データベースエンジニア×年収700万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧
75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 |
日本ディクス株式会社
【首都圏ハイブリ/データエンジニア/面接1回】ITインフラ構築からソフトウェア開発、運用保守までを総合的に手掛けるIT企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
(例)
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します)
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等)のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数:約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数:約60名
■配属事業本部
Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です!
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例:Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります!
会社全体でも任意参加のイベント(BBQ、納会、部活動)もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。
(例)
・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成
・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築
・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援
・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善
・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善
・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案
案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
■配属部署
※下記2部署いずれかに配属となります(ご経験やご希望領域を踏まえて最終決定致します)
①金融業界メイン(クレジットカード領域・銀行等)のフロントシステムの開発・運用・保守を幅広く担う部署。
社員人数:約40名
② Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、
お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。
社員人数:約60名
■配属事業本部
Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です!
今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。
また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます
生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。
AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!
■特徴
①魅力的な開発環境
要件定義・基本設計などの上流工程から、詳細設計、構築、テストまで幅広い工程に携わることができ、特定工程だけに閉じないキャリア形成が可能です。
案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。
また、SES・受託案件を通じて新しい技術に挑戦できる機会もあり、社内にはナレッジ共有の文化が根付いているため、周囲に相談しながら技術力を高めていくことが可能です。
開発領域例:Webアプリケーション、業務システム、API連携など
②キャリアマップにそった案件アサインが可能
エンジニアのスキルアップと人材育成を重要な経営テーマとしている位、人材を大切にしています。
現場での経験だけでなく、継続的な学びと挑戦を通じて、一人ひとりが着実に成長できる環境づくりに力を入れています。
案件アサイン時は、今後なりたいキャリアを尊重しながら双方に相談の上決定しています。
③通しの良さと人を大切にする組織文化
コミュニケーションを重視した社員関係を築いており、個々が孤立するのではなく、
周囲と連携しながら仕事を進める風土があります。
例えば、毎年新卒入社時に事業本部全体にて歓迎会を開催するなど新しく入社される方を歓迎する風土があります!
会社全体でも任意参加のイベント(BBQ、納会、部活動)もあるため部署問わず様々な方とコニュニケーションを取ることも可能です。
■キャリアについて
キャリアを積んでいただくと、マネージャー職としてマネジメントに注力するキャリアとエキスパート職として技術をきわめていただくキャリアに分かれます。
定期的に上長と面談をする機会を設けておりますので、その際にどちらの道に進むか・今後どのようなキャリアを積みたいかなどをお話しいただいております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 575 〜 732 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 29年 | 従業員数 | 581人 |
株式会社カンム
【地方フルリモート/データエンジニア/実務5年~】データ基盤 & MLOps リード/1200万ダウンロード超えの決済・金融サービスのデータ戦略立案・実行 のリモートワーク求人
■お仕事内容
事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装
・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用
・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP)
・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用
■ チーム構成
現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています。
この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。
将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です。
■ポジションの魅力
・事業のコアで裁量を発揮
1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、
大きな裁量を持ってリードできます。
・ビジネスに直結するインパクト
PoC(実証実験)で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、
ダイレクトに実感できる環境です。
・難易度の高い技術課題への挑戦
金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、
本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。
・ゼロから仕組みを創る面白さ
プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、
最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。
■募集背景
データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、
スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。
特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。
今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、
再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、
事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装
・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用
・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP)
・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用
■ チーム構成
現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています。
この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。
将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です。
■ポジションの魅力
・事業のコアで裁量を発揮
1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、
大きな裁量を持ってリードできます。
・ビジネスに直結するインパクト
PoC(実証実験)で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、
ダイレクトに実感できる環境です。
・難易度の高い技術課題への挑戦
金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、
本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。
・ゼロから仕組みを創る面白さ
プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、
最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。
■募集背景
データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、
スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。
特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。
今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、
再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、
事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 900 〜 1,150 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
標準労働時間:9:00~18:00
コアタイム:11:00-15:00
フレキシブルタイム:6:00~20:00
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30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
-
|
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 64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 |
||
| 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 |
株式会社電通総研
【ハイブリッド/BI・DWHエンジニア/要件定義・DWH/BI構築・チームリード経験】 電通の知とITの力で、構想から実装まで企業変革をリードするDXパートナー! のリモートワーク求人
■お仕事内容
・BI/DWHエンジニアとして自社製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、
Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を行って頂きます。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、
Tableau、QlikView、Dr.SUMなどのといった他社BIツールへの連携機能の開発を行って頂きます。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れていきますので、最新技術動向の調査・検証も実施していただきます。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当していただきます。
・チームリーダー以上のポジションを担当していただき、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。
■このポジションで目指せるキャリア
<当ポジションの魅力>
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門さらにデータ利活用を行うユーザ部門と活動することが多く、お客様のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感することができます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案していきますので、ご自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。
ご自身の意見を顧客への最適なご提案へ反映できます。
<キャリアパス>
・入社時点のご自身のスキル、ご要望も踏まえつつ、担当して頂くプロジェクト、ポジションを決定します。
その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指して頂きます。
将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得頂くことが可能です。
<スキルアップのための支援>
・全社的な技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。
また、社内SNS等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。
■部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして当社製品(※1)の企画・開発・導入を行っております。
当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用領製品を企画・開発し市場へ投入していきます。
※1
BusinessSPECTRET:https://erp.dentsusoken.com/solution/sap-bi-businessspectre/
BusinessSPECTRET XC:https://erp.dentsusoken.com/solution/sap-bi-businessspectre_xc/
ADISIGHT-ACS:https://erp.dentsusoken.com/solution/adisight-acs/
EMPHASIGHT:https://erp.dentsusoken.com/solution/emphasight/
<導入事例>
東京エレクトロン、ナミックス、AREホールディングス、イーグル工業、古野電気など多数
https://erp.dentsusoken.com/casestudy/
【業務の変更の範囲】
当社の指示する業務全般
・BI/DWHエンジニアとして自社製品の企画・開発・導入、ならびに、マイクロソフトテクノロジーであるSQL Server BI、
Power BIを用いたエンドユーザー向けのアドオン機能開発を行って頂きます。
・Azure/AWSといったパブリッククラウド基盤へのシステム構築、Snowflake、MS FabricなどのクラウドDWH基盤の構築、
Tableau、QlikView、Dr.SUMなどのといった他社BIツールへの連携機能の開発を行って頂きます。
・製品開発においては新技術・新サービスも積極的に取り入れていきますので、最新技術動向の調査・検証も実施していただきます。
・製品導入にあたっては顧客企業と技術的な折衝も担当していただきます。
・チームリーダー以上のポジションを担当していただき、将来的にデータ活用ソリューション関連ビジネスをリードする人材を期待します。
■このポジションで目指せるキャリア
<当ポジションの魅力>
・SAP ERPをターゲットにしたソリューションを提供しており、プライムベンダーとして業界業種問わず国内有数の大企業が多く利用するSAPユーザー企業のDX推進部門・情報システム部門さらにデータ利活用を行うユーザ部門と活動することが多く、お客様のより近い立場で開発ができプロジェクトの成功を実感することができます。
・本領域は、新技術・サービスが頻繁に登場しますが、積極的に採用して提案していきますので、ご自身のスキルアップと成長機会が得られます。
・顧客企業へ最適な提案でどのソリューションを適用するかはプロジェクト側に裁量が認められています。
ご自身の意見を顧客への最適なご提案へ反映できます。
<キャリアパス>
・入社時点のご自身のスキル、ご要望も踏まえつつ、担当して頂くプロジェクト、ポジションを決定します。
その後経験を積むに従って、担当するシステム規模の拡大や業務分析等担当領域の拡大を目指して頂きます。
将来的にはプロジェクトマネージャへのステップアップやテクニカルスペシャリストとしてより専門的なスキルを修得頂くことが可能です。
<スキルアップのための支援>
・全社的な技術研修、ビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や、社外の交流について推奨しています。
また、社内SNS等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。
■部門の組織・事業ビジョン/ミッション
SAPユーザー向けデータ収集・活用ソリューションとして当社製品(※1)の企画・開発・導入を行っております。
当該ソリューションの認知度No1の地位を確立すると共に、新技術で次世代データ活用領製品を企画・開発し市場へ投入していきます。
※1
BusinessSPECTRET:https://erp.dentsusoken.com/solution/sap-bi-businessspectre/
BusinessSPECTRET XC:https://erp.dentsusoken.com/solution/sap-bi-businessspectre_xc/
ADISIGHT-ACS:https://erp.dentsusoken.com/solution/adisight-acs/
EMPHASIGHT:https://erp.dentsusoken.com/solution/emphasight/
<導入事例>
東京エレクトロン、ナミックス、AREホールディングス、イーグル工業、古野電気など多数
https://erp.dentsusoken.com/casestudy/
【業務の変更の範囲】
当社の指示する業務全般
| 想定年収 | 890 〜 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 |
社会や企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を、確かな技術力と創造力で支援しています。
先進的な情報技術をベースに、日本の金融機関や製造業のトップクラスの企業と直接取引し、事業環境の変化に呼応するITソリューションを提供しています。 |
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| 設立年数 | 52年 | 従業員数 | 1,842人 |
株式会社電通総研
【ハイブリッド/データエンジニア/AWS・Azure・GCPを用いたデータ基盤構築経験】 電通の知とITの力で、構想から実装まで企業変革をリードするDXパートナー! のリモートワーク求人
■お仕事内容
<期待役割>
データ分析基盤等、データエンジニアリング領域における青写真を描くだけではなく、その実現手段及び有益な提案するための体系的な知識体系/ノウハウを獲得し、形式知化して組織に還元する。
■このポジションで目指せるキャリア・やりがい・魅力
(1) Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証する。データ利用サイクル促進に貢献するデータアーキテクティングを、
大きな裁量をもって研究し実戦投入することが可能
(2) データマネジメントにおいてはデータ利用促進のためのデータ品質やデータの可観測性などが重要である。
しかし、具体的な管理手法は発展途上であるため、その確立に取り組める
(3) データ品質特性とそれに対応するメタデータの抽出および可視化方法、データフォーマットやレイクハウス、
データモデリングの技術の有用性検証など、地に足の着いたデータマネジメントスキルを身につけられる
■部署のビジョン/ミッション(ビジネス展望・顧客提供価値)
クロスイノベーション本部は、技術をベースに組織、社会に貢献することを第一のミッションとしています。
・データエンジニアリング領域における先進的/先端技術開発
・特にデータ分析基盤構築後のデータ利活用促進策に関する技術的課題解決
・他本部のデータ利活用に関する案件の支援
【業務の変更の範囲】
当社の指示する業務全般
<期待役割>
データ分析基盤等、データエンジニアリング領域における青写真を描くだけではなく、その実現手段及び有益な提案するための体系的な知識体系/ノウハウを獲得し、形式知化して組織に還元する。
■このポジションで目指せるキャリア・やりがい・魅力
(1) Modern Data Stackをデータアーキテクチャ検討・検証する。データ利用サイクル促進に貢献するデータアーキテクティングを、
大きな裁量をもって研究し実戦投入することが可能
(2) データマネジメントにおいてはデータ利用促進のためのデータ品質やデータの可観測性などが重要である。
しかし、具体的な管理手法は発展途上であるため、その確立に取り組める
(3) データ品質特性とそれに対応するメタデータの抽出および可視化方法、データフォーマットやレイクハウス、
データモデリングの技術の有用性検証など、地に足の着いたデータマネジメントスキルを身につけられる
■部署のビジョン/ミッション(ビジネス展望・顧客提供価値)
クロスイノベーション本部は、技術をベースに組織、社会に貢献することを第一のミッションとしています。
・データエンジニアリング領域における先進的/先端技術開発
・特にデータ分析基盤構築後のデータ利活用促進策に関する技術的課題解決
・他本部のデータ利活用に関する案件の支援
【業務の変更の範囲】
当社の指示する業務全般
| 想定年収 | 720 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:5:00-22:00
標準労働時間:7時間/日
※裁量労働制もあり
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
社会や企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を、確かな技術力と創造力で支援しています。
先進的な情報技術をベースに、日本の金融機関や製造業のトップクラスの企業と直接取引し、事業環境の変化に呼応するITソリューションを提供しています。 |
||
| 設立年数 | 52年 | 従業員数 | 1,842人 |
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