SQL×年収1000万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
75件中 21件~30件
NE株式会社
★★★【ハイブリ/新横浜/フレックス/シニアSRE※EM候補/AWS, GCP等の運用経験3年以上&サーバーサイド開発経験2年以上】EC運営の当たり前を変え、挑戦を加速させる。コマースに熱狂を生むプラットフォーム企業! のリモートワーク求人
仕事概要
◆ NEについて
NE株式会社は、EC市場において業界トップシェアを誇る
EC一元管理SaaS「ネクストエンジン」を運営しているソフトウェア企業です。
現在6,500社を超える多くのEC事業者の成長を支援しており
2025年11月に東証グロース市場に上場いたしました。
ネクストエンジンは"OMS (オーダーマネジメントシステム)"と呼ばれるシステムで
楽天, Amazon, Yahoo!ショッピングといったモールやカートのシステムの
注文や在庫を一元化し、円滑な注文処理や発送を行う役割を果たしており
EC事業者の運営になくてはならない存在として価値を提供しています。
◆ 募集ポジション
SRE文化の醸成やインフラの信頼性向上を牽引するシニアSREを募集します。
技術による基盤改善に加え、将来的には組織成長を支えるエンジニアリングマネージャーへのステップアップも期待するポジションです。
◯ ネクストエンジンの事業・横断的なプロダクト開発
6,500社以上のEC事業者に利用され、1日数千万リクエストを捌くAWSインフラ基盤を担当していただきます。
◯ シニアSRE
SRE文化の醸成、信頼性向上、運用の自動化、コスト最適化を牽引するシニアSREを募集します。
インフラ改善やプロセス効率化を通じて、国内最大級のEC基盤を技術面から支えていただく役割です。
幅広い領域をお任せしますが、事業成長を加速させるための基盤構築とエンジニアリングのリードを強く期待しています。
・領域を横断したプロダクト開発:
インフラ(AWS)の専門性を軸に、アプリケーション層の課題にも垣根なくアプローチし、プロダクト全体の品質に責任を持ちます。
・自律的な課題解決:
現場の課題を自ら設計し、解決策を提案。周囲を巻き込んで改善を進めるリーダーシップを発揮いただけます。
・マネジメントへの接続:
今回の募集では、現場での実績を積んだのち、エンジニアリングマネージャーとしてチームの最大化をお任せする想定です。
技術と組織の両面で高いプレゼンスを発揮したい方を歓迎します。
◆ 業務内容
◯ チームリード・組織成長の牽引
技術・運用を軸としたチームリードを担っていただき、徐々に組織設計やマネジメント領域へ役割を広げていく想定をしています
・現在のロードマップに対する実装・運用・定着
・エンジニアチームへのSREマインドを浸透させ、信頼性とスピードを両立する文化構築
・チームのパフォーマンス最大化のための開発、運用の標準化推進
将来的に以下のような期待をしています
・組織設計・エンジニアチームにSREマインドを浸透させる仕組みづくり
・事業基盤ロードマップを描き、優先度を決め、実装・運用・定着までやり切る
・開発の標準化、共通テンプレートの提供、教育、内製プラットフォーム構築などを通じ、各開発チームの生産性を底上げする仕組みづくり。
◯ インフラ運用
■スケーラブルなインフラ基盤の構築・運用
1日数千万リクエストを捌く大規模基盤において、AWSを中心とした高度なインフラエンジニアリングを担います。
・アーキテクチャ設計: ECS/Fargate、Aurora MySQL、SQS 等を用いた、高可用/高トラフィック対応の基盤設計。
・DBパフォーマンスの最大化: Aurora MySQL(シャード構成)の性能改善、スケーラビリティの確保、可用性向上のための高度な取り組み。
・IaCの推進: Terraformを用いた、再現性と透明性の高いインフラ構成管理
■DevSecOpsの実現と可観測性の追求(Security & Reliability)
インフラとアプリケーションの境界なく、プロダクトの安定稼働と開発効率の最大化を図ります。
・セキュリティの自動化(DevSecOps): CI/CDパイプラインへの脆弱性スキャン/コンテナスキャン等を統合、シークレット情報・プロダクト構成情報の適切な管理フロー策定。
・可観測性の強化: SLI/SLOの定義、モニタリング環境の整備を通じたシステム状況の可視化。
・デリバリーの高速化: GitHub Actionsを活用したCI/CDパイプラインの構築・改善。
・越境した改善支援: バックエンドの安定稼働に向けたコード改修支援や、監視・アラートの高度化。
・攻めのインフラ運用: コスト最適化(FinOps)やセキュリティ施策の推進による、持続可能な基盤へのアップデート。
<その他>
・中抜けOK、
・新幹線代支給
・平均残業時間20h
・フリードリンク(お酒含む)で、勤務時間が終われば好きに飲んでOK
・部活動もあり(勤務時間内に実施も)
・服装自由(短パン、サングラスなど)
・キッチンがあり料理もOK
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
◆ NEについて
NE株式会社は、EC市場において業界トップシェアを誇る
EC一元管理SaaS「ネクストエンジン」を運営しているソフトウェア企業です。
現在6,500社を超える多くのEC事業者の成長を支援しており
2025年11月に東証グロース市場に上場いたしました。
ネクストエンジンは"OMS (オーダーマネジメントシステム)"と呼ばれるシステムで
楽天, Amazon, Yahoo!ショッピングといったモールやカートのシステムの
注文や在庫を一元化し、円滑な注文処理や発送を行う役割を果たしており
EC事業者の運営になくてはならない存在として価値を提供しています。
◆ 募集ポジション
SRE文化の醸成やインフラの信頼性向上を牽引するシニアSREを募集します。
技術による基盤改善に加え、将来的には組織成長を支えるエンジニアリングマネージャーへのステップアップも期待するポジションです。
◯ ネクストエンジンの事業・横断的なプロダクト開発
6,500社以上のEC事業者に利用され、1日数千万リクエストを捌くAWSインフラ基盤を担当していただきます。
◯ シニアSRE
SRE文化の醸成、信頼性向上、運用の自動化、コスト最適化を牽引するシニアSREを募集します。
インフラ改善やプロセス効率化を通じて、国内最大級のEC基盤を技術面から支えていただく役割です。
幅広い領域をお任せしますが、事業成長を加速させるための基盤構築とエンジニアリングのリードを強く期待しています。
・領域を横断したプロダクト開発:
インフラ(AWS)の専門性を軸に、アプリケーション層の課題にも垣根なくアプローチし、プロダクト全体の品質に責任を持ちます。
・自律的な課題解決:
現場の課題を自ら設計し、解決策を提案。周囲を巻き込んで改善を進めるリーダーシップを発揮いただけます。
・マネジメントへの接続:
今回の募集では、現場での実績を積んだのち、エンジニアリングマネージャーとしてチームの最大化をお任せする想定です。
技術と組織の両面で高いプレゼンスを発揮したい方を歓迎します。
◆ 業務内容
◯ チームリード・組織成長の牽引
技術・運用を軸としたチームリードを担っていただき、徐々に組織設計やマネジメント領域へ役割を広げていく想定をしています
・現在のロードマップに対する実装・運用・定着
・エンジニアチームへのSREマインドを浸透させ、信頼性とスピードを両立する文化構築
・チームのパフォーマンス最大化のための開発、運用の標準化推進
将来的に以下のような期待をしています
・組織設計・エンジニアチームにSREマインドを浸透させる仕組みづくり
・事業基盤ロードマップを描き、優先度を決め、実装・運用・定着までやり切る
・開発の標準化、共通テンプレートの提供、教育、内製プラットフォーム構築などを通じ、各開発チームの生産性を底上げする仕組みづくり。
◯ インフラ運用
■スケーラブルなインフラ基盤の構築・運用
1日数千万リクエストを捌く大規模基盤において、AWSを中心とした高度なインフラエンジニアリングを担います。
・アーキテクチャ設計: ECS/Fargate、Aurora MySQL、SQS 等を用いた、高可用/高トラフィック対応の基盤設計。
・DBパフォーマンスの最大化: Aurora MySQL(シャード構成)の性能改善、スケーラビリティの確保、可用性向上のための高度な取り組み。
・IaCの推進: Terraformを用いた、再現性と透明性の高いインフラ構成管理
■DevSecOpsの実現と可観測性の追求(Security & Reliability)
インフラとアプリケーションの境界なく、プロダクトの安定稼働と開発効率の最大化を図ります。
・セキュリティの自動化(DevSecOps): CI/CDパイプラインへの脆弱性スキャン/コンテナスキャン等を統合、シークレット情報・プロダクト構成情報の適切な管理フロー策定。
・可観測性の強化: SLI/SLOの定義、モニタリング環境の整備を通じたシステム状況の可視化。
・デリバリーの高速化: GitHub Actionsを活用したCI/CDパイプラインの構築・改善。
・越境した改善支援: バックエンドの安定稼働に向けたコード改修支援や、監視・アラートの高度化。
・攻めのインフラ運用: コスト最適化(FinOps)やセキュリティ施策の推進による、持続可能な基盤へのアップデート。
<その他>
・中抜けOK、
・新幹線代支給
・平均残業時間20h
・フリードリンク(お酒含む)で、勤務時間が終われば好きに飲んでOK
・部活動もあり(勤務時間内に実施も)
・服装自由(短パン、サングラスなど)
・キッチンがあり料理もOK
【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 | |||
| 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1日8時間)
コアタイム:10:00~16:00
フレキシブルタイム:8:00~10:00/16:00~20:00
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10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
NE株式会社(エヌイー株式会社)はEC Attractions「NEXT ENGINE」を中核に、EC SaaS事業、ECコンサルティング事業、ふるさと納税支援事業を提供し、全てのコマースを支えることを目指して活動しています。
|
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 131人 |
株式会社カケハシ
【フルリモート可能×次世代薬局向け事業】新規事業×シニアデータアナリスト のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促す
プロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■募集背景
患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に
薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し
「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して前向きに関与
(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて
蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、
行動変容を促すサービスを開発しています。その中核を担うのがデータアナリストです。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、
ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や
勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。
勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するための
ガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■本ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:
単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:
仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:
蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:
変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■関連記事
カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促す
プロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■募集背景
患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に
薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。
しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し
「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して前向きに関与
(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて
蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、
行動変容を促すサービスを開発しています。その中核を担うのがデータアナリストです。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。医療データ専門のアナリストチーム(3名)と協業し、
ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や
勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。
勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するための
ガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■本ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ:
単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境:
仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感:
蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験:
変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■関連記事
カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,050 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社リンクアンドモチベーション
【正社員/セキュリティエンジニア】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セキュリティエンジニア募集! のリモートワーク求人
役割定義
○ プロダクトと社内ITを横断しながら、当社における「セキュリティの設計・実装・定着」をリードする役割を担うポジション
○ プロダクトと社内の両面から、安心して使われ続ける状態を設計・定着させる役割を期待
● 現状課題
当社では現在、開発組織におけるインシデント対応やセキュリティ対策に加え、会社全体としてのセキュリティ強化が重要なテーマとなっています。
背景として、
・会社全体におけるAI活用の拡大
・グローバル環境下でのプロダクト利用・業務遂行
・顧客データの増加と多様化
といった変化が進む中で、従来のプロダクト単位・組織単位でのセキュリティ対応だけでは、全社的なリスクマネジメントとして不十分になりつつある状況です。
現在、SREチームが中心となり、
・サイトの信頼性向上
・開発組織の生産性向上
・プロダクト基盤におけるセキュリティ対応
を担ってくれている一方で、全社視点でのサイバーセキュリティ改善や、セキュリティ基盤の設計・統一・定着については、専任でリードする役割が不足しているのが実態です。
担っていただきたい役割
○ 全社セキュリティ方針・基盤の設計
■ 全社的なセキュリティ課題の整理・優先順位付け
● プロダクト、社内IT、AI活用・グローバル利用に伴うリスク
■ セキュリティポリシー/ガイドラインの策定・更新
■ SRE・開発・社内ITと連携したセキュリティ基盤の設計
○ プロダクトセキュリティの設計・支援(SREと連携)
■ プロダクトにおけるセキュリティ観点の設計支援
● 認証・認可、権限設計、ログ・監査観点
■ 脆弱性対応・インシデント対応方針の設計
■ SREが担うセキュリティ実装のレビュー・方針整理
○ 社内IT/コーポレートセキュリティのリード
■ ID管理/SSO/権限設計の方針策定・改善
■ SaaS利用・AI活用に伴うセキュリティリスク整理
■ 社内IT運用におけるセキュリティ標準の整備
○ セキュリティの定着・啓蒙・組織づくり
■ 開発組織・ビジネスサイドへのセキュリティ啓蒙
■ 「守るための制約」ではなく、事業スピードと両立するセキュリティの伝達
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
○ プロダクトと社内ITを横断しながら、当社における「セキュリティの設計・実装・定着」をリードする役割を担うポジション
○ プロダクトと社内の両面から、安心して使われ続ける状態を設計・定着させる役割を期待
● 現状課題
当社では現在、開発組織におけるインシデント対応やセキュリティ対策に加え、会社全体としてのセキュリティ強化が重要なテーマとなっています。
背景として、
・会社全体におけるAI活用の拡大
・グローバル環境下でのプロダクト利用・業務遂行
・顧客データの増加と多様化
といった変化が進む中で、従来のプロダクト単位・組織単位でのセキュリティ対応だけでは、全社的なリスクマネジメントとして不十分になりつつある状況です。
現在、SREチームが中心となり、
・サイトの信頼性向上
・開発組織の生産性向上
・プロダクト基盤におけるセキュリティ対応
を担ってくれている一方で、全社視点でのサイバーセキュリティ改善や、セキュリティ基盤の設計・統一・定着については、専任でリードする役割が不足しているのが実態です。
担っていただきたい役割
○ 全社セキュリティ方針・基盤の設計
■ 全社的なセキュリティ課題の整理・優先順位付け
● プロダクト、社内IT、AI活用・グローバル利用に伴うリスク
■ セキュリティポリシー/ガイドラインの策定・更新
■ SRE・開発・社内ITと連携したセキュリティ基盤の設計
○ プロダクトセキュリティの設計・支援(SREと連携)
■ プロダクトにおけるセキュリティ観点の設計支援
● 認証・認可、権限設計、ログ・監査観点
■ 脆弱性対応・インシデント対応方針の設計
■ SREが担うセキュリティ実装のレビュー・方針整理
○ 社内IT/コーポレートセキュリティのリード
■ ID管理/SSO/権限設計の方針策定・改善
■ SaaS利用・AI活用に伴うセキュリティリスク整理
■ 社内IT運用におけるセキュリティ標準の整備
○ セキュリティの定着・啓蒙・組織づくり
■ 開発組織・ビジネスサイドへのセキュリティ啓蒙
■ 「守るための制約」ではなく、事業スピードと両立するセキュリティの伝達
【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 |
AMBL株式会社
【東京/ハイブリ/データサイエンティスト】成長企業でキャリアUP/裁量大きく活躍可◎ のリモートワーク求人
仕事内容
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
この仕事で得られるもの
◎技術的スキルやデータの洞察力
データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきます。それに加え、データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
<業務内容>
ご経験・キャリア志向にあわせて、 1または 2、 1・2 の両方をお任せします。
また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1.データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア
さまざまなデータ分析・データ分析基盤における顧客課題解決の担当をいただきます。
・各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解
・要件定義
・データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計/構築
・機械学習などのモデル構築
・BIツールにおけるダッシュボード設計/構築
・効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務
・生成AI活用におけるデータ整備
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメント
など
2.データサイエンティスト
データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。
・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析
・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)
・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案
・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・
・機械学習などのモデル構築
・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案
・クライアントコミュニケーション
・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務
・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメント
など
<本ポジションの魅力>
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件が100パーセント
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
<PJT例>
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得/アクティブユーザー増/解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
この仕事で得られるもの
◎技術的スキルやデータの洞察力
データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきます。それに加え、データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 650 〜 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】
AMBL株式会社は、AI活用を中心に、クラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域でデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援しています。AIを活用した課題解決や人材育成、クラウドネイティブなシステム開発、ユーザー体験の最適化、そしてブランド戦略とクリエイティブに特化したマーケティングを提供し、企業のDX推進を総合的にサポートしています 【★社風/文化】 AMBL株式会社は、社員の自主性とチャレンジ精神を尊重する社風が特徴です。若手社員にも積極的に挑戦の機会を与え、OJT制度やチーム内のサポート体制が整っています。また、社員同士のコミュニケーションを大切にし、フレンドリーで協力的な環境が醸成されています 【★働き方/リモートワーク】 AMBL株式会社では、フレックス制度やリモートワークを積極的に導入しており、柔軟な働き方が可能です。リモートワークに適したセキュリティ環境やコミュニケーションツールの提供により、社員が効率的に働ける環境を整えています。また、有給の1時間単位での取得や育児の時短勤務など、ライフステージに応じた働き方をサポートしています |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 544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 |
株式会社メディアフォース
【首都圏ハイブリッド/PM/PM経験のある方(規模不問)】約6割が大手企業などのプライム案件|社員の9割が未経験スタート|40年の歴史がある安定企業でプロジェクトマネージャーの募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
当社のプロジェクトマネージャーとしてシステム開発・構築及びプロジェクトの進行管理をご担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・受注したプロジェクトの開発スケジュール管理、システム開発・構築
・プロジェクト運営上の課題の解決
・顧客とのミーティングでのプロジェクト進捗の報告や、課題管理や変更管理の実施
・継続受注に向けた提案活動
※担当企業数:基本的には1人1社からスタートし、多くても3社のご担当となります。
※業務スタイル:オンボーディングとして半年間、弊社プロジェクトマネージャーの補佐を担当していただきます。
■課題解決のその先へ ―ITで新しいValueを。
私たちが見据えるのは“真の”課題解決。
ITの力でお客さまとともに事業成長を目指し、
豊かな社会づくりに貢献します。
これまでITサービスを通じ、さまざまな課題解決に取り組んできたメディアフォース。
培ってきた技術力を礎に、お客さまと新たな価値を創造し、社会課題をも解決する
“Solution-focused Integrator”を目指して。
新しいSIerへと日々進化を続けてまいります。
■メディアフォースが目指す姿
メディアフォースはお客さまの課題解決を実現するため、「提案力」「創造力」「人間力」 を常に高め、
社会に貢献する企業であり続けることを目指しています。
・提案力
我々は常に社会のニーズに対するソリューションを考案し、それらの提案活動を積極的に行っていきます。
・創造力
我々の行う事業は、お客さまのコンピュータシステムを創造するのみならず、お客さまの企業価値創造に貢献していきます。
・人間力
人財が財産である我々は、人財育成に努力を惜しみません。コンプライアンスを徹底し、お客さまには常に誠実に接し、
高い「提案力」、「創造力」を備えた総合的な「人間力」で信頼を得られる企業体を形成していきます。
■株式会社メディアフォースについて
1985年の設立以来、メディアフォースでは多彩なシステムを開発してきました。その間培われた幅広い技術力やノウハウ、
豊富な開発事例をもとに、近年は自社製品の開発や導入支援などへとソリューションを拡大し、成長を続けています。
株式会社メディアフォース https://www.mforce.co.jp/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社のプロジェクトマネージャーとしてシステム開発・構築及びプロジェクトの進行管理をご担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・受注したプロジェクトの開発スケジュール管理、システム開発・構築
・プロジェクト運営上の課題の解決
・顧客とのミーティングでのプロジェクト進捗の報告や、課題管理や変更管理の実施
・継続受注に向けた提案活動
※担当企業数:基本的には1人1社からスタートし、多くても3社のご担当となります。
※業務スタイル:オンボーディングとして半年間、弊社プロジェクトマネージャーの補佐を担当していただきます。
■課題解決のその先へ ―ITで新しいValueを。
私たちが見据えるのは“真の”課題解決。
ITの力でお客さまとともに事業成長を目指し、
豊かな社会づくりに貢献します。
これまでITサービスを通じ、さまざまな課題解決に取り組んできたメディアフォース。
培ってきた技術力を礎に、お客さまと新たな価値を創造し、社会課題をも解決する
“Solution-focused Integrator”を目指して。
新しいSIerへと日々進化を続けてまいります。
■メディアフォースが目指す姿
メディアフォースはお客さまの課題解決を実現するため、「提案力」「創造力」「人間力」 を常に高め、
社会に貢献する企業であり続けることを目指しています。
・提案力
我々は常に社会のニーズに対するソリューションを考案し、それらの提案活動を積極的に行っていきます。
・創造力
我々の行う事業は、お客さまのコンピュータシステムを創造するのみならず、お客さまの企業価値創造に貢献していきます。
・人間力
人財が財産である我々は、人財育成に努力を惜しみません。コンプライアンスを徹底し、お客さまには常に誠実に接し、
高い「提案力」、「創造力」を備えた総合的な「人間力」で信頼を得られる企業体を形成していきます。
■株式会社メディアフォースについて
1985年の設立以来、メディアフォースでは多彩なシステムを開発してきました。その間培われた幅広い技術力やノウハウ、
豊富な開発事例をもとに、近年は自社製品の開発や導入支援などへとソリューションを拡大し、成長を続けています。
株式会社メディアフォース https://www.mforce.co.jp/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
1985年設立、創業40周年を迎える企業です。安定した経営基盤と挑戦を歓迎するベンチャー気質を併せ持ち、2025年10月に本社を中野坂上へ移転しました。従業員は約196名、事業はSI事業部とソリューション事業部で構成。特に今回募集が出ているソリューション事業部はデータ連携・データマネジメントに特化し、官公庁や大学、大手企業との取引実績を持つブルーオーシャン領域で成長中です。AWSやモダン言語を活用し、柔軟な提案力を強みとしています。働きやすさも魅力で、リモート勤務週2~3日、残業は平均20時間未満、年間休日は有休を含めると130日超。福利厚生は確定拠出年金や資格取得支援、研修制度も充実。社内文化は未経験者に優しく、若手の早期キャリア形成を支援。安定と挑戦を両立し、成長意欲のある方に最適な環境を提供します。
|
||
| 設立年数 | 42年 | 従業員数 | 196人 |
株式会社エニトグループ
■Omiai【フルリモート×フレックス/Flutter化推進/モバイルエンジニア】マッチングアプリ「Omiai」モバイル開発リーダー募集/社会課題に挑む開発環境! のリモートワーク求人
■お仕事内容
『Omiai』のモバイルエンジニアとして、サービスに関わる開発や運用、当該チームの開発リード業務をお任せします。
主に、プロダクトのミーティングに参加し、技術者としての役割を確立し、テックリードよりのポジションとして
最適な技術選定を行い、効率的な開発手法を模索します。
メンバーが具体的な開発に取り組む際には、円滑な進捗をサポートするための基盤を整え、
コードレビューを通じてメンバーのスキル向上に寄与していただきたいと考えております。
直近、「Omiai」のFlutter化を推進しています。これにより、既存のフロントエンドとのバランスを保ちながら、
各プラットフォーム同士の共通比率の高い部分を効果的に更新していく計画です。
こういったプロダクト基盤からプロジェクトまでの開発をリードを中心にご対応頂く予定です。
<具体的な業務イメージ>
・要件定義、設計、実装、(コードレビュー)、検証、リリース作業
・不具合調査、改修、調査など
・SDKやライブラリ、各社ポリシーの更新に伴う対応など
・開発プロセスの改善提案、およびその実行
・モバイルチームのマネジメント
上記の開発リードを中心に、Flutter化における実装の合理化を進め、さらに、チームの中で生産性を上げるための提案を実施いただきたいと考えております。
また、チームマネジメント(他セクションのリーダーとのミーティングやタスク管理を含む)や、チームメンバーとの1on1ミーティング、
評価、チーム目標の設定、メンバーの育成、エンジニア採用におけるカジュアル面談や面接対応などもお任せしたいです。
■ポジションのポイント
▼仕様づくりなどに早期段階から携われる
要件の策定からエンジニアも参加し、PdM、PjM、エンジニア、QAが一つのチームとなりリリースまで推進します。
早期段階から関われるので、背景や仕様への納得感を持って開発を行うことができます
▼最新技術の導入やエンジニア主体の環境づくり
運用ルールやツールをエンジニア主体で選定する文化が根付いているため、
最新技術の導入なども積極的に取り組むことができる環境です。
(例:「LIQUID eKYC」の導入により、精度の高い本人認証と年齢確認を実現)
▼人々の幸せに寄り添い、社会課題の解決に挑む
日々サービスを利用した方々からの幸せな声が届きます。
多くの方々が幸せになるためのお手伝いができているという実感を持てるとともに、
少子化や婚姻数の減少といった社会問題にも目を向けながらアプリ開発に取り組んでいます。
当社は随一のサービスを目指しており、次なるステージに向けて更なる成長を遂げるため、
攻めの開発への移行が求められています。
これまでに築き上げた守りの開発に加え、新しいアプローチやアイディアを活かし、市場での競争力を強化し、
ビジネスとの連携を一層強化していくことが期待されています。
現状のflutter化プロジェクトを通して、市場に対して需要のある経験を積むことができるだけでなく、
弊社のプロダクトの成長にも貢献いただくことが可能です。
新たな技術への対応と市場ニーズへの適応が、競争力の向上と成長に繋がるポジションです。
■募集背景
現在では、累計会員数が1000万人(2024年7月時点)を超え、多くの方々にご利用いただいている
サービスとなりましたが、恋活・婚活マッチングサービスの社会的な需要や市場の要望が年々増大していく中で、
実現したい未来に対して人員が足りていない状況です。
現状、アプリの顔であるフロントサイドにおいてFlutterを用いて、少人数でも複数のターゲットにアプローチできる柔軟性と、
統一されたユーザー体験を提供できるという利点を生かしていますが、まだまだ、作り直しに近い状況であり
課題が多く残っています。
そうした現状を踏まえ、今後の更なる事業成長に向けて、サービスのコアとなるモバイルアプリ開発や、
当該チームを牽引いただける方を募集しています。
リーダーとして、各プロジェクトでのメンバーのサポート、プロセス改善を一緒に進めていただき開発効率の最大化と
各開発プロジェクトの最適化を図って、マネージャーとしてのキャリアを延ばしていただけるポジションであると考えています。
■Omiaiの組織/サービスについて
Omiaiのプロダクトは、2012年にマッチングアプリの草分けとしてスタート。
現在は累計1000万人(2024年7月時点)ユーザーが利用するToCアプリとしては規模の大きいプロダクトです。
(高トラフィックでもあります)
「結婚を見据えた真面目な出会い」をコンセプトに20代後半~30代のユーザーを中心に利用されています。
社会への影響としても、年間約6万人以上がお相手を見つけて退会されている状況であり、
ライフイベントの起点となる真面目な出会いを相当数・継続的に生み出しており、国内の結婚数や少子高齢化、
そこに行きつくまでの新しい出会いの価値観形成にも寄与していると考えています。
本ポジションでは、この「Omiai」 アプリの開発、サービス運営を担当する開発チームに所属いただきます。
開発組織でありながらもビジネス側、経営陣とも密に連携をとり並走し、開発やチームの仕事への貢献を通して
事業の成長に携わり、自らも成長できる環境です。
今後の展開としては、『独自のプロダクト価値の決定と新規機能開発』『開発環境・組織の強化』を通じて、
より多くのユーザーに出会いの機会提供を進めていきます。
現在のエニトグループの一員となった契機として、プロダクトの新機能開発、開発環境のリアーキテクトと新技術の導入(Flutter・AI)を推進しており、さながら第2創業期として、エンジニアリング・プロダクト両面の強化を進めています。
■チーム体制
エンジニア組織は少数精鋭で、バックエンド、ネイティブアプリ、プロジェクトマネジメント(PjM)の3チーム体制を
構成しています。
サーバーチームにはテックリード2名のほか、インフラ寄りのエンジニアも在籍しており、開発から基盤改善まで
一気通貫で担う体制です。役割にとらわれず、幅広い領域にチャレンジできます。
平均年齢は30代半ば。SIer、ITコンサル、SaaS、BtoC、金融、HRなど多様な業界出身のメンバーが在籍し、
それぞれの強みを活かしながらチーム間で協力。
施策や改善提案も横断的に進めています。PjMチームには女性メンバーもおり、専門性の異なるメンバーが連携し、
サービスの成長を支えています。
働き方はリモートが中心で、地方在住のフルリモートメンバーも複数います。
Google MeetやSlackハドルを活用し、日々のコミュニケーションや相談がしやすい環境です。
Slackでの気軽なやりとりに加え、1on1やレビュー会なども定期的に実施しており、
アウトプットに対して丁寧なリアクションが返ってくる文化が根づいています。
朝会での進捗共有や、ちょっとした相談の機会も設けており、スムーズなやり取りが可能です。
年に数回はリアルに集まる機会もあり、任意参加の懇親会なども開催しています。
また、弊社の開発チームは、全員がより広く深い技術を習得できるように、コーチングやワークショップ、LT会、
GCP学習プログラムなど様々なスキルアップに向けた施策の導入や、最新技術の取り組みなども積極的に行っています。
開発スタイルやチーム内のコミュニケーションとしては、下記のような取り組みもございます。
・開発の流れを1週間〜2週間の短い間隔でサイクルさせ、高頻度なリリースを実現
・ユニットごとに小さなチームを組成し、素早い意思決定や、PDCAもスピーディに回せる体制
・プルリクエスト単位でエンジニアリーダー・テックリードがレビューを実施
・プランナーとの距離も近く、VPoEとの1on1も週1で実施するなどタテヨコの繋がりを強化
【業務の変更の範囲】
全ての業務への配置転換あり
『Omiai』のモバイルエンジニアとして、サービスに関わる開発や運用、当該チームの開発リード業務をお任せします。
主に、プロダクトのミーティングに参加し、技術者としての役割を確立し、テックリードよりのポジションとして
最適な技術選定を行い、効率的な開発手法を模索します。
メンバーが具体的な開発に取り組む際には、円滑な進捗をサポートするための基盤を整え、
コードレビューを通じてメンバーのスキル向上に寄与していただきたいと考えております。
直近、「Omiai」のFlutter化を推進しています。これにより、既存のフロントエンドとのバランスを保ちながら、
各プラットフォーム同士の共通比率の高い部分を効果的に更新していく計画です。
こういったプロダクト基盤からプロジェクトまでの開発をリードを中心にご対応頂く予定です。
<具体的な業務イメージ>
・要件定義、設計、実装、(コードレビュー)、検証、リリース作業
・不具合調査、改修、調査など
・SDKやライブラリ、各社ポリシーの更新に伴う対応など
・開発プロセスの改善提案、およびその実行
・モバイルチームのマネジメント
上記の開発リードを中心に、Flutter化における実装の合理化を進め、さらに、チームの中で生産性を上げるための提案を実施いただきたいと考えております。
また、チームマネジメント(他セクションのリーダーとのミーティングやタスク管理を含む)や、チームメンバーとの1on1ミーティング、
評価、チーム目標の設定、メンバーの育成、エンジニア採用におけるカジュアル面談や面接対応などもお任せしたいです。
■ポジションのポイント
▼仕様づくりなどに早期段階から携われる
要件の策定からエンジニアも参加し、PdM、PjM、エンジニア、QAが一つのチームとなりリリースまで推進します。
早期段階から関われるので、背景や仕様への納得感を持って開発を行うことができます
▼最新技術の導入やエンジニア主体の環境づくり
運用ルールやツールをエンジニア主体で選定する文化が根付いているため、
最新技術の導入なども積極的に取り組むことができる環境です。
(例:「LIQUID eKYC」の導入により、精度の高い本人認証と年齢確認を実現)
▼人々の幸せに寄り添い、社会課題の解決に挑む
日々サービスを利用した方々からの幸せな声が届きます。
多くの方々が幸せになるためのお手伝いができているという実感を持てるとともに、
少子化や婚姻数の減少といった社会問題にも目を向けながらアプリ開発に取り組んでいます。
当社は随一のサービスを目指しており、次なるステージに向けて更なる成長を遂げるため、
攻めの開発への移行が求められています。
これまでに築き上げた守りの開発に加え、新しいアプローチやアイディアを活かし、市場での競争力を強化し、
ビジネスとの連携を一層強化していくことが期待されています。
現状のflutter化プロジェクトを通して、市場に対して需要のある経験を積むことができるだけでなく、
弊社のプロダクトの成長にも貢献いただくことが可能です。
新たな技術への対応と市場ニーズへの適応が、競争力の向上と成長に繋がるポジションです。
■募集背景
現在では、累計会員数が1000万人(2024年7月時点)を超え、多くの方々にご利用いただいている
サービスとなりましたが、恋活・婚活マッチングサービスの社会的な需要や市場の要望が年々増大していく中で、
実現したい未来に対して人員が足りていない状況です。
現状、アプリの顔であるフロントサイドにおいてFlutterを用いて、少人数でも複数のターゲットにアプローチできる柔軟性と、
統一されたユーザー体験を提供できるという利点を生かしていますが、まだまだ、作り直しに近い状況であり
課題が多く残っています。
そうした現状を踏まえ、今後の更なる事業成長に向けて、サービスのコアとなるモバイルアプリ開発や、
当該チームを牽引いただける方を募集しています。
リーダーとして、各プロジェクトでのメンバーのサポート、プロセス改善を一緒に進めていただき開発効率の最大化と
各開発プロジェクトの最適化を図って、マネージャーとしてのキャリアを延ばしていただけるポジションであると考えています。
■Omiaiの組織/サービスについて
Omiaiのプロダクトは、2012年にマッチングアプリの草分けとしてスタート。
現在は累計1000万人(2024年7月時点)ユーザーが利用するToCアプリとしては規模の大きいプロダクトです。
(高トラフィックでもあります)
「結婚を見据えた真面目な出会い」をコンセプトに20代後半~30代のユーザーを中心に利用されています。
社会への影響としても、年間約6万人以上がお相手を見つけて退会されている状況であり、
ライフイベントの起点となる真面目な出会いを相当数・継続的に生み出しており、国内の結婚数や少子高齢化、
そこに行きつくまでの新しい出会いの価値観形成にも寄与していると考えています。
本ポジションでは、この「Omiai」 アプリの開発、サービス運営を担当する開発チームに所属いただきます。
開発組織でありながらもビジネス側、経営陣とも密に連携をとり並走し、開発やチームの仕事への貢献を通して
事業の成長に携わり、自らも成長できる環境です。
今後の展開としては、『独自のプロダクト価値の決定と新規機能開発』『開発環境・組織の強化』を通じて、
より多くのユーザーに出会いの機会提供を進めていきます。
現在のエニトグループの一員となった契機として、プロダクトの新機能開発、開発環境のリアーキテクトと新技術の導入(Flutter・AI)を推進しており、さながら第2創業期として、エンジニアリング・プロダクト両面の強化を進めています。
■チーム体制
エンジニア組織は少数精鋭で、バックエンド、ネイティブアプリ、プロジェクトマネジメント(PjM)の3チーム体制を
構成しています。
サーバーチームにはテックリード2名のほか、インフラ寄りのエンジニアも在籍しており、開発から基盤改善まで
一気通貫で担う体制です。役割にとらわれず、幅広い領域にチャレンジできます。
平均年齢は30代半ば。SIer、ITコンサル、SaaS、BtoC、金融、HRなど多様な業界出身のメンバーが在籍し、
それぞれの強みを活かしながらチーム間で協力。
施策や改善提案も横断的に進めています。PjMチームには女性メンバーもおり、専門性の異なるメンバーが連携し、
サービスの成長を支えています。
働き方はリモートが中心で、地方在住のフルリモートメンバーも複数います。
Google MeetやSlackハドルを活用し、日々のコミュニケーションや相談がしやすい環境です。
Slackでの気軽なやりとりに加え、1on1やレビュー会なども定期的に実施しており、
アウトプットに対して丁寧なリアクションが返ってくる文化が根づいています。
朝会での進捗共有や、ちょっとした相談の機会も設けており、スムーズなやり取りが可能です。
年に数回はリアルに集まる機会もあり、任意参加の懇親会なども開催しています。
また、弊社の開発チームは、全員がより広く深い技術を習得できるように、コーチングやワークショップ、LT会、
GCP学習プログラムなど様々なスキルアップに向けた施策の導入や、最新技術の取り組みなども積極的に行っています。
開発スタイルやチーム内のコミュニケーションとしては、下記のような取り組みもございます。
・開発の流れを1週間〜2週間の短い間隔でサイクルさせ、高頻度なリリースを実現
・ユニットごとに小さなチームを組成し、素早い意思決定や、PDCAもスピーディに回せる体制
・プルリクエスト単位でエンジニアリーダー・テックリードがレビューを実施
・プランナーとの距離も近く、VPoEとの1on1も週1で実施するなどタテヨコの繋がりを強化
【業務の変更の範囲】
全ての業務への配置転換あり
| 想定年収 | 800 〜 1,300 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:7:00~21:00
・標準労働時間:8時間
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11.3時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 110人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/エンジニアリングマネージャー/エンジニアリングマネジメントの経験】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業! のリモートワーク求人
業務内容
PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。
このポジションでは、エンジニアマネージャーとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。
・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行
・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント
・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント
・自社サービス間連携の促進
ポジションの魅力
・社会に広く流通するシステムの創造に携わる
開発したシステムは、社会にインパクトをもたらす大手企業を通して一般の方に広く使ってもらうことになります。
・多くの優秀なメンバー
社内には、深層学習技術の各分野やソフトウェア開発等それぞれの分野に精通したメンバーがおり、刺激も学びも多い環境です。また、日々のコミュニケーションを大切にしており雑談も多く、お互いのメンバーが気軽になんでも聞くことができる関係性を築いています。
例:Forbes 30 Under 30 ・Asia、IPA未踏、トップカンファレンス 採択者、助教、博士 、CTO経験者、元GAFAエンジニアなど
・エンジニアとしての成長
IOやコンピューティングリソースの制約がある中で、ロジックやアーキテクチャを自ら創造し改善することが求められ、非常に挑戦的な課題が数多くあります。
★エントランスブック
https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。
このポジションでは、エンジニアマネージャーとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。
・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行
・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント
・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント
・自社サービス間連携の促進
ポジションの魅力
・社会に広く流通するシステムの創造に携わる
開発したシステムは、社会にインパクトをもたらす大手企業を通して一般の方に広く使ってもらうことになります。
・多くの優秀なメンバー
社内には、深層学習技術の各分野やソフトウェア開発等それぞれの分野に精通したメンバーがおり、刺激も学びも多い環境です。また、日々のコミュニケーションを大切にしており雑談も多く、お互いのメンバーが気軽になんでも聞くことができる関係性を築いています。
例:Forbes 30 Under 30 ・Asia、IPA未踏、トップカンファレンス 採択者、助教、博士 、CTO経験者、元GAFAエンジニアなど
・エンジニアとしての成長
IOやコンピューティングリソースの制約がある中で、ロジックやアーキテクチャを自ら創造し改善することが求められ、非常に挑戦的な課題が数多くあります。
★エントランスブック
https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
| 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 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社テックオーシャン
【首都圏フルリモート/データサイエンティスト/実務4年~】理系・テクノロジー人材と企業のマッチングサービス&新規プロダクトリリース! のリモートワーク求人
プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。
PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。
【具体的な業務について】
- プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
- データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
- 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
- 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
- ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
- 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
- PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
- 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート
■ポジションの魅力
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった 事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号 として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、 裁量と自由度の高い環境 で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的には データチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。
■キャリアイメージ
当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。
事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。
また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。
将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。
これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務の変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
| 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 |
■同社について:
私たちテックオーシャンは「人と組織の可能性を最大化し、豊かな暮らしと社会をつくる」をビジョンに理系人材と採用企業のマッチングサービスを行っています。理系人材の就職活動は課題が多く、大学で学んで得た知識や能力、個性を活かすことができず、「TECH(TechnorogyやTechnique)」を埋もれさせてしまう若者がたくさんいます。近年、IoTやDX・AIなどの需要の伸びに伴い、理系人材の需要が高まっております。同社代表の長井は、理系採用支援事業に約15年携わっているパイオニアであり、テックオーシャンがTECH人材領域におけるライフパートナーになれるよう事業拡大をしていきます。 【あらゆるTECHを社会につなぐTECH領域のDX企業】 テクノロジーにより進化し続ける現代社会において、TECH人材(TechnologyやTechniqueを有する人材)の専門性は、あらゆる産業で必要とされています。 同社は TECH 人材とTECHの価値を可視化して、社会に解き放ち、それぞれが伸び伸びと活躍するTECHの海(エコシステム)を作ります。 このエコシステムは「若者が気付きと刺激とフィールドを得るインフラ」となり、世界中の子供たちが明るい未来を達成する礎となります。 ・理工系専用就活サイト TECH OFFERの企画・運営 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社Malme
【フルリモート・AIモデル開発経験必須】Python/統計解析/XGBoost等を用いたAIエンジニア募集 のリモートワーク求人
土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており
●膨大な枚数の設計図作成
●QAにかかるリードタイム・精度課題
●手戻りのハードルの高さ
など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではAIエンジニアとしてPMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
●土木設計における設計図面からの情報抽出・理解のためのAIモデル開発・実装、設計図から有用な情報を読み取り、解析する機械学習モデルの開発、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築
●自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築
●ビッグデータ解析
●UXボトルネック分析
●時系列データ/テキストデータの分析
●大手企業開発案件のAI領域支援
プロジェクト一例:
●設計領域における機械学習による示唆機能実装
●施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装
●設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装
etc…
【業務の変更の範囲】
無
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており
●膨大な枚数の設計図作成
●QAにかかるリードタイム・精度課題
●手戻りのハードルの高さ
など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではAIエンジニアとしてPMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
●土木設計における設計図面からの情報抽出・理解のためのAIモデル開発・実装、設計図から有用な情報を読み取り、解析する機械学習モデルの開発、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築
●自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築
●ビッグデータ解析
●UXボトルネック分析
●時系列データ/テキストデータの分析
●大手企業開発案件のAI領域支援
プロジェクト一例:
●設計領域における機械学習による示唆機能実装
●施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装
●設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装
etc…
【業務の変更の範囲】
無
| 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 | |||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 34人 |
75件中 21件~30件
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