データベースエンジニア×従業員数101〜500人のリモートワーク転職・求人情報一覧
33件中 1件~10件
株式会社プレイド
【フルリモ相談可◎AIエンジニア】有名CXプラットフォームSaaS展開/東証グロース上場!(AIプロダクト開発) のリモートワーク求人
■お仕事内容
<業務内容の一例>
・データ基盤の設計・構築・運用:
・数百億UU規模の1st Party Dataを収集・蓄積・処理・活用するためのスケーラブルかつ高信頼なデータ基盤の設計、構築、運用
・データ分析および顧客への価値提供:
・構築したデータ基盤を活用し、顧客のビジネス課題解決に繋がるデータ分析、レポーティング、示唆抽出。必要に応じて顧客へのヒアリングや分析結果の説明も実施
・多様な行動ログや属性データを組み合わせた多角的な分析による、新規顧客セグメントの発見やマーケティング施策に繋がるインサイトの提供
・機械学習を使ったアルゴリズムの設計 / 実装:
・行動データを活用した、高精度なユーザーモデル(クラスタリング、LTV予測、推薦モデル等)構築
・機械学習モデルの学習・推論に必要なデータフローを自動化・効率化するためのデータパイプライン(学習データセット作成、特徴量ストア連携等)の設計・構築
・弊社独自の貴重な1st Party Dataを最大限に活用するためのデータ戦略立案や新規データソースの検討
■募集背景
プレイドでは「データによって人の価値を最大化する」をミッションとして掲げており、
主要なプロダクトであるKARTEでは、利用いただいているさまざまな企業・サービスの膨大な1st Party Customer Dataを保持しております。
この膨大なデータを活用し、AIによる価値提供を最大化するためのデータ基盤の設計・構築から、データ分析、
さらには機械学習モデル開発のためのデータ準備まで、データに関わる幅広い領域でご活躍いただくデータエンジニアを募集しています。
本ポジションでは、Data Mindの中核である「Context Lake」をリードしていただきます。
Context Lakeは、社内に散らばるあらゆるデータを繋ぎ合わせ、事業成長と顧客体験の向上を直結させる「データAI戦略基盤」です。
Context Lakeの詳細については、是非プレスリリース(https://plaid.co.jp/news/20251110/)をご覧ください。
■ポジションの魅力
・解析UU数が数百億規模にのぼるデータをすでに保持しているため、貴重な経験が積め、また分析の深さや機械学習モデルの精度向上が期待できる
・データ基盤の技術選定やアーキテクチャ設計において、大きな裁量を持って取り組める
・データに関するさまざまな業務を経験できるため、データエンジニアとしてのキャリアの幅を広げられる
・先進的なAI開発プロジェクトにデータ面から深く関与できる
■関連インタビュー記事
Engineer Blog(https://tech.plaid.co.jp/)
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
<業務内容の一例>
・データ基盤の設計・構築・運用:
・数百億UU規模の1st Party Dataを収集・蓄積・処理・活用するためのスケーラブルかつ高信頼なデータ基盤の設計、構築、運用
・データ分析および顧客への価値提供:
・構築したデータ基盤を活用し、顧客のビジネス課題解決に繋がるデータ分析、レポーティング、示唆抽出。必要に応じて顧客へのヒアリングや分析結果の説明も実施
・多様な行動ログや属性データを組み合わせた多角的な分析による、新規顧客セグメントの発見やマーケティング施策に繋がるインサイトの提供
・機械学習を使ったアルゴリズムの設計 / 実装:
・行動データを活用した、高精度なユーザーモデル(クラスタリング、LTV予測、推薦モデル等)構築
・機械学習モデルの学習・推論に必要なデータフローを自動化・効率化するためのデータパイプライン(学習データセット作成、特徴量ストア連携等)の設計・構築
・弊社独自の貴重な1st Party Dataを最大限に活用するためのデータ戦略立案や新規データソースの検討
■募集背景
プレイドでは「データによって人の価値を最大化する」をミッションとして掲げており、
主要なプロダクトであるKARTEでは、利用いただいているさまざまな企業・サービスの膨大な1st Party Customer Dataを保持しております。
この膨大なデータを活用し、AIによる価値提供を最大化するためのデータ基盤の設計・構築から、データ分析、
さらには機械学習モデル開発のためのデータ準備まで、データに関わる幅広い領域でご活躍いただくデータエンジニアを募集しています。
本ポジションでは、Data Mindの中核である「Context Lake」をリードしていただきます。
Context Lakeは、社内に散らばるあらゆるデータを繋ぎ合わせ、事業成長と顧客体験の向上を直結させる「データAI戦略基盤」です。
Context Lakeの詳細については、是非プレスリリース(https://plaid.co.jp/news/20251110/)をご覧ください。
■ポジションの魅力
・解析UU数が数百億規模にのぼるデータをすでに保持しているため、貴重な経験が積め、また分析の深さや機械学習モデルの精度向上が期待できる
・データ基盤の技術選定やアーキテクチャ設計において、大きな裁量を持って取り組める
・データに関するさまざまな業務を経験できるため、データエンジニアとしてのキャリアの幅を広げられる
・先進的なAI開発プロジェクトにデータ面から深く関与できる
■関連インタビュー記事
Engineer Blog(https://tech.plaid.co.jp/)
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フル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:7:00〜22:00
・標準労働時間:9:00~18:00(休憩時間 60分)
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 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 466人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド/ジュニアデータエンジニア_Dev/Web アプリケーションやデータ基盤の開発経験(目安 3 年程度 ・言語不問)】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・BigQuery を用いたデータ基盤の開発・運用
・dbt/Dataform を用いたデータモデリング
・Looker を用いた BI ダッシュボードの開発・運用
シニアエンジニアのサポートのもと、まずは既存のデータ基盤の運用・改善や、小規模な機能追加からスタートしていただき、
段階的にデータ基盤の設計やデータ活用推進をリードをおまかせします。
■募集背景
ファインディは、エンジニアのキャリア支援や組織課題解決を行うプラットフォームとして急成長を続けています。
現在、扱うデータは26万人以上のエンジニアのスキルデータや、GitHub/Jira 等から得られる膨大な開発アクティビティデータへと拡大しています。
事業の多角化に伴い、データの複雑性は増しており、「各事業の意思決定をいかにデータで加速させるか」が組織の命題となっています。
現在は3名の少数精鋭チームですが、さらなる基盤強化を目指すため、新たなメンバーを募集します。
■組織・チームについて
自身の開発経験を活かし、エンジニア組織の生産性を可視化する独自のデータ基盤に携われます。
元メガベンチャーや技術選定に深い知見を持つシニアエンジニアの隣で、設計思想からダイレクトに学べる環境です。
BigQuery, dbt, Lookerなど、業界標準かつ最先端のツール群を使い倒せます。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・BigQuery を用いたデータ基盤の開発・運用
・dbt/Dataform を用いたデータモデリング
・Looker を用いた BI ダッシュボードの開発・運用
シニアエンジニアのサポートのもと、まずは既存のデータ基盤の運用・改善や、小規模な機能追加からスタートしていただき、
段階的にデータ基盤の設計やデータ活用推進をリードをおまかせします。
■募集背景
ファインディは、エンジニアのキャリア支援や組織課題解決を行うプラットフォームとして急成長を続けています。
現在、扱うデータは26万人以上のエンジニアのスキルデータや、GitHub/Jira 等から得られる膨大な開発アクティビティデータへと拡大しています。
事業の多角化に伴い、データの複雑性は増しており、「各事業の意思決定をいかにデータで加速させるか」が組織の命題となっています。
現在は3名の少数精鋭チームですが、さらなる基盤強化を目指すため、新たなメンバーを募集します。
■組織・チームについて
自身の開発経験を活かし、エンジニア組織の生産性を可視化する独自のデータ基盤に携われます。
元メガベンチャーや技術選定に深い知見を持つシニアエンジニアの隣で、設計思想からダイレクトに学べる環境です。
BigQuery, dbt, Lookerなど、業界標準かつ最先端のツール群を使い倒せます。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 750 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド/データエンジニア_Dev/dbt または Dataformの構築・運用経験】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・Google Cloud, AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用
・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用
・Terraform を使ったインフラの IaC 化
・dbt/Dataform を用いたデータモデリング
・Looker を用いた BI ダッシュボードの開発・運用
■募集背景と実現したい事
ファインディのサービスは登録ユーザー数20万人、利用企業2700社以上と、サービスが順調にグロースする傍ら、データ量も急増中です。
データソリューションチームは、「データとエンジニアリングの力で、ファインディの知恵を結集し、意思決定を加速させる」というミッションのもと、
日々蓄積される多様なデータを扱うためのデータ基盤の構築・データパイプラインの設計開発、および全社横断でのデータマネジメントの推進を担っています。
現在は、4名のデータエンジニアで、4つの既存事業それぞれに専用のデータ基盤を整備し、最終的にはプロダクト全体で統合的な分析が可能な状態を目指しています。
また、ファインディでは近年新規事業・新プロダクトが継続的に立ち上がっており、事業ごとにデータの種類や要件も増加しています。
そのため、データ活用の重要度がこれまで以上に高まり、データエンジニアリングの需要も急速に拡大している状況です。
プロダクトを横断してデータの価値を最大化する基盤づくりが、今まさに求められています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・Google Cloud, AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用
・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用
・Terraform を使ったインフラの IaC 化
・dbt/Dataform を用いたデータモデリング
・Looker を用いた BI ダッシュボードの開発・運用
■募集背景と実現したい事
ファインディのサービスは登録ユーザー数20万人、利用企業2700社以上と、サービスが順調にグロースする傍ら、データ量も急増中です。
データソリューションチームは、「データとエンジニアリングの力で、ファインディの知恵を結集し、意思決定を加速させる」というミッションのもと、
日々蓄積される多様なデータを扱うためのデータ基盤の構築・データパイプラインの設計開発、および全社横断でのデータマネジメントの推進を担っています。
現在は、4名のデータエンジニアで、4つの既存事業それぞれに専用のデータ基盤を整備し、最終的にはプロダクト全体で統合的な分析が可能な状態を目指しています。
また、ファインディでは近年新規事業・新プロダクトが継続的に立ち上がっており、事業ごとにデータの種類や要件も増加しています。
そのため、データ活用の重要度がこれまで以上に高まり、データエンジニアリングの需要も急速に拡大している状況です。
プロダクトを横断してデータの価値を最大化する基盤づくりが、今まさに求められています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/MLOps・データ基盤エンジニア(ロボティクス)/インフラ/基盤エンジニアリングの実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
主に担っていただく領域(インフラ軸)
ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用
ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する
将来的に期待する役割(フルスタック方向)
ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
フロントエンド(React / TypeScript)
バックエンド(Go / Python)
大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働)
ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義
学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
インフラを起点にフルスタックへ成長できる
単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
研究とプロダクトの間に立つポジション
研究成果を動くシステムとして社会実装する役割
募集背景
ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ/データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。
ミッション
「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」
まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主に担っていただく領域(インフラ軸)
ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用
ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する
将来的に期待する役割(フルスタック方向)
ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
フロントエンド(React / TypeScript)
バックエンド(Go / Python)
大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働)
ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義
学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
インフラを起点にフルスタックへ成長できる
単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
研究とプロダクトの間に立つポジション
研究成果を動くシステムとして社会実装する役割
募集背景
ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ/データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。
ミッション
「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」
まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 750 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データエンジニア/Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)
募集背景
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX(デジタルトランスフォーメーション)プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション(=業務のデジタル化)が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX(デジタルトランスフォーメーション)プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション(=業務のデジタル化)が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。
ミッション
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)
募集背景
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX(デジタルトランスフォーメーション)プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション(=業務のデジタル化)が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX(デジタルトランスフォーメーション)プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション(=業務のデジタル化)が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。
ミッション
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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: フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社エビソル
【首都圏ハイブリ(週1回程度の出社)/データ基盤・データエンジニア/Webアプリケーションエンジニアまたはデータエンジニアとしての実務経験(5年以上)】ジャパンチケットグループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。 のリモートワーク求人
■職務内容
今回募集するデータ基盤エンジニアは、データ基盤チームの一員として、ジャパンチケットグループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。
・各事業(ebica / Japanticket / PRESTIGE)が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ/提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン(ETL/ELT)、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標(SLO)策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与
<開発環境>
開発フロー
・アジャイル開発
・GitHubを用いたPull Requestベース開発
・Backlog / Jira 等を利用したチケットベース開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Codex / Claude Code 等
言語
・バックエンド:Golang / (既存サービス: Kotlin / Spring Boot)
・フロントエンド:Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript
インフラ
・AWS:RDS(PostgreSQL) / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理:Confluence / Growi
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
今回募集するデータ基盤エンジニアは、データ基盤チームの一員として、ジャパンチケットグループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。
・各事業(ebica / Japanticket / PRESTIGE)が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ/提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン(ETL/ELT)、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標(SLO)策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与
<開発環境>
開発フロー
・アジャイル開発
・GitHubを用いたPull Requestベース開発
・Backlog / Jira 等を利用したチケットベース開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Codex / Claude Code 等
言語
・バックエンド:Golang / (既存サービス: Kotlin / Spring Boot)
・フロントエンド:Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript
インフラ
・AWS:RDS(PostgreSQL) / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理:Confluence / Growi
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 650 〜 880 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 原則 9:00-18:00、9:30-18:30、10:00-19:00 のいずれか
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10時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
今や “外食デジタルマーケティングのためのプラットフォーム” として、業界を牽引するプロダクトに。日本が世界に誇る外食産業の進化を支援
株式会社エビソルの設立は2011年10月。CEOの田中氏は大手人材系企業:株式会社インテリジェンス(現:パーソルホールディングス株式会社)でネットサービスの新規事業を立ち上げ、事業を黒字化させた後に同志数名とエビソルを設立しました。 エビソルのミッションは「“体験”をアップデートして社会に貢献する」こと。創業以来、オンラインとオフラインを融合して心地良い消費を創出するOMO(Online Merges with Offline)の領域に取り組んでいます。その中心にあるのが、2012年7月よりサービスを開始した、外食デジタルマーケティングを目的とした予約管理システム「ebica(エビカ)」です。現在、導入店舗は1万店を越え、"レストラン/飲食店向け"クラウド型予約管理システムとしてトップシェアを確立しています。 「ebica」はレストランの紙台帳の代わりとなる便利なデジタルツールとしてだけでなく、飲食店空席情報のリアルタイム更新を可能にすることでネット上に常に最新の在庫を公開、外食業界では難しいと言われていたまったく新しいデジタルマーケティングを実現しました。 「ぐるなび」や「食べログ」、「ホットペッパーグルメ」などの大手グルメサイトはもちろん、「Google」や「大衆点評(中国)」などの海外サービスとも連携し、国内/インバウンド集客を一元管理。いまだ全体の50%以上を占める電話予約に対しても、「LINE WORKS AiCall」との連携により、“対話型AI”による飲食店予約サービス「AIレセプション」を企画開発、今や本サービスなしでの店舗運営は考えられないという外食企業も少なくありません。各種POSレジやモバイルオーダーやCRMサービスなど、それぞれの専門領域の心強いプレイヤーからの協業のお引き合いも多く、テクノロジーによるマーケティングの効果最大化を実現できるサービスとして、株式会社鳥貴族や「牛角」を運営する株式会社レインズインターナショナルなどの大手企業から、人気中堅チェーンから個人店まで幅広くご利用いただいています。 さらに2021年10月には、エビソルのインバウンド事業を「株式会社Japanticket」として分社化。“日本を訪れる訪日外国人旅行客にまだ見ぬ日本の魅力を紹介し、日本の観光立国推進への貢献を目指したい”という想いから、世界中へe-ticketを配信するサービスも提供を開始しました。また2023年5月には、本田技研工業株式会社の「HondaJet」を活用した、海外の富裕層向け東京発/富山行のプレミアムガストロノミーツアーの1stトライアルを実施。2026年に向けたグループビジョンには「2030年の観光立国JAPANに必要とされる、サービスECのインフラを提供する」を掲げ、「ebica」と「Japan ticket」との連携に基軸に、外食産業の発展に貢献していきます。 「飲食店の空席情報のデジタル化に10年近くかかりましたが、これからが外食のデジタルマーケティングが面白くなる、新しくなるフェーズだと思っています」(CEO田中氏) コロナ禍で外部環境が大きく変容しましたが、外食向けサービス「ebica」に続き、まだ提供から3年未満のサービスである「Japan ticket」についても開始2年目にしてすでに黒字化を実現しており、今年度も300%成長を予定。 「ebica」は次の新しい価値の創出へ動き出します。 既存サービスの進化に加え、新サービス、新事業への挑戦。0→1、1→100の取り組みが併存し、日々、挑戦し成長できる環境と、顧客のダイレクトな反応・反響を体感できる環境がエビソルには揃っています。 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社アイスタイル
【首都圏ハイブリッド/データモデリングリード候補】データ基盤モデリング領域/米Amazonとの提携/@cosme等の運営 のリモートワーク求人
アイスタイルについて
当社は国内最大級のコスメ・美容の総合サイト「@cosme」、化粧品EC「@cosme SHOPPING」、化粧品専門店「@cosme STORE / @cosme TOKYO」の3事業を主軸とした、ネットとリアルを融合した世界的にもユニークな事業を運営しています。
化粧品のクチコミサイトから始まった@cosmeですが、今では「生活者中心の市場の創造」をビジョンとして掲げ、美容に関する分野で幅広くサービスを展開しています。事業の核は「MAU1,790万人、商品データ40万件、クチコミ数2,100万件」のビッグデータです。
募集背景
現在、データ分析基盤の活用ニーズが高まり、私たちの対応領域は急速に拡大しています。しかしながら、プロジェクトマネジメント(PM)を主導できる正社員の人数が不足しているため、拡大する対応工数が大きな課題となっています。そこで、本ポジションでは、高い専門性と自走力をもってこれらの課題を解消し、チームのキャパシティと自律性を高めていただくことを期待しています。リーダーシップとプロジェクト推進力で、データ基盤開発のスピードと質を向上させ、事業成長を後押ししていただける方を求めています。
配属
データ分析システム部
データ分析基盤上でのデータ提供を行うためモデリングとパイプライン実装や、データ分析などを利用したサービスのためのデータパイプラインの開発/運用を行う部署です。
具体的な仕事内容
データ分析基盤の根幹を担うモデリング領域において、技術的なリードとプロジェクト推進をお任せします。事業の成長をデータで支える、影響力の大きなポジションです。
データモデリング
事業部門と連携し、データ活用を最大化するための分析基盤(DWH/マート)の設計・構築を主導していただきます。
事業部門の要件を深く理解し、データ活用を前提としたDWH/データマートの設計・構築を推進。特に、データ分析の効率性を高めるディメンショナルモデリング(スタースキーマ)の設計思想に基づいた開発を担っていただきます。
データパイプライン
信頼性と拡張性の高いデータフローを実現するためのパイプラインを構築やデータ変換ツールdbtを主軸としたデータパイプラインの設計・実装を担っていただきます。また、GCP(Google Cloud Platform)のCloud Composer、Cloud Runなどを活用し、効率的なETL/ELT処理の構築と運用を行っていただきます。
プロジェクトマネジメントと部門間連携
データ基盤開発プロジェクトの円滑な進行を担っていただきます。(必要に応じてサポートを受けながら進めていただけます。)
事業部門や開発チームメンバーと連携し、要件定義、仕様調整、スケジュール調整などを行っていただきます。
チーム育成とナレッジ共有
チーム全体の技術力向上と、持続可能な開発体制の構築に貢献していただきます。後輩メンバーへの技術指導、コードレビューを通じて、チーム全体のスキルアップ、また、開発知見の共有、ドキュメントの整備といったナレッジマネジメントの仕組み化も進めていただきます。
開発環境
GoogleCloud (BigQuery, GKE, Cloud Composer, CloudRun等)
dbt
Python
Github
AWS (RDS, S3, CloudWatch等) (DBサーバーは一部オンプレでの稼働)
Terraform
ポジションの魅力
上流工程とデータ戦略設計力の獲得
単なる実装者ではなく、事業の成長をデータで支える戦略的な役割を担います。事業部門の課題抽出や要件整理をリードし、データ活用を前提とした基盤戦略の設計力を体系的に強化できます。また、データモデリングやアーキテクチャ設計支援を通じて、経営層や事業部門の戦略的な意思決定に貢献するスキルが磨かれます。
クラウドデータ基盤を駆使した設計・提案力
最先端のクラウド技術とモダンデータスタックを活用し、事業直結型のデータ基盤をリードします。 GCP(BigQuery、Composer、Cloud Runなど) を中心に、最適なデータ基盤構成や移行計画を設計・提案する実践的な力を養えます。dbtなどのモダンなツールを駆使し、ビジネス価値を最大化するデータ基盤設計スキルを向上できます。
プロジェクトマネジメント能力の向上
データ基盤の根幹であるモデリング領域において、主体的にプロジェクトを推進する経験を積めます。モデリング領域における進捗管理、タスク調整、リスク管理をリードし、プロジェクト全体を俯瞰してスムーズな開発・運用を実現する力が磨かれます。
高度なステークホルダー折衝・合意形成力
多岐にわたる部門と連携し、ビジネスと技術の橋渡し役として活躍できます。事業部門やデータ活用メンバーなど、複数のステークホルダーを巻き込み、複雑な要件調整や設計に関する円滑な合意形成力が強化できます。
チームを牽引する教育・指導力
ご自身の経験と知見を還元し、チーム全体の成長に貢献することで、リーダーシップを育成します。 後輩エンジニアへの技術指導やレビューを通じて、チームでのものづくりを成功に導く教育・指導力を磨き、技術リーダーとしての資質を高められます。
フレキシブルな働き方
本部署は平均残業時間10~20時間程度で、リモートメイン(週1回程度の出社)で働いている社員も多く、またコアタイム無しのフルフレックス勤務ができるためライフワークバランスを重視して長期的にキャリア形成をしたい方にも最適な環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社は国内最大級のコスメ・美容の総合サイト「@cosme」、化粧品EC「@cosme SHOPPING」、化粧品専門店「@cosme STORE / @cosme TOKYO」の3事業を主軸とした、ネットとリアルを融合した世界的にもユニークな事業を運営しています。
化粧品のクチコミサイトから始まった@cosmeですが、今では「生活者中心の市場の創造」をビジョンとして掲げ、美容に関する分野で幅広くサービスを展開しています。事業の核は「MAU1,790万人、商品データ40万件、クチコミ数2,100万件」のビッグデータです。
募集背景
現在、データ分析基盤の活用ニーズが高まり、私たちの対応領域は急速に拡大しています。しかしながら、プロジェクトマネジメント(PM)を主導できる正社員の人数が不足しているため、拡大する対応工数が大きな課題となっています。そこで、本ポジションでは、高い専門性と自走力をもってこれらの課題を解消し、チームのキャパシティと自律性を高めていただくことを期待しています。リーダーシップとプロジェクト推進力で、データ基盤開発のスピードと質を向上させ、事業成長を後押ししていただける方を求めています。
配属
データ分析システム部
データ分析基盤上でのデータ提供を行うためモデリングとパイプライン実装や、データ分析などを利用したサービスのためのデータパイプラインの開発/運用を行う部署です。
具体的な仕事内容
データ分析基盤の根幹を担うモデリング領域において、技術的なリードとプロジェクト推進をお任せします。事業の成長をデータで支える、影響力の大きなポジションです。
データモデリング
事業部門と連携し、データ活用を最大化するための分析基盤(DWH/マート)の設計・構築を主導していただきます。
事業部門の要件を深く理解し、データ活用を前提としたDWH/データマートの設計・構築を推進。特に、データ分析の効率性を高めるディメンショナルモデリング(スタースキーマ)の設計思想に基づいた開発を担っていただきます。
データパイプライン
信頼性と拡張性の高いデータフローを実現するためのパイプラインを構築やデータ変換ツールdbtを主軸としたデータパイプラインの設計・実装を担っていただきます。また、GCP(Google Cloud Platform)のCloud Composer、Cloud Runなどを活用し、効率的なETL/ELT処理の構築と運用を行っていただきます。
プロジェクトマネジメントと部門間連携
データ基盤開発プロジェクトの円滑な進行を担っていただきます。(必要に応じてサポートを受けながら進めていただけます。)
事業部門や開発チームメンバーと連携し、要件定義、仕様調整、スケジュール調整などを行っていただきます。
チーム育成とナレッジ共有
チーム全体の技術力向上と、持続可能な開発体制の構築に貢献していただきます。後輩メンバーへの技術指導、コードレビューを通じて、チーム全体のスキルアップ、また、開発知見の共有、ドキュメントの整備といったナレッジマネジメントの仕組み化も進めていただきます。
開発環境
GoogleCloud (BigQuery, GKE, Cloud Composer, CloudRun等)
dbt
Python
Github
AWS (RDS, S3, CloudWatch等) (DBサーバーは一部オンプレでの稼働)
Terraform
ポジションの魅力
上流工程とデータ戦略設計力の獲得
単なる実装者ではなく、事業の成長をデータで支える戦略的な役割を担います。事業部門の課題抽出や要件整理をリードし、データ活用を前提とした基盤戦略の設計力を体系的に強化できます。また、データモデリングやアーキテクチャ設計支援を通じて、経営層や事業部門の戦略的な意思決定に貢献するスキルが磨かれます。
クラウドデータ基盤を駆使した設計・提案力
最先端のクラウド技術とモダンデータスタックを活用し、事業直結型のデータ基盤をリードします。 GCP(BigQuery、Composer、Cloud Runなど) を中心に、最適なデータ基盤構成や移行計画を設計・提案する実践的な力を養えます。dbtなどのモダンなツールを駆使し、ビジネス価値を最大化するデータ基盤設計スキルを向上できます。
プロジェクトマネジメント能力の向上
データ基盤の根幹であるモデリング領域において、主体的にプロジェクトを推進する経験を積めます。モデリング領域における進捗管理、タスク調整、リスク管理をリードし、プロジェクト全体を俯瞰してスムーズな開発・運用を実現する力が磨かれます。
高度なステークホルダー折衝・合意形成力
多岐にわたる部門と連携し、ビジネスと技術の橋渡し役として活躍できます。事業部門やデータ活用メンバーなど、複数のステークホルダーを巻き込み、複雑な要件調整や設計に関する円滑な合意形成力が強化できます。
チームを牽引する教育・指導力
ご自身の経験と知見を還元し、チーム全体の成長に貢献することで、リーダーシップを育成します。 後輩エンジニアへの技術指導やレビューを通じて、チームでのものづくりを成功に導く教育・指導力を磨き、技術リーダーとしての資質を高められます。
フレキシブルな働き方
本部署は平均残業時間10~20時間程度で、リモートメイン(週1回程度の出社)で働いている社員も多く、またコアタイム無しのフルフレックス勤務ができるためライフワークバランスを重視して長期的にキャリア形成をしたい方にも最適な環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【 Vision : 生活中心の市場創造 】
アイスタイルが1999年の創業以来ずっと持ち続けている、私たちの事業すべての指針です。 生活者はもちろん、私たちの事業に関わるすべてのステークホルダーと好循環を生み出しながら生活者を軸とした市場を創造することを目指します。 【 Values : 共創の精神 】 Visionを実現するために、アイスタイルグループが組織として大切にしている価値観です。 年々複雑化・多様化している社会の中で、私たちは互いを尊重し、全員が主体者となって共に「未来のあるべき姿」を考え、”共に創る”という「共創の精神」を、全員が共有する価値観として大切にしています。 【 Spirit : 7つのi 】 Visionを実現するために、そしてその市場に最適な仕組みや新しい価値観=“style”を創造し続ける企業であるために、アイスタイルで働くひとりひとりに大切にして欲しい行動指針として、アルファベットの「i」で始まる7つの英単語からなる「7i」を掲げています。 「7つのi」 ・IMAGINATION - わくわくする未来を描く ・INTELLIGENCE - 考えて考えて考え抜く ・INNOVATION - 新しい時代を切り開く ・INSPIRE - 周りを巻き込み全てを仲間にする ・INFINITY - 決してあきらめないでやりぬく ・INTERESTING - どんな時もどんなことも楽しむ そして最後に ・I -自らを、事業をつくっていく |
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| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 449人 |
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×データエンジニア】最先端医療関連プロダクト開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
薬局経営を支援するBIツール Musubi Insight において、
データパイプライン開発とアプリケーション開発を担っていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データパイプラインの設計・開発・運用(ETL処理の実装が中心)
・ダッシュボードや分析機能などのBIツール機能の開発
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発
・データベース設計およびパフォーマンスチューニング
・データの品質担保と監視の仕組み構築
・運用業務の改善・自動化
・プロダクトの技術的な改善提案と実装
■チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
・EM: 1名
・エンジニア: 3名
・Product Lead: 1名
・デザイナー: 1名
■本ポジションの魅力
▼やりがい
・医療DXの最前線で社会貢献:大型資金調達を背景に、日本の薬局経営が抱える課題を
データとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます
・データの価値を直接届ける:データの収集から可視化、ユーザーへの価値提供まで、
一気通貫で関わることができます
・裁量と責任のある環境:ETL処理の実装からアプリケーション開発まで、幅広い技術領域で
裁量を持って開発に携わることができます
▼身に付くスキル
・Databricksなどを活用した、最先端のデータパイプライン技術が身に付きます
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発スキルが身に付きます
・医療データという極めてセンシティブなデータを適切に取り扱うための知識が身に付きます
■募集背景
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、
日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。
薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、
多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。
この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、
M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
Musubi Insightは、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、
オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が
求められています。そこで今回、データパイプラインの設計・開発からアプリケーション開発まで
幅広く担当し、データを活用した価値創出をリードいただけるデータエンジニアを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
薬局経営を支援するBIツール Musubi Insight において、
データパイプライン開発とアプリケーション開発を担っていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データパイプラインの設計・開発・運用(ETL処理の実装が中心)
・ダッシュボードや分析機能などのBIツール機能の開発
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発
・データベース設計およびパフォーマンスチューニング
・データの品質担保と監視の仕組み構築
・運用業務の改善・自動化
・プロダクトの技術的な改善提案と実装
■チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
・EM: 1名
・エンジニア: 3名
・Product Lead: 1名
・デザイナー: 1名
■本ポジションの魅力
▼やりがい
・医療DXの最前線で社会貢献:大型資金調達を背景に、日本の薬局経営が抱える課題を
データとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます
・データの価値を直接届ける:データの収集から可視化、ユーザーへの価値提供まで、
一気通貫で関わることができます
・裁量と責任のある環境:ETL処理の実装からアプリケーション開発まで、幅広い技術領域で
裁量を持って開発に携わることができます
▼身に付くスキル
・Databricksなどを活用した、最先端のデータパイプライン技術が身に付きます
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発スキルが身に付きます
・医療データという極めてセンシティブなデータを適切に取り扱うための知識が身に付きます
■募集背景
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、
日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。
薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、
多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。
この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、
M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
Musubi Insightは、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、
オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が
求められています。そこで今回、データパイプラインの設計・開発からアプリケーション開発まで
幅広く担当し、データを活用した価値創出をリードいただけるデータエンジニアを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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 | |||
| 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
■お仕事内容
Lakehouse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。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
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
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、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
※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iTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
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、インフラ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。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
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
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
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探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse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。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
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
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、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
※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iTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
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、インフラ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。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
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
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
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探しています。
【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
■お仕事内容
Lakehouse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。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、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iTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
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、インフラ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。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
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
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
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探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse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。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、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iTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
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、インフラ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。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
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
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
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探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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 |
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