自社サービス企業×年収1000万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -14ページ目
403件中 131件~140件
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習を用いたモデルの開発・実装の経験】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決する機械学習エンジニアの募集 のリモートワーク求人
■MyVisionについて
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
MyVisionは、複数のシリアルアントレプレナー、戦略ファーム出身者、業界トップのキャリアアドバイザーがタッグを組んで設立した、急成長中のHR企業です。現在は、転職領域にフォーカスして事業運営しています。
日本の転職市場は、転職環境の変化や企業の採用ニーズ増加に伴い、急速に拡大しています。
一方で、既存事業者のサービス品質には構造的な課題が存在し、求職者のユーザー体験の悪さは長年放置されてきました。
そうした現状に対し、MyVisionでは、「 徹底したシステム化と仕組み化により、質/量ともに、圧倒的に高水準な転職支援を提供する」 という事業ビジョンを掲げ、業界全体の課題解決を志しています。
旧態依然とした人材業界の非効率的なプロセスや、前時代的な業界慣習を一新し、キャリアアドバイザーが求職者に向き合う時間を最大化することで、満足度と納得感のある質の高い転職支援を提供できる仕組みを整えています。
創業以降、現在まで急速な事業拡大を続けてきた弊社は、1つのマイルストーンとして2028年の上場を計画しており、その目標に向け、今後ますます成長スピードを加速させていきます。
そのため、弊社にとって、 優秀な人材の採用は経営上の最重要テーマ となっており、一緒に働いていただける仲間を積極的に募集しております。
転職支援の会社で働く魅力
目の前の求職者様及び企業様に直接貢献し、喜んでいただけること が何よりの魅力です。
また、転職の意思決定を最適化することは、求職者個人だけでなく、日本社会全体の課題です。
求職者個人の人生が改善しない。
日本社会の賃金が上がっていかない。
パフォーマンスの悪い企業に人が残り続け、パフォーマンスが良い企業が成長しない
転職の意思決定ミスを最小化し、こういった課題を解決することが、日本のポテンシャルを実現することにも繋がると考えています。
■MyVisionを知る
<コーポレートサイト>
https://corporate.my-vision.co.jp/
■業務内容
主に下記ミッションに携わって頂きたいと考えています。
業界ごとの転職支援のリコメンドアルゴリズムの構築
MLの活用による転職体験(求職者・求人企業・社内メンバー)の改善
データ分析を活用した経営支援
■本ポジションの魅力
弊社は、近いうちに売上1,000億円の規模に到達できる、数少ないベンチャー企業だと自負しております。機械学習チームを抱えるベンチャー企業は多くあるとは思いますが、国内有数の大企業になりうるベンチャー企業の機械学習チームは多くありません。
将来的にその規模に到達する頃には、数十人以上の規模のMLチームを抱えることになるはずですが、そのチームの初期メンバーとして働くことは、大きな責任とともに、やりがい・楽しさを伴うものだと考えています。
■やりがい
・ゼロイチのチームビルディングと、プロダクション投入
MLチーム立ち上げフェーズのため、自分の手でチームを作り上げることができる
ありもののデータを用いるだけでなく、データ取得戦略から設計していくことができる
「分析」で完結せず、自社サービスに組み込んでの運用改善も含めての業務になる
・足腰の強い開発チーム・現場と協働できる
事業開始から継続的な設計変更を行ってきた開発部であるため、高い頻度でデータ設計・改善のPDCAを回すことができる
現場も開発部との連携を密に行っており、業務オペレーションの改善もスムーズに行える
また、開発メンバーにもCTOの岡部など、機械学習のバックグラウンドがある人間も多数在籍しているため、開発メンバーとのコミュニケーションもスムーズに行える環境です。
■年収レンジ
ベンチャーではありますが、日本の上場大企業を越える給与テーブルを目指しています。上場に向けて、SOも付与いたします。
また、メンバークラス(Lv表記)までは、下記に加え、最大20%までの出社手当を付与します。
Lv1(ジュニア):-550万円
Lv2(ミドル):550-750万円
Lv3(シニア):750-1,000万円
T4(スタッフ):1,000-1,500万円
M4(リード):900-1,400万円
M5(Mgr):1,200-1,800万円
M6(CXO):1,500-3,000万円
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
株式会社MyVision
【首都圏ハイブリッド/ソフトウェアエンジニア_Web/RailsもしくはReact.js (TypeScript) 2年以上】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決するWebエンジニア募集 のリモートワーク求人
【業務内容】
開発チームが管理するプロダクトは、大きく以下の3つから構成されます。
①100ページを越える社内システムの開発
- 社内のあらゆる部署の方が触れるため、ページ数も圧倒的に多く、中規模程度のWebアプリになっています。
- 企業全体としてオペレーションの変更・探索を継続していることもあり、日常的に高い開発リソースを投下しています。
②求職者の方向け「求職者マイページ」の開発
③求人企業の方向け「求人企業ポータル」の開発
これらすべてをやるのではなく、これらの中からいずれかを担当していただく形になります。
その他、場合によっては採用活動や、テックブログ・登壇などの発信活動にも携わっていただく場合もあります。
【チームについて】
※ 本項の内容は今後の組織拡大により多少の変動がありえます。
各チームはSWE5名、PdM1名で構成されています。
一部のSWEはFE専任/BE専任ですが、両方開発できるメンバーが多いです。
開発スタイルはアジャイル開発で、毎日の朝会、週次定例、月次の1on1で構成されています。
(とはいえ必要最低限で、SWEの参加すべきMTGはかなり少ないです。)
開発生産性も意識しており、例えば本番へのリリースは日次で行っています。
また、この他にWebデザイナーもサポートとして関わっています。
【やりがい】
社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
▼CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
▼SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
弊社のエンジニアには、メンバークラスも積極的に要件定義に関わり、現場やユーザとの密な交流を通じて、ソリューションを提案していく、という特色があります。
AI時代のエンジニアに求められてる「要件定義力」を磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
開発チームが管理するプロダクトは、大きく以下の3つから構成されます。
①100ページを越える社内システムの開発
- 社内のあらゆる部署の方が触れるため、ページ数も圧倒的に多く、中規模程度のWebアプリになっています。
- 企業全体としてオペレーションの変更・探索を継続していることもあり、日常的に高い開発リソースを投下しています。
②求職者の方向け「求職者マイページ」の開発
③求人企業の方向け「求人企業ポータル」の開発
これらすべてをやるのではなく、これらの中からいずれかを担当していただく形になります。
その他、場合によっては採用活動や、テックブログ・登壇などの発信活動にも携わっていただく場合もあります。
【チームについて】
※ 本項の内容は今後の組織拡大により多少の変動がありえます。
各チームはSWE5名、PdM1名で構成されています。
一部のSWEはFE専任/BE専任ですが、両方開発できるメンバーが多いです。
開発スタイルはアジャイル開発で、毎日の朝会、週次定例、月次の1on1で構成されています。
(とはいえ必要最低限で、SWEの参加すべきMTGはかなり少ないです。)
開発生産性も意識しており、例えば本番へのリリースは日次で行っています。
また、この他にWebデザイナーもサポートとして関わっています。
【やりがい】
社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
▼CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
▼SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
弊社のエンジニアには、メンバークラスも積極的に要件定義に関わり、現場やユーザとの密な交流を通じて、ソリューションを提案していく、という特色があります。
AI時代のエンジニアに求められてる「要件定義力」を磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア(リーダークラス)/理工系分野の修士号&機械学習技術実務5年以上&画像・点群・音声などいずれか1つ実務経験】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
株式会社ナウキャスト
【フルリモート可/シニアデータサイエンティスト/データアナリストとしての実務経験】東大発/オルタナティブデータを用いたSaaSサービスを展開する企業のデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens(マーケットレンズ)」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事:https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事:https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 28人 |
株式会社EVeM
【首都圏ハイブリ/PM・PdM/PM・PL経験3年以上 ※PdMの肩書不要】リアルタイム対話AIアバター×マルチエージェント|仕様化〜開発推進を担う開発PM/PdM候補を募集 のリモートワーク求人
【募集背景】
EVeMは、実績あるトレーナーによる法人向けマネジメント支援サービスを、
「AIアバターによるリアルタイム対話体験」へと進化させる新規プロダクトの開発を進めています。
人による高品質なセッション支援で培ってきた知見をもとに、
・対話ログの構造化
・可視化
・レポーティング
までを一気通貫で支援する仕組みの実現を目指しています。
現在、Vercel AI SDK を用いたマルチエージェント基盤の初期実装が進んでおり、
・リアルタイムAPI/WebSocket による対話制御
・Live2Dアバターとの連動
・対話データの SQL 保存
といった主要機能が動き始めています。
一方で、経営レイヤーが担うべき事業・人事・プロダクト戦略の領域が広がっており、シニアPdMが上位レイヤーの検討に時間を割く必要性が高まっています。
そのため、上位方針を受けて仕様・計画・開発進行を担う実務寄りの開発PM/アシスタントPdMを迎え、エンジニアが実装に集中できる体制を強化したいと考えています。
【仕事概要】
本ポジションは、EVeMが開発を進める「AIアバターによるリアルタイム対話プロダクト」において、プロダクトの立ち上げフェーズから、今後の成長を見据えた推進を担う開発プロジェクトマネージャー(PdM候補) のポジションです。
VPおよびシニアPdMが担う事業・プロダクト戦略を前提に、ユーザー体験の設計、優先順位付け、仮説検証、仕様策定、開発プロジェクトの推進まで、「方針を具体的な仕様と計画に翻訳し、開発を前に進める」実務を一貫して担っていただきます。
特に本ポジションでは、
・抽象的なアイデアや要望を構造化し、「実装可能な仕様」へと具体化していくこと
・ハイレベルなエンジニア・デザイナーと並走し、開発のフォーカスと優先順位を整理していくこと
・不確実性の高い状況でも、仮説検証を回しながらプロダクトを着実に前進させていくこと
といった、“プロダクトを止めずに前に進め続ける力” が期待されています。
なお、プロダクト全体の戦略方針は経営レイヤーおよびシニアPdMが担っており、本ポジションはその方針を前提に、仕様設計と開発プロジェクトの推進をリードする立ち位置です。
将来的には、マルチプロダクト展開における0→1の新規プロダクト立ち上げを、上位方針を踏まえながらリードいただく機会も想定しています。
【具体的な仕事内容】
■ プロジェクトマネジメント/プロダクト計画
-上位の事業・プロダクト戦略を踏まえた、機能・リリース計画への落とし込み
-スプリント単位でのバックログ整理と優先順位付け
-経営・Biz・開発メンバーとの認識合わせ、進捗共有、リスク/課題の整理
■ ユーザー体験の設計・改善
-定性/定量リサーチの設計・実施
-ユーザーストーリー作成、課題発見、仮説検証
-デザイナーと協働した UX/UI 改善提案
■ 仕様策定・要件定義(本ポジションの中核ミッション)
-抽象的な要求・アイデアを、エンジニアリング観点を踏まえた仕様へと落とし込む
-画面/遷移設計を含む機能仕様の策定
-マルチエージェント/リアルタイム対話領域における要求精度のすり合わせ
-不確実な状態から仕様を定義し、開発チームが迷いなく実装に集中できる状態をつくる
■ 開発プロジェクトの推進
-テックリード・エンジニアとの連携による日々の開発進行のファシリテーション
-スプリント運営(計画・レビュー・振り返り)およびリリースマネジメント
-開発状況に応じたスコープ/優先順位の見直しと、関係者への共有・調整
■ リリース後のグロース推進
-プロダクト利用データの分析
-継続率向上・業務効率化・自走化支援につながる改善企画
-顧客の声や現場のインサイトを反映した機能拡張の提案
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
EVeMは、実績あるトレーナーによる法人向けマネジメント支援サービスを、
「AIアバターによるリアルタイム対話体験」へと進化させる新規プロダクトの開発を進めています。
人による高品質なセッション支援で培ってきた知見をもとに、
・対話ログの構造化
・可視化
・レポーティング
までを一気通貫で支援する仕組みの実現を目指しています。
現在、Vercel AI SDK を用いたマルチエージェント基盤の初期実装が進んでおり、
・リアルタイムAPI/WebSocket による対話制御
・Live2Dアバターとの連動
・対話データの SQL 保存
といった主要機能が動き始めています。
一方で、経営レイヤーが担うべき事業・人事・プロダクト戦略の領域が広がっており、シニアPdMが上位レイヤーの検討に時間を割く必要性が高まっています。
そのため、上位方針を受けて仕様・計画・開発進行を担う実務寄りの開発PM/アシスタントPdMを迎え、エンジニアが実装に集中できる体制を強化したいと考えています。
【仕事概要】
本ポジションは、EVeMが開発を進める「AIアバターによるリアルタイム対話プロダクト」において、プロダクトの立ち上げフェーズから、今後の成長を見据えた推進を担う開発プロジェクトマネージャー(PdM候補) のポジションです。
VPおよびシニアPdMが担う事業・プロダクト戦略を前提に、ユーザー体験の設計、優先順位付け、仮説検証、仕様策定、開発プロジェクトの推進まで、「方針を具体的な仕様と計画に翻訳し、開発を前に進める」実務を一貫して担っていただきます。
特に本ポジションでは、
・抽象的なアイデアや要望を構造化し、「実装可能な仕様」へと具体化していくこと
・ハイレベルなエンジニア・デザイナーと並走し、開発のフォーカスと優先順位を整理していくこと
・不確実性の高い状況でも、仮説検証を回しながらプロダクトを着実に前進させていくこと
といった、“プロダクトを止めずに前に進め続ける力” が期待されています。
なお、プロダクト全体の戦略方針は経営レイヤーおよびシニアPdMが担っており、本ポジションはその方針を前提に、仕様設計と開発プロジェクトの推進をリードする立ち位置です。
将来的には、マルチプロダクト展開における0→1の新規プロダクト立ち上げを、上位方針を踏まえながらリードいただく機会も想定しています。
【具体的な仕事内容】
■ プロジェクトマネジメント/プロダクト計画
-上位の事業・プロダクト戦略を踏まえた、機能・リリース計画への落とし込み
-スプリント単位でのバックログ整理と優先順位付け
-経営・Biz・開発メンバーとの認識合わせ、進捗共有、リスク/課題の整理
■ ユーザー体験の設計・改善
-定性/定量リサーチの設計・実施
-ユーザーストーリー作成、課題発見、仮説検証
-デザイナーと協働した UX/UI 改善提案
■ 仕様策定・要件定義(本ポジションの中核ミッション)
-抽象的な要求・アイデアを、エンジニアリング観点を踏まえた仕様へと落とし込む
-画面/遷移設計を含む機能仕様の策定
-マルチエージェント/リアルタイム対話領域における要求精度のすり合わせ
-不確実な状態から仕様を定義し、開発チームが迷いなく実装に集中できる状態をつくる
■ 開発プロジェクトの推進
-テックリード・エンジニアとの連携による日々の開発進行のファシリテーション
-スプリント運営(計画・レビュー・振り返り)およびリリースマネジメント
-開発状況に応じたスコープ/優先順位の見直しと、関係者への共有・調整
■ リリース後のグロース推進
-プロダクト利用データの分析
-継続率向上・業務効率化・自走化支援につながる改善企画
-顧客の声や現場のインサイトを反映した機能拡張の提案
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
■事業内容:
・マネージャーイネーブルメント事業 ■会社概要 マネージャー向けマネジメントトレーニングプログラム「マネ型」を主力事業として展開しています。当社のミッション「マネジメントを、誰でもできるテクノロジーにする」に基づき、実務で使えるナレッジを開発、提供しています。 ※サービス開始5年で170社以上、2,000名以上の経営者や管理職に向けての導入実績があります。 ■「マネ型」について: 「マネ型」は「THE MANAGEMENT PATTERN」が使いこなせるようになるマネージャーイネーブルメントサービスです。当社が提供するのは、マネジメントの理論を学ぶ研修ではなく、どんな課題に対してもマネジメントの型を使いこなし解決できる技術を身につけるトレーニングです。「覚える」や「忘れないようにする」という従来の研修が抱えていた課題を克服するため研究・実証を重ね、日常業務に溶け込む形で皆さんのマネジメント業務を支援する“THE MANAGEMENT PATTERN”としてリニューアルしました。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社EVeM
【首都圏ハイブリッド/テックリード候補 (バックエンド / Webアプリ)/開発経験3年以上】自社サービス|大手企業との取引多数|「AIアバターによるリアルタイム対話体験へ拡張する」新規プロダクトを開発! のリモートワーク求人
■お仕事内容
現在当社は、実績あるトレーナーによる法人向けマネジメント支援を、「AIアバターによるリアルタイム対話体験へ拡張する」
新規プロダクトを開発中です。
これは当社の次の事業の大きな柱として位置づけており、シェア獲得を見据えた戦略案件です。
人による高品質セッションで培った知見をベースに、対話ログの構造化・可視化・レポーティングまでを
一気通貫で支援することを狙いとしています。
現在、Vercel AI SDK を中核としたマルチエージェント基盤の初期実装が進捗しており、
・リアルタイムAPI/WebSocket での対話制御
・Live2D アバター連動
・対話データの SQL への保存
まで到達しています。
ここから実運用レベルの拡張・高速化・堅牢化を牽引いただけるテックリード候補を募集します!
※体験品質が極めて重要(話していて気持ちいい・頼れるアバター体験)です。
推論処理の重さへの対応、品質評価の仕組み、対話データの可視化・レポート活用がメインの検討領域となります。
<具体的な業務イメージ>
・Webアプリ/バックエンドの設計・実装・コードレビュー
・リアルタイム通信・非同期処理・スケーラビリティの改善
・データモデル/スキーマ設計、ログ整備、レポーティング基盤への接続
・エージェント評価・安全性の仕組みとのインターフェース設計
・CI/CD・モニタリング・アラート整備、運用の自動化
・技術選定・技術的負債の解消計画の策定と推進
■仕事の魅力
(1) リアルタイム・マルチエージェントAIの実現
- 単なるRAGやプロンプトの利用に留まらず、リアルタイムAPIやWebSocketを活用したマルチエージェントアーキテクチャを
ゼロから設計・実装します。
(2) 高い裁量と自由な技術選定
- 技術選定の自由度が高い環境です。
- また、ユーザー体験(UX)の重要度が高く、インタラクションや表現の細部にこだわりを持って開発したい
エンジニアを歓迎しており、動きや体験の心地よさを追求できます。
(3) 日本のマネジメントを変革するプロダクト
- AIを通して「マネジメントの再現性を高める」という社会的テーマを、あなたのコードで形にし、
次の成長フェーズを共に推進できます。
■技術的チャレンジ
・リアルタイム対話
⇒低レイテンシな往復とWebSocket/リアルタイムAPIによるフロント同期
・マルチエージェント設計
⇒Vercel AI SDK を軸に、意図理解/プランニング/ナレッジ参照等の役割分担・遷移・ツール呼び出しを設計
・評価と安全性
⇒エージェント応答の品質評価プロセスやガード設計の確立
・データ活用
⇒対話ログの正規化・永続化(SQL)と、可視化・レポーティングによる改善ループ
・体験づくり
⇒Live2D アバターやUIのインタラクションを含む心地よい対話体験の追求
・スケーラビリティ
⇒重い推論処理を前提にした性能最適化/フォールバック方針の検討
■期待役割
・バックエンド/Webアプリ領域のテックリードとして、アーキテクチャ/データ設計/API設計/運用基盤を主導
・リアルタイムAPI・WebSocketを含む会話制御のサーバサイド実装・最適化
・マルチエージェントと連動するための境界設計(インターフェース/契約)とスループット最適化
・会話ログのスキーマ設計・正規化・永続化、可観測性(メトリクス/トレース/ログ)の整備
・フロント(Live2D/Next.js)・AIエージェント担当と協働し、低レイテンシで破綻しない体験を実現
・既存外部リードからの引き継ぎと、内製化のルール/標準づくり(レビュー、CI/CD、SLO など)
■開発チーム体制
・業務委託エンジニア数名を含む少数精鋭体制
・中長期的には開発ライン増設を見据え、Webアプリ側リードとAIエージェント側リードを分担していく
(ただしフルスタック志向の方ももちろん大歓迎です!)
■EVeMについて
株式会社EVeMは、日々移り変わっていくマネジメント課題に対して、独自のマネジメントメソッド
(THE MANAGEMENT PATTRUN)を元に経験豊富なトレーナーがマネージャーの方に伴走し、
支援するサービスを提供しています。
長年に渡るトレーナー実績を基に、現在「対話型AIアバター × マルチエージェント」型の新プロダクトを立ち上げ中。
これまでの知見とプロダクト開発力を掛け合わせた、次世代のサービスをつくりあげるフェーズにあります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
現在当社は、実績あるトレーナーによる法人向けマネジメント支援を、「AIアバターによるリアルタイム対話体験へ拡張する」
新規プロダクトを開発中です。
これは当社の次の事業の大きな柱として位置づけており、シェア獲得を見据えた戦略案件です。
人による高品質セッションで培った知見をベースに、対話ログの構造化・可視化・レポーティングまでを
一気通貫で支援することを狙いとしています。
現在、Vercel AI SDK を中核としたマルチエージェント基盤の初期実装が進捗しており、
・リアルタイムAPI/WebSocket での対話制御
・Live2D アバター連動
・対話データの SQL への保存
まで到達しています。
ここから実運用レベルの拡張・高速化・堅牢化を牽引いただけるテックリード候補を募集します!
※体験品質が極めて重要(話していて気持ちいい・頼れるアバター体験)です。
推論処理の重さへの対応、品質評価の仕組み、対話データの可視化・レポート活用がメインの検討領域となります。
<具体的な業務イメージ>
・Webアプリ/バックエンドの設計・実装・コードレビュー
・リアルタイム通信・非同期処理・スケーラビリティの改善
・データモデル/スキーマ設計、ログ整備、レポーティング基盤への接続
・エージェント評価・安全性の仕組みとのインターフェース設計
・CI/CD・モニタリング・アラート整備、運用の自動化
・技術選定・技術的負債の解消計画の策定と推進
■仕事の魅力
(1) リアルタイム・マルチエージェントAIの実現
- 単なるRAGやプロンプトの利用に留まらず、リアルタイムAPIやWebSocketを活用したマルチエージェントアーキテクチャを
ゼロから設計・実装します。
(2) 高い裁量と自由な技術選定
- 技術選定の自由度が高い環境です。
- また、ユーザー体験(UX)の重要度が高く、インタラクションや表現の細部にこだわりを持って開発したい
エンジニアを歓迎しており、動きや体験の心地よさを追求できます。
(3) 日本のマネジメントを変革するプロダクト
- AIを通して「マネジメントの再現性を高める」という社会的テーマを、あなたのコードで形にし、
次の成長フェーズを共に推進できます。
■技術的チャレンジ
・リアルタイム対話
⇒低レイテンシな往復とWebSocket/リアルタイムAPIによるフロント同期
・マルチエージェント設計
⇒Vercel AI SDK を軸に、意図理解/プランニング/ナレッジ参照等の役割分担・遷移・ツール呼び出しを設計
・評価と安全性
⇒エージェント応答の品質評価プロセスやガード設計の確立
・データ活用
⇒対話ログの正規化・永続化(SQL)と、可視化・レポーティングによる改善ループ
・体験づくり
⇒Live2D アバターやUIのインタラクションを含む心地よい対話体験の追求
・スケーラビリティ
⇒重い推論処理を前提にした性能最適化/フォールバック方針の検討
■期待役割
・バックエンド/Webアプリ領域のテックリードとして、アーキテクチャ/データ設計/API設計/運用基盤を主導
・リアルタイムAPI・WebSocketを含む会話制御のサーバサイド実装・最適化
・マルチエージェントと連動するための境界設計(インターフェース/契約)とスループット最適化
・会話ログのスキーマ設計・正規化・永続化、可観測性(メトリクス/トレース/ログ)の整備
・フロント(Live2D/Next.js)・AIエージェント担当と協働し、低レイテンシで破綻しない体験を実現
・既存外部リードからの引き継ぎと、内製化のルール/標準づくり(レビュー、CI/CD、SLO など)
■開発チーム体制
・業務委託エンジニア数名を含む少数精鋭体制
・中長期的には開発ライン増設を見据え、Webアプリ側リードとAIエージェント側リードを分担していく
(ただしフルスタック志向の方ももちろん大歓迎です!)
■EVeMについて
株式会社EVeMは、日々移り変わっていくマネジメント課題に対して、独自のマネジメントメソッド
(THE MANAGEMENT PATTRUN)を元に経験豊富なトレーナーがマネージャーの方に伴走し、
支援するサービスを提供しています。
長年に渡るトレーナー実績を基に、現在「対話型AIアバター × マルチエージェント」型の新プロダクトを立ち上げ中。
これまでの知見とプロダクト開発力を掛け合わせた、次世代のサービスをつくりあげるフェーズにあります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
■事業内容:
・マネージャーイネーブルメント事業 ■会社概要 マネージャー向けマネジメントトレーニングプログラム「マネ型」を主力事業として展開しています。当社のミッション「マネジメントを、誰でもできるテクノロジーにする」に基づき、実務で使えるナレッジを開発、提供しています。 ※サービス開始5年で170社以上、2,000名以上の経営者や管理職に向けての導入実績があります。 ■「マネ型」について: 「マネ型」は「THE MANAGEMENT PATTERN」が使いこなせるようになるマネージャーイネーブルメントサービスです。当社が提供するのは、マネジメントの理論を学ぶ研修ではなく、どんな課題に対してもマネジメントの型を使いこなし解決できる技術を身につけるトレーニングです。「覚える」や「忘れないようにする」という従来の研修が抱えていた課題を克服するため研究・実証を重ね、日常業務に溶け込む形で皆さんのマネジメント業務を支援する“THE MANAGEMENT PATTERN”としてリニューアルしました。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社THIRD
【フルリモート/新規事業開発担当(コンサル出身者向け) ディレクター候補】建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
建設・ビル管理領域に特化したバーティカルAI企業THIRDで、”劣化診断2.3億件・修繕見積500億円/年”ものビッグデータを学習する特化型AIを社会実装。非効率な建設・不動産業務をAIで置換し、実運用で80%超の精度を実現。直近はゼネコン・デベ・製造業向けAI-Solution事業も急拡大。建設業界基盤から社会変革の主役を担ってみませんか?
ミッション
もし本ポジションがなければ——日本の建設業界で非効率なアナログ業務(紙・FAX・属人化)が温存され、AIの社会実装による構造改革のスピードが大幅に鈍化します。AIを軸とした産業変革の「最前線」で、業界構造そのものを再設計する旗振り役としてご活躍いただきます。
プロダクト/事業の今
・Kaggle Grandmaster等、世界レベルAIエンジニア×現役現場監督出身プロが、現場知とデータ科学で協働
・劣化診断2.3億件、修繕見積500億円/年など“日本最大級の建設データ”によるAIモデリング力
・汎用型AI(生成AI)が不得意な専門領域でも、“実務精度80%以上”の自動化を実現し差別化
・業界向け特化型AI-Solution事業が急伸。ゼネコン・不動産大手など案件拡大中(2024年6月時点)
チーム/カルチャー
・顧客起点・現場ドリブンの事業推進
・社会的意義・技術性の両立を重視
・スピードと柔軟性を両立/フラットな議論・協働文化
業務内容
・建設・不動産業界大手〜中堅企業へのDX/AI推進コンサルティング
・顧客CxO/部門長クラスとの対話・課題抽出・仮説設計・提案
・プロジェクトデリバリー:要件定義〜実装支援、成果検証
・エンジニア/データサイエンティストとの連携によるAIソリューション具体化
・AI導入や受託開発案件のプロジェクトセールス※ご希望/適性考慮
・AIソリューション事業/組織の構築・運営(リーダー/マネジメント業務含む)
・社会インパクトを重視した新規サービス企画・事業開発
▼プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000064081.html
▼社員インタビュー
【AIコンサル】AIソリューション部_小島
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/fyWFJfDL
【PdM】プロダクト戦略部_石田
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/TtytKwA7
【AIエンジニア】AI開発部_鳥羽
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/HdxnlNsY
【業務の変更の範囲】
無
ミッション
もし本ポジションがなければ——日本の建設業界で非効率なアナログ業務(紙・FAX・属人化)が温存され、AIの社会実装による構造改革のスピードが大幅に鈍化します。AIを軸とした産業変革の「最前線」で、業界構造そのものを再設計する旗振り役としてご活躍いただきます。
プロダクト/事業の今
・Kaggle Grandmaster等、世界レベルAIエンジニア×現役現場監督出身プロが、現場知とデータ科学で協働
・劣化診断2.3億件、修繕見積500億円/年など“日本最大級の建設データ”によるAIモデリング力
・汎用型AI(生成AI)が不得意な専門領域でも、“実務精度80%以上”の自動化を実現し差別化
・業界向け特化型AI-Solution事業が急伸。ゼネコン・不動産大手など案件拡大中(2024年6月時点)
チーム/カルチャー
・顧客起点・現場ドリブンの事業推進
・社会的意義・技術性の両立を重視
・スピードと柔軟性を両立/フラットな議論・協働文化
業務内容
・建設・不動産業界大手〜中堅企業へのDX/AI推進コンサルティング
・顧客CxO/部門長クラスとの対話・課題抽出・仮説設計・提案
・プロジェクトデリバリー:要件定義〜実装支援、成果検証
・エンジニア/データサイエンティストとの連携によるAIソリューション具体化
・AI導入や受託開発案件のプロジェクトセールス※ご希望/適性考慮
・AIソリューション事業/組織の構築・運営(リーダー/マネジメント業務含む)
・社会インパクトを重視した新規サービス企画・事業開発
▼プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000064081.html
▼社員インタビュー
【AIコンサル】AIソリューション部_小島
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/fyWFJfDL
【PdM】プロダクト戦略部_石田
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/TtytKwA7
【AIエンジニア】AI開発部_鳥羽
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/HdxnlNsY
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 1,200 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 |
|
||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170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/DevExコンサルタント/コンサルティングアプローチおよびロードマップ策定の経験】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
社内の営業・技術チームと連携しながら、お客様の課題に応じた戦略的提案や、横断プロジェクトの推進に関わっていただきます。
<具体例>
・開発リードタイム短縮によるROIのモデリングと計測
・開発組織のパフォーマンス(Four Keysなど)と事業KPIの相関関係を示したレポート策定
・事業戦略と連動した開発チームの体制や技術投資を盛り込んだ予算策定/提案
・Internal Developer Platform (IDP) の構築計画の策定
・開発生産性の可視化
・AIコーディングアシスタントの全社導入と活用方針の策定
・自律型AIエージェントによる開発タスクの洗い出し
・AI駆動開発プロセスの導入
“正解がない領域をお客様と一緒に考える”というスタンスを大切にしているため、ドキュメントの整備や仮説の言語化、
関係者とのコミュニケーションといった基礎的な業務も重要な役割です。
■入社後イメージ
入社後、2ヶ月はオンボーディング期間として、商談やプロジェクトへの同席などを通して事業部が提供する各サービス(Platform Engineering、AI駆動開発支援等)の
技術概要や価値、お客様が抱える課題や提案プロセスをキャッチアップします。必要に応じて外部研修などの支援も行う場合もあります。
3ヶ月以降は、徐々にお客様へのヒアリングを通し、社内のエンジニアと連携した上で、課題の仮説構築と提案ストーリーの設計に挑戦してもらいます。
必要に応じて、プロジェクトコントロールもお任せします。
“開発者体験が導く価値”を具体化し、技術的な裏付けと合わせてお客様課題解決につないでいく ──それが、DevExコンサルタントに求められる役割です。
< プロジェクト例>
資産運用会社|実践型クラウドネイティブトレーニング、Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手定期船・物流系IT企業|Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手小売系IT企業| Platform Engineering推進支援
など実績多数
■職種概要
お客様の開発組織が抱える構造的課題に対し、DevEx(開発者体験)変革のロードマップ策定やプロジェクトの設計・推進に段階的に関わっていただきます。
※DevExとは
開発環境の最適化、ツール導入、プロセス改善、文化醸成などを通じた、開発者の生産性向上と満足度向上を目的とした概念・取り組みを指します。
近年、ソフトウェア開発の複雑化とエンジニアの需要増加を受けて注目されている概念です。
事業部が提供するサービスポートフォリオはすべてお客様のDevExの向上につながるよう設計しています。
最初は既存メンバーと連携しながら学びを深め、将来的には価値ある提案を形にし、お客様の開発組織の発展をリードする中核人材へのステップアップを目指していただきます。
◎当社サービスポートフォリオの例
・Platform Engineering推進支援(Azure、Kubernetes、Terraform、CI/CDなど)
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/platform-engineering/
・AI駆動開発支援(GitHub Copilot)
・AIエージェント開発支援(Azure AI Foundryなど)
・開発者ポータル「PlaTT」
https://www.ap-com.co.jp/platt/
■募集背景
事業部では、お客様開発組織のDevEx(開発者体験)向上をMissionに、専門性を持ったエンジニアでチームを構成しお客様へ価値提供を行ってきました。
一方で、チーム毎の個別アプローチでは、お客様開発組織全体に関わる課題や経営的なテーマに対して、横断的かつ継続的な価値提案を届けることが難しい局面もありました。
そこで今回、提案初期の段階からお客様と伴走し、事業部の各チームやサービスポートフォリオを組み合わせた大きな価値提供を設計・適用していくための体制強化の一環として、新たな仲間を募集します。
◎参考情報
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
■期待する役割
DevEx変革に向けた共創パートナーとして 、お客様の課題整理・仮説構築・提案の設計支援を担っていただくことを期待しています。
お客様との継続的な関係構築を通して、社内チームとつなぐ役割も含め、段階的に領域を広げていただきます。
■魅力・やりがい
◎現場と経営をつなぐ“技術×戦略”の対話に関わる経験が大きな糧となります。
・お客様経営層との提案やディスカッションの現場に立ち会います。
・戦略的な視点や事業開発的思考を身につけることができます。
◎今まさに市場が求めている最先端技術の知見を深め、提案幅を広げることができます。
・Kubernetes、AIエージェントなど
◎培ってきた技術的知見が、お客様の経営判断にどう影響を与えるのかを間近で体感できます。
・コードを書くだけでは体験できない開発組織全体の課題解決に上流から関われます
◎立ち上がったばかりのポジションです。
・プロセスや仕組みも一緒に整えていく経験ができます。
(まだ整っていないものを創っていく面白さとやりがいがある環境です)
◎エンジニア・マーケ・コンサルの枠を超えた“越境型キャリア”を築く一歩を踏み出せます。
・技術的な裏付けを持って具体的な解決策を提示できます
・絵に描いた餅で終わらせない、実現可能性の高い提案ができます
(クライアントからの絶大な信頼獲得と自信成果に繋がります)
ビジネスと技術の間を越境しながら、自分の言葉で価値を伝え、お客様に並走していきたい──
そんな志向をお持ちの方にとって、最適な挑戦の場です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
社内の営業・技術チームと連携しながら、お客様の課題に応じた戦略的提案や、横断プロジェクトの推進に関わっていただきます。
<具体例>
・開発リードタイム短縮によるROIのモデリングと計測
・開発組織のパフォーマンス(Four Keysなど)と事業KPIの相関関係を示したレポート策定
・事業戦略と連動した開発チームの体制や技術投資を盛り込んだ予算策定/提案
・Internal Developer Platform (IDP) の構築計画の策定
・開発生産性の可視化
・AIコーディングアシスタントの全社導入と活用方針の策定
・自律型AIエージェントによる開発タスクの洗い出し
・AI駆動開発プロセスの導入
“正解がない領域をお客様と一緒に考える”というスタンスを大切にしているため、ドキュメントの整備や仮説の言語化、
関係者とのコミュニケーションといった基礎的な業務も重要な役割です。
■入社後イメージ
入社後、2ヶ月はオンボーディング期間として、商談やプロジェクトへの同席などを通して事業部が提供する各サービス(Platform Engineering、AI駆動開発支援等)の
技術概要や価値、お客様が抱える課題や提案プロセスをキャッチアップします。必要に応じて外部研修などの支援も行う場合もあります。
3ヶ月以降は、徐々にお客様へのヒアリングを通し、社内のエンジニアと連携した上で、課題の仮説構築と提案ストーリーの設計に挑戦してもらいます。
必要に応じて、プロジェクトコントロールもお任せします。
“開発者体験が導く価値”を具体化し、技術的な裏付けと合わせてお客様課題解決につないでいく ──それが、DevExコンサルタントに求められる役割です。
< プロジェクト例>
資産運用会社|実践型クラウドネイティブトレーニング、Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手定期船・物流系IT企業|Platform Engineering推進支援、開発者ポータル「PlaTT」
大手小売系IT企業| Platform Engineering推進支援
など実績多数
■職種概要
お客様の開発組織が抱える構造的課題に対し、DevEx(開発者体験)変革のロードマップ策定やプロジェクトの設計・推進に段階的に関わっていただきます。
※DevExとは
開発環境の最適化、ツール導入、プロセス改善、文化醸成などを通じた、開発者の生産性向上と満足度向上を目的とした概念・取り組みを指します。
近年、ソフトウェア開発の複雑化とエンジニアの需要増加を受けて注目されている概念です。
事業部が提供するサービスポートフォリオはすべてお客様のDevExの向上につながるよう設計しています。
最初は既存メンバーと連携しながら学びを深め、将来的には価値ある提案を形にし、お客様の開発組織の発展をリードする中核人材へのステップアップを目指していただきます。
◎当社サービスポートフォリオの例
・Platform Engineering推進支援(Azure、Kubernetes、Terraform、CI/CDなど)
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/platform-engineering/
・AI駆動開発支援(GitHub Copilot)
・AIエージェント開発支援(Azure AI Foundryなど)
・開発者ポータル「PlaTT」
https://www.ap-com.co.jp/platt/
■募集背景
事業部では、お客様開発組織のDevEx(開発者体験)向上をMissionに、専門性を持ったエンジニアでチームを構成しお客様へ価値提供を行ってきました。
一方で、チーム毎の個別アプローチでは、お客様開発組織全体に関わる課題や経営的なテーマに対して、横断的かつ継続的な価値提案を届けることが難しい局面もありました。
そこで今回、提案初期の段階からお客様と伴走し、事業部の各チームやサービスポートフォリオを組み合わせた大きな価値提供を設計・適用していくための体制強化の一環として、新たな仲間を募集します。
◎参考情報
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
■期待する役割
DevEx変革に向けた共創パートナーとして 、お客様の課題整理・仮説構築・提案の設計支援を担っていただくことを期待しています。
お客様との継続的な関係構築を通して、社内チームとつなぐ役割も含め、段階的に領域を広げていただきます。
■魅力・やりがい
◎現場と経営をつなぐ“技術×戦略”の対話に関わる経験が大きな糧となります。
・お客様経営層との提案やディスカッションの現場に立ち会います。
・戦略的な視点や事業開発的思考を身につけることができます。
◎今まさに市場が求めている最先端技術の知見を深め、提案幅を広げることができます。
・Kubernetes、AIエージェントなど
◎培ってきた技術的知見が、お客様の経営判断にどう影響を与えるのかを間近で体感できます。
・コードを書くだけでは体験できない開発組織全体の課題解決に上流から関われます
◎立ち上がったばかりのポジションです。
・プロセスや仕組みも一緒に整えていく経験ができます。
(まだ整っていないものを創っていく面白さとやりがいがある環境です)
◎エンジニア・マーケ・コンサルの枠を超えた“越境型キャリア”を築く一歩を踏み出せます。
・技術的な裏付けを持って具体的な解決策を提示できます
・絵に描いた餅で終わらせない、実現可能性の高い提案ができます
(クライアントからの絶大な信頼獲得と自信成果に繋がります)
ビジネスと技術の間を越境しながら、自分の言葉で価値を伝え、お客様に並走していきたい──
そんな志向をお持ちの方にとって、最適な挑戦の場です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 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 |
403件中 131件~140件
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