データベースエンジニア×年収500万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
105件中 11件~20件
株式会社Village AI
【全国フルリモート】データエンジニア■技術力・コンサル力が付く/地域創生にも携われる/案件多数 のリモートワーク求人
■お仕事内容:
データエンジニアとして業務を行っていただきます。
入社後はまず、研修やデータハンドリング業務を行っていただき、その後、適切な案件へアサインいたします(目安:入社1か月程度経過後)。
▼データ分析およびデータ基盤開発
・SQLを用いたデータの抽出・加工
・Pythonによる分析ロジックやETLの開発
・BIツール(Power BI/Looker/Tableau等)の設計・構築
・既存データ基盤の改善やデータマート開発
▼AI・データ活用プロジェクトの推進サポート
・顧客ヒアリングと課題整理
・要件整理・仕様設計のサポート
・分析計画の作成、効果検証
▼生成AIを用いた業務改善・PoC・開発の実施
・OpenAI APIなどの利用
・プロトタイプの開発
・業務フロー改善の設計
▼クライアントとの折衝・コミュニケーション
・定例ミーティングにおける進捗共有
・技術的課題に対する提案
・プロジェクト運用改善の提案
【業務の変更の範囲】
無
データエンジニアとして業務を行っていただきます。
入社後はまず、研修やデータハンドリング業務を行っていただき、その後、適切な案件へアサインいたします(目安:入社1か月程度経過後)。
▼データ分析およびデータ基盤開発
・SQLを用いたデータの抽出・加工
・Pythonによる分析ロジックやETLの開発
・BIツール(Power BI/Looker/Tableau等)の設計・構築
・既存データ基盤の改善やデータマート開発
▼AI・データ活用プロジェクトの推進サポート
・顧客ヒアリングと課題整理
・要件整理・仕様設計のサポート
・分析計画の作成、効果検証
▼生成AIを用いた業務改善・PoC・開発の実施
・OpenAI APIなどの利用
・プロトタイプの開発
・業務フロー改善の設計
▼クライアントとの折衝・コミュニケーション
・定例ミーティングにおける進捗共有
・技術的課題に対する提案
・プロジェクト運用改善の提案
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 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: 【フレックス制】
コアタイム:10:00~15:00
フレキシブルタイム:07:00~22:00
標準労働時間:9:00~18:00
※仕事と育児を両立している社員もいるなど、家庭都合による勤務時間の調整可能です。
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 |
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| 企業概要 |
-
|
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| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 6人 |
株式会社ギーカーズラボ
【リモート◎/東京】データエンジニア・データサイエンティスト!未経験可/2ヶ月研修/リモート有 のリモートワーク求人
■お仕事内容
企業が抱えている問題の解決するために、企業に蓄えられている膨大なデータを利活用できる形に整えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データベースやプラットフォームの構築
・データ収集の仕組みの開発
・データ加工および集計
・データの可視化を用いたデータ共有
・統計モデルの設計および構築 等
▼案件実績
・広告の効果分析
・工場の労災データの見える化
・化粧品会社へのCRM分析およびマーケティング支援
■就業環境
▼研修制度
研修は、当社取締役が業界で豊富な経験をもとに作成しており、実践の現場で通用するプログラムとなっています。
データ基盤の基礎からスタートし、収集の仕組みづくり、加工・可視化の手法、統計モデル設計を実戦形式で段階的に習得可能です。
データ分析において必要とされる開発スキルを伸ばすことができる、充実した研修制度も整っているため、安心して就業可能です。
経験の無い方でも、データエンジニアとして活躍するためのスキルを着実に習得できる環境です。
<研修内容>
データ分析業務の概要、コンピューター基礎、統計学基礎、機械学習基礎、SQL実践研修、Pythonによるデータ処理、
データ分析の実践知識、クラウド基礎、クラウド環境によるデータ可視化開発演習
▼キャリアイメージ
中途入社メンバーの多くは経験ゼロからのスタートですが、
成果や頑張りが評価される環境があり、入社1年でキャリアアップした社員もおります。
当社の成長に伴い、更なる採用を想定しており、会社としての成長の中で、
リーダーやマネジメント等のポジションへの登用の可能性もございます。
入社時点では、データ分析やITの知識は問いません。人として魅力を持っている方や成長したい意欲のある方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
企業が抱えている問題の解決するために、企業に蓄えられている膨大なデータを利活用できる形に整えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データベースやプラットフォームの構築
・データ収集の仕組みの開発
・データ加工および集計
・データの可視化を用いたデータ共有
・統計モデルの設計および構築 等
▼案件実績
・広告の効果分析
・工場の労災データの見える化
・化粧品会社へのCRM分析およびマーケティング支援
■就業環境
▼研修制度
研修は、当社取締役が業界で豊富な経験をもとに作成しており、実践の現場で通用するプログラムとなっています。
データ基盤の基礎からスタートし、収集の仕組みづくり、加工・可視化の手法、統計モデル設計を実戦形式で段階的に習得可能です。
データ分析において必要とされる開発スキルを伸ばすことができる、充実した研修制度も整っているため、安心して就業可能です。
経験の無い方でも、データエンジニアとして活躍するためのスキルを着実に習得できる環境です。
<研修内容>
データ分析業務の概要、コンピューター基礎、統計学基礎、機械学習基礎、SQL実践研修、Pythonによるデータ処理、
データ分析の実践知識、クラウド基礎、クラウド環境によるデータ可視化開発演習
▼キャリアイメージ
中途入社メンバーの多くは経験ゼロからのスタートですが、
成果や頑張りが評価される環境があり、入社1年でキャリアアップした社員もおります。
当社の成長に伴い、更なる採用を想定しており、会社としての成長の中で、
リーダーやマネジメント等のポジションへの登用の可能性もございます。
入社時点では、データ分析やITの知識は問いません。人として魅力を持っている方や成長したい意欲のある方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 35人 |
株式会社ルーツ・テクノロジーズ
【首都圏ハイブリッド~フルリモート/BIエンジニア/SQLを用いたデータ抽出・分析の実務経験】営業力と案件の多さが自慢|社員の8割がリモート勤務|大手企業との取引多数|8割以上が直受け案件|設立以来毎年200%の成長! のリモートワーク求人
【会社概要】
私たちルーツ・テクノロジーズは、
お客様にとって最適で柔軟なデータソリューションを提供するSES(システムエンジニアリングサービス)事業を中心に展開しています。
少数精鋭の組織ながら、データアーキテクトやPM/PL経験者、コンサルティング領域で活躍するメンバーも在籍しており、
可視化・ETL・分析といった技術面だけでなく、要件整理やデータ活用戦略の策定など上流工程からの提案にも強みを持っています。
また、製造・金融・通信といった社会インフラ領域から、BI/DWH構築、データレイク設計、AI分析基盤の立ち上げなど幅広いプロジェクトに参画しており、
裁量を持ってツール選定やデータモデル設計に携わりながら、企業の意思決定を支えるデータ活用をより高い視座で追求できる環境です。
優秀な仲間と共に課題解決に挑み、データエンジニアリング・BIの専門性とキャリアの双方を高めていくことができます。
~ルーツ・テクノロジーズの4つのサービス~
■業務改善サービス
製造・物流・販売など現場に寄り添い、業務プロセスから最適化を支援。
単なるシステム導入ではなく、“仕組みを変える”視点を身につけられます。
■ITコンサルティングサービス
開発・運用で培った経験を活かし、PM/PMOとしてプロジェクトの成功を支える。
顧客課題の本質に向き合うことで、課題解決型のキャリアを築けます。
■システム開発サービス
Webや業務系システムの開発、クラウド移行支援など、
新しい技術を取り入れながら、ビジネスを動かすシステムづくりに挑戦できます。
■インフラサービス
サーバ・ネットワーク・セキュリティの設計から運用までを支援し、
「安定して動く」だけでなく「進化する」IT基盤の構築に挑戦できます。
【仕事内容】
これまでの経験とスキルを活かしながら、
BIエンジニアとして、データの収集・抽出・加工・クレンジングや、BIツールを使用したダッシュボードの作成、
データ分析、データ利活用に関わる業務に携わっていただきます。
将来的にはBIエンジニアとしてエンジニアリングを極めることも、データサイエンティストやBIコンサルタント、ITコンサルタントなどへの転身も可能です。
【主な業務内容】
・各種DWH/データマートの設計・構築
・ダッシュボードの要件定義、設計、開発(Tableau などのBIツールを使用)
・GCP/AWS/Azure 上で、BigQuery・Redshift・SQL を用いたデータ収集・加工・整形
・ETLツールを用いたデータ連携フローの設計・実装
・BIレポートを活用したデータ利活用の推進支援
・機械学習/AIモデル向けの学習データセットの作成・加工
【プロジェクト例】
・ポータルサイト各種データの分析
・大手小売業のデータ分析基盤構築
・Pythonを用いた分析処理のバッチシステム開発
・大手製造メーカーへBI新規導入
【開発環境・技術スタック】
・BIツール:Tableau Desktop/Tableau Server/Tableau Online/Tableau Prep
・DWH/データ基盤:Snowflake、Google BigQuery
・言語・スクリプト:SQL、Python
・クラウド:GCP
・その他:CI/CD、ETL
【募集背景】
当社は「テクノロジーを、みんなのために。」を理念に、
SES事業を中心にシステム開発・インフラ構築・BI・AI領域など幅広く展開しています。
プライム案件や直請け案件が増加し、上流工程から参画できるプロジェクトが拡大中です。
技術を磨きながらキャリアを拡げたい方、事業成長を支える次世代エンジニアの採用を強化しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
私たちルーツ・テクノロジーズは、
お客様にとって最適で柔軟なデータソリューションを提供するSES(システムエンジニアリングサービス)事業を中心に展開しています。
少数精鋭の組織ながら、データアーキテクトやPM/PL経験者、コンサルティング領域で活躍するメンバーも在籍しており、
可視化・ETL・分析といった技術面だけでなく、要件整理やデータ活用戦略の策定など上流工程からの提案にも強みを持っています。
また、製造・金融・通信といった社会インフラ領域から、BI/DWH構築、データレイク設計、AI分析基盤の立ち上げなど幅広いプロジェクトに参画しており、
裁量を持ってツール選定やデータモデル設計に携わりながら、企業の意思決定を支えるデータ活用をより高い視座で追求できる環境です。
優秀な仲間と共に課題解決に挑み、データエンジニアリング・BIの専門性とキャリアの双方を高めていくことができます。
~ルーツ・テクノロジーズの4つのサービス~
■業務改善サービス
製造・物流・販売など現場に寄り添い、業務プロセスから最適化を支援。
単なるシステム導入ではなく、“仕組みを変える”視点を身につけられます。
■ITコンサルティングサービス
開発・運用で培った経験を活かし、PM/PMOとしてプロジェクトの成功を支える。
顧客課題の本質に向き合うことで、課題解決型のキャリアを築けます。
■システム開発サービス
Webや業務系システムの開発、クラウド移行支援など、
新しい技術を取り入れながら、ビジネスを動かすシステムづくりに挑戦できます。
■インフラサービス
サーバ・ネットワーク・セキュリティの設計から運用までを支援し、
「安定して動く」だけでなく「進化する」IT基盤の構築に挑戦できます。
【仕事内容】
これまでの経験とスキルを活かしながら、
BIエンジニアとして、データの収集・抽出・加工・クレンジングや、BIツールを使用したダッシュボードの作成、
データ分析、データ利活用に関わる業務に携わっていただきます。
将来的にはBIエンジニアとしてエンジニアリングを極めることも、データサイエンティストやBIコンサルタント、ITコンサルタントなどへの転身も可能です。
【主な業務内容】
・各種DWH/データマートの設計・構築
・ダッシュボードの要件定義、設計、開発(Tableau などのBIツールを使用)
・GCP/AWS/Azure 上で、BigQuery・Redshift・SQL を用いたデータ収集・加工・整形
・ETLツールを用いたデータ連携フローの設計・実装
・BIレポートを活用したデータ利活用の推進支援
・機械学習/AIモデル向けの学習データセットの作成・加工
【プロジェクト例】
・ポータルサイト各種データの分析
・大手小売業のデータ分析基盤構築
・Pythonを用いた分析処理のバッチシステム開発
・大手製造メーカーへBI新規導入
【開発環境・技術スタック】
・BIツール:Tableau Desktop/Tableau Server/Tableau Online/Tableau Prep
・DWH/データ基盤:Snowflake、Google BigQuery
・言語・スクリプト:SQL、Python
・クラウド:GCP
・その他:CI/CD、ETL
【募集背景】
当社は「テクノロジーを、みんなのために。」を理念に、
SES事業を中心にシステム開発・インフラ構築・BI・AI領域など幅広く展開しています。
プライム案件や直請け案件が増加し、上流工程から参画できるプロジェクトが拡大中です。
技術を磨きながらキャリアを拡げたい方、事業成長を支える次世代エンジニアの採用を強化しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 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 |
同社は業務系・Web系システム開発をはじめ、ITコンサルティングサービスを手がけております。2013年の設立以来、毎年200%の成長を続け今に至ります。
【ITコンサルティング】 ITコンサルティングサービスでは、SCMやECMといった専門分野に加え、顧客企業の購買・製造・物流・販売・サービスといった幅広い業務を深く分析し、個々の課題を解決する最適なシステムを提案・提供しています。 【システム開発】 業務系システム開発では、高度な技術スキルと豊富なデリバリ経験を活かし、業務特化の最適なアプリケーションを開発。Web系システム開発では、セキュリティとユーザビリティに優れた高性能なアプリケーションを実現しています。 【特徴】 同社は、上流工程での豊富な経験を持つエンジニアが多数在籍しており、システムエンジニアリングサービスを通じて、プロジェクトマネジメント、コンサルティング、要件定義や基本設計といった上流工程から、実装・テスト、運用・保守に至るまで、システム開発の一連の業務をトータルでサポートしています。 【おすすめポイント】 ★エンジニアの成長を促す実力主義の評価制度 同社は、設立以来毎年200%の成長を続ける中で、エンジニア一人ひとりの明確な給与評価と年収アップを重視しています。実力次第でステップアップできる環境が整っており、年齢やキャリアに関係なく、実績に応じて公平に評価されます。レギュラークラスのPLで年収500万円以上、PMであれば800万円以上といった適正価格を提示し、さらに決算期にはその年の実績に応じて、利益を賞与として社員全員に分配することで、社員の努力を最大限に還元しています。 ★豊富なキャリアパスと柔軟なキャリア変更 エンジニアが多様なキャリアを築けるよう、同社は豊富なキャリアパスを用意しています。プログラマーとして開発技術を極めるだけでなく、PL/PMといったマネジメントフェーズへのステップアップ、あるいはスペシャリストとして技術を究める道も選択可能です。将来的にマネージャーやコンサルティング職へのキャリアアップ、さらには経営ノウハウを身につけたいといった個人の希望に合わせて、最適なスキルアップの機会を提供し、柔軟なキャリア変更にも対応しています。 ★高い技術力と上流・直請け案件が中心 東証一部上場企業出身の代表の人脈と、同社の高い技術力により、多くの引き合いを得ており、プロジェクトの8割以上がお客様からの直請け案件で、上流工程が多数を占めています。これにより、エンジニアは要件定義や基本設計といった上流工程からプロジェクトに深く関わり、顧客と直接コミュニケーションを取りながら、自身の技術と知見を最大限に活かすことができます。AIやFintechといった最先端技術に携わる機会も豊富で、技術的な挑戦と成長が日常的にあります。 右肩上がりに伸びていくIT業界で、「誰も見たことのない世界を自らの手腕で切り開きたい、そのために成長したい」そんな技術者を同社は応援します。 |
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| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社IDOM Digital Drive
【正社員/東京/週4リモート.データエンジニア】営業部門のDXを推進するデータ基盤の刷新リード◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人
##職務概要
データエンジニアとして、当社の根幹を支える営業職の基本給、インセンティブ、および賞与の算出に関わる既存データ基盤の改修を主導していただきます。
人事、商談、車両、利益といった多岐にわたる基幹システムから重要なデータを効率的に取り込み、短納期で提供できる分析基盤を保守/運用します。
この重要な役割に加え、Amazon Redshiftベースのデータレイクへのデータ取り込み設計・実装、Tableauを活用したデータマート構築を通じて、ビジネスユーザーがデータに基づいた意思決定を行えるよう支援します。
データの収集、加工、管理を専門とし、データパイプラインの効率性、信頼性、およびスケーラビリティを確保し、データ品質の維持にも貢献いただきます。
常に理想的なデータ基盤の姿を描き、自ら積極的に改善していく意欲を持つ方を求めています。
##営業職実績評価データ基盤の改修・改善:
・既存の営業職基本給、インセンティブ、賞与の評価に必要なデータ基盤に対し、人事、商談、車両、利益などの情報を取り込み、計算ロジックを改修・最適化します。
・収集した主に人事情報を元に基本給を算出する既存ロジックの改善を行います。
・各種営業実績に基づきインセンティブを計算する既存ロジックの最適化および新規要件への対応を設計・実装します。
・営業部門や人事部門と密に連携し、評価指標や計算ロジックの変更に短納期で対応できる柔軟なデータ基盤への改修を進めます。
・会社の全体の動きや仕組みを深く理解し、変更頻度の高い営業評価ロジックに迅速に対応します。
・現状の課題を見つけ、あるべき姿を追求し、データ基盤の改善を自ら推進します。
##データレイクへのデータ取り込み:
・各種データソース(例: RDB, S3, APIなど)からAmazon Redshiftベースのデータレイクへの効率的かつスケーラブルなデータ取り込みパイプラインを設計、開発、および運用します。
・ETL/ELT処理を実装し、データの抽出、変換、ロードのプロセスを自動化します。
・データ量、データタイプ、取り込み頻度を考慮し、最適な取り込み戦略を立案します。
##データマートの作成:
・ビジネス要件に基づき、TableauなどのBIツールを活用したデータマートを設計・構築します。
・データマートのパフォーマンス最適化、およびデータモデルの維持・改善を行います。
・ビジネスユーザーと連携し、レポートやダッシュボード作成に必要なデータ構造を定義します。
##データ基盤の運用・保守・改善:
・データパイプラインの監視、トラブルシューティング、および障害対応を行います。
・データ品質、一貫性、およびセキュリティを確保するためのプロセスを策定し、実行します。
・新しい技術やツールの評価を行い、データ基盤の継続的な改善を提案・実施します。
・データカタログやメタデータ管理の整備に貢献します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
データエンジニアとして、当社の根幹を支える営業職の基本給、インセンティブ、および賞与の算出に関わる既存データ基盤の改修を主導していただきます。
人事、商談、車両、利益といった多岐にわたる基幹システムから重要なデータを効率的に取り込み、短納期で提供できる分析基盤を保守/運用します。
この重要な役割に加え、Amazon Redshiftベースのデータレイクへのデータ取り込み設計・実装、Tableauを活用したデータマート構築を通じて、ビジネスユーザーがデータに基づいた意思決定を行えるよう支援します。
データの収集、加工、管理を専門とし、データパイプラインの効率性、信頼性、およびスケーラビリティを確保し、データ品質の維持にも貢献いただきます。
常に理想的なデータ基盤の姿を描き、自ら積極的に改善していく意欲を持つ方を求めています。
##営業職実績評価データ基盤の改修・改善:
・既存の営業職基本給、インセンティブ、賞与の評価に必要なデータ基盤に対し、人事、商談、車両、利益などの情報を取り込み、計算ロジックを改修・最適化します。
・収集した主に人事情報を元に基本給を算出する既存ロジックの改善を行います。
・各種営業実績に基づきインセンティブを計算する既存ロジックの最適化および新規要件への対応を設計・実装します。
・営業部門や人事部門と密に連携し、評価指標や計算ロジックの変更に短納期で対応できる柔軟なデータ基盤への改修を進めます。
・会社の全体の動きや仕組みを深く理解し、変更頻度の高い営業評価ロジックに迅速に対応します。
・現状の課題を見つけ、あるべき姿を追求し、データ基盤の改善を自ら推進します。
##データレイクへのデータ取り込み:
・各種データソース(例: RDB, S3, APIなど)からAmazon Redshiftベースのデータレイクへの効率的かつスケーラブルなデータ取り込みパイプラインを設計、開発、および運用します。
・ETL/ELT処理を実装し、データの抽出、変換、ロードのプロセスを自動化します。
・データ量、データタイプ、取り込み頻度を考慮し、最適な取り込み戦略を立案します。
##データマートの作成:
・ビジネス要件に基づき、TableauなどのBIツールを活用したデータマートを設計・構築します。
・データマートのパフォーマンス最適化、およびデータモデルの維持・改善を行います。
・ビジネスユーザーと連携し、レポートやダッシュボード作成に必要なデータ構造を定義します。
##データ基盤の運用・保守・改善:
・データパイプラインの監視、トラブルシューティング、および障害対応を行います。
・データ品質、一貫性、およびセキュリティを確保するためのプロセスを策定し、実行します。
・新しい技術やツールの評価を行い、データ基盤の継続的な改善を提案・実施します。
・データカタログやメタデータ管理の整備に貢献します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 800 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
・標準労働時間8時間(休憩1時間)
・標準勤務時間帯 9:30~18:30
・コアタイム 13:00~15:00
・フレキシブルタイム 6:00~22:00
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20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
1994年に創業し、中古車店「ガリバー」の全国展開により業容を拡大。1998年に上場を果たす。外車「LIBERALA」大型店「WOW! TOWN」ショッピングモール「HUNT」地方型「アウトレット」など、新タイプの業態を複数創出。2015年にはオーストラリア大手の新車ディーラーグループを買収し、海外事業も本格始動。ITとビジネスを融合した新サービス開発を進め、NOREL(乗り換え自由の月額定額制サービス)やガリバーフリマ(中古車のC to Cプラットフォーム)を展開。
自動車流通業界の変革に「挑む(いどむ)」ことに想いを込め、2016年7月に株式会社ガリバーインターナショナルから、株式会社IDOM(いどむ)へ社名変更。 |
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| 設立年数 | 33年 | 従業員数 | 3,350人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【地方フルリモ・首都圏ハイブリ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎&いずれかの言語での開発経験(経験年数不問)】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を!未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8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 |
株式会社ジール
★【ハイブリ/東京/データプラットフォームエンジニア/データベース領域の知見】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 430 〜 550 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
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
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19時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411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/データベースエンジニア/実務3年~】ビッグデータ基盤開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
【職務概要】
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務:ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用
<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
【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。
またカンファレンス(海外・国内)参加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。
【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。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プロジェクトを進めていく為、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。
【業務の変更の範囲】
変更の範囲内
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務:ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用
<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
【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。
またカンファレンス(海外・国内)参加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。
【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。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プロジェクトを進めていく為、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。
【業務の変更の範囲】
変更の範囲内
| 想定年収 | 400 〜 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: 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 |
105件中 11件~20件
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