本ポジションでは、データマネージャとして、データ基盤の開発と運用及びデータや情報の管理および管理体制の構築を行っていただきます。全社最適なデータマネジメントの仕組みづくりはモノタロウにとって大きなインパクトがあり、重要なポジションとなっています。 本ポジションの主な役割： ・ 全社横断でのデータ管理体制と管理システムの開発 ・ 社内の全データを対象としたデータ管理基盤の開発と運用 ・ データの業務活用を支援するツールおよび環境の構築に取り組み ・ 社内のデータ活用高度化 業務具体例： ・ データウェアハウス、データマートの開発と運用、改善 ・ データマネジメント観点でのアーキテクチャ設計、構築 ・ データ管理組織の組成 ・ メタデータ管理システムの開発 ・ ETL 処理基盤の開発, 運用 ・ Looker の管理、利用サポート ・ 社内のデータ利用業務を支援するツール作成 ・ SQLによるデータ抽出や分析の経験 ・ データに関わる業務理解と、データドリブンな業務改善の支援

■データ活用を軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ■ビジネス改善/創出を目的とする、データ活用システム構築のためのコンサルティング、システム開発のリード ＜ポジションの魅力＞ ・データ分析システムに必要な幅広い経験ができる ・業界を横断し、幅広い業種・業務のお客様に対して活動ができる ・先端技術の実適用に向けて、当社研究所やスタートアップとも密に連携している ・データ活用の推進に必要な、コンサルティング、データ分析、データ基盤構築、データ分析の運用プロセス整備を組織全体でカバーしている ＜組織構成＞各メンバが得意領域を持って連携しながら業務に取り組んでいます。 ■データエンジニアリング領域：2グループ12名※募集対象 ・データ活用システムを中心とした、ソリューション企画およびコンサルティング/エンジニアリングによる顧客向け構築案件への参画 ■データサイエンス領域：1グループ12名 ・AI（機械学習、数理最適化）を中心とした、ソリューション企画および顧客向け分析案件の実行

じゃらんnet、SUUMO、ゼクシィなどのリクルートの各種サービスのデータを分析して、それらのデータを活用した各種施策を実施するデータ分析基盤を運営します。 今回は、その基盤の企画・構築・運用を行うチームリーダーまたはメンバーを募集します。 担当頂くのは、Google Cloud, Amazon Web Service等に構築された分析基盤のインフラ運用だけでなく、データETL・データパイプラインの設計・開発やTableau等BIツールの開発、新規インフラ・クラウド機能の検証・構築・移行を含みます。 ■業務詳細 例えば、下記のようなお仕事をご担当いただきます。 ・データ活用のためのETL処理の開発と運用 ・Google Cloud、AWSを活用した大規模なデータパイプライン、データ蓄積基盤の設計、開発、運用 ・Tableau等BIツールを使った、意思決定のための分析環境の開発・運用 ・Terraform／Ansibleなどを使った、インフラタスク自動化の設計・開発 ・ユーザーの行動データを取得するための技術方式の設計 ・次世代アーキテクチャの検討・計画立案 ・データエンジニアのチームマネジメントおよび人材育成 ■ポジションの魅力： ・クラウドを使える環境…Google Cloud／AWSの最新技術が存分に扱える環境があります。 ・プレイングマネージャーが目指せる環境…チームリーダーとしてリーディングをしながら実際に手を動かすことも可能です。 ・外部講演会に参加できる環境…対外講演も業務の一環で可能です。 ■開発環境 ・プログラミング言語…SQL、Python、JavaScript等 ・インフラ…Google Cloud（GCS、BigQuery、Cloud Pub／Sub、GKE等） AWS（S4、DynamoDB、SNS等） ・チーム開発ツール…JIRA、Confluence、Bitbucket、Slack等 ■歓迎条件 ・データウェアハウスの構築・運用経験 ・メタデータ管理、ETL開発などのデータマネジメント経験 ・DWH製品やBigQueryなどビッグデータ処理製品の経験 ・Webシステムなどのプログラム開発経験 ・高度なアルゴリズムを用いたプログラム開発経験 ・システムの企画、営業、プリセールス経験 変更の範囲：全ての業務への配置転換の可能性あり

クライアントの経営・事業課題をデータ分析で解決し、業績向上をサポートするデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 ＊＊＊“データサイエンス”と呼ばれる最先端の領域のスペシャリスト＊＊＊ 顧客データや販売データなど、お客様が集積している情報を集計・分析し、クライアントの事業成長や売上拡大につながる“事業に活かせるデータ”としてアウトプットするのが当社の役割です。 ＊＊＊具体的な業務内容例＊＊＊ ◆クライアント先におけるデータ分析業務 ◆分析用データの整備、データベースの構築 ◆数理モデルの構築と分析(多変量解析などの統計的手法による数理モデルの構築など) ◆機械学習モデルの構築(AIシステム開発のための機械学習モデルの構築) ◆BIツールによるクライアントのビジネスの可視化 ◆先端理論の実装(プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装) など ＊＊＊現状で上記の業務内容が理解できなくても大丈夫！＊＊＊ 入社後の研修を通して基礎からレクチャーしますのでご安心ください。ただ、難易度の高い職業であるデータサイエンティストになるにはご自身での努力が必ず必要です。9割未経験スタートの当社で、将来性のあるスキルを身に着け活躍しませんか？ (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 <注目ポイント1> “希少な人材”だからこそ、実力次第で収入面もしっかり優遇 DX化やAI、IoTなどの先端領域において、2030年には55万人もの先端IT人材が不足すると言われています。データサイエンスの分野もそれは同じ。だからこそ、そのスペシャリストとなれば収入も高くなりやすい状況が生まれています。今回ご入社いただく方も、スキルと知識をしっかり身につければ年収1000万円以上も早期に実現できます。 【参考】入社後の年収想定プラン ・研修～1年目：年収300万円 ・2～3年目：年収350～500万円 ・4～5年目：年収500～1000万円 ・6年目～幹部クラス：年収1000万円以上 ※定期昇給ではなくスキルに応じた給与レンジです ※明確な評価基準のもと、社歴や年齢に関係なく成果に応じて随時昇給が可能です <注目ポイント2> 今現在も、この先も、必要とされ続けるデータサイエンス人材 ベネッセコーポレーション、講談社、塩野義製薬、神戸大学、野村総合研究所、マネーフォワード、博報堂、サイバーエージェント、ビデオリサーチ…etc. DX化やAI導入が進む今、データ活用は業界を問わず関心が高く、幅広いお客様からご依頼をいただいています。 (下記、「事業内容」の項目もご覧ください) 当社が4年連続で200％成長を実現しているのも、データサイエンス人材の需要が増していることの証左の一つです。 ＜社員同士での交流も盛んです！＞ データサイエンティスト同士で学び合う風土があるため、積極的な情報共有や勉強会の開催(約1回/月)などが行われています。横のつながりで刺激を与え合いながらデータサイエンス人材へと成長できることも当社の強みです。 【入社後の成長サポート】 ＊＊＊入社後は約2ヶ月の専門研修からスタート！＊＊＊ データ分析力やプログラミングスキル、提案スキルなど様々な知識を基礎からお教えします。講師となるのは、業界のトップランナーとして活躍中の取締役。業界でもトップクラスのノウハウとスキルを直接学ぶことができます。 ≪カリキュラムの例≫※データ分析の基礎を学んだ後、実践編へと移行していきます ◆データ分析基礎研修 ┗データ分析概要/統計学基礎/機械学習基礎/データ分析のアプローチ など ◆データ分析実践研修 ┗SQL・Python・Rによるデータ加工と前処理/分析実践演習/分析ツール演習 など

■業務内容：データエンジニアとして、以下2つの業務を担当いただきます。 （1）データ基盤設計/開発/運用 ・GCP環境を中心にしたデータレイクやデータウェアハウスの設計、開発、運用 ・データ活用のためのETL開発・運用 （2）データマネジメント実現のための開発 ・データに関わる業務理解と業務改善の支援 ・データマネジメント要件を満たすメタデータ管理システム、データ品質管理システム、アーキテクチャの設計、構築 ・データマネージャーや分析官、PM等の社内外他職種の関係者との協業 ■データマネジメント業務における担当範囲： データマネジメント方針(例：ポリシー設計)は専任担当者(データマネージャー)が実施するので、その実現のための開発がデータエンジニアの担当業務範囲となります。そのためデータエンジニアは開発に専念する事ができます。 ■開発の進め方： 自身で開発を進めつつ、数名の外部パートナー(フリーランスエンジニア)と協業して開発を進める形になります。 ■魅力： ・経験豊富なデータエンジニア(外部パートナー)との協業を通して、データエンジニアリングの知見を吸収できます。 ・データエンジニアの出身業界が多様なので、事例を通してデータ基盤開発のナレッジ獲得ができます。 ・新規でのデータ基盤構築なので、技術選定の自由度が高く、技術的な挑戦が可能な環境です。 ・フレックスタイム制、ABWに基づいたメリハリの効いた働き方が可能。 ■開発環境： 【分析基盤】BigQuery【統合分析環境】Jupyter、Vertex AI【BIツール】Looker、Looker studio【CI/CD】GitHub Actions【コンテナ技術】GKE【ワークフローエンジン】Cloud Composer【ETLツール】Dataflow、trocco【監視ツール】Cloud Monitoring【インフラ構成管理】Terraform【コード管理】GitHub【ツール類】Slack／Google Workspace／Chatwork ■データ戦略部について： 主力事業の1つである「バンダイナムコグループ内の単体/横断分析」を進める中核となるのがデータ戦略部であり、「グループ内の事業運営に関する意思決定への貢献」をミッションにしています。 変更の範囲：会社の定める業務

・データ基盤構築 クライアント社内にあるデータを集約、正規化することによりデータに意味を持たせます。 ・データ可視化・分析 各種データを見える化し、課題検証と意思決定をサポートします。 ・機械学習サポート MLモデルの作成、API化、再学習フローの開発を通じて、データ活用を加速させます。 ・外部データ連係支援 MAやBIなどの外部データマートと連携し、施策に必要なデータの精査と取得を行います。 ・データ活用運用 データ基盤をベースに一気通貫した施策とPDCAサイクルのチームを構築 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 【大手上場会社様でWEB広告のアトリビューション分析】 ・途中接触した広告も評価する分析手法をGoogle Cloudで構築 ・これまで評価できていなかった需要喚起施策を可視化・定量評価 【大手メディア会社様でユーザー分析ツールNews Consumer Insightsを活用したニュースメディア分析】 ・記事パフォーマンスを測るカスタムディメンション追加 ・広告収益データとGAを連携し、可視化の基盤を構築 ・サイトパフォーマンスダッシュボードを作成。集計の手間を大幅削減→分析業務に集中可能に 言語：Java、Python、SQL、JavaScript GCP: CloudRun、BigQuery、Dataform、AutoML 連携サービス：Google Tag Manager、Google Analytics、Tableau、Looker Studio その他クラウドインフラ：Snowflake、AWS、Azure <注目ポイント1> フルリモートでも安心して働ける環境 ・AWSのVDI（仮想デスクトップ環境）をPCにセットアップし、セキュリティの安全性を確保 ・雑談チャンネルやバーチャルオフィスGatherTownで雑談や相談しやすい雰囲気を醸成 ・技術の情報共有や連携が非常に活発で切磋琢磨しやすい環境 ・社員と役員の距離が近く、福利厚生に関する提案をしたら数日後には導入されたことも <注目ポイント2> 戦略的データ基盤設計で顧客課題解決 当社では、アーキテクトとして、戦略的なデータ基盤の設計と高度な運用をリードしていただけるエンジニアを募集しています。Google Cloudを中心に、クラウドインフラ、ビッグデータ解析、ETLパイプラインの構築経験を活かし、各プロジェクトで顧客課題の解決に貢献していただきます。フルリモート勤務環境下で自律的にチームを牽引できる方、常に最新技術に挑戦する意欲をお持ちの方を求めています。また、資格取得支援や定期的な研修制度を通じ、さらなる技術向上を全面的にサポートいたします。 【入社後の成長サポート】 当社では、入社後のキャリアアップを全力で支援しています。新入社員向けカリキュラムや各種技術セミナー、勉強会、OJT制度を通じ、常に最新技術を習得できる環境を整えています。実績として、Professional Data Engineer資格を12名、Professional Cloud Architect資格を2名、Professional ML Engineer資格を2名が取得しており、当社の技術力と成長支援体制の高さを証明しています。自らのスキルを磨き、先端のデータエンジニアリングに挑戦したい方を歓迎します。

【職務概要】 会社の資産であるデータの活用を図って資産価値を高め、 イノベーションを生み出す基礎となるためのデータマネジメント全般の活動を行っていただきます。 当社には製造現場や日々のビジネスで生み出される多種大量のデータが存在しますが、 それらを有効に活用し新たな事業価値を生み出すことがまだできていません。 これらのデータの活用によって業界No.1のデジタル企業となるべく、データマネジメントを推進できる人材を求めています。 【担当業務】 ①業務部門との連携を密に行い、データ活用に必要な社内・外部データをデータプラットフォームに取込み、社内利用を可能とする。 ②データプラットフォーム上で保有するデータを利用者が活用・分析しやすいデータ設計・加工を行い、 品質が担保されたデータを提供することで、事業部門の業務効率を向上させる。 【業務内容】 ・データモデリング、データアーキテクチャの設計・構築 ・データカタログ整備による検索性・利便性の向上 ・データクレンジングによるデータ品質の維持・向上 ・ETLを利用したDWHの実装 ・ETL開発に必要な要件ヒアリング、要件定義、テーブル設計等 ・外部パートナーによるETL開発の受入テスト・品質検査 ・データプラットフォームの活用推進業務

同社では、主に旧態依然とした産業のためのプラットフォーム開発に技術投資をしており、 これまで印刷/広告/物流サービスを立ち上げ急成長をし続けてきました。 今回募集を行うのは各事業横断のデータエンジニア職となります。 同社サービスの各事業および全社データ活用推進の要となる データ基盤をリードしていただくポジションとなります。 【具体的な業務内容】 ・既存のDWH（BigQuery）とデータパイプラインの拡充 ・利用可能なデータの拡充 ・データのリアルタイム性の向上 ・将来のデータ基盤戦略の策定とその推進 ・新規事業等、新たなDWHとデータパイプライン（ELT）の設計/構築/運用

【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

【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。

【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。

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。 【業務詳細】：・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o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等 【扱うデータ】：アプリユーザーや企業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、企業ユーザーからいただいた各種データ上記のようなデータを扱っております。

■案件について Databricks Lakehouse Platformの導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、 新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、 データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、エンジニアの学びたい技術や 目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ■業務の例 ①下記案件のプロジェクトマネジメント業務 ・パブリッククラウド上におけるDatarbicksの評価、大規模マイグレーション案件 内容：PoC、仮想基盤へのマイグレーション検証、ロードマップ作成 ・既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 内容：インフラ部分の設計 ②提案業務 ・顧客への内製化支援の提案：データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、インフラ基盤構築や分析システム導入等の業務が お客様内で完結する姿を目指し、現状のヒアリングや分析基盤の構築に関する提案を行います。

★ITエンジニアのキャリアチェンジに 　AI・データエンジニアという選択肢を★ せっかく新しいことに挑戦するなら、 次世代型のスキルを身に付けてみませんか？ 【具体的には】 AIの機械学習技術を活用した… ■AI、ゲーム・アプリ ■Web関連の最新プロジェクト ■サーバー・ネットワークの構築や運用保守　など 多岐にわたる仕事が揃っています。 広がる活躍のフィールドから、 ご希望を最大限に考慮して あなたにぴったりの仕事に携わっていただきます。 ★IT未経験でも最先端領域にチャレンジ可★ 入社後研修ではビジネスマナーや パソコンの使い方から学べます。 少しずつスキルを身に付けて、 AI・データ活用のプロを目指しましょう。 【入社後は…】 ▽STEP01▽ まずは研修からスタート。 同期の仲間と切磋琢磨していきましょう♪ ▽STEP02▽ ついにエンジニアデビュー！ 最初は資料作成やエラーチェックなど 簡単なお仕事からお任せします。 親切な先輩エンジニアがサポートします。 ▽STEP03▽ 目標・夢に合わせて定期的な 面談でリクエストを聞きながら キャリアプランを一緒に考えていきます。 あなたの挑戦したいことを たくさん聞かせてください！ 【将来こんな仕事が待っています！】 ■生成AIを活用した各種システム開発 ■仮想通貨などで注目を集めるブロックチェーン ■VRゴーグルやスマートウォッチなどのウェアラブル開発 ■官公庁や金融機関向けインフラ構築（ネットワーク・サーバ）　　　　　 ■全国の人々が必要とする通信インフラ ■有名メーカー商品サイトの開発・管理 …最先端の仕事を目指せます！ <注目ポイント1> 年齢・役職関係なし！あなたのアイデアも大募集！ 自由にアイデアを発信し、優れたアイデアであれば即ゲーム化・サービス化もありえます！「こんなゲームを作ってみたい」「こんなサービスがあったら楽しいはず」など、あなたのアイデアをぜひ発信してください！ <注目ポイント2> きっかけは「興味本位」それで十分！ 新しいことをはじめるのって、けっこう勇気が要ると思うんです。「本当に自分にできるのだろうか…」とためらう気持ちも分かります。だからこそ、そんな皆さんの背中を押すのが私たちの役目だと思っています。 当グループの企業理念は「未経験者のIT人材への育成」。教育やフォローに労力は惜しみません。事実、先輩社員の8割が未経験入社です。頼れる先輩社員とともに、あなたもITキャリアを歩んでみませんか？

『SaaS+Database』サービスを支えるデータ基盤の構築・運用をご担当いただきます。 以下のいずれか、もしくは複数を対応いただきます。 ■Webデータクローリングのためのパイプライン新設や改善 ■データのクレンジングやエンリッチメント処理 ■データの品質改善を目的とした品質モニタリング環境の構築 ■スケーラブルかつコスト効果の高いデータ基盤への改善 ■将来的なデータサイエンス活用を踏まえたデータ基盤やデータ品質整備設計 ※前職経験やスキルに応じて、担当いただく業務領域・範囲を調整します。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 ＜働く環境＞ ■フルリモート/フルフレックス。実際に熊本など地方在住の社員も在籍しています ■エンジニアを含めたメンバー全員が「事業ドリブン」の意識を共有しています ■ユーザーの課題解決や事業を伸ばすこと、大きな事業を作ることに関心の強いメンバーが多いのがチームの特徴です ＜主なイベント＞ ■週1回 60 分のチーム定例会議 ■メンターとの1on1による技術相談 ■週1回60分技術勉強会 【手がける商品・サービス】 ■SalesNowとは 全国540万社を網羅した業界最大級の企業データベース。営業活動の始まりからクロージングまで、業界最高品質のデータを使って、あらゆる営業課題を解決します。 最大の特徴は、企業の「いま」がわかるアクティビティ機能。採用状況や資金調達、従業員数増減など企業の「いま」の動きを把握できます。セールスのきっかけを掴み「”いま”連絡する理由」を伝えることで、商談化率を大幅UPさせます。 ■利用するツール・技術 データ収集：Python（Scrapy）／AWS Fargate for Amazon ECS／Amazon Managed Workflows for Apache Airflow データストア：Amazon S3／Amazon Aurora PostgreSQL データトランスフォーム：Apache Spark（PySparkがメイン。一部Scala Spark）／Databricks その他：GitHub／Slack／Notion／Asana／Google Workspace ■社内ツール Slack / GitHub / Notion / Asana / Figma / Google Workspace ------SalesNowの社会的意義------ ■2050年までに日本の生産年齢人口は2/3に減少するため、今と同じ経済規模を保つには1人あたりの「生産性を1.5倍」にする必要がある ■セールス職は人口が極めて多く売上に直接インパクトを与えられる「生産性の要」になる職種。セールスの働き方の課題解決は社会的意義が非常に大きい ■セールス職はセールスに時間を使えておらず非効率な働き方を強いられている（業務時間の約28%しか使えておらず72%が他の雑務） ■ここに「唯一無二の大規模データベース」と「データの価値を最大限活かすソフトウェア」を持ち込んで理想的な働き方を社会実装するのがSalesNow ■私たちの事業領域は年間13%ずつ拡大する急拡大マーケット。そして、隣接領域においては、企業データ活用をコアに、HR・マーケなど包括的なビジネスへの展開ができるため可能性は無限大 <注目ポイント1> 成長フェーズの今このタイミングだから面白い ■リリースからわずか2年で月間ユーザー数300万人突破 ■ナショナルクライアント含む大手企業（パーソル、JCB、ヤマト、パナソニック、マイナビ、ディップなど）での導入実績多数　 ■累計6.5億円の資金調達済　など 急速な成長曲線を描いているSalesNow 。しかし、Salestech市場における普及率はまだ "0.1%未満"です。私たちが目指す "生産性が底上げされた世界"を実現するための挑戦はこれから。創業フェーズを担うコアメンバーとして、大きな裁量を持って活躍できるのが醍醐味です。 ☆これから更に事業を加速させていく現れとして、今回の採用を含めて1年間で20名以上の大型増員（全ポジション合計）を予定しています <注目ポイント2> プロダクトドリブンな環境で、仲間と共にサービスを育てる セールス領域にありがちなビジネスサイドが先行した経営方針ではありません。プロダクト自体が価値の根源を生み出していることを大事にしています。MVP（市場での学びを最大化するためのプロトタイプ版のサービス）を創業者2名だけで開発してきたこともあり、エンジニアリングへの理解があるため、データエンジニアとしての率直な提案は歓迎します。すべてはコト志向。サービスを成長させるためには何がベストか？を判断軸に、年次・ポジション関係なく、良い意見は受け入れ、すぐに実行する組織風土です。

◇トヨタグループ×様々なデータ分析に携われる／最新技術／ベンチャー風土／フレックス◇ ■職務概要 “データの専門家”として、データの可能性を最大限に引き出す業務です。また、データ基盤自体のアーキテクチャ設計、構成管理、運用も担って頂きます。 扱うデータは、クルマや顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったビッグデータや、Webサイトのユーザー行動といったリアルタイムデータもあります。これらのデータを統合、分析し、ビジネスに役立てるため常に新しいサービスや技術にも目を向けています。 ■具体的な業務内容 ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのデータ分析基盤の構成管理・運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析基盤の自動化、効率化のためのCI/CD環境構築 ・ビジネスユーザーやデータアナリストのデータ活用を促進するデータマートの開発 ・データ分析基盤のメタデータ管理 ・データレイク、データウェアハウスに関わるテクノロジー状況、トレンドの調査、検証、実装 ・トヨタファイナンシャルサービスグループプてて新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 ■開発環境 Amazon S3, AWS Glue, AWS Lake Formation, AWS Athena, Amazon Redshift、QuickSightなどのAWSサービスを用いて、高度な分析基盤を構築しています。この分析基盤は、独自に開発した“SQL生成ツール”を通してビジネスユーザーやデータアナリストが簡単にアクセスできるように設計されており、セキュリティやパフォーマンスにも配慮しています。 ■ポジションの魅力 ・国内だけでなくグローバルに展開する『 KINTO 』事業と、親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトでで利活用されるデータ分析基盤の構成設計、開発、運用保守まで一貫して携わることができます。 ・グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築業務を通じて、またビジネスユーザーやデータアナリストのニーズにダイレクトに対応するために、ビジネス理解に基づいたより良いデータ設計やテーブル設計の手法を実務を通して身に着けることかかでき、事業への貢献を身近に感じられる環境です。

◇トヨタグループ×様々なデータ分析に携われる／最新技術／ベンチャー風土／フレックス◇ ■職務概要 “データの専門家”として、データの可能性を最大限に引き出す業務です。また、データ基盤自体のアーキテクチャ設計、構成管理、運用も担って頂きます。 扱うデータは、クルマや顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったビッグデータや、Webサイトのユーザー行動といったリアルタイムデータもあります。これらのデータを統合、分析し、ビジネスに役立てるため常に新しいサービスや技術にも目を向けています。 ■具体的な業務内容 ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのデータ分析基盤の構成管理・運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析基盤の自動化、効率化のためのCI/CD環境構築 ・ビジネスユーザーやデータアナリストのデータ活用を促進するデータマートの開発 ・データ分析基盤のメタデータ管理 ・データレイク、データウェアハウスに関わるテクノロジー状況、トレンドの調査、検証、実装 ・トヨタファイナンシャルサービスグループプてて新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 ■開発環境 Amazon S3, AWS Glue, AWS Lake Formation, AWS Athena, Amazon Redshift、QuickSightなどのAWSサービスを用いて、高度な分析基盤を構築しています。この分析基盤は、独自に開発した“SQL生成ツール”を通してビジネスユーザーやデータアナリストが簡単にアクセスできるように設計されており、セキュリティやパフォーマンスにも配慮しています。 ■ポジションの魅力 ・国内だけでなくグローバルに展開する『 KINTO 』事業と、親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトでで利活用されるデータ分析基盤の構成設計、開発、運用保守まで一貫して携わることができます。 ・グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築業務を通じて、またビジネスユーザーやデータアナリストのニーズにダイレクトに対応するために、ビジネス理解に基づいたより良いデータ設計やテーブル設計の手法を実務を通して身に着けることかかでき、事業への貢献を身近に感じられる環境です。

〜資格取得支援、キャリアアップ制度が充実／データサイエンスのプロフェッショナルを目指す/在宅勤務中心/SQL・R・Python/デジマの経験が活かせる〜 ◆概要 約１５０名以上のデータアナリスト・サイエンティストが在籍し、お客様のKPI/KGI達成のための分析・指導をはじめ予測モデル作成、AIサービスの企画・構築などをおこなっています。 また、日々のデータ集計、分析といったお客様のビジネス推進から、分析環境構築（オンプレミス、クラウド）、BI導入による見える化といった支援もおこないます。 大手クライアントや大手SIer様とのPJが多数あり、データアナリスト、データエンジニア業務を経験することが可能、またデータサイエンティスト以外にもAIエンジニアなど幅広くキャリアを描いていくことが可能です。 ◆業務内容 分析基盤の構築 データパイプラインの構築 ダッシュボードの構築 データ分析PDCAの仕組みづくり データ抽出（SQL） データ分析（RFM分析、多変量解析、時系列分析、レコメンドエンジンの構築など） レポート作成、分析結果の報告 など ◆業務詳細 ・プロジェクトのスコープを決め、ゴール設定を行う ・分析設計の作成、実行計画の方針策定 ・分析基盤の設計、構築 ・ETLツールでデータパイプライン構築 ・BIツールによるダッシュボード構築 ・ダッシュボードを使ったデータ分析PDCAの仕組みづくり ・SQLによる大規模なデータ抽出 ・最適な分析手法の選定 ・分析モデル構築 ・分析レポート作成、分析結果の報告 ◆魅力 ＜充実した資格取得制度＞ メンバーのスキル習得の具体的な目標として、AI・データサイエンス系の資格を設定しています。 Pythonの資格はもちろんのこと、統計学やDB、ディープラーニングといった、様々な資格を補助制度の対象としています。 【資格取得実績】 ・Python3エンジニア認定基礎試験：132名 ・Python3エンジニア認定データ分析試験：62名 ・統計検定2級：31名 ・日本ディープラーニング協会 G検定：53名 ・E資格：12名 ・マーケティング検定2級：6名 ・AWS 認定ソリューションアーキテクト アソシエイト：35名

〜登録ユーザー数6,000万を超えるグローバルサービス／1000TiB以上のビッグなデータを取り扱う〜 カレンダーシェアアプリ「TimeTree」のデータチームに所属するメンバーの募集です。データ基盤の開発・運用を行っていただきます。業務内容にはアナリティクス・エンジニアの役割もスコープに含まれます。 【変更の範囲：会社が定める業務】 ■業務詳細： ＜データ基盤の構築・運用＞ ◎データパイプラインの設計、開発、運用フローの構築 　・サービスRDBやログデータなどのBigQuery同期 　・API経由でのレポーティングデータ等の収集 ◎クラウド環境の構築、運用 　・データエンジニアが運用するGoogle Cloudの管理 　・データガバナンスのためのアクセス管理 　・IaC（Terraform）を用いた環境構築 ◎分析用データのモデリング 　・dbtを用いたデータ活用がしやすいデータ設計 　・KPIなどの重要指標データの事前集計 ◎BIツールの運用 　・社内で利用されているBIツールの運用、メンテナンス 　・事業／組織の成長にあわせたBIツール更改を含めた改善、検討 ■開発環境： 言語：HCL、Ruby、SQL、Python IaC：Terraform パブリッククラウド：AWS、Google Cloud モニタリング：NewRelic、CloudWatch ミドルウェア：Digdag、dbt ソースコード管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions、CircleCI 分析：BigQuery、Redash、Amplitude、Firebase ■ポジションの魅力： ・TimeTreeは世界で6,000万以上のユーザーが利用するサービスです。取り扱うデータは1000TiB以上の本当にビッグなデータとなるため、サービス規模が小さければ直面しない技術的なチャレンジに取り組む機会があります。サービスが順調に成長し続けており、安定稼働をするためにシステムデザインについて自分なりの創意工夫が発揮できます。 ・データアナリストが同じ部署に所属しており、チームメイトとして互いに協力しながらよりよいデータ活用に取り組むことができます。 ■組織構成： 正社員4名 変更の範囲：本文参照

データエンジニア／データ基盤構築エンジニアとして設計からお任せ！/ ■仕事内容： データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。 ■具体的な業務内容： ・パブリッククラウド基盤（AWS/Google Cloud）へのシステム構築 ・DWHシステム設計・開発 ・DWHシステムの移行 ・データパイプラインの設計・開発・運用 ・データ分析基盤システム運用 ・BIツールやダッシュボードの開発、運用 ・技術動向の調査／検証 など ■活用する技術等： ・Snowflake ・Databricks ・ThoughtSpot ・Tableau ・AWS ・Azure ・Docker ・Google Cloud ・Tealium など ■魅力： 1）データ領域の専門家へ 領域に特化した研修をご用意しています。また日々新しい技術やツールが生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。この基本姿勢を磨くため、研修は「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。また質問・相談はオープン&カジュアルにできるので、「調べても分からない」時はすぐに先輩のサポートも受けられます! ▼カリキュラム例 データ活用に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、データ加工・分析に必要なプログラミング（Python・SQL）など、データエンジニアに必要なスキルを幅広く身につけます。 2）コウキシンを刺激する環境！ 当社は「個の成長が事業・会社の成長に繋がる」と考え、社員がさらなるスキルアップを目指せる制度を用意。ハイクラス研修【ESTYLEU】を始め、資格試験・外部研修費用にあてられる【コウキシン50】など、メンバーの成長をサポートします。 変更の範囲：本文参照

LINEヤフーではさまざまな機能をデータによって最適化しています。 このためには高度な機械学習の活用が必要なほか、 目的に応じた大規模システムを構築していく必要があります。 本ポジションでは、レコメンデーション、検索、自然言語処理等を目的とした 機械学習モデリング、アナリストとしての分析、システム開発、 機能開発、MLOpsの業務を担っていただきます。 【業務詳細】 下記のいずれかを担当いただきます。 ■ウェブ検索における訪問ユーザーやタイミング、クエリに応じた、 　最適なコンテンツの掲出/自然言語処理技術の活用・検索サービスへの適用 ■機械学習を用いた、コマース検索における検索ランキングの改善 ■データ利活用推進室における、 　各種横断データを用いた機械学習モデルの精度向上 ■共通レコメンデーション基盤における機能開発、 　大規模データを活用できる機械学習基盤の開発　など 【関わるサービス】 ■Yahoo!検索 https://search.yahoo.co.jp/

【職務内容】 当社はビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。 急速に拡大を続けるビジネスの変化に対応するため、全面的に国内ECシステム基盤の刷新を進めています。このECシステム基盤は、検索システム, API基盤やデータ基盤などのシステムを含み、また基幹システム, 商品情報管理システム, マーケティングシステムなど様々なシステムとの連携が必要となるなど、システム全体として非常に規模が大きく、チャレンジングなものとなっています。 本ポジションでは、データを専門としたソフトウェアエンジニアとして、これらのシステムに対し大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。 例えば、バリエーションに富むデータソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理システムの構築、検索や推薦などのデータ利活用サービスのためにデータ提供を行うシステムの構築、データの完全生や一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、当社のシステム全体のデータロジスティクスの中心となるプラットフォームで、ECシステムの中心となる重要な要素です。

【職務内容】 当社はビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。 急速に拡大を続けるビジネスの変化に対応するため、全面的に国内ECシステム基盤の刷新を進めています。このECシステム基盤は、検索システム, API基盤やデータ基盤などのシステムを含み、また基幹システム, 商品情報管理システム, マーケティングシステムなど様々なシステムとの連携が必要となるなど、システム全体として非常に規模が大きく、チャレンジングなものとなっています。 本ポジションでは、データを専門としたソフトウェアエンジニアとして、これらのシステムに対し大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。 例えば、バリエーションに富むデータソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理システムの構築、検索や推薦などのデータ利活用サービスのためにデータ提供を行うシステムの構築、データの完全生や一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、当社のシステム全体のデータロジスティクスの中心となるプラットフォームで、ECシステムの中心となる重要な要素です。

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

【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