◆S【ITS&E/ITインフラ】クラウドソリューションエンジニア(PM、アーキテクト)
710万~
日鉄ソリューションズ株式会社
東京都港区
710万~
日鉄ソリューションズ株式会社
東京都港区
その他データサイエンティスト/アナリスト
プロジェクトマネージャやITアーキテクトとして、顧客のクラウド利活用に関する提案、設計、構築を実施。リーダークラス以上での採用を想定しています。 顧客の事業ドメイン別で2つ、クラウドサービスの企画、運営で1つの部署となっております。 エンジニアリング第一部(アカウント向けエンジニアリングおよびサービス提供)/エンジニアリング第二部(アカウント向けエンジニアリングおよびサービス提供)/クラウドソリューション部(企画・提案・エンジニアリング、クラウドサービス運営)
【必須】インフラ領域(仮想化、サーバ、ストレージ、ネットワーク)におけるプロジェクトのマネジメントまたは設計・構築の経験 【魅力】■特定の業務・業界に縛られず、様々な顧客の仕事を経験できる。またユーザー系SIとして、特定製品に縛られずに顧客の要件に応じて最適な提案が可能。■オンプレミス時代から顧客の重要なシステムの仕事を任せていただいており、大規模・ミッションクリティカルなシステムの設計・構築経験を積むことができる。■事業部内でエンジニアリング、ソリューション・サービス両方を手掛けており、柔軟な提案が可能。
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)
710万円~ 年俸制(分割回数14回) 年俸 7,100,000円~10,000,000円 年俸¥7,100,000/年~ 基本給¥420,000/月~(深夜・休日就業手当、都市手当は除く) 【年収例】※2022年度入社者の一例(諸手当含む) 35歳PM/830万円(月給43万) 40歳PM/1030万円(月給51万・管理監督者)
会社規定に基づき支給
07時間30分 休憩50分
1日のみなし労働時間 9時間30分
無 コアタイム 無
有
有 専門業務型裁量労働制 月40時間分の固定残業代として、月110,000 円(年収\7,100,000の場合)~を支給
年間125日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、年末年始5日
入社直後20日 最高付与日数20日 初日から20日支給(入社時期により按分)
その他(創立記念日、リフレッシュ連9制度 他)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
<2022年度実績> ■月平均残業時間:8.3時間 ■在宅勤務制度あり:2021年4月、全社員が働く場所(出社or在宅)を選択できる仕組みを導入 ■平均有給休暇取得日数:14.6日 ※具体的な休暇制度は以下。他、「制度・福利厚生備考」もご参照ください。 ・リフレッシュ週9制度:年に1回、9連休を取得することを奨励する制度 ・結婚休暇:結婚当日4日前~半年間の間に、連続5日間の有給休暇を取得できる制度 ・子の看護休暇:小学校入学前で子供が怪我や病気になった際に子供看護のために取得できる休暇制度。 年間5日(子供が2人以上の場合は年間最大10日)まで取得が可能。 ■離職率:3.7% cf.情報通信業界の平均は9.2%(2021年8月厚生労働省発表データより) →教育・研修制度や福利厚生の充実はもちろん、設立当初から根付く相互尊重の文化が浸透しており、 その結果、この離職率の低さを実現しております。
ITサービス&エンジニアリング事業本部 クラウドプラットフォーム事業部
有
東京都港区虎ノ門1丁目17番1号
敷地内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
変更の範囲:会社が定める場所
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) 時短制度(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)
有 寮はあり(年齢制限制) 社宅は無
有
退職金は一時金と確定拠出年金を併用。在宅勤務制度、社員持株会、契約スポーツクラブやリゾート施設
■その他各種休暇制度 ・福祉休暇:年次有給休暇の残日数のうち、20日を超える部分について5日/年を限度に休暇の積み立てが可能。福祉休暇へは累計50日を限度として積み立てることができ、本人の業務外の傷病や、家族の看護、介護、育児(子供が中学3年生まで)などに利用可能。 ・出産休暇:出産予定日の6週間前(多胎出産の場合は14週間前)から出産後8週間まで休暇を取得可能。 ・配偶者出産休暇:配偶者の出産日の前日から出産日以降14日までの範囲で5日間の有給休暇を取得可能。 ・育児休業:最長で子供が2歳になるまで育児休業が取得可能。 ・介護休業:本人の親族が要介護となった場合、最長1年間介護休業が取得可能。 ■小学校入学前の子供を養育する社員は、深夜就業や一定以上の残業をさせない措置や、親族が要介護状態となった場合、勤務時間について配慮措置を受けることができるなど、仕事と家庭が両立できる環境づくりを行っています。
1名
2~3回
筆記試験:有(適性試験) 最終面接後に処遇面談実施
■日本屈指のSIerとして、製造や流通・金融・公共・通信など、幅広い領域において最適なITソリューションを提供。 ■「鉄のDNA」ものづくりのDNAを持ち、コンサル~開発~運用まで手掛ける。長期的な視野でキャリアを積んで頂けます。
<当社について> ■世界で初めて製造工程の一貫オンライン操業を実現した日本製鉄を母体とするSIerです。多くのお客様から日鉄ソリューションズは技術力が高いと言われております。日本製鉄から受け継いだ技術力のDNAで、製造業だけでなく、流通、金融業界など様々な業界において得意領域を持つ国内屈指のSIerです。最新技術、最高水準の技術を研究開発する場としてシステム研究開発センターを持ち、常に3年先を見越したITの評価・検証を行うとともに、それに対する生産性の向上やリスクの低減を研究し、その技術をシステム開発やプロジェクトにフィードバックしています。 <働き方に関して> ■深夜残業の原則禁止、事業部年休取得奨励日の設定、年休取得計画策定・取得状況フォロー、労働時間の適正把握など、長時間労働の問題を解消するための活動を積極的に行っています。生産性向上のため、テレワークや在宅勤務なども導入しております。
〒105-6417 東京都港区虎ノ門一丁目17番1号虎ノ門ヒルズ ビジネスタワー 17階
北海道、宮城県、神奈川県、愛知県、大阪府、福岡県 他
■経営及びシステムに関するコンサルテーション ■情報システムに関する企画・設計・開発・構築・運用・保守及び管理 ■情報システムに関するソフトウェア及びハードウェアの開発・製造並びに販売及び賃貸 等
日鉄ソリューションズ北海道(株)他、100%出資の国内連結子会社12社/日鉄日立システムソリューションズ(株)他、国内合弁会社2社/米国など海外現地法人6社他
プライム市場
日本製鉄(株) 63.4% 他
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2025年03月 | 338,301百万円 | - |
| 前期 | 2026年03月 | 381,340百万円 | - |
| 今期予測 | 2027年03月 | 417,000百万円 | - |
| 将来予測 | 2028年03月 | 450,000百万円 | - |
※連結決算
最終更新日:
700~3500万
機械学習・数理最適化、AI、Analytics等の先端的な知見や技術を活用して、データ活用戦略の立案、技術の導入余地判断、分析モデルの設計・デリバリーの推進まで、お客様のパートナーとして変革をリードし、遂行するデータサイエンティストを募集します。 機械学習・AI、Analytics等の経験があることが望ましいですが、テクノロジーやコンサルティングを幅広く意欲的に学び、変革をダイナミックに推進する熱意、変化や不確実性を柔軟に受け入れ対応していく姿勢を持つ方の応募もお待ちしています。 【具体的な職務内容例】 ・企業変革、社会変革に向けたデータ活用戦略/データアーキテクチャ策定 ・経営課題に対する機械学習・Analytics技術の活用余地判断支援 ・機械学習・Analytics技術の手法を活用した業務高度化・効率化施策検討支援 ・お客様のビジネスに合わせた分析手法の選定や、実際のモデル・アルゴリズム設計、精度検証、実装のデリバリー支援
【ビジネススキル】 ・経営・事業課題の言語化、仮説設計、KPI 設計 ・ステークホルダーと合意形成を行い、PoC〜本番化までのロードマップを策定・推進した経験 ・コンサルティング文脈での提案資料作成・プレゼンスキル ・コンサルファームか事業会社でのデータ利活用プロジェクトのリード経験 ・成果創出(収益改善、コスト削減、顧客体験向上等)の実績を定量的に示せる方 ・チームマネジメントまたはマルチベンダー推進の経験 【データサイエンススキル】 ・機械学習・統計の基礎知識およびモデル構築・評価の実務経験 ・Python を用いた分析・モデリングの実務経験 ・モデルの性能評価設計 ・生成AI・LLM の実務適用やNLP・画像処理の専門性 ・最適化やシミュレーションの実装経験 ・実験管理・MLOps、モデル運用・監視の経験 ・研究業績 【データエンジニアリングスキル】 ・データ基盤/ETL・ELT の設計・実装経験(いずれか) ・プロダクション品質のコーディング・レビュー、Git によるチーム開発、基本的なCI/CDの理解 ・API 連携・バッチ設計、Feature Store、データ品質管理 ・コンテナやクラウドの活用経験 ・セキュリティ・ガバナンスを考慮したデータ設計・アクセス制御の設計
外資系コンサルのスピンアウトが創った、テクノロジー×データで企業変革を手がける日本発のコンサルティングファーム
504~800万
フルスタックエンジニアとして、多岐にわたる技術分野を統括し、技術的な業務だけでなく、マネジメントや戦略立案などの高度な業務を担当していただきます。 【業務内容】 今回のポジションはオープンポジションとなります。これまでのご経験やスキルをもとに、グループIT推進本部に最大限のご活躍を期待できる最適なポジションにて選考をさせていただきます。 具体的なポジションについては、選考プロセスの過程で最終的に判断させていただきます。 【ポジションの魅力】 ・最新技術を取り入れて拡張することができる環境 ・自主性を発揮し、自分で思考し行動することが可能な、幅広い裁量を持つ環境 ・アイデアの段階からその実現に至るまで、一貫して推進できる環境 【部署について】 全社データ技術局は、データ資産を最大限に活用するためのシステム開発・運用を通して、企業の未来を切り拓く組織です。 企業の規模が拡大する中で成長の加速を支援するためにSnowflakeやTableauを活用して分析・可視化することで、データの価値を最大限に引き出し、ビジネスの意思決定を支援します。 例えば、 ・PCの利用状況を可視化することで、利用の効率化と無駄なコストの削減を実現し、紛失防止対策や情報漏洩リスクの低減を図ります。 ・会議室やリモートボックスの利用状況を可視化することで、最適な配置や規模を実現し、利用者の利便性と効率の向上に寄与します。 ・ソフトウェアライセンスのデータを可視化することで利用の最適化やコスト削減を実現します。 【技術スタックと開発環境】 ■技術領域・開発スタイル フルスタックエンジニアリング(特定領域に軸足を持ちつつ横断的に関与) 技術的業務に加え、マネジメント・戦略立案まで含めた業務範囲 ■クラウド・開発環境 クラウド環境を前提とした開発・運用 最新技術を柔軟に取り入れ、拡張していく技術環境 ■データ活用・分析 セルフBIを活用したデータ分析 データ分析結果をもとにした意思決定・提案 ■組織・技術特性 グループ横断組織(17の専門組織)に関わる多様なシステム・技術領域 スタートアップ支援、基幹システム、業務セキュリティなど幅広いテーマ
【必須の経験・スキル】 ・プロジェクト推進経験 ・セルフBIを活用したデータ分析、データ分析を元にした判断や提案経験 ・広い技術領域に興味を持ちつつ、最低1つ以上特化した技術スキルがあること 【歓迎する経験・スキル】 ・チームで円滑に業務を進めるためのコミュニケーションスキル ・クラウド上での開発が得意な方 ・業務以外でも行っているスキル向上のための取り組み
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1250~1500万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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600~800万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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800~1000万
◤仕事内容◢ ・デジタル推進部(データサイエンスCoE課)に配属され、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進します。 ・CoE(Center of Excellence)として、各社・各部のデータ活用をリードする役割を担います。 ・各部やグループ各社に常駐し、現場に寄り添ったデータ分析や活用支援を行うこともあります。 ◤会社の特徴◢ ・大和証券グループの中核として、金融商品取引業およびそれに付帯する事業を展開しています。 ・Anthropic社やNECとの「金融AI共創プロジェクト」を主導し、高いセキュリティと正確性が求められる金融業界での安全な最先端AI実装を業界横断で研究・開発しています。 ・自社開発の「DAIWA LIFEPLAN 生成AIチャット」のリリースや、Microsoft 365 Copilotの社内浸透、業務の「AIエージェント化」など、先進的なAI技術の導入・活用に非常に積極的な文化があります。 ◤仕事の魅力◢ ・Anthropic社の「Claude」を用いた金融AI共創プロジェクトなど、業界最先端かつ大規模なAI実装プロジェクトに携わることができます。 ・グループ全体のデータ活用をリードするCoE(Center of Excellence)の立場から、ビジネスに直接的なインパクトを与えるデータ駆動型変革を推進できます。 ・既に課題解決率82%を誇るAIチャット・AIオペレーターなど、実用フェーズにある高度なAI環境の中で、自身の技術を磨き、成果を実感しやすい環境です。 ◤描けるキャリア◢ ・グループ全体のデータ活用をリードするCoEとしての経験を通じて、高度なデータサイエンススキルとビジネス推進力を同時に養うことができます。 ・専門性や希少性が高く評価された場合、「総合職エキスパートコース」としてのキャリアパスが用意されており、高い専門性を活かしたキャリア形成が可能です。 ・最先端AI技術(生成AI、AIエージェントなど)の実装経験を積むことで、市場価値の高いデータサイエンティストへと成長できます。 ◤関連キーワード20選◢ Python R SAS SQL 機械学習モデル構築 統計解析 データ分析 生成AI Claude (Anthropic) Microsoft 365 Copilot AIエージェント データサイエンス CoE (Center of Excellence) 金融IT データ駆動型ビジネス 統計検定2級 データベース設計 ビジネスコミュニケーション プロジェクトマネジメント AIチャットボット
◤必須スキル・経験◢ ・データ分析または関連分野での2年以上の経験 ・統計ソフトウェア(Python、R、SASなど)およびデータベース言語(SQLなど)の経験 ・Python等での機械学習モデル構築経験 ・統計検定2級程度以上の統計リテラシー ◤歓迎スキル・経験◢ ・証券業務知識がある人 ・ビジネス部門とコミュニケーションをとりながら、分析設計から導入までの経験がある方 ・チームリーダーとして活躍できる方 ◤求める人物像◢ ・責任感が強く、最後まで遣り切るマインドのある人 ・ポジティブ思考、前向きに課題解決の図れる性格の人
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600~900万
SAR衛星および衛星データを活用した将来ソリューション創出に向けた技術探索・調査・検証をご担当いただきます。数年先の競争優位を見据えた技術テーマの発掘および仮説検証を担っていただきます。 具体的には: ・国内外の技術動向、論文、特許、競合事例の調査・分析 ・将来のソリューション仮説の立案および技術テーマ設計 ・SARデータを用いた簡易プロトタイプ/PoCの構築および検証 ・技術調査レポートの作成および社内共有 ・技術ロードマップ策定支援および開発部門・事業部との連携 ■仕事の魅力 ・数年先を見据えた技術戦略に直接関与できる ・自らテーマを設計し、仮説から検証まで主体的に推進できる ・最先端のSAR技術や解析手法を横断的に扱うことができる ・Synspectiveの将来的な技術的差別化を担う中核的役割を担える
■必須要件 ・基礎的な数理的素養を有する方 ・Python等を用いたデータ解析または簡易実装の経験 ・論文や技術資料など専門性の高い情報を読み解き、技術検証やプロトタイプ等の成果創出につなげた経験 ・技術テーマの設定や調査、仮説検証を主体的に進めた経験 ■歓迎要件 ・SAR解析の実務または研究経験 ・英語論文の読解または執筆経験 ・技術ロードマップ策定、R&Dテーマ企画の経験 ・衛星関連企業または研究機関での業務経験 ・英語によるコミュニケーションに抵抗感がない方
・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
660~1640万
【仕事内容】 『ホットペッパーグルメ』、『SUUMO』、『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。その中でデータドリブンな意思決定支援を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。 ■BIダッシュボードの設計・最適化 ・数百万〜数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築 ・経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化(クエリ負荷軽減、キャッシュ制御)やUX設計が求められる 例:Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減 ■BigQueryを用いたデータマートの構築・運用 ・サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集して、利用できるように加工して提供 ・Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計、開発 ・dbtやdataformなど、transformationツールを使ったチーム開発が求められる ■データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント ・TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる ・データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【開発環境」 言語:SQL、Python BIツール:Tableau、Looker、Looker Studio クラウド:Google Cloud Platform(BigQuery など) その他:Adobe Analytics、Github、Docker、dbt など 【ポジションの魅力】 ■社会的インパクトの大きいデータに関われる リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。 ■大規模なデータ処理を経験できる 数億レコード規模のデータを扱い、サービス本体、営業、マーケ、アクセスログなど取得元の異なるデータの統合・加工を実現するスケーラブルな基盤を構築する経験ができます。 ■規模が大きいだけでなく、複雑性の高いデータ構造の設計に関われる 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照し、結合するため、処理量やスピードを改善するための、データ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 ■大規模且つ、複雑性の高いデータに対する効率化を経験できる dbtやDataformを活用し、データパイプライン処理の効率化を図っています。また、開発効率を上げるため、CI/CDを使った開発プロセス支援の実装・運用を経験できます。 ■技術とビジネスの両面で成長できる 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 ■スキルアップ支援 社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。
【必須スキル/経験】 SQLを用いた大規模データの抽出・加工経験(5年以上)、 Gtihubなどを用いたコード管理とチーム開発経験且つ、 下記いずれかにおいて技術的にリードしたご経験 ・BIツールを用いたダッシュボード設計・運用経験(5年以上) ・Transformationツール(dbt / dataformなど)を用いたデータ処理・ETLの実装経験(5年以上) ・クラウド環境(GCP、AWS、Azureいずれか)でのデータ分析基盤構築経験(5年以上) 【歓迎スキル/経験】 下記いずれかのご経験 ・BIツールの導入およびインフラ環境の構築(Tableau Serverの導入やLookerインスタンスの設定など) ・データモデリングを使ったデータ基盤及びデータマートの設計経験 ・プロジェクトマネジメント経験(5~10人規模の案件の管理) ・DMBOKに関する知識とそれを具体的な施策として実践した経験 ・チームリーダー/マネージャーとしての、案件・人員の管理 ・ビジネス部門との要件定義・折衝経験 ・データ品質管理・CI/CDによる運用自動化の知見 ・カンファレンスの発表やブログ等の社外への技術発信経験 ・OSS への貢献経験
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800~2000万
a)データサイエンティスト AI/データサイエンスプロジェクト(補足2参照)において、分析設計、データ解析、アルゴリズム・モデル開発、システム連携検討、レポーティングのパートを主に担当いただきます。 ビジネスの各業務プロセスを理解し、プロジェクトの各メンバーと連携を取りながら、ビジネス課題解決のための分析設計、データ収集、前処理、データ解析および結果の評価を行います。 b)データサイエンティスト(リーダー職) リーダー職の方には、a)のデータサイエンティストとしての職務に加えて、データ分析組織のチームビルディングやマネジメント、メンバー育成などもご担当いただき、チームとしての成果を追求していただきます。 チームマネジメント業務だけでなく、プレイングマネジャーとしてご自身でも実務に取り組んでいただきます。 c)プロジェクトマネージャー(AI/データサイエンスプロジェクト関連) AI/データサイエンスプロジェクトにおいて、業務理解・システム理解、課題抽出、業務要件定義、システム要件定義、プロジェクト進捗・リスク管理、システム連携管理、レポーティングのパートを主に担当いただきます。 補足1: あくまで一例ですが、以下のようなプロジェクトがあります。データサイエンスを活用した業務改革の範囲を広げており、今後プロジェクトは増えていく予定です。選考を通じてご希望を伺いながら、ご経験を一番活かせるプロジェクトからスタートしていただきます。 ・高精度の需要予測モデル/システムの構築による売上最大化 ・サプライチェーンの最適化による在庫削減・欠品撲滅 ・市場情報やお客様の声の分析を通じた商品企画・改善への貢献 ・店舗の新規出店予測の構築によるビジネス加速への貢献 など 補足2: 当社のAI/データサイエンスプロジェクトは、データサイエンスチームのみならず、IT部門他チーム、業務部門など全社横断プロジェクトとして、以下のメンバーで構成されます。 ( )内は役割: ・事業側担当者(分析・AIの出力結果を実際に事業で活用する) ・ビジネスアナリスト(事業側とIT組織を繋ぐ) ・プロジェクトマネージャ(プロジェクトの立ち上げ・管理・運営) ・データサイエンティスト(分析設計・アルゴリズム/モデル開発・データ解析・レポーティング) ・データエンジニア・インフラエンジニア(データ分析環境・データベース整備) ・システムエンジニア(分析結果のシステム連携・実装) 補足3: データ分析環境に関して データベースおよび計算環境としてGCP、AWSを利用しています。また、一般的なものであれば、SQLクライアントや分析ソフトウェアなどに制約はなく、必要に応じて導入いただけます。
<a)データサイエンティスト> データサイエンティスト担当者としての実務経験 2年以上 <b)データサイエンティスト(リーダー職)> データ分析/AI企画立案・施策実行・技術リード 5年以上 ピープルマネジメント経験 3年以上 <c)プロジェクトマネージャ> AI/データサイエンスにかかわるプロジェクトマネージャーとしての実務経験 3年以上
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700~1200万
業務内容 ■仕事: 私たちは、「記憶を日常に」というミッションを果たすために、記憶のプラットフォーム「Monoxer(モノグサ)」を開発・運営しています。 AIを活用し、誰もが「記憶」を負荷なく自然に行える活動に変化させていくこと。それにより、人の生き方にさまざまな奥行きと選択肢をつくることが、私たちの目指す世界です。 当社は創業以来記憶活動のデータの蓄積を続けており、当社の最も重要な資産の一つです。モノグサのデータサイエンティストはデータ活用の最前線に立ち、プロダクト開発にあっては記憶活動の本質をデータから解明してMonoxerの改善に貢献することが、ビジネス推進にあってはデータに基づいたコミュニケーションですべてのステークホルダーがMonoxerと記憶の生み出す価値を確信できるようにすることが期待されています。 【業務内容】 ・新規案件の立ち上げ、関係者ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となるプロセス等に関するデータの観察および分析 ・統計的手法の応用による解決に適し、かつステークホルダーを満足させるタスク定義 ・実データまたはシミュレーションに基づく、統計モデルの動作やアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証 ・統計モデルの動作についてのステークホルダーに対する説明、および説明可能性を高める(可視化等の)技術手法の開発・実装・検証 ・開発した統計モデルを運用するソフトウェアの開発 プロジェクト例: ※ご関心やスキルに合わせて、機械学習の比重がより大きいプロジェクトをお任せすることも可能です * 契約組織の離脱予測とそれに基づく離脱抑止施策の実施 * 学習効果を最大化するためのデータ分析とそれに基づくプロダクト活用施策の立案 * 個人の学習離脱を予測するモデルの開発とそれを用いた学習継続を助ける機能開発
■必須スキル: ・顧客またはプロダクトに資するデータ分析を行った経験 ・異なる専門性を持つ人たちにデータ分析を通じて得られた知見を説明した経験 ・日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力 ■歓迎スキル: ・データ分析を伴うコンサルティングを行った経験 ・MLOpsに関する経験 ・データエンジニアリングに関する経験 ■求める人物像: ・知的好奇心がある ・様々な人と議論するのが好き ・組織の自由さを正しく活用できる人
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550~1000万
①担当してもらいたい業務やその範囲 など ・databricks上での当社の多様なビッグデータに関するデータパイプライン設計、開発、運用 ・dbt、SQL、Pythonなどを用いた、様々な分析目的に合わせたデータパイプライン処理の設計開発と運用 ・当社内の様々なDXプロジェクトに活用するためのデータマート設計と開発 ・BIツールの選定と導入 <誰に対して仕事をするのか> 当社内のデータ分析者、データ活用者 ②やりがい ・弊社のマーケティング部門が施策立案に活用するデータの基盤を新たに構築します。 ・売上1兆円を超える企業の本部にて、今後の軸となるシステムの構築に携わることができます。 ・様々なDXプロジェクトに関する全てのタスクを内製化しているため、企画、開発、運用などのすべての工程 に直接関与することができ、自ら重要な意思決定に参画できる点 ・databricks、dbtといった最新技術を活用することによる技術面での成長と経験取得 ・自然言語のデータ加工処理で必要なM/L、LLMの活用による技術面での成長と経験取得 ・多様なビッグデータの加工設計を経験することによるデータ加工における技術面での成長と経験 ③キャリアパス等 メンバー→リーダー→マネージャ 社内評価制度に基づき、役職及び職務ランク評価により将来MGRへの登用もあり ④身につく能力 ・SQL、Pythonコーディングスキル ・多様なビッグデータを利活用するためのデータマート設計スキル ・多様なビッグデータの加工設計とクレンジングスキル ・各種LLMのファインチューニングと、チューニングした業務特化LLMのシステム組み込みに必要なスキル ・効果測定のためのBIダッシュボード開発スキル
【必須】 ・SQL言語2年以上、業務でのリレーショナルデータベースの利用 ・BIダッシュボード、あるいはBI用データマートの開発経験 ■資格:第一種運転免許普通自動車 ■学歴:大卒以上 【歓迎】 ・Pythonの使用経験 ・databricks、dbtの利用経験 ・データマート設計、開発の経験 ・データサイエンティストとしての分析、予測モデル開発とモデルの運用経験 【求める人物像】 ・協調性のある方 ・目的意識を持ち自ら考え行動できる方 ・長期就労を希望されている方 ・タスク、課題管理ができる方 ・未経験なことでも前向きにチャレンジできる気持ちを持った方 ・周囲の方の意見をしっかり聞いて、自分の意見をはっきりと伝える事が出来るコミュニケーション能力を持った方 ・困難を目の前にしても諦めず、やり続ける気持ちを持った方
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