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
700~1350万
株式会社NTTデータ
東京都江東区
700~1350万
株式会社NTTデータ
東京都江東区
データエンジニア
■日本を代表する大手企業(小売、自動車、食品、製薬、メディア等)の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。 【案件例】・小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化支援 ※変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般
【必須】インフラエンジニアとして基盤構築経験のある方 【歓迎】データ活用領域の基盤構築のある方 【組織】誰もが知っている各業界を代表する大手企業の様々な案件に携わりながらキャリアを積むことが可能です。キャリア入社者は3割以上でベンチャー、メーカー、SIer等様々なバックグラウンドのキャリア入社者が活躍しています。約9割がテレワークですが、入社後すぐは組織で出社奨励日を設け、フォローアップする体制も整っています。
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
700万円~1,350万円 月給制 月給 350,000円~ 月給¥350,000~ 基本給¥350,000~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 システムインテグレーション事業部 データ&アナリティクス統括部 開発担当
当面無
東京都江東区
東京メトロ有楽町線豊洲駅
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
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
3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・通信端末機器販売等
(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 | 2024年03月 | 4,367,387百万円 | - |
| 前期 | 2025年03月 | 4,638,721百万円 | - |
| 今期予測 | 2026年03月 | 4,936,725百万円 | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
最終更新日:
700~900万
当社のAI推進PM/PdMとして、AI技術の調査・選定から、選定した技術をプロダクトに実装するための計画策定までを担当していただきます。さらに、開発チームと密に連携し、実装を推進しながら、AI技術の最新動向を把握し、社内へ共有する重要な役割を担います。 具体的な業務内容は以下の通りです: - AI技術の調査・選定 - 選定した技術のプロダクトへの実装計画策定 - 開発チームとの連携による実装推進 - AI技術の最新動向の把握と社内共有 配属先は、最先端技術のR&Dを行っている「先端技術研究室」で、2025年に新設された部署です。IT業界の最先端技術である「AI・自動化」を軸に、新たなサービ
【必須要件】 AI技術の選定および実装に関する実務経験(3年程度をメド) 機械学習、深層学習に関する知識 Transformer,GPT,BERT等の理解 Python、Rなどのプログラミング言語の使用経験 AIプロジェクトのマネジメント経験 【歓迎要件】 クラウドサービス(AWS、GCP、Azure)の利用経験 ビジネス課題の解決に向けたAIソリューションの提案経験 関連分野での学位(修士、博士) 【求める人物像】 以下のような姿勢を持ち、自ら行動できる方を歓迎します。 こんな方が活躍できます! - 技術トレンドに敏感で、自己研鑽を続けられる方 - チームでの協働を重視し、コミュニケ
■デバッグ・ネットサポート・ソフトウェア品質検証事業 企画立案から、リリースされてからの運営・改善までの「サービス・ライフサイクル」の課題解決サポートを行います。 ◆主な事業 品質コンサルティング、環境構築・移行サポート、ゲームデバッグ、ソフトウェア第三者検証、モニタリング、カスタマーサポート、不正対策、BPRサポート
514~949万
<職務概要> KDDIおよびグループ会社が提供する au・UQなどのモバイルサービス、さらに アプリや金融サービスなど幅広い領域におけるマーケティング活動を、データ分析を通じて高度化させるポジションです。 市場や顧客の動向を読み解き、マーケティング課題に対する仮説を立て、データ抽出・集計・分析を行い、結果をレポートとして提案します。 データを活用し、より効果的な施策を生み出すことで、事業成長に直接貢献できるやりがいのある仕事です。 <職務内容> 〇各種事業領域におけるデータ分析業務 1. 課題把握・仮説立案 各種事業におけるマーケティング課題に対して、背景を整理し、課題解決に向けた仮説を立案 2. データ収集・準備 課題解決に必要なデータをシステムから抽出し、分析に適した形に整備 3. 分析実施 目的に応じた手法を選択分析を選択し、分析結果を可視化 4. レポート・提案 分析結果をレポートとしてまとめ、関係部署へ報告し、データに基づく改善提案や施策立案をサポート 〇その他付帯業務 ・実績動向の可視化(帳票、ダッシュボード) ・各種施策の検討から効果検証 ・過去実績を基にした予測/シミュレーション ・機械学習モデルを用いた各種スコアの構築/利活用 ・生成AIによる業務効率化推進 <魅力・アピールポイント> KDDIが掲げる 「サテライトグロース戦略」では、通信事業を基盤に、周辺の成長領域を拡大することが重要なテーマです。 通信領域は市場環境の変化が激しく、データを起点にお客さまの動向をタイムリーに捉え、市場を先読みする力が求められています。 さらに、成長領域の中でも特に注目されているのが”金融サービス領域”です。 QRコード決済やクレジットカード事業など、競合各社がしのぎを削る中、金融領域におけるデータドリブン推進の重要性はますます高まっています。 このポジションでは、各事業領域で、データ分析を通じて経営判断やマーケティング活動に直接関与できるため、事業成長に大きなインパクトを与えるやりがいがあります。 さらに、分析業務にとどまらず、機械学習モデルの構築や予測分析、スコアリングなど高度なデータサイエンス領域にも挑戦可能です。 将来的には、生成AIや高度なアルゴリズムを活用した意思決定支援にも関わることができ、データサイエンティストとしてのスキルアップを目指せる環境です。 <組織ミッション> 私たちは、各事業領域におけるデータ分析を通して、データドリブンマーケティングを実現することです。 市場動向を先読みし、お客さまを理解することでカスタマーサクセスに貢献し続けることを目指しています。 <募集背景> KDDIが掲げる 「サテライトグロース戦略」により、通信事業の基盤だけでなく、周辺の成長領域(金融サービス、アプリなど)が急速に拡大しています。 これに伴い、データ分析の対象となるサービスが増加し、モバイルと各サービスを横断したクロス分析の重要性も高まっています。 こうした環境変化の中で、データを起点にお客さま視点で仮説を立て、事業課題を解決できる分析官が不可欠です。 そのため、高度なデータ分析スキルを持ち、マーケティングや経営判断に貢献できる人材を募集します。 <参考情報> ・KDDIの経営を進化させるデータサイエンティスト データ分析から新たな施策が生まれる醍醐味 https://career.kddi.com/andkddi/category/recruitment/25053004.html ・膨大なデータを武器に、変革に挑むKDDIの戦略とは https://career.kddi.com/andkddi/category/recruitment/24013103.html
<必須の経験・スキル> ・何らかの技術を用いたデータ分析経験(3年以上) ・業務課題を理解し、分析設計/業務改善を行った経験 <あると好ましい経験・スキル> ・統計学/データ分析に関する基礎知識 ・機械学習モデルの構築/運用経験(回帰、分類、クラスタリングなど) ・クラウド環境でのデータ分析経験(AWS、GCP、Azure) ・Pythonライブラリ(pandas、scikit-learn、TensorFlowなど)の高度な利用経験 ・生成AIや自然言語処理の知識・実装経験 ・KPI設計やマーケティング領域での分析経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・財務・経理知識保有 <求める人物像> ・プロアクティブに業務を遂行できる方 ・事業やお客さま理解に興味がある方 ・数字/数学が好きな方 ・先進技術を自ら学び、実践できる方 ・人とのコミュニケーションが好きな方
通信を軸として、金融、エネルギー、エンタメ、教育などお客さまのライフステージに合わせた ライフデザインサービスを総合的に提供するべく「通信とライフデザインの融合」を推進しています。 また、国内はもとよりグローバルにおいても、5G/IoT時代における新たな価値創造を実現し、 お客さまの期待を超える新たな体験価値の提供を追求しています。
900~1200万
【募集背景・ミッション】 DeNAのヒューマンリソース本部は「人の力を最大化し事業と経営に資する」ことをミッションとしています。 人事はアートとサイエンスの掛け算です。人間は感情の生き物であり、組織はその人間があつまったものです。人事のプロフェッショナルが培ってきた「経験と勘」といったアートに、データやAIを活かしたサイエンスの力を組み合わせることで、組織の隅々の一人ひとりまで質の高い解決策が行き渡る世界を目指しています。 本ポジションは、多様な独自の内製HRデータを「資産」に変え、データ活用やAI技術の土台を整えることで「データ×AI」で人と組織の力を引き出し、HRデータ戦略の要となる重要な
■必須スキル 以下のいずれかの実務経験を満たす ・SQLもしくはR言語 を用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験(3年以上) ・DWH(BigQuery等)上でのデータマネジメント経験、またはデータモデリングの知識 ■歓迎スキル ・AI/LLM を活用したデータ整備や、ピープルアナリティクスへの関心 ・Google Cloud または AWS の利用経験 ・Python, Go 等を用いたデータパイプラインの実装経験 ・データマネジメント知識体系の理解 ・データの品質、定義、利用ルールの策定や運用経験 ・人事制度、労務規定、採用業務などのドメイン特有の深い知見 ■求める人物像 ・受け
■ゲーム ■エンターテインメント ■Eコマース ■オートモーティブ ■ヘルスケア ■スポーツ ■その他 同社は、「モバイルインターネット総合企業」として、多彩なサービスを展開しています。ソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」だけではなく、無料通話アプリ「comm」、音楽配信サービス「Groovy」などの新規事業や、「同社ショッピング」を中心としたEC関連のサービスを展開しています。 ◆同社で働く魅力:事業展開「インターネットの領域で、新しい事業を次々と生み出す」
800~1100万
【職務内容】当社が運営するサービス『toridori marketing』『toridori base』、新規サービスにおける、AI/ML機能の開発・改善、データ基盤の構築・運用をお任せします。 インフルエンサーがより質の高い・関連性の高いキャンペーンに出会えるよう、キャンペーンレコメンドや検索、プッシュ通知など、インフルエンサーマーケティングの主要機能に対しLLM/MLや最適化技術を活用した仕組み作りをリードしていただきます。 単なるアルゴリズム実装だけでなく、課題の発見からデータ分析、検証、システム実装、改善サイクルまで一貫して携わり、事業成長に直結する成果創出を目指します。 候補生成・ランキング・後処理などの各フェーズごとに、効果的なアルゴリズムやシステムの設計・最適化を行います。 また、最新の機械学習・AI技術を積極的に取り入れ、サービスの品質やユーザー体験、システム性能・スケーラビリティの向上につなげる取り組みも推進していただきます。プロダクト・エンジニアリング・ビジネス・コンテンツ運用など社内多部署と連携しながら、部門横断型のプロジェクトにも主体的に携わっていただきます。 【具体的には】 ・LLM/MLや最適化技術を活用したキャンペーンレコメンド、検索、プッシュ通知機能の設計・開発 ・候補生成/ランキング/後処理など各フェーズにおけるアルゴリズムの設計・実装・最適化 ・プロダクトマネージャーや他部門と連携した課題発見、データ分析、検証、システム実装、改善サイクルの一貫した推進 ・最新の機械学習/AI技術の調査・導入によるサービス品質、UX、システム性能の向上 ・エンジニアブログやカンファレンス等を通じた業務内容のアウトプット 【開発環境】 バックエンド:Node.js / Ruby / Go フロントエンド:TypeScript / React インフラ:AWS その他:DataDog / Linear / GitHub(求人ID:407767)
【必須】・データ構造およびアルゴリズムに関する深い理解と、高いコーディングスキル ・TensorFlow、PyTorch、Flink、Trino 等のプラットフォーム/ツールの利用経験 ・Airflow/Prefect/Snowflake/BigQuery/Athena 等のデータ処理基盤における選定・実装経験(事業フェーズや課題に応じた最適な技術選択ができること) ・いずれかの領域における関連実務経験:レコメンデーションシステム開発 広告システム開発 検索システム開発 機械学習全般 ・大規模データマイニング、機械学習、強化学習、分散処理、情報検索、最適化、コンピュータビジョン(CV)、自然言語処理(NLP)、マルチモーダル領域に関連するアルゴリズム開発の実務経験・論理的思考力、問題解決力、責任感、情熱、学習意欲、批判的思考力を備え、課題に主体的かつ積極的に取り組める方 ・技術的リーダーシップを発揮し、新たな技術領域の調査・企画・推進ができる方 ・他部門との協働やチーム開発を円滑に進められるコミュニケーションスキル ・複雑な実装や新技術・新言語に対する高い適応力 ・組織内外における対面/ドキュメントベースでの円滑なコミュニケーション能力 ・リモートワーク環境下での自己管理能力および高い責任感 ・toridoriのミッション・バリューへの共感
同社は、SNSマーケティング支援事業、インフルエンサーの支援事業を運営する企業です。 具体的には、4つのサービスを提供しています。
600~1200万
当社ではクライアントのマーケティング課題を解決するプロダクトを複数開発しております。 LTVマーケティングを推進していくためにもデータ活用の推進は欠かせません。当社のデータマネジメント組織は「データが事業の競争力の源泉となる文化・環境の構築」をビジョンに「データを社内外に効果的に流通させ、事業成長を支援する」ことをミッションに日々取り組んでいます。グループ会社を通してデータ基盤を整備し、データ活用を推進するためにも、新たにメンバーを募集いたします。 データ基盤の構築・改善と社内におけるデータ活用支援を推進していただきます。Modern Data Stackの技術をベースにELT、DWH、Analyticsをはじめとしたあらゆるカテゴリの技術選定、データ基盤の設計、データ基盤を利用してもらうためのイネーブルメントといった業務を担当いただきます。 【具体的な業務】 機械学習エンジニアやマーケティング担当者が利用しやすいデータ収集及び分析基盤の設計および構築 dbtをはじめとしたELT/ETLツールによるデータ配布のワークフロー設計および構築 データ収集、コンプライアンス、セキュリティを考慮したデータガバナンスの取り組み Moden Data Stack領域の技術調査、検証、導入 【主な技術スタック】 データ基盤: dbt, Airbyte, Dagster, Hightouch, Looker Studio, Secoda クラウドインフラ: Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud Functions) IaC: Terraform, Helm CI/CD: GitHub Actions, skaffold (Cloud Build, Cloud Deploy) コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet <仕事を通して得られること> マルチプロダクトにおけるデータ基盤の設計・構築経験 データエンジニアリング領域のモダンな技術を利用した開発経験 経験豊富なCTOを含めた成長意欲の高いチームメンバーとの協業経験 事業・プロダクトをグロースさせる経験 アジャイルな開発プロセス、モダンな技術環境下での開発経験
【必須スキル】 ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発経験 実務での SQL の利用経験 実務での何かしらのプログラミング言語によるシステム・ツールの開発経験 AWS、GCPいずれかのマネージドサービスを用いたシステム構築、運用経験 データ基盤構築やデータ活用に対して課題意識を持っていたり、興味・関心を持っていること 【歓迎スキル】 Google Cloudのサービス(Cloud Composer, BigQuery) を用いたデータパイプラインの開発・運用経験 Kubernetesをはじめとしたコンテナ関連の環境下でのアプリケーション開発・運用の経験 ディメンションモデリング / セマンティックレイヤーの実装経験 データガバナンスを考慮しながらデータ基盤を構築した経験 LookerなどのBIツールを用いた分析環境の構築・運用経験 バックエンドエンジニアとしての業務経験 【求める人物像】 ⾃ら課題を発⾒し、解決策を考え動きたいと思っている⽅ スタートアップのスピード感や変化を楽しめる⽅ 新しい技術/サービスやエンジニアリングが好きで、意欲的にキャッチアップしていきたい⽅ 組織・個人両面から既存の技術スタックにとらわれずアウトカム重視でアンラーニングしていける方 モダンな社内システムを構築していきたいと考えている⽅
LTVマーケティング事業
770~1540万
SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。今後の方針に『マルチプロダクト戦略』を掲げ、労務管理領域・タレントマネジメント領域を中心にプロダクトを拡大・成長させ続けます。 昨今、大規模言語モデル(LLM)をはじめとするAI技術の進展は目まぐるしいものがあり、労務や人事の業務も無関係ではありません。SmartHRではAI専任組織「AI開発部」を設置し、プロダクトへのAI導入を加速させています。 この度AI機能開発における基盤構築を担当するMLOpsエンジニアを募集します。SmartHRのAI機能のイテレーションを回すためのMLOps基盤の構築を担当いただきます。AIを主軸とした新規プロダクトの立ち上げに関わることもあります。 業務用SaaSでは日本屈指のユーザーボリュームを誇るSmartHRで、AIによる社会課題解決を経験してみませんか? 【応募資格(必須)】 - SmartHRのミッションとバリューに共感できる人 - GCP / AWS / Azure などいずれかによるクラウドを利用したインフラの運用・構築経験 - IaCを用いたインフラ構築の経験 - フレームワークを使用したウェブアプリケーション開発の実務経験(フレームワークの種類は問いません) - 単体テストを用いた継続的な開発の経験 - RDBを用いた開発の経験 【応募資格(歓迎)】 - 機械学習モデルやLLMサービスを継続的に改善、運用した経験 - 機械学習パイプラインを開発した経験 - データアナリストとしての業務経験 - GitHubを用いた複数人での開発経験 - アジャイルな開発の経験 - OSSの公開やコントリビュート経験 【求める人物像】 - つねにプロダクトとその先にいるユーザーを軸に考えられる方 - チームでなにかを成し遂げたい方 - 心理的安全性を意識した振る舞いができる方 - 情報の透明性を保ち続けられる方 - 変化に向き合い、経験から学んで前に進める方 - 社会的課題を技術で解決したい方 【勤務地】 フルリモート(ただし国内在住)もOK
【必須スキル】 - SmartHRのミッションとバリューに共感できる人 - GCP / AWS / Azure などいずれかによるクラウドを利用したインフラの運用・構築経験 - IaCを用いたインフラ構築の経験 - フレームワークを使用したウェブアプリケーション開発の実務経験(フレームワークの種類は問いません) - 単体テストを用いた継続的な開発の経験 - RDBを用いた開発の経験 【歓迎要件】 - 機械学習モデルやLLMサービスを継続的に改善、運用した経験 - 機械学習パイプラインを開発した経験 - データアナリストとしての業務経験 - GitHubを用いた複数人での開発経験 - アジャイルな開発の経験 - OSSの公開やコントリビュート経験 【求める人物像】 - つねにプロダクトとその先にいるユーザーを軸に考えられる方 - チームでなにかを成し遂げたい方 - 心理的安全性を意識した振る舞いができる方 - 情報の透明性を保ち続けられる方 - 変化に向き合い、経験から学んで前に進める方 - 社会的課題を技術で解決したい方
-
800~1200万
【職務内容】 DMMグループ全体のデータ活用を支える、Google Cloud 上の大規模データ基盤の開発・運用を担当します。 数十億件規模のトランザクションデータを扱いながら、分析者がより早く・正確に意思決定できる環境を実現します。 【具体的には】 ■ データパイプラインの設計・構築・運用 Airflow を活用し、ETL/ELT処理の自動化・安定化を推進。 BigQuery を中心に、オンプレミス DB や外部システムとのデータ連携を行います。 ■ データ品質と信頼性の確保 Dataplex を活用したメタデータ管理や、異常検知・可観測性向上の仕組みを整備。 データの正確性・一貫性を保ちながら、5兆レコード超の大規模データを安定的に提供します。 ■ Infrastructure as Code による運用効率化 Terraform/Terragrunt による構成管理と、GitHub Actions を活用した CI/CD パイプラインの構築を推進。 環境構築・リリース・モニタリングを自動化し、品質とスピードを両立するデータ基盤を支えます。 (求人ID:410011)
【必須】 ・テストコードの設計・実装を行い、CI環境での自動テストを運用してきた経験 ・Google CloudやAWSなどのクラウド環境でデータ基盤または業務システムを構築・運用した経験 ・データモデリングやETL/ELT処理の設計・開発経験 ・チーム内外と協力し、継続的な改善を推進できるコミュニケーションスキル 【歓迎】 ・BigQuery/dbt/Dataform などを活用したDWHやデータマート構築の経験 ・Terraform やGitHub Actions を活用した IaC や CI/CD パイプラインの構築経験 ・Airflow などのワークフローオーケストレーションツールを用いたデータパイプラインの運用経験 ・データ品質を担保するための仕組み設計または自動化の経験 ・DMBOKの各領域を具体的施策に落とし込んだ経験 ・大規模データ環境におけるパフォーマンス最適化やコストチューニングの経験
【DMM.com - ゲーム・動画・電子書籍・英会話・FX等の総合サイトを運営】 「なんでもやってるDMM」として成長中!会員数3500万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業からこれまで、動画配信、FX、英会話、ゲーム、太陽光発電、3Dプリントなど50以上のサービスを展開。
800~1050万
【職務内容】 各企業のDX推進に伴い、データ活用ニーズが広がる中、インテージは当社の強みである「データ活用支援事業」を加速させています。 本ポジションは、このデータ活用支援事業を推進し、データの価値を最大限に引き出すデータエンジニアリング業務を担っていただきます。 主な役割として、以下3点の実現を目指します。 1.社内のデータ活用促進 2.インテージデータを世界に届ける 3.営業DX支援事業の成長 【具体的には】 データ活用支援事業を推進するための以下の各種プロジェクトを実行していただきます。 1.社内のデータ活用基盤の構築 ・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築(Snowflake) ・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 ・データの可視化(Tableau、PowerBI、Streamlit等) ・社内関係者(データオーナー、利用者)との折衝 2.クライアント向けデータ連携及びダッシュボード開発 ・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理 ・要件定義、アーキテクチャ検討、データ(フロー)設計、運用設計 ・データの可視化(Tableau、PowerBI、Streamlit等) 3.営業DX支援向けデータ統合分析基盤「POS-is」のクライアント導入業務 ・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理 ・開発ベンダー含むプロジェクト進行管理 (求人ID:401854)
【必須】 ・データエンジニアとしてデータハンドリング、システム開発・運用経験(3年以上) 【歓迎】 ■プロジェクトマネジメント経験 ・リーダーとしての進捗・課題管理経験 ・クライアントや関係会社、メンバーとの円滑なコミュニケーション ■システム開発経験・スキル ・システム開発における上流工程の対応経験 ・クラウドサービスを活用したデータベース及びシステムの設計・構築・運用経験 ・BI/ダッシュボード開発経験 ・データの可視化やデータ分析経験
同社は日本最大級のマーケティングリサーチ会社です。 創業以来、60年に及ぶ歴史の中で培ったリサーチノウハウ、データ解析力、システム化技術と、これらに基づく情報評価力を基盤としたサービスを提供。 国内外の企業5000社以上と取引しており、その事業規模はアジアトップクラスを誇ります。 クライアントと生活者(消費者)をつなぐ架け橋としてマーケティング活動を支援し、豊かな社会の創造を目指しています。
600~2200万
金融系の企業を中心にコンサルティング支援。 金融機関様向けのデータ活用支援(分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など)と自社プロダクトの開発・提供を行う。 データ分析基盤構築支援、データ分析支援、AI人材育成支援、戦略策定など多岐にわたるプロジェクトがあります。 該当ポジションは、下記です。 ・データサイエンティスト ・AIコンサルタント ・LLMサイエンティスト ・データアーキテクト ・データエンジニア
データ分析
AI・データ活用とITコンサルティングで金融機関のDXに伴走するプロフェッショナル集団
317~403万
お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 <案件事例> ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発 ・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発 ・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発 ・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発 <開発環境/使用ツール> ・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他 仕事の魅力 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。 入社後の配属先と研修内容 ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。 ・案件の種類/クライアントの業種 ⇒ 製造業 ⇒ 通信業 ⇒ 大手メーカー ⇒ 大手リサーチ会社 ⇒ 大手広告代理店 ⇒ 飲食チェーン会社 ⇒ ソーシャルゲーム会社 ⇒ 鉄道運営会社 ⇒ 製薬会社 ⇒ 国/地方法自治体 ⇒ 大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。 研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。 入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます! ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 <研修メニュー例> ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。
<必須要件> ・必須要件1(以下のうちいずれか) -機械学習・AI・生成AIの実務経験(前職の付帯業務など) -機械学習やディープラーニングのモデル開発経験や、生成AIを用いたチャットボットやRAGの開発経験(大学/スクール/kaggleなどでアウトプット有) ・必須要件2(以下のうちすべて) -一般的な機械学習・AI・生成AIフレームワークやライブラリの使用経験 (TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなど) -プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力 -プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力 <歓迎要件> -SQL, Python, Rなどでのデータエンジニアリングやデータ分析の経験 -統計学に関する知識(統計検定2級相当) -G検定・E資格保持者 -クラウドサービスに関する知識(AWS CLF、AWS SAA、AWS MLA、AWS MLS、AWS SAP、GCP PMLE、GCP PCA相当) -生成AIを活用したシステムの構築経験 <求める人物像> ・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方 ・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方 ・現状に満足せず自己研鑽をしている方 ・AIエンジニアを目指している方
株式会社分析屋は、データ分析支援を主軸とし、IT全般にサービス領域を拡げております。 プライム市場上場の株式会社SHIFTグループとして、近年は売上150%成長を目指し高い売上高を継続しています。