BI・DWHエンジニア／流通（EC・運輸・小売）の求人・転職情報

■仕事概要
グループ経営計画に沿って、百貨店事業や食品事業などで保持している膨大な1stパーティデータをマーケティングや顧客アプローチ、さらにはAI技術を取り入れた分析が出来る次世代データ基盤、マーケティング基盤の開発を推進しています。

■仕事詳細
・GoogleCloudでのデータ基盤構築・運用
・データモデリングの設計・運用
・Tableau等のBIダッシュボードの設計・運用
・クラウドデータ連携ツールを用いたETL/ELT処理の設計・運用管理
・デジタルマーケティング基盤の企画・設計
・各種設計におけるドキュメント管理

■仕事の魅力
安定したグループ基盤で整った職場環境
・関西圏で高いブランド力・規模を誇るグループの中枢で、潤沢な環境下で働けます。
・グループ企業全体のDX推進をするので、広い視野と多様なスキルを身に着けるチャンスがあります。

【募集背景】
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し、M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。いままさに、個別最適から全社最適へ／経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。

当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。


【ご入社後に期待する成果】
～6か月後：特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。

～1年後：複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。


【期待役割】
当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。
与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。
単なる「検証（PoC）」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。


【具体的なプロジェクト例】
現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。
・コールセンター業務のAI化（LLM / 音声認識等）
・数理最適化による訪問ルート最適化
・画像認識を用いた査定のAI化
・データ基盤・MLOps構築


【主な業務内容】
・ビジネスサイド（事業部等）の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案
・課題特性（自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など）に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計
・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発
・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善
・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善


【あなたに提供できる価値】
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会


【キャリアパス】
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI／データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者／プロダクト・事業統括ポジション


【プロダクト開発環境】
・開発言語：Golang, React.js(Next.js), TypeScript
・インフラ：GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker
・CI/CD：GItHub Actions
・テスト：MagicPod, Storybook
・バージョン管理：GitHub
・エラー管理：Sentry
・APM：NewRelic
・開発生産性管理：Findy Team+
・課題管理：Jira
・ドキュメント管理：Confluence
・その他：Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

■部署紹介、ミッション
中長期で目指す今後の会社の成長に向け、情報システム部門の役割は重要度を増してきました。
海外システムの整備、国内各部門におけるシステム分野の課題を総合的に担当していただきます。
下記記載の複数ポジションで幅広く人材の募集を実施しております。
皆様のご経験や得意分野、今後の希望キャリアを伺った上で、担当業務をご相談させいただきます。

【ポジション･業務内容 例】
①商品供給システムエンジニア
・大創産業のサプライチェーンを支える業務部門の抱える課題に対し、システム化による改善を実現します。
・主な領域として、商品企画、発注、輸出入、物流、等の領域があります。いずれもグローバルが対象となります。
・社内の業務部門と要件定義を行いますので、ITだけではなく、業務知識も必要となりますが、入社後に知識習得して頂きます。

②プロジェクトリーダー候補
・大創産業のサプライチェーンを支える業務部門の抱える課題に対し、システム化による改善を実現します。
・主な領域として、会計、人事、ワークフロー、BI、POS、WMS、などがあり、個別にご担当いただきます。領域によってはグローバルが対象のものと日本が対象のものがあります。
・業務部門とITベンダーとの橋渡しやスムーズなコミュニケーション等を期待しています。
・ステークホルダーとの調整なども担当いただきます。

③インフラエンジニア
・日本国内のグループ全社のインフラの構築／管理をご担当頂きます。
・主な領域としては、ネットワーク、サーバ、セキュリティ、AWS、があります。領域毎に個別にご担当頂くことを想定しています。
・自社で構築する領域もありますので、方針決定から構築、運用をしていただくことを期待しています。

④インフラマネジャー候補
・グローバルのインフラの管理、方針決定、インフラエンジニアのマネジメントをご担当いただきます。
・海外については方針決定、統制いただくことを期待しています。
・インフラ全領域の基本的な知識があり、施策の判断していただくことを期待しています。

⑤オペレーションマネジャー候補
・グローバルでのインフラ、アプリの運用、監視のマネジメントをご担当いただきます。
・日本向けには、ヘルプデスク、キッティング等もマネジメント頂くことを期待しています。
・海外に対しては、グローバルで展開しているシステムの運用・監視はご担当範囲ですが、各国で対応するシステムは方針決定、統制をご担当範囲としています。
・新システム導入の際には、本番稼働可不可のご判断を頂くなども期待しています

【主なミッション】
• レガシーシステムにおけるデータの課題を認識し、自ら解決策（仕様）を提案・実行する
• データベース、データテーブルの定義・設計および構築の主導
• Google Cloud Platform (GCP), Azure, AWSを中心としたクラウド環境でのベンダー共同企画

【仕事内容】
当社では、長年利用してきた基幹システムを活かしながら、顧客体験の向上および業務改革を目的としたDX推進に取り組んでいま
す。
現在は、蓄積されたデータを整理・統合し、各種施策へ活用していくための体制強化を進めています。
本ポジションでは、データベース／データ基盤領域の中核メンバーとして、データベースの検討段階からプロジェクトに参画いただ
きます。

★業務効率化に向けた提案からツール選定、実務対応までを一貫して担い、
大量のデータを安全かつ効率的に保存・検索・活用できる状態を実現することがミッションです。
単なる実装担当ではなく、当社にとって最適なデータ構造や将来の拡張性、現場業務への定着までを見据え、
「社内のデータベースオーナー」として設計思想づくりからリードする役割を期待しています。

基幹システムを前提としつつ、その外側に広がる顧客接点データや業務固有データの管理・活用方法を整理し、
当社にとって現実的なデータ管理・活用の仕組みを形にしていくポジションです。

入社後は、データベース構築業務を主軸としつつ、業務理解を深める目的でDX推進部の業務にも一部関わっていただきます。
DX推進部にて、現在以下の業務をおこなっております。
■業務効率化ツールの企画・運営に関する業務
・新機能・改善施策の企画立案
・関係部署・外部ベンダーとの調整
・プロジェクトの進行管理、総括事務局業務
■基幹システムからのデータ抽出・整理・統合
・各種顧客・顧客接点データの吸い上げ、整備、統合
・データ活用に向けたルール設計、運用推進
■データ分析および活用企画の推進
・顧客データを用いた分析、レポーティング
・マーケティング、営業、アフターサービスへの活用企画
・データに基づく業務改善・顧客体験向上施策の立案

＜ご参考＞使用ツール
トヨタ基幹システム各種、Access、VBA、Power BI
※入社後は、ご経験やスキルに応じて担当業務を決定します

＜主なミッション＞
• 属人化しているデータ運用業務の整理・標準化、および手順書
• データクレンジングを通じたデータ品質・鮮度の維持
• 設計された仕様に基づく、再現性あるデータ結合・出力・集計・分析作業の構築・運用
• 独自ERPやSalesforce (SFDC)を用いたデータクレンジングとデータ保全
• Power BI・RPA等を活用した業務効率化・運用改善

＜仕事内容＞
当社では、長年利用してきた基幹システムを中心に蓄積されたデータを活用し、業務効率化や顧客体験向上を目的としたDX推進に取り組んでいます。
業務・事業の多角化に伴い、基幹システムに加えて顧客接点データや業務固有データを扱う機会が増えており、
データを正確に抽出・整備・分析し、業務で使える形にする実務体制の強化を進めています。
データベース設計や活用方針を検討するメンバーと連携しながら業務標準化をすすめ、「正しく・再現性のあるデータを、必要な形で提供する」ことを通じて、
DX推進部および各業務部門を支える役割です。

＜具体的な業務内容＞
1．データ抽出・結合・集計業務
•　基幹システムや周辺システムからのデータ抽出
•　DBおよびデータテーブルの結合、集計、加工
•　Excel：VLOOKUP、INDEX、MATCH関数等を用いた複数データの突合やピボットテーブルによる多角的な集計
•　Power BI / Power Query：データソースの接続、データクレンジング、メジャー（DAX）の作成
•　SQLを用いたデータ抽出・集計（※経験に応じて）

[具体例]
マーケティング施策用の顧客データ抽出・集計
複数テーブルを結合した実績データの作成

2．データ可視化・レポーティング
•　Power BI／Power Queryを用いたデータ出力・可視化
•　定例レポート・分析資料の作成
•　数値の推移や傾向を把握し、違和感や課題の整理

「分析結果をどう見せるか」まで含めて、業務で使われるデータアウトプットを作成していただきます。

3．データメンテナンス・データ保全業務
•　データクレンジング（表記揺れ・重複・欠損の確認・修正）
•　独自ERPやSalesforce（SFDC）を用いたデータ整備
•　データの正確性・一貫性を保つためのチェック、更新作業

データ分析や活用の土台となる重要な業務です。

4．定型業務の効率化・自動化支援
•　定期的なデータ抽出・集計・転記業務
•　属人化している業務フローのヒアリング、整理
•　業務手順書、運用マニュアルの作成
•　Power Automate等を用いた定型業務の自動など手作業で行っている業務の効率化提案

5．DX推進部内・業務部門との連携
•　DX推進部内メンバーとの情報共有・作業調整
•　業務部門からのデータ依頼対応
•　「どのデータが、どの業務で使われているか」の理解と整理

【業務内容】
■主な業務
・SQLを用いたデータ抽出・加工およびデータマートの設計・構築
・分析基盤の運用・改善およびデータ品質・運用プロセスの最適化
・BIツールを活用したデータの可視化・レポーティング設計
・各部門のデータ活用を支援し、データの民主化と活用促進をリード
・ビジネス課題を踏まえたデータ分析や仮説検証を通じて、意思決定の高度化を支援

■将来的にお任せしたい役割
・チーム全体の技術的な方向性・分析方針をリードし、データドリブンな文化の浸透に貢献
・データ設計・分析設計の観点から、事業上のインサイトを導出し、意思決定に寄与する分析をリード

【ポジションの魅力】
・多様なデータ統合や分析基盤のモダナイズを通じて、全社のデータドリブン経営を技術と分析の両面から支える実践的な経験を積むことができる
・現場の業務やデータ生成のプロセスに近い距離で、リアルな事業理解に基づいた分析・基盤設計を行える環境がある
・データ基盤の設計・運用だけでなく、ビジネス課題を踏まえたデータ活用戦略の立案や分析設計にも主体的に関与できる
・各部門やアナリストと連携し、経営・事業の意思決定にインパクトを与える分析や提案を主導できる
・成長フェーズにある組織の中で、データ基盤・分析体制の両面を整備する中心的なポジションとしてキャリアを築ける環境がある

【チームの紹介】
・全社や事業部でのデータ活用を支えるために、データ基盤の整備・運用やデータマートの構築、BIツールの活用支援などを担当しています。
・現在は体制の整備・運用基盤の安定化を進めており、よりスムーズにデータアナリストや事業部がデータを活用できる環境づくりに注力しています。
・社内のデータの民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析にも注力しています。

【プロダクト開発環境】
・インフラ：GCP, AWS
・プロジェクトデザイン：Miro, Figma
・利用言語やフレームワーク：Python, Go, SQL
・ドキュメント管理：Confluence, Google Drive
・チケット管理：Jira
・コミュニケーション：Slack
・コンテナ技術：Docker, Kubernetes
・Data Warehouse：BigQuery
・ETL：Cloud Functions, Dataform
・データコレクタ：Dataflow, Pub/Sub
・Database：Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB（Amazon RDS）
・構成管理：Terraform
・監視：Cloud Monitoring, NewRelic
・ワークフロー：Airflow
・CI/CD：GitHub Actions

経営企画室にて担う、マネジメントレポーティング、計数管理、予算編成などをリーダーとして推進いただきます。

（具体的には）
以下経営企画室で担う業務
・経営指標、KPI
・管理会計、決算資料
・DX推進
など

BIツールを利用した全社DX推進も行っています。

【経営企画室】
会社の最前線で、会社経営層の右腕として共に会社を成長させる部署でもあり非常にやりがい持って業務取り組んでいただけます。