Tableau×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧
5件中 1件~5件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 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: ◼︎勤務時間
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 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社SaR
【リモート◎/東京】データエンジニア・データサイエンティスト!未経験可/2ヶ月研修/リモート有 のリモートワーク求人
■お仕事内容
企業が抱えている問題の解決するために、企業に蓄えられている膨大なデータを利活用できる形に整えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データベースやプラットフォームの構築
・データ収集の仕組みの開発
・データ加工および集計
・データの可視化を用いたデータ共有
・統計モデルの設計および構築 等
▼案件実績
・広告の効果分析
・工場の労災データの見える化
・化粧品会社へのCRM分析およびマーケティング支援
■就業環境
▼研修制度
研修は、当社取締役が業界で豊富な経験をもとに作成しており、実践の現場で通用するプログラムとなっています。
データ基盤の基礎からスタートし、収集の仕組みづくり、加工・可視化の手法、統計モデル設計を実戦形式で段階的に習得可能です。
データ分析において必要とされる開発スキルを伸ばすことができる、充実した研修制度も整っているため、安心して就業可能です。
経験の無い方でも、データエンジニアとして活躍するためのスキルを着実に習得できる環境です。
<研修内容>
データ分析業務の概要、コンピューター基礎、統計学基礎、機械学習基礎、SQL実践研修、Pythonによるデータ処理、
データ分析の実践知識、クラウド基礎、クラウド環境によるデータ可視化開発演習
▼キャリアイメージ
中途入社メンバーの多くは経験ゼロからのスタートですが、
成果や頑張りが評価される環境があり、入社1年でキャリアアップした社員もおります。
当社の成長に伴い、更なる採用を想定しており、会社としての成長の中で、
リーダーやマネジメント等のポジションへの登用の可能性もございます。
入社時点では、データ分析やITの知識は問いません。人として魅力を持っている方や成長したい意欲のある方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
企業が抱えている問題の解決するために、企業に蓄えられている膨大なデータを利活用できる形に整えていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データベースやプラットフォームの構築
・データ収集の仕組みの開発
・データ加工および集計
・データの可視化を用いたデータ共有
・統計モデルの設計および構築 等
▼案件実績
・広告の効果分析
・工場の労災データの見える化
・化粧品会社へのCRM分析およびマーケティング支援
■就業環境
▼研修制度
研修は、当社取締役が業界で豊富な経験をもとに作成しており、実践の現場で通用するプログラムとなっています。
データ基盤の基礎からスタートし、収集の仕組みづくり、加工・可視化の手法、統計モデル設計を実戦形式で段階的に習得可能です。
データ分析において必要とされる開発スキルを伸ばすことができる、充実した研修制度も整っているため、安心して就業可能です。
経験の無い方でも、データエンジニアとして活躍するためのスキルを着実に習得できる環境です。
<研修内容>
データ分析業務の概要、コンピューター基礎、統計学基礎、機械学習基礎、SQL実践研修、Pythonによるデータ処理、
データ分析の実践知識、クラウド基礎、クラウド環境によるデータ可視化開発演習
▼キャリアイメージ
中途入社メンバーの多くは経験ゼロからのスタートですが、
成果や頑張りが評価される環境があり、入社1年でキャリアアップした社員もおります。
当社の成長に伴い、更なる採用を想定しており、会社としての成長の中で、
リーダーやマネジメント等のポジションへの登用の可能性もございます。
入社時点では、データ分析やITの知識は問いません。人として魅力を持っている方や成長したい意欲のある方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 35人 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/データエンジニア/実務3年~】IT&AI領域×人材育成の事業/フルフレックス◎ のリモートワーク求人
______
【募集背景】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
日本では、デジタル化の進展が遅れており、2030年には先端IT人材が79万人不足すると予測されています。
この人材不足の背景には、単なるリソース不足だけでなく、企業がDX人材を育成する仕組みを持っていないという根本的な課題があります。
こうした課題に対応するため、私たちは「教育×DX」領域に特化した成長産業として
・教育を通じたIT人材の育成
・企業の内製化支援によるDX推進
を通じて、日本のデジタル競争力を高めることを目指しています。
この市場は今後も拡大し続けると予測されており、私たちのプロダクトはその中心で大きな役割を果たします。
現在、事業の成長とともに開発組織の強化が急務となっています。
特に以下の課題があり、プロダクト開発の中核を担うエンジニアを求めています。
▼プロダクト主導の事業構築経験
・データドリブンな意思決定を支える開発の推進
・事業成長に寄与するプロダクト戦略の立案と実装
▼中長期的な運用保守を考慮した要件定義・設計力
・システムの拡張性・スケーラビリティを考慮した開発
・eラーニングや転職支援プラットフォームの最適化
▼エンジニアリングマネージャーの不在
・チームの技術的リード・育成
・エンジニア文化の醸成と、開発の生産性向上
________
【主な業務内容】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
今後、全社戦略として「データ」を基点とした新たな価値創造を目指しております。社員が誰でもいつでもセキュアにアドホックな分析が可能な状態を作る。そしてデータドリブンな意思決定を文化として根付かせていきます。またプロダクトへの機械学習モデルの導入、MLOps なども幅広く担当していただきたいです。
❶データ基盤の構築と運用
❷ビッグデータを効率的に収集、処理、保存するためのインフラを設計・構築
❸データパイプラインの開発により、データの流れを自動化・最適化
❹データレイク、データウェアハウスの運用管理を通じて、データの品質の可用性を確保
❺機械学習モデルの本番環境への導入・運用をサポート
❻プロダクトチームとの協働によるプロジェクト推進
・プロダクトマネージャー、エンジニアと綿密に連携
・プロダクト開発におけるデータ活用シナリオを策定
・データ基盤の機能拡張や新技術導入により、プロダクト価値向上に貢献
・アジャイル開発手法を用いて、迅速かつ柔軟にプロジェクト推進
❼ビジネス人材との要件擦り合わせ、課題解決提案
・ビジネス要件をヒアリングし、データ活用によるソリューション提案
・データ分析のゴールを明確化し、必要なデータや処理方法を定義
・現状のデータ活用の課題を特定し、改善策を立案・実行
・ビジネスインパクトを意識した優先順位付けとリソース配分
求める人物像
・より良い教育・成長・育成支援を追求し、自身も学び続ける意欲のある方
・表層的なことにとらわれず、物事の本質を見抜ける方
・自身の仕事を通じて、多くの人々に良い影響を与えたいという意欲のある方
・変化し続ける教育業界で、新しいことに積極的に挑戦できる方
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
【募集背景】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
日本では、デジタル化の進展が遅れており、2030年には先端IT人材が79万人不足すると予測されています。
この人材不足の背景には、単なるリソース不足だけでなく、企業がDX人材を育成する仕組みを持っていないという根本的な課題があります。
こうした課題に対応するため、私たちは「教育×DX」領域に特化した成長産業として
・教育を通じたIT人材の育成
・企業の内製化支援によるDX推進
を通じて、日本のデジタル競争力を高めることを目指しています。
この市場は今後も拡大し続けると予測されており、私たちのプロダクトはその中心で大きな役割を果たします。
現在、事業の成長とともに開発組織の強化が急務となっています。
特に以下の課題があり、プロダクト開発の中核を担うエンジニアを求めています。
▼プロダクト主導の事業構築経験
・データドリブンな意思決定を支える開発の推進
・事業成長に寄与するプロダクト戦略の立案と実装
▼中長期的な運用保守を考慮した要件定義・設計力
・システムの拡張性・スケーラビリティを考慮した開発
・eラーニングや転職支援プラットフォームの最適化
▼エンジニアリングマネージャーの不在
・チームの技術的リード・育成
・エンジニア文化の醸成と、開発の生産性向上
________
【主な業務内容】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
今後、全社戦略として「データ」を基点とした新たな価値創造を目指しております。社員が誰でもいつでもセキュアにアドホックな分析が可能な状態を作る。そしてデータドリブンな意思決定を文化として根付かせていきます。またプロダクトへの機械学習モデルの導入、MLOps なども幅広く担当していただきたいです。
❶データ基盤の構築と運用
❷ビッグデータを効率的に収集、処理、保存するためのインフラを設計・構築
❸データパイプラインの開発により、データの流れを自動化・最適化
❹データレイク、データウェアハウスの運用管理を通じて、データの品質の可用性を確保
❺機械学習モデルの本番環境への導入・運用をサポート
❻プロダクトチームとの協働によるプロジェクト推進
・プロダクトマネージャー、エンジニアと綿密に連携
・プロダクト開発におけるデータ活用シナリオを策定
・データ基盤の機能拡張や新技術導入により、プロダクト価値向上に貢献
・アジャイル開発手法を用いて、迅速かつ柔軟にプロジェクト推進
❼ビジネス人材との要件擦り合わせ、課題解決提案
・ビジネス要件をヒアリングし、データ活用によるソリューション提案
・データ分析のゴールを明確化し、必要なデータや処理方法を定義
・現状のデータ活用の課題を特定し、改善策を立案・実行
・ビジネスインパクトを意識した優先順位付けとリソース配分
求める人物像
・より良い教育・成長・育成支援を追求し、自身も学び続ける意欲のある方
・表層的なことにとらわれず、物事の本質を見抜ける方
・自身の仕事を通じて、多くの人々に良い影響を与えたいという意欲のある方
・変化し続ける教育業界で、新しいことに積極的に挑戦できる方
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 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 |
株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。
これまでに累計 15万人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。 実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。 企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開中です。 その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 企業向けのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までの学習管理が可能です。 ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現させます。 □キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 個人向けのオンライン学習プラットフォームです。 学習者が学習進捗を可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・個人の学習支援機能を強化し、常にAI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供できるようなコンテンツを更新しています。 □キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ AI・データサイエンス領域を強みにしたキャリア支援・転職支援サービスです。 キカガクラーニングとシームレスに連動し、「学習 → 証明 → 活躍」のサイクルを実現します。 キカガクが実施しているAI人材育成長期コースの卒業生をメインに、面談登録→ヒアリング→最適な求人紹介・書類添削・面接対策・条件交渉の流れでサポートさせていただいております。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
ちゅらデータ株式会社
【正社員/フルリモート/データエンジニア】急成長中のAI・データ分析業界で受託開発をリードするデータエンジニア募集 のリモートワーク求人
■仕事概要
ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。
データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。
顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。
ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。
具体的な業務内容としては例えば「サイロ化された基幹システムの中にあるデータをクラウド上の分析基盤へつなげるデータパイプラインを構築」したり、
もしくは「日々大量に発生するログデータを強大なマシンパワーを持つ分散コンピューティング環境で流れるように処理する」が挙げられます。
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。
データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。
顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。
ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。
具体的な業務内容としては例えば「サイロ化された基幹システムの中にあるデータをクラウド上の分析基盤へつなげるデータパイプラインを構築」したり、
もしくは「日々大量に発生するログデータを強大なマシンパワーを持つ分散コンピューティング環境で流れるように処理する」が挙げられます。
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 550 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
データ分析の高度な研究開発拠点。給与は県内トップクラス水準
ちゅらデータ株式会社は、データ分析における高度な研究開発を行う拠点として、DATUM STUDIO株式会社の完全子会社として設立されました。親会社であるDATUM STUDIOは、日本有数の分析者であり多数の著書も出版している酒巻・里の2人が立ち上げた、現在急成長中のデータ分析カンパニーです。親会社と強固な協力体制にあるため、大企業からベンチャー企業まで、業界・業種を問わず様々な仕事を担当することができるのが当社の強みです。 また、データ分析の力で沖縄を盛り上げようという意思のもと設立された会社のため、給与は沖縄県内トップクラスの水準をお約束します。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 99人 |
株式会社博報堂テクノロジーズ
【正社員/PM・PdM】世界一級のマーケティング×テクノロジー会社を目指す企業でのPM・PdM募集! のリモートワーク求人
■仕事内容
博報堂DYグループが広告メディアビジネスの次世代モデルとして提唱する博報堂DYメディアパートナーズが、膨大なメディア取引データを一元的に取り扱うデータウェアハウスを含む各種サービスの基盤となる「博報堂DY次世代メディアシステム」を開発、広告効果を最適化するソリューション群である「博報堂DY次世代メディアソリューションズ」など、システム及びソリューションプロダクトを提供し、例えばテレビ・デジタルの統合運用など、広告のデジタルトランスフォーメーションを推進していきます。
その中で自社プロダクトの基盤開発やプロダクトマネジメントにおいて、
・ビジネス環境を踏まえた計画策定
・技術最新動向やデータ環境を踏まえた開発要件定義並びに仕様策定
・アジャイル開発プロジェクトマネジメント
・協力機関の管理監督
※プログラミング業務はご志向や適性によりお任せする可能性があります。
をリードし、博報堂DYグループの将来を担うビジネスを技術面から発展させていきます。
【業務の変更の範囲】
無
博報堂DYグループが広告メディアビジネスの次世代モデルとして提唱する博報堂DYメディアパートナーズが、膨大なメディア取引データを一元的に取り扱うデータウェアハウスを含む各種サービスの基盤となる「博報堂DY次世代メディアシステム」を開発、広告効果を最適化するソリューション群である「博報堂DY次世代メディアソリューションズ」など、システム及びソリューションプロダクトを提供し、例えばテレビ・デジタルの統合運用など、広告のデジタルトランスフォーメーションを推進していきます。
その中で自社プロダクトの基盤開発やプロダクトマネジメントにおいて、
・ビジネス環境を踏まえた計画策定
・技術最新動向やデータ環境を踏まえた開発要件定義並びに仕様策定
・アジャイル開発プロジェクトマネジメント
・協力機関の管理監督
※プログラミング業務はご志向や適性によりお任せする可能性があります。
をリードし、博報堂DYグループの将来を担うビジネスを技術面から発展させていきます。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 660 〜 1,800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 時間管理、裁量労働制
└所定労働時間 7時間、休憩 60分
└1日あたりのみなし労働時間:8時間
└勤務時間:9:30~17:30を基本とし、
就業時間の変更は裁量労働制適用者が自主的に設定する
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 無 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■会社設立の目的
博報堂DYグループの「生活者データ・ドリブン フルファネルマーケティング」への対応力を進化させるために、グループのテクノロジー開発体制と基盤整備のコアとなる、「株式会社博報堂テクノロジーズ」を設立 ■会社MVV Mission マーケティング×テクノロジーによって社会と生活者に新しい価値・体験を提供する Vision 世界一級のマーケティング×テクノロジー会社になる Value プロフェッショナルであること・オーナーシップを発揮すること・新しい価値を生み出すことに果敢にチャレンジすること ■会社の特徴 ・博報堂DYグループ各社から多彩なエンジニア人材が結集 ・現在の従業員約260名体制から、新たに100名規模で外部人材の積極的な採用・育成を進めている ・博報堂DYグループの文化を継承しつつも、エンジニア人材にマッチした新しい制度・環境の整備を進めている |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 461人 |
5件中 1件~5件
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