【フルリモート 自社サービス】データエンジニア(MLエンジニア)/大規模データ基盤
800~1200万
企業名非公開
東京都港区
800~1200万
企業名非公開
東京都港区
領域特化データサイエンティスト(強化学習)
データエンジニア
全国規模で利用されるタクシーアプリにおけるデータ基盤およびデータプロダクト実行基盤の設計・開発・運用を担うポジション。 データ基盤 ・車両データやアプリログデータをBigQueryへ収集 ・外部データの取り込みおよび統合 ・データ加工バッチの開発運用 ・分析基盤の構築およびツール運用 ・ユーザー管理およびセキュリティ管理 データプロダクト実行基盤 ・AIやアルゴリズムの実行基盤の設計開発運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・学習バッチおよび推論基盤の構築 ・高可用性を担保するシステム設計運用 ・障害対応を含むオンコール対応
【応募資格】 以下をすべて満たす方 ・商用システムの本番運用および障害対応経験(3年以上) ・RDBMSを用いた開発経験(3年以上) ・GoまたはPythonでの開発経験(3年以上) ・ジョブコントローラーを用いたバッチ開発経験(3年以上) ・クラウド環境での開発経験(3年以上) ・LinuxまたはDockerでの開発経験(3年以上) ・Gitを用いたチーム開発経験 ・WebアプリまたはAPI開発経験(1年以上) ・パフォーマンス問題の特定および改善経験 ・コードレビュー経験 ・3名以上のリード経験 ・課題発見および解決経験 【歓迎要件】 ・データウェアハウスの利用経験 ・機械学習バッチまたは推論基盤の開発経験 ・クラウド管理またはSRE経験 ・関連資格保有 ・コンピュータサイエンスの学位 【フィットする人物像】 ・ミッションや価値観に共感できる方 ・技術を手段として事業貢献を重視できる方 ・周囲と協働しながら課題解決できる方
800万円〜1,200万円
有
内訳:土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都港区
東京都港区 ※フルリモート勤務可(国内のみ)
在宅勤務 リモートワーク可 副業OK 服装自由
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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600~800万
【職務内容】 現在、当社のエンジニア組織はAIをフル活用しアウトプットの量が飛躍的に増加しています。一方で、QA組織がボトルネックとなり、開発スピードを最大限に活かしきれていないという大きな課題に直面しています。 あなたにお任せしたいのは、この課題をAIと自動化の力で根本から解決し、業界をリードする次世代のQAチームを構築することです。 【具体的な仕事内容】 ・AIを活用したテスト戦略の立案、設計、推進 ・AIテストツールの導入と活用、および内製スクリプトの開発 ・AIファーストなQAプロセスの構築・運用 ・品質データの収集・分析と、データドリブンな品質改善プロセスの構築 ・エンジニアリング組織と連携したCI/CDパイプラインへのテスト自動化の組み込み ・外部テスト会社との連携強化と、AIによるアウトプット管理・レビュー体制の構築 ・運営/開発中ゲームの機能実装やリリースに向けたテスト計画およびテスト設計/実行 ・社内外の開発関係者とのテスト内容調整、各種レビュー業務などの折衝(求人ID:394947)
【必須】 ・ワンダープラネットのミッションへの共感 ・ゲーム、Webサービス等におけるQAエンジニアリングの経験 ・テスト自動化の設計・実装経験 ・CI/CD環境におけるQAプロセスの構築・運用経験 ・テスト計画・設計などのドキュメンテーション能力 【歓迎】・AIを活用したQA手法の導入または研究開発経験 ・機械学習の基礎知識(画像認識、自然言語処理など) ・AIテストツール(Appium、Test.ai、Applitools、Autify、mablなど)の導入・運用経験 ・チームの立ち上げや、既存チームのプロセス改善をリードした経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・JSTQBなどのソフトウェアテスト関連資格 ・各プラットフォーム(iOS/Android)レギュレーションの知識
同社は「楽しいね!を、世界中の日常へ。」をミッションに掲げ、モバイルゲーム事業を国内および海外に展開しています。 2021年6月の東京証券取引所マザーズへ上場以降も、設立当初から大事にしている、「誰でも遊べて、奥が深い。」という開発思想を追求していきたいと考えています。
700~900万
【職務内容】 ビジネス映像メディアPIVOTにおける正社員一人目の機械学習エンジニアとして、機械学習とデータ分析を活用し、メディアの付加価値向上、業務効率化、意思決定支援を通じて、事業成長を加速していただきます。 1. 付加価値向上を目的としたアルゴリズムの構築 2. コンテンツ制作など各種作業の効率化 3. データ分析設計・開発・運用・分析によるデータドリブンな意思決定の支援 【具体的には】 ・ 付加価値向上を目的としたアルゴリズムの構築 ・ レコメンデーション(推薦)領域 ・ コンテンツのレコメンドアルゴリズムの設計・実装・評価 ・ 協調フィルタリングやコンテキストベース推薦の改善 ・ 関連タグ・視聴履歴・ユーザー嗜好データを用いた回遊・継続率向上施策 ・ メールマガジン・プッシュ通知などのパーソナライズ最適化 ・ 検索領域 ・ 検索アルゴリズムおよび検索体験の改善 ・ 検索APIの設計・高速化・ランキング最適化(Elasticsearchなどの検索基盤含む) ・ クエリ意図理解や類似検索の強化によるUX改善(求人ID:399471)
【必須】 ・ 機械学習モデルの構築・運用の実務経験 ・ 統計学・機械学習に関する専門的な知識 ・ 推薦システムに関する知識(推薦アルゴリズム、評価指標、ハイブリッドモデル設計など) ・ 検索システムに関する知識(検索エンジン、ランキング、クエリ理解、Elasticsearchなど) ・ データ分析に基づくビジネス意思決定支援・施策立案の経験 ・ Pythonを用いたデータ処理および機械学習開発のスキル 【歓迎】 ・ SQL、BIツール(LookerTableauなど)を用いた高度な分析スキル ・ バックエンド開発経験(Python/FastAPI/Flaskなど) ・ GCP(特にBigQueryCloudRunVertexAICloudFunctionsなど)を用いた開発・運用経験 ・ テックリードなど技術的リーダーシップを発揮した経験 ・ OSS・技術コミュニティへのコントリビューション経験
【ビジネス×学び、映像を通じて日本をPIVOTする】 同社は「ビジネス」と「学び」に特化した映像メディア『PIVOT』を運営。 毎日無料で配信されるオリジナルおよびタイアップ映像が好評で、現在YouTubeチャンネル登録者は340万人超、月間ユニーク視聴者数は780万人を超える規模へ成長しています。