データサイエンティスト×首都圏フルリモートのリモートワーク転職・求人情報一覧
27件中 1件～10件
株式会社カケハシ
【フルリモート可能×次世代薬局向け事業】Patient Engagement事業_ Real World Data(RWD) Analyst のリモートワーク求人
■お仕事内容
製薬企業向けサービスを提供するため、データ分析を通してフロントチームを支援いただきます。
主に、保有する診療データを用いた医薬品市場分析や医薬品の処方実態の分析、
患者や医療従事者の行動変容について分析し、そこから得られる示唆を
提案書や報告書にまとめていただきます。
■募集背景
カケハシでは薬歴/服薬指導業務等の調剤薬局DXを推進するサービスを提供していますが、
現在は新たに新規事業を複数立ち上げており、そのうちの1つが主に製薬会社を
クライアントとした患者向け情報プラットフォーム（Patient Engagement）構築への拡大となります。
順調に患者向け情報プラットフォーム構築が拡大しており増員募集となります。
■患者向け情報プラットフォーム（Patient Engagement）構築で目指すこと
これまでカケハシで提供してきた調剤薬局DXプロダクト（Musubi、Musubi InsigtInsight、
Pocket Musubi）群は、製薬会社が患者向け情報（Patient Engagement）を確立するための
プラットフォームになると見立て、この患者接点を通して蓄積されるテクノロジー活用を
前提としたReal World Data(RWD)の活用を通じて、患者アドヒアランス向上や
PRO（Patient reported outcome）を用いたエビデンス創出を行います。
テクノロジーと患者接点を通した軸に、多様なアプローチにより、
製薬会社を中心としたステークホルダーの課題解決支援を実施します。
■参考記事
・具体例で振り返る、カケハシの新たな兆し（2023年末編）
https://blog.kakehashi.life/n/ndf0ba55c2bd3
・僕はカケハシに、日本版Value Based Healthcareの可能性をみた。
https://blog.kakehashi.life/n/n3f6c23f87b88
・カケハシが考えるPROの可能性と日本版Value Based Healthcareへの道のり
https://blog.kakehashi.life/n/n11b275f471b9
・カケハシが「Patient Engagement プロジェクト」で目指すもの
https://blog.kakehashi.life/n/n1df70a12a4f9
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
製薬企業向けサービスを提供するため、データ分析を通してフロントチームを支援いただきます。
主に、保有する診療データを用いた医薬品市場分析や医薬品の処方実態の分析、
患者や医療従事者の行動変容について分析し、そこから得られる示唆を
提案書や報告書にまとめていただきます。
■募集背景
カケハシでは薬歴/服薬指導業務等の調剤薬局DXを推進するサービスを提供していますが、
現在は新たに新規事業を複数立ち上げており、そのうちの1つが主に製薬会社を
クライアントとした患者向け情報プラットフォーム（Patient Engagement）構築への拡大となります。
順調に患者向け情報プラットフォーム構築が拡大しており増員募集となります。
■患者向け情報プラットフォーム（Patient Engagement）構築で目指すこと
これまでカケハシで提供してきた調剤薬局DXプロダクト（Musubi、Musubi InsigtInsight、
Pocket Musubi）群は、製薬会社が患者向け情報（Patient Engagement）を確立するための
プラットフォームになると見立て、この患者接点を通して蓄積されるテクノロジー活用を
前提としたReal World Data(RWD)の活用を通じて、患者アドヒアランス向上や
PRO（Patient reported outcome）を用いたエビデンス創出を行います。
テクノロジーと患者接点を通した軸に、多様なアプローチにより、
製薬会社を中心としたステークホルダーの課題解決支援を実施します。
■参考記事
・具体例で振り返る、カケハシの新たな兆し（2023年末編）
https://blog.kakehashi.life/n/ndf0ba55c2bd3
・僕はカケハシに、日本版Value Based Healthcareの可能性をみた。
https://blog.kakehashi.life/n/n3f6c23f87b88
・カケハシが考えるPROの可能性と日本版Value Based Healthcareへの道のり
https://blog.kakehashi.life/n/n11b275f471b9
・カケハシが「Patient Engagement プロジェクト」で目指すもの
https://blog.kakehashi.life/n/n1df70a12a4f9
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 【フレックス制】
・コアタイム：無し
・フレキシブルタイム：無し（フルフレックス）
・1日あたりのみなし標準労働時間：8時間
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 無 休憩時間： 60分 |
||
| 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 |
エムディー株式会社
【首都圏ハイブリッド（フルリモ相談可）／データサイエンティストPM／PM経験】自社開発SaaSプロダクト｜AI×立地戦略コンサル｜IPO準備中のコンサルティングファーム のリモートワーク求人
■お仕事内容
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や
立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上
予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
＜具体的な業務イメージ＞
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
■配属先情報
AIソリューション事業部
■企業・求人の特色
自社SaaS「gleasin」のAI・データ活用を軸に、顧客と開発をつなぐ
データサイエンティストPMポジションです。要件定義からモデル改善まで、
ビジネスと技術の両面でプロジェクトをリードできます。
エムディー株式会社は、「ヒトとAIのハイブリッド・コンサルティングファーム」として、
医師・歯科医師に特化した開業・経営支援を22年間展開してきました。
私たちの強みは大きく3つあります。
1.好立地の医療モール全国展開
大型商業施設・駅直結・商業モールなど、「人が集まる場所」に医療インフラをつくる事業を推進。
すでに全国で約100区画のクリニック開業実績があります。
2.大手デベロッパーとの強いネットワーク
創業以来の実績により、全国の主要デベロッパーと強固な関係性を構築。
良い場所を、確度高く押さえられることが競争優位になっています。
3.AI×出店予測のプロダクト力
2023年にAI企業をM&A。
東京大学との共同研究で開発した「売上予測AI」を軸に、ナショナルチェーンの出店戦略も支援しています。
現在は上場（東証グロース）に向けて、本格的にIPO準備を進行中。
今期は40名以上の採用を予定しており、事業・組織ともに大きく伸びるフェーズに入っています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
全国に多店舗展開する企業様向けの自社開発SaaSプロダクト「gleasin」のAIアルゴリズム開発や
立地戦略コンサルティングのデータサイエンティストPMとしての業務をお任せします
gleasin（グリーシン）とはビッグデータから、出店候補地の探索・物件のスクリーニング・AI売上
予測など立地戦略をAI技術でサポートするサービスとなります。
大手フランチャイズ本部に導入されているAI売上予測の改修・新機能提案などにも関われます。
＜具体的な業務イメージ＞
・顧客企業との要件定義・プロジェクト計画策定
・顧客折衝
・開発チーム・データサイエンティストとの連携による機能改善・新機能企画
・プロジェクト進行管理、スケジュール調整
・導入後の運用改善提案、データ活用支援
・gleasinのAIモデル構築・データ構築・新機能開発
・営業メンバーの育成と組織マネジメント
・営業チームやマーケティングチームやエンジニアチームとの連携
・チームメンバーへの継続的なトレーニングとスキル向上の支援
■配属先情報
AIソリューション事業部
■企業・求人の特色
自社SaaS「gleasin」のAI・データ活用を軸に、顧客と開発をつなぐ
データサイエンティストPMポジションです。要件定義からモデル改善まで、
ビジネスと技術の両面でプロジェクトをリードできます。
エムディー株式会社は、「ヒトとAIのハイブリッド・コンサルティングファーム」として、
医師・歯科医師に特化した開業・経営支援を22年間展開してきました。
私たちの強みは大きく3つあります。
1.好立地の医療モール全国展開
大型商業施設・駅直結・商業モールなど、「人が集まる場所」に医療インフラをつくる事業を推進。
すでに全国で約100区画のクリニック開業実績があります。
2.大手デベロッパーとの強いネットワーク
創業以来の実績により、全国の主要デベロッパーと強固な関係性を構築。
良い場所を、確度高く押さえられることが競争優位になっています。
3.AI×出店予測のプロダクト力
2023年にAI企業をM&A。
東京大学との共同研究で開発した「売上予測AI」を軸に、ナショナルチェーンの出店戦略も支援しています。
現在は上場（東証グロース）に向けて、本格的にIPO準備を進行中。
今期は40名以上の採用を予定しており、事業・組織ともに大きく伸びるフェーズに入っています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 1,200 〜 1,800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 10:00～19:00
※時差出勤制度有：出社時間は9:00～11:00の間、30分単位で毎日選択可
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0時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
■当社は、医師、歯科医師のための好立地物件に特化した『医院開業コンサルティング会社』です。特に「開業物件選び」「資金調達」に特化し、業界では珍しい成果報酬型コンサルティングを行っています。業界屈指のノウハウで「ヒト/モノ/カネ/ジョウホウ」の全ての経営資源の面で、開業前から開院後まで、ドクターをトータルにサポートしています。
■商業施設や複合施設、マンションに特化した医療モール『medimo』をブランドとして展開。医療モールとは、複数の診療科目を集め、ドクターそれぞれの専門性を活かした質の高い医療を提供する場です。大型商業施設、大型マンションに特化しているため、クリニックの集積や専門性の高いドクターの誘致により、認知度の向上が図り、広域からの患者の来院を目指すことが可能です。 ■2023年12月に、立地戦略・最適化に関わるAI・SaaS領域などに強いジオマーケティング(株)をM&Aにより吸収合併し、新規事業を立ち上げ、自社SaaSプロダクト「gleasin(グリーシン)」を事業展開しております。 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 53人 |
株式会社RIT
【首都圏フルリモート×コンサルタント】AIコンサルタント募集！◆平均成長率135％！／裁量の大きさ◎／基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
① 業務要件整理・構想設計
• クライアント／グループ会社へのヒアリング
• 業務フロー・課題の整理
• LLM活用の適用可否検討（フィジビリティスタディ）
• AI活用方針・全体構成の設計
※「AIありき」ではなく、業務に本当に適用できるかを見極める視点を重視します。
② AIスクリプト設計・実装
• LLMを活用したスクリプト・処理フローの設計
• プロンプト設計・改善
• 各種ツールや既存システムとの連携設計
• PoC開発・簡易実装
※特定の言語・ツールに固定せず、目的に応じた実装方法を柔軟に選択します。
③ テスト・改善・運用設計
• 実業務を想定した検証・テスト
• 精度・使い勝手・業務適合性の改善
• 本番運用を見据えた設計調整
• 利用部門への説明・ドキュメント整備
④ プロジェクト推進・伴走
• プロジェクト単位での進行管理
• クライアント／関係者との調整・合意形成
• マーケティング／ITコンサルタントとの連携
※実装だけで終わらず、業務に定着するところまで伴走する役割です。
⑤ 技術・ツールの調査・検証
• 新しいLLMサービスやAI関連ツールの調査・検証
• 特徴・ユースケースの整理
• 業務適用の可能性検討
■役職ごとのミッション
① メンバークラス
• 担当する業務領域において、顧客の課題を深く理解し、
「AIでこう解決できるのではないか」という仮説を立てる。
• 設計・実装・検証のサイクルを自律的に回し、フィードバックを受けて精度を高める。
• 失敗を恐れず、積極的に学び、手を動かして試行錯誤する「行動量」と、
そこから学びを得て全社に共有する姿勢
※興味・学習意欲・実行力があり自律的な「仮説検証」が出来る方であれば、
AIスクリプトの実務経験がなくても応募可能です。
② マネージャー以上
• クライアント／グループ会社の意思決定者をカウンターパートに持ち、
AI活用プロジェクト全体をリード、プロジェクトのゴールとスコープを握れる
• 要件整理〜設計〜実装〜改善までの統括が出来る
• 個々人のナレッジをチームのナレッジへ昇華させ、組織としての再現性を高める仕組みを作る
• メンバーの設計やアウトプットをレビューし、コンサルティング品質を担保するとともに
メンバーに成長の機会を与えられる
■ポジションの魅力
• 最新のLLMを活用し、実業務に効くAI活用を設計・実装できる
• 特定技術に縛られず、目的起点で設計できる裁量
• 業務改善・DXのど真ん中に関われる
• 新しいAIツール・サービスを試し、形にする余地が大きい
• コンサル×実装の両方のスキルを磨ける環境
■ミッション
▼組織紹介
「安定基盤」×「無限の挑戦権」。 プロフェッショナルと共に、市場価値の高い人材へ駆け上がる。
当社は、東証プライム上場・太陽HDグループのインキュベーションに特化した
ITコンサルティングファームです。 グループ長期経営構想「Beyond Imagination 2030」
における「DXによる進化と変革」「新たな事業の創出」を実現するため、
戦略子会社として最先端のDXを推進しています。
私たちの活動領域はグループ内にとどまりません。 大手ファーム出身のプロフェッショナルたちが集う
環境で、その高度な知見を武器に、グループ外の多種多様な企業の経営課題解決にも日々取り組んでいます。
「上場企業グループの安定基盤」と「業界・商流に縛られない挑戦権」。
一見矛盾するこの二つの環境を両立しているのが私たちの強みです。
未経験からでも、第一線で活躍する先輩たちと共に実践を積み重ねることで、
真に市場価値の高いコンサルタントへと成長できる土壌がここにあります。
▼募集ポジション紹介
「AIがあるのに、現場が変わらない」という社会課題に挑む。
技術と実務の架け橋となる、次世代のAIコンサルタント。
本ポジションでは、顧客の業務課題に深く向き合い、LLM（大規模言語モデル）を活用して
本質的な業務変革を実現するAIコンサルタントを募集します。
【立ちはだかる「実装の壁」】
現在、世界中で革新的なAIモデルが次々と誕生しています。しかし、多くの企業には
「どう使えばいいかわからない」「導入したが定着しない」という"実装の壁"が存在しています。
単に業務をAIに置き換えるだけでは、現場は変わりません。
だからこそ、今求められているのは技術と現場を繋ぐ翻訳者です。
【あなたにお任せしたいこと】
技術力以上に重要なのは、顧客の業務を深く理解しようとする「姿勢」です。
• Where：AIを使うべき箇所はどこか（逆に、どこは人がやるべきか）
• How：AIの特性に合わせた最適な実装方法は何か
• Combination：AIで補えない部分を、どう他ツールでカバーするか
これらを泥臭く考え抜くことで初めて、単なる技術検証でも上流だけの提案でもない、
「手触りのある業務変革」を起こすことができます。
【共に成長する】
日進月歩で進化するAI業界の情報をキャッチアップし続け、顧客からのフィードバックを糧に、
私たちと共に成長していきませんか？ 「正解のない問い」に挑み、
新しい当たり前を創る意欲のある方をお待ちしています。
■参考URL
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般
① 業務要件整理・構想設計
• クライアント／グループ会社へのヒアリング
• 業務フロー・課題の整理
• LLM活用の適用可否検討（フィジビリティスタディ）
• AI活用方針・全体構成の設計
※「AIありき」ではなく、業務に本当に適用できるかを見極める視点を重視します。
② AIスクリプト設計・実装
• LLMを活用したスクリプト・処理フローの設計
• プロンプト設計・改善
• 各種ツールや既存システムとの連携設計
• PoC開発・簡易実装
※特定の言語・ツールに固定せず、目的に応じた実装方法を柔軟に選択します。
③ テスト・改善・運用設計
• 実業務を想定した検証・テスト
• 精度・使い勝手・業務適合性の改善
• 本番運用を見据えた設計調整
• 利用部門への説明・ドキュメント整備
④ プロジェクト推進・伴走
• プロジェクト単位での進行管理
• クライアント／関係者との調整・合意形成
• マーケティング／ITコンサルタントとの連携
※実装だけで終わらず、業務に定着するところまで伴走する役割です。
⑤ 技術・ツールの調査・検証
• 新しいLLMサービスやAI関連ツールの調査・検証
• 特徴・ユースケースの整理
• 業務適用の可能性検討
■役職ごとのミッション
① メンバークラス
• 担当する業務領域において、顧客の課題を深く理解し、
「AIでこう解決できるのではないか」という仮説を立てる。
• 設計・実装・検証のサイクルを自律的に回し、フィードバックを受けて精度を高める。
• 失敗を恐れず、積極的に学び、手を動かして試行錯誤する「行動量」と、
そこから学びを得て全社に共有する姿勢
※興味・学習意欲・実行力があり自律的な「仮説検証」が出来る方であれば、
AIスクリプトの実務経験がなくても応募可能です。
② マネージャー以上
• クライアント／グループ会社の意思決定者をカウンターパートに持ち、
AI活用プロジェクト全体をリード、プロジェクトのゴールとスコープを握れる
• 要件整理〜設計〜実装〜改善までの統括が出来る
• 個々人のナレッジをチームのナレッジへ昇華させ、組織としての再現性を高める仕組みを作る
• メンバーの設計やアウトプットをレビューし、コンサルティング品質を担保するとともに
メンバーに成長の機会を与えられる
■ポジションの魅力
• 最新のLLMを活用し、実業務に効くAI活用を設計・実装できる
• 特定技術に縛られず、目的起点で設計できる裁量
• 業務改善・DXのど真ん中に関われる
• 新しいAIツール・サービスを試し、形にする余地が大きい
• コンサル×実装の両方のスキルを磨ける環境
■ミッション
▼組織紹介
「安定基盤」×「無限の挑戦権」。 プロフェッショナルと共に、市場価値の高い人材へ駆け上がる。
当社は、東証プライム上場・太陽HDグループのインキュベーションに特化した
ITコンサルティングファームです。 グループ長期経営構想「Beyond Imagination 2030」
における「DXによる進化と変革」「新たな事業の創出」を実現するため、
戦略子会社として最先端のDXを推進しています。
私たちの活動領域はグループ内にとどまりません。 大手ファーム出身のプロフェッショナルたちが集う
環境で、その高度な知見を武器に、グループ外の多種多様な企業の経営課題解決にも日々取り組んでいます。
「上場企業グループの安定基盤」と「業界・商流に縛られない挑戦権」。
一見矛盾するこの二つの環境を両立しているのが私たちの強みです。
未経験からでも、第一線で活躍する先輩たちと共に実践を積み重ねることで、
真に市場価値の高いコンサルタントへと成長できる土壌がここにあります。
▼募集ポジション紹介
「AIがあるのに、現場が変わらない」という社会課題に挑む。
技術と実務の架け橋となる、次世代のAIコンサルタント。
本ポジションでは、顧客の業務課題に深く向き合い、LLM（大規模言語モデル）を活用して
本質的な業務変革を実現するAIコンサルタントを募集します。
【立ちはだかる「実装の壁」】
現在、世界中で革新的なAIモデルが次々と誕生しています。しかし、多くの企業には
「どう使えばいいかわからない」「導入したが定着しない」という"実装の壁"が存在しています。
単に業務をAIに置き換えるだけでは、現場は変わりません。
だからこそ、今求められているのは技術と現場を繋ぐ翻訳者です。
【あなたにお任せしたいこと】
技術力以上に重要なのは、顧客の業務を深く理解しようとする「姿勢」です。
• Where：AIを使うべき箇所はどこか（逆に、どこは人がやるべきか）
• How：AIの特性に合わせた最適な実装方法は何か
• Combination：AIで補えない部分を、どう他ツールでカバーするか
これらを泥臭く考え抜くことで初めて、単なる技術検証でも上流だけの提案でもない、
「手触りのある業務変革」を起こすことができます。
【共に成長する】
日進月歩で進化するAI業界の情報をキャッチアップし続け、顧客からのフィードバックを糧に、
私たちと共に成長していきませんか？ 「正解のない問い」に挑み、
新しい当たり前を創る意欲のある方をお待ちしています。
■参考URL
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般
| 想定年収 | 450 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート／機械学習エンジニア／機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準（上限3,000万円）｜急成長HRベンチャー×最新技術｜社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験（求職者・求人企業・社内メンバー）の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス（Lv表記）までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1（ジュニア）：-550万円
Lv2（ミドル）：550-750万円
Lv3（シニア）：750-1,000万円
T4（スタッフ）：1,000-1,500万円
M4（リード）：900-1,400万円
M5（Mgr）：1,200-1,800万円
M6（CXO）：1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験（求職者・求人企業・社内メンバー）の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス（Lv表記）までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1（ジュニア）：-550万円
Lv2（ミドル）：550-750万円
Lv3（シニア）：750-1,000万円
T4（スタッフ）：1,000-1,500万円
M4（リード）：900-1,400万円
M5（Mgr）：1,200-1,800万円
M6（CXO）：1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 【フルフレックス制】
コアタイム：なし
フレキシブルタイム：8:00〜22:00
標準労働時間：8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能（週4勤務、時短勤務 等）
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250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&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（ポテンシャル）Lakehouse/AzureやAWSでの環境構築・運用経験＆Python・SQLコーディング経験歓迎】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/
【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事業を推進しております。
当求人では、 これまでにMicrosoft AzureやAWSのご利用経験をお持ちで、これからデータエンジニアのキャリアパスを希望される方を募集 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、これまでのクラウドインフラやデータ関連のご経験を基に、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。
・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
【キャリアアップへの支援】
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。
メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。
【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）
【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
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事業を推進しております。
当求人では、 これまでにMicrosoft AzureやAWSのご利用経験をお持ちで、これからデータエンジニアのキャリアパスを希望される方を募集 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、これまでのクラウドインフラやデータ関連のご経験を基に、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。
・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
【キャリアアップへの支援】
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。
メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。
【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）
【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 | 450 〜 650 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 |
株式会社テックオーシャン
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/実務4年～】理系・テクノロジー人材と企業のマッチングサービス＆新規プロダクトリリース！ のリモートワーク求人
プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
| 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 |
■同社について：
私たちテックオーシャンは「人と組織の可能性を最大化し、豊かな暮らしと社会をつくる」をビジョンに理系人材と採用企業のマッチングサービスを行っています。理系人材の就職活動は課題が多く、大学で学んで得た知識や能力、個性を活かすことができず、「TECH（TechnorogyやTechnique）」を埋もれさせてしまう若者がたくさんいます。近年、IoTやDX・AIなどの需要の伸びに伴い、理系人材の需要が高まっております。同社代表の長井は、理系採用支援事業に約15年携わっているパイオニアであり、テックオーシャンがTECH人材領域におけるライフパートナーになれるよう事業拡大をしていきます。 【あらゆるTECHを社会につなぐTECH領域のDX企業】 テクノロジーにより進化し続ける現代社会において、TECH人材（TechnologyやTechniqueを有する人材）の専門性は、あらゆる産業で必要とされています。 同社は TECH 人材とTECHの価値を可視化して、社会に解き放ち、それぞれが伸び伸びと活躍するTECHの海（エコシステム）を作ります。 このエコシステムは「若者が気付きと刺激とフィールドを得るインフラ」となり、世界中の子供たちが明るい未来を達成する礎となります。 ・理工系専用就活サイト TECH OFFERの企画・運営 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 60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 |
27件中 1件～10件
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