D1_【渋谷】データエンジニア/データを軸に顧客に価値提供を
450~1500万
ARアドバンストテクノロジ株式会社
東京都渋谷区
450~1500万
ARアドバンストテクノロジ株式会社
東京都渋谷区
データエンジニア
データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。 (業務内容の変更の範囲:当社業務全般) 【具体的には】■データ分析基盤(インフラ)の設計・構築、運用 ■データ処理アプリケーションの開発(パイプライン構築、BI構築) ■データ分析業務の効率化・自動化 ■データガバナンス、マスターデータ管理などの推進 ■データの集積と活用のための人材育成
■必須:【アプリ開発経験者の場合】◇クラウドサービス利用経験◇設計以降の開発経験(2年以上)◇SQL経験(自力作成できる) 【インフラ構築経験者の場合】◇クラウドサービス構築経験 ◇設計以降の構築経験(2年以上)◇SQL経験(自力作成できる) 【データー基盤構築経験者の場合】◇DWH、BI、ETLを利用した開発経験(2年以上)◇SQL経験(自力作成できる) ※歓迎要件は備考欄をご確認ください。 【就業環境】■顧客ニーズに合わせたハイブリッド勤務(リモート・出社の柔軟な組合せ)PJや組織状況によっては、出社多くなることもあります。
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
有 6ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無) 【試用期間についての補足】 正しくは「3ヶ月~6ヶ月」となります。
450万円~1,500万円 月給制 月給 322,000円~937,000円 月給¥322,000~¥937,000 基本給¥259,000~¥754,000固定残業代¥63,000~¥183,000を含む/月 ■賞与実績:年2回(3月末・9月末) ■昇給:年1回(10月)
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
09:00~18:00
無 コアタイム 無
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:25.0時間/月
年間123日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、夏期2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 入社休暇2日※入社時に特別休を2日支給
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
■歓迎:【アプリ開発経験者の場合】◇リーダー経験◇顧客折衝経験 【インフラ構築経験者の場合】◇リーダー経験◇顧客折衝経験 【データ基盤構築経験者の場合】◇ETLツール開発経験◇BIツール開発経験◇DWH開発経験 ◇リーダー経験◇顧客折衝経験 ■利用技術:【パイプライン構築】 ◇BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)◇ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等) ◇DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等) 上記に伴う各種クラウドサービス(製品はSaaS、オンプレ問いません) 【データ分析基盤(インフラ)】◇AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築 ◇上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築 ◇上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)
就業場所の変更の範囲:当社の全国拠点
無
東京都渋谷区渋谷2-17-1 渋谷アクシュ18F
JR山手線渋谷駅 徒歩2分
屋内全面禁煙
(プロジェクトにより異なる)
在宅・出社のハイブリッド(在宅が多いです)出社に関するレギュレーションはなく、生産性、効率性を重視しております。
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) 時短制度(全従業員利用可) 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)
無
無
・社会保険:関東ITソフトウェア健康保険組合
【各種制度】・慶弔休暇・資格取得支援制度・社内公募制度・複線型人事コース転換制度 ・コミュニケーション費支給制度・社員持株会制度・結婚、出産祝金制度・年間、半期、月間MVP表彰制度 【昇給】年1回(10月) 【賞与】年2回(3月、9月) 【手当】プロジェクト手当、赴任手当、技能手当、役職手当 【休日補足】年に1回全社会開催のため、8月最終土曜のみ出勤 【教育・スキルアップ他】リゾートホテル合宿研修・定期フォローアップ研修・外部専門機関利用研修・資格取得費支援制度(AWS/Azure/GCP認定、PMP、IPA等)・メンターメンティ制度・専門領域別技術研修(業務知識、ソフトスキル、生成AI、PM等)・各種社内研修・ビジネススキルeLearning研修サービス・360°評価・飛び級評価
1名
2回
筆記試験:無
■コンサルタント/PM×SE×デザイナーの「Biz&Tech&Creative三位一体開発」で企業のDXを支援。■「顧客に社員に選ばれる企業」をめざし、エンジニアが働きやすい環境づくりに取り組んでいます。■R&D・自社プロダクト開発にも注力!
ARアドバンストテクノロジ株式会社(ARI)は、クラウド技術とデータ・AI活用を軸に、構想から実装までを一気通貫で担うDX企業です。生成AI、画像処理、LLMなどの先進技術を積極的に取り入れ、業務システムから社会インフラ領域まで幅広い変革を支援しています。 AIを“活かす”だけでなく、“どう使うか”までをデザインする―― Business・Technology・Creativeを掛け合わせる「BTCアプローチ」により、戦略設計、システム開発、UI/UXデザインまでを自社で完結。コンサルティングと実装を往復しながら、実効性のある価値創出に挑み続けています。 ARIは2023年に上場し、現在は事業・技術・組織のさらなる進化を推進するフェーズにあります。変化を前向きに楽しみ、技術とビジネスの交差点で新たな価値を生み出したい方にとって、挑戦しがいのあるステージです。
〒150-0002 東京都渋谷区渋谷2-17-1渋谷アクシュ18F
◆関西支社◆名古屋支社
【主要事業】クラウドネイティブSI事業、プロダクトサービス事業 【取引先例】GMOあおぞらネット銀行、PayPay銀行株式会社、株式会社島津製作所、株式会社日刊スポーツ新聞社、株式会社ブリヂストン、株式会社ペイジェント
◆株式会社エーティーエス(https://ats-jp.com/) ◆株式会社ピー・アール・オー(https://www.pro-japan.co.jp/")
グロース市場
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | 2024年08月 | 14,152百万円 | 777百万円 |
| 前期 | 2025年08月 | 16,010百万円 | 960百万円 |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
最終更新日:
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。
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
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。
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。
896~1946万
Sansan株式会社のデータ戦略部門に所属し、プロダクトの根幹となるビジネスデータ基盤の構築・進化をリードするデータサイエンティストのポジションです。 Sansanは「名刺管理」を起点に、企業情報と接点データを掛け合わせた独自のビジネスデータベースを形成し、これをプロダクトとして提供することで、国内の法人向けクラウド名刺管理サービス市場で高いシェアを獲得しています。また、AIを活用した経理DXサービス「Bill One」など、関連サービスのマーケットシェアも拡大しており、データ戦略は同社の成長軸の中核となっています。 本ポジションは、データ分析・アルゴリズム開発・API化・実装・運用改善まで一貫して担当し、数理モデルや機械学習を用いた課題解決まで担当する役割です。具体的には、企業名の変化や統合など現実世界の複雑さを捉えるための分析・モデル構築、システム上への実装、自動化・品質監視の継続的改善(MLOps)などに技術的裁量を持って取り組みます。 また、ステークホルダーと密に連携してプロジェクトを進行し、短期・中期の目標達成を図るなど、技術とビジネスをつなぐ役割も期待されています。エンジニアだけでなく、データ戦略の意思決定に関わる影響力の大きいポジションです。 勤務地は、東京都渋谷区の本社ほか、大阪、名古屋、福岡など複数拠点から選択可能。フレックスタイム制で柔軟な働き方ができ、全国からのリモート候補者も含め幅広く募集します。 ■この仕事、ポジションの魅力 ◎ データ戦略の中核を担うミッション 同社は、名刺管理を超えたビジネスデータベース構築を掲げ、プロダクト全体の価値向上を目指しています。データ戦略部門はその中核であり、複雑なデータ課題を解決し価値に変えるプロセスを一貫して担える点が最大の魅力です。 ◎ ビジネスインパクトの大きさ 構築する基盤・アルゴリズムは、Sansan本体のみならず「Bill One」「Contract One」など複数サービスの価値向上に寄与し、ユーザー体験や企業のDXの推進に直接影響します。高い市場シェアとユーザー基盤を背景に、自分の成果が大きく反映される環境です。 ◎ 幅広い技術領域に携われる データモデリング、機械学習、API設計、本番運用改善まで、分析から実装・運用までの全フェーズに関わることができます。また、複数クラウド(AWS/GCP)や大規模データ基盤の設計・運用に関わる機会も多く、データエンジニアリング・機械学習エンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 ◎ 裁量ある組織と柔軟な働き方 データ戦略部は約30名規模の専門組織で、裁量を持った技術的意思決定が可能です。フレックスタイム制や複数拠点勤務の選択肢があり、ワークライフバランスを維持しつつ高度な技術課題に取り組めます。
【必須】※下記のうちいずれか 機械学習・統計学等の知識と実務でのデータ分析経験 Webアプリケーション設計・開発・運用経験 SQL等を用いた大規模データ処理・分析経験 【歓迎】 DDD/クリーンアーキテクチャ等ソフトウェア設計の理解 Web APIの設計・開発経験(例:FastAPI、Rails等) MLOps(CI/CD、デプロイメント、監視)知識・実務経験 Docker/Kubernetes等コンテナ技術の利用経験 名寄せアルゴリズムの設計・実装経験 チームリーダーまたはPM経験
働き方を変えるAXサービスの企画・開発・販売