データエンジニア(マネージャー/メンバー)|株式会社bitFlyer
800~1300万
株式会社bitFlyer
東京都港区
800~1300万
株式会社bitFlyer
東京都港区
データエンジニア
【募集背景】 bitFlyerでは、プロダクトの高度化や意思決定の迅速化を支えるデータ基盤の強化が急務となっています。データ活用を全社的に加速させるため、信頼性の高いデータパイプラインの構築・運用を担うデータエンジニアを新たに募集します。 【業務内容】 ■各種データソースからのデータ収集・加工・保管に至るパイプラインの設計・構築・運用 ■データ分析・機械学習向け基盤(ETL/ELT、DWH、データレイク等)の整備 ■バッチおよびリアルタイム処理のワークフロー設計と最適化 ■データ品質管理および可観測性(監視・可視化)向上のための仕組み構築 ■ビジネスサイドや分析チームとの要件定義・仕様策定
必須要件(スキル/経験等) ■データ処理基盤またはパイプラインの設計・構築・運用に関する実務経験(2年以上) ■RDBやNoSQLデータベースに関する知識(スキーマ設計・パフォーマンスチューニング含む) ■Python、Scala、Javaなどを用いた大規模データ処理の実務経験 ■SQLを活用したデータ抽出・集計スキル ■日本語(ネイティブレベル)でのコミュニケーション能力 歓迎要件(スキル/経験等) ■クラウド環境でのデータ基盤構築経験(例:AWS Glue、EMR、BigQuery、Databricksなど) ■Kafka、Kinesisなどを用いたリアルタイムデータストリーミングの
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)、大学院(その他専門職)、4年制大学、6年制大学、専門職大学、専門職短期大学、高等専門学校、短期大学、専門学校、高等学校、その他
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
800万円〜1,300万円
全額支給
休憩60分
09:00〜18:00
有
有
有
内訳:土曜 日曜 祝日
入社半年経過: 12日
完全週休2日制(土・日),祝日,年末年始休暇,慶弔休暇,産前産後休暇,育児休暇,
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
想定年俸 800万円~1,300万円 (月間45時間相当のみなし残業手当を含む) ※月額給与の内訳 基本給:493,256円~801,541円 固定残業手当:173,411円~281,793円(月45時間相当) ※固定残業手当(45時間)を超える時間外労働、ならびに深夜・休日労働が発生した場合は、法定割増賃金を追加支給 ※別途パフォーマンスボーナスあり
東京都港区
屋内全面禁煙
出産・育児支援制度
交通費支給 書籍購入制度(会社負担) フリードリンク,フリースナック,フリーヌードル,カットフルーツ,フリーおにぎり,オフィスマッサージ ※雇用形態により内容が一部異なる場合があります。詳細は選考時にお伝えいたします。
1名
107-6233 東京都港区赤坂 9-7-1ミッドタウン・タワー(33階)
■仮想通貨交換事業 ■Blockchain as a Service (BaaS)事業 「ブロックチェーンで世界を簡単に。」をミッションに掲げ2014年に設立され、兄弟会社であるbitFlyer USA, Inc. 及びbitFlyer EUROPE S.A.と共にグローバルに暗号資産取引事業を展開し、現在250万人(2020年3月発表)を超えるお客様にご愛顧いただいています。暗号資産交換業者及び第一種金融商品取引業者として、サービスの拡大・改善を続け、一人でも多くのお客様
最終更新日:
600~1000万
【仕事内容】 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 ・MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 ・AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 ・次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。 【この仕事の魅力】 ・圧倒的なドメインの幅: 金融SaaSの不正検知から建設・商圏分析まで。特定の業界に縛られず、汎用性の高い「データサイエンス×ビジネス」の経験を積めます。 ・ 自律的な働き方を尊重する現場が多く、技術研鑽とプライベートの両立が可能です。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Python/SQLを用いた機械学習モデルの構築・評価・実戦投入経験(5年以上) ・クラウド(AWS/GCP)上でのデータ分析基盤の構築・運用経験 ・5名以上のチームリード、またはビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義経験 【あれば尚可】 ・メガベンチャー等での自社プロダクト開発経験 ・自然言語処理(NLP)や生成AI(LLM)のプロダクト組み込み経験
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400~500万
AI・DX領域における受託開発・技術支援プロジェクトにて、Pythonやクラウド技術を活用した開発・データ分析業務をお任せします。 【研修内容】 入社後、約2.5?3ヶ月のオンライン研修を実施します。 ・Pythonプログラミング ・SQL基礎 ・Linux/ネットワークセキュリティ/AWS基礎 ・Pythonデータ分析 ・AI駆動開発 【研修後の業務内容】 研修修了後は、AI・DX関連の受託開発案件や技術支援プロジェクトへ参画いただきます。 ・データ分析/可視化 ・AI活用支援 ・業務効率化ツール開発 ・Web/業務アプリケーション開発 ・クラウド環境構築 ・システム運用改善 等 ※受託開発案件、自社開発センター案件、DX推進プロジェクトなど、スキルや適性に応じてアサインを行います。 【ポジションの魅力・特長】 ■未経験からAI/DX領域へキャリアチェンジ可能 実務経験がなくても、体系的な研修を通じてPythonやデータ分析、クラウド技術を習得できます。 ■受託開発・DX推進など幅広い案件に携われる AI、クラウド、DX推進など成長市場の案件が豊富にあり、多様な経験を積むことが可能です。 ■成長支援制度が充実 400以上の研修カリキュラムに加え、キャリア支援担当によるフォロー体制を整えています。 ■上流工程や先端技術へ挑戦できる環境 技術支援だけでなく、受託開発やソリューション提案など幅広い領域へ携われます。
【必須】 ・PythonまたはSQLの基礎知識をお持ちの方 ※学習経験のみ可 ・データ分析ツール(Tableau、PowerBI等)の使用経験をお持ちの方歓迎 ・社会人経験をお持ちの方 ・円滑なコミュニケーションが取れる方 【歓迎】 ・IT/情報系の学習経験 ・AWSなどクラウド技術への興味 ・独学やスクールでのプログラミング学習経験 ・データ分析やDX推進業務経験
AI、DX、クラウド、システム開発領域を中心に、大手企業向け技術支援・受託開発・ソリューション提供を展開。 エンジニア育成に注力しており、未経験から先端技術領域へ挑戦できる教育体制を整えています。
800~1250万
■仕事概要: 打ち合わせや会議で生まれるあらゆるビジネス会話の音声データを資産として活用できる、「Otolio」の開発・提供をしています。ビジネス音声 ✕ AI プラットフォームの実現を目指しています。 これまでは音声活用の未来を創る第一ステップとして、AI議事録というメッセージングでお客様に打ち合わせで音声録音し、ドキュメント作成の自動化による業務効率化、という価値を提供してきました。 そして、2025年12月に、あらゆるビジネス会話を収集し、打ち合わせ前・中・後の様々なタスクや業務をAIエージェントが自動実行してくれるAI SaaSに生まれ変わりました。 もう少しわかりやすく言うと、「打ち合わせで生まれる面倒な準備・作業をAIが気を利かせてやってくれる」ような製品にアップデートされます。 ■例えば、営業の商談打ち合わせのケース ・商談前の準備として、打ち合わせ相手の会社情報、部署のミッションなど取得できる情報を取得し自動でまとめてくれたり ・商談中であれば、お客様からの質問に対して答えられないときなどにAIが適切な回答案を提示してくれたり ・商談後のフォローアップ業務として、お客様へのお礼メールの文面などを自動作成したり、商談内容を自動でまとめたり、セールスフォースの項目を自動更新してくれたり このように商談打ち合わせだけでなく、様々な打ち合わせの準備やフォローアップ業務にかかる作業時間を、AIが限りなくゼロにしてくれるような製品になっていきます。 ■Otolioの特徴 "ビジネス音声"が持つ「コンテキスト(文脈)」データがOtolioの核です。 最大の特徴は、過去の会議・商談・1on1などで蓄積されたビジネス音声のコンテキストを踏まえてAIが判断・実行できること。 つまりは、テキストのみでは失われがちな「流れ・経緯・温度感」などの文脈を理解した、AIエージェントの提供を可能としています。 現在までに、多様なユースケースから音声を取得できており、ビジネス音声×AIという独自の土台が、通常のAIエージェントとは一線を画す価値を生んでいます。 <なぜこのポジションを募集するのか?> 従業員数がもうすぐ30名になり、チーム全体の成果を底上げするための組織づくりが急務となっています。 加えて今後のAIエージェント展開を見据え、既存契約の維持・LTVの最大化を実現するための戦略のアップグレードが必要不可欠となっています。 そこで、サクセス領域の組織を統括し、経営陣の一員として中長期の成長にコミットいただけるVP候補を募集します。 こんなことをお願いしたい: ■期待したいこと このポジションに求めるのは、経営と並走しながらサクセスの“最適解”をつくることです。 代表・事業責任者と対等に議論して事業の優先順位と打ち手をすり合わせ、イシューの特定から解決方針の設計、意思決定、そして現場でのやり切りまでを一貫して主導していただきます。 現在は代表・事業責任者が中心となって経営を推進していますが、サクセス領域の責任者として大胆にお任せつつ、経営陣の一員として全社の中長期成長にコミットしていただくことを期待しています。 ■業務概要 ・カスタマーサクセス組織の責任者候補として、現場やプロダクトに対する理解を深めながら、徐々にマネジメント役割の一部を少しずつお任せしていきます。 (ご経験・スキルに合わせてお任せする役割や業務を決定いたします) ・マネジメントのメイン業務は、チーム目標の達成支援や、チーム内のリソース管理をメインに担っていただきたいと考えています。 ■具体的な業務内容 ・目標設計:半期/四半期/月次の目標設定提案、計画立案・進捗管理 ・ヘルススコア運用:解約・コントラクションの早期予兆検知と対策の仕組み化 ・データ分析:利用/問い合わせ/NPSなどの因果を特定し、プロダクト改善へ提案 ・オンボーディング/アダプション/アップセル/リニューアルの設計~実行~改善 ・プレイング:大型顧客の価値最大化を自ら牽引 ・リソース配分:案件アサイン/優先順位の最適化 ・メンバーマネジメント:1on1、相談対応、育成・キャリアの支援 ■魅力(チャレンジポイント) ・本ポジションでは、サクセス領域にとどまらず、事業全体を俯瞰し、他部署と連携しながらチームのオペレーションを改善していく力が求められます。 ・さらに、チームメンバーと真剣に向き合い、組織づくりや人材育成、採用などにも関わる経験が可能です。 ・経営陣と対等に議論しながら全社の中長期成長にコミットしていただくことが可能なポジションです。 ■想定されるキャリアパス ・サクセス統括ポジションへのキャリアパス ・ご自身次第で経営に携わる経験を得ることができる可能性
■必須スキル: ・メンバーマネジメント(リソース管理、モチベーションコントロール、目標達成に向けた施策のPDCAを回してきた経験) ・BtoB IT/SaaSにおけるセールスまたはカスタマーサクセス経験 ■歓迎スキル: ・エンタープライズ顧客への折衝経験 ・経営や上司からの指示から自身のチームの戦略に落とし込み、目標達成を目指した経験 ・経営や上司などに対し、戦略などの提案や予算計画の提案を行った経験 ■求める人物像: ・エピックベースのビジョン「未来(あと)に残ることを、チャレンジしよう」に共感する方 ・エピックベースのバリュー「価値を廻そう」「エピック志向」「Blitz Action -Think Hard, Act Fast, Learn Always-」に共感し実践できる方 ・チーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有できる方
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800~1000万
顧客が保有するデータの棚卸しや、アーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計を担当します。 活用フェーズでは顧客へのヒアリング・要件定義から集計・分析、結果の報告までを対応します。 【顧客のデータプラットフォーム構築】 データコンサルタントやマーケティングコンサルタントとプロジェクトを組成し、 Treasure DataやGoogle Bigquery、Snowflake、Databricks等を用いてデータプラットフォームを構築します。 主な担当は、実装フェーズにおけるデータのアーキテクチャ整理や、データパイプライン、データマートの設計になります。 また、顧客が保有するデータの棚卸や、データ戦略立案などの要件定義フェーズまで一気通貫で対応することもあります。 【顧客のデータプラットフォーム活用】 SQLやPython、BIツールでデータを集計・分析し、顧客が意思決定する際に役立つアウトプットを提供します。 マーケティングコンサルタントと共に、顧客へのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで全ての範囲を対応しま す。
応募資格 (スキル) 【必須】 ・SQL等でのデータ抽出や集計経験などデータに触れるスキル ・クラウドデータベース(Treasure Data・Bigquery・Snowflake・Databricks等)の利用経験 【歓迎】 ・データマート構築やETLの要件定義フェーズのディレクション経験 ・開発環境記載の言語/ツールの使用経験 【開発環境】 <プラットフォーム> Treasure Data CDP Bigquery Google Cloud Platform Databricks Snowflake <言語> SQL、Python <ETL関連ツール> digdag、dbt <BIツール> Tableau、Looker 応募資格 (ソフト面) 【カルチャー】 ■課題解決型の思考ができる方 ■学習意欲が高く、好奇心を持って取り組める方 ■顧客への価値提供にコミットできる方 ■会社のコアメンバーとして働いていきたい方 【ビジョン】 ■キャリアビジョンと企業ビジョンの一致 ビジネス/マーケティング×データエンジニアリングのキャリアを目指している方、興味を持っている方。 ■成長意欲 データエンジニアリングのスキルやマーケティングのスキルを活かしつつ、市場価値を高めていきたい方
データ活用コンサルティング、データプラットフォーム活用支援、AIエージェント開発、人材育成支援
600~1500万
【業務内容】 AWS、Azureを利用したクラウド基盤の設計・構築を実施いただきます。 オンプレミスからクラウドへの移行プロジェクトから、クラウドネイティブなアーキテクチャを採用したスクラッチ開発プロジェクト、データアナリティクス基盤の導入プロジェクトなど、様々なプロジェクトを担当いただきます。 ・顧客のDXニーズに応えるための、コンテナを中心としたシステム基盤の設計・構築 ・クラウドにおけるデータベースやネットワーク、セキュリティなどの構築、運用 ・ミッションクリティカルなシステムを提供するための、堅牢で俊敏性に優れた基盤の設計 ・IaC(Infrastructure as Code)を前提としたインフラ基盤構築の効率化・自動化の推進 ・障害検知やパフォーマンスをモニタリングするための監視環境の構築・運用 ・システムの安全性を担保するためのセキュリティ設計・DevSecOps活動の推進 ・社内/社外のイベント等への登壇・寄稿、社内勉強会での発表 ※(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング(変更の範囲)会社の定める業務 【本ポジションの魅力】 ① 上流から下流まで一気通貫、幅広いインフラ領域の経験を積むことが可能 ハイブリッドクラウド、マルチクラウドやネットワーク、各種セキュリティソリューション、SaaS導入など、ベンダーニュートラルな立場で最適なアーキテクチャ選定を行い、システム基盤の設計・実装が行えることから、上流から下流まで一気通貫で幅広いインフラ領域の経験が可能です。 ②クラウド経験値の積み上げが可能 AWS、Azureに特化したプロジェクトのため、知識や経験をより一層積むことができます。 本人の希望を聞きながらプロジェクトへのアサインを決める形式のため、興味のある技術や業務領域に積極的に関わることができます。 ③ 要求水準の高い顧客ニーズに応えることで技術力が身につく環境がある ミッションクリティカルなシステムを支える「堅牢性」と、ビジネスニーズに応えるための「俊敏性・柔軟性」など双方を両立させるための技術力が身に付きます。そんな要求水準の高い環境下において、現行システムをクラウドに移行するだけではなく、各種クラウドの先進サービスを活用しながらクラウドネイティブなアーキテクチャに刷新する案件に挑戦することができます。 ④ 多様なキャリアパスを用意 PM、クラウドコンサルタント、クラウドエンジニア・アーキテクト、SREというキャリアに対して、マネジメント(マネージャー志向)orスペシャリスト(技術志向)問わず、いずれの道も選択することが可能です。双方のパスが同等に評価されますます。また、インフラから、ソフトウェア開発寄りにキャリアをシフトさせ、アプリ/インフラ双方に強いエンジニアとしてキャリア形成する人材も多く在籍しています。 【技術スタック】 主要な技術スタックは以下です(プロジェクトごとに詳細は異なります) プログラミング言語 | Java, Python, TypeScript, Shell Script クラウド | AWS, Azure, GCP コンテナ | Docker, Kubernetes, ECS, AKS データベース | MySQL・PostgreSQL/AuoraDB, DynamoDB, Redis, MongoDB CI/CD | GitHub Enterprise, Jenkins, Nexus IaC | Ansible, AWS CloudFormation, AWS CDK, Terraform 監視・運用 | Datadog, CloudWatch, Zabbix, PagerDuty, JP1, Apache Airflow セキュリティ | Akamai, Trend Micro Cloud One, Splunk, Snyc Data/BI | ElasticSearch, S3/Athena, Redshift, Snowflake, QuickSight コラボレーションツール | Slack, JIRA, Confluence, Notion, Miro, Teams, BOX 【入社後のイメージ】 ご入社後はオンボーディング担当のメンターがつき、メンターの支援を受けながらまずは弊社のPJや技術・業務知識に慣れて頂きます。定期的な1on1を実施して今後のキャリア希望をヒアリングしつつ、早期に弊社での仕事をキャッチアップいただけるよう、チーム全体としてフォローしています。
必須(MUST) ・インフラ(オンプレミス)または、クラウドの設計・構築経験3年以上 ・IaCによるインフラの開発・運用経験(AWS CloudFormation、AWS CDK、Terraform等) ・Datadog等の監視サービスを利用した監視運用の設計・開発経験 歓迎(WANT) ・AWS・GCP・Azureなどのパブリッククラウド、またはプライベートクラウドの利用経験 ・可用性 / セキュリティ / 耐障害性の観点をもとにしたインフラ設計・構築の経験 ・SREとしての業務経験 ・新しいテクノロジーに対して検証を行いながら素早く習得することができる能力 ・AWS、Azure、GCP認定資格のアソシエイトレベル以上の資格保有者 ・IPA高度試験の認定保持 【アサインの考え方】 2020年度よりリソースマネジメントグループ(RMG)が創設され、PJにアサインされている全メンバー(PM含む)のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層+RMG+コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 加えて、インフラ組織内でも、各人のキャリア形成を支援するためのアサイン検討を週次で行っています。
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450~1000万
データエンジニアリングシステムの開発・保守・運用担当者として、大規模なデータ基盤の開発、運用、保守業務に携わり、ユーザーのデータ利活用をサポートいただく業務です。 【主な業務内容】 ■ビジネスおよび業務要件に基づく、情報系システムの要件定義 ■データ基盤の設計、開発、保守・運用 ■ORACLE-DBを中心としたオープン系システムの開発・運用 ■クラウド(AWS、GCP)連携、開発 ※主な技術要素:OracleDB(SQL, PL/SQL)、Linux、bash、JP1など
【必須】■データエンジニアリングまたはデータベースを中心とした情報系システムの開発・運用経験Linux系OSの基本的な知識を有し、コマンドライン操作ができる方■基本的なシステム開発工程(要件定義・テスト) の理解 ■SQLを用いたデータ抽出・分析経験 ■チームでの協力とコミュニケーション能力 ※汎用機での開発経験しかない方も歓迎【歓迎】 ■金融系システムの開発経験■情報系システムの設計・構築・運用・保守経験■データウェアハウス、データレイクの開発・運用経験■大規模データ基盤の構築や運用経験■ETLツールやBIツールの使用経験■OracleDBの性能改善に対しての知見
■銀行業務
462~800万
【職務内容】 同社の多岐にわたるシステムのデータベースに関する設計、構築、運用保守を担当します。 信頼できるデータベースプラットフォームを維持し、 ビジネス成長に合わせたシステム戦略に伴い、技術進化に合わせた製品を導入します。 データベースエンジニアとして成長できるポジションです。 (ご志向及び適正を鑑み、以下のいずれかの業務を担当頂く予定です) 【具体的には】 ・ データベース基盤の設計・構築 ・ ソフトウェアの最適バージョン維持 ・ パフォーマンスチューニング ・ モニタリング ・ データモデリング ・ システム更改/移行(求人ID:329913)
【必須】 (以下のいずれか) ・ DBMS構築または運用経験(複数年) ・ データベースプロジェクトの計画、実行、管理経験 ・ データベース監視・トラブルシューティング経験 【歓迎】 (以下のいずれか) ・ Oracle/Cassandra/PostgreSQL運用経験 ・ Cloud Databaseサービス業務使用経験 ・ Fintech関連業務・開発・運用経験 ・ 大規模システム開発・運用経験
■クレジットカード、カードローン、信用保証業務他 ◎「楽天カード」に代表されるクレジットカード事業を中心に事業を展開しています。 楽天グループの中核を担うネット系クレジットカード会社として、既存のEC事業と連携し、楽天グループが生活のあらゆるサービスを提供できる「楽天経済圏」構想の一翼を担っています。
500~700万
■ポジションについて データソリューション部門の事業拡大に伴い、次世代のデータ活用を担うジュニアデータエンジニアを募集いたします。急成長中のビッグデータ市場において、DatabricksやSnowflakeなどといった最先端の技術に触れながら、経験豊富なシニアメンバーのサポートの下でスキルアップできる環境です。データの世界でキャリアを築きたいという熱意のある方からのご応募をお待ちしております。 ■主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー等です。 ■職務内容 シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。 ①データパイプラインの開発・運用支援 クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務 ② データ移行プロジェクトのサポート オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWH(Snowflakeなど)やデータレイクハウス(Databricks)へのデータ移行プロジェクトにおける実務作業 ③データ基盤の構築アシスタント 新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート ④· ドキュメント作成 設計書や手順書などのドキュメント作成および更新作業。
■必須スキル: ・SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験(1年以上目安) ・Python, Java, Scalaいずれかのプログラミング言語を用いた開発経験 ・リレーショナルデータベース(RDBMS)に関する基礎知識 ・ビッグデータ技術やクラウドサービスに対する強い学習意欲と探求心 ・チームメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション能力 以上にご関心のある方もご相談ください。 ■歓迎スキル・経験 ・AWS, Azure, GCPいずれかのクラウドプラットフォームの利用経験(個人学習も可) ・Linux環境での基本的なコマンド操作やシェルスクリプトの作成経験 ・Gitを利用したバージョン管理の経験。DatabricksやSnowflakeの利用経験、または学習経験 ・データウェアハウス(DWH)やデータレイクに関する基礎知識
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800~1200万
【募集背景】 製造業向けAIデータプラットフォーム「CADDi」は、2024年の事業統合を経て、ソリューション型SaaSとして対応する業種・規模の幅が広がる中、「業務構造起点の提案」と「PoV設計による受注確度の向上」へと提案スタイルが進化しています。 Sales Engineerが顧客の業務課題・理想フローを引き出し価値仮説を設計する一方、その仮説を実データを用いた検証環境として具現化する機能の整備が、受注確度およびカスタマーサクセスの蓋然性を高める上で不可欠となっています。 本ポジションは、Sales Engineerと連携しながら検証環境の設計・構築を専任で担う役割として、今期新設されたチームです。 当初はプレイヤーとしての参画となりますが、チームの立ち上げを主導しながらマネージャーへのキャリアパスを想定しています。 評価軸・業務プロセス・チーム設計をゼロから構築できる環境の中で、キャディの営業・デリバリー双方に影響を与えるポジションです。 【職務内容】 ■ キャディのミッションと本ポジションの役割(Why) 「ものづくり産業のポテンシャルを解放する」というCADDiのミッションのもと、本ポジションが担うのは単なるデータ設定・環境構築の代行ではありません。 Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、実データをCADDi Drawer等のプラットフォーム上で最適に構成し、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。 「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、プロダクト×データ思考の起点となる役割です。 <具体的な職務内容> 検証環境の構築:顧客データ(図面・属性情報等)を整理し、PoV(価値検証)に最適な形でプラットフォームへ実装する 検証シナリオのデータ裏付け:「このデータがあれば、この課題が解決できる」というロジックをデータ構造として証明する 要件の構造化:抽象的な業務課題・仮説を「どのデータがどう紐付けば検証できるか」というシステム要件・データ要件に分解・定義する スコープ調整:Sales Engineer(Front)・顧客・開発(OPS)間で生じる認識の齟齬を解消し、現実的な検証範囲を合意形成する 不確実性への対応:顧客データが不完全な場合においても、代替案や仮データを活用して検証プロセスを前進させる 標準化の推進:PdM・CS・Opsとの連携を通じ、プロダクト改善および実装プロセスの標準化を推進する 知見の型化:提案テンプレートや成功パターンを体系化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する 仕事のやりがい・魅力 製造業という巨大産業の上流工程に関与し、プロダクト・組織・顧客の変革に直接寄与できるポジション ビジネス課題とエンジニアリングの双方が交差する、希少性の高い職域 PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と社会実装の両面を担える環境 特定機能に縛られず、顧客課題に応じた柔軟なアプローチが取れる高い自律性と裁量 チーム創設期であり、組織設計・評価軸・業務プロセスの構築に主体的に関われる機会 製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制
【必須(MUST)】 下記いずれかを通じて、「業務課題の構造化」から「データ・システム要件への翻訳」「検証環境の実装」までを担った経験を有する方 SaaSまたはITプロダクトにおける導入支援・PoC主導・トライアル設計経験 顧客データを整理・加工し、業務課題に対応した検証環境を構築した経験 Sales・顧客・開発など複数ステークホルダー間の要件調整・スコープ管理経験 BtoB領域におけるプリセールス/ソリューション提案経験(コンサル/PM/BizDev等) SIerやPMポジションでの要件定義〜実装プロジェクト推進経験 【歓迎(WANT)】 ERP/SCM/PLMなど基幹システムに関する知見 API/ETL/RPAなどを活用した業務連携やデータ統合の知見 SQLや基本的なデータ操作スキル プロジェクトマネジメント/PdM連携経験 スタートアップ/SaaS企業での立ち上げ〜拡張フェーズ経験 【求める人物像】 当社のミッション、ビジョン、カルチャーに強く共感いただける方 顧客・社会の構造課題に向き合い、仮説構築と実行の両輪で伴走できる方 不確実な状況でも、言語化と仮説で道を切り拓ける論理性と胆力をお持ちの方 チームと共創し、再現可能な仕組みをつくることにやりがいを感じる方 産業の変革という大きなテーマに当事者として関わりたい方
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800~1200万
【職務内容】 ■ キャディのミッションと本ポジションの役割(Why) 「ものづくり産業のポテンシャルを解放する」というキャディのミッションのもと、本ポジションが担うのは単なるデータ抽出・システム連携の代行ではありません。 Sales Engineer(Front)が顧客経営層との対話を通じて定義した経営課題・変革シナリオに対し、基幹システムに眠る実データを技術的に引き出しCADDi Drawer上で最適に構成することで、顧客が経営インパクトを確信できる検証環境を構築することが主眼です。 「データが使えない」という構造的障壁を突破し、「経営仮説」を「データで証明された意思決定根拠」へと変換する、データ基盤×プロダクト思考の起点となる役割です。 <具体的な職務内容> データエンジニアリング:拡張子変換・基幹システム(ERP/PLM等)からのデータ抽出・クレンジングを実行する テクニカルセールス(IT/セキュリティ):API連携の仕様検討や、顧客IT部門とのセキュリティ商談・ネットワーク制約の解消を主導する アーキテクチャ設計:一過性の検証に留まらず、本導入を見据えた持続可能なデータ連携フローを構想・設計する 技術要件の翻訳:現場の業務要件をIT部門が理解できる技術仕様へ、逆にIT制約をSales Engineerが理解できるビジネス制約へ双方向に翻訳する 標準化の推進:PdM・CS・OPSと連携し、データ連携プロセスの標準化・型化を推進する 知見の型化:技術パターンをドキュメント化し、チーム全体の知見として蓄積・共有する 仕事のやりがい・魅力 製造業の基幹システムに眠るデータを経営資産へと変える、産業変革の技術的起点となるポジション 「データが取れない」という構造的障壁をエンジニアリングで突破する、技術的達成感の大きい仕事 ビジネス折衝(IT部門・セキュリティ商談)と技術実装の双方を担う、希少性の高いハイブリッドロール PdM・CS・営業とのクロスファンクショナルな連携を通じ、プロダクトの進化と経営インパクトの創出に直接貢献できる環境 チーム創設期であり、技術標準・連携プロセスを自ら設計できる高い裁量 製造業の構造課題に向き合うチャレンジングな環境と、充実したキャッチアップ支援体制 【募集背景】 製造業向けAIデータプラットフォーム「CADDi Drawer」は、2024年の事業統合を経て、ソリューション型SaaSとして対応する業種・規模の幅が広がる中、価値検証(PoV)の質と速度を高めることが競争優位の源泉となっています。 一方で、製造業顧客のデータの多くは基幹システムはもとより、倉庫に保管された紙図面やローカルPCのフォルダなど組織内に分散して眠っており、「データが取り出せない」「形式が合わない」「IT部門のセキュリティの壁が越えられない」という技術的制約が、プラットフォームへの導線を阻んでいます。 Sales Engineerが顧客の経営課題を再定義し変革シナリオとして価値仮説を設計する一方、その仮説を実データで検証するための技術的な受け皿を整備することが、顧客の投資意思決定を前進させ、導入後の経営インパクトを確実なものとする上で不可欠となっています。 本ポジションは、この構造的な障壁を突破しデータを資産化するための技術的突破口を担う役割として、今期新設されたチームです。 入社当初からプレイングマネージャーとして、自らデータ連携の技術的課題に取り組みながらチームの立ち上げを主導していただくことを想定しています。 評価軸・業務プロセス・チーム設計をゼロから構築できる環境の中で、キャディの営業・デリバリー双方に影響を与えるポジションです。
【必須(MUST)】 下記を通じて、「データ抽出・変換・連携」と「技術的折衝・調整」の双方を担った実務経験を有する方 不整合なデータや特殊フォーマットの変換・クレンジング・正規化の実務経験 ERP/PLM/AS400等の基幹システムへの理解、またはAPIを用いたシステム間連携の設計・実装経験 顧客IT部門とのセキュリティ要件・ネットワーク制約の調整経験 業務要件を技術仕様へ、IT制約をビジネス制約へ双方向に翻訳しながらプロジェクトを推進した経験 一過性の検証に留まらず、本導入を見据えたデータ連携フローの設計・主導経験 【歓迎(WANT)】 製造業(調達・設計・生産技術等)の業務知識 クラウドインフラ(AWS/GCP/Azure)の基本知識 SQLおよび基本的なデータ操作・分析スキル ネットワーク・セキュリティ(VPN/SSO/認証基盤等)の知見 スタートアップ・SaaS企業における立ち上げから拡張フェーズの経験 【求める人物像】 当社のミッション、ビジョン、カルチャーに強く共感いただける方 顧客・社会の構造課題に対し仮説構築と実行の両面から主体的に取り組める方 情報が不完全な状況においても論理的な仮説設定と言語化により推進できる方 チームと共創しながら、再現可能な仕組みの構築にやりがいを見出せる方 産業変革という大きなテーマに、当事者意識を持って関わりたい方
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