術アセットを積み上げながら、国家プロジェクト級のテーマにも挑戦できます。 海洋×位置情報×AIで、社会インフラの未来をつくる技術責任者として裁量大きく関われます◎ ■企業紹介 -海洋データで、社会インフラと安全保障の未来をつくる- LocationMindは、AIと位置情報ビッグデータを活用し、人・車・船舶の動きを可視化・分析することで、交通・都市・海洋インフラの課題解決に挑む東京大学発スタートアップです。 高速道路会社や官公庁との連携に加え、AIS・衛星データ・GNSSなどの技術を活用し、海洋領域におけるデータ分析プロダクトの開発にも注力。船舶の動態把握、海上交通の高度化、海洋安全保障、物流・防災など、今後さらに重要性が高まるテーマに取り組んでいます。2024年にはシリーズBラウンドで総額約11億円の資金調達を実施し、累計調達額は約36億円に到達。さらに国交省・NEDO・SBIR等の国家プロジェクトにも関わりながら、位置情報×AIの技術で社会インフラの高度化を推進しています。 現在はIPOを見据えた組織強化フェーズにあり、海洋データ領域でも技術アセットを積み上げていく重要なタイミングです。今回のポジションでは、AISをはじめとする大規模な位置・海洋データを扱い、分析プロダクトの技術アーキテクチャ設計からデータ基盤構築、チームリードまで担っていただきます!
■必須要件 ・地理空間データ、または大規模な時系列・軌跡データを扱うエンジニアリングの実務経験(基盤設計から本番運用まで) ・事業仮説を技術要件に翻訳し、「何を作り、何を作らないか」を自ら判断した実績 ・海洋ドメインの知識、もしくはそれを習得する意欲
位置情報を用いた人流分析・予測サービス、位置認証サービス、及びコンサルティング