🤖🧠東京大学松尾研究室発AIベンチャー🤖🧠 機械学習エンジニア(経験者歓迎)【燈株式会社】
800~1500万
燈株式会社
東京都千代田区
800~1500万
燈株式会社
東京都千代田区
データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア
【募集背景】 事業拡大に伴い、顧客からの技術的な要求水準も飛躍的に高まっています。 現在、リードクラスのエンジニアと共に、難易度の高いプロジェクトを自律的に推進できるミドルレイヤーのエンジニアを求めています。 「モデルを作って終わり」ではなく、論文レベルの技術を咀嚼し、実際のビジネス現場で堅牢に動作するシステムへと落とし込める、確かな実装力を持った方を歓迎します。 「現在の業務が典型的なテーブルデータ分析や、既存APIを叩くだけのタスクになってしまっている」 「もっと画像、3D、自然言語など、多様なモーダルに挑戦したい」と感じている方に、最適なフィールドです。 【業務内容】 DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ・課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ・SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ・プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ・ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【ポジションの魅力】 ・プロフェッショナルからのフィードバック 東京大学松尾研出身者をはじめ、トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。 ・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求 大東建託、熊谷組、イトーキをはじめとする大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。 ・100を超える独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める 図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、100以上のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。 【開発例】 ・画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ・動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ・ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ・ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 【技術スタック(一例)】 ・AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ・AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini
【必須要件】 ・AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストとしての実務経験(目安2年以上) ・ビジネス要求に基づき、データの入力から推論結果の出力、評価までの一連のパイプラインを、メンターの指示に頼らず自律的に設計・構築できる。 ・実験環境(Jupyter Notebook等)で動くだけでなく、プロダクション環境での運用に耐えうる、可読性と保守性の高いコードを記述できる。 ・ビジネス課題に対して、関連技術の論文サーベイを行い、手法の比較と選定・再現実装ができる 【歓迎要件】 ・分析結果やモデルの成果を、エンジニアではないステークホルダー(ビジネス職、経営層)にも伝わる言葉でわかりやすく説明できる。 ・Webアプリケーションやクラウド環境のジョブ連携などのプロダクション環境への実装した経験がある。 熱量の高いメンバーと、日本産業の発展を、そして日本一・世界一の企業へ 燈は「最高の夢を見させる」「最高の夢を実現する」環境です。 2021年設立と非常に若い会社ではありますが、確実に日本の産業へインパクトを出し始めています。AI時代の最前線で日本を変革していく誇りと実感を胸に仕事をすることができます。 代表の野呂を筆頭に、経営陣含めメンバー全員が、本気で日本一、世界のトップになれると信じアツい気持ちでお客様の課題に真剣に向き合い取り組んでいます。
800万円〜1,500万円
東京都千代田区
最終更新日:
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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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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450~900万
営業事務全般を主軸(業務の約8割)としながら、スプレッドシートやGASを活用した数値集計/分析を通じ営業活動をバックアップします。単なるルーチンワークだけでなく「データを活用し事務プロセスを効率化する」 「分析結果から営業の次の一手を支える」といった、高度な営業事務としての活躍を期待します。 【営業事務/管理業務】契約申請手続き/補助、経費処理、支払管理、予算集計、与実管理、その他、本部内の運営サポート業務全般など 【データ抽出/分析サポート】市場調査およびタイトル別の数値分析、Googleスプレッドシート(関数・GAS)を用いた管理表の作成・改修、次期予算策定に向けた試算・データ準備
【必須】・既存Google スプレッドシートの関数/GASの読解能力 ・各種分析が可能なGoogle スプレッドシートの関数/GASスキル ・分析結果のアウトプット/プレゼン能力 ・高密度なマルチタスク下での自己マネジメント経験 【歓迎】 ・MySQLなどの言語を用いたDBアクセス経験 ・ゲーム業界就労経験 ・マーケティング用語などの理解 ・資料作成における PowerPoint(google slides)スキル
■オンラインゲーム事業 他 ※『艦隊これくしょん』『刀剣乱舞』等、PCブラウザゲームを年間60~80本リリース ※アダルトの扱いあり
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。
800~1300万
【募集背景】 生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。 この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく 変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。 世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた 競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。 私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ 生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。 これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを再定義する 最も重要なキードライバーとなります。 私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略 そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。 この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただける リーダーの参画を強く望みます。 【具体的な業務内容】 戦略的AIプロジェクトの実行責任者として、実装とチームマネジメント 部門連携を統括。事業成長を加速させ、AIによる具体的成果創出と 組織への定着を牽引いただきます。 ・事業戦略とAI推進方針のアラインメント 全社の経営方針及び事業戦略を踏まえ、データ・AI活用のテーマ選定から ロードマップ策定、組織横断での着手優先順位付けまでを担い、事業インパクトを 最大化するチーム運営を行っていただきます。 <具体業務例> ・各事業におけるAI活用テーマの発掘、要件整理、優先順位付け ・中長期ロードマップ策定と投資領域の選定及び意思決定支援 ・メンバーの役割設計と実行体制の最適化 ・OKR設計・スプリント方針策定 ・AIガイドライン・ナレッジ共有を通じた会社全体のAI推進カルチャーの醸成 ・データ・AI活用プロジェクトの推進 プロジェクトにおいてPoCから機能実装までを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。 プロジェクト内において技術選定から課題解決の方法を設計し 提供価値の最大化によって事業価値につながる成果創出をリードしていただきます。 <具体業務例> ・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施 ・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計 ・要件定義やCI/CDの構築、運用改善 ・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる ・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行 ・リリース後のモデル評価・精度改善方法の検討と実装 【ポジションの魅力】 ・経営戦略と現場実行の橋渡し役として、事業変革に最も直接的にインパクトを与えるポジション ・マネジメントと技術の両側面を扱いながら、AI領域での戦略遂行力を磨けるハイブリッドなキャリア ・PoCを量産して終わるのではなく、本番導入・事業成果まで責任を持てる、レバレッジの大きい役割 ・AI活用を組織文化として定着させる中心人物として会社全体に影響を与えられる
【必須スキル】 ・機械学習モデルや生成AI(LLM)を用いたPoC〜本番運用までの いずれかのフェーズのリード経験 ・Python 等を用いたデータ処理やモデル実装の実務経験(3年以上) ・AWSやGCPなどのクラウド環境上での開発・運用経験(3年以上) ・3〜5名程度のチームやプロジェクトをリード・マネジメントした経験(1年以上) ・採用・評価制度の運用経験(評価基準策定、キャリブレーション経験含む) ・複数ステークホルダーとの調整・整理・合意形成の経験 【歓迎スキル】 ・LangChainやLlamaIndex などの LLMフレームワークの利活用経験 ・ML/LLMワークロードの運用・監視基盤の設計・運用経験 ・社内のAIガイドライン策定や、セキュリティ・ガバナンス観点を踏まえたAI導入プロジェクトの経験 【求める人物像】 ・ファインディのビジョン&バリューに強く共感し、技術を手段として 事業価値最大化を追求できる方 ・市場や競合の「解像度」を高め、2年後の未来を先回りして事業変革を起こす視点を持つ方 ・自律的に課題を発見し、戦略の実行に必要な調整・交渉を積極的に行える方 ・チームメンバーの成長を促し、部門を超えた連携を構築できる 高いリーダーシップとコミュニケーション能力を持つ方
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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
600~1000万
垂直立ち上げで急成長を遂げるDMMのヘルスケア本部。これまでは急拡大に伴うデータ基盤の構築に注力してきましたが、現在は整備された膨大なデータを「事業成長の羅針盤」へと昇華させ、意思決定の質を高める第2フェーズにあります 。 現在、現場では日々多くのアドホックな分析依頼が舞い込んでいますが、それらをこなすだけでなく、経営企画・管理部の一員として現場へ深く入り込み、KPIの妥当性から経営判断のサポートまで、データに基づいた事業推進をリードしていただきます。 ■ 担っていただきたい役割 ・SQLやPython、BIツールを活用した定量分析、課題抽出、レポート作成 ・事業/経営視点に基づいたKPIの設計・モニタリング体制の整備・蓄積データをもとにした、仮説検証や事業改善の支援 ・各部門と連携したデータ利活用の促進(CRM・マーケ・経営企画等) ・現場マネジメント層や経営層との対話を通じた、意思決定のサポート ■ ポジションの魅力 ・DMMの中でも注力事業の中枢で、成長の舵取りを担う ・「データ基盤はあるが活用はこれから」という、最も裁量の大きいフェーズ ・分析結果が経営・事業レベルの意思決定に直結する影響力 ・「強いデータ組織」を自らデザインし、立ち上げる経験 ・分析スキルに加え事業・プロダクト視点を極めた市場価値の高いアナリストへの成長 ■得られる経験と成長機会 ・分析結果が即座に施策や経営判断へ反映される圧倒的なスピード感 ・データ組織の価値やミッションを自ら定義しデザインする経験 ・現場のマネジメントや経営層と対等に議論し、意思決定をリードする力 ・急成長するヘルスケアビジネスの裏側をデータから深く理解できる ・膨大なデータを武器にトップシェア獲得への最短距離を自ら描き、事業を牽引する手応え
◯必須条件 アナリストとしてSQL、ならびにPythonを用いて事業課題を抽出・解決した経験 ◯歓迎条件 ・経営企画、事業企画、営業企画、マーケティング部門など、ビジネス部門でのデータ分析実務経験 ・BIツール(Tableau, Power BI, Looker等)の利用経験
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500~700万
【職務内容】 同社は、家族の幸せを生み出す社会インフラを創り出すことを目指し、 保育サービスの向上に努めています。 本募集では、園・施設向けプロダクトにおけるデータ基盤の開発・運用をご担当いただきます。 具体的には、構造化データのETL処理、Webアプリのログ収集、 データレイク/ウェアハウスの構築、データパイプラインの設計開発などを担当します。 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備が中心となります。 関連部門と連携し、データ分析環境の整備・活用を推進していただきます。 【具体的には】 ・ プロダクトおよび社内利用SaaSからの構造化データのETL処理のための設計開発業務 ・ Webアプリのユーザークリックイベントログ収集のための設計開発業務 ・ AWSおよびGoogle Cloudを用いた データレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務 ・ データパイプラインの設計開発および運用業務 ・ データ分析基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築 ・ ビジネスニーズに応じたデータマートの設計・構築・運用 ・ 経営と現場における意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進 ・ 既存のデータ基盤の運用とBIツール向けデータマート設計および整備 ・ データを活用したプロダクトやサービスに関わるデータ分析 (タスクの進捗次第) ・ 関連部門との対話を通じた、次のアクションに繋がるデータの検討と実践 ・ ユニファの開発チームの一員としての業務遂行(求人ID:353160)
【必須】 ・ リモートワーク下でのチーム開発経験 ・ SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの構築・運用経験 ・ プロダクションDBやSaaSツールから分析用データ基盤へのETLの実装経験 ・ AWSおよびGoogle Cloud上での開発経験 ・ データ部門に閉じずに他部署の要求・要件をヒアリングし、整理してきた経験 【歓迎】 ・ dbt (data build tool) の利用経験 ・ BigQueryの利用経験 ・ RedashやLooker StudioなどのBIツールの利用経験 ・ Reverse ETLの設計・構築・運用経験 ・ サーバーレスアプリケーションの設計・構築・運用経験 ・ AWS Step Functionsなどのワークフローエンジン利用経験・ データ分析を軸にした施策検討経験
【家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出す】 最新のテクノロジーを活用し、子ども・保育士・保護者に三方良しのDX・ワンストップソリューションを提供しております。 ※累計資金調達額は93億円 MIXIが提供するこどもの写真・動画共有アプリ「みてね」とのサービス連携を開始 保育施設支援のためのAll-in-Oneパッケージの提供を可能としています。
500~900万
・Computer Visionコンポーネントのテクニカルリードとしての開発推進(要求管理、スケジュール管理、タスク管理) ・ミッション要件に基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発および検証 ・ターゲットハードウェア上での検証・統合およびリリース管理 ・システムテストおよび運用フェーズへの参画
<必須条件> ・数値計算系アルゴリズム設計・実装に関する8年以上のソフトウェア開発経験 ・画像処理または信号処理を用いたコンピュータビジョン分野における物体検出アルゴリズム開発・検証の3年以上の経験 ・C言語またはC++による5年以上の開発経験および3年以上の組み込みソフトウェア開発経験 ・サブシステムレベルのテクニカルリードとしての開発推進経験(要求管理、スケジュール管理、タスク管理を含む) ・要件定義から設計、テスト計画および実施までのソフトウェア開発ライフサイクル全体の経験 ・最新のソフトウェア開発手法およびSCM(Git等)に関する知識 ・チーム内外での協働および主体的な開発推進能力 ・アジャイル開発プロセスに関する理解 ・技術コミュニケーション能力およびプレゼンテーション能力 ・TOEIC750点以上相当の英語力およびビジネスレベルの日本語能力 <望ましい条件> ・機械学習/AIを活用した画像認識および信号処理に関する知識 ・Unity、Unreal Engine等を用いた3Dシミュレーション環境構築経験 ・組み込みLinuxベースのシステム開発経験 ・Python等スクリプト言語による開発経験
軌道上サービス End of Life (EOL):衛星運用終了時のデブリ化防止のための除去 Active Debris Removal (ADR):既存デブリの除去 Life Extension (LEX):衛星の寿命延長 In-situ Space Situational Awareness (ISSA):故障機や物体の観測・点検