【東京/AIエンジニア】医療ソフトウェア/内視鏡×AIでがん見逃しゼロへ
800~1200万
株式会社AIメディカルサービス
東京都豊島区
800~1200万
株式会社AIメディカルサービス
東京都豊島区
データエンジニア
当社は、内視鏡でとらえた映像をAIでリアルタイムに解析し、医師の診断をその場でサポートするシステムの開発を進めています。そんな当社にて《AIエンジニア(画像認識・内視鏡AI)》を募集いたします! 所属するAI開発グループは、AIを実装・開発し、自分たちのコードを「臨床現場で確実に動くAI」として作り切るチームです。臨床・薬事・アノテーション・ソフトウェアエンジニアリング・営業などの多くの他のチームと協力し、製品搭載・社会実装まで責任を持ちます。裁量は大きく、要件定義~アルゴリズム設計~実装~最適化まで一貫して関わることが可能です。
【必須】 ■画像処理に関する専門知識(自然言語処理など特定領域の専門知識も可) ■機械学習またはDeep Learningを用いたAIモデルの開発経験3年以上 ■Pythonを用いたアプリケーション開発経験 【歓迎】 ■C++を用いたアプリケーション開発経験 ■AIを用いた製品デプロイ経験(エッジ/クラウド問わず) ■LLM/Foundation Modelなどの大規模モデルの設計・研究・応用経験 適性や志向に応じてマネジメントや組織づくりに挑戦でき、経営陣と近い距離で戦略的意思決定に関与する機会もあります!
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
800万円~1,200万円 月給制 月給 571,429円~ 月給¥571,429~ 基本給¥424,154~ 固定残業代¥147,275~を含む/月 ■賞与実績:年2回
会社規定に基づき支給 上限5万円/月
08時間00分 休憩60分
有 コアタイム 有 (コアタイム:有 11:00~15:00)
有
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:45.0時間/月
年間120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 入社時に新人休暇として有給休暇3日付与
その他(特別休暇、産前産後、介護休暇等多数有)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【オフィス環境】 ■新設ビルのオフィス(Hareza Tower 11F) ■全社員にノートPC貸与(Mac/Windows) ■全席リクライニングチェア用意 ■服装髪型自由 【有給休暇に関する補足】 入社時に「新人休暇」として有給休暇3日付与(※入社6か月経過で消滅) 【従事する業務の変更の範囲】 入社後は求人票記載の業務を担当いただきます。 その後はご本人の適性により、将来的には当社業務全般に変更の可能性はございます。 【就業場所の変更の範囲】 当社拠点全般に異動の可能性はございます。
AI開発グループ:5~6名 意見交換が活発で、役職や職種を越えて議論できるオープンな文化があります。
無
東京都豊島区東池袋1丁目18-1 Hareza Tower 11F
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
池袋駅徒歩7分
在宅勤務(全従業員利用可) 副業OK(一部従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 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(一部従業員利用可) 研修支援制度(一部従業員利用可) ストックオプション(一部従業員利用可) 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) 従業員専用駐車場あり(一部従業員利用可)
無
無
●その他各種補助 ・ランチ補助(実質310円でランチが食べられます!) ・フリードリンク ・社員健康促進サポート インフルエンザ予防接種・フィットネスクラブ補助(月8000円まで)・ 健康診断人間ドック10万円(配偶者も5万円)補助 ・書籍・研修費用、資格受験費用補助
1名
2~3回
筆記試験:有(適性検査) 面接内容や回数は応募者に応じてアレンジいたします。
■「世界の患者を救う、内視鏡AIでガン見逃しゼロへ」を本気で実現する世界最先端、医療機器ユニコーンベンチャー ■世界経済フォーラムのテクノロジー・パイオニアに選出(全世界で100社、日本では2社目)された今大注目の優良企業!
■当社の魅力:1.「世界の患者を救う」をミッションに、医療×AI分野のリーディングカンパニーとして、医療現場の課題解決するために創業された医療AIスタートアップです。2.当社が開発した内視鏡AIは、世界で初めて胃がんを検出するAIとして論文発表された技術であり、消化器内視鏡AI論文の引用数では世界1位を獲得しています。3.医師が創業者だからこそ構築できる医療業界における独自ネットワーク、信頼関係により圧倒的な臨床データ数を保有しています。良質なデータから高精度高品質のAI開発に取り組んでいます。 ■なぜ創業したか:医療現場で内視鏡検査を行う臨床医は、誰もが「見逃し」をなくしたいと願っています。しかし、炎症に紛れた小さな病変を見つけることは、経験豊富な専門医でも至難の業です。また、ダブルチェックで1日3,000枚もの画像を確認する医師は、その負担に疲弊し、まして専門医が少ない地域の苦労は計り知れません。当社代表の多田自身も臨床医として2万例を超える内視鏡検査を経験し、現場の悩みに直面してきました。その経験から「内視鏡医療現場の課題を解決したい」という強い想いを抱き、内視鏡AIの研究を開始しました。その研究成果を医療現場へ届けるために、当社を立ち上げました。
〒171-0022 東京都豊島区東池袋1丁目18-1Hareza Tower 11F
内視鏡AIの開発。内視鏡は唯一日本が世界に圧倒的にリードしている医療分野です。戦う市場は世界です。日本での成功が世界市場に直結し、より多くの命を救うことができるという莫大な魅力がある事業です。
非公開
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
680~1200万
【事業・組織構成の概要】 データドリブンDX統括部では、専門知識の有無に関わらず誰もがデータを利活用できる社会の創造を目指し、日々の事業活動を行っています。独自の特徴量自動設計をコアとするAIプラットフォーム「dotData」、Tableauを中心としたBI、Snowflakeを中心としたデータプラットフォーム、そしてこれらの製品技術を中核とする様々なデータ利活用のためのソリューションにより、顧客におけるデータドリブンDXの実現並びにそれによるビジネス価値の創出・拡大に貢献しています。 組織の特徴として、1つの部署内にマーケティング・セールス・プリセールス・デリバリー・カスタマーサクセス・サポートといった製品・サービスを販売し提供するための機能が揃っていることが挙げられます。各役割のメンバーが連携し、スピード感のある事業運営を行っています。また、所属メンバーに占めるキャリア採用者の比率が40%程度あり、多種多様なバックグラウドを持つメンバーとともに働くことでスキルアップ/キャリアアップを目指すことができます。 【職務内容】 顧客におけるAI-Readyデータのデータモデル/データパイプラインの設計及び実装、及びデリバリープロセスを支える資産の整備。 詳細は以下の通りです。 - 顧客向けデータ利活用基盤構築プロジェクトにおける、AI-Readyデータのデータモデル/データパイプラインの要件定義、設計及び実装の完遂。 ・ 特定のユースケースを対象としたデータ利活用基盤をクイックに構築してお客様に成果を出していただき、その成果をテコに基盤を順次拡張していくといった、比較的短いサイクルで実績を積み上げながら基盤を広げていくという方針で進めます。 ・ 本ポジションにおいては、プロトタイプとして位置付けられる範囲(最初の1~2サイクル分)での対応を想定しています。 - 横展開可能なデータモデル/データパイプライン設計・実装のための資産(ガイドライン、手順、スクリプトの雛形等)の整備。 ※dotData製品(特に特徴量自動設計機能)やSnowflakeを中心に考えている点が、本ポジションの特徴といえます。 dotData/データドリブンDXソリューション紹介サイト 【ポジションのアピールポイント】 ・将来的なキャリアパスとして、複数のパスがあります。 - より大きなデータエンジニアチームをリード/マネジメントする立場 - 顧客に対しデータ利活用基盤を中心としたソリューションを提案する役割 現在募集しているポジションの例 ・メンバーの40%程度をキャリア採用のメンバーが占めており、多様なバックグラウンドを持ったメンバーとともに業務を進めることで視野が広がります。 【職場環境】 リモートワーク:週半分以上可能
【MUST】 <主任の場合> ①②の両条件を満たすこと ①1)、2)以下のいずれかの経験を有すること 1) 業務アプリケーション開発の経験(トータル5年以上) ※基本設計~詳細設計~開発・テストの一連の工程の経験を有すること 2) データエンジニアとしての実務経験(トータル5年以上) ②自身を含めた3名以上のチームをリードして、業務アプリケーションまたはデータパイプラインの設計~開発・構築の一連の工程を遂行した経験 <課長の場合> ①②の両条件を満たすこと ①1)、2)以下のいずれかの経験を有すること。 1) 業務アプリケーション開発の経験(トータル7年以上) ※要件定義~詳細設計~開発・テストの一連の工程の経験を有すること 2) データエンジニアとしての実務経験(トータル7年以上) ②自身を含めた5名以上のチームをリードして、業務アプリケーションまたはデータパイプラインの設計~開発・構築の一連の工程を遂行した経験 ※以下は主任・プロフェッショナル共通 【WANT】 以下に挙げる技術要素に関する基本的な知識あるいはスキルを有することが望ましい ・クラウド型DWH(snowflake、databricks等) ・dbt等、ELT型のモデリングツール 【求める人物像・ソフトスキル】 ・「顧客価値を創出」するというマインド ・新たな技術への興味・関心
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456~650万
医療・健康データを横断的に扱うデータ基盤の開発を中心に、以下の業務を担当していただきます。今回はリーダー候補としての採用です。 ■データ連携基盤の設計/開発/運用■各サービスからのデータ収集/加工/統合処理の実装■データ構造の設計および最適化(パフォーマンス改善含む)■API開発などを通じたデータ提供基盤の構築■既存システムの改善および運用効率化■プロダクトの保守/運用■チームメンバーの技術サポートや開発推進(リーダーポジションの場合) ※変更の範囲:当社の定める業務
【必須】■AWS上のアプリケーション開発経験■Python,MySQLの実務経験 3年以上■Node.jsの開発経験1年以上■AI駆動開発もしくはSDD(仕様駆動開発)による開発プロセスの経験 【いずれか必須】■1つのプロジェクトの運用保守業務経験3年以上■スクラムマスター経験■機械学習のプロダクト開発経験【歓迎】・開発チームマネジメント経験・サーバレスアーキテクトの構築運用経験・リアルタイムな大規模処理のアプリケーション開発経験・プロジェクトリーディングの経験(開発、非開発問わず)・担当プロダクトのEoL対応の経験・医療分野のICTプロジェクト従事経験
薬局の予約システムを中心に、薬局・ドラッグストア・病院・介護の領域にtoC・toB向けの Web/アプリサービスを自社開発し、提供しています。
600~850万
【職務内容】 自社サービス「レバテック フリーランス」が保有する各種案件に携わっていただきます。 (直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有) 保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。(求人ID:401989)
【必須】 ・下記いずれかを満たす方 - PythonやRを用いた機械学習モデル開発もしくはデータ分析経験1年半以上 - クラウド環境でのデータ基盤構築経験1年半以上 -TableauまたはPower BIでのダッシュボード作成、SQLでのデータ処理・抽出経験、いずれも2年以上 - 複数PJでDX推進を推進した経験合計3年以上
自分の為になることが人の為になり、人の為になることが自分の為になる。そう考え行動する人を増やすことで、世の中全体の発展に貢献すること。このような想いが、レバレジーズの企業理念の背景には込められています。今行っている事業も、これから生まれる事業も、すべてはこの理念が基盤です。レバレジーズは、会社を含めた社会全体の永続的な繁栄を目指し、成長を続けます。
400~600万
【業務内容】 事業戦略に沿ってAJAのデータマネジメントのあるべき姿を描き出し実行までをお願いしていただきます。 そのために必用な人員の獲得(採用)や育成をしながらあるべき姿を実現していただきます。 ▼具体的な業務内容 ・データ基盤戦略立案 ・データ基盤構築 ・データセキュリティ強化 ・アクセスコントロールの適正化 ・データモデリング ▼チームの文化や体制、働く環境について AJAでは、技術でブランド広告のあり方を変えることを目指し、日々エンジニアとビジネスサイドのメンバーが一緒に議論しながらプロダクトの開発・提供を行っています。 エンジニアとビジネスメンバーが密接に連携するスモールチームで働いているため、コミュニケーションロスがなく、開発スピードが非常に速いです。 また、設計や技術選定はエンジニアに一任されており、オーナーシップを持って最適な開発を推進しています。 これにより、最新の技術トレンドを積極的に取り入れつつ、事業のニーズに的確に応える開発を行い、事業成果にコミットしています。 ▼主な利用技術 Golang/GCP/GKE/Terraform/ArgoCD/BigQuery/Datadog/Tableau ▼その他ツール等 Notion(ドキュメント・プロジェクト管理)/Slack
【求めるスキル・経験】 ・データ基盤の開発および運用経験(2年以上) ・1つ以上のプログラミング言語に関する深い知識 ・複数の職種を横断してプロジェクトを推進した実績 【歓迎するスキル・経験】 ・アドテクノロジー関連プロダクトでの開発経験 ・テックリードとしてチームのマネジメントを行った経験 ・業務ドメインを理解し、モデリングを反映した設計経験 【求められるマインド】 ・プロダクトや業務フローなど、何事もより良くするために変化を恐れない方 ・ポジティブな議論を通してプロダクト開発を推進できる方 【選考回数】 4回 【選考フロー】 書類選考→面接3~4回(最終のみ対面)→内定 ※変動の可能性あり
1.インターネットメディア事業 2.インターネット広告代理事業 3.投資育成事業
780~1350万
お持ちのご経験やスキルに応じて、相談の上で下記業務の一部/全てをお任せいたします。 ■ AI活用推進 全社共通AI基盤の設計・構築・運用 AI基盤を活用した各事業エリアの業務効率化支援・実装 ※テーマは事業側へのヒアリングを通じて一緒に設計 生成AIを用いた業務自動化・高度化の仕組みづくり ■ データ基盤 データ基盤の設計・構築・運用 事業上必要なデータ抽出・加工・提供の仕組みづくり AIを活用したデータ提供・分析基盤の構築 技術だけで完結するのではなく、事業・業務理解を深めながら「使われる仕組み」を作ることを重視しています。 【ポジションの魅力・やりがい】 ◎ AI/データを「事業価値」に変える経験ができる PoCで終わらず、実際の業務・事業に組み込まれるAI/データ基盤を構築します。 成果が組織全体の生産性や意思決定に直結する実感を得られます。 ◎ 部署横断での影響力が大きい 特定プロダクトに閉じず、複数事業・複数チームにまたがって価値提供できるポジションです。 ◎ 技術選定・設計に裁量を持てる 「何を作るか」だけでなく、「なぜ作るか」「どう設計すべきか」から関われます。 【生成AI活用について】 <開発・業務支援での活用> Cursor 等のAIコードエディタや Claude Code などを活用し、設計・実装・検証・改善まで、日常的に生成AIを取り入れています。 ツールは固定せず、技術進化のスピードを前提に柔軟に選定しています。 <全社的なAI活用> エンジニアに限らず、PdM・Bizメンバーも含めて、企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングに生成AIを活用。「役割を超えてAIを積極活用する」文化があります。
Cursor 等のAIコードエディタ、Claude Code 等を活用した開発経験(個人利用も可) LLM/生成AIなど最新AI技術への強い関心と継続的な学習意欲 データエンジニア/データマネージャーとしてのデータ基盤の構築・運用、データ利活用推進の経験
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600~1300万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓クライアント受領データのクレンジングおよび前処理(分析可能な形式への整形) ✓ETLツール(Alteryx等)やPythonを用いたデータベース・ファイル出力 ✓Webスクレイピング等によるインターネット・データベースからの外部情報収集 ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)を用いたデータの可視化・ダッシュボード作成 ✓分析結果のチャート・グラフ化およびPowerPointによる資料作成補助 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓M&Aにおける対象会社の事業データ分析およびデューデリジェンス支援 ✓データセットに基づいた将来予測モデル構築のためのデータ基盤整備 ✓マーケティング資料や提案書における高度なビジュアライゼーション作成
必須条件(MUST) ✓ETLツール(Alteryx等)やPython等でのデータクレンジング実務経験(2年以上) ✓BIツール(Tableau、PowerBI等)でのダッシュボード作成・可視化の実務経験 歓迎条件(WANT) ✓基礎的な統計学や機械学習に関する理解・経験 ✓ビジネスレベルの英語力およびMS Office(Excel/PPT)の高度な操作スキル
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730~1300万
仕事内容 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 【具体的な業務内容】 ■データ基盤アーキテクト業務 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 ■チーム開発の定常業務 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 【キャリアパス】 ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア など、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していきます。
応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・ETL/ELTの開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験 歓迎条件 ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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810~1300万
仕事内容 【ミッション】: 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションとし、データ&マーケティングプラットフォーム組織のマーケティング関連チームのエンジニアとして活躍いただきます。 【具体的な業務内容】: 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを展開しており、各サービスがエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化を実現しています。マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動における新たな価値創造に貢献していただきます。 ・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 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 【キャリアパス】: SMS全体のキャリアの考え方として、個人の考えや適性に応じて共にキャリアを形成していくべきだと考えています。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。 キャリア例: ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
応募要件 必須条件(以下いずれにも該当する方、目安2-3年以上): ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・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 ・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 ・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: ・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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800~1500万
PFNは、多様な産業分野に属する顧客企業と共同して課題解決に取り組み、PFNにしかできない高価値なソリューションの提供を目指しています。 金融プロジェクトでは、機械学習および金融市場に関する知見を活かした金融時系列予測モデル開発や、深層学習および金融工学の知見を活かしたDeep Hedgingの技術を中心とした金融派生商品のリスク評価手法の開発を行っています。 (例) 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造 金融プロジェクト機械学習エンジニアは、PFN内の機械学習の知見と競争力のある学習基盤を活用し、顧客企業と共同で金融業界の課題解決に取り組み、価値を創造する仕事です。新規案件を含むさまざまな案件について、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。 以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。 ▼業務例 ・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング ・対象となる実際の金融商品に関するデータおよびその運用業務等の観察および分析 ・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義 ・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習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 ・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、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 ・顧客企業のエンジニアに対する技術的なアドバイス ・(金融分野以外での)データ分析・機械学習モデルの開発
・金融業・クオンツの産業分野または学術領域に関する専門的知識・経験または実績 ・コンピュータサイエンスの知識を活用した課題解決の経験 ⚪︎コンピューターサイエンスのすべての分野への精通を目指し、常に最先端の技術を追いかけ続けていること ⚪︎特に、機械学習に関する研究または実務の経験および実績 ・実データに基づく問題解決の経験(業界・分野不問) ⚪︎特に、顧客を満足させ技術的に解決可能である適切なタスク定義を行う能力 ・ソフトウェア開発経験 (Python, Go, C, C++, Java, 等) ⚪︎コンピューターアーキテクチャーを理解し、ソフトウェアの実行効率や、計算量を意識したプログラムの作成が出来る ⚪︎特に Python または C++ によるプログラミング能力 ・数学、自然科学(物理、化学など)に関する、大学卒業程度の知識(もしくは学習により習得可能なこと) ・チームでの課題解決の経験 ・ビジネスレベルの日本語能力(日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当)
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700~1000万
【職務内容】 データマネジメントにおける課題発見・改善提案/データ活用の探索・ステークホルダーヒアリング ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善 データ分析基盤環境のAWSインフラの運用保守 データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用 データマネジメントの成熟度に応じた技術検証(メタデータ、データ品質など) 【ポジションの魅力】 基盤整備が完了し、「データの価値向上」という次のステージに入るタイミングであり、 ・ビジネス価値を生み出すフェーズに携われる/ビジネスサイドと直接対話しながら、データの価値を創出できる ・データ価値向上にむけたチャレンジができる(× AI利用、データカタログ/メタデータ管理、データ品質等)(求人ID:340226)
【必須】 ・ディメンショナルモデリング(Dimensional Modeling)の実務経験 ・AWS環境の既存インフラを理解し、改善提案・実装・運用ができる(VPC、Aurora、S3、Lambda、SQS等) ・Snowflake、SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・ビジネスサイドやチームメンバーと協働し、課題を発見・議論・解決した経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル ・Git等のバージョン管理システムの使用経験 【歓迎】 ・データモデリング設計/データ基盤のリード経験 ・課題発見、主体的な課題解決提案、決裁、実行の経験 ・dbt (data build tool) の使用経験
HR Tech業界でトップシェア。クラウド型タレントマネジメントシステム「カオナビ」を提供しております。 『カオナビ』は、企業の経営者や管理職が感じる「社員の顔と名前が一致しない。」という悩みを解決すべく誕生した、クラウドで人材管理ができるシェアNo.1のHRテクノロジーサービスです。