【この職種について】社内のデータを一箇所に集約する「顧客情報基盤システム」の運用・活用を担当します。 チーム全員で「Google BigQuery の運用」から「SQL、Python を用いた可視化」、 「統計・機械学習を用いたデータ分析」まで、幅広く対応します。 単発の依頼への対応だけでなく、社内の施策への伴走や、意思決定に役立つ情報提供を行います。 施策に伴走する上で、技術だけでなくプロジェクトマネジメントのスキルも必要です。必要なスキルが多岐に渡るので、 定期的にチーム内で勉強会を開催しています。 【業務内容】 ●「顧客情報基盤システム」の構築・運用Google Cloud Platform 上のデータ基盤を構築・運用します。 データの収集元は、当社製品や、他にも社内で活用されている マーケティングオートメーションツールや社内システムなど、多岐に渡ります。使用する言語も、 Python や Node.js、SQL、shell scriptなど、収集元に合わせて様々です。 集約したデータは、営業活動の優先度付けや、施策の意思決定など、ビジネスに活用されます。 ●「顧客情報基盤システム」の活用Python や SQL、BI ツールで集計・分析し、事業の意思決定に役立つ情報を提供します。 社内のメンバーへのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで、一気通貫で対応します。

【業務内容】 主体的にMulesoftおよびPowercenterの導入プロジェクトを推進いただくことを期待しています。 ・未導入の事業部および関係会社へのMulesoftおよびPowercenterの導入プロジェクトの推進 ・導入後の利用改善を含む運用保守（提案・改修による業務改善） 様々なシステム・ソリューション間の連携強化によるデータ利活用を進める取り組みを加速化させていくために、先行導入した事業部の運用保守のみならず他事業部・関係会社への導入（展開）を担えるICT人財を募集します。 【ご自身でアジャイルに推進できる】 ・要件定義からツール作成までアジャイルで推進します。DXプロジェクトにおいて上流から下流まで一貫して関わることができますので、柔軟にコミュニケーションを取りながら自ら作品を作り上げたいとお考えの方にお勧めです。 【チームで活躍・成長できる】 ・三井金属がより良いシステム開発を通してグローバルでの競争優位性を高めるという共通の目標に向かって一丸となっています。幅広いバックグラウンドを持つメンバーと協働する中で、チームとして成長していける環境があります。 【最先端の知識を得られる】 ・最先端の素材開発現場とDXプロジェクトに同時に携わることができますので、他では得られない希少な経験と知識が身に付きます。

■タクシー配車アプリ「GO」を運営／日本のモビリティをアップデートする様々なサービスを提供■ ■業務概要： GOのデータ基盤では、全国47都道府県で使用され3,500万DLのサービスアプリの中で生み出されるユーザーとタクシーを結ぶ大量データを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 ■業務内容詳細： データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ◇データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ◇データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24時間、365日のオンコール体制（待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応） ■本ポジションの魅力： ◎大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験を積むことができます。 ◎高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験を積むことができます。 ◎全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます。 ■所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ：4名

◆◇電子カルテ・医事会計システム等病院内の各システムに分散したあらゆるデータを一つに集約させる自社ITプロダクトを提供／KDDIの連結子会社×医療データカンパニー／フレックス・年休125日◇◆ ■概要 医療機関や研究機関、製薬関連企業のプロジェクトにおいて、分析基盤となるデータを収集・整備し、活用可能な形に加工いただきます。 ■業務内容 ・電子カルテ、部門システム、レセプトなどからのデータ収集 ・データの前処理・クリーニング・正規化 ・データベースへの格納・管理、分析チームへの提供 ・ドキュメント整備・標準化 ※使用ツール：SQL、Python/R ■ポジションの魅力 ◇医療や研究の最前線を支えるデータ基盤を整える、プロジェクトの根幹を担う ◇自らの収集・整備したデータが、医療現場の改善や新薬開発、研究成果に直結する社会的意義の高い業務 ◇データサイエンティストや研究者と密に連携しながら、医療×データ領域での専門性を高めることが可能 ◇データ収集の効率化や自動化にも取り組めるため、エンジニアリングスキルと課題解決力の両方を磨ける環境 ■当社の魅力 ・三重大学発の医療テックベンチャー×KDDI連結子会社というユニークな立ち位置。安定性と先端領域へのチャレンジの両方を兼ね備えた企業 ・医療機関向け事業で培った国内シェアトップクラスの信頼基盤と、製薬企業向けRWD活用事業の成長性を併せ持つ企業 ・医療機関、アカデミア、製薬企業など多様なステークホルダーと連携し、エコシステムを構築。健康寿命の延伸という社会的意義の高いミッション。 ・医療用DWH分野で当社は全国150施設超の導入実績と長年の信頼を背景に、市場で高い認知と優位性を確立。 ・自社で開発・提案・運用までを一貫して担う体制があるからこそ、ユーザー起点で価値提案できる環境。 ・KDDIグループの一員として、AIをはじめとした先端領域のテクノロジーを活用した事業検討を行える環境。 ・医療現場・製薬・研究領域まで広がるリアルワールドデータ（RWD）を武器に、医療の未来を創る新規事業にチャレンジできるフェーズ。 ・年齢・年次を問わず活躍できるフラットな組織。一人ひとりの提案や行動が、事業の方向性や社会インパクトにつながるやりがい。 変更の範囲：会社の定める業務

クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence) と呼ばれるシステムの導入から実行支援までを行っています。 【担当フェーズ】：◆要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DBやプロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーションなど、 幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ◆エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。 【顧客業界】：流通・小売、アパレル、飲食などのBtoC業界の案件が主です。例えばSuicaの行動履歴、駅ビル内での顧客購入履歴などを データとして一元収集、マーケティングや販促に生かす、という案件が多くあります。

人事部育成チームにて、研修/育成、また付帯する勉強会に関する企画業務や運営業務に携わっていただきます。 ■業務詳細： ・研修/育成メニューの提供・改善にむけた経営や部門ニーズの把握、企画立案、業務フロー設計 ・資料・教材作成、環境構築（システム・PC・備品等）、ベンダー管理、当日運営 ・結果の分析、評価、報告、品質改善 ※現在、ヒューマンスキル / コンセプチュアルスキル / テクニカルスキルの3体系にて運用しており、 まずは主にテクニカルスキルをご担当いただきます。適性・ご希望に応じて、業務領域を広げていただきます。 ■業務の特徴/魅力 ・データ領域に特化している当社において、基礎となるデータベースについてはもちろん、ビッグデータを取り扱うデータプラットフォームテクノロジーや、 機械学習等、年々必要となるスキルも変化しており、担当としても常に新しい技術に触れることが出来、スキルアップが見込める環境です。 ・役員や人事部長と直接やり取りする機会も多く、風通し良く、改善について非常に積極的な風土です。 実際、毎年新たな取り組みを実践しておりますので、ご自身の考えを形に出来る環境を求めれている方にはマッチした環境です。

【業務内容】 主にコンシューマービジネスを営む業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに データドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。本ポジションにおける業務概要を以下に記載します。 ビジネス要件の実現に向け、データインテグレーションやデータに基づいた施策立案から実行、効果検証までを一気通貫に実施します。 クライアントの業務に深く入り込むことで、クライアントの置かれている環境や課題、要求をよく理解し本質的で効果的なソリューションを提案します。 【業務詳細】 ・データ活用を見据えた基盤の構築、データ整備・施策実施に向けたデータ分析支援、データ集計（SQL） ・マーケティング施策の立案支援・マーケティング施策の実行（セグメントの作成、顧客へのアクション） ・施策の効果検証・BIツールを用いたデータの可視化（Tableau、PowerBI、Looker等） ・自社プロダクトの導入、活用支援 ・社内外のサービス(※)を組合せたデータ活用施策の支援など ※自社製品である「Rtoaster」、MAツール「Probance」や「Ligla」、その他他社製品を含む

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG（S&Pグローバル,2020年4月）は、3,400万人の個人、 130万社の法人のお客さま（MUFGレポート,2019）のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、 店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、 画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、 MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用

【職務内容】 AWSサービスを利用したデータ分析基盤の開発支援 AWSサービスを利用したデータ活用サービスのシステム設計、運用設計 AWSサービスの導入支援、技術支援 技術の獲得、チーム、社内への共有やアウトプット作成 【特徴】 様々な顧客の案件がある。 (2018年８月末時点で1,200社、年間2,500プロジェクト) 直接顧客の声を聞いて、課題解決や提案ができる。 新しい技術(ソフトウェアやツール)を直に触れることができる。 特定の分野に偏ること無く、幅広いシステムや技術を経験することができる。 【社内の雰囲気・社風】 AWSに関する情報が豊富で、高いスキルを持ったエンジニアが多数在籍しています。自分の技術やスキルを向上する為に必要な物が多く揃っています。資格獲得の支援、セミナーへの参加機会も多いです。プレミアコンサルティングパートナーとして、AWS導入実績国内トップレベルを誇るアイレットの一員になり、AWSを中心としたシステム構築、運用業務を通じ社会に貢献してみませんか！向上心を持って、挑戦し続けることができれば、確実にスキルアップ、キャリアアップを実現できる環境です。

あなたにお任せしたいお仕事は、データ分析の基となる基盤の立案や方針策定、構築などや、データの可視化や利活用、計測などの仕組みを構築するエンジニア業務のお仕事になります。 ・データ基盤の戦略立案や方針策定 ・データ基盤の構築・運用 ・データ利用部門との課題の定義、要件整理 ・データウェアハウスやデータマートの仕様策定や設計及び構築 ・各サービスのエンジニアと連携し、データソースをデータチームへ繋げる ・クラウドサービスを活用したシステムアーキテクチャの設計及びレビュー ・データの可視化やデータ活用の支援及びデータ設計や自動化 ・各プロジェクトで利用される BIツールの構築・運用 ・データ利活用の推進 ・データ計測の仕組みの構築・運用 ・マーケティングの効果測定で用いる計測環境を整えるなど

■採用背景 主力プロダクトであるクラウドETL SaaS「TROCCO」は、既に多くの企業のデータ基盤として導入され、事業としても拡大フェーズに入っています。今後、より高度なニーズやエンタープライズ対応、AI時代の要件に応えていくために、プロダクトの安定性・柔軟性・セキュリティをさらに進化させる必要があります。 その実現に向け、開発体制の強化を目的としてエンジニアを募集します。プロダクトの中長期的な進化を支え、価値のある機能を世界中のユーザーに届け続けるための開発をリード・推進いただける方をお迎えしたいと考えています。 ■業務内容： 事業戦略に基づくTROCCOの新規機能・既存機能の開発プロジェクトにおいて、すばやく試して挑戦し、チームでプロダクト価値を最大化していくポジションです。まずはドメイン知識やプロダクトをキャッチアップいただきながら、最終的にはPdM、EM、エンジニアメンバーと議論しながらプロダクトの要件定義や仕様策定、技術改善などに広げていくことを期待しています。 ・「TROCCO」の新機能開発、既存機能改善（Ruby / Java / TypeScript / AWS 等） ・要件に基づいた機能設計・実装、及び軽微な技術選定や改善提案 ・エンジニアチーム内でのタスク遂行・コードレビュー・テスト ・PdMやQAと連携した仕様確認・不具合修正 ・AIや自動化ツールを活用した開発効率の向上（例：コード生成・テスト補助など） ・ドキュメント整備、ナレッジ共有、開発プロセスの改善提案 ■開発環境 ・言語 　Ruby (Rails), Typescript (React), Java (Embulk) ・インフラ 　AWS (EKS, ECS Fargateが中心) ・構成管理 　Kustomize, Terraform ・監視 　CloudWatch, New Relic, Redash, Rollbar ・CI/CD 　CircleCI, GitHub Actions ■組織構成（社員約27名/業務委託約18名） ・CTO 1名／エンジニアリングマネージャー3名 ・ソフトウェアエンジニア15名／Product SRE 3名 ・テクニカルライター1名／QAエンジニア3名／セキュリティエンジニア1名 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： 流通・小売、鉄道、自動車、大手通信キャリアなど多様な業界のお客様のデータ活用を最前線で支援する仕事です。「データを活用しビジネスを前進させたい」というお客様の想いを実現するため、データ分析のための仕組みづくりを一貫して担当いただきます。具体的には、多様な方法でデータを収集、蓄積、加工、可視化し、データの持つ真の価値を引き出します。単にデータを提供するだけでなく、分析結果から新たな示唆を提供しお客様のビジネスに新たな施策や価値ある体験をもたらす、ビジネス貢献度の高い創造的な業務です。現在はデータエンジニアリングが主ですが、将来的にはそのデータを活用してビジネス価値を創出するアナリティクス領域へも挑戦いただきます。今後は製造業など新たな業界へも事業を広げ、デジタル戦略や業務改善におけるデータ利活用ビジネスを共に展開していく仲間を求めています。データを通じてビジネスを変革したいという意欲をお持ちであれば、データ分析領域の実務経験がなくても大歓迎です。 ■業務例： ・データ分析基盤の設計・構築（データレイク、データウェアハウス、データマート含む） ・データ可視化（BI）における設計・開発 ・データ整備、品質担保、運用プロセス・ルール整備 ・データマネジメント推進体制・役割の決定、散在するデータソースの統合 ・データガバナンス・セキュリティの担保 ■案件事例： ・小売りメーカー向け　購買データ収集・基盤構築・可視化 ・鉄道会社向け　データ収集・基盤構築・可視化　など ・自動車業界向け　故障検知データ収集・基盤構築・可視化 ・自動車業界向け　機械学習基盤構築 ・完成車メーカーのエンドユーザー（施設）向け　データ分析基盤構築 ・大手通信キャリア向け　分析ダッシュボード構築 ※新規案件も増えておりますので、上記以外の案件へのアサイン可能性もございます。 ■主な開発環境： ・データ分析 ・パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure） ・データウェアハウス（Snowflake、BigQuery、Redshift） ・Databricks、Dataiku ・データマート ・データエンジニアリング ・SQL ・Python ・Tableau、PowerBI、Streamlit、dbt、Alation 変更の範囲：本人の適性により当社業務全般に変更の可能性があります

〜NTTデータグループ安定基盤／データ活用×基盤構築を上流から／製品縛りなし／フレックス・リモート可〜 ◎BI・分析に留まらず、DWH・データ基盤構築まで一気通貫で経験可能 ◎要件定義・PoC・技術選定から関わり「使われるデータ」を実現 ◎安定環境で専門性を磨き、分析×基盤の市場価値あるキャリアへ ■募集背景 NTTデータグループの一員として、データ活用・DX支援ニーズは年々高まっています。当社ではビッグデータ統括部を中心に、DWHやデータ分析基盤構築、活用支援案件が拡大しており、上流から価値提供できる体制強化のため、新たな仲間を募集しています。 ■業務概要 大手企業を中心としたお客様のデータ活用を支えるポジションです。BI・データ分析からデータ基盤構築まで、経験や志向に応じて幅広く携わり、単なる分析に留まらない「活きたデータ活用」を実現します。 ■職務詳細 ・BIダッシュボード／レポートの設計・作成 ・データ分析、データ活用支援、DataOps推進 ・ETL処理、データ加工・統合 ・DWH／データレイクの設計・構築・運用 ・PoC、ミドルウェア選定など上流検討 ※要件定義〜運用まで一貫して関与できます。 ■組織体制 ITプラットフォーム事業部 ビッグデータ統括部への配属。データ基盤・BI・分析に精通したメンバーが在籍し、知見共有やレビューを通じて着実にスキルを高められる環境です。 ■キャリアパス 分析特化型、データ基盤スペシャリスト、上流コンサル・PLなど多様なキャリアを描けます。製品や工程に縛られず、成長に応じて担当領域を拡張可能です。 ■働き方 スーパーフレックス制を採用。リモートワークも活用しながら、生産性高く働けます。休暇制度も充実しており、長期的にキャリアを築ける環境です。 ■企業の特徴/魅力 50年以上の実績とNTTデータグループの安定基盤、そして最新技術への挑戦。データ分析と基盤構築を横断し、「本質的なデータ活用」に関われることが最大の魅力です。 変更の範囲：会社の定める業務

【業務内容】 お客様のマーケティング施策やキャンペーン、自社商材の加入促進施策などに必要なデータの抽出・加工・分析支援を担当していただきます。 【具体的には…】 ・SQLやPythonを用いたデータ抽出・加工プログラムの設計、開発、テスト ・データ抽出ツールの開発・改修・運用保守 ・データ活用に関する要件整理および技術支援 ・Power BIやTableauを用いたダッシュボード作成、データ可視化 ・既存資産の改善および維持運用 扱うデータはペタバイト級（数億件規模）の大規模データとなり、データ分析基盤を活用した高度なデータ処理業務に携わることができます！ また、開発担当者が工数を見積もり、無理のないスケジュールでプロジェクトを進行しています。 変更の範囲：会社の定める業務

＜年収550万円〜／企業様の課題に合わせてツールフリーでソリューションを開発・提案／プライム上場◎＞ データ活用プロジェクトにおけるエンジニアリング業務をご担当いただきます。 ■具体的な業務内容： ・BIツール（Tableau／Power BI等）の設計・ダッシュボード開発 ・DB（AWS／GCP／Treasure Data等）データ基盤構築 ・SQLを用いたデータ整備・分析 ・要件定義・仕様策定フェーズのサポート ■働き方： 原則リモート可能ですが、案件によって働き方は異なります。 ■やりがい： 企業様からの課題を多角的に捉え、ツールフリーで企業様の課題に合わせてソリューションを開発・提案・PDCAを回すことができるので、どんな企業課題にも解決に向けて全力で奔走することができます。 ■募集背景： クリーク・アンド・リバー社ビジネス・エクスペリエンス・グループでは、企業のデジタルマーケティング／CRM／データ活用を、事業成果につながるデータ基盤として上流から支援しています。単なるBI開発や基盤構築ではなく、「データをどう使えば事業成果につながるか」という設計思想を重視し、プロジェクトを推進しています。 現在、その思想を理解しつつ実装を担うエンジニアを募集しており、将来的には要件定義やプロジェクトマネジメントにも関わることで、エンジニアからデータPMへのステップアップも可能です。マーケティング／CRM／顧客体験設計とデータ活用が一体となっている点が、ビジネス・エクスペリエンス・グループの特徴です。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

【データ基盤構築経験をお持ちの方へ】 ◆業務内容 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 【開発環境・ツール】 ●プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ●データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等） ●開発・運用ツール：Docker, Kubernetes、Jenkins, GitHub/GitLab、JIRA、Confluence ●データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ●機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ●車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platformls ◆魅力・やりがい ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 変更の範囲：専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。

◆職務内容の概要 ・経営戦略に紐づいた人事戦略を把握し、データ分析を通して 各業務の戦略的な意志決定をサポート ・グループ会社への展開 ◆職務内容の詳細 【具体的には】 データ分析領域のリーダーとして、関係者を巻き込みながら人的資本に関する課題を設定し、 データを活用した施策の抽出・企画立案・実行・仕組み構築を推進して頂きます。 人的資本に対するデータ分析だけではなく、AIを活用した未来予測とシミュレーション等、 企画・設計から構築業務を実施頂きます。

■業務内容 ・データ基盤の設計、構築、運用改善の推進 ・データ連携、蓄積、加工処理の設計・実装・最適化 ・データ利活用およびAI活用に向けた基盤整備 ・品質、性能、コスト、セキュリティの観点での改善実施 ・関係者と連携したプロジェクト推進、技術検討 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計・開発およびレビュー対応 ・データ処理や連携処理の最適化、品質改善 ・データ利活用に向けたデータ整備・構造設計 ・課題に対する改善提案と実装 ・関係者との技術調整、仕様整理、進行支援 ・運用改善活動の推進（安定性、効率化の向上） 自動車業界では、電動化・コネクテッド化・ソフトウェア化の進展により、データとAIを軸とした業務変革が急速に進んでいます。その中で、事業全体を支えるデータ基盤は、単なるシステム基盤ではなく、データ利活用や意思決定を支える中核機能として位置付けられています。 当組織では、大規模データ基盤の構築・運用に加え、データ利活用やAI活用に向けた高度化を推進していますが、技術的な実装だけでなく、業務要件や全体最適を理解した上で基盤を設計・改善できる人材が求められています。 本ポジションでは、データ基盤の設計・構築・改善を担う中核メンバーとして、実装に加え、課題の整理や方式検討にも関与いただきます。将来的には、特定領域のリードや上流工程への拡張を通じて、より大きな価値創出に関与できる人材への成長を期待しています。 ■業務の魅力点 大規模かつミッションクリティカルなデータ基盤において、設計・構築・改善の中核を担う経験が得られる点が魅力です。単なる開発ではなく、基盤全体を俯瞰しながら最適化に関わることで、実践的な技術力と設計力を高めることができます。 また、データ利活用やAI活用に直結するプロジェクトに関与できるため、技術の専門性を深めるとともに、ビジネス価値に繋がる経験を積むことが可能です。複数の関係者と連携しながらプロジェクトを推進することで、技術力に加え、調整力や推進力も養われます。 将来的には、アーキテクトやリーダーとして、より上流の意思決定や構想に関与できるキャリアパスが開かれています。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 ・データ基盤の設計、構築、運用改善の推進 ・データ連携、蓄積、加工処理の設計・実装・最適化 ・データ利活用およびAI活用に向けた基盤整備 ・品質、性能、コスト、セキュリティの観点での改善実施 ・関係者と連携したプロジェクト推進、技術検討 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計・開発およびレビュー対応 ・データ処理や連携処理の最適化、品質改善 ・データ利活用に向けたデータ整備・構造設計 ・課題に対する改善提案と実装 ・関係者との技術調整、仕様整理、進行支援 ・運用改善活動の推進（安定性、効率化の向上） 自動車業界では、電動化・コネクテッド化・ソフトウェア化の進展により、データとAIを軸とした業務変革が急速に進んでいます。その中で、事業全体を支えるデータ基盤は、単なるシステム基盤ではなく、データ利活用や意思決定を支える中核機能として位置付けられています。 当組織では、大規模データ基盤の構築・運用に加え、データ利活用やAI活用に向けた高度化を推進していますが、技術的な実装だけでなく、業務要件や全体最適を理解した上で基盤を設計・改善できる人材が求められています。 本ポジションでは、データ基盤の設計・構築・改善を担う中核メンバーとして、実装に加え、課題の整理や方式検討にも関与いただきます。将来的には、特定領域のリードや上流工程への拡張を通じて、より大きな価値創出に関与できる人材への成長を期待しています。 ■業務の魅力点 大規模かつミッションクリティカルなデータ基盤において、設計・構築・改善の中核を担う経験が得られる点が魅力です。単なる開発ではなく、基盤全体を俯瞰しながら最適化に関わることで、実践的な技術力と設計力を高めることができます。 また、データ利活用やAI活用に直結するプロジェクトに関与できるため、技術の専門性を深めるとともに、ビジネス価値に繋がる経験を積むことが可能です。複数の関係者と連携しながらプロジェクトを推進することで、技術力に加え、調整力や推進力も養われます。 将来的には、アーキテクトやリーダーとして、より上流の意思決定や構想に関与できるキャリアパスが開かれています。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 ・データ基盤の設計、構築、運用改善の推進 ・データ連携、蓄積、加工処理の設計・実装・最適化 ・データ利活用およびAI活用に向けた基盤整備 ・品質、性能、コスト、セキュリティの観点での改善実施 ・関係者と連携したプロジェクト推進、技術検討 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計・開発およびレビュー対応 ・データ処理や連携処理の最適化、品質改善 ・データ利活用に向けたデータ整備・構造設計 ・課題に対する改善提案と実装 ・関係者との技術調整、仕様整理、進行支援 ・運用改善活動の推進（安定性、効率化の向上） 自動車業界では、電動化・コネクテッド化・ソフトウェア化の進展により、データとAIを軸とした業務変革が急速に進んでいます。その中で、事業全体を支えるデータ基盤は、単なるシステム基盤ではなく、データ利活用や意思決定を支える中核機能として位置付けられています。 当組織では、大規模データ基盤の構築・運用に加え、データ利活用やAI活用に向けた高度化を推進していますが、技術的な実装だけでなく、業務要件や全体最適を理解した上で基盤を設計・改善できる人材が求められています。 本ポジションでは、データ基盤の設計・構築・改善を担う中核メンバーとして、実装に加え、課題の整理や方式検討にも関与いただきます。将来的には、特定領域のリードや上流工程への拡張を通じて、より大きな価値創出に関与できる人材への成長を期待しています。 ■業務の魅力点 大規模かつミッションクリティカルなデータ基盤において、設計・構築・改善の中核を担う経験が得られる点が魅力です。単なる開発ではなく、基盤全体を俯瞰しながら最適化に関わることで、実践的な技術力と設計力を高めることができます。 また、データ利活用やAI活用に直結するプロジェクトに関与できるため、技術の専門性を深めるとともに、ビジネス価値に繋がる経験を積むことが可能です。複数の関係者と連携しながらプロジェクトを推進することで、技術力に加え、調整力や推進力も養われます。 将来的には、アーキテクトやリーダーとして、より上流の意思決定や構想に関与できるキャリアパスが開かれています。 変更の範囲：会社の定める業務

データ収集・連携・統合・蓄積や分析等のデータ活用インフラシステムの設計・開発・試験を担当していただきます。 【業務内容】 ※データ活用インフラ製品：データベース、データウェアハウス(DWH)、データレイク、ビジネスインテリジェンス(BI)、ETL等 ※利用OS：Windows、Linuxおよびクラウドネイティブサービス 将来的にはシステム構築のプロジェクトリーダおよびプロジェクトマネージャをお任せします。 ・システム構築のプロジェクトリーダおよびプロジェクトマネージャ ・データ活用インフラのシステム構築(設計・開発・試験)や構築チームリーダ 【同社について】 全国に事業拠点を構え、三菱電機グループの通信分野を担っています。 「ネットワーク」「データセンター」「セキュリティ」「アプリケーション」の4つのサービスを軸に、 企画提案から運用管理まで、ワンストップで提供する他、三菱電機向けのシステム開発を行っています。 これまで培ってきた信頼と高品質のサービスが同社の強みです。

キリンホールディングスはDXによる経営改革に積極投資中の状況で、キリンビジネスシステムはその中核を担っております。 改革をより迅速に前進させるために過去に類を見ない採用計画人数でエンジニアを募集しております。 ～マスタ・連携基盤Gでは、各業務アプリケーションの最上流となるマスタ管理や、 どのグループ会社・部門でも共通的にアプリケーションを使用するための基盤アプリを担当しています (マスタデータマネジメント(以下MDM)、TDM方針の作成、コンサルティング、開発・運用保守等)～ 【業務内容】：「ETLリード候補」として、データ連携基盤の運用・保守・開発をご担当いただきます。 ゆくゆくはMDMコンサルティングや、開発プロジェクトにも携わっていただくことができます。 ※他部署へのジョブローテーションも可能です。 ・ETLシステムの設計～本番移行までを担当 ・業務システム側でIF開発が発生した場合は仕様検討、IF開発、本番移行まで担当 ・IF開発部分はシステム間のデータ連携の設計・製造・テストをベンダー会社に依頼・レビュー ・障害対応（IFデータ不備やPowerCenter製品不備による障害対応） ・ベンダー管理