データサイエンティスト×地方フルリモートOKのリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
28件中 11件~20件
マツダ株式会社
地方フルリモート/人研究(脳科学、感性工学)に基づく車両性能開発(ADAS領域) のリモートワーク求人
【職務概要】
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究(脳科学、感性工学、人間工学)に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発
・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発
・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発
・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能、運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究(脳科学、感性工学、人間工学)に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発
・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発
・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発
・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能、運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 400 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45(休憩45分)
フレックスタイム制(コアタイム:なし、フレキシブルタイム:5:00~22:00、標準労働時間:1日8時間)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社ナウキャスト
【フルリモート可/シニアデータサイエンティスト/データアナリストとしての実務経験】東大発/オルタナティブデータを用いたSaaSサービスを展開する企業のデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 28人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■業務内容
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
【部署について】
募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
現在、案件の引き合いを多くいただいており、事業と案件をリードいただける方を募集しております。
【業務内容】
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
【この仕事で得られること】
・大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
【データプラットフォーム領域での専門性】
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
【キャリアの幅の拡張】
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
【プロジェクト事例】
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
【業務の進め方の例】
案件開始~2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
1か月~2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
2か月~3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
【メンバー構成】
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
【業務の変更の範囲】
社の定める範囲
募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
現在、案件の引き合いを多くいただいており、事業と案件をリードいただける方を募集しております。
【業務内容】
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
【この仕事で得られること】
・大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
【データプラットフォーム領域での専門性】
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
【キャリアの幅の拡張】
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
【プロジェクト事例】
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
【業務の進め方の例】
案件開始~2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
1か月~2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
2か月~3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
【メンバー構成】
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
【業務の変更の範囲】
社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社ドワンゴ
【正社員/全国フルリモート可/SE】基盤システム開発/データ分析担当◆日本最大級の電子書籍事業~ のリモートワーク求人
■お仕事内容
出版社や電子書籍ストアと連携し、安定かつ効率的な取次・流通を行うための基盤システムの
運用・保守・改修などを牽引していただける方、また売上データや電子書籍市況の分析を得意とする方を募集しています。
そのほか、事業全体の業務効率化のために技術をもとにした改善提案も期待しています。
<具体的な業務イメージ>
・電子書籍の納品から売上管理、分析に関わるシステムの課題整理および要件定義
・開発案件の進行管理
・開発会社や出版社とのシステム改修に係る折衝
・業務効率化のための社内向け簡易ツール(VBA、GAS等)の提案および開発
・売上データや電子書籍市況の分析・計上・レポート作成
■ポイント
・KADOKAWAを含めた各出版社の書誌データを、約50以上の電子書籍ストアに納品するための
基盤システムにかかわるプロジェクトです。
・書誌データの提供元となる出版社、納品先となる電子書籍ストア、双方のニーズを満たすシステムを作るため、
折衝業務も発生しますが、その分やりがいも大きいです。
・基盤システムの開発業務は外部委託となりますが、社内向けツールの企画・開発など、
一部プログラミング業務をお任せする可能性があります。
・売上データや電子書籍市況の分析、電子書籍の売上データや市場動向を分析することで、
ビジネス戦略に直接貢献できる点にやりがいを感じられます。
■電子書籍取次事業について
電子書籍における「取次」とは、BOOK☆WALKERをはじめとする各電子書籍ストアでマンガや雑誌などを配信するために、
各出版社からお預かりした電子書籍作品データを安全かつ確実に届ける業務です。
電子書籍取次事業では独自の電子書籍流通システムを保有しており、書誌データおよびその他のデータの登録から、
各ストアで実施するキャンペーン施策情報、売上情報の登録までを一元管理しています。
今後は海外ストアへの配信強化や、業務効率化による流通書籍量の拡大およびコスト削減を目指しています。
これらの達成には基盤システムの改善が不可欠です。これらの課題に取り組みたい方のご応募をお待ちしています。
【業務の変更の範囲】
無
出版社や電子書籍ストアと連携し、安定かつ効率的な取次・流通を行うための基盤システムの
運用・保守・改修などを牽引していただける方、また売上データや電子書籍市況の分析を得意とする方を募集しています。
そのほか、事業全体の業務効率化のために技術をもとにした改善提案も期待しています。
<具体的な業務イメージ>
・電子書籍の納品から売上管理、分析に関わるシステムの課題整理および要件定義
・開発案件の進行管理
・開発会社や出版社とのシステム改修に係る折衝
・業務効率化のための社内向け簡易ツール(VBA、GAS等)の提案および開発
・売上データや電子書籍市況の分析・計上・レポート作成
■ポイント
・KADOKAWAを含めた各出版社の書誌データを、約50以上の電子書籍ストアに納品するための
基盤システムにかかわるプロジェクトです。
・書誌データの提供元となる出版社、納品先となる電子書籍ストア、双方のニーズを満たすシステムを作るため、
折衝業務も発生しますが、その分やりがいも大きいです。
・基盤システムの開発業務は外部委託となりますが、社内向けツールの企画・開発など、
一部プログラミング業務をお任せする可能性があります。
・売上データや電子書籍市況の分析、電子書籍の売上データや市場動向を分析することで、
ビジネス戦略に直接貢献できる点にやりがいを感じられます。
■電子書籍取次事業について
電子書籍における「取次」とは、BOOK☆WALKERをはじめとする各電子書籍ストアでマンガや雑誌などを配信するために、
各出版社からお預かりした電子書籍作品データを安全かつ確実に届ける業務です。
電子書籍取次事業では独自の電子書籍流通システムを保有しており、書誌データおよびその他のデータの登録から、
各ストアで実施するキャンペーン施策情報、売上情報の登録までを一元管理しています。
今後は海外ストアへの配信強化や、業務効率化による流通書籍量の拡大およびコスト削減を目指しています。
これらの達成には基盤システムの改善が不可欠です。これらの課題に取り組みたい方のご応募をお待ちしています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 650 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 900人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データサイエンティスト】実務経験がなくともデータ解析に関する深い知識や研究経験がある方歓迎! のリモートワーク求人
【職務概要】
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 データサイエンティスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,050 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート/自社プロダクト×AI】医療調剤業界★機械学習エンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。
カケハシでは、薬局向けSaaS事業で展開しているプロダクト群(Musubi、Pocket Musubi、Musubi Insight、Musubi AI在庫管理 等)に対し、
LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。
しかし、生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。
また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。
本ポジションでは、既存のプロダクト群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、
将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
・同プロダクト、実験基盤の設計・実装
・プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
・特許化に向けた企画/検証
・薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、
速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。
■チームについて
当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。
・チーム構成
EM1名, DS/MLE 1名, SWE 4名, PdM 1名, Domain Expert(薬剤師) 1名
・社内のカウンターパート
PdM, CS, SRE, DRE team
基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。
・社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご参照ください)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、
生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■参考記事
▼プレスリリース カケハシ、薬歴作成における生成AI活用へ
https://www.kakehashi.life/news-post/20240917
▼「人を活かすAI」が明日の医療を切り拓く。カケハシの生成AI研究開発チームが描くビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/17/123331
▼医療という社会課題を前に、AIエンジニアに何ができるか?
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/09/09/153052
▼カケハシの生成AIプロダクトのプロダクトポリシーを公開します
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2024/12/02/090000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
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| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社i-plug
★【フルリモート/データサイエンティスト/Webサービスの事業会社で5年以上のデータ分析の実務経験】新卒ダイレクトリクルーティング市場シェアトップクラスの企業でのデータサイエンティスト(マネージャー候補)募集! のリモートワーク求人
■仕事内容
当社サービスOfferBox、及びその他サービスのプロダクトに関する戦略策定、戦略実現に必要な分析業務全般をご担当いただきます。
また、ご経験に応じて、分析業務を行うチーム全体のマネジメントも期待します。
以下のような業務が想定されます。
★業務例★
・プロダクトの定量KPIのモニタリング環境の構築(KPI設計)
・プロダクトの定量KPIの分析・課題の特定・改善策等の提案
・プロダクトのデータログを活用した高度な分析・課題の特定・改善策等の提案
・分析データ起点での戦略策定のサポート
・チームマネジメント
■入社後に期待する成果
・データ分析を起点としたプロダクト成長
・データ分析を起点としたプロダクト戦略の進化
・分析組織の強化
■採用の背景
OfferBoxやその他の関連サービスが順調に成長していく中で、扱うデータ量も膨大になり、さらなるプロダクトの成長に必要な分析が現状では十分に実施できているとは言い切れません。
そうした中で分析組織の強化の優先度が極めて高く、今回のポジション採用によって当該課題を解決していければと考えております。
■ポジションの魅力
・2万社近い企業と毎年入れ替わる20万人以上の就活生というB2B2Cの非常に大規模、かつ更新性の高いプラットフォームでのデータが扱えること
・分析組織の組成フェーズが浅いため、自主的に組織の構築・強化に取り組めること
・労働人口減少や新卒採用という社会貢献性の高いテーマにコミットできること
■働く環境
リモート勤務可能、コアタイムなしのスーパーフレックス制導入など、社員のパフォーマンス最大化を支援する働き方への取り組みも積極的に行っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定めるすべての業務
当社サービスOfferBox、及びその他サービスのプロダクトに関する戦略策定、戦略実現に必要な分析業務全般をご担当いただきます。
また、ご経験に応じて、分析業務を行うチーム全体のマネジメントも期待します。
以下のような業務が想定されます。
★業務例★
・プロダクトの定量KPIのモニタリング環境の構築(KPI設計)
・プロダクトの定量KPIの分析・課題の特定・改善策等の提案
・プロダクトのデータログを活用した高度な分析・課題の特定・改善策等の提案
・分析データ起点での戦略策定のサポート
・チームマネジメント
■入社後に期待する成果
・データ分析を起点としたプロダクト成長
・データ分析を起点としたプロダクト戦略の進化
・分析組織の強化
■採用の背景
OfferBoxやその他の関連サービスが順調に成長していく中で、扱うデータ量も膨大になり、さらなるプロダクトの成長に必要な分析が現状では十分に実施できているとは言い切れません。
そうした中で分析組織の強化の優先度が極めて高く、今回のポジション採用によって当該課題を解決していければと考えております。
■ポジションの魅力
・2万社近い企業と毎年入れ替わる20万人以上の就活生というB2B2Cの非常に大規模、かつ更新性の高いプラットフォームでのデータが扱えること
・分析組織の組成フェーズが浅いため、自主的に組織の構築・強化に取り組めること
・労働人口減少や新卒採用という社会貢献性の高いテーマにコミットできること
■働く環境
リモート勤務可能、コアタイムなしのスーパーフレックス制導入など、社員のパフォーマンス最大化を支援する働き方への取り組みも積極的に行っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定めるすべての業務
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: <フレキシブルタイム>5:00~22:00
<標準労働時間>9:30~18:30
<コアタイム>なし
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均6.9時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
2021年の上場を皮切りに、PaceBoxの設立や事業のM&Aなどi-plugは進化を遂げています。
私たちのミッションは「学生・企業のアクションを促し、より良い出会いの機会を増やすことで、ダイレクトリクルーティング市場を拡大する」こと。 そのために、データドリブン営業の強化とリソースの選択と集中や製販一体でプロダクトをアップデートし、採用・就活の負担を軽減する機能の改善・開発を推進しています。 とはいえ、まだまだ私たちが実現したい世界までは道半ば。 組織力の向上、良質な学生データベースの構築、稼働社数の最大化、プロダクトの魅力向上、サービス成長に耐えうるシステムの変革など解決すべき、取り組むべき課題が多くあります。 だからこそ、私たちが求める人材は「圧倒的当事者意識を持って現状を打破していく人」。 あなたの挑戦を、自らの成長に、i-plugの成長に繋げていきませんか。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 300人 |
INSIGHT LAB株式会社
【正社員/リモート可/データ利活用のPL・PM候補】フレックス制/残業月10H以下/副業可/データエンジニアリングのプロ集団 のリモートワーク求人
データをお持ちの企業に、データを利活用できる環境を構築し、経営の課題を解決するためのシステムを開発します。
クライアントの求める、本質的な課題を見つけ出し、クライアントとともにデータ利活用の戦略を考え、システム開発のプランニングを行い、開発過程ではプロジェクトマネジメントを担います。
<メインのプロジェクト>
■データウエアハウスの構築
様々なツール内に散在するデータの整備や、膨大なデータを扱うにあたっての基盤を構築します。
■データビジュアライゼーション
主にBIツールの導入により、企業が保有する膨大で複雑なデータを可視化することで、今まで見えなかった関係性や特徴を明らかにします。
■応用システムの開発
クライアントがデータを有効活用するために、AIのアルゴリズムやWebの連携などプラスワンの応用システムを開発を行います。
<仕事のポイント>
・クライアント:製造や流通、金融、保険、官公庁など業種は多岐にわたり、約7割が直請け案件。
・やりがい:データ利活用の支援を通じて、顧客の事業成長や社会課題の解決に貢献。
・専門性:データエンジニアリングのナレッジを蓄積、QlikやTableau、Snowflakeなどプロ向けツールの有資格者も多数在籍。
・企業風土:技術交流会や勉強会などのナレッジシェアの他、社員の自発的な学びや成長意欲を後押し。
【業務の変更の範囲】
無
クライアントの求める、本質的な課題を見つけ出し、クライアントとともにデータ利活用の戦略を考え、システム開発のプランニングを行い、開発過程ではプロジェクトマネジメントを担います。
<メインのプロジェクト>
■データウエアハウスの構築
様々なツール内に散在するデータの整備や、膨大なデータを扱うにあたっての基盤を構築します。
■データビジュアライゼーション
主にBIツールの導入により、企業が保有する膨大で複雑なデータを可視化することで、今まで見えなかった関係性や特徴を明らかにします。
■応用システムの開発
クライアントがデータを有効活用するために、AIのアルゴリズムやWebの連携などプラスワンの応用システムを開発を行います。
<仕事のポイント>
・クライアント:製造や流通、金融、保険、官公庁など業種は多岐にわたり、約7割が直請け案件。
・やりがい:データ利活用の支援を通じて、顧客の事業成長や社会課題の解決に貢献。
・専門性:データエンジニアリングのナレッジを蓄積、QlikやTableau、Snowflakeなどプロ向けツールの有資格者も多数在籍。
・企業風土:技術交流会や勉強会などのナレッジシェアの他、社員の自発的な学びや成長意欲を後押し。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックス
フレキシブルタイム:6:00~11:00/15:00~20:00
コアタイム:11:00~15:00 標準労働時間:9時~18時
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 22年 | 従業員数 | 125人 |
28件中 11件~20件
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