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 -3ページ目
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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 |
||
| 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。 |
||
| 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
■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 |
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 |
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。 |
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| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社ドワンゴ
【正社員/全国フルリモート可/SE】電子書籍事業データエンジニア◆BOOK☆WALKER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
「BOOK☆WALKER」「ニコニコ漫画」「読書メーター」など、ブックウォーカー社が運営する各種サービスのデータエンジニアとして、全サービスを横断するデータ基盤の開発や運用をお任せします。
■具体的には…
・データ基盤開発
┗SQL, Python等でのコーディング
・データ基盤設計書等のドキュメント作成
┗ナレッジ蓄積や共有のためにConfluence等へドキュメントを残します
・データ活用のための調査・実験
┗開発に着手する前に、複数手法の検討や検証を重ねます
その他、エラー監視、データ活用に関しての質疑対応、市場調査や
社内向けのデータ文化の啓蒙活動など、データ基盤活用にかかわる業務を全般的にお任せします。
★基本的にもくもく作業がメインではありますが、全サービスを横断した担当者のため
複数関係者とのコミュニケーションや、アウトプットを求められる場面も多くあります。
★要求に応えるだけでなく、一気に多くのニーズを解決するための最適方法を模索することが求められます。
★プロジェクトは1Q程度でリリース可能なものから、数年単位のプロジェクトまで様々です。
■組織体制
ブックウォーカー開発本部 サービス企画部 分析活用セクション
人員構成:2名(マネージャー兼データエンジニア1名、データサイエンティスト1名)
※その他、各事業部との兼務メンバー:3名
【業務の変更の範囲】
無
「BOOK☆WALKER」「ニコニコ漫画」「読書メーター」など、ブックウォーカー社が運営する各種サービスのデータエンジニアとして、全サービスを横断するデータ基盤の開発や運用をお任せします。
■具体的には…
・データ基盤開発
┗SQL, Python等でのコーディング
・データ基盤設計書等のドキュメント作成
┗ナレッジ蓄積や共有のためにConfluence等へドキュメントを残します
・データ活用のための調査・実験
┗開発に着手する前に、複数手法の検討や検証を重ねます
その他、エラー監視、データ活用に関しての質疑対応、市場調査や
社内向けのデータ文化の啓蒙活動など、データ基盤活用にかかわる業務を全般的にお任せします。
★基本的にもくもく作業がメインではありますが、全サービスを横断した担当者のため
複数関係者とのコミュニケーションや、アウトプットを求められる場面も多くあります。
★要求に応えるだけでなく、一気に多くのニーズを解決するための最適方法を模索することが求められます。
★プロジェクトは1Q程度でリリース可能なものから、数年単位のプロジェクトまで様々です。
■組織体制
ブックウォーカー開発本部 サービス企画部 分析活用セクション
人員構成:2名(マネージャー兼データエンジニア1名、データサイエンティスト1名)
※その他、各事業部との兼務メンバー:3名
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 900人 |
株式会社メンバーズ
【分析基盤業務未経験歓迎/フルリモート可/残業少】SQL・Pythonから始めるデータエンジニア|分析基盤構築に挑戦/研修・支援制度充実 のリモートワーク求人
仕事内容
データをビジネス上の価値に繋げるためのデータ分析環境の構築をお任せします。
データ活用を効率的に行うための、データ分析基盤の構築はもちろん、運用・定着化まで支援していきます。
【具体的な仕事内容】
データ分析基盤構築未経験の方には、SQLを用いたデータ抽出、分析、可視化の業務のフェーズからスタートするなど、現在のスキルと経験を生かしながらステップアップしていただきます。
◆データ活用のための基盤構築
≪現状調査≫
・既存の業務フローやデータ構造の把握、言語化
≪分析基盤構築≫
・要件を設計に落とす
・分析基盤構築スケジュール作成
・実装
≪データ活用≫
・基盤の運用・保守
・ユースケースやビジネスサイドの要望に基づくデータマート作成
・データ抽出、可視化
・AIモデルの実装
・クライアント社員へのスキルトランスファー など
<プロジェクトについて>
クライアントはIT系から通信・金融・アパレル・物流など、幅広い業界の大手有名企業が多数揃います。担当するフェーズも当社のエンジニアが、要件など最上流から関わるケースがほとんどです。また、1年以上の長期案件に携わりますので、腰を据えてじっくりと経験を積んでいただけます。
【取り扱うデータ】
売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心
※案件により異なります
魅力とやりがい
◆幅広いスキル習得
SQL、Python、Rなどの言語、AWSやGCPといったクラウド環境、TableauやLooker studioなどのBIツールまで、幅広い技術を習得できます。
◆多様なキャリアパス
開発経験を活かしてデータエンジニアとして専門性を高めるだけでなく、マネジメントポジションや若手育成、また、データアナリストへのキャリアチェンジなど相談も可能ですので、データ領域でのプロフェッショナル目指すなどキャリアの選択肢は広がります。
◆顧客貢献の実感とキャリア成長
クライアントに深く関わり、事業の成長をデータという側面から支えることで、自身の仕事が顧客のビジネスに直接貢献しているという実感を得られます。また、多様な業界・企業の課題解決に携わることで、自身のキャリアを大きく成長させることができます。
社後の成長・サポート
◆入社後の研修
学習期間は1か月程度を設けており<GCP・AWS・データ分析基盤構築・SQL>の内容を想定しております。ご経験やスキルに合わせて研修プログラムはカスタマイズさせていただきます。
◆GoogleCloudの公式オンライン研修
◆社内勉強会
最近のテーマは、輪読会、SQL、基礎的な統計分析、生成AI、など。好きなテーマに好きな頻度で参加可能です。エンジニア自身が講師を務める機会も多く、中途入社であってもこれまでの経験や身につけたスキルなどを活かし、若手への教育・指導にも関わることもできます。
◆書籍購入やセミナー参加の費用をサポートする支援金制度あり
◆資格試験の受験料補助あり
当社の特徴の一つは、『学び合う文化』。
お互いに教え合ったり、自ら学びを求める社員が多く、多数のエンジニアの知見にアクセスしながら、幅広く知識・スキルを吸収できる環境です。
また、業務だけで忙殺されてインプットする時間がなくなっては仕方がありません。
その点、当社では残業は【月5~10時間程度】と少なく、空いた時間でスキルアップに励むことができます。
※技術顧問にデータサイエンティストの山本 隼汰氏が就任しています。
https://www.members.co.jp/company/news/2021/0929.html
データアドベンチャーカンパニーとは
メンバーズの社内カンパニーとして2018年に設立された『メンバーズデータアドベンチャーカンパニー』
データプロフェッショナル人材の常駐サービスを通し、クライアント社内にある各種データを活用できるようにデータ分析環境の整備からデータ分析やダッシュボード構築、課題や経営に向けての示唆を提供し、ビジネス成長や改革を促す事業を展開しています。
データ活用の重要性は、インターネットやデジタルマーケティング領域に留まらず、飲食や小売りなどレガシーな業界にも広がっており、多くの引き合いが来ています。また、近年では、多くの企業においてデータ活用が浸透し、クライアントごとにデータ活用への課題や要望が多様化しつつあります。
このようなクライアントの課題や要望に対して、データアドベンチャーカンパニーは創立当初から強みとしているデータの専門性と顧客課題解決へのコミット力で成長を続けてきました。
▼メンバーズデータアドベンチャーカンパニー
https://www.dataadventure.co.jp/
募集背景
今回はデータ分析環境を構築することを専門とするデータエンジニアの募集となります。多くの企業でデータ活用が浸透しはじめ、次のフェーズをむかえる当社では幅広い案件も増えてきています。そのような状況下においてエンジニアの存在が不可欠となっています。これまでの経験を活かしコア人材として組織を牽引してくださる方を募集することとなりました。
【業務の変更の範囲】
すべての業務
データをビジネス上の価値に繋げるためのデータ分析環境の構築をお任せします。
データ活用を効率的に行うための、データ分析基盤の構築はもちろん、運用・定着化まで支援していきます。
【具体的な仕事内容】
データ分析基盤構築未経験の方には、SQLを用いたデータ抽出、分析、可視化の業務のフェーズからスタートするなど、現在のスキルと経験を生かしながらステップアップしていただきます。
◆データ活用のための基盤構築
≪現状調査≫
・既存の業務フローやデータ構造の把握、言語化
≪分析基盤構築≫
・要件を設計に落とす
・分析基盤構築スケジュール作成
・実装
≪データ活用≫
・基盤の運用・保守
・ユースケースやビジネスサイドの要望に基づくデータマート作成
・データ抽出、可視化
・AIモデルの実装
・クライアント社員へのスキルトランスファー など
<プロジェクトについて>
クライアントはIT系から通信・金融・アパレル・物流など、幅広い業界の大手有名企業が多数揃います。担当するフェーズも当社のエンジニアが、要件など最上流から関わるケースがほとんどです。また、1年以上の長期案件に携わりますので、腰を据えてじっくりと経験を積んでいただけます。
【取り扱うデータ】
売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心
※案件により異なります
魅力とやりがい
◆幅広いスキル習得
SQL、Python、Rなどの言語、AWSやGCPといったクラウド環境、TableauやLooker studioなどのBIツールまで、幅広い技術を習得できます。
◆多様なキャリアパス
開発経験を活かしてデータエンジニアとして専門性を高めるだけでなく、マネジメントポジションや若手育成、また、データアナリストへのキャリアチェンジなど相談も可能ですので、データ領域でのプロフェッショナル目指すなどキャリアの選択肢は広がります。
◆顧客貢献の実感とキャリア成長
クライアントに深く関わり、事業の成長をデータという側面から支えることで、自身の仕事が顧客のビジネスに直接貢献しているという実感を得られます。また、多様な業界・企業の課題解決に携わることで、自身のキャリアを大きく成長させることができます。
社後の成長・サポート
◆入社後の研修
学習期間は1か月程度を設けており<GCP・AWS・データ分析基盤構築・SQL>の内容を想定しております。ご経験やスキルに合わせて研修プログラムはカスタマイズさせていただきます。
◆GoogleCloudの公式オンライン研修
◆社内勉強会
最近のテーマは、輪読会、SQL、基礎的な統計分析、生成AI、など。好きなテーマに好きな頻度で参加可能です。エンジニア自身が講師を務める機会も多く、中途入社であってもこれまでの経験や身につけたスキルなどを活かし、若手への教育・指導にも関わることもできます。
◆書籍購入やセミナー参加の費用をサポートする支援金制度あり
◆資格試験の受験料補助あり
当社の特徴の一つは、『学び合う文化』。
お互いに教え合ったり、自ら学びを求める社員が多く、多数のエンジニアの知見にアクセスしながら、幅広く知識・スキルを吸収できる環境です。
また、業務だけで忙殺されてインプットする時間がなくなっては仕方がありません。
その点、当社では残業は【月5~10時間程度】と少なく、空いた時間でスキルアップに励むことができます。
※技術顧問にデータサイエンティストの山本 隼汰氏が就任しています。
https://www.members.co.jp/company/news/2021/0929.html
データアドベンチャーカンパニーとは
メンバーズの社内カンパニーとして2018年に設立された『メンバーズデータアドベンチャーカンパニー』
データプロフェッショナル人材の常駐サービスを通し、クライアント社内にある各種データを活用できるようにデータ分析環境の整備からデータ分析やダッシュボード構築、課題や経営に向けての示唆を提供し、ビジネス成長や改革を促す事業を展開しています。
データ活用の重要性は、インターネットやデジタルマーケティング領域に留まらず、飲食や小売りなどレガシーな業界にも広がっており、多くの引き合いが来ています。また、近年では、多くの企業においてデータ活用が浸透し、クライアントごとにデータ活用への課題や要望が多様化しつつあります。
このようなクライアントの課題や要望に対して、データアドベンチャーカンパニーは創立当初から強みとしているデータの専門性と顧客課題解決へのコミット力で成長を続けてきました。
▼メンバーズデータアドベンチャーカンパニー
https://www.dataadventure.co.jp/
募集背景
今回はデータ分析環境を構築することを専門とするデータエンジニアの募集となります。多くの企業でデータ活用が浸透しはじめ、次のフェーズをむかえる当社では幅広い案件も増えてきています。そのような状況下においてエンジニアの存在が不可欠となっています。これまでの経験を活かしコア人材として組織を牽引してくださる方を募集することとなりました。
【業務の変更の範囲】
すべての業務
| 想定年収 | 439 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
■メンバーズのサービス
お客さまのビジネスへの高い理解度を持って、ビジネス課題や目標を適切に把握し、 専門スキルを持ったデジタルクリエイターが Webサイト、ソーシャル、モバイル、アプリなど広範囲にわたって社会ニーズに合わせた 最適なデジタルビジネス運用サービスを開発・提供していきます。 【CSV戦略コンサルティング】 社会課題の解決とビジネス目標の達成を同時に実現させるCSV(Creating Shared Value)を支援 【デジタルビジネス運用支援】 大手企業さまを対象に、デジタル上でのユーザー体験とビジネス成果をカイゼンし続けるデジタルビジネス 運用支援チームを提供 【プロダクトグロース支援】 ソーシャルイノベーションベンチャーを対象に、お客さまのプロダクトをグロース支援 【DX推進支援】 それぞれの課題に応じてマッチングした専門性の高い人材が、お客さまのDXを具現化し、推進。 とくにメンバーズでは脱炭素社会の創造に向けた企業のDX推進支援や、ビジネスアイデア創出支援を行う ■メンバーズグループが保有する専門領域 メンバーズグループではデジタルビジネス運用で育んだ専門領域スキルをカンパニーごとに保有しています。 ・UXデザイン 徹底的な顧客体験にもとづく戦略を策定。ユーザー体験設計をUXリサーチから設計、実装、ユーザー評価まで一貫性を持った一連のサービスとして提供 ・Webサイト/アプリ開発 AI技術とUXデザインからユーザーに新しい体験価値としてのWebサイトやスマートフォンアプリの開発を提供 ・データの利活用 お客さまのマーケティング戦略、今後の注力ドメイン、競合優位性を踏まえたMA(マーケティングオートメーション)やDMP(データマネジメントプラットフォーム)の選定、運用業務の最適化 ・ユーザーリサーチ/コンサルティング ユーザー調査に基づいたUX/UI改善や、徹底的な顧客体験にもとづく戦略策定 |
||
| 従業員数 | 2,274人 | ||
株式会社truestar
★【ハイブリ/東京/シニアデータエンジニア/データ基盤構築および運用の経験、省力化や自動化の経験、プログラム経験(言語不問)】技術力で『働く』を もっと楽しく。をビジョンに掲げるデータ活用支援のスペシャリスト集団企業! のリモートワーク求人
業務内容(個別)
データ活用全般に関わるツールやシステムの開発を行います。データの加工や収集を行うツールやシステムもこの中に含みます。
また、コンサルティング事業への技術的な支援も業務内容の一部として担当していただきます。
具体的な業務の例
● データ基盤を構築・管理するツールやシステムの開発
● データの加工やクレンジングを行うツールの開発
● 既存のツールおよび技術に対しての技術調査
● コンサルティング事業への知見の共有や設計のレビュー等の技術支援
※業務は経験や適性に応じてお任せします
truestarで働くメリット(個別)
● Snowflake Data Superheroをはじめとした優秀な人材の元でデータエンジニアとしての能力を高めることができます
● ツールやシステムの開発を通じてエンジニアとして開発力や課題解決能力を高めることができます
● プロダクトの販売戦略などエンジニア以外の領域にも希望すれば関わることができ、ビジネス観点での能力の向上も見込めます
● 技術の検討の過程で様々なツールに触れることができます
● PODBなど社会貢献性の高いプロダクトに参画ができます
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
データ活用全般に関わるツールやシステムの開発を行います。データの加工や収集を行うツールやシステムもこの中に含みます。
また、コンサルティング事業への技術的な支援も業務内容の一部として担当していただきます。
具体的な業務の例
● データ基盤を構築・管理するツールやシステムの開発
● データの加工やクレンジングを行うツールの開発
● 既存のツールおよび技術に対しての技術調査
● コンサルティング事業への知見の共有や設計のレビュー等の技術支援
※業務は経験や適性に応じてお任せします
truestarで働くメリット(個別)
● Snowflake Data Superheroをはじめとした優秀な人材の元でデータエンジニアとしての能力を高めることができます
● ツールやシステムの開発を通じてエンジニアとして開発力や課題解決能力を高めることができます
● プロダクトの販売戦略などエンジニア以外の領域にも希望すれば関わることができ、ビジネス観点での能力の向上も見込めます
● 技術の検討の過程で様々なツールに触れることができます
● PODBなど社会貢献性の高いプロダクトに参画ができます
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 380 〜 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: ・ 標準労働時間:9時30分~18時30分 (所定労働時間:8時間)
・ フレックスタイム制あり(コアタイム:10時00分~14時30分 フレキシブルタイム:8時00分~10時00分、14時30分~20時00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15時間) 休憩時間: 60分 |
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| 従業員数 | 60人 | ||
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/データ活用支援エンジニア】クライアントのデータ課題解決に寄り添うデータエンジニア募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、
効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、
マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
<具体的な業務イメージ>
・データ基盤やCDP(TreasureData)などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI(Tableau、PowerBI、Looker等)ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行(ターゲットリストの作成、MAツール(Salesforce Marketing Cloud)の設定)
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト(Ligla)の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、(希望するお客さまに対しては)内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
◎関連記事
未開の社会課題を解決する/マーケティングテクノロジストの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2024/11/07/160006?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼データ分析とマーケティングを融合する「マーケティングテクノロジスト」のリアル
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2025/02/07/112007?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼なぜマーケティング担当者は多忙なのか?その理由と改善策
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_for_busy_marketers_1/?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼【連載:ITコンサル/PM対談】データ分析基盤&データ活用システムのプロジェクトマネージャーに聞く、ブレインパッドで働く魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/04/07/141452?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼数億円規模のプロジェクトを率いるITコンサル/PMに聞く、データ活用支援プロジェクトの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2023/01/13/151009?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
■働く魅力
▼業務価値の実感
・マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
▼人間関係の拡大
・マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
▼キャリア面での優位性
・エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
・まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
■募集概要
配属部門:トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
◎トランスフォーメーションユニット:データ活用業務支援サービス 採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/bureinpatudodetahuo-yong-ye-wu-zhi-yuan-sabisushao-jie-zi-liao
■プロジェクト事例
大手化粧品メーカーへの支援例
※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/01/11/110000?_ga=2.55649643.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1yjixqx*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、
効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、
マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
<具体的な業務イメージ>
・データ基盤やCDP(TreasureData)などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI(Tableau、PowerBI、Looker等)ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行(ターゲットリストの作成、MAツール(Salesforce Marketing Cloud)の設定)
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト(Ligla)の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、(希望するお客さまに対しては)内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
◎関連記事
未開の社会課題を解決する/マーケティングテクノロジストの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2024/11/07/160006?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼データ分析とマーケティングを融合する「マーケティングテクノロジスト」のリアル
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2025/02/07/112007?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼なぜマーケティング担当者は多忙なのか?その理由と改善策
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_for_busy_marketers_1/?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼【連載:ITコンサル/PM対談】データ分析基盤&データ活用システムのプロジェクトマネージャーに聞く、ブレインパッドで働く魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/04/07/141452?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼数億円規模のプロジェクトを率いるITコンサル/PMに聞く、データ活用支援プロジェクトの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2023/01/13/151009?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
■働く魅力
▼業務価値の実感
・マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
▼人間関係の拡大
・マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
▼キャリア面での優位性
・エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
・まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
■募集概要
配属部門:トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
◎トランスフォーメーションユニット:データ活用業務支援サービス 採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/bureinpatudodetahuo-yong-ye-wu-zhi-yuan-sabisushao-jie-zi-liao
■プロジェクト事例
大手化粧品メーカーへの支援例
※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/01/11/110000?_ga=2.55649643.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1yjixqx*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:11:00~16:00
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
・標準労働時間:8時間/日
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15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
90件中 21件~30件
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