R×データサイエンティストのリモートワーク転職・求人情報一覧
11件中 1件~10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 |
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 |
株式会社ジール
★【ハイブリ/東京/データプラットフォームエンジニア/データベース領域の知見】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 430 〜 550 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フレックスタイム制
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均19時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データサイエンティスト】実務経験がなくともデータ解析に関する深い知識や研究経験がある方歓迎! のリモートワーク求人
【職務概要】
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織/ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
(AIチーム:「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く)
データサイエンティスト:23名(女性4名※育休中の方もいる)
ITエンジニア:7名(女性2名)
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
<役割・ミッション>生産性倍増/価値創造
<活動領域>業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化/新規事業(MaaS)
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容/活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 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: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社ジール
【ハイブリット/正社員/東京/システムエンジニア(データベース・webエンジニア、インフラ、サイエンス)経験】ビッグデータ活用のプロフェッショナル集団でのデータスペシャリスト募集! 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導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。
データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの
提案・設計・構築を担っていただきます。
【仕事内容】
データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト(データプラットフォームの企画、設計、実装まで)において、中心的な役割を担っていただきます。
・データ収集/抽出/連携
・データ蓄積/統合/加工
・ストリーム処理
・機械学習
・データ可視化
【特徴】
データ活用に関する技術・ツールについて、マルチベンダーとして幅広く扱っており、
新しい技術も取り入れながら様々な技術に触れていただける環境があります。
<先端技術・ツール例>
・Snowflake
・Databricks
・dbt
・Denodo
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。
データ活用に関する様々な技術を扱い、クライアントのデータ活用を支えるプラットフォームの
提案・設計・構築を担っていただきます。
【仕事内容】
データ分析の基盤を支えるスペシャリストとして、下記の領域に関する技術・ツール等を扱いながら、データ分析基盤に関するプロジェクト(データプラットフォームの企画、設計、実装まで)において、中心的な役割を担っていただきます。
・データ収集/抽出/連携
・データ蓄積/統合/加工
・ストリーム処理
・機械学習
・データ可視化
【特徴】
データ活用に関する技術・ツールについて、マルチベンダーとして幅広く扱っており、
新しい技術も取り入れながら様々な技術に触れていただける環境があります。
<先端技術・ツール例>
・Snowflake
・Databricks
・dbt
・Denodo
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 570 〜 850 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フレックスタイム制
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均19時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
株式会社フリークアウト・ホールディングス
【自社開発/データサイエンティスト】DSP/DMPによって生み出される大規模データの分析~プロダクト反映まで行うデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
DSP/DMP で生み出される大規模なデータを分析するための基盤作り、そして分析から結果をプロダクトに反映し、さらなるパフォーマンスを発揮させるためのプロダクト開発を担っていただきます。
■具体的には…
・大規模データ分析を効率的に行うための基盤やツール群の整備・開発
・Apache Hadoop やその他オープンソースソフトウェアの調査・活用・運用
・データ分析自体を行い、プロダクトとしてのアウトプット
■データ規模
・8500億req / 月 数十億ユニークブラウザデータ
■プロジェクトの進め方
・チケット駆動による機動的な開発進行
・Pull Request ベースの開発ワークフロー(コードレビュー・CI・リリース)
・数ヶ月規模の開発から、日々のメンテナンスなど、構築・開発から運用まで広く担当します
【業務の変更の範囲】
無
■具体的には…
・大規模データ分析を効率的に行うための基盤やツール群の整備・開発
・Apache Hadoop やその他オープンソースソフトウェアの調査・活用・運用
・データ分析自体を行い、プロダクトとしてのアウトプット
■データ規模
・8500億req / 月 数十億ユニークブラウザデータ
■プロジェクトの進め方
・チケット駆動による機動的な開発進行
・Pull Request ベースの開発ワークフロー(コードレビュー・CI・リリース)
・数ヶ月規模の開発から、日々のメンテナンスなど、構築・開発から運用まで広く担当します
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 490 〜 980 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 17年 | 従業員数 | 47人 |
株式会社メンバーズ
【リモート可/プロジェクトリーダー/データ活用促進】運用で社会を変革するデジタルクリエイター集団でのプロジェクトリーダー募集! のリモートワーク求人
■募集背景
当社は、顧客のビジネス成長をデータ活用促進によって支援するしています。お客様先に常駐し一社員のような立ち位置で顧客のデータ活用プロジェクトを推進していきます。近年、顧客のニーズはますます多様化しており、顧客一人ひとりに寄り添ったきめ対応が求められています。そこで、顧客との信頼関係を構築し、要望を的確に捉え、データ活用を促進するプロジェクトリーダーを募集いたします。リーダーシップを発揮し、プロジェクトチームを牽引していくことを期待しています。
■役割と期待内容
顧客とのコミュニケーションをとりながらチームをリードする役割を担っていただきます。具体的には、下記の業務を行っていただきます。
・クライアントと直接コミュニケーションを取り業務内容を把握する
・タスクを整理し、実施スケジュールを作成する
・メンバーのタスク指示および進捗確認
・クライアントへの進捗報告やレポート作成
【社員が語る会社の面白さ】
プロジェクをリードする立場を任される際に、案件の全体像を把握しながら「どこまで裁量を持てるか」は非常に重要な要素かと思います。弊社のプロジェクトリーダーはクライアントの課題を直接解決するポジションであり、要件定義から実行計画の立案、チームのマネジメントまで一貫して行える点が魅力だと思います。
【業務の変更の範囲】
すべての業務
当社は、顧客のビジネス成長をデータ活用促進によって支援するしています。お客様先に常駐し一社員のような立ち位置で顧客のデータ活用プロジェクトを推進していきます。近年、顧客のニーズはますます多様化しており、顧客一人ひとりに寄り添ったきめ対応が求められています。そこで、顧客との信頼関係を構築し、要望を的確に捉え、データ活用を促進するプロジェクトリーダーを募集いたします。リーダーシップを発揮し、プロジェクトチームを牽引していくことを期待しています。
■役割と期待内容
顧客とのコミュニケーションをとりながらチームをリードする役割を担っていただきます。具体的には、下記の業務を行っていただきます。
・クライアントと直接コミュニケーションを取り業務内容を把握する
・タスクを整理し、実施スケジュールを作成する
・メンバーのタスク指示および進捗確認
・クライアントへの進捗報告やレポート作成
【社員が語る会社の面白さ】
プロジェクをリードする立場を任される際に、案件の全体像を把握しながら「どこまで裁量を持てるか」は非常に重要な要素かと思います。弊社のプロジェクトリーダーはクライアントの課題を直接解決するポジションであり、要件定義から実行計画の立案、チームのマネジメントまで一貫して行える点が魅力だと思います。
【業務の変更の範囲】
すべての業務
| 想定年収 | 400 〜 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: 9:00-18:00※常駐先によって前後する場合がございますが、勤務時間8間を超えることはありません。
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15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■メンバーズのサービス
お客さまのビジネスへの高い理解度を持って、ビジネス課題や目標を適切に把握し、 専門スキルを持ったデジタルクリエイターが Webサイト、ソーシャル、モバイル、アプリなど広範囲にわたって社会ニーズに合わせた 最適なデジタルビジネス運用サービスを開発・提供していきます。 【CSV戦略コンサルティング】 社会課題の解決とビジネス目標の達成を同時に実現させるCSV(Creating Shared Value)を支援 【デジタルビジネス運用支援】 大手企業さまを対象に、デジタル上でのユーザー体験とビジネス成果をカイゼンし続けるデジタルビジネス 運用支援チームを提供 【プロダクトグロース支援】 ソーシャルイノベーションベンチャーを対象に、お客さまのプロダクトをグロース支援 【DX推進支援】 それぞれの課題に応じてマッチングした専門性の高い人材が、お客さまのDXを具現化し、推進。 とくにメンバーズでは脱炭素社会の創造に向けた企業のDX推進支援や、ビジネスアイデア創出支援を行う ■メンバーズグループが保有する専門領域 メンバーズグループではデジタルビジネス運用で育んだ専門領域スキルをカンパニーごとに保有しています。 ・UXデザイン 徹底的な顧客体験にもとづく戦略を策定。ユーザー体験設計をUXリサーチから設計、実装、ユーザー評価まで一貫性を持った一連のサービスとして提供 ・Webサイト/アプリ開発 AI技術とUXデザインからユーザーに新しい体験価値としてのWebサイトやスマートフォンアプリの開発を提供 ・データの利活用 お客さまのマーケティング戦略、今後の注力ドメイン、競合優位性を踏まえたMA(マーケティングオートメーション)やDMP(データマネジメントプラットフォーム)の選定、運用業務の最適化 ・ユーザーリサーチ/コンサルティング ユーザー調査に基づいたUX/UI改善や、徹底的な顧客体験にもとづく戦略策定 |
||
| 従業員数 | 2,274人 | ||
株式会社メンバーズ
【リモート可/未経験・ジョブチェンジOK/データアナリスト】運用で社会を変革するデジタルクリエイター集団でのデータアナリスト募集! のリモートワーク求人
★メンバーズの社内カンパニーとして2018年に設立された『データアドベンチャー』。
データプロフェッショナル人材の常駐サービスを通し、クライアント社内にある各種データをダッシュボード化し連携、新たな課題や経営に向けての示唆を提供し、ビジネス成長や改革を促す事業を展開しています。
データ活用の重要性は、インターネットやデジタルマーケティング領域に留まらず、飲食や小売りなどレガシーな業界にも広がっており、多くの引き合いが来ています。
当カンパニーの在籍者の多数は、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアといったデータスペシャリスト集団で構成されています。
特にデータアナリストは、グループトップの成長率を牽引する重要な存在であり、大企業を中心に増加しつづける需要に応えるため積極的に募集しています。
▼データアドベンチャーカンパニー
https://www.dataadventure.co.jp/
== 企業の唯一無二のパートナーとして ==
データが重要な価値を生む現代において、データの活用や価値の生み出し方は様々。
複数の手法を組み合わせた解析や、多角的な視点での提案などを行い、DXプロデューサーとして技術とデータを組み合わせ、企業の課題解決をサポートします。
長くクライアント企業に携わり、企業のDX化・ビジネスの新展開を担う一員として活躍しましょう。
■仕事内容
・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
身に付けたスキルに応じて複数の業界・プロジェクトを経験できるため、
間違いなくステップアップできる環境です。
■研修・教育体制
今までのあなたのご経験や今後のキャリアプランをもとに、研修内容をカスタマイズさせていただきますが、まずはSQL基礎やGooglアナリティクス、BIツールなどを中心とした研修を実施。データ分析のベースとなる知識を身につけていきます。データ関連業務未経験の方でも、この研修を終える頃には多くの知識を身につけることができます!
入社時だけではなく、社内では月に数回勉強会を開催中。
社内チャットで質問を行うとすぐに回答が返ってくるため、多数の先輩の知見にアクセスしながら、幅広く知識・スキルを吸収できる環境です。
また、中途入社者自身が講師を務める機会も多く、これまでの経験や身につけたスキルなどを活かし、若手への教育・指導にも関わることもできます。
ご経験があれば1-2週間程度、未経験でも2-6週間程度で教育内容をクリアし、デビューしていただくことが多いです。
【業務の変更の範囲】
無
データプロフェッショナル人材の常駐サービスを通し、クライアント社内にある各種データをダッシュボード化し連携、新たな課題や経営に向けての示唆を提供し、ビジネス成長や改革を促す事業を展開しています。
データ活用の重要性は、インターネットやデジタルマーケティング領域に留まらず、飲食や小売りなどレガシーな業界にも広がっており、多くの引き合いが来ています。
当カンパニーの在籍者の多数は、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアといったデータスペシャリスト集団で構成されています。
特にデータアナリストは、グループトップの成長率を牽引する重要な存在であり、大企業を中心に増加しつづける需要に応えるため積極的に募集しています。
▼データアドベンチャーカンパニー
https://www.dataadventure.co.jp/
== 企業の唯一無二のパートナーとして ==
データが重要な価値を生む現代において、データの活用や価値の生み出し方は様々。
複数の手法を組み合わせた解析や、多角的な視点での提案などを行い、DXプロデューサーとして技術とデータを組み合わせ、企業の課題解決をサポートします。
長くクライアント企業に携わり、企業のDX化・ビジネスの新展開を担う一員として活躍しましょう。
■仕事内容
・統合データ基盤を活用して データドリブンなマーケティング戦略立案と組織づくりを実行
・データ分析/ビジネス成果改善提案/プロジェクトマネジメントを実行
あなたのキャリアプランやスキルの向上に応じて、随時案件内容をご相談頂けます。
身に付けたスキルに応じて複数の業界・プロジェクトを経験できるため、
間違いなくステップアップできる環境です。
■研修・教育体制
今までのあなたのご経験や今後のキャリアプランをもとに、研修内容をカスタマイズさせていただきますが、まずはSQL基礎やGooglアナリティクス、BIツールなどを中心とした研修を実施。データ分析のベースとなる知識を身につけていきます。データ関連業務未経験の方でも、この研修を終える頃には多くの知識を身につけることができます!
入社時だけではなく、社内では月に数回勉強会を開催中。
社内チャットで質問を行うとすぐに回答が返ってくるため、多数の先輩の知見にアクセスしながら、幅広く知識・スキルを吸収できる環境です。
また、中途入社者自身が講師を務める機会も多く、これまでの経験や身につけたスキルなどを活かし、若手への教育・指導にも関わることもできます。
ご経験があれば1-2週間程度、未経験でも2-6週間程度で教育内容をクリアし、デビューしていただくことが多いです。
【業務の変更の範囲】
無
| 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 |
作業時間: 9:00~18:00 (所定労働時間:8時間0分)
休憩時間:60分
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15時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
■メンバーズのサービス
お客さまのビジネスへの高い理解度を持って、ビジネス課題や目標を適切に把握し、 専門スキルを持ったデジタルクリエイターが Webサイト、ソーシャル、モバイル、アプリなど広範囲にわたって社会ニーズに合わせた 最適なデジタルビジネス運用サービスを開発・提供していきます。 【CSV戦略コンサルティング】 社会課題の解決とビジネス目標の達成を同時に実現させるCSV(Creating Shared Value)を支援 【デジタルビジネス運用支援】 大手企業さまを対象に、デジタル上でのユーザー体験とビジネス成果をカイゼンし続けるデジタルビジネス 運用支援チームを提供 【プロダクトグロース支援】 ソーシャルイノベーションベンチャーを対象に、お客さまのプロダクトをグロース支援 【DX推進支援】 それぞれの課題に応じてマッチングした専門性の高い人材が、お客さまのDXを具現化し、推進。 とくにメンバーズでは脱炭素社会の創造に向けた企業のDX推進支援や、ビジネスアイデア創出支援を行う ■メンバーズグループが保有する専門領域 メンバーズグループではデジタルビジネス運用で育んだ専門領域スキルをカンパニーごとに保有しています。 ・UXデザイン 徹底的な顧客体験にもとづく戦略を策定。ユーザー体験設計をUXリサーチから設計、実装、ユーザー評価まで一貫性を持った一連のサービスとして提供 ・Webサイト/アプリ開発 AI技術とUXデザインからユーザーに新しい体験価値としてのWebサイトやスマートフォンアプリの開発を提供 ・データの利活用 お客さまのマーケティング戦略、今後の注力ドメイン、競合優位性を踏まえたMA(マーケティングオートメーション)やDMP(データマネジメントプラットフォーム)の選定、運用業務の最適化 ・ユーザーリサーチ/コンサルティング ユーザー調査に基づいたUX/UI改善や、徹底的な顧客体験にもとづく戦略策定 |
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| 従業員数 | 2,274人 | ||
株式会社リンクアンドモチベーション
【正社員/東京/シニアデータエンジニア】世界初の「モチベーション」にフォーカスした経営コンサルティングファームでのデータサイエンティスト募集! のリモートワーク求人
▍リンクアンドモチベーションについて
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」
私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し
エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。
いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。
テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。
また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、
大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。
この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。
人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。
組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、
働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。
人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。
チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。
その“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。
■会社紹介資料:https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers
■Entrancebook:https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4
■技術広報X:https://x.com/LinkandM_dev
■Dev portal:https://portal.link-and-motivation.tech/
▍募集背景
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、
これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを
より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。
長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、
その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。
現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、
各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。
将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」
というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。
その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を設計・推進することが重要です。
これらの挑戦をリードし、技術と組織の両面から再現性あるデータ活用基盤の構築を牽引するデータエンジニアを募集します。
▍業務内容
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。
主な業務内容
・データ基盤の刷新・標準化の推進
・データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築
・サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備
・複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定
・技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進
・技術育成・牽引
・Peopleマネジメント
▍開発環境
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
▼バックエンド
Rails、Python、TypeScript、Sorbet
▼フロントエンド
Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma
▼インフラ・CI/CD
AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov
▼生成AI
OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search
▼コミュニケーション
GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」
私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し
エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。
いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。
テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。
また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、
大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。
この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。
人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。
組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、
働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。
人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。
チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。
その“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。
■会社紹介資料:https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers
■Entrancebook:https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4
■技術広報X:https://x.com/LinkandM_dev
■Dev portal:https://portal.link-and-motivation.tech/
▍募集背景
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、
これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを
より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。
長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、
その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。
現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、
各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。
将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」
というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。
その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を設計・推進することが重要です。
これらの挑戦をリードし、技術と組織の両面から再現性あるデータ活用基盤の構築を牽引するデータエンジニアを募集します。
▍業務内容
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。
主な業務内容
・データ基盤の刷新・標準化の推進
・データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築
・サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備
・複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定
・技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進
・技術育成・牽引
・Peopleマネジメント
▍開発環境
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
▼バックエンド
Rails、Python、TypeScript、Sorbet
▼フロントエンド
Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma
▼インフラ・CI/CD
AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov
▼生成AI
OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search
▼コミュニケーション
GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 |
作業時間: 標準労働時間:9:00~18:00
フレックスタイム制(コアタイム 11:00~15:00)
フレキシブルタイム:7:00~19:00
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30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 499人 |
株式会社Rosso
【首都圏ハイブリッド/機械学習エンジニア/Python2年~】研究者気質の方、AI技術を使って面白いもの作りたい方を積極採用中! のリモートワーク求人
画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングを活用したAIソリューションの提供及びシステム実装に携わります。
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
【当社の手がけたプロジェクト例】
■医療従事者向けOCRの開発
◎言語:Python(Pytorch)
◎概要:様々な医療機器ごとに、最新のAI技術を活用したOCRを開発。前処理、モデル開発、結果検証など、AI開発の一連の作業を担当。
■介護ロボット研究(自然言語処理)
◎言語:Python(Tensorflow、scikit-learn、pandas)
◎概要:応答候補選択機能の作成を担当。具体的には、ユーザとシステムの対話履歴をもとに、別システムが作成した応答候補から最も適切なものを選択。
モデルの訓練・微調整、新しいモデルの検討、データ作成。仕様書作成や対話システム制御モジュールの設計・実装も担当。
■天候データ分析システムの構築
◎言語:Python(Tensorflow),AWS(Sagemaker、Quicksight、Athena、Glue)
◎概要:各サイトの物理センサーや各種公開データなどをもとに分析と予測するシステムを構築。
AWSを利用した基盤の構築から、AIによる分析予測モデルの作成、データ可視化などすべての工程を弊社一社で担当。
【この仕事で得られるもの】
・急成長中のAI/データ分析市場において、新たな技術にチャレンジできる
・知的好奇心旺盛な社員が多く情報交換が活発なため、共に成長できる
AI/データ分析技術部は2020年に立ち上げられた部署です。お客様先や自社で請け負ったAIシステムの開発やデータ分析が主な業務領域となります。
ボトムアップな意思決定がなされる風土があり、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 94人 |
11件中 1件~10件
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- Django
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- Electron
- Elixir
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- Firebase
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- Flutter
- FuelPHP
- GCP
- Go
- HTML/CSS
- Illustrator
- Java
- JavaScript
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- Kubernetes
- Laravel
- Linux
- MySQL
- Next.js
- Node.js
- Nuxt.js
- Objective-C
- Oracle
- Perl
- Photoshop
- PHP
- PL/SQL
- PostgreSQL
- Python
- R
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