SQL×データベースエンジニアのリモートワーク転職・求人情報一覧
29件中 1件~10件
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 |
株式会社インサイトテクノロジー
【ハイブリ/東京/フレックス/データベースエンジニア/DB設計~構築経験※保守・運用のみでも可】マルチDBで“技術の幅”が広がる。上流で価値を生む独立系プロ集団! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業が順調に成長している中、今後の事業拡大を一緒に行っていただける方を増員採用します。
【配属部署】
役員1名、部長2名、マネージャー4名、エキスパート3名、スタッフクラス20名超
【業務内容】
データベースエンジニアとして、導入時のデータベース設計・構築、導入後の保守まで技術者としてご担当いただきます。
またお客様の課題に対して、直接自身でキャッチアップができるため、エンジニアとして本質的な課題解決に向けた提案も可能です。
▼お客様のビジネス要件のヒアリング、環境の調査
▼最適なデータ管理のシステムアーキテクチャを設計、製品選定・評価など
▼DB設計構築、DB関連製品導入、データベース移行、データ統合など
▼環境:プロジェクトにより異なりますが、頻度は下記
oracle> SQL Server, PostgreSQL, AWS > Snowflake, Azure > OCI etc...(かなりいろんなものがあります)
多様な専門分野をもつ仲間(HW, クラウド, RDB, NoSQLや異なるデータソースの連携ツールなど) と相談しながらプロジェクトを推進します。
□プロジェクトについて
・業界不問:あらゆる業界でDBを用いているお客様が対象
・顧客:大手企業様が中心
・体制:1プロジェクトあたり2~4名がアサイン(DBエンジニア以外いない部署になります)
・期間:数か月~数年のものまでプロジェクトによって様々
・特色:契約上はコンサル企業や大手SIが間に入りますが、原則エンドユーザーと直接やり取りします。また、プロジェクトは2つ以上並行稼働することも多いです
【本ポジションの魅力】
□当社データベースエンジニアの特徴
・DB中心にキャリアを設計できる。
・特定のDBだけでなく、いろんなDB、DBの中でも多様な領域(すこしデータエンジニアも含め)の業務ができる。
・大手企業を含めクライアントへ直接提案できる
・30年にわたる安定した事業・顧客基盤があり安定している
・システム導入~トラブル対応をワンストップで対応できるため、ノウハウがたまりやすい
・プロフェッショナル揃いの部署で、しっかり学びながら切磋琢磨できる環境(DBエンジニアがこんなにたくさんいる環境はなかなかない)
・常駐や派遣はほとんど行わず、基本的に本社勤務(在宅勤務週2回まで)
・設計構築フェイズの案件が中心となるため、技術的に研鑽を積みやすい
・平均残業時間は15時間/月、フレックスが使いやすく、ワークライフバランスがいい
【会社概要】
インサイトテクノロジーはオラクルで技術書を書いていた小幡が1995年に創業した国産ソフトウェアメーカーです。現在でも国内屈指のDB技術プロ集団という側面を持ちながら、企業におけるデータの価値を最大化できるよう、データ利活用の統制を図り、データ活用推進を支える攻めと守りの両面のメリットをもたらすデータガバナンスソリューションを提供しています。技術力とトップシェア製品を武器に、日本を代表する企業群・官公庁中心に事業を絶賛拡大中の、知られざる優良企業です。
2023年AWS IVS partner of the year@日本 受賞
2025年AWS Design partner of the year@Asia Pacific 受賞
また、国内最大規模のDB技術カンファレンス「db tech showcase」を運営しており、世界中からデータ技術のエキスパートが講師として登壇し、毎年1,300名規模のエンジニアに来場いただき、DBエコシステムの運営者としても活動中です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業が順調に成長している中、今後の事業拡大を一緒に行っていただける方を増員採用します。
【配属部署】
役員1名、部長2名、マネージャー4名、エキスパート3名、スタッフクラス20名超
【業務内容】
データベースエンジニアとして、導入時のデータベース設計・構築、導入後の保守まで技術者としてご担当いただきます。
またお客様の課題に対して、直接自身でキャッチアップができるため、エンジニアとして本質的な課題解決に向けた提案も可能です。
▼お客様のビジネス要件のヒアリング、環境の調査
▼最適なデータ管理のシステムアーキテクチャを設計、製品選定・評価など
▼DB設計構築、DB関連製品導入、データベース移行、データ統合など
▼環境:プロジェクトにより異なりますが、頻度は下記
oracle> SQL Server, PostgreSQL, AWS > Snowflake, Azure > OCI etc...(かなりいろんなものがあります)
多様な専門分野をもつ仲間(HW, クラウド, RDB, NoSQLや異なるデータソースの連携ツールなど) と相談しながらプロジェクトを推進します。
□プロジェクトについて
・業界不問:あらゆる業界でDBを用いているお客様が対象
・顧客:大手企業様が中心
・体制:1プロジェクトあたり2~4名がアサイン(DBエンジニア以外いない部署になります)
・期間:数か月~数年のものまでプロジェクトによって様々
・特色:契約上はコンサル企業や大手SIが間に入りますが、原則エンドユーザーと直接やり取りします。また、プロジェクトは2つ以上並行稼働することも多いです
【本ポジションの魅力】
□当社データベースエンジニアの特徴
・DB中心にキャリアを設計できる。
・特定のDBだけでなく、いろんなDB、DBの中でも多様な領域(すこしデータエンジニアも含め)の業務ができる。
・大手企業を含めクライアントへ直接提案できる
・30年にわたる安定した事業・顧客基盤があり安定している
・システム導入~トラブル対応をワンストップで対応できるため、ノウハウがたまりやすい
・プロフェッショナル揃いの部署で、しっかり学びながら切磋琢磨できる環境(DBエンジニアがこんなにたくさんいる環境はなかなかない)
・常駐や派遣はほとんど行わず、基本的に本社勤務(在宅勤務週2回まで)
・設計構築フェイズの案件が中心となるため、技術的に研鑽を積みやすい
・平均残業時間は15時間/月、フレックスが使いやすく、ワークライフバランスがいい
【会社概要】
インサイトテクノロジーはオラクルで技術書を書いていた小幡が1995年に創業した国産ソフトウェアメーカーです。現在でも国内屈指のDB技術プロ集団という側面を持ちながら、企業におけるデータの価値を最大化できるよう、データ利活用の統制を図り、データ活用推進を支える攻めと守りの両面のメリットをもたらすデータガバナンスソリューションを提供しています。技術力とトップシェア製品を武器に、日本を代表する企業群・官公庁中心に事業を絶賛拡大中の、知られざる優良企業です。
2023年AWS IVS partner of the year@日本 受賞
2025年AWS Design partner of the year@Asia Pacific 受賞
また、国内最大規模のDB技術カンファレンス「db tech showcase」を運営しており、世界中からデータ技術のエキスパートが講師として登壇し、毎年1,300名規模のエンジニアに来場いただき、DBエコシステムの運営者としても活動中です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
└標準労働時間:9:00〜18:00
└フレキシブルタイム:5:00~22:00
└コアタイム:10:00~15:30
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~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【地方フルリモ・首都圏ハイブリ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎&いずれかの言語での開発経験(経験年数不問)】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を!未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8人 | ||
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データベースエンジニア/実務3年~】ビッグデータ基盤開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
【職務概要】
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務:ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。
またカンファレンス(海外・国内)参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
【ポジション特長】
ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
【業務の変更の範囲】
変更の範囲内
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務:ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。
またカンファレンス(海外・国内)参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
【ポジション特長】
ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
【業務の変更の範囲】
変更の範囲内
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社ドワンゴ
【正社員/全国フルリモート可/SE】電子書籍事業データエンジニア◆BOOK☆WALKER日本最大級の電子書籍事業~ のリモートワーク求人
■お仕事内容
「BOOK☆WALKER」「ニコニコ漫画」「読書メーター」など、ブックウォーカー社が運営する各種サービスのデータエンジニアとして、全サービスを横断するデータ基盤の開発や運用をお任せします。
■具体的には…
・データ基盤開発
┗SQL, Python等でのコーディング
・データ基盤設計書等のドキュメント作成
┗ナレッジ蓄積や共有のためにConfluence等へドキュメントを残します
・データ活用のための調査・実験
┗開発に着手する前に、複数手法の検討や検証を重ねます
その他、エラー監視、データ活用に関しての質疑対応、市場調査や
社内向けのデータ文化の啓蒙活動など、データ基盤活用にかかわる業務を全般的にお任せします。
★基本的にもくもく作業がメインではありますが、全サービスを横断した担当者のため
複数関係者とのコミュニケーションや、アウトプットを求められる場面も多くあります。
★要求に応えるだけでなく、一気に多くのニーズを解決するための最適方法を模索することが求められます。
★プロジェクトは1Q程度でリリース可能なものから、数年単位のプロジェクトまで様々です。
■組織体制
ブックウォーカー開発本部 サービス企画部 分析活用セクション
人員構成:2名(マネージャー兼データエンジニア1名、データサイエンティスト1名)
※その他、各事業部との兼務メンバー:3名
【業務の変更の範囲】
無
「BOOK☆WALKER」「ニコニコ漫画」「読書メーター」など、ブックウォーカー社が運営する各種サービスのデータエンジニアとして、全サービスを横断するデータ基盤の開発や運用をお任せします。
■具体的には…
・データ基盤開発
┗SQL, Python等でのコーディング
・データ基盤設計書等のドキュメント作成
┗ナレッジ蓄積や共有のためにConfluence等へドキュメントを残します
・データ活用のための調査・実験
┗開発に着手する前に、複数手法の検討や検証を重ねます
その他、エラー監視、データ活用に関しての質疑対応、市場調査や
社内向けのデータ文化の啓蒙活動など、データ基盤活用にかかわる業務を全般的にお任せします。
★基本的にもくもく作業がメインではありますが、全サービスを横断した担当者のため
複数関係者とのコミュニケーションや、アウトプットを求められる場面も多くあります。
★要求に応えるだけでなく、一気に多くのニーズを解決するための最適方法を模索することが求められます。
★プロジェクトは1Q程度でリリース可能なものから、数年単位のプロジェクトまで様々です。
■組織体制
ブックウォーカー開発本部 サービス企画部 分析活用セクション
人員構成:2名(マネージャー兼データエンジニア1名、データサイエンティスト1名)
※その他、各事業部との兼務メンバー:3名
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 900人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/データ活用支援エンジニア】クライアントのデータ課題解決に寄り添うデータエンジニア募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、
効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、
マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
<具体的な業務イメージ>
・データ基盤やCDP(TreasureData)などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI(Tableau、PowerBI、Looker等)ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行(ターゲットリストの作成、MAツール(Salesforce Marketing Cloud)の設定)
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト(Ligla)の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、(希望するお客さまに対しては)内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
◎関連記事
未開の社会課題を解決する/マーケティングテクノロジストの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2024/11/07/160006?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼データ分析とマーケティングを融合する「マーケティングテクノロジスト」のリアル
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▼なぜマーケティング担当者は多忙なのか?その理由と改善策
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▼【連載:ITコンサル/PM対談】データ分析基盤&データ活用システムのプロジェクトマネージャーに聞く、ブレインパッドで働く魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/04/07/141452?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼数億円規模のプロジェクトを率いるITコンサル/PMに聞く、データ活用支援プロジェクトの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2023/01/13/151009?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
■働く魅力
▼業務価値の実感
・マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
▼人間関係の拡大
・マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
▼キャリア面での優位性
・エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
・まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
■募集概要
配属部門:トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
◎トランスフォーメーションユニット:データ活用業務支援サービス 採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/bureinpatudodetahuo-yong-ye-wu-zhi-yuan-sabisushao-jie-zi-liao
■プロジェクト事例
大手化粧品メーカーへの支援例
※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/01/11/110000?_ga=2.55649643.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1yjixqx*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、
効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、
マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
<具体的な業務イメージ>
・データ基盤やCDP(TreasureData)などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI(Tableau、PowerBI、Looker等)ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行(ターゲットリストの作成、MAツール(Salesforce Marketing Cloud)の設定)
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト(Ligla)の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、(希望するお客さまに対しては)内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
◎関連記事
未開の社会課題を解決する/マーケティングテクノロジストの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2024/11/07/160006?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼データ分析とマーケティングを融合する「マーケティングテクノロジスト」のリアル
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2025/02/07/112007?_ga=2.144721524.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1umfdk6*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼なぜマーケティング担当者は多忙なのか?その理由と改善策
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_for_busy_marketers_1/?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼【連載:ITコンサル/PM対談】データ分析基盤&データ活用システムのプロジェクトマネージャーに聞く、ブレインパッドで働く魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/04/07/141452?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
▼数億円規模のプロジェクトを率いるITコンサル/PMに聞く、データ活用支援プロジェクトの魅力
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2023/01/13/151009?_ga=2.53019368.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1j53ulh*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
■働く魅力
▼業務価値の実感
・マーケティング施策に関わる業務であり、施策の効果測定にも携わるため、クライアントのビジネスへの影響を分かりやすく実感できます。
▼人間関係の拡大
・マーケティング担当者だけでなく、マーケティング担当者を取り巻く様々なステークホルダーとコミュニケーションをする必要があるため、人間関係の幅が広がります。
▼キャリア面での優位性
・エンジニアリングとマーケティングの両方の実務経験が得られ、市場で希少な人材になることができます。
・まだ日本ではあまり浸透していない職種ではあるものの、既に海外では確立されている職種で先進的な人材になることができます。
■事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
■募集概要
配属部門:トランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
◎トランスフォーメーションユニット:データ活用業務支援サービス 採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/brainpadpr/bureinpatudodetahuo-yong-ye-wu-zhi-yuan-sabisushao-jie-zi-liao
■プロジェクト事例
大手化粧品メーカーへの支援例
※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/01/11/110000?_ga=2.55649643.1969525352.1754626160-709102282.1724725722&_gl=1*1yjixqx*_gcl_au*MTEwNjYyMjI0NS4xNzUxMzQzNjky*_ga*NzA5MTAyMjgyLjE3MjQ3MjU3MjI.*_ga_LHFQ3HVR23*czE3NTQ2MjYxNTkkbzEkZzAkdDE3NTQ2MjYxNjEkajU4JGwwJGgw
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:11:00~16:00
・フレキシブルタイム:8:00~19:00
・標準労働時間:8時間/日
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社インフォボックス
【東京/週3リモートデータサイエンティスト】技術的リーダー経験×Python・TypeScript活用経験者 のリモートワーク求人
具体的な業務内容
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
・各種データのスクレイピング等での収集・前処理/後処理での補正処理・データ統合・可視化処理
・データ更新プロセスにおける品質保証や傾向値の分析
・現行データベース設計の課題分析と、将来を見据えた改善提案
・データガバナンス・セキュリティの方針検討と施策設計(ご経験に応じて)
・教師あり学習モデルを構築し、各企業情報に適切な特徴、属性、ラベル等を付与するプロセスの設計と実装(必須)
- アルゴリズム選定およびモデル設計
- データの収集(スクレイピング等)および前処理(クレンジング、正規化等)
- 教師あり学習モデルの構築とトレーニング
- モデル精度の評価および改善のための反復的なチューニング
担当領域
データサイエンティストとしてデータ分析・活用と品質保証
ビジネスデータ基盤を中心に、プロダクト全体の開発・設計にも連携しながら関与。
“機能”としてつくるのではなく、“価値”として届けるための設計思考を重視しています。
採用背景
2024年にプレシリーズAで16.5億円の資金調達を完了し、新規事業戦略とプロダクト構想が固まった現在、infoboxは次なるグロースフェーズへと移行しています。
これまで以上にプロダクトにおけるデータ活用の重要性が高まる中、データを事業成長の推進装置にできるデータサイエンティストの存在が必要不可欠なため、募集いたします。
お任せしたい役割とミッション
自社プロダクト「infobox」のデータ基盤は、まさにサービスの心臓部。
スケーラブルなデータアーキテクチャを設計・構築し、事業や各チームの意思決定を、データと仕組みで“前に進める”存在としてご活躍いただきます。
高い実装スキルはもちろん、「この設計や選定が、データの価値/成長につながるか?」という広い視点から、プロダクトやビジネスの変化に応じた最適な仕組みを構想・実現できる力を求めています。
特にこのポジションでは、既存の要件や依頼に応えるだけでなく、「そもそもこの要件でよいのか?」という問いから始め、技術・構造・ユーザー価値の観点から再定義する姿勢を重視しています。
プロダクトマネージャーや事業サイドとも議論を重ねながら、ユーザー価値・データ構造・技術的実現性を統合的に捉え、共に価値設計を進めていける“共同立案者”のような立ち位置でのご活躍を期待しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 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: 【フレキシブルタイム】07:00-21:00
【コアタイム】11:00−16:00
【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5時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
株式会社アイスタイル
【オープンポジション/データ領域】米Amazonと資本提携!美容×IT国内最大手 のリモートワーク求人
■募集背景
データ職種領域で検討されている方向けのオープンポジション求人です。
■職務内容
アイスタイルのサービス(@cosme/@cosme SHOPPING/@cosme STORE)を通じて得られるデータの分析・活用、機械学習を用いたソリューションの提供、またデータを活用し事業価値の最大化に貢献いただきます。データという文脈の中で幅広い領域においてご活躍いただける環境です。
・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断したデータの取り扱ったデータ分析
・プラットフォームサービスのデータを集約したデータ基盤の運用/活用
・データ連携ビジネスの企画と実現のための他部署との連携
・社内のデータユーザーのためのBI環境の整備/リテラシー育成
※上記は社内にある業務の一部です。選考プロセスの中でご志向や適性を考慮させていただき、具体的なポジションのご提案をさせていただきます。
■求人の魅力
・1600万UUの大規模ユーザーデータを利用した、大規模データに関する経験
・「計測、管理、分析」のデータライフサイクルを意識したチームに所属することで、データのライフスタイルの各スペシャリストなメンバーと一緒に働けます。
・プロジェクトによってはコミュニケーションに執行役員レイヤーなども含まれ、上位層とのコミュニケーション経験も得られ、経営観点でのFBが得られる機会があります
【業務の変更の範囲】
無
データ職種領域で検討されている方向けのオープンポジション求人です。
■職務内容
アイスタイルのサービス(@cosme/@cosme SHOPPING/@cosme STORE)を通じて得られるデータの分析・活用、機械学習を用いたソリューションの提供、またデータを活用し事業価値の最大化に貢献いただきます。データという文脈の中で幅広い領域においてご活躍いただける環境です。
・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断したデータの取り扱ったデータ分析
・プラットフォームサービスのデータを集約したデータ基盤の運用/活用
・データ連携ビジネスの企画と実現のための他部署との連携
・社内のデータユーザーのためのBI環境の整備/リテラシー育成
※上記は社内にある業務の一部です。選考プロセスの中でご志向や適性を考慮させていただき、具体的なポジションのご提案をさせていただきます。
■求人の魅力
・1600万UUの大規模ユーザーデータを利用した、大規模データに関する経験
・「計測、管理、分析」のデータライフサイクルを意識したチームに所属することで、データのライフスタイルの各スペシャリストなメンバーと一緒に働けます。
・プロジェクトによってはコミュニケーションに執行役員レイヤーなども含まれ、上位層とのコミュニケーション経験も得られ、経営観点でのFBが得られる機会があります
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 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
標準労働時間:8時間(始業9:00、終業18:00を基本)
フレキシブルタイム : 5:00~22:00
コアタイム:なし
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均13時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
【 Vision : 生活中心の市場創造 】
アイスタイルが1999年の創業以来ずっと持ち続けている、私たちの事業すべての指針です。 生活者はもちろん、私たちの事業に関わるすべてのステークホルダーと好循環を生み出しながら生活者を軸とした市場を創造することを目指します。 【 Values : 共創の精神 】 Visionを実現するために、アイスタイルグループが組織として大切にしている価値観です。 年々複雑化・多様化している社会の中で、私たちは互いを尊重し、全員が主体者となって共に「未来のあるべき姿」を考え、”共に創る”という「共創の精神」を、全員が共有する価値観として大切にしています。 【 Spirit : 7つのi 】 Visionを実現するために、そしてその市場に最適な仕組みや新しい価値観=“style”を創造し続ける企業であるために、アイスタイルで働くひとりひとりに大切にして欲しい行動指針として、アルファベットの「i」で始まる7つの英単語からなる「7i」を掲げています。 「7つのi」 ・IMAGINATION - わくわくする未来を描く ・INTELLIGENCE - 考えて考えて考え抜く ・INNOVATION - 新しい時代を切り開く ・INSPIRE - 周りを巻き込み全てを仲間にする ・INFINITY - 決してあきらめないでやりぬく ・INTERESTING - どんな時もどんなことも楽しむ そして最後に ・I -自らを、事業をつくっていく |
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 449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 |
29件中 1件~10件
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