BI・DWHエンジニア／WEB（デジタル・メディア・ゲーム）の求人・転職情報
30件中の1〜30件を表示
メディカル・データ・ビジョン株式会社
仕事内容
[【概要】
医療機関のシステム更新時に、患者診療データを正確かつ安全に新システムへ引き継ぐことが使命です。電⼦カルテのデータ移⾏業務を中⼼にご担当いただき、医療の継続性を⽀えます。具体的な業務内容は以下の通り。
【具体的な詳細】
■業務⽤PCを設定し、データ移⾏⽤の作業環境を構築■⼿順書に沿いDBマスタ調整、Excel変換表作成、必要に応じ改修■設定完了後、テスト移⾏を⾏い時間測定・計画書作成■移⾏データの内容を確認・検証■本番同⼿順でリハーサル移⾏後、本番移⾏を実施■医療機関との調整、作業記録作成、トラブル⼀次対応
【配属先情報】
病院事業本部 HIS事業部 システム開発ユニット
医療機関のシステム更新時に、患者診療データを正確かつ安全に新システムへ引き継ぐことが使命です。電⼦カルテのデータ移⾏業務を中⼼にご担当いただき、医療の継続性を⽀えます。具体的な業務内容は以下の通り。
【具体的な詳細】
■業務⽤PCを設定し、データ移⾏⽤の作業環境を構築■⼿順書に沿いDBマスタ調整、Excel変換表作成、必要に応じ改修■設定完了後、テスト移⾏を⾏い時間測定・計画書作成■移⾏データの内容を確認・検証■本番同⼿順でリハーサル移⾏後、本番移⾏を実施■医療機関との調整、作業記録作成、トラブル⼀次対応
【配属先情報】
病院事業本部 HIS事業部 システム開発ユニット
求める経験 / スキル
【必須】
■Windowsのショートカットキーを⽤いた実務レベルのPC操作
■コマンドラインでのファイル操作・実⾏など基本操作が可能な⽅
■⼿順書通り正確に進め、チームで協⼒できる⽅（IT業界未経験歓迎）
【歓迎】
■SQLの基本知識
■データベースの基礎知識（SQL Server、Oracle等）
■PowerShell やバッチファイルを⽤いた業務⾃動化の経験
■データ処理や検証作業の経験
■システム開発経験（⾔語問わず）
■Windowsのショートカットキーを⽤いた実務レベルのPC操作
■コマンドラインでのファイル操作・実⾏など基本操作が可能な⽅
■⼿順書通り正確に進め、チームで協⼒できる⽅（IT業界未経験歓迎）
【歓迎】
■SQLの基本知識
■データベースの基礎知識（SQL Server、Oracle等）
■PowerShell やバッチファイルを⽤いた業務⾃動化の経験
■データ処理や検証作業の経験
■システム開発経験（⾔語問わず）
従業員数
258名
（2024年12月末現在）
勤務地
東京都
想定年収
360 万円 ~ 720 万円
従業員数
258名
（2024年12月末現在）
インキュデータ株式会社
仕事内容
【ミッション】
データ・AIを活用した業務変革を目指すクライアントに対して、ビジネス/データ/テクノロジーの観点から戦略及び実行計画を立て、伴走支援することでDX/AXの成功まで導く
【主な業務】
・大手企業の経営層と対話しながら、データドリブンな変革に向けた課題を発見・定義し、全社的なDX戦略を策定
・特定の業界に縛られず、様々な産業のクライアントに対して、顧客データを中心とを利用したソリューションを提案・実行
・策定した戦略を実行フェーズに落とし込み、プロジェクトを強力に推進、クライアントが自律的に変革を継続できるよう、組織や文化の定着まで一貫して支援
【主な案件タイプ】
DX戦略策定
顧客データ活用戦略
生成AI活用戦略
ビジネス/サービスデザイン
マーケティンググランドデザイン
データ基盤導入要件定義
次世代マーケティング人財育成
事例詳細はこちら：https://www.incudata.co.jp/casestudy/
【ポジションの魅力】
〇最先端AI×データ活用の「勝ちやすい」環境
AI活用の成否を分ける「データ利活用」の知見を武器に、AI事業を牽引するSoftBankと密に連携し、最先端AIプロジェクトに挑戦。会社として「勝ちやすい」環境がある。
〇自律的かつ生産性の高い働き方
スーパーフレックスやリモート主体のスタイルを採用。個々のパフォーマンスを最大化する、自律的環境を実現。
〇大手中心の豊富な案件基盤
博報堂・SoftBankのJVとして、小規模ながら顧客は国内大手企業が中心。安定した基盤で社会的インパクトの大きいAX/DX案件に従事。
〇組織創りにも関われる裁量
希望や適性に応じ、案件デリバリーに留まらず事業風土の醸成や組織運営にも参画可能。拡大期のファームを共に創る醍醐味も味わえるフェーズ。
【採用メッセージ】
現在、あらゆる企業にとってDX（デジタル・トランスフォーメーション）は喫緊の課題です。とりわけデータ活用は、ビジネスを発展させていくうえで必要不可欠といえます。一方で、データ活用に取り組んでみたもののうまくいかず、データ活用やDXというワードに対してネガティブになっている経営者も多いと感じています。その根本的な要因は、データ活用に十分なリソースを割くことができない、社内でデータがサイロ化している、データ分析の結果を施策の実行にまでつなげられていないなど、さまざま考えられます。
そういった企業に対して、各領域のプロフェッショナルがワンストップで支援し、データを用いてビジネスインパクトの創出に繋げていく。
日本企業のDXをトータルで支援するために、インキュデータは誕生しました。
ソフトバンク、博報堂という2社が母体のインキュデータですが、バックボーンはしっかりとしているものの、創業間もないチャレンジングな環境下にあるのも事実です。新たにインキュデータに加わるみなさんには、第二期創業メンバーとして一緒に会社を成長させていく役割も担ってほしいと思っています。
また、インキュデータには、母体となる2社で経験を積んだメンバーだけでなく、大手コンサルティング企業やSIer、インターネットメガベンチャーなど異なる領域で実績を残してきたプロフェッショナルたちが集まり、単独ではなし得なかった新しいサービスの創出や価値の提供に向けて、尽力しています。日本企業に対して、DXを通じたビジネス変革を起こしたいという想いがある方には、ぜひその仲間に加わってほしいと思っています。
データ・AIを活用した業務変革を目指すクライアントに対して、ビジネス/データ/テクノロジーの観点から戦略及び実行計画を立て、伴走支援することでDX/AXの成功まで導く
【主な業務】
・大手企業の経営層と対話しながら、データドリブンな変革に向けた課題を発見・定義し、全社的なDX戦略を策定
・特定の業界に縛られず、様々な産業のクライアントに対して、顧客データを中心とを利用したソリューションを提案・実行
・策定した戦略を実行フェーズに落とし込み、プロジェクトを強力に推進、クライアントが自律的に変革を継続できるよう、組織や文化の定着まで一貫して支援
【主な案件タイプ】
DX戦略策定
顧客データ活用戦略
生成AI活用戦略
ビジネス/サービスデザイン
マーケティンググランドデザイン
データ基盤導入要件定義
次世代マーケティング人財育成
事例詳細はこちら：https://www.incudata.co.jp/casestudy/
【ポジションの魅力】
〇最先端AI×データ活用の「勝ちやすい」環境
AI活用の成否を分ける「データ利活用」の知見を武器に、AI事業を牽引するSoftBankと密に連携し、最先端AIプロジェクトに挑戦。会社として「勝ちやすい」環境がある。
〇自律的かつ生産性の高い働き方
スーパーフレックスやリモート主体のスタイルを採用。個々のパフォーマンスを最大化する、自律的環境を実現。
〇大手中心の豊富な案件基盤
博報堂・SoftBankのJVとして、小規模ながら顧客は国内大手企業が中心。安定した基盤で社会的インパクトの大きいAX/DX案件に従事。
〇組織創りにも関われる裁量
希望や適性に応じ、案件デリバリーに留まらず事業風土の醸成や組織運営にも参画可能。拡大期のファームを共に創る醍醐味も味わえるフェーズ。
【採用メッセージ】
現在、あらゆる企業にとってDX（デジタル・トランスフォーメーション）は喫緊の課題です。とりわけデータ活用は、ビジネスを発展させていくうえで必要不可欠といえます。一方で、データ活用に取り組んでみたもののうまくいかず、データ活用やDXというワードに対してネガティブになっている経営者も多いと感じています。その根本的な要因は、データ活用に十分なリソースを割くことができない、社内でデータがサイロ化している、データ分析の結果を施策の実行にまでつなげられていないなど、さまざま考えられます。
そういった企業に対して、各領域のプロフェッショナルがワンストップで支援し、データを用いてビジネスインパクトの創出に繋げていく。
日本企業のDXをトータルで支援するために、インキュデータは誕生しました。
ソフトバンク、博報堂という2社が母体のインキュデータですが、バックボーンはしっかりとしているものの、創業間もないチャレンジングな環境下にあるのも事実です。新たにインキュデータに加わるみなさんには、第二期創業メンバーとして一緒に会社を成長させていく役割も担ってほしいと思っています。
また、インキュデータには、母体となる2社で経験を積んだメンバーだけでなく、大手コンサルティング企業やSIer、インターネットメガベンチャーなど異なる領域で実績を残してきたプロフェッショナルたちが集まり、単独ではなし得なかった新しいサービスの創出や価値の提供に向けて、尽力しています。日本企業に対して、DXを通じたビジネス変革を起こしたいという想いがある方には、ぜひその仲間に加わってほしいと思っています。
求める経験 / スキル
【必須要件】
①コンサルティングファームにおいて、以下いずれかの領域でプロジェクトリード、および、新規案件の提案・受注経験をお持ちの方
・事業戦略の企画・実行支援経験
・Biz・IT上流工程の企画・実行支援経験
・マーケティング・顧客データ分析・データ基盤導入の戦略策定・実行支援経験
・PMOとしてのプロジェクト推進経験
②経営層/執行役員クラスへの提案経験があり、実際に受注まで導いた実績
③以下のマインドセットをお持ちの方
〇ストレッチ & レジリエンスなチャレンジを継続出来る方
できることだけに留まらず、常にストレッチした目標に挑み、困難な状況でも粘り強くやり切る姿勢をお持ちの方を歓迎します
〇対価以上の成果を出し、事業成功にコミットできる方
ビジネス目線でオーナーシップを持ち、新規ビジネスの確立やプロジェクト品質の担保における責任を持てること
【歓迎要件】
・プロジェクトおよびチームにおけるメンバー育成・ディレクション経験
・積極的な案件創出・顧客開拓に繋がる、提案活動の実務経験
・AI技術またはAIを活用したプロジェクトの実務経験
①コンサルティングファームにおいて、以下いずれかの領域でプロジェクトリード、および、新規案件の提案・受注経験をお持ちの方
・事業戦略の企画・実行支援経験
・Biz・IT上流工程の企画・実行支援経験
・マーケティング・顧客データ分析・データ基盤導入の戦略策定・実行支援経験
・PMOとしてのプロジェクト推進経験
②経営層/執行役員クラスへの提案経験があり、実際に受注まで導いた実績
③以下のマインドセットをお持ちの方
〇ストレッチ & レジリエンスなチャレンジを継続出来る方
できることだけに留まらず、常にストレッチした目標に挑み、困難な状況でも粘り強くやり切る姿勢をお持ちの方を歓迎します
〇対価以上の成果を出し、事業成功にコミットできる方
ビジネス目線でオーナーシップを持ち、新規ビジネスの確立やプロジェクト品質の担保における責任を持てること
【歓迎要件】
・プロジェクトおよびチームにおけるメンバー育成・ディレクション経験
・積極的な案件創出・顧客開拓に繋がる、提案活動の実務経験
・AI技術またはAIを活用したプロジェクトの実務経験
従業員数
139名
（2025年4月1日時点）
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
139名
（2025年4月1日時点）
大手外資系クラウドベンダー
仕事内容
【業務内容】
- Security Sales Specialistと連携し、日本のエンタープライズ顧客におけるAWSセキュリティサービスの導入・活用を推進する。
- PoV（価値実証）を主導し、本番導入へつなげる。さらに、分散・複雑化したセキュリティツールをネイティブサービスおよびISVパートナー製品へ統合できるよう支援する。
- クラウド、オンプレミスのデータセンター、エンドポイント環境までを含むセキュリティアーキテクチャを設計・提案する。Security Hub Extendedや各種パートナー連携を活用し、統合的な可視化と保護を提供する。
- ISV（独立系ソフトウェアベンダー）パートナーと協力し、顧客の環境やセキュリティ要件に最適なネイティブ機能とパートナー製品の組み合わせを提案する。
- 信頼できるセキュリティアドバイザーとして長期的な顧客関係を構築する。顧客のビジネスリスク許容度を考慮しながら、短期的なセキュリティ改善と長期的なセキュリティ目標とのバランスを取る。
- リファレンスアーキテクチャ、ベストプラクティス、ブログ記事などのコンテンツを作成・共有し、顧客および社内コミュニティ全体のセキュリティ知識向上に貢献する。
- 顧客からの要望を機能改善リクエストや直接的なフィードバックとしてAWSプロダクトチームへ伝える。業界動向を継続的に把握し、対応すべき事項について提言する。
- 営業担当者、ジェネラリストSA（Solutions Architect）、各分野のスペシャリストなどアカウントチームと密接に連携し、一貫した顧客体験を提供する。
- Security Sales Specialistと連携し、日本のエンタープライズ顧客におけるAWSセキュリティサービスの導入・活用を推進する。
- PoV（価値実証）を主導し、本番導入へつなげる。さらに、分散・複雑化したセキュリティツールをネイティブサービスおよびISVパートナー製品へ統合できるよう支援する。
- クラウド、オンプレミスのデータセンター、エンドポイント環境までを含むセキュリティアーキテクチャを設計・提案する。Security Hub Extendedや各種パートナー連携を活用し、統合的な可視化と保護を提供する。
- ISV（独立系ソフトウェアベンダー）パートナーと協力し、顧客の環境やセキュリティ要件に最適なネイティブ機能とパートナー製品の組み合わせを提案する。
- 信頼できるセキュリティアドバイザーとして長期的な顧客関係を構築する。顧客のビジネスリスク許容度を考慮しながら、短期的なセキュリティ改善と長期的なセキュリティ目標とのバランスを取る。
- リファレンスアーキテクチャ、ベストプラクティス、ブログ記事などのコンテンツを作成・共有し、顧客および社内コミュニティ全体のセキュリティ知識向上に貢献する。
- 顧客からの要望を機能改善リクエストや直接的なフィードバックとしてAWSプロダクトチームへ伝える。業界動向を継続的に把握し、対応すべき事項について提言する。
- 営業担当者、ジェネラリストSA（Solutions Architect）、各分野のスペシャリストなどアカウントチームと密接に連携し、一貫した顧客体験を提供する。
求める経験 / スキル
【Basic Qualifications】
- 5+ in security pre-sales/SE/product in the security domain
- Hands-on security domain depth in atleast one TDIR, AppSec or other
- Ability to manage ongoing work at the executive and engineering level on Security Topics
- PoV/PoC delivery experience
- Native or equivalent Japanese language skills and Business level English
【Preferred Qualifications】
- Competitive positioning experience, able to position a portfolio of tools and services into a overall customer outcome
- Broad security ecosystem knowledge — SIEM, EDR, CNAPP, DPM
- AWS or equivalent cloud security platform familiarity
- Technical content creation — scaling motion
- Japan enterprise market experience
- Industry Relevant Security Certifications
- 5+ in security pre-sales/SE/product in the security domain
- Hands-on security domain depth in atleast one TDIR, AppSec or other
- Ability to manage ongoing work at the executive and engineering level on Security Topics
- PoV/PoC delivery experience
- Native or equivalent Japanese language skills and Business level English
【Preferred Qualifications】
- Competitive positioning experience, able to position a portfolio of tools and services into a overall customer outcome
- Broad security ecosystem knowledge — SIEM, EDR, CNAPP, DPM
- AWS or equivalent cloud security platform familiarity
- Technical content creation — scaling motion
- Japan enterprise market experience
- Industry Relevant Security Certifications
勤務地
東京都
想定年収
非公開
Orbitics株式会社
仕事内容
■戦略の立案と実行
・部門長、経営陣やビジネス部門のリーダーと連携し、全社的な戦略・ロードマップの策定
・AI/機械学習モデルの実装、データ基盤の高度化、およびビジネスインパクト（ROI）の最大化
■プロジェクト・ステークホルダーマネジメント
・大規模・高難度なデータプロジェクトの進捗管理およびリスクマネジメント
・社内の主要ステークホルダー（事業部、ビジネス企画部、R&D推進部等）との合意形成および要件定義
■組織マネジメント・育成
・データサイエンティスト、データエンジニア採用、評価、メンタリング、およびキャリア開発の支援
・多様なバックグラウンドを持つメンバーが最大限のパフォーマンスを発揮できるチームカルチャーの醸成
・部門長、経営陣やビジネス部門のリーダーと連携し、全社的な戦略・ロードマップの策定
・AI/機械学習モデルの実装、データ基盤の高度化、およびビジネスインパクト（ROI）の最大化
■プロジェクト・ステークホルダーマネジメント
・大規模・高難度なデータプロジェクトの進捗管理およびリスクマネジメント
・社内の主要ステークホルダー（事業部、ビジネス企画部、R&D推進部等）との合意形成および要件定義
■組織マネジメント・育成
・データサイエンティスト、データエンジニア採用、評価、メンタリング、およびキャリア開発の支援
・多様なバックグラウンドを持つメンバーが最大限のパフォーマンスを発揮できるチームカルチャーの醸成
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
・データ領域における、組織マネジメント（チームマネージメントではない）
・ピープルマネジメントを管理職として実行した実務経験（5年以上）
※評価、育成、採用、リソース配分などの実務経験を必須とします
・データサイエンス、機械学習、データモデリング、または統計学に関する深い専門知識と実務経験
・ビジネス課題をデータ課題に落とし込み、解決策を提示・実行した実績
・経営陣や非エンジニア部門に対して、複雑な技術的概念をわかりやすく説明できる高いコミュニケーション能力
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・データ組織の立ち上げ、または組織改革の経験
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界での分析経験
・クラウド環境（AWS, GCP, Azureなど）における大規模データ基盤の構築・運用知見
・アジャイル/スクラム開発手法を用いたプロジェクトマネジメントの経験
・生成AIを活用した業務効率化や実装の経験
【求める人物像】
・誰とでも壁を作らずに関係を構築でき、柔軟なコミュニケーションが取れる方
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・不確実性の高い環境において、自ら課題を設定し、周囲を巻き込んで解決へと導けるリーダーシップのある方
・技術の進歩に常にアンテナを張りつつも、技術を「目的」ではなくビジネス価値創出の「手段」として捉えられる方
・メンバーの成長に喜びを感じ、チームとしての成果を最大化することにコミットできる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
・データ領域における、組織マネジメント（チームマネージメントではない）
・ピープルマネジメントを管理職として実行した実務経験（5年以上）
※評価、育成、採用、リソース配分などの実務経験を必須とします
・データサイエンス、機械学習、データモデリング、または統計学に関する深い専門知識と実務経験
・ビジネス課題をデータ課題に落とし込み、解決策を提示・実行した実績
・経営陣や非エンジニア部門に対して、複雑な技術的概念をわかりやすく説明できる高いコミュニケーション能力
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・データ組織の立ち上げ、または組織改革の経験
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界での分析経験
・クラウド環境（AWS, GCP, Azureなど）における大規模データ基盤の構築・運用知見
・アジャイル/スクラム開発手法を用いたプロジェクトマネジメントの経験
・生成AIを活用した業務効率化や実装の経験
【求める人物像】
・誰とでも壁を作らずに関係を構築でき、柔軟なコミュニケーションが取れる方
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・不確実性の高い環境において、自ら課題を設定し、周囲を巻き込んで解決へと導けるリーダーシップのある方
・技術の進歩に常にアンテナを張りつつも、技術を「目的」ではなくビジネス価値創出の「手段」として捉えられる方
・メンバーの成長に喜びを感じ、チームとしての成果を最大化することにコミットできる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,500 万円
大手外資系クラウドベンダー
仕事内容
このポジションでは、スペシャリストソリューションアーキテクトとして、アナリティクス・検索・ストリーミングワークロードの構築・運用に関するベストプラクティスをお客さまに提供します。さらに、Agent-ready なデータプラットフォーム — AIエージェントが自律的にデータを検索・加工・分析し意思決定を支援する基盤 — の設計をお客さまと共に推進します。従来の BI/DWH に加え、生成AIを活用したセマンティック検索、自然言語によるデータ探索、RAG によるインサイト生成、リアルタイムストリーミングと AI の融合など、テクノロジーの急速な変化に真正面からチャレンジできる環境です。
アナリティクスの専門性を核としながらも、ML、セキュリティ、データベースなど隣接領域を横断する幅広い視点でお客さまの課題に向き合います。トラステッドアドバイザーとして、コスト最適化やパフォーマンスに加え、データガバナンス、AI/ML 連携、マルチモーダルデータ活用といった新しい次元のガイダンスも提供し、プロジェクトを前に進めます。
あなた自身の手で、クラウドネイティブかつ生成AIネイティブなリファレンスアーキテクチャを設計・構築し、ホワイトペーパー、ワークショップ、ブログ等を通じて広く技術コミュニティに発信します。日本のお客様を支援するのみならず、アナリティクス・検索・ストリーミング・生成AIサービスのロードマップへのフィードバックも継続的に行います。
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In this role, as a Specialist Solutions Architect, you will provide customers with best practices for building and operating analytics, search, and streaming workloads. Beyond that, you will partner with customers to design agent-ready data platforms — foundations that enable AI agents to autonomously search, process, and analyze data to support decision-making. This is an environment where you can take on the rapid pace of technological change head-on: from traditional BI/DWH to semantic search powered by generative AI, natural language data exploration, RAG-based insight generation, and the convergence of real-time streaming with AI.
While grounded in deep analytics expertise, you will approach customer challenges with a broad perspective that spans adjacent domains such as ML, security, and databases. As a trusted advisor, you will provide guidance not only on cost optimization and performance, but also on new dimensions including data governance, AI/ML integration, and multimodal data utilization — driving customer projects forward.
You will design and build cloud-native and generative-AI-native reference architectures with your own hands, and share them broadly with the technical community through white papers, workshops, blogs, and more. In addition to supporting customers in Japan, you will continuously provide feedback to shape the roadmap for analytics, search, streaming, and generative AI services.
アナリティクスの専門性を核としながらも、ML、セキュリティ、データベースなど隣接領域を横断する幅広い視点でお客さまの課題に向き合います。トラステッドアドバイザーとして、コスト最適化やパフォーマンスに加え、データガバナンス、AI/ML 連携、マルチモーダルデータ活用といった新しい次元のガイダンスも提供し、プロジェクトを前に進めます。
あなた自身の手で、クラウドネイティブかつ生成AIネイティブなリファレンスアーキテクチャを設計・構築し、ホワイトペーパー、ワークショップ、ブログ等を通じて広く技術コミュニティに発信します。日本のお客様を支援するのみならず、アナリティクス・検索・ストリーミング・生成AIサービスのロードマップへのフィードバックも継続的に行います。
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In this role, as a Specialist Solutions Architect, you will provide customers with best practices for building and operating analytics, search, and streaming workloads. Beyond that, you will partner with customers to design agent-ready data platforms — foundations that enable AI agents to autonomously search, process, and analyze data to support decision-making. This is an environment where you can take on the rapid pace of technological change head-on: from traditional BI/DWH to semantic search powered by generative AI, natural language data exploration, RAG-based insight generation, and the convergence of real-time streaming with AI.
While grounded in deep analytics expertise, you will approach customer challenges with a broad perspective that spans adjacent domains such as ML, security, and databases. As a trusted advisor, you will provide guidance not only on cost optimization and performance, but also on new dimensions including data governance, AI/ML integration, and multimodal data utilization — driving customer projects forward.
You will design and build cloud-native and generative-AI-native reference architectures with your own hands, and share them broadly with the technical community through white papers, workshops, blogs, and more. In addition to supporting customers in Japan, you will continuously provide feedback to shape the roadmap for analytics, search, streaming, and generative AI services.
求める経験 / スキル
【Basic Qualifications】
- 社内外のステークホルダーとの関係構築・育成の経験
- ビジネスレベル以上（N1以上）の日本語での流暢な会話・読み書き能力
- ビッグデータ処理技術（Hadoop、Apache Spark など）、ストリーミング処理（Apache Kafka、Amazon Kinesis、Apache Flink など）、検索基盤（OpenSearch、Elasticsearch、ベクトル検索、セマンティック検索）、データウェアハウスの技術アーキテクチャ、ETL、レポーティング／分析ツールなどのうち、少なくとも1つに関する深い経験、および複数の分野に関する経験
- 生成AIを活用したデータアーキテクチャ（RAG、セマンティック検索、ベクトルDB、LLMオーケストレーション、AIエージェントによるデータパイプライン自動化など）に対する強い関心と学習意欲。実際に設計・構築に携わった経験があれば尚可
【Preferred Qualifications】
- 3年以上のクラウドアーキテクチャおよびソリューション実装の経験
- Deep experience in at least one of the following technical areas: generative AI / AI agent platforms, AI/ML, databases, governance, and storage
- 以下の技術領域のうち、少なくとも1つに関する深い経験：生成AI / AI エージェント基盤、AI/ML、データベース、ガバナンス、およびストレージ
- 顧客対応の役割における経験。お客様のエグゼクティブ、技術者、またはパートナーと協働し、先進技術を用いてビジネス課題を解決した経験
- あらゆる階層のステークホルダーと円滑にやり取りするための、英語での書面および口頭によるコミュニケーション能力の使用経験
- 社内外のステークホルダーとの関係構築・育成の経験
- ビジネスレベル以上（N1以上）の日本語での流暢な会話・読み書き能力
- ビッグデータ処理技術（Hadoop、Apache Spark など）、ストリーミング処理（Apache Kafka、Amazon Kinesis、Apache Flink など）、検索基盤（OpenSearch、Elasticsearch、ベクトル検索、セマンティック検索）、データウェアハウスの技術アーキテクチャ、ETL、レポーティング／分析ツールなどのうち、少なくとも1つに関する深い経験、および複数の分野に関する経験
- 生成AIを活用したデータアーキテクチャ（RAG、セマンティック検索、ベクトルDB、LLMオーケストレーション、AIエージェントによるデータパイプライン自動化など）に対する強い関心と学習意欲。実際に設計・構築に携わった経験があれば尚可
【Preferred Qualifications】
- 3年以上のクラウドアーキテクチャおよびソリューション実装の経験
- Deep experience in at least one of the following technical areas: generative AI / AI agent platforms, AI/ML, databases, governance, and storage
- 以下の技術領域のうち、少なくとも1つに関する深い経験：生成AI / AI エージェント基盤、AI/ML、データベース、ガバナンス、およびストレージ
- 顧客対応の役割における経験。お客様のエグゼクティブ、技術者、またはパートナーと協働し、先進技術を用いてビジネス課題を解決した経験
- あらゆる階層のステークホルダーと円滑にやり取りするための、英語での書面および口頭によるコミュニケーション能力の使用経験
勤務地
東京都
想定年収
非公開
仕事内容
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
・POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
・JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
・日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
・HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
・商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
・データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
・地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
●DataLens店舗開発 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
https://nowcast.co.jp/news/20260409/
●DataLensオフィス営業 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。
③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。
■業務の概要
エンジニアリングの知見を活かしながらデータ分析の高度化、効率化、高品質化をリードしていただくポジションです。
POSデータやクレカデータなど複数のビッグデータを用いた商業用不動産・店舗ビジネス向けのデータ分析サービスを運用するチームにジョインしていただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■ポジションの魅力
●データが主役の環境
大手企業の限定的なデータとは異なり、裾野の広い生データやオルタナティブデータ（インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済・POS・クレジットカードデータなど）を自在に探索・組み合わせることで、精度の高い分析が可能です。分析の成果がそのまま事業価値に直結する醍醐味を味わうことができます。
●分析で終わらない、プロダクト化まで一気通貫
分析に留まらず、得た知見を自社プロダクトへ昇華し、継続的かつ具体的な社会実装・事業インパクトを創出するプロセスを担います。
●急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaS
事業の立ち上げ期を経て成長を加速するフェーズにあり、プロダクトの進化や市場開拓に積極的に関与できます。0→1から1→10まで幅広く経験できます。
●裁量とスキル拡張の機会
データ分析のみならず、基盤整備・アプリケーション開発・UI改善など幅広い領域を横断的に経験することが可能です。短期間でエンジニアリングとデータ分析を兼ね備えたスキルを磨ける環境があります。
●生成AIや最新技術へのアクセス
生成AIはもちろん、最新技術を活用した商圏分析・店舗開発・営業最適化への応用が可能です。「DataLensHub」の継続的アップデートや3rdパーティデータ導入など、技術領域における経験の幅を広げることができます。
●刺激的なチーム環境
ユニットリーダーを中心とした優秀なエンジニア陣と切磋琢磨でき、コードレビュー文化が根づく中でスピードと品質を両立する開発が可能です。
【以下のような方にはおすすめのポジションです】
・分析結果を自社プロダクトに実装し、事業インパクトを直接実感しながらキャリアを伸ばしたい方
・データ分析のみならず、基盤整備やアプリケーション開発まで幅広く関わりたい方
・大手企業では得がたい、スピード感と裁量のある環境で市場価値を高めたい方
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
・POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
・JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
・日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
・HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
・商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
・データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
・地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
●DataLens店舗開発 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
https://nowcast.co.jp/news/20260409/
●DataLensオフィス営業 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。
③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。
■業務の概要
エンジニアリングの知見を活かしながらデータ分析の高度化、効率化、高品質化をリードしていただくポジションです。
POSデータやクレカデータなど複数のビッグデータを用いた商業用不動産・店舗ビジネス向けのデータ分析サービスを運用するチームにジョインしていただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■ポジションの魅力
●データが主役の環境
大手企業の限定的なデータとは異なり、裾野の広い生データやオルタナティブデータ（インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済・POS・クレジットカードデータなど）を自在に探索・組み合わせることで、精度の高い分析が可能です。分析の成果がそのまま事業価値に直結する醍醐味を味わうことができます。
●分析で終わらない、プロダクト化まで一気通貫
分析に留まらず、得た知見を自社プロダクトへ昇華し、継続的かつ具体的な社会実装・事業インパクトを創出するプロセスを担います。
●急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaS
事業の立ち上げ期を経て成長を加速するフェーズにあり、プロダクトの進化や市場開拓に積極的に関与できます。0→1から1→10まで幅広く経験できます。
●裁量とスキル拡張の機会
データ分析のみならず、基盤整備・アプリケーション開発・UI改善など幅広い領域を横断的に経験することが可能です。短期間でエンジニアリングとデータ分析を兼ね備えたスキルを磨ける環境があります。
●生成AIや最新技術へのアクセス
生成AIはもちろん、最新技術を活用した商圏分析・店舗開発・営業最適化への応用が可能です。「DataLensHub」の継続的アップデートや3rdパーティデータ導入など、技術領域における経験の幅を広げることができます。
●刺激的なチーム環境
ユニットリーダーを中心とした優秀なエンジニア陣と切磋琢磨でき、コードレビュー文化が根づく中でスピードと品質を両立する開発が可能です。
【以下のような方にはおすすめのポジションです】
・分析結果を自社プロダクトに実装し、事業インパクトを直接実感しながらキャリアを伸ばしたい方
・データ分析のみならず、基盤整備やアプリケーション開発まで幅広く関わりたい方
・大手企業では得がたい、スピード感と裁量のある環境で市場価値を高めたい方
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
求める経験 / スキル
■必須スキル
・データアナリストとしての実務経験、およびクライアントワーク・協働経験
・Pythonを用いた構造化データの分析および機械学習モデルの構築経験
・要件定義や分析レポート作成を含む、課題抽出から施策提案までの一連の分析プロセス経験
・複数の分析案件をリードし、クライアントやチームと連携して課題解決を推進された経験
・ビジネスレベルの日本語（顧客折衝・社内外調整が可能）
■歓迎スキル
・理工学分野における修士号あるいは同等以上の経験
・複数のプロジェクトでクライアントと協力し、課題解決を推進した経験
・人に基づくデータ（消費者行動、顧客データなど）の取り扱い経験
・データサイエンティストとして高度なモデル構築や予測分析に携わった経験
・データエンジニアリングやデータ基盤の構築経験
・BIツール（Tableau、Lookerなど）を用いたダッシュボード構築経験
・MLOps（機械学習モデルの運用・管理）の実務経験
・Webアプリケーション等のバックエンド開発経験
■求める人物像
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
・データアナリストとしての実務経験、およびクライアントワーク・協働経験
・Pythonを用いた構造化データの分析および機械学習モデルの構築経験
・要件定義や分析レポート作成を含む、課題抽出から施策提案までの一連の分析プロセス経験
・複数の分析案件をリードし、クライアントやチームと連携して課題解決を推進された経験
・ビジネスレベルの日本語（顧客折衝・社内外調整が可能）
■歓迎スキル
・理工学分野における修士号あるいは同等以上の経験
・複数のプロジェクトでクライアントと協力し、課題解決を推進した経験
・人に基づくデータ（消費者行動、顧客データなど）の取り扱い経験
・データサイエンティストとして高度なモデル構築や予測分析に携わった経験
・データエンジニアリングやデータ基盤の構築経験
・BIツール（Tableau、Lookerなど）を用いたダッシュボード構築経験
・MLOps（機械学習モデルの運用・管理）の実務経験
・Webアプリケーション等のバックエンド開発経験
■求める人物像
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,200 万円
シンプルフォーム株式会社
仕事内容
#わたしたちについて
SimpleForm（シンプルフォーム）は、「全ての法人がフェアに繋がれる世界」を目指し、法人取引における審査業務の革新に取り組んでいます。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ フェアな社会を実現する長く地道な挑戦
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
全ての取引には必ず「相手を知る」工程が存在します。
しかし、そのために必要な情報は、行政文書やWeb、現地などに散らばり、形式も鮮度も信頼性も不揃いです。新興・中小企業は、情報がないというだけで、取引の土俵にすら立てないことがあります。
一方で、AIなどの技術を駆使し、見えやすい情報をつくり出して不正を働く法人もいます。これは実力ではなく、情報の非対称性がつくる不公平性です。SimpleFormは、この見えない歪みに向き合っています。
誰も整理したがらない一次情報を集め、構造化することで、情報のない法人を減らす。闇のAIを上回る光のAIで、見えている情報の真偽を明らかにする。そしてできた信頼の足場が、多くの企業の選択肢となり、社会全体の取引のあり方を変えていく。
私たちは、その先に「全ての法人がフェアに繋がれる社会」があると信じています。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 提供する価値
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
取引の裏側にある法人審査を一気通貫で支援するソリューションを提供しています。
その核となるのは、地道なデータ収集と技術の力が結集した法人情報基盤と審査プロダクトです。
【SimpleCheck】
・全国500万法人の定性情報を自動で収集・判定。法人名を入力するだけで情報を瞬時に収集し、当社が独自に蓄積・検知したリスク情報と共に、30秒でレポーティングするプロダクトです。
【SimpleMonitor】
・法人リスク情報の重要な変化を常時監視・通知。対象法人を常時監視し、リスク評価に関わる重要な情報・属性に変化が生じた際に自動通知するプロダクトです。
【SimpleInterview】
・応答によって質疑を最適化・法人実態を見極めます。法人代表者など取引相手との面談において、事前情報や応答によって質疑を最適化し、正しい判断を促すプロダクトです。
【データは提供価値そのもの】
私たちにとって*データは提供価値そのもの*です。
全国500万法人の一次情報を収集・構造化するデータ基盤こそがプロダクトの核であり、本ポジションはその中心を担います。
# 業務内容・ポジションについて
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ チームのミッション
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SimpleFormにおいて、データ基盤は全国の法人に関する一次情報を収集・構造化し、審査判断やリスク検知、プロダクト機能開発、顧客への価値提供へと直に繋がる、事業の中心地点だと捉えています。
私たちは、Snowflake・dbtを中心に、データモデリング、パイプライン開発、品質管理、権限設計、メタデータ整備を進めながら、社内のデータ活用を支えるだけでなく、顧客である金融機関等のデータ基盤構築・変革支援にも取り組んでいます。
データから最大限の価値を引き出す「攻め」と、品質・権限・ガバナンスによってリスクを抑える「守り」の両面から、SimpleFormのプロダクト価値と、顧客の審査業務を支える基盤をつくることが、このチームのミッションです。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 具体的な業務内容
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ご経験・志向に応じて、以下をはじめとしたテーマをチームで分担しながら担当いただきます。
【1. 社内データ基盤・データモデリングの設計開発】
・Snowflake・dbtを活用したデータモデリング、パイプライン設計・整備
・財務・営業系データなど、新規データ領域の基盤構築
【2. データ品質・ガバナンスの整備】
・データ品質チェック、可観測性、障害対応設計などによるデータ信頼性（DRE）向上
・権限設計、顧客機微情報のマスキング、AI活用に向けたガードレール設計
【3. データ活用・AI活用に向けた基盤づくり】
・AIエージェント活用を見据えたデータ・コンテキスト基盤の設計開発
・BI環境の運用・改善、メタデータ・データカタログの整備
【4. 顧客・プロダクト向けデータ基盤の展開】
・顧客（大手金融機関等）内のデータ基盤構築・変革支援
・プロダクトへのSnowflake・データプラットフォーム組み込み支援
すでにデータ基盤設計やデータモデリングを自走してきた方には、テーマオーナーとして設計・実装・レビュー・合意形成まで一気通貫で推進いただける環境です。
一方で、これから領域を広げていきたい方には、既存パイプライン改善やデータ品質、BI運用などから入り、レビューを受けながら徐々に設計・テーマ推進の範囲を広げていただける想定です。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 技術スタック
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【DWH / インフラ】
・Snowflake
・AWS
【データ変換】
・dbt
【BI】
・Redash（LightdashやBIとdbtの連携も検討中）
【その他】
・AIエージェント基盤
・セマンティック層・社内コンテキスト基盤
・データアプリケーション基盤
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ ポジション・業務のやりがい
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【データが提供価値そのものの会社】
データ基盤が、法人審査プロダクトの品質や顧客価値に直結します。自分たちが整備したデータや基盤が、実際の審査判断や事業成長につながる実感を持てます。
【事業・プロダクトに近いデータ基盤づくり】
データモデリングやパイプライン整備に加え、プロダクトへの組み込みや顧客データ基盤との連携まで関われます。
【攻めと守りの両面に関われる】
AI活用を前提としたデータ基盤構築や顧客データ基盤の変革支援という「攻め」と、権限設計・品質保証・AI活用のガードレール整備という「守り」の両方に取り組めます。
【組織の立ち上げ期に、型をつくれる】
パイプライン、データモデリング、ガバナンス、データ品質、顧客向け支援といった型を自らつくり、会社に残していけます。
# 参考情報
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ メディア
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・コーポレートサイト：https://www.simpleform.co.jp/
・CTOメッセージ：https://www.simpleform.co.jp/careers/4bWG-Lxb
・技術オウンドメディア「技術論考」：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion
・シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000101212.html
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 導入実績
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・みずほ銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/9bNSErAM
・りそな銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/x2qq81HR
・ゆうちょ銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/fZlg6FxM
SimpleForm（シンプルフォーム）は、「全ての法人がフェアに繋がれる世界」を目指し、法人取引における審査業務の革新に取り組んでいます。
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■ フェアな社会を実現する長く地道な挑戦
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
全ての取引には必ず「相手を知る」工程が存在します。
しかし、そのために必要な情報は、行政文書やWeb、現地などに散らばり、形式も鮮度も信頼性も不揃いです。新興・中小企業は、情報がないというだけで、取引の土俵にすら立てないことがあります。
一方で、AIなどの技術を駆使し、見えやすい情報をつくり出して不正を働く法人もいます。これは実力ではなく、情報の非対称性がつくる不公平性です。SimpleFormは、この見えない歪みに向き合っています。
誰も整理したがらない一次情報を集め、構造化することで、情報のない法人を減らす。闇のAIを上回る光のAIで、見えている情報の真偽を明らかにする。そしてできた信頼の足場が、多くの企業の選択肢となり、社会全体の取引のあり方を変えていく。
私たちは、その先に「全ての法人がフェアに繋がれる社会」があると信じています。
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■ 提供する価値
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取引の裏側にある法人審査を一気通貫で支援するソリューションを提供しています。
その核となるのは、地道なデータ収集と技術の力が結集した法人情報基盤と審査プロダクトです。
【SimpleCheck】
・全国500万法人の定性情報を自動で収集・判定。法人名を入力するだけで情報を瞬時に収集し、当社が独自に蓄積・検知したリスク情報と共に、30秒でレポーティングするプロダクトです。
【SimpleMonitor】
・法人リスク情報の重要な変化を常時監視・通知。対象法人を常時監視し、リスク評価に関わる重要な情報・属性に変化が生じた際に自動通知するプロダクトです。
【SimpleInterview】
・応答によって質疑を最適化・法人実態を見極めます。法人代表者など取引相手との面談において、事前情報や応答によって質疑を最適化し、正しい判断を促すプロダクトです。
【データは提供価値そのもの】
私たちにとって*データは提供価値そのもの*です。
全国500万法人の一次情報を収集・構造化するデータ基盤こそがプロダクトの核であり、本ポジションはその中心を担います。
# 業務内容・ポジションについて
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■ チームのミッション
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SimpleFormにおいて、データ基盤は全国の法人に関する一次情報を収集・構造化し、審査判断やリスク検知、プロダクト機能開発、顧客への価値提供へと直に繋がる、事業の中心地点だと捉えています。
私たちは、Snowflake・dbtを中心に、データモデリング、パイプライン開発、品質管理、権限設計、メタデータ整備を進めながら、社内のデータ活用を支えるだけでなく、顧客である金融機関等のデータ基盤構築・変革支援にも取り組んでいます。
データから最大限の価値を引き出す「攻め」と、品質・権限・ガバナンスによってリスクを抑える「守り」の両面から、SimpleFormのプロダクト価値と、顧客の審査業務を支える基盤をつくることが、このチームのミッションです。
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■ 具体的な業務内容
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ご経験・志向に応じて、以下をはじめとしたテーマをチームで分担しながら担当いただきます。
【1. 社内データ基盤・データモデリングの設計開発】
・Snowflake・dbtを活用したデータモデリング、パイプライン設計・整備
・財務・営業系データなど、新規データ領域の基盤構築
【2. データ品質・ガバナンスの整備】
・データ品質チェック、可観測性、障害対応設計などによるデータ信頼性（DRE）向上
・権限設計、顧客機微情報のマスキング、AI活用に向けたガードレール設計
【3. データ活用・AI活用に向けた基盤づくり】
・AIエージェント活用を見据えたデータ・コンテキスト基盤の設計開発
・BI環境の運用・改善、メタデータ・データカタログの整備
【4. 顧客・プロダクト向けデータ基盤の展開】
・顧客（大手金融機関等）内のデータ基盤構築・変革支援
・プロダクトへのSnowflake・データプラットフォーム組み込み支援
すでにデータ基盤設計やデータモデリングを自走してきた方には、テーマオーナーとして設計・実装・レビュー・合意形成まで一気通貫で推進いただける環境です。
一方で、これから領域を広げていきたい方には、既存パイプライン改善やデータ品質、BI運用などから入り、レビューを受けながら徐々に設計・テーマ推進の範囲を広げていただける想定です。
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■ 技術スタック
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【DWH / インフラ】
・Snowflake
・AWS
【データ変換】
・dbt
【BI】
・Redash（LightdashやBIとdbtの連携も検討中）
【その他】
・AIエージェント基盤
・セマンティック層・社内コンテキスト基盤
・データアプリケーション基盤
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■ ポジション・業務のやりがい
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【データが提供価値そのものの会社】
データ基盤が、法人審査プロダクトの品質や顧客価値に直結します。自分たちが整備したデータや基盤が、実際の審査判断や事業成長につながる実感を持てます。
【事業・プロダクトに近いデータ基盤づくり】
データモデリングやパイプライン整備に加え、プロダクトへの組み込みや顧客データ基盤との連携まで関われます。
【攻めと守りの両面に関われる】
AI活用を前提としたデータ基盤構築や顧客データ基盤の変革支援という「攻め」と、権限設計・品質保証・AI活用のガードレール整備という「守り」の両方に取り組めます。
【組織の立ち上げ期に、型をつくれる】
パイプライン、データモデリング、ガバナンス、データ品質、顧客向け支援といった型を自らつくり、会社に残していけます。
# 参考情報
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■ メディア
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・コーポレートサイト：https://www.simpleform.co.jp/
・CTOメッセージ：https://www.simpleform.co.jp/careers/4bWG-Lxb
・技術オウンドメディア「技術論考」：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion
・シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000101212.html
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■ 導入実績
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
・みずほ銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/9bNSErAM
・りそな銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/x2qq81HR
・ゆうちょ銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/fZlg6FxM
求める経験 / スキル
【必須要件】
以下のいずれかの実務経験をお持ちの方を想定しています。
- データ処理にまつわる実務経験
- SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の経験
- データモデリング、DWH、データマート、ETL / ELTパイプラインへの関心または実務経験
- データ品質や運用改善に対する関心
シニア／エキスパート層の方には、以下のような経験を想定しています。
- 大規模データに対するSQL設計・最適化の経験
- DWHやデータマートなどのデータモデリング設計経験
- ETL / ELTパイプラインの設計・構築・運用経験
- データ品質・可観測性・障害対応への取り組み経験
- 事業部門・顧客などとの要件調整・合意形成の経験
【歓迎要件】
- dbt / Analytics Engineering、Snowflake、AWSでのデータ基盤構築経験
- データカタログ、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ設計の経験
- 監視・SLO / SLA設計、IaC・CI / CDの経験
- SI・コンサルティングなど、顧客に入り込んだデータ基盤構築経験
- 金融・審査・リスクドメインの知見
- 採用・育成・レビューの経験
【求める人物像】
- データの信頼性・品質に責任を持ち、「作って終わり」ではなく運用までやり切れる方
- 事業・顧客の課題や理想像から逆算して技術を選べる方
- 私たちが大事にする「面倒を愛する」という価値観に共感いただける方
- 短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい方
- データ品質・権限・定義の課題で「誰が困っているか」に寄り添える方
- 地道な作業を厭わず、小さな改善を積み上げられる方
- 謙虚さを忘れず、また主体的な思想で働ける方
以下のいずれかの実務経験をお持ちの方を想定しています。
- データ処理にまつわる実務経験
- SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の経験
- データモデリング、DWH、データマート、ETL / ELTパイプラインへの関心または実務経験
- データ品質や運用改善に対する関心
シニア／エキスパート層の方には、以下のような経験を想定しています。
- 大規模データに対するSQL設計・最適化の経験
- DWHやデータマートなどのデータモデリング設計経験
- ETL / ELTパイプラインの設計・構築・運用経験
- データ品質・可観測性・障害対応への取り組み経験
- 事業部門・顧客などとの要件調整・合意形成の経験
【歓迎要件】
- dbt / Analytics Engineering、Snowflake、AWSでのデータ基盤構築経験
- データカタログ、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ設計の経験
- 監視・SLO / SLA設計、IaC・CI / CDの経験
- SI・コンサルティングなど、顧客に入り込んだデータ基盤構築経験
- 金融・審査・リスクドメインの知見
- 採用・育成・レビューの経験
【求める人物像】
- データの信頼性・品質に責任を持ち、「作って終わり」ではなく運用までやり切れる方
- 事業・顧客の課題や理想像から逆算して技術を選べる方
- 私たちが大事にする「面倒を愛する」という価値観に共感いただける方
- 短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい方
- データ品質・権限・定義の課題で「誰が困っているか」に寄り添える方
- 地道な作業を厭わず、小さな改善を積み上げられる方
- 謙虚さを忘れず、また主体的な思想で働ける方
従業員数
161名
（2026年2月1日）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,400 万円
従業員数
161名
（2026年2月1日）
株式会社タイミー
仕事内容
＜業務内容＞
・社内の様々な組織に対するデータ活用PJの組成・進行管理をお願いします
・ステークホルダーとのコミュニケーション及び、エンジニアやデータサイエンティストと協力してデータ活用を実装し、タイミーの事業を前進させます。
＜扱っているデータ＞
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
＜技術スタック＞
・Backend
開発言語: Ruby 3.4系
アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec
・Frontend
開発言語: TypeScript
アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR
・Mobile（iOS）
開発言語: Swift
・Mobile（Android）
開発言語: Kotlin
・Infrastructure
AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace)
Google Cloud（一部サービス）
IaC：Terraform
ログ：Datadog LogsとS3に集約
・Monitoring
Datadog, Sentry
CI/CD
GitHub Actions, Dependabot
・その他
コード管理: GitHub
コミュニケーションツール: Slack, Notion
その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…
AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code
・社内の様々な組織に対するデータ活用PJの組成・進行管理をお願いします
・ステークホルダーとのコミュニケーション及び、エンジニアやデータサイエンティストと協力してデータ活用を実装し、タイミーの事業を前進させます。
＜扱っているデータ＞
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
＜技術スタック＞
・Backend
開発言語: Ruby 3.4系
アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec
・Frontend
開発言語: TypeScript
アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR
・Mobile（iOS）
開発言語: Swift
・Mobile（Android）
開発言語: Kotlin
・Infrastructure
AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace)
Google Cloud（一部サービス）
IaC：Terraform
ログ：Datadog LogsとS3に集約
・Monitoring
Datadog, Sentry
CI/CD
GitHub Actions, Dependabot
・その他
コード管理: GitHub
コミュニケーションツール: Slack, Notion
その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…
AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析のご経験（3年以上）
・データ活用に関するPJを率いたご経験
・社内調整・顧客折衝に関するご経験
・基本的なデータ分析・データサイエンスの知識
・データに関わるクラウドインフラの基本的な知識
＜歓迎要件＞
・自らシステム・ソフトウェアを開発したご経験
・コンサルティングのご経験
・エンジニアとビジネス職をまとめたプロジェクト推進のご経験
・HR領域を始めとする、タイミー関連領域のドメイン知識
・AI/LLM に関する知見 (エージェント構築など)
・SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析のご経験（3年以上）
・データ活用に関するPJを率いたご経験
・社内調整・顧客折衝に関するご経験
・基本的なデータ分析・データサイエンスの知識
・データに関わるクラウドインフラの基本的な知識
＜歓迎要件＞
・自らシステム・ソフトウェアを開発したご経験
・コンサルティングのご経験
・エンジニアとビジネス職をまとめたプロジェクト推進のご経験
・HR領域を始めとする、タイミー関連領域のドメイン知識
・AI/LLM に関する知見 (エージェント構築など)
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
株式会社タイミー
仕事内容
DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREのプラクティスを活用し、データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用に加えて、データ基盤を活用したデータ活用を通じたビジネス価値の創出を担っていただきます。
データ活用を推進するための課題発見・解決
各種データソースからのデータ収集・加工
GoogleCloud(BigQuery)を用いたテーブル設計・運用
データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守
データ分析ツールの管理・運用
各種設計に対する適切なドキュメンテーション など
＜技術スタック＞
【開発言語】
- Python
- Shell Script
- LookML など
【ツール】
・Embulk
・Digdag
・dbt
・BigQuery
・trocco
・fivetran
・Redash・Looker Studio
・Terraform・Looker など
データ活用を推進するための課題発見・解決
各種データソースからのデータ収集・加工
GoogleCloud(BigQuery)を用いたテーブル設計・運用
データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守
データ分析ツールの管理・運用
各種設計に対する適切なドキュメンテーション など
＜技術スタック＞
【開発言語】
- Python
- Shell Script
- LookML など
【ツール】
・Embulk
・Digdag
・dbt
・BigQuery
・trocco
・fivetran
・Redash・Looker Studio
・Terraform・Looker など
求める経験 / スキル
【必須要件】
・プログラミング言語による、web系開発の実務経験
・独力で手を動かして、一部分だけでなくシステム全体の開発が出来る
・同時に、全体における自分の作業領域を客観的に理解した上で適切な設計が出来る
・DB and/or DWHの構築・運用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・クラウドにおける開発経験（特にGCP、もしくはAWS）
・CLIによるインフラ構築やIaCの開発・運用経験（特にTerraformの経験）
・CI/CDを用いた自動化の経験
【歓迎要件】
・スクラムの理解
・Dockerを始めとしたコンテナ関連技術の利用経験
・dbtの経験
・Looker, Redash, TableauなどのBIツールの運用経験
・機械学習を組み込んだシステムの構築・運用の経験
・DX(Developer Experience)の継続的改善ができる方
・OSSの公開、コントリビュートの経験
・課題発見〜ヒアリング〜要件定義〜仕様策定の経験
・プログラミング言語による、web系開発の実務経験
・独力で手を動かして、一部分だけでなくシステム全体の開発が出来る
・同時に、全体における自分の作業領域を客観的に理解した上で適切な設計が出来る
・DB and/or DWHの構築・運用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・クラウドにおける開発経験（特にGCP、もしくはAWS）
・CLIによるインフラ構築やIaCの開発・運用経験（特にTerraformの経験）
・CI/CDを用いた自動化の経験
【歓迎要件】
・スクラムの理解
・Dockerを始めとしたコンテナ関連技術の利用経験
・dbtの経験
・Looker, Redash, TableauなどのBIツールの運用経験
・機械学習を組み込んだシステムの構築・運用の経験
・DX(Developer Experience)の継続的改善ができる方
・OSSの公開、コントリビュートの経験
・課題発見〜ヒアリング〜要件定義〜仕様策定の経験
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
1,642名
（（うち無期雇用1,244名）［2026年4月時点］）
LINEヤフー株式会社
仕事内容
【ポジション概要】
Data CoE Office Unitにおいて、CDOの方針や問題意識を全社横断の施策へと具体化し、データとAIの融合による事業変革を推進するポジションです。組織・ガバナンス・人材・技術の4つの領域を俯瞰しながら、重要テーマの推進、組織運営の高度化、意思決定支援、関係者との合意形成をリードし、データ活用とリスク管理の両立を実現します。
■業務詳細
・CDOの方針や課題認識に基づく重要テーマを特定し、構想策定から実行・定着までをリード
・Data CoE Office Unitにおける組織運営を高度化し、経営・組織の意思決定を支える仕組みやプロセスの設計・改善を推進
・AIエージェントの活用を前提とした業務プロセスの再設計を推進し、生産性向上と新たな価値創出の実現
・Data GovernanceとAI Governanceを統合した「Unified Data & AI Governance」の企画・構築
・PETs（Privacy Enhancing Technologies）を活用したプライバシー保護とデータ連携の仕組みづくりの推進
・データディレクター、法務、政策渉外、セキュリティ、内部監査、DPO、グループ会社など多様なステークホルダーと連携し、複雑な論点に対する合意形成と意思決定の推進
・全社横断のデータ・AI活用推進に向けたガバナンス体制および運営プロセスの設計・改善し、持続的に機能する組織基盤の構築
・データ活用促進とリスク管理を両立する仕組みづくりを推進し、事業成長と社会的信頼の双方に貢献
Data CoE Office Unitにおいて、CDOの方針や問題意識を全社横断の施策へと具体化し、データとAIの融合による事業変革を推進するポジションです。組織・ガバナンス・人材・技術の4つの領域を俯瞰しながら、重要テーマの推進、組織運営の高度化、意思決定支援、関係者との合意形成をリードし、データ活用とリスク管理の両立を実現します。
■業務詳細
・CDOの方針や課題認識に基づく重要テーマを特定し、構想策定から実行・定着までをリード
・Data CoE Office Unitにおける組織運営を高度化し、経営・組織の意思決定を支える仕組みやプロセスの設計・改善を推進
・AIエージェントの活用を前提とした業務プロセスの再設計を推進し、生産性向上と新たな価値創出の実現
・Data GovernanceとAI Governanceを統合した「Unified Data & AI Governance」の企画・構築
・PETs（Privacy Enhancing Technologies）を活用したプライバシー保護とデータ連携の仕組みづくりの推進
・データディレクター、法務、政策渉外、セキュリティ、内部監査、DPO、グループ会社など多様なステークホルダーと連携し、複雑な論点に対する合意形成と意思決定の推進
・全社横断のデータ・AI活用推進に向けたガバナンス体制および運営プロセスの設計・改善し、持続的に機能する組織基盤の構築
・データ活用促進とリスク管理を両立する仕組みづくりを推進し、事業成長と社会的信頼の双方に貢献
求める経験 / スキル
【必須要件】
■以下に記載する経験・スキルは、当社が期待する人材像を示したものです。すべてを満たしている必要はありませんが、複数領域において卓越した実績をお持ちの方を歓迎します。
・複数部門・複数ステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進経験、合意形成の経験
・抽象度の高いテーマを構造化し、論点・方針・実行計画に落とし込んだ経験
・経営層・部門責任者クラスと連携し、意思決定や合意形成を支援した経験
・データ活用、AI活用、ガバナンス、リスク管理、組織運営のいずれかへの強い関心
【歓迎要件】
・組織長、部門責任者、プロジェクト責任者、PMO責任者、マネージャー、またはそれに準ずる役割の経験
・データガバナンス、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス、内部統制、リスクマネジメント領域の経験
・データ分析、データサイエンス、データエンジニアリング、AI活用に関する基礎理解
・経営企画、事業企画、組織開発、CoE組織運営、Chief of Staffに類する経験
・大規模組織における制度設計、会議体設計、意思決定プロセス設計の経験
・事業部門、法務、セキュリティ、監査、政策渉外、DPOなどとの協働経験
・グループ会社や海外拠点との連携経験
・越境データ移転、データ提供・委託、データ連携に関する業務経験
・ピープルマネジメント、マネージャー育成、組織変革の経験
・日本語・英語を用いたクロスボーダーコミュニケーション経験
【求める人物像】
・CDOや上位方針をそのまま伝達するだけでなく、背景や文脈を理解し、自ら咀嚼して組織の行動に変換できる方
・データ活用の推進と、ガバナンス・リスク管理の両立に向き合える方
・事業、法務、セキュリティ、監査、DPO、政策渉外など、異なるナラティブを持つ関係者の立場を理解しながら、共通解をつくれる方
・すでに整理された課題を処理するだけでなく、まだ言語化されていない組織課題を発見し、構造化できる方
・既存のルールや組織を守るだけでなく、より良い仕組みに進化させることに関心がある方
・自分自身が前面に出る場面と、CDOや各Division責任者を支える場面を使い分けられる方
・権限だけに頼らず、信頼・論理・粘り強い対話によって組織を動かせる方
・不確実性や複雑性の高いテーマを楽しみながら、最後は実行に落とし込める方
■以下に記載する経験・スキルは、当社が期待する人材像を示したものです。すべてを満たしている必要はありませんが、複数領域において卓越した実績をお持ちの方を歓迎します。
・複数部門・複数ステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進経験、合意形成の経験
・抽象度の高いテーマを構造化し、論点・方針・実行計画に落とし込んだ経験
・経営層・部門責任者クラスと連携し、意思決定や合意形成を支援した経験
・データ活用、AI活用、ガバナンス、リスク管理、組織運営のいずれかへの強い関心
【歓迎要件】
・組織長、部門責任者、プロジェクト責任者、PMO責任者、マネージャー、またはそれに準ずる役割の経験
・データガバナンス、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス、内部統制、リスクマネジメント領域の経験
・データ分析、データサイエンス、データエンジニアリング、AI活用に関する基礎理解
・経営企画、事業企画、組織開発、CoE組織運営、Chief of Staffに類する経験
・大規模組織における制度設計、会議体設計、意思決定プロセス設計の経験
・事業部門、法務、セキュリティ、監査、政策渉外、DPOなどとの協働経験
・グループ会社や海外拠点との連携経験
・越境データ移転、データ提供・委託、データ連携に関する業務経験
・ピープルマネジメント、マネージャー育成、組織変革の経験
・日本語・英語を用いたクロスボーダーコミュニケーション経験
【求める人物像】
・CDOや上位方針をそのまま伝達するだけでなく、背景や文脈を理解し、自ら咀嚼して組織の行動に変換できる方
・データ活用の推進と、ガバナンス・リスク管理の両立に向き合える方
・事業、法務、セキュリティ、監査、DPO、政策渉外など、異なるナラティブを持つ関係者の立場を理解しながら、共通解をつくれる方
・すでに整理された課題を処理するだけでなく、まだ言語化されていない組織課題を発見し、構造化できる方
・既存のルールや組織を守るだけでなく、より良い仕組みに進化させることに関心がある方
・自分自身が前面に出る場面と、CDOや各Division責任者を支える場面を使い分けられる方
・権限だけに頼らず、信頼・論理・粘り強い対話によって組織を動かせる方
・不確実性や複雑性の高いテーマを楽しみながら、最後は実行に落とし込める方
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
1,500 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
楽天グループ株式会社
仕事内容
Database Administrator
求める経験 / スキル
必須要件：
データベース管理の実務経験（3年以上）
MySQLに関する知識と実務経験（MariaDBも可）
パフォーマンスチューニングとトラブルシューティングの経験
コミュニケーション能力とチームで効果的に作業できる能力望ましい要件
Oracle GoldenGateに関する知識と実務経験（Oracle以外の場合）
Googleクラウドベースのデータベース運用経験（CloudSQL、Spanner）
データベース自動化ツールとスクリプト言語（Python、Shellなど）の経験
データベース監視ツール（Zabbix、Grafanaなど）の使用経験-
AIを使用したデータベース運用の改善経験
リーダーシップ経験またはリーダーシップスキル- ステークホルダーを積極的に巻き込み、ルールを提案および確立する能力
フィンテック業界（例：FISC）での経験、知識、ノウハウ
データベース管理の実務経験（3年以上）
MySQLに関する知識と実務経験（MariaDBも可）
パフォーマンスチューニングとトラブルシューティングの経験
コミュニケーション能力とチームで効果的に作業できる能力望ましい要件
Oracle GoldenGateに関する知識と実務経験（Oracle以外の場合）
Googleクラウドベースのデータベース運用経験（CloudSQL、Spanner）
データベース自動化ツールとスクリプト言語（Python、Shellなど）の経験
データベース監視ツール（Zabbix、Grafanaなど）の使用経験-
AIを使用したデータベース運用の改善経験
リーダーシップ経験またはリーダーシップスキル- ステークホルダーを積極的に巻き込み、ルールを提案および確立する能力
フィンテック業界（例：FISC）での経験、知識、ノウハウ
従業員数
29,419名
（9,989名（2025年12月31日現在、使用人兼務取締役・派遣社員・アルバイト除く就業人員ベース））
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
29,419名
（9,989名（2025年12月31日現在、使用人兼務取締役・派遣社員・アルバイト除く就業人員ベース））
株式会社ナウキャスト
仕事内容
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業やデータ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
■募集する背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定サポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
2024年には新たに商業不動産向けのデータ活用・DXを支援するユニットやクライアント向けにデータ基盤構築開発や、生成AIの導入等を支援する事業が発足しさらにアクセルを踏み込むフェーズとなりました。
その中でもデータエンジニアはナウキャストの中で非常に重要な役割を担っており、事業の根源であるデータを扱い、社内だけではなく社外向けプロダクトの開発や加工/分析等も行っております。
実際、社員の半数以上がデータエンジニアの構成となっており、データエンジニアが主役となり、事業の成長を支えております。
■業務の概要
データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
【具体的な業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援
■事例
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
https://nowcast.co.jp/news/20240731
・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化（三菱地所株式会社）
https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/
・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定
https://nowcast.co.jp/news/20241022/
■ポジションの魅力
・Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発を経験することができる
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる
■会社の魅力
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
ナウキャストはデータエンジニア、LLMエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
■技術スタック
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure
■メンバー
・大野 巧作(データエンジニア)
東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。
2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社し主にPOSデータのパイプラインの作成・管理、またそのデータの分析を実施。
現在では社内のデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeのクラウド環境の整備や技術検証などを担当。
データが好きで、KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数の機械学習コンペで受賞歴あり。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34
・六車光貴(データエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
フォルシア株式会社に新卒入社後、約1年間旅行代理店向けweb予約サイトの構築を従事し、開発メンバーとして、フロントからバックエンドまで開発を担当。
その後アクセンチュア株式会社に転職後、様々な業界のデータ分析基盤構築の要件定義、開発、保守を担当。
現在では株式会社ナウキャストでデータエンジニアとしてプロダクト開発、データ基盤の構築の支援などを実施。
テックブログ：https://zenn.dev/musyu
・大城 翼(データエンジニア)
琉球大学卒業後、複数のスマートフォンゲーム開発会社にてエンジニア、ディレクターとして開発・運営に携わり、
数名から50名規模のチームでの新規プロダクトの企画・開発・リリース・運用、チーム育成まで幅広く経験。
前職のゲーム運営会社にて、データエンジニアとして新規のデータ分析プロダクトの立ち上げ、社内データ分析基盤の開発等に従事した後、
2022年9月にナウキャストへ入社。POSデータとクレジットカードデータのパイプライン構築・運用を担当。
テックブログ：https://zenn.dev/tsoshiro
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業やデータ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
■募集する背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定サポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
2024年には新たに商業不動産向けのデータ活用・DXを支援するユニットやクライアント向けにデータ基盤構築開発や、生成AIの導入等を支援する事業が発足しさらにアクセルを踏み込むフェーズとなりました。
その中でもデータエンジニアはナウキャストの中で非常に重要な役割を担っており、事業の根源であるデータを扱い、社内だけではなく社外向けプロダクトの開発や加工/分析等も行っております。
実際、社員の半数以上がデータエンジニアの構成となっており、データエンジニアが主役となり、事業の成長を支えております。
■業務の概要
データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
【具体的な業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援
■事例
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
https://nowcast.co.jp/news/20240731
・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化（三菱地所株式会社）
https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/
・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定
https://nowcast.co.jp/news/20241022/
■ポジションの魅力
・Snowflake, dbtなどモダンな技術スタックを活用した開発を経験することができる
・データ分析、生成AI、WEB開発、インフラ構築など、データエンジニアリング以外の技術領域にも挑戦できる
・データの収集、分析基盤構築、クレンジング、エンリッチメント、アプリケーション開発などのプロダクト開発のプロセスを一気通貫で担当することができる。
・PdM、テックリード、VPoE、アナリティクスエンジニア、事業責任者など、データエンジニアにも幅広いキャリアパスが用意されている。
・クライアントワークでは様々な業界の顧客のデータ基盤について、設計から実装まで関わることができる
■会社の魅力
・データ自体がプロダクトであるためになるため、「データを扱う人が主役の組織」を掲げ組織づくりを行っています。
ナウキャストはデータエンジニア、LLMエンジニア、アナリティクスエンジニアだけで約6割を占め、
データエンジニアでありながらPdMやテックリードなどのポジションについているメンバーもいます。
したがって、データエンジニアが主軸となっている弊社だからこそ実現できる多彩なキャリアをご用意することが可能です。
■技術スタック
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure
■メンバー
・大野 巧作(データエンジニア)
東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。
2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社し主にPOSデータのパイプラインの作成・管理、またそのデータの分析を実施。
現在では社内のデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeのクラウド環境の整備や技術検証などを担当。
データが好きで、KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数の機械学習コンペで受賞歴あり。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34
・六車光貴(データエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
フォルシア株式会社に新卒入社後、約1年間旅行代理店向けweb予約サイトの構築を従事し、開発メンバーとして、フロントからバックエンドまで開発を担当。
その後アクセンチュア株式会社に転職後、様々な業界のデータ分析基盤構築の要件定義、開発、保守を担当。
現在では株式会社ナウキャストでデータエンジニアとしてプロダクト開発、データ基盤の構築の支援などを実施。
テックブログ：https://zenn.dev/musyu
・大城 翼(データエンジニア)
琉球大学卒業後、複数のスマートフォンゲーム開発会社にてエンジニア、ディレクターとして開発・運営に携わり、
数名から50名規模のチームでの新規プロダクトの企画・開発・リリース・運用、チーム育成まで幅広く経験。
前職のゲーム運営会社にて、データエンジニアとして新規のデータ分析プロダクトの立ち上げ、社内データ分析基盤の開発等に従事した後、
2022年9月にナウキャストへ入社。POSデータとクレジットカードデータのパイプライン構築・運用を担当。
テックブログ：https://zenn.dev/tsoshiro
求める経験 / スキル
【必須スキル】
[データエンジニアリング]
・チームでのシステム開発・運用経験
・Pythonを用いた開発・運用経験
・クラウドインフラ開発・運用経験
・データ分析基盤の構築・運用経験
[インフラ管理]
・Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる
・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験
【歓迎スキル】
・対面折衝（クライアントコミュニケーション）経験
・dbt、Dataform、GlueなどETLツールの利用経験
・Airflowなどワークフロー管理ツールの利用経験
・TerraformなどIaCツールの利用経験
・DMBOKに代表されるデータマネジメントの知識
・チームのマネジメント経験
【求める人物像】
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
[データエンジニアリング]
・チームでのシステム開発・運用経験
・Pythonを用いた開発・運用経験
・クラウドインフラ開発・運用経験
・データ分析基盤の構築・運用経験
[インフラ管理]
・Terraform等のIaCツールを用いて、AWS等のパブリッククラウドのリソースを構築・管理することができる
・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験
【歓迎スキル】
・対面折衝（クライアントコミュニケーション）経験
・dbt、Dataform、GlueなどETLツールの利用経験
・Airflowなどワークフロー管理ツールの利用経験
・TerraformなどIaCツールの利用経験
・DMBOKに代表されるデータマネジメントの知識
・チームのマネジメント経験
【求める人物像】
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
従業員数
94名
（2026年4月現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
94名
（2026年4月現在）
LINEヤフー株式会社
仕事内容
【ポジション概要】
本ポジションでは、LINEヤフーの各事業に分散するデータを集約し横断的に利用可能とするためのデータセットおよびデータパイプラインの開発・運用を担います。ユーザーログやコンテンツデータを整備・加工しデータウェアハウスやFeature Store向けのデータとして提供することに加え、ストリーミング処理やコンテンツ解析を可能とするためのデータパイプラインプロダクトの開発も担当します。
LINEヤフーでは、複数の大規模サービスを横断してデータ活用が進んでおり、機械学習・分析・プロダクト開発など多様な領域でデータが日常的に活用されています。日本最大級のユーザー数を背景とした国内最大級のデータを扱い、事業成長やプロダクト改善に直結するデータ活用が行われている点が特徴です。
それを支える大規模なデータ処理基盤やパイプラインが運用されている一方で、ユーザーファーストなプロダクト開発をさらに加速させるためには、データの鮮度・信頼性・再利用性・リアルタイム性といった観点での継続的な高度化が求められています。こうした環境の中で、既存の仕組みを活かしながら継続的な改善・最適化を行い、データ活用の価値最大化に貢献いただきます。
また、日々増加するデータや多様化する要件に対応するために、スケーラビリティやリアルタイム性、再利用性を考慮したデータ処理の設計・改善に主体的に取り組み、ユーザー体験の向上につながるデータエンジニアリングを推進していく役割を担います。大規模なデータ処理に継続的に向き合う経験を通じて、データエンジニアとしての専門性を高めていくことができる環境です。
【業務詳細】
具体的には以下の業務を想定しています。
・バッチ処理によるDWHやFeature Storeのデータ開発・運用
・ストリーミング処理によるリアルタイムデータの開発・運用
・機械学習や分析用途向けにコンテンツデータやユーザーログを解析するデータパイプラインの開発・保守
・データの鮮度・信頼性を高めるためのデータ処理設計および運用改善
・複数プロダクトでの再利用を前提としたデータモデリングおよびデータパイプラインの最適化
・大規模データ処理におけるスケーラビリティやパフォーマンスを考慮した処理設計および改善
・多様なユースケースに対応するための柔軟かつ拡張性の高いデータ処理アーキテクチャの設計・実装
本ポジションでは、LINEヤフーの各事業に分散するデータを集約し横断的に利用可能とするためのデータセットおよびデータパイプラインの開発・運用を担います。ユーザーログやコンテンツデータを整備・加工しデータウェアハウスやFeature Store向けのデータとして提供することに加え、ストリーミング処理やコンテンツ解析を可能とするためのデータパイプラインプロダクトの開発も担当します。
LINEヤフーでは、複数の大規模サービスを横断してデータ活用が進んでおり、機械学習・分析・プロダクト開発など多様な領域でデータが日常的に活用されています。日本最大級のユーザー数を背景とした国内最大級のデータを扱い、事業成長やプロダクト改善に直結するデータ活用が行われている点が特徴です。
それを支える大規模なデータ処理基盤やパイプラインが運用されている一方で、ユーザーファーストなプロダクト開発をさらに加速させるためには、データの鮮度・信頼性・再利用性・リアルタイム性といった観点での継続的な高度化が求められています。こうした環境の中で、既存の仕組みを活かしながら継続的な改善・最適化を行い、データ活用の価値最大化に貢献いただきます。
また、日々増加するデータや多様化する要件に対応するために、スケーラビリティやリアルタイム性、再利用性を考慮したデータ処理の設計・改善に主体的に取り組み、ユーザー体験の向上につながるデータエンジニアリングを推進していく役割を担います。大規模なデータ処理に継続的に向き合う経験を通じて、データエンジニアとしての専門性を高めていくことができる環境です。
【業務詳細】
具体的には以下の業務を想定しています。
・バッチ処理によるDWHやFeature Storeのデータ開発・運用
・ストリーミング処理によるリアルタイムデータの開発・運用
・機械学習や分析用途向けにコンテンツデータやユーザーログを解析するデータパイプラインの開発・保守
・データの鮮度・信頼性を高めるためのデータ処理設計および運用改善
・複数プロダクトでの再利用を前提としたデータモデリングおよびデータパイプラインの最適化
・大規模データ処理におけるスケーラビリティやパフォーマンスを考慮した処理設計および改善
・多様なユースケースに対応するための柔軟かつ拡張性の高いデータ処理アーキテクチャの設計・実装
求める経験 / スキル
【必須要件】
・Hadoop、Trino、Hive、Sparkなどを用いた大規模データ処理の開発・運用経験
・DWH（Hive、Redshiftなど）を用いたデータモデリングおよびデータ開発・運用経験
【歓迎要件】
・KafkaやPulsarなどを用いたストリーミングデータ処理の設計・開発経験
・大規模データベースや分散システムにおけるデータ処理・運用経験
・機械学習や特徴量データに関する知見、またはFeature Storeの設計・運用経験
・大規模データ環境におけるパフォーマンスチューニングやボトルネック改善の経験
・Hadoop、Trino、Hive、Sparkなどを用いた大規模データ処理の開発・運用経験
・DWH（Hive、Redshiftなど）を用いたデータモデリングおよびデータ開発・運用経験
【歓迎要件】
・KafkaやPulsarなどを用いたストリーミングデータ処理の設計・開発経験
・大規模データベースや分散システムにおけるデータ処理・運用経験
・機械学習や特徴量データに関する知見、またはFeature Storeの設計・運用経験
・大規模データ環境におけるパフォーマンスチューニングやボトルネック改善の経験
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
900 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
Orbitics株式会社
仕事内容
ANAグループを中心とした、事業パートナーの実現したいゴールに根差した内容の提案・分析設計・分析実装を担当していただきます。
単純にアナリティクスの面白さや目新しさだけでなく、実ビジネスの中でしっかりとした効果を出すための分析を見極めて、業務を推進いただける方を募集しています。
【業務詳細】
・データを活用した事業パートナーの課題定義と課題解決方法の考案による分析設計
・Pythonを用いた統計分析や最適化や予測等の機械学習モデルの構築
・SQL等を用いたデータの抽出と、BIツール等を用いたレポート作成などデータ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用の支援
・効果検証を可能にするための施策のデザインと、実際の施策効果の算出
単純にアナリティクスの面白さや目新しさだけでなく、実ビジネスの中でしっかりとした効果を出すための分析を見極めて、業務を推進いただける方を募集しています。
【業務詳細】
・データを活用した事業パートナーの課題定義と課題解決方法の考案による分析設計
・Pythonを用いた統計分析や最適化や予測等の機械学習モデルの構築
・SQL等を用いたデータの抽出と、BIツール等を用いたレポート作成などデータ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用の支援
・効果検証を可能にするための施策のデザインと、実際の施策効果の算出
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
・SQL及びPythonを活用したデータ分析に関する３年以上の実務経験
・機械学習、統計解析に関する知識
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・分析設計・レポート作成スキル
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界での分析経験
・深層学習（画像、自然言語）、強化学習等の知識・実装経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識
・Kaggle等のコンペの参加経験や、統計検定やE資格等の資格取得
【求める人物像】
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・事業パートナーやビジネスデザイナーと協働し、事業の価値創造に向けたバリューを発揮できる方
・データサイエンスの知識・技術に留まらず、周辺領域やビジネストレンド等幅広く興味対象を持ち、キャッチアップし続けている方
・思考を柔軟に巡らせられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
・SQL及びPythonを活用したデータ分析に関する３年以上の実務経験
・機械学習、統計解析に関する知識
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・分析設計・レポート作成スキル
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界での分析経験
・深層学習（画像、自然言語）、強化学習等の知識・実装経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識
・Kaggle等のコンペの参加経験や、統計検定やE資格等の資格取得
【求める人物像】
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・事業パートナーやビジネスデザイナーと協働し、事業の価値創造に向けたバリューを発揮できる方
・データサイエンスの知識・技術に留まらず、周辺領域やビジネストレンド等幅広く興味対象を持ち、キャッチアップし続けている方
・思考を柔軟に巡らせられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
従業員数
36名
（2026年6月現在）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 700 万円
従業員数
36名
（2026年6月現在）
Orbitics株式会社
仕事内容
ANAグループが保有する様々なデータを、活用可能な形に処理し、基盤構築する業務を担当して頂きます。データサイエンティストが行う仕事の基盤を作り、事業パートナーの課題解決まで導く業務となります。
【業務詳細】
・DWH, データマートの設計、開発、運用
・データリネージュの作成、管理
・データガバナンスの改定とデータマネージメント運用
・データサイエンティストと一体になったビジネス課題解決
【業務詳細】
・DWH, データマートの設計、開発、運用
・データリネージュの作成、管理
・データガバナンスの改定とデータマネージメント運用
・データサイエンティストと一体になったビジネス課題解決
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
・SQL及びPython、Java、C++等のプログラミング言語を用いたシステム開発と運用の実務経験（３年以上）
・ETLツールやジョブ管理システムを用いたテラバイトスケール以上の大規模データ基盤の開発運用経験（1年以上）
・Git等のバージョン管理システムを利用した開発経験（1年以上）
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・大規模データベースの管理運用経験
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界でのシステム開発運用経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識、運用経験
・BIツールのレポートまたはダッシュボードの作成・改修
・アジャイルシステム開発経験
・統計解析、機械学習に関する基礎的な知識
・分析設計・レポート作成スキル
【求める人物像】
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・事業パートナーやビジネスデザイナーと協働し、事業の価値創造に向けたバリューを発揮できる方
・データサイエンスの知識・技術に留まらず、周辺領域やビジネストレンド等幅広く興味対象を持ち、キャッチアップし続けている方
・思考を柔軟に巡らせられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
・SQL及びPython、Java、C++等のプログラミング言語を用いたシステム開発と運用の実務経験（３年以上）
・ETLツールやジョブ管理システムを用いたテラバイトスケール以上の大規模データ基盤の開発運用経験（1年以上）
・Git等のバージョン管理システムを利用した開発経験（1年以上）
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・大規模データベースの管理運用経験
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界でのシステム開発運用経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識、運用経験
・BIツールのレポートまたはダッシュボードの作成・改修
・アジャイルシステム開発経験
・統計解析、機械学習に関する基礎的な知識
・分析設計・レポート作成スキル
【求める人物像】
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・事業パートナーやビジネスデザイナーと協働し、事業の価値創造に向けたバリューを発揮できる方
・データサイエンスの知識・技術に留まらず、周辺領域やビジネストレンド等幅広く興味対象を持ち、キャッチアップし続けている方
・思考を柔軟に巡らせられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
従業員数
36名
（2026年6月現在）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 700 万円
従業員数
36名
（2026年6月現在）
楽天グループ株式会社
仕事内容
データソリューションビジネスにおけるデータエンジニア／データアナリストを募集しています。楽天内外顧客から受託するデータ活用プロジェクトでの、データ仕様の整理、データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて、意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。さらに、楽天グループの保有する、豊富なデータアセットを活用したプロダクト開発など、幅広い業務に挑戦していただく機会があります。
＜担当業務＞
・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や新規事業開発を支援。
・SQLを使用したデータの抽出・集計
・BIツール活用の提案と構築
・BIツールを使用した分析レポートの作成
＜仕事のやりがい＞
楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し実行することができます。また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。
＜デジタルマーケティングPDCA支援について＞
https://insight.rakuten.co.jp/digital_marketing/
＜担当業務＞
・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や新規事業開発を支援。
・SQLを使用したデータの抽出・集計
・BIツール活用の提案と構築
・BIツールを使用した分析レポートの作成
＜仕事のやりがい＞
楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し実行することができます。また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。
＜デジタルマーケティングPDCA支援について＞
https://insight.rakuten.co.jp/digital_marketing/
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
・BigQueryなどのデータベースを用いた ビッグデータ処理の経験が３年以上あること
・TableauなどのBIツールを使用したデータ集計・分析に関する実務経験が1年以上あること
・ビッグデータの集計・分析の要件定義を明確に行い、プロジェクトを推進できること
＜求める人材像＞
・社内外の関係者との効果的なコミュニケーション能力があること
・楽天グループが有する膨大なビッグデータに強い好奇心を持ち、その活用を通じて新たなビジネスチャンスを創出し、スピーディーに挑戦できる方
・常に新しい情報や技術トレンドにアンテナを張り、自ら積極的に学習し、それを成果に結びつける意欲と行動力をお持ちの方
・困難な課題に直面しても、それを自身の成長機会と捉え、ポジティブかつ積極的に解決策を模索し、行動に移せる方
・AI技術の進化に高い関心を持ち、積極的に業務へ応用することで、生産性向上とアウトプットの質向上に貢献できる方
・最新のテクノロジー、市場トレンド、業界ニュースに対し常に高い感度と探求心をお持ちの方
＜歓迎要件＞
・Pythonなどのプログラミング言語を用いた業務効率化に関する実務経験
・AIを活用したデータ処理の効率化経験
・BigQueryなどのデータベースを用いた ビッグデータ処理の経験が３年以上あること
・TableauなどのBIツールを使用したデータ集計・分析に関する実務経験が1年以上あること
・ビッグデータの集計・分析の要件定義を明確に行い、プロジェクトを推進できること
＜求める人材像＞
・社内外の関係者との効果的なコミュニケーション能力があること
・楽天グループが有する膨大なビッグデータに強い好奇心を持ち、その活用を通じて新たなビジネスチャンスを創出し、スピーディーに挑戦できる方
・常に新しい情報や技術トレンドにアンテナを張り、自ら積極的に学習し、それを成果に結びつける意欲と行動力をお持ちの方
・困難な課題に直面しても、それを自身の成長機会と捉え、ポジティブかつ積極的に解決策を模索し、行動に移せる方
・AI技術の進化に高い関心を持ち、積極的に業務へ応用することで、生産性向上とアウトプットの質向上に貢献できる方
・最新のテクノロジー、市場トレンド、業界ニュースに対し常に高い感度と探求心をお持ちの方
＜歓迎要件＞
・Pythonなどのプログラミング言語を用いた業務効率化に関する実務経験
・AIを活用したデータ処理の効率化経験
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,000 万円
LINEヤフー株式会社
仕事内容
【ポジション概要】
LINEヤフーでは、日々大量のデータが発生し、大量のデータがデータプラットフォームに蓄積されています。トータルでは数百PB以上のデータを蓄積・処理し、データ利活用に役立てています。この膨大なデータを安定して収集・蓄積・処理するために、専用のデータセンターを活用し、数千台のサーバーを用いて分散システム基盤を構築・運用しています。
私たちのデータプラットフォームは、代表的なものとして以下のような技術スタックを活用しています。
・分散処理フレームワーク：Apache Hadoop
・分散メッセージングシステム：Apache Kafka
・分散ストリーム処理システム：Flink
・分散SQLエンジン：Trino
・分散データストア：Druid
これらの技術を駆使して、ビッグデータを安全かつ効率的に活用するためのインフラを提供しています。また、データサイエンティストが簡単にAI活用できることを目指して、機械学習プラットフォーム（AIプラットフォーム）も独自で構築し提供しています。
【業務詳細】
・データ収集と統合：異なるデータソースからのデータを効率的に収集し、統合するためのETLパイプラインの設計・実装。
・リアルタイムデータ処理：Apache KafkaやFlinkを用いたリアルタイムデータ処理の最適化と運用。
・スケーラビリティとパフォーマンス：ネットワークの設計やハードウェアの選定など専門チームと協業しながらスケーラブルなインフラの設計・実装、パフォーマンスの最適化。
・データ品質とガバナンス：データの一貫性、正確性、完全性を確保するためのツールやプロセスの導入。
・データセキュリティとプライバシー：データの暗号化、アクセス制御、コンプライアンス対応。
・AI/MLの統合と運用：機械学習プラットフォームの構築・運用、MLOpsの導入。
LINEヤフーでは、日々大量のデータが発生し、大量のデータがデータプラットフォームに蓄積されています。トータルでは数百PB以上のデータを蓄積・処理し、データ利活用に役立てています。この膨大なデータを安定して収集・蓄積・処理するために、専用のデータセンターを活用し、数千台のサーバーを用いて分散システム基盤を構築・運用しています。
私たちのデータプラットフォームは、代表的なものとして以下のような技術スタックを活用しています。
・分散処理フレームワーク：Apache Hadoop
・分散メッセージングシステム：Apache Kafka
・分散ストリーム処理システム：Flink
・分散SQLエンジン：Trino
・分散データストア：Druid
これらの技術を駆使して、ビッグデータを安全かつ効率的に活用するためのインフラを提供しています。また、データサイエンティストが簡単にAI活用できることを目指して、機械学習プラットフォーム（AIプラットフォーム）も独自で構築し提供しています。
【業務詳細】
・データ収集と統合：異なるデータソースからのデータを効率的に収集し、統合するためのETLパイプラインの設計・実装。
・リアルタイムデータ処理：Apache KafkaやFlinkを用いたリアルタイムデータ処理の最適化と運用。
・スケーラビリティとパフォーマンス：ネットワークの設計やハードウェアの選定など専門チームと協業しながらスケーラブルなインフラの設計・実装、パフォーマンスの最適化。
・データ品質とガバナンス：データの一貫性、正確性、完全性を確保するためのツールやプロセスの導入。
・データセキュリティとプライバシー：データの暗号化、アクセス制御、コンプライアンス対応。
・AI/MLの統合と運用：機械学習プラットフォームの構築・運用、MLOpsの導入。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・分散システムを利用したデータ基盤の構築、運用の経験（1年以上）
・Python・Java・Goいずれかのプログラミング業務経験（1年以上）
・Kubernetes、Dockerを使ったミドルウェアやサービスの開発と運用の経験
【歓迎要件】
・100台規模以上の分散システムにおけるソフトウェア エンジニアリングまたはシステム エンジニアリングの経験
・Apache Hadoop、Apache Kafka、Apache Flink、Apache Druidなどを利用したアプリケーションの開発・運用の経験
・Apache Hadoop、Apache Kafka、Apache Flink、Apache Druidなどエコシステムの運用保守設計、および運用改善経験
・KubernetesのClusterやエコシステムの設計、構築、運用経験
・Web Applicationの開発・運用の経験
・CI/CDなどによるシステム自動化の経験
・機械学習のシステム開発やプログラムの実装経験
・Google Cloud Platform、Amazon Web ServicesでのAI開発経験
・オープンソースへの貢献
【求める人物像】
・正解のない問題解決を楽しみ、スピード感を持って品質高く解決に導ける方
・複数のステークホルダーの要求のなかで課題の優先順位をつけながら解決できる方
・結果にこだわり最後までやり抜く力がある方
・分散システムを利用したデータ基盤の構築、運用の経験（1年以上）
・Python・Java・Goいずれかのプログラミング業務経験（1年以上）
・Kubernetes、Dockerを使ったミドルウェアやサービスの開発と運用の経験
【歓迎要件】
・100台規模以上の分散システムにおけるソフトウェア エンジニアリングまたはシステム エンジニアリングの経験
・Apache Hadoop、Apache Kafka、Apache Flink、Apache Druidなどを利用したアプリケーションの開発・運用の経験
・Apache Hadoop、Apache Kafka、Apache Flink、Apache Druidなどエコシステムの運用保守設計、および運用改善経験
・KubernetesのClusterやエコシステムの設計、構築、運用経験
・Web Applicationの開発・運用の経験
・CI/CDなどによるシステム自動化の経験
・機械学習のシステム開発やプログラムの実装経験
・Google Cloud Platform、Amazon Web ServicesでのAI開発経験
・オープンソースへの貢献
【求める人物像】
・正解のない問題解決を楽しみ、スピード感を持って品質高く解決に導ける方
・複数のステークホルダーの要求のなかで課題の優先順位をつけながら解決できる方
・結果にこだわり最後までやり抜く力がある方
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,800 万円
従業員数
28,196名
（連結人数（2024/3時点）（単独では約1万人※2023/9時点））
株式会社TRAILBLAZER
仕事内容
■事業説明
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
■募集概要
データ分析業務などを支えるＩａａＳ上のインフラ環境の設計・構築・運用を管理する方を募集します。これから環境をつくっていくフェーズですので、０→１で考える場面も多くありますが、ご自身の想いを形にできる業務です。まずは分析環境中心となりますが、将来的にはクラウドを使って業務の在り方を変えるような提案なども期待します。また、アプリ開発環境やサンドボックス環境の設計・構築・運用もスコープに含みます。
■具体的な業務内容
データ分析環境だけでなく、アプリ開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用を担っていただきます。
・IaaS（現在はAWS,GCP）上でデータ分析を行うための環境（データレイクやパイプラインなど）のベースとなるインフラの設計
・日次ジョブやコストの管理、ログ確認なども考慮した運用設計
・社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携し、新ツール導入のための環境構築や運用改善の提案
■ポジションの魅力
データ分析環境だけでなく、アプリ開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用を担っていただきます。
・JR西日本グループをはじめとして、クライアントのデータ利活用を支援していく当社において、これまでのやり方に捉われることなく、自身の想いを形にしながらその推進を支えることが可能です。
（ITセキュリティ部：部長1名、担当部長1名、課長1名、担当1名）
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
■募集概要
データ分析業務などを支えるＩａａＳ上のインフラ環境の設計・構築・運用を管理する方を募集します。これから環境をつくっていくフェーズですので、０→１で考える場面も多くありますが、ご自身の想いを形にできる業務です。まずは分析環境中心となりますが、将来的にはクラウドを使って業務の在り方を変えるような提案なども期待します。また、アプリ開発環境やサンドボックス環境の設計・構築・運用もスコープに含みます。
■具体的な業務内容
データ分析環境だけでなく、アプリ開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用を担っていただきます。
・IaaS（現在はAWS,GCP）上でデータ分析を行うための環境（データレイクやパイプラインなど）のベースとなるインフラの設計
・日次ジョブやコストの管理、ログ確認なども考慮した運用設計
・社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携し、新ツール導入のための環境構築や運用改善の提案
■ポジションの魅力
データ分析環境だけでなく、アプリ開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用を担っていただきます。
・JR西日本グループをはじめとして、クライアントのデータ利活用を支援していく当社において、これまでのやり方に捉われることなく、自身の想いを形にしながらその推進を支えることが可能です。
（ITセキュリティ部：部長1名、担当部長1名、課長1名、担当1名）
求める経験 / スキル
■必須要件
・AWSやGCPなどのパブリッククラウドを使用したシステムの設計・構築・運用経験(3年以上)
・データ分析環境の構築・運用経験
・SaaS製品を組み合わせたシステムの設計・構築・運用経験
・システム基盤をTerraformなどのIaCで管理した経験
・社内サービスの導入・定着活動を主導した経験
・プロジェクトやチームをリードした経験
・ビジネスレベルの日本語力（日本語能力試験(JLPT) N1程度）
■歓迎要件
・ITILに準拠したシステム運用の経験
・運用中のITシステムに対する定常運用と機能改善の両面を主導した経験
・ネットワーク、セキュリティなどの知識
・PythonやShellスクリプトなどのプログラミングスキル
・社内SEの経験
■求める人物像
・自身の想いを持って、業務に臨める方
・関係者と協調を取りながら０から１をつくりだせる方
・立ち上げフェーズで多くのタスクが流れる中でも各タスクの重要性を見極め、抑えるべき部分、暫定運用で走り出す部分など取捨選択しながら仕事を進められる方
・ログやユーザの意見、セキュリティ動向など改善のためのアンテナを張り、必要な対応を考えられる方
・セキュリティリスクやインシデント発生時のレポーティングなど関係者に適切にインプットできる方
・業務委託の活用やツールの導入など課題解決のための引き出しに制約をつけず提案できる方
・AWSやGCPなどのパブリッククラウドを使用したシステムの設計・構築・運用経験(3年以上)
・データ分析環境の構築・運用経験
・SaaS製品を組み合わせたシステムの設計・構築・運用経験
・システム基盤をTerraformなどのIaCで管理した経験
・社内サービスの導入・定着活動を主導した経験
・プロジェクトやチームをリードした経験
・ビジネスレベルの日本語力（日本語能力試験(JLPT) N1程度）
■歓迎要件
・ITILに準拠したシステム運用の経験
・運用中のITシステムに対する定常運用と機能改善の両面を主導した経験
・ネットワーク、セキュリティなどの知識
・PythonやShellスクリプトなどのプログラミングスキル
・社内SEの経験
■求める人物像
・自身の想いを持って、業務に臨める方
・関係者と協調を取りながら０から１をつくりだせる方
・立ち上げフェーズで多くのタスクが流れる中でも各タスクの重要性を見極め、抑えるべき部分、暫定運用で走り出す部分など取捨選択しながら仕事を進められる方
・ログやユーザの意見、セキュリティ動向など改善のためのアンテナを張り、必要な対応を考えられる方
・セキュリティリスクやインシデント発生時のレポーティングなど関係者に適切にインプットできる方
・業務委託の活用やツールの導入など課題解決のための引き出しに制約をつけず提案できる方
従業員数
140名
（2026年1月現在）
勤務地
複数あり
想定年収
910 万円 ~ 1,225 万円
従業員数
140名
（2026年1月現在）
株式会社カプコン
仕事内容
カプコンではコンシューマーゲームのユーザー体験向上と利益貢献のために様々なデータを分析しており、当部門では多数のタイトルで開発中から発売後まで一貫してデータ分析を行っています。
ユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイするAAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
データ基盤系エンジニアは、世界中のユーザーからの日々の膨大なデータを高速に処理し毎日蓄積するデータ基盤を安定して稼働するための開発・運用・改善を行います。
■ 業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築・運用
・データ基盤の安定稼働/効率的運用の担保
・データ分析や基盤を支える社内ツールの開
ユーザーの実際のプレイからデータを収集し、ユーザーのプレイ動向をあらゆる角度から可視化して、そのタイトルの改善や将来のタイトルに向けた活用を行っています。
グローバルで何千万人ものユーザーがプレイするAAA 級のゲームタイトルをはじめ、数多くのコンシューマーゲームタイトルを取り扱っており、その膨大なデータを漏れなく、確実に、効率よく処理することが求められます。
データ基盤系エンジニアは、世界中のユーザーからの日々の膨大なデータを高速に処理し毎日蓄積するデータ基盤を安定して稼働するための開発・運用・改善を行います。
■ 業務内容
・スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築・運用
・データ基盤の安定稼働/効率的運用の担保
・データ分析や基盤を支える社内ツールの開
求める経験 / スキル
■必須条件
・データエンジニア、もしくはサーバーサイドのアプリケーション開発の経験
・Google Cloudもしくは AWSを用いたシステム構築の経験
・Python もしくは Java の 1 年以上のプログラミング経験
・SQL を使用した開発・運用の経験
※ ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
■歓迎条件
・大規模ユーザ基盤の運用・構築経験
・インフラエンジニアとしての知識・実務経験
・CI/CD に関する知識
・Web アプリケーション開発経験
・機械学習のモデルを実装・運用した経験
・データエンジニア、もしくはサーバーサイドのアプリケーション開発の経験
・Google Cloudもしくは AWSを用いたシステム構築の経験
・Python もしくは Java の 1 年以上のプログラミング経験
・SQL を使用した開発・運用の経験
※ ゲームに関連する開発経験の有無は問いません
■歓迎条件
・大規模ユーザ基盤の運用・構築経験
・インフラエンジニアとしての知識・実務経験
・CI/CD に関する知識
・Web アプリケーション開発経験
・機械学習のモデルを実装・運用した経験
従業員数
3,531名
（2024年3月）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
3,531名
（2024年3月）
株式会社MonotaRO
仕事内容
●MonotaRO（モノタロウ）について●
MonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2025年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。
また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。
●MonotaROのデータサイエンス部門の特徴●
【単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある】
▼大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境▼
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる
▼事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる▼
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
▼生成AIを活用したビジネス価値の創出▼
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
▼事業貢献性が非常に高いポジション▼
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
▼このポジションにおけるミッション▼
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決や、顧客体験価値の最大化のために従事いただきます。
・オペレーションの高度化、効率化
・チームのアウトプットの最大化
・チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
▼主な役割▼
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。
MonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2025年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。
また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。
●MonotaROのデータサイエンス部門の特徴●
【単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」がある】
▼大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境▼
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる
▼事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる▼
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
▼生成AIを活用したビジネス価値の創出▼
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
▼事業貢献性が非常に高いポジション▼
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
▼このポジションにおけるミッション▼
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決や、顧客体験価値の最大化のために従事いただきます。
・オペレーションの高度化、効率化
・チームのアウトプットの最大化
・チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
▼主な役割▼
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。
求める経験 / スキル
▼求めるスキル・経験
以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む）
・情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験
・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
▼あると望ましいスキル・経験
・Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
・事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）
・生成AIの利活用経験（LLMを用いたプロダクト開発・PoCの推進経験など）
・AIエージェントの設計・開発経験（ツール連携、ワークフロー自動化、対話エージェントなど）
・生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します）
- プロンプト設計・評価・改善の経験
- RAG等を用いた社内外データとの連携・検索基盤構築の経験
- モデル選定・パフォーマンスチューニングの経験
- LLMのチューニング（ファインチューニング、LoRA 等）を通じた精度・運用性の向上経験
以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む）
・情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験
・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
▼あると望ましいスキル・経験
・Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
・事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）
・生成AIの利活用経験（LLMを用いたプロダクト開発・PoCの推進経験など）
・AIエージェントの設計・開発経験（ツール連携、ワークフロー自動化、対話エージェントなど）
・生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します）
- プロンプト設計・評価・改善の経験
- RAG等を用いた社内外データとの連携・検索基盤構築の経験
- モデル選定・パフォーマンスチューニングの経験
- LLMのチューニング（ファインチューニング、LoRA 等）を通じた精度・運用性の向上経験
従業員数
1,550名
（2026年現在(連結1,550名 / 単体938名)）
勤務地
複数あり
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
1,550名
（2026年現在(連結1,550名 / 単体938名)）
株式会社アンドパッド
仕事内容
■仕事内容
建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPdM・エンジニア・データスチュワード・データアナリストなど様々な関係者と対話・協力しながら、以下のような事を担っていただきます。
利用しやすく信頼性のあるデータ分析基盤の構築と運用
データ利用者が扱いやすいETLの構築
データウェアハウスやデータマートのモデリング
プライバシーやセキュリティを考慮したBIツールの運用
分析、インフラ領域、情報保護領域の技術調査
■開発環境
クラウド：AWS, GCP
開発言語：Python
IaC：Terraform
DWH：BigQuery
BIツール：Metabase, Looker
ワークフロー管理ツール：Luigi
データトランスフォーメーション：dbt, Dataform
VCS：GitHub
その他：Slack/GitHub issues/JIRA
建築現場のコラボレーションアプリ「ANDPAD」のPdM・エンジニア・データスチュワード・データアナリストなど様々な関係者と対話・協力しながら、以下のような事を担っていただきます。
利用しやすく信頼性のあるデータ分析基盤の構築と運用
データ利用者が扱いやすいETLの構築
データウェアハウスやデータマートのモデリング
プライバシーやセキュリティを考慮したBIツールの運用
分析、インフラ領域、情報保護領域の技術調査
■開発環境
クラウド：AWS, GCP
開発言語：Python
IaC：Terraform
DWH：BigQuery
BIツール：Metabase, Looker
ワークフロー管理ツール：Luigi
データトランスフォーメーション：dbt, Dataform
VCS：GitHub
その他：Slack/GitHub issues/JIRA
求める経験 / スキル
アンドパッドのミッションとバリューへの共感
継続的にリリースするソフトウェアの開発経験
CI/CDの利用経験
クラウドサービスの利用経験
基本的なセキュリティ知識
ETL/ELTの設計・運用経験
Redash, Tableau, Looker Studio, LookerなどのBIツールの利用経験
プロジェクトメンバーと適切なコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを完遂できる能力
継続的にリリースするソフトウェアの開発経験
CI/CDの利用経験
クラウドサービスの利用経験
基本的なセキュリティ知識
ETL/ELTの設計・運用経験
Redash, Tableau, Looker Studio, LookerなどのBIツールの利用経験
プロジェクトメンバーと適切なコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを完遂できる能力
従業員数
985名
（2026年3月1日時点）
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
985名
（2026年3月1日時点）
株式会社primeNumber
仕事内容
■ 業務内容
本ポジションは、AI Ready化に向けて、データ基盤のアーキテクチャ設計・実装をリードするエンジニアです。
弊社が強みとするデータ基盤整備のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
・クライアントのAI活用を前提とした、データ基盤アーキテクチャの策定
・AI Readyを満たす基盤の設計・構築（DWH / ELT / モデリング、権限・監視・テスト）
・品質担保の標準化と定着（責任分界・改善サイクルの設計と推進）
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: TROCCO / dbt
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIの大規模運用に向けた、エンジニアリング上の知見・挑戦
・AI時代に求められる「AI Readyなデータ基盤」に対して、設計〜実装までリードできる経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
■ 組織の魅力
・会社全体で注力するテーマ「AI Ready」の中心で、働く
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
本ポジションは、AI Ready化に向けて、データ基盤のアーキテクチャ設計・実装をリードするエンジニアです。
弊社が強みとするデータ基盤整備のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
・クライアントのAI活用を前提とした、データ基盤アーキテクチャの策定
・AI Readyを満たす基盤の設計・構築（DWH / ELT / モデリング、権限・監視・テスト）
・品質担保の標準化と定着（責任分界・改善サイクルの設計と推進）
プロジェクトで得た知見はTROCCO / COMETAにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。
■ 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: TROCCO / dbt
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub
■ 具体的な案件・取り組み事例
【星野リゾート様】
不安定だったデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。
伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
https://primenumber.com/cases/hoshinoresorts
【TBSラジオ様】
分散データを統合し、分析フローを再構築。
データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。
https://primenumber.com/cases/tbsradio
■ 本ポジションで得られる経験・スキル
・AIの大規模運用に向けた、エンジニアリング上の知見・挑戦
・AI時代に求められる「AI Readyなデータ基盤」に対して、設計〜実装までリードできる経験
・エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
・プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験
■ 組織の魅力
・会社全体で注力するテーマ「AI Ready」の中心で、働く
・クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど
多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
・シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
・高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる
■ 参考情報
プロフェッショナルサービス本部 会社説明資料（10分で分かる）
https://speakerdeck.com/pn_pr/primenumber-soriyusiyonben-bu-hui-she-shuo-ming-zi-liao
データソリューション事業について
https://primenumber.com/services
事例：「データを価値に変える」を顧客とともに学ぶ。星野リゾート様向けデータ基盤勉強会を開催しました
https://lounge.primenumber.com/entry/n/nfe8e4fdffbf6
求める経験 / スキル
■必須スキル
・クライアントワークの経験（3年以上目安）
・データ基盤のアーキ策定〜設計〜実装をリードした経験
・クラウドDWHを中心としたデータ基盤の構築経験
・ELT/データモデリングの実務経験
・データ基盤の標準化を推進し、再現性ある形にした経験
■歓迎スキル
・データ品質の仕組み化（例：データテスト、異常検知、SLA、リネージ、データ契約/定義管理）
・データ提供レイヤ/セマンティクス設計（例：マート設計、指標定義、提供インタフェース）
・LLM/生成AIの本番利用を見据えたデータ設計経験（RAG用整備、ログ設計、権限制御、評価用データ）
・CDP/CRM/MA等のデータ連携・統合経験（要件〜設計）
・Tech Lead / EM / TL いずれかの形でのチームリード経験（レビュー文化、標準化、育成）
・クライアントワークの経験（3年以上目安）
・データ基盤のアーキ策定〜設計〜実装をリードした経験
・クラウドDWHを中心としたデータ基盤の構築経験
・ELT/データモデリングの実務経験
・データ基盤の標準化を推進し、再現性ある形にした経験
■歓迎スキル
・データ品質の仕組み化（例：データテスト、異常検知、SLA、リネージ、データ契約/定義管理）
・データ提供レイヤ/セマンティクス設計（例：マート設計、指標定義、提供インタフェース）
・LLM/生成AIの本番利用を見据えたデータ設計経験（RAG用整備、ログ設計、権限制御、評価用データ）
・CDP/CRM/MA等のデータ連携・統合経験（要件〜設計）
・Tech Lead / EM / TL いずれかの形でのチームリード経験（レビュー文化、標準化、育成）
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
130名
（※2025年8月時点）
楽天グループ株式会社
仕事内容
■業務内容
・Spark, Hive, Kafka, GCPなどを用いた大規模バッチパイプラインの構築
・データチェック、分析、レポート支援等のデータ活用プロセス設計
・データ取り込みプロセスの自動化
・オンプレミスからGCPへのクラウド移行推進
・アプリケーション運用・保守、ログ/モニタリング管理
・ビッグデータ特有のストレージ・取得課題の解決と説明
・他部署との連携およびチーム内の技術的リード
＜具体的には＞
・本番環境におけるデバッグ対応
・チームリーダーとしてのメンバー指導・プロジェクトマネジメント
・Python, Spark, Kafkaを用いたETL処理の実装と最適化
・GCP（特にBigQuery）を活用した分析環境の整備
・Spark, Hive, Kafka, GCPなどを用いた大規模バッチパイプラインの構築
・データチェック、分析、レポート支援等のデータ活用プロセス設計
・データ取り込みプロセスの自動化
・オンプレミスからGCPへのクラウド移行推進
・アプリケーション運用・保守、ログ/モニタリング管理
・ビッグデータ特有のストレージ・取得課題の解決と説明
・他部署との連携およびチーム内の技術的リード
＜具体的には＞
・本番環境におけるデバッグ対応
・チームリーダーとしてのメンバー指導・プロジェクトマネジメント
・Python, Spark, Kafkaを用いたETL処理の実装と最適化
・GCP（特にBigQuery）を活用した分析環境の整備
求める経験 / スキル
■必須条件
・Javaでの開発経験
・パブリッククラウドの経験
・Linuxでの開発経験
・5年以上のデータエンジニア経験
・TOEIC700点以上
＊楽天で無料で何度も受講可能です。
■尚可条件
・Google Cloud Platform、Spark、Kafkaを使ったシステム開発、運用経験
・BigQueryの開発、運用経験
・SQLに関する高度な知識とリレーショナル データベースの経験
・データパイプライン、データセットの構築とパフォーマンス最適化の経験
・チームリーダーシップ: エンジニアリングチームをリードし、指導した経験
・日本語の読み書き、会話（ビジネスレベル）が出来ること
・Javaでの開発経験
・パブリッククラウドの経験
・Linuxでの開発経験
・5年以上のデータエンジニア経験
・TOEIC700点以上
＊楽天で無料で何度も受講可能です。
■尚可条件
・Google Cloud Platform、Spark、Kafkaを使ったシステム開発、運用経験
・BigQueryの開発、運用経験
・SQLに関する高度な知識とリレーショナル データベースの経験
・データパイプライン、データセットの構築とパフォーマンス最適化の経験
・チームリーダーシップ: エンジニアリングチームをリードし、指導した経験
・日本語の読み書き、会話（ビジネスレベル）が出来ること
従業員数
29,419名
（9,989名（2025年12月31日現在、使用人兼務取締役・派遣社員・アルバイト除く就業人員ベース））
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
29,419名
（9,989名（2025年12月31日現在、使用人兼務取締役・派遣社員・アルバイト除く就業人員ベース））
株式会社アイスタイル
仕事内容
アイスタイルのデータ戦略・活用を統括する部門であるデータ本部において、
データマネジメント・データの民主化・データビジネスなどデータ活用を最大化する業務を担う組織のマネジメントをお任せします。
■■■ 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・活用を行い、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プラットフォーム横断で、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分析
・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
・データウェアハウス/データマートなどのデータモデリング
【チームでの業務内容の具体例】
・データマネジメント・データの民主化・データビジネスなどに関するプロジェクトマネージャー
・データビジネスを推進するためのセールス、法務、経営メンバーとのPJTゴール実現のための連携
・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断した大規模データに関する知識を活用した課題解決
・既存のクライアント個別のデータ連携案件の推進
・法務と連携したとクライアントとのデータ連携ポリシーの整備
【環境】
・Google Cloud Platform（BigQuery/Vertex AI/Cloud Composer etc.）
・Google Analytics/Firebase Analytics
・Tableau
・trocco
【言語】
・SQL, etc.
■■■ 求人の魅力 ■■■
・1600万UUの大規模ユーザーデータを利用した、大規模かつ幅広い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。
データマネジメント・データの民主化・データビジネスなどデータ活用を最大化する業務を担う組織のマネジメントをお任せします。
■■■ 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・活用を行い、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プラットフォーム横断で、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分析
・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
・データウェアハウス/データマートなどのデータモデリング
【チームでの業務内容の具体例】
・データマネジメント・データの民主化・データビジネスなどに関するプロジェクトマネージャー
・データビジネスを推進するためのセールス、法務、経営メンバーとのPJTゴール実現のための連携
・メディア、広告、EC、小売などを領域を横断した大規模データに関する知識を活用した課題解決
・既存のクライアント個別のデータ連携案件の推進
・法務と連携したとクライアントとのデータ連携ポリシーの整備
【環境】
・Google Cloud Platform（BigQuery/Vertex AI/Cloud Composer etc.）
・Google Analytics/Firebase Analytics
・Tableau
・trocco
【言語】
・SQL, etc.
■■■ 求人の魅力 ■■■
・1600万UUの大規模ユーザーデータを利用した、大規模かつ幅広い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。
求める経験 / スキル
【必須要件】
・システム開発/データビジネスなどプロジェクトマネジメント経験
・3人以上のチームマネジメント経験
・SQLまたは別のプログラミング言語の経験
【歓迎要件】
・データモデリングの経験
・データ基盤（DB,BIツールetc.）の構築/活用経験
・システム開発/データビジネスなどプロジェクトマネジメント経験
・3人以上のチームマネジメント経験
・SQLまたは別のプログラミング言語の経験
【歓迎要件】
・データモデリングの経験
・データ基盤（DB,BIツールetc.）の構築/活用経験
従業員数
1,208名
（連結※2025年6月末現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,180 万円
従業員数
1,208名
（連結※2025年6月末現在）
仕事内容
■募集背景
モノタロウでは、お客様に満足いただけるユーザ体験を提供するため、様々な自社データを活用し、サービス開発を行っております。そのデータの一つにECサイトやモバイルアプリなど弊社が提供しているサービス上でのお客様の行動データがあります。お客様の行動データはECサイトやモバイルアプリの商品検索、レコメンデーション、サービス利用状況の分析、UX改善、マーケティング施策等々、様々な場所で活用されており、弊社の成長の源泉の一つとなっており。今後も更なる活用が見込まれており、新たな開発プロジェクトもスタートしていきます。
そのため、ECサイトやモバイルアプリなど弊社が提供するサービス上でのユーザー行動の計測処理、計測したユーザー行動をリアルタイムにビジネスに利用できるようにするシステム基盤、ユーザー行動データの様々な活用を想定したデータモデリングなどを促進いただける方を募集しています。
■仕事内容
・ECサイトやモバイルアプリなど弊社提供サービス上のユーザー行動の計測処理の開発 (GA4, 自社開発の計測処理)
・イベント駆動アーキテクチャを使った自社開発の計測基盤の開発、保守運用
・ユーザー行動データの利活用部門との要求、要件調整
・ユーザー行動データのデータ品質管理
■イベント駆動アーキテクチャの導入理由
ひとえにユーザー行動データのようなリアルタイムに、且つ大量に発生するデータを処理するには、スケーラブルで高パフォーマンスなアプリケーションを実現するために用いられる分散非同期型のアーキテクチャスタイルであるイベント駆動アーキテクチャが最適だと判断しています。
■チームの文化
システム開発の過程で遭遇する様々な課題に対し、チームとしてチームメンバー全員がお互いの知見を共有し合い、必要あれば勉強会なども開催しつつ、課題解決を行う文化もあります。
■この業務の魅力
最新技術スタックを活用し、大量のデータを効率的に収集・処理し、スケーラブルなデータ基盤を構築するポジションです。これにより、エンジニアリングスキルを高めるだけでなく、膨大なデータを「価値ある情報」として形にする実践的なノウハウを得られます。
また、自社サービスを支える基盤構築だからこそ、プロジェクト単体で終わらず、システムが継続的に運用され、サービスの成長に貢献するプロセスを長期にわたり見届けることができるのも大きな魅力です。
自ら構築したものを継続的にモダン化・最適化していく挑戦を通じ、大規模な基盤設計・運用の経験を積むとともに、長期的な影響力を持つ「成長できるエンジニア」へと飛躍できるポジションです。
モノタロウでは、お客様に満足いただけるユーザ体験を提供するため、様々な自社データを活用し、サービス開発を行っております。そのデータの一つにECサイトやモバイルアプリなど弊社が提供しているサービス上でのお客様の行動データがあります。お客様の行動データはECサイトやモバイルアプリの商品検索、レコメンデーション、サービス利用状況の分析、UX改善、マーケティング施策等々、様々な場所で活用されており、弊社の成長の源泉の一つとなっており。今後も更なる活用が見込まれており、新たな開発プロジェクトもスタートしていきます。
そのため、ECサイトやモバイルアプリなど弊社が提供するサービス上でのユーザー行動の計測処理、計測したユーザー行動をリアルタイムにビジネスに利用できるようにするシステム基盤、ユーザー行動データの様々な活用を想定したデータモデリングなどを促進いただける方を募集しています。
■仕事内容
・ECサイトやモバイルアプリなど弊社提供サービス上のユーザー行動の計測処理の開発 (GA4, 自社開発の計測処理)
・イベント駆動アーキテクチャを使った自社開発の計測基盤の開発、保守運用
・ユーザー行動データの利活用部門との要求、要件調整
・ユーザー行動データのデータ品質管理
■イベント駆動アーキテクチャの導入理由
ひとえにユーザー行動データのようなリアルタイムに、且つ大量に発生するデータを処理するには、スケーラブルで高パフォーマンスなアプリケーションを実現するために用いられる分散非同期型のアーキテクチャスタイルであるイベント駆動アーキテクチャが最適だと判断しています。
■チームの文化
システム開発の過程で遭遇する様々な課題に対し、チームとしてチームメンバー全員がお互いの知見を共有し合い、必要あれば勉強会なども開催しつつ、課題解決を行う文化もあります。
■この業務の魅力
最新技術スタックを活用し、大量のデータを効率的に収集・処理し、スケーラブルなデータ基盤を構築するポジションです。これにより、エンジニアリングスキルを高めるだけでなく、膨大なデータを「価値ある情報」として形にする実践的なノウハウを得られます。
また、自社サービスを支える基盤構築だからこそ、プロジェクト単体で終わらず、システムが継続的に運用され、サービスの成長に貢献するプロセスを長期にわたり見届けることができるのも大きな魅力です。
自ら構築したものを継続的にモダン化・最適化していく挑戦を通じ、大規模な基盤設計・運用の経験を積むとともに、長期的な影響力を持つ「成長できるエンジニア」へと飛躍できるポジションです。
求める経験 / スキル
■求めるスキル・経験
・Google Analytics4の導入、関連する開発経験
・イベント駆動型アーキテクチャを使ったシステム設計、開発経験 (右記を使ったシステム開発経験: Kafka, AWS MSK/SNS, GCP Pub/Sub, Azure Web PubSub)
・DWHの利用経験 (GCP BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analyticsなど)
・GitHubを使ったシステム開発経験
■あると望ましいスキル・経験
・WEBサイトの開発経験
・データマネジメントに関する知見 (DMBOK, DRE)
・昨今のトラッキング規制に関する知見 (ITP, サードパーティーCookie規制など)
・Google Analytics4の導入、関連する開発経験
・イベント駆動型アーキテクチャを使ったシステム設計、開発経験 (右記を使ったシステム開発経験: Kafka, AWS MSK/SNS, GCP Pub/Sub, Azure Web PubSub)
・DWHの利用経験 (GCP BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analyticsなど)
・GitHubを使ったシステム開発経験
■あると望ましいスキル・経験
・WEBサイトの開発経験
・データマネジメントに関する知見 (DMBOK, DRE)
・昨今のトラッキング規制に関する知見 (ITP, サードパーティーCookie規制など)
従業員数
1,550名
（2026年現在(連結1,550名 / 単体938名)）
勤務地
複数あり
想定年収
500 万円 ~ 1,100 万円
従業員数
1,550名
（2026年現在(連結1,550名 / 単体938名)）
大手事業会社のデータ専門組織
仕事内容
本ポジションは、データ活用の戦略立案から、各種施策を実行するためのコンサルティングまで、事業パートナーの実現したいゴールに根差した提案やビジネスデザイン及び実装までのデリバリーをワンストップで支援します。新しい価値提案を策定し、その中で定めるKPIにコミットしながら、担当領域の各種プロジェクトを確実に推進いただきます。また、プロジェクト推進だけでなく、組織マネジメント業務までお任せします。
【業務詳細】
■データやAIを駆使した経営課題、事業課題の特定と解決策の企画
■同社経済圏の成長に向けたデータマーケティング戦略の立案
■事業パートナーのマーケティングオペレーションを最適化するデータ民主化の推進
■事業改善や改革を実現するプロジェクトの策定とその合意形成および推進
■50人超えの組織化に向けた組織マネジメント
【業務の魅力】
同社グループが保有する約4,000万人の会員の顧客データに加え、航空移動などお客様の行動データ、カード等の利用記録データや物販や提携パートナーのデータ等、様々なタッチポイントを通じた膨大なビッグデータを分析し、導き出される示唆を具体的な施策として実行できます。ベンチャーならではのスピードで成果を出し、同社経済圏全体に大きなインパクトを与える、非常に影響力の大きい仕事です。
【業務詳細】
■データやAIを駆使した経営課題、事業課題の特定と解決策の企画
■同社経済圏の成長に向けたデータマーケティング戦略の立案
■事業パートナーのマーケティングオペレーションを最適化するデータ民主化の推進
■事業改善や改革を実現するプロジェクトの策定とその合意形成および推進
■50人超えの組織化に向けた組織マネジメント
【業務の魅力】
同社グループが保有する約4,000万人の会員の顧客データに加え、航空移動などお客様の行動データ、カード等の利用記録データや物販や提携パートナーのデータ等、様々なタッチポイントを通じた膨大なビッグデータを分析し、導き出される示唆を具体的な施策として実行できます。ベンチャーならではのスピードで成果を出し、同社経済圏全体に大きなインパクトを与える、非常に影響力の大きい仕事です。
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
■ANAグループの豊富なアセットに魅力を感じ、社会に大きなインパクトをもたらしたいという志向
■5名以上の組織マネジメント経験（3年以上）
■全社横断的なマーケティング戦略企画、プロジェクトマネジメントの経験（目安5年）
【歓迎スキル・経験（WANT）】
■部署や会社を横断して円滑なコミュニケーションが取れる方
■クライアントの事業担当者やデータサイエンティストなど複数の関係者との日常的な議論を通して複雑な課題を解決した経験
■自社事業、マーケティング支援会社、コンサルティング会社にて上記の経験がある方
■データのビジネス活用経験
【求める人物像】
■未知の領域にも積極的に挑戦し、自ら道を切り拓ける方
■変化を楽しみ、常に新しい知識やスキルを習得する意欲のある方
■ANAグループの豊富なアセットに魅力を感じ、社会に大きなインパクトをもたらしたいという志向
■5名以上の組織マネジメント経験（3年以上）
■全社横断的なマーケティング戦略企画、プロジェクトマネジメントの経験（目安5年）
【歓迎スキル・経験（WANT）】
■部署や会社を横断して円滑なコミュニケーションが取れる方
■クライアントの事業担当者やデータサイエンティストなど複数の関係者との日常的な議論を通して複雑な課題を解決した経験
■自社事業、マーケティング支援会社、コンサルティング会社にて上記の経験がある方
■データのビジネス活用経験
【求める人物像】
■未知の領域にも積極的に挑戦し、自ら道を切り拓ける方
■変化を楽しみ、常に新しい知識やスキルを習得する意欲のある方
勤務地
東京都
想定年収
900 万円 ~ 1,100 万円
株式会社ナウキャスト
仕事内容
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
■提供するサービスについて
・DataLens商業リーシング
インテントデータ、開業データ、求人データ等の3rdパーティデータを活用してテナントの出店意向・傾向を抽出し、大型商業施設を運営する不動産ディベロッパーのリーシング営業を抜本的に効率化します。
SaaSとしての提供のほか、3rdパーティデータに加えて不動産ディベロッパー自身が有する店舗やブランドの1stパーティデータを組み合わせ、専用のリーシング営業情報基盤を構築することも可能です。
・DataLens商圏分析（旧：MarketLens）
飲食店やフィットネススタジオ等の店舗ビジネス事業者や不動産ディベロッパー向けの商圏分析サービスです。
人流データや決済データ等の複数の3rdパーティデータを活用して商圏内の消費者ニーズの「今」を捉えます。
レストランやカフェなどを運営するGYRO HOLDINGS株式会社、フィットネススタジオを運営する株式会社ワールドフィットに導入されています。
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツールです。
煩雑な情報管理と勘と経験に頼らざるを得なかった出店判断を抜本的に効率化し、店舗開発担当者の「大量の店舗物件情報の中から自社に最適な物件を効率的に見つけたい」という声に応えます。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており、今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニアの増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
エンジニアリングの知見を活かしながらデータ分析の高度化、効率化、高品質化をリードしていただくポジションです。
POSデータやクレカデータなど複数のビッグデータを用いた商業用不動産・店舗ビジネス向けのデータ分析サービスを運用するチームにジョインしていただきます。
【具体的な業務内容】
・商業用不動産企業や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
■ポジションの魅力
・急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaSで新たな可能性を切り拓くポジション
事業の立ち上げ期を経て、今まさに成長を加速させるフェーズでプロダクトの進化や市場開拓に積極的に関われる環境があります。
・「データ活用のプロフェッショナル」として成長する環境
分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができます。
また、インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済データ、POSデータ、クレジットカードデータなど
多種多様なオルタナティブデータを組み合わせてより精度の高い分析が可能です。
・生成AIをはじめとした最新技術に触れていただくため、キャリアの幅を広げていただくことができる
生成AI技術と組み合わせ、商圏分析・店舗開発・営業を最適化することに加えて、
新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用した「DataLensHub」の継続的アップデートを予定しています。
【以下のような方にはおすすめのポジションです】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
■提供するサービスについて
・DataLens商業リーシング
インテントデータ、開業データ、求人データ等の3rdパーティデータを活用してテナントの出店意向・傾向を抽出し、大型商業施設を運営する不動産ディベロッパーのリーシング営業を抜本的に効率化します。
SaaSとしての提供のほか、3rdパーティデータに加えて不動産ディベロッパー自身が有する店舗やブランドの1stパーティデータを組み合わせ、専用のリーシング営業情報基盤を構築することも可能です。
・DataLens商圏分析（旧：MarketLens）
飲食店やフィットネススタジオ等の店舗ビジネス事業者や不動産ディベロッパー向けの商圏分析サービスです。
人流データや決済データ等の複数の3rdパーティデータを活用して商圏内の消費者ニーズの「今」を捉えます。
レストランやカフェなどを運営するGYRO HOLDINGS株式会社、フィットネススタジオを運営する株式会社ワールドフィットに導入されています。
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツールです。
煩雑な情報管理と勘と経験に頼らざるを得なかった出店判断を抜本的に効率化し、店舗開発担当者の「大量の店舗物件情報の中から自社に最適な物件を効率的に見つけたい」という声に応えます。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており、今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニアの増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
エンジニアリングの知見を活かしながらデータ分析の高度化、効率化、高品質化をリードしていただくポジションです。
POSデータやクレカデータなど複数のビッグデータを用いた商業用不動産・店舗ビジネス向けのデータ分析サービスを運用するチームにジョインしていただきます。
【具体的な業務内容】
・商業用不動産企業や様々な事業会社の課題を解決するためのデータ分析
・データ分析の結果をETLパイプラインにデプロイし、継続的に分析の価値を届けること
・データに関連するテストやドキュメントの開発/運用
・顧客向け分析アプリケーションの分析機能の企画やそれに必要な分析の実施
■ポジションの魅力
・急成長フェーズ × 最先端データ活用SaaSで新たな可能性を切り拓くポジション
事業の立ち上げ期を経て、今まさに成長を加速させるフェーズでプロダクトの進化や市場開拓に積極的に関われる環境があります。
・「データ活用のプロフェッショナル」として成長する環境
分析を提供するだけでなく、それらを効率化/自動化し自社プロダクトへと昇華させることができます。
また、インテントデータ、開業データ、求人データ、人流データ、決済データ、POSデータ、クレジットカードデータなど
多種多様なオルタナティブデータを組み合わせてより精度の高い分析が可能です。
・生成AIをはじめとした最新技術に触れていただくため、キャリアの幅を広げていただくことができる
生成AI技術と組み合わせ、商圏分析・店舗開発・営業を最適化することに加えて、
新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用した「DataLensHub」の継続的アップデートを予定しています。
【以下のような方にはおすすめのポジションです】
・""分析スキル""を伸ばしたいデータエンジニア
・""開発スキル""を伸ばしたいデータサイエンティスト
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事: https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
求める経験 / スキル
【必須スキル】
[顧客の課題を解決するための分析]
・顧客の分析ニーズを理解し、分析要件に落とし込める
・データアナリストの要望を開発要件に落とし込める
・分析品質/効率の向上のため、主体的に開発テーマを提案できる
・Pythonを用いたデータ分析業務の実務経験
[エンジニアリングによる課題解決]
・Python/SQLの開発経験
・Gitなどを用いたバージョン管理
・テストやCI/CDなどを用いたコード品質の向上
[以下いずれかのご経験]
・理工学分野における修士号あるいはそれと同等以上の経験
・WEBアプリケーションのサーバーサイドの開発経験
【歓迎スキル】
・パブリッククラウド（AWSやGCPなど）を用いた開発経験
・日常会話レベルの英語能力
・2 ~ 5名以上のチームをマネジメントして、個人ではなくチームとして成果を出した経験
【求める人物像】
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
[顧客の課題を解決するための分析]
・顧客の分析ニーズを理解し、分析要件に落とし込める
・データアナリストの要望を開発要件に落とし込める
・分析品質/効率の向上のため、主体的に開発テーマを提案できる
・Pythonを用いたデータ分析業務の実務経験
[エンジニアリングによる課題解決]
・Python/SQLの開発経験
・Gitなどを用いたバージョン管理
・テストやCI/CDなどを用いたコード品質の向上
[以下いずれかのご経験]
・理工学分野における修士号あるいはそれと同等以上の経験
・WEBアプリケーションのサーバーサイドの開発経験
【歓迎スキル】
・パブリッククラウド（AWSやGCPなど）を用いた開発経験
・日常会話レベルの英語能力
・2 ~ 5名以上のチームをマネジメントして、個人ではなくチームとして成果を出した経験
【求める人物像】
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。
従業員数
94名
（2026年4月現在）
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
94名
（2026年4月現在）
非公開
仕事内容
事業パートナーの実現したいゴールに根差した内容の提案・分析設計・分析実装を担当していただきます。
単純にアナリティクスの面白さや目新しさだけでなく、実ビジネスの中でしっかりとした効果を出すための分析を見極めて、業務を推進いただける方を募集しています。
【業務詳細】
・データを活用した事業パートナーの課題定義と課題解決方法の考案による分析設計
・Pythonを用いた統計分析や最適化や予測等の機械学習モデルの構築
・SQL等を用いたデータの抽出と、BIツール等を用いたレポート作成などデータ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用の支援
・効果検証を可能にするための施策のデザインと、実際の施策効果の算出
単純にアナリティクスの面白さや目新しさだけでなく、実ビジネスの中でしっかりとした効果を出すための分析を見極めて、業務を推進いただける方を募集しています。
【業務詳細】
・データを活用した事業パートナーの課題定義と課題解決方法の考案による分析設計
・Pythonを用いた統計分析や最適化や予測等の機械学習モデルの構築
・SQL等を用いたデータの抽出と、BIツール等を用いたレポート作成などデータ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用の支援
・効果検証を可能にするための施策のデザインと、実際の施策効果の算出
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
・データ分析プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントもしくはアジャイルシステム開発のプロジェクトマネジメントに関する経験（1年以上）
・SQL及びPythonを活用したデータ分析に関する実務経験（３年以上）
・分析設計・レポート作成スキル
・統計解析、機械学習に関する基礎的な知識
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界での分析経験
・深層学習（画像、自然言語）、強化学習等の知識・実装経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識、分析環境立ち上げ、運用経験
・Kaggle等のコンペの参加経験や、統計検定やE資格等の資格取得
・外部委託先管理を含む組織マネジメントに関する１年以上の経験
・BIツールを用いたダッシュボード設計・構築経験
・データ分析プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントもしくはアジャイルシステム開発のプロジェクトマネジメントに関する経験（1年以上）
・SQL及びPythonを活用したデータ分析に関する実務経験（３年以上）
・分析設計・レポート作成スキル
・統計解析、機械学習に関する基礎的な知識
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界での分析経験
・深層学習（画像、自然言語）、強化学習等の知識・実装経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識、分析環境立ち上げ、運用経験
・Kaggle等のコンペの参加経験や、統計検定やE資格等の資格取得
・外部委託先管理を含む組織マネジメントに関する１年以上の経験
・BIツールを用いたダッシュボード設計・構築経験
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,100 万円
大手事業会社のデータ専門組織
仕事内容
同社保有のデータを、活用可能な形に処理し、基盤構築する業務を担当して頂きます。データサイエンティストが行う仕事の基盤を作り、事業パートナーの課題解決まで導く業務となります。
【業務詳細】
・DWH, データマートの設計、開発、運用
・データリネージュの作成、管理
・データガバナンスの改定とデータマネージメント運用
・データサイエンティストと一体になったビジネス課題解決
【業務詳細】
・DWH, データマートの設計、開発、運用
・データリネージュの作成、管理
・データガバナンスの改定とデータマネージメント運用
・データサイエンティストと一体になったビジネス課題解決
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
・データ分析プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントもしくはアジャイルシステム開発のプロジェクトマネジメントに関する経験（1年以上）
・SQL及びPython、Java、C++等のプログラミング言語を用いたシステム開発と運用の実務経験（３年以上）
・ETLツールやジョブ管理システムを用いたテラバイトスケール以上の大規模データ基盤の開発運用経験（1年以上）
・Git等のバージョン管理システムを利用した開発経験（1年以上）
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界でのシステム開発運用経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識、分析環境または開発環境立ち上げ、運用経験
・外部委託先管理を含む組織マネジメントに関する１年以上の経験
・BIツールを用いたダッシュボード設計・構築経験
・分析設計・レポート作成スキル
・統計解析、機械学習に関する基礎的な知識
【求める人物像】
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・事業パートナーやビジネスデザイナーと協働し、事業の価値創造に向けたバリューを発揮できる方
・データサイエンスの知識・技術に留まらず、周辺領域やビジネストレンド等幅広く興味対象を持ち、キャッチアップし続けている方
・思考を柔軟に巡らせられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
・データ分析プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントもしくはアジャイルシステム開発のプロジェクトマネジメントに関する経験（1年以上）
・SQL及びPython、Java、C++等のプログラミング言語を用いたシステム開発と運用の実務経験（３年以上）
・ETLツールやジョブ管理システムを用いたテラバイトスケール以上の大規模データ基盤の開発運用経験（1年以上）
・Git等のバージョン管理システムを利用した開発経験（1年以上）
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・デジタルマーケティング全般、航空・旅行業界、クレジットカード・決済業界でのシステム開発運用経験
・AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する知識、分析環境または開発環境立ち上げ、運用経験
・外部委託先管理を含む組織マネジメントに関する１年以上の経験
・BIツールを用いたダッシュボード設計・構築経験
・分析設計・レポート作成スキル
・統計解析、機械学習に関する基礎的な知識
【求める人物像】
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、解決に向けた道筋を立てられる方
・事業パートナーやビジネスデザイナーと協働し、事業の価値創造に向けたバリューを発揮できる方
・データサイエンスの知識・技術に留まらず、周辺領域やビジネストレンド等幅広く興味対象を持ち、キャッチアップし続けている方
・思考を柔軟に巡らせられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,100 万円
大手グループ会社のIT戦略データ専門子会社
仕事内容
グループを中心とした、事業パートナーの実現したいゴールに根差した提案やビジネスデザイン及び実装までのデリバリーを担当していただきます。実ビジネスにおけるデータを活用した新しい価値提案を策定し、その中で定めるKPIにコミットしながら、各種施策を確実に推進頂ける方を募集しています。
【業務詳細】
・事業パートナーの事業課題の発見
・分析要件の特定と分析設計案の策定
・分析結果を用いた課題解決策の提案
・プロジェクト報告資料の作成
【プロジェクト例】
・経済圏拡大における各種サービスのマーケティング戦略策定
・旅行事業の戦略支援及びプライシング最適化
・カード事業における中期経営計画の策定支援
【業務の魅力】
・経済圏の拡大、事業の成長に主体的に関わることができる
・複数事業の戦略、企画、施策などのプロジェクトに関わることができる
【業務詳細】
・事業パートナーの事業課題の発見
・分析要件の特定と分析設計案の策定
・分析結果を用いた課題解決策の提案
・プロジェクト報告資料の作成
【プロジェクト例】
・経済圏拡大における各種サービスのマーケティング戦略策定
・旅行事業の戦略支援及びプライシング最適化
・カード事業における中期経営計画の策定支援
【業務の魅力】
・経済圏の拡大、事業の成長に主体的に関わることができる
・複数事業の戦略、企画、施策などのプロジェクトに関わることができる
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験（MUST）】
・サービス/商品企画案件における少人数もしくは5人月相当のPLもしくはPMのご経験 (3年以上)
・マーケティングの分析手法を用いて得た示唆から、サービス改善等の施策まで行ったご経験
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・プラットフォーム事業・金融業（クレジットカード、ペイメント）、Eコマース（ECモール、自社EC）
・旅行などのBtoC(顧客向けサービス)、BtoB（サービスの加盟店開拓等）事業、各業界における専門性や知見
・社内外問わずステークホルダーに対し、自身及びチームの提案を合意形成しプロジェクトを推進したご経験
・BIツールを利用し、サービス・事業課題の仮説立案から課題解決の提案を行ったご経験
・プロジェクトマネジメントに関する各種資格保有者
・事業会社もしくはコンサルティングファームにおける事業戦略立案など上流工程業務のご経験
【求める人物像】
・困難な状況においても、自身で責任を持ち、最後までやり遂げることができる方
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、事業成長や変革の実現にコミットする情熱を持ち、解決に向けた道筋を立てられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
・様々な事業課題の本質を捉え、解決へと導くためのアイデアの企画・提案ができる方
・サービス/商品企画案件における少人数もしくは5人月相当のPLもしくはPMのご経験 (3年以上)
・マーケティングの分析手法を用いて得た示唆から、サービス改善等の施策まで行ったご経験
【歓迎スキル・経験（WANT）】
・プラットフォーム事業・金融業（クレジットカード、ペイメント）、Eコマース（ECモール、自社EC）
・旅行などのBtoC(顧客向けサービス)、BtoB（サービスの加盟店開拓等）事業、各業界における専門性や知見
・社内外問わずステークホルダーに対し、自身及びチームの提案を合意形成しプロジェクトを推進したご経験
・BIツールを利用し、サービス・事業課題の仮説立案から課題解決の提案を行ったご経験
・プロジェクトマネジメントに関する各種資格保有者
・事業会社もしくはコンサルティングファームにおける事業戦略立案など上流工程業務のご経験
【求める人物像】
・困難な状況においても、自身で責任を持ち、最後までやり遂げることができる方
・事業パートナーのビジネス上の課題を定義し、事業成長や変革の実現にコミットする情熱を持ち、解決に向けた道筋を立てられる方
・自分の手で新しい会社の成長を加速させていきたい方
・様々な事業課題の本質を捉え、解決へと導くためのアイデアの企画・提案ができる方
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 800 万円
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