【データ分析エンジニア/クラウドエンジニア】成長部署で様々な経験が積める!
450~700万
株式会社分析屋
東京都23区内, 神奈川県
450~700万
株式会社分析屋
東京都23区内, 神奈川県
データエンジニア
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで、幅広くご経験やご志向に合わせて担当いただきます。 ■顧客課題の抽出とデータ活用方針策定 ■要件定義、KPI設定、分析設計・準備 ■BIツールでのダッシュボード作成、レポート作成 ■ビッグデータ分析、統計解析、施策立案 ■プロジェクト進捗・品質・コスト管理 ■チームビルディング、契約調整・交渉
【いずれか集計・開発の実務経験1年以上 必須】 ■クラウド(AWS/GoogleCloud/Azure)■SQL■Python■Tableau■Snowflake 【案件事例】 ■スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ■テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ■コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ■食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ■小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 等
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
有 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無し)
450万円~700万円 月給制 月給 375,000円~588,333円 月給:375,000円~583,333円 基本給240,000円 その他固定手当/月:135,000円~343,333円を含む/月 ※入社後1年間は稼働手当の最低保証あり ■賞与:入社2年目以降業績賞与年1回、ポジションにより特別賞与あり
会社規定に基づき支給 ※月上限3万円
08時間00分 休憩60分
09:00~18:00 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります
無 コアタイム 無
有 平均残業時間:15時間
有 残業時間に応じて別途支給
年間123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
その他(創立記念日(8/15)/年末年始休暇)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【使用ツール・開発環境】 ■クラウド環境:AWS、GCP、Azure ■分析ツール:Tableau(メイン)、SAS、SPSS ■データベース:Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ■その他 :Google Analytics、SQL、Python、R 【サポート体制について】 当部署では『メンター・メンティー制度』を導入しており、新入社員の技術的な不安払拭を図っております。 メンターはデータ分析経験の長い先輩社員が担当し、あなたの技術的な質問や不安を解決する体制を整えております。また、上記とは別に月1回の定期面談を実施しており、今後のキャリアプラン/キャリアパスを共有し、あなたの希望に応じた案件やキャリアに参画できるように支援をしております。
基盤運用構築部 ※データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門 【業務変更の範囲】会社が指定した業務
当面無
東京都23区内東京都23区(新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など)を中心としたプロジェクトに配属
本社は敷地内禁煙 屋外喫煙可能場所有
神奈川県一部、都内近郊・神奈川(横浜・川崎など)のプロジェクト先に常駐いただく場合あり
本社は敷地内禁煙 屋外喫煙可能場所有
リモート利用率80% フル出社20%【就業場所の変更範囲】会社が指定した場所
在宅勤務(一部従業員利用可) リモートワーク可(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(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) 継続雇用制度(勤務延長) (一部従業員利用可)
無
有
退職金制度(確定拠出年金)、参画プロジェクトの単価に応じてインセンティブ手当を毎月支給
■休日手当 ■深夜勤務手当 ■在宅手当 ■社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ■組織貢献手当 ※2年目以降 (教育・採用・部門運営など) ■子ども手当 ■創立記念日(8月15日) ■サポート休暇(有給取得前3日間付与) ■年次有給休暇 ■慶弔休暇 ■産前・産後休暇、育児休暇 ■経産省健康優良法人2021~2025(中小規模法人部門)に認定 ■健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ■湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ■定年制あり60歳 再雇用制度あり上限65歳 勤務延長制度あり上限年齢なし
2名
1回
筆記試験:無 WEB面接で完結 最終選考(場合によっては2回実施)⇒内定
【売上150%成長★プライム上場のSHIFTグループ★データとお客様の心に寄り添いを大事にする「おもてなし分析」】受動的なデータ分析(他部門からの依頼調査)ではなく能動的にデータ活用が可能★多種多様な業界のデータに携われる★
【募集背景】 当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析エンジニア(クラウドエンジニア)を募ることとなりました。 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。 ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか?
〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル4階
サテライト利用可【1】SHIFT本社:東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ森JPタワー【2】SHIFT新宿オフィス:東京都渋谷区代々木3-22-7 新宿文化クイントビル
■データ分析 システムインテグレーション
非公開
株式会社SHIFT
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2024年08月 | 1,662百万円 | - |
| 前期 | 2025年08月 | 1,993百万円 | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
https://analytics-jp.com/?utm_source=agent&utm_medium=referral
最終更新日:
500~2000万
1. ミッション・業務の全体像 製造業や物流業の現場が抱える複雑な課題を、AIとロボティクスを融合した「フィジカルAI(Physical AI)」によって解決します。 単なる戦略策定や実証実験(PoC)にとどまらず、NVIDIA Isaac Simをはじめとする最新のロボット技術を駆使し、物理世界で稼働するAIソリューションの実装・定着までを一気通貫でリードします。コンサルタントとエンジニアがワンチームとなり、日本の産業競争力を再定義するプロジェクトに挑むポジションです。 2. ポジション別の業務内容 【フィジカルAIコンサルタント】 ビジネスと技術をつなぎ、プロジェクトの構想から実現までを指揮するポジションです。 プロジェクトの全体指揮:経営課題から現場のボトルネックまでを分析し、AI・ロボットの導入から運用までを牽引。投資対効果(ROI)を算出し、構想を「動く現実」へと導きます。 最適な技術の目利きと企画:特定メーカーに縛られず、世界中の最新技術(ロボット、センサー、AIなど)から最適な組み合わせを設計。スペースやタクトタイムといった現場の物理的制約も考慮し、実現性の高いソリューションを描きます。 ビジネスと技術の橋渡し:経営層への戦略提案と、エンジニアへの技術要件定義を両立。バックグラウンドの異なるステークホルダー間の合意形成を図るハブとなります。 新規事業・オファリング開発:萌芽期にある本領域において、新たなサービスメニューやソリューションをゼロから定義・開発し、自社の競争力向上にも貢献します。 【フィジカルAIエンジニア】 最新技術を駆使し、仮想空間のAIを現実世界で機能させる開発をリードするポジションです。 デジタルツイン上でのAI開発:NVIDIA Isaac Sim / Omniverse等でデジタルツイン環境を構築。模倣学習や強化学習、Domain Randomization等を駆使し、現実世界の想定外な事象にも対応できるロボット制御モデルを開発します。 AIの現実(物理)世界への適用:ソフトウェア開発だけでなく、最適なハードウェアの選定やベンダー調整も担当。従来のティーチングベースではない、フィジカルAIによる「自律した産業用ロボット」と現場オペレーションを構築します。 継続した最新技術調査:VLA(Vision-Language-Action)モデルや基盤モデルなど、日進月歩のグローバルトレンドや論文をリサーチし、ソリューションの陳腐化を防ぎます。 3. 本ポジションの魅力 フィジカルAI市場の先駆者になれる:生成AIの次に来る「現実世界を変革するAI」の波に乗り、製造・物流現場の改革における「最初の成功事例」を創出する第一人者としてのキャリアが築けます。 現実世界で「動く」成果と手触り感:机上の空論ではなく、構想策定からシミュレータ検証、実機稼働までを一貫してリード。自分の仕事が物理的にモノを動かし、現場を変える瞬間に立ち会えます。 制約なしに世界中の最新技術を駆使:自社製品を持たないため、NVIDIAの最新エコシステムなど、世界中の技術から中立かつフラットに最適なものを組み合わせた「いいとこ取り」の設計が可能です。 市場価値の高い希少スキルの獲得:「経営視点(ROI)」「最先端AI・制御技術」「現場オペレーション知識」を掛け合わせた、市場ニーズの極めて高い希少な「フィジカルAI人材」へと成長できます。 4. プロジェクト事例 物流業:デジタルツイン環境を構築し、フィジカルAIを用いたAMR(自律走行搬送ロボット)の制御を実現。 製造業:デジタルツインを用いてヒューマノイドロボットを統合し、マテリアルハンドリングやピッキング作業の自動化を実現。 製造業:XRデバイスを用いたマーケティングコンテンツの生成支援。
【コンサルタント】 ■ 必須(以下いずれか5年以上) ・製造・物流業への自動化設備やソフトの提案・導入 ・工場・倉庫における生産技術、生産管理、または工程設計 ・DX、業務改革、システム導入プロジェクトのPM ・顧客課題の言語化からROI算出、案件獲得までの経験 ■ 歓迎 ・スマート工場構築、大規模自動化ライン立上、設備導入プロジェクト経験。フィジカルAI、ROS、デジタルツイン等の先端技術の知見。PoC設計やKPI策定。ビジネス英語力・海外展開支援。 【エンジニア】 ■ 必須(以下2つ以上、各5年以上) ・現場(工場・倉庫等)でのシステム導入・立上・トラブル対応 ・ロボットやFA設備のシステム設計・制御開発(Python/C++) ・機械学習・強化学習・エッジAIの開発(Python)・運用 ・メカトロ製品の機構・回路設計、組込ソフト開発(ROS2・Python) ■ 歓迎 ・NVIDIA Isaac Sim等でのシミュレーション・強化学習経験。ROS/ROS2、SLAM等の自律移動技術、センサーフュージョン、エッジデバイス実装・最適化、自動運転のアルゴリズム開発経験。ビジネス英語力。 【共通ヒューマンスキル】 ・論理的思考力、問題解決能力、コミュニケーション能力、チームワーク
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500~700万
◆企業概要 ・ベトナム最大級のデジタルコングロマリットであるFPTグループの日本法人 ・世界27カ国に展開し、最先端のAI・クラウド技術に強みを持つグローバル企業 ・NVIDIA社とのパートナーシップ締結など、AI・データ領域へ巨額投資を継続 ・2005年の設立以来、国内の大手金融・製造・流通など多岐にわたる顧客基盤を構築 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・クラウドサービス(AWS/Azure/GCP)を活用したETL処理の開発・運用 ・オンプレミスからSnowflake/Databricks等のクラウドDWHへの移行支援 ・新規データ分析基盤の構築における環境設定やコンポーネント開発のアシスト ・設計書や手順書などのドキュメント作成およびエンジニアリング実務全般 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・大手飲料・通信キャリア向けの大規模データレイクハウス構築プロジェクト ・金融・信託銀行におけるセキュアなクラウドデータウェアハウスへの移行 ・製造・自動車業界でのAI活用を見据えたリアルタイムデータパイプライン開発 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 年収500万〜700万円+住宅手当一律3万円支給と充実の還元体制 ✅ 残業平均月15時間程度、有給消化率8割以上でワークライフバランス良好 ✅ NVIDIA等の最先端技術に触れ、シニア層の指導下で確実にスキルアップ可能 ✅ 英語やベトナム語クラス、社内イベント等、多国籍で刺激的な社風 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 当社の独自性 ・インフラからアプリまでEnd to Endで支援できる世界でも稀有な開発体制 ・AIデータセンター「FPT AI Factory」を日本に開設する圧倒的な投資スピード ・27カ国の多様なメンバーが在籍し、フラットかつスピード感ある意思決定が特徴 ━━━━━━━━━━━━━━━━━
必須スキル・経験 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。
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1000~1500万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓機械学習の学習・評価・予測を効率化するMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ✓機械学習APIサーバーの設計・開発・運用およびデータパイプラインの構築 ✓ML関連の開発効率化を目指した社内ライブラリ開発やワークフローの設計 ✓生成AI(LLMOps)の実運用に向けた設計・開発・ルール整備 ✓IaCによるインフラ管理、CI/CD自動化、サービス監視設計などのSRE業務 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓Vertex AI Pipelinesを活用したML基盤の再構築および運用効率化 ✓Feature Storeの構築、実験管理、データ・モデル監視体制の確立 ✓LLMOpsの導入による生成AIの全社的な実運用環境の整備
必須条件(MUST) ✓Python/SQLを用いた開発経験(5年以上)およびMLフレームワークを用いた開発・運用経験 ✓商用環境における機械学習パイプライン・機能の構築・運用経験(3年以上) 歓迎条件(WANT) ✓k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 ✓Web系開発および運用の実務経験
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900~1500万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓タイミーにおけるデータ利活用の価値最大化のための戦略策定・企画運用 ✓社内の様々な組織に対するデータ活用プロジェクトの組成および進行管理 ✓ビジネスサイドとエンジニアリングサイドの結節点となり、事業を前進させる推進業務 ✓課題の特定から仮説立て、必要な検証の把握、ビジネスへの展開までのトータルリード ✓AI/LLM等を用いた次世代のUX向上施策の企画・実行支援 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓膨大なマッチングデータを活用したUX向上およびレコメンドエンジンの精度改善プロジェクト ✓営業生産性の最大化を目指した、営業活動データと成約データの統合分析および施策展開 ✓GeminiやVertex AIを活用した、社内業務効率化や新規機能のプロトタイピング・実実装支援
必須条件(MUST) ✓SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析経験および経営意思決定に繋がる分析の遂行経験 ✓データサイエンスまたはデータエンジニアリング(DWH/ETL等)の基本的な知識 歓迎条件(WANT) ✓自らシステム・ソフトウェアを開発した経験、またはコンサルティング経験 ✓ビジネス職とエンジニアをまとめたプロジェクト推進経験
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900~1800万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓BigQuery, Dataflow, GKE等を用いたGCPデータ基盤の設計・運用・最適化 ✓Terraform等を利用したIaCによるインフラ構成管理とプロビジョニング自動化 ✓データ基盤およびLLM活用におけるセキュリティ要件定義とアーキテクチャ設計 ✓データガバナンス体制の構築(セキュリティガイドライン策定や運用ルールの標準化) ✓第二線(リスク管理部門)や監査部門と連携した、全社的なガバナンス浸透の主導 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓LLM活用におけるデータプライバシー・セキュリティリスクの評価と対策の実装 ✓CI/CDパイプラインの構築・改善によるデプロイメントの高速化と信頼性向上 ✓外部ベンダーと安全に協業するためのセキュリティガイドライン策定とプロセス標準化
必須条件(MUST) ✓データエンジニアまたはSREとしての実務経験(3年以上) ✓GCP環境におけるIaC(Terraform等)を用いたシステム構築・運用経験 歓迎条件(WANT) ✓データ基盤におけるセキュリティ設計、またはLLM/生成AI領域の知見 ✓ITガバナンス(ISO27001, SOC2等)の理解や監査対応の経験
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700~1000万
■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓機械学習の学習・評価・予測を効率化するMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 ✓機械学習APIサーバー、ワークフロー、データパイプラインの設計・開発 ✓生成AI(LLM)の実運用に向けたLLMOps基盤の構築とルール整備 ✓Terraformを用いたIaCによるインフラ管理、およびCI/CDによるデプロイ自動化 ✓データサイエンティストへのスキルトランスファー、および全社的なML活用環境の整備 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓Vertex AI Pipelinesを用いた開発効率化と社内共通ライブラリの開発 ✓Feature Storeの構築による特徴量管理の高度化とモデルの継続学習(CT)環境の整備 ✓Datadog LLM Observability等を活用した、生成AIプロダクトの監視体制の構築
必須条件(MUST) ✓機械学習パイプラインおよび商用環境でのML機能の構築・運用経験(3年以上) ✓Pythonを用いたシステム開発、およびクラウド(Google Cloud/AWS)での開発経験 ✓IaC(Terraform等)を用いたインフラ構築、およびCI/CDの運用経験 歓迎条件(WANT) ✓Vertex AI, Kubeflow, SageMaker等のMLフレームワークを用いた実務経験 ✓K8sの運用経験、またはWeb系システムのバックエンド開発・運用経験
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700~1300万
■業務内容 ・グローバルサプライチェーンマネジメント(GSCM)部にて、部内で管轄となる需給関連システム及び紐づくデータ基盤構築業務、DX推進業務に従事頂きます。 ・今回配属のチームでは以下のような業務に対応しており、候補者のご経験・ご志向に合わせて業務設定致します。 【職務詳細給関連システムの企画立案・改善推進、運用保守 -同部内で稼働する複数の需給関連システムの統廃合を含めた企画立案・実行 -社内関係部門(情報システム部門及び事業部門)と連携 -対応システムの運用保守 他 ・データ基盤構築・AI活用等の視点を織り込んだ次世代サプライチェーン構築に向けた施策・実行 -データ基盤の構築・運用/最適化(クラウドサービス:Snowflake/Anaplan他) -Power Platformを活用したデータ可視化 ・DXスキルの社内展開、内製化に伴う人材育成推進
・業務システム(業務アプリ、データ管理基盤等)の運用・保守経験がある方 ・業務理解を踏まえたシステム活用・改善提案が出来る方 ・DX推進・業務改善に対する関心と新しいツール・技術を自ら学び、業務活用していく意欲がある方
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600~1500万
■募集背景: エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable(実行可能)」なデータエコシステムの構築です。KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる専門家を募集しています。 ■職務概要: クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。 ■具体的な業務内容: 【施策PDCA・統計的効果検証】 ・マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価 ・BIツール(Looker Studio, Tableau, Codatum等)を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備 【多様な手法を用いたモデリング・実装】 ・Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出 ・機械学習モデル(予測、クラスタリング、レコメンデーション等)の構築と、KARTEへの推論結果の実装 ・生成AI(LLM)を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入 【データパイプライン設計・基盤構築支援】 ・クライアントのDWH(BigQuery, Databricks, Snowflake等)とKARTEの連携設計・実装 ・SQLを用いた高度なデータ加工(ETL/ELT)、分析用データマートの構築 ・データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化 ■求人の魅力 ・Actionable AIの実践:自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届く。「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられる環境 ・Modern Data Stackへの深い関与:Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップ。最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できる ・多様な業界のドメイン知識とデータ:EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができる。特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境 ・「自走支援」という視座:単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指す。技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味がある
以下いずれかのご経験をお持ちの方: ・SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験(3年以上) ・Python(pandas, scikit-learn等)またはRを用いたデータ分析・機械学習の実務経験 ・ビジネス課題の特定から、データを用いた解決策の提案、実行までを主導した経験 ・モダンなDWH(BigQuery, Databricks, Snowflake等)のいずれかの利用経験
データ活用からコンサルティングまで、CXバリューチェーン全体を一気通貫で支援する総合的なCXプラットフォーム企業として事業を展開しています。 ・CXプラットフォーム「KARTE」: 企業が保有する1st Party Dataをリアルタイムで解析・活用し、全チャネル横断でのパーソナライズ施策・CDP構築・マーケティングオートメーションを実現するプロダクト。 ・プロフェッショナルサービス(PLAID ALPHA): データ利活用・事業変革・人材育成などを専門人材が伴走支援。
600~1500万
■募集背景: エンタープライズ領域を中心に「散在するデータの統合」や「リアルタイムなデータ活用」への期待がかつてないほど高まっています。KARTEを中核としたデータエコシステムを構築し、ビジネスインパクトを最大化させるために、より高度なデータエンジニアリングの専門性を持つ人材を募集しています。 ■職務概要: CXプラットフォーム「KARTE」およびデータウェアハウス製品を用いた、クライアント企業のデータ利活用基盤の開発・運用をリードしていただきます。単にパイプラインを構築するだけでなく、クライアントの膨大なマルチチャネルデータをどのように統合し、リアルタイムな顧客体験(CX)へと繋げるか。データアーキテクチャ設計から実装、パフォーマンス最適化まで、技術的な側面から事業成長を支える役割を期待します。 ■具体的な業務内容: 【データプラットフォームの設計・開発】 ・各種ソース(Web/App、CRM、基幹システム等)からのデータ収集・ETLプロセスの設計・構築 ・大規模データを高速に処理するためのDWH(BigQuery / Databricks / Snowflake等)の最適化 【データアーキテクチャの高度化】 ・リアルタイム性と整合性を両立させたデータパイプラインの構築 ・セキュリティ、プライバシー、ガバナンスを考慮したデータマネジメント環境の整備 【ビジネスサイドとの共創】 ・コンサルタントやアナリストと連携し、データ要件の定義および技術的な実現可否の検討 ・顧客の自走化を目的とした、データ利活用スキームの技術支援 ■求人の魅力 ・「活用」に直結するパイプライン設計:データの収集・加工だけで終わらず、それが「KARTE」を通じて秒単位で顧客へのアクションに変わる。データが価値を生む瞬間をエンジニア自身が体感できる環境 ・圧倒的な技術的難易度と場数:日本有数のナショナルクライアントが持つ膨大かつ複雑なデータに挑む。特定業界のドメインに縛られず、多様なデータ構造を扱う経験を積むことができる ・「自走支援」という一歩先のエンジニアリング:単なる受託開発ではなく、クライアントがデータを使って自ら事業を動かせる状態を作ることも目指す。組織のデータ文化そのものを技術で変えていく、コンサルティング要素も含んだエンジニアリングが可能 ・テックカンパニーとしての柔軟な環境:人的リソースの提供を前提とせず、ROIの最大化を追求するため、モダンな技術選定やアーキテクチャの刷新を柔軟に提案・実行できる土壌がある
以下いずれかのご経験をお持ちの方: ・データエンジニアリングの実務経験(3年以上) ・DWH(BigQuery / Databricks / Snowflake 等)の設計・チューニングに関する深い知見 ・パブリッククラウド(GCP / AWS / Azure)を用いたデータ分析基盤の構築・運用経験 ・SQLを用いたデータ加工、およびPython、Go、Java等の言語を用いた開発経験
データ活用からコンサルティングまで、CXバリューチェーン全体を一気通貫で支援する総合的なCXプラットフォーム企業として事業を展開しています。 ・CXプラットフォーム「KARTE」: 企業が保有する1st Party Dataをリアルタイムで解析・活用し、全チャネル横断でのパーソナライズ施策・CDP構築・マーケティングオートメーションを実現するプロダクト。 ・プロフェッショナルサービス(PLAID ALPHA): データ利活用・事業変革・人材育成などを専門人材が伴走支援。
800~1300万
■業務内容 事業拡大(グローバル・マルチプラットフォーム)や、機械学習・大規模言語モデルなどの最新技術導入のため、ゲームに関する様々なデータを収集・蓄積・集計・出力するデータ分析基盤の開発・運営をお任せします。 データベースやクラウドサービスの選定、データモデルの作成、実装といった技術的な分野に加え、部門外のデータ提供者や利用者との折衝やサービス設計など、幅広いフェーズに携わっていただく予定です。 ■主な業務内容 ・クラウド環境におけるビッグデータ分析基盤の設計・実装 ・データモデルの設計と、データ集計及び出力の最適化 ・データ提供プロセスとシステム継続のための保守運用 ・データ利用に関するビジネスニーズへの提案・実装・利用サポート ・グローバルで利用されている基盤技術のリサーチと導入検証 ・機械学習プラットフォームの構築及び提供 複数のシステム(ゲームのデータ分析基盤2種、BIツール基盤等)を使用して、多種多様なデータを取り扱い、 自身の裁量、考えで組み合わせ、事業に合わせたデータ分析に携わっていただきます。 また、ビッグデータの取り扱い経験や、クラウトサービス上でのデータエンジニアリング経験が積め、 データアーキテクチャの知見を得ることができます。 キャリアバスとしては、現場スペシャリストコース(データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データストラテジスト等)、またはマネジメントコースがございます。
■必須スキル ・データ分析基盤システムの開発・運用経験 3年以上 ・チームリーダー経験 ・AWS又はGCPによる開発・運用経験 ・最低1種類のプログラミング言語による開発経験 ・複雑なSQLクエリを扱った経験 ■歓迎 ・ビッグデータの運用経験 ・Pythonによるプログラム開発経験 ・データを活用した新規案件の受託~導入プロセス経験 ・システムやSQLのアーキテクチャを理解し、チューニングを行った経験 ・BIツール(Qlik Sense等)による画面開発経験 ・プレゼンテーション資料の作成及びプレゼン経験(技術的な社外講演含む) ■求める人物像 ・データエンジニアとしてこれまで実業務を経験されてきた方 ・チームリーダーとしてプロジェクト内のユニットを管理された経験のある方 ・担当領域において、自ら何をすべきか考え自走できる方 ・システムのみならずビジネス領域も意識でき、会社貢献のマインドをお持ちの方
・コンシューマ事業:家庭用ゲーム機、PC、スマートデバイス向けにゲームやデジタルサービスの企画、開発、販売、運営 ・アミューズメント事業:アーケードゲーム機の開発・販売や、アミューズメント施設の運営 ・ライセンス事業:自社のIPを活用した商品化やライセンスビジネス