データエンジニアの求人情報の検索結果一覧

お客様（大手HR事業様/大手通信事業様など）のデータドリブン経営を支援するデータエンジニアのリーダをお任せいたします。 クラウドサービス（Google Cloud）, ETLツール, DWHシステム（BigQuery）を組み合わせた最適なデータ活用基盤構築・運用と SQLを使ったデータマート設計, BIツール（Tableau/Looker Studio）によるお客様のデータ分析を支援するお仕事です。 主にお客様と一緒にデータ活用するために必要なプロセスを検討し提案していくこととメンバと一緒にシステムアーキテクトを検討していただきます。 データエンジニアを目指していきたい方やビッグデータの利活用を習得していきたい方は一緒にチャレンジしていきましょう！ ＜配属先＞※夜間対応はございません。 （1）データ加工・処理チーム： データを更新できるよバッチを回したり、運用や保守がメイン業務 （2）データマートチーム： 顧客のソリューションに沿ってわかりやすくデータを抽出し排出がメイン業務 ■就業環境： 当社はNTTデータの100％子会社のため、安心して就業することができます。全社の平均残業時間は月20時間前後です。 ■会社の特色： 独立系ソフトハウスとして創業し、基幹系業務アプリケーションを始め、組込み／制御系、セキュリティ、Web、モバイル、ネットワークなど、あらゆるシステムの開発やテクニカル支援サービスに携わってきました。これまでの経験で得た技術で、少し先の当たり前の社会を実現していきます。

■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。

【離職率3％以下／年休123日（土日祝休み）／テレワークなど働きやすい環境】 ■業務概要： ＜案件例＞ （1）製造業のデータ活用基盤 （2）エンターテイメント業界のBI／マーケティングデータ分析 （3）コンタクトセンター顧客データ分析 ＜業務内容例＞ （1）データ活用基盤のプリセールス／コンサルティング （2）データ分析に基づくマーケティング施策のプリセールス （3）顧客データ分析に関するプリセールス ■募集背景： 企業の成長とともに増員を計画しており企画提案を共に遂行できる方を募集しています。データ活用領域の専門知識のほか、比較的新しい分野の導入活用も進んでおり、積極的にチャレンジしていける方を求めています。 ■募集部署の概要・ミッション： 関西地区を中心に、データ活用領域のコンサルティング、プリセールスを行っています。 ■当社について： 〜キャリア入社も新卒入社も多数。多様な人材が活躍できる環境です〜 当社は情報通信業界、金融業界、製造業界、流通業界等、日本主要産業における大手代表企業約8,000社、ならびに官公庁を顧客に持つ大手SIerです。下記の2つを強みとしております。 （1）コンサルティングから大規模システムの構築、保守サポート、データセンターを活用したシステム運用等、トータルに顧客を支援できる総合力 （2）国内外のIT先進企業とのパートナーシップをもとに、新たな技術を早くに取り入れビジネスに活用できる先進性と連携力

〜電通のマーケティングパートナーとして業績好調／約50年の歴史がある優良企業／安定した経営基盤／土日祝休み／転勤なし〜 ■業務内容： クライアントが抱えるマーケティング課題に対して、データ集計や分析を通じ、結果を読み解いたレポーティングやクライアント報告を行っていただきます。 ＜具体的には＞ クライアントや競合他社の売上データや広告出稿データ、WEBサイトのアクセスログデータ等、多種多様なデータの集計により広告効果や施策の評価分析などを実施し、顧客のマーケティング意思決定やメディアプランニングの策定をサポートしていく、といった業務が中心となります。 また、データ分析や可視化のための環境整備、ダッシュボードをつかった保有データの可視化、集計ツールの作成によりデータ処理の効率化を図るなど、幅広い業務領域に携わることができます。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■業務の流れ： まずはクライアントの抱えるニーズや課題をヒアリングしながら、取り扱うデータの確認や前処理をし、分析のためのデータ集計フレームを決めていきます。 その後、集計した結果についてクライアントと共に分析の方針についてアイデアを出し合い、最終的な結果や得られた知見をレポート・資料へとまとめていきます。 クライアントへの結果報告やディスカッションする機会も多く、分析担当者としてコンサルティング的な役割を担うこともあります。 ■採用目的： 業績好調が続いており、案件が毎年右肩上がりで増加してきました。今後も更なるソリューション提供事業拡大のため、データエンジニア／データアナリスト領域の担当者を募集します。 ■事業の安定性： 電通グループをはじめとした大手企業との取引をメインに行い、売り上げは設立以来拡大しております。今後も主要顧客をメインにフォローしながら事業拡大を進めていきます。 変更の範囲：本文参照

〜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

【お任せする業務内容】 営業担当と連携しながらクライアントの課題抽出・解決方法の検討を行い、データ基盤構築や受託開発、ITソリューションの提供等の技術的アプローチによって課題解決に貢献します。 自社プロダクトも継続的に開発しており、要件定義〜リリースまでの全工程を担います。 ◎具体的には（配属予定チームの主な役割） ・自社プロダクトの開発・運用 ・機械学習によるクライアントの課題解決 ・受託開発・運用 ・社内及びクライアントの技術支援 ・上記に関連する技術調査 【具体的な業務内容例】 ▼ 顧客との効果的なコミュニケーションを実現する CDP（Customer Data Platform）の構築 業種：食品メーカー 案件背景：顧客情報がデジタル化されておらず、取り扱いもブランドごとに異なっていたため顧客とのコミュニケーションが効果的に取れない課題を抱えていました。 実施概要： 顧客情報のデジタル化と統合を目的に CDP を構築し、LINE や MA ツール等を活用したコミュニケーション施策を実行できる環境を整えました。 エンジニアの役割は主に開発を中心とする技術領域ですが、コンサルタントは施策の戦略立案や実行を支援しており、上流から下流まで一貫したクライアント貢献の機会があります。 インフラ： Google Cloud 主な利用サービス：BigQuery、Cloud Storage、Cloud Run、Digdag ▼ クライアントのDXを支える顧客分析環境構築 業種：エンターテインメント 案件背景：流行のきっかけや要因を分析し、データ活用による事業変革（DX）を実現するためのパートナーを求めていました。 実施概要： アクセスログやCRMデータ、外部データ等を統合するデータ基盤を構築。 そのデータを使ってSNSと流行の関係性や顧客の属性、商材同士の類似度等を可視化するダッシュボードを開発しました。 本件も戦略立案等の上流から下流まで担当しています。 主なインフラ：AWS、Treasure Data 主な利用サービス：Ahena、S3、Step Function、ECS、Lambda、vue.js ▼ 自社プロダクト開発 自社プロダクトの位置づけ 弊社の主事業はデータビジネスコンサルティングです。 コンサルティングにおいては特定のベンダーやサービスに偏ることなく、クライアントの課題解決に最も適した技術を都度選択するニュートラルな立場を大事にしています。 自社プロダクトも同様で、プロダクトの販売を主目的とはしておりません。 課題解決におけるプラクティスを型化し、スピーディにクライアントに提供する事を主目的に開発しています。 ◎取り扱うデータ ▼ クライアントデータ クライアントの課題によってさまざまなデータを取り扱っています。 ・CDP 構築支援 WEB／アプリアクセスログ、広告データ、会員データ、CRMデータ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ ・VOC データ分析 会員データ、コールセンターログ ・広告効果検証、改善 広告データ、クリエイティブ ▼ 自社プロダクトデータ 弊社ではデータエクスチェンジサービス（データをセグメント化し、広告配信に利活用する）を行っており、主に以下のようなデータを取り扱っています。 WEBアクセスログ、広告データ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ

□■プライム案件90％以上／ICTコンサルから構築・運用まで一貫したトータルソリューションを提供／「働きがいのある会社」3年連続ベストカンパニー入り／リモート可能／フレックス■□ 【業務内容】 ・製造業向けを中心にエンタープライズ向けのデータ利活用に関するコンサルティング・システム導入・継続的なDX支援を担当します。 ・役割としては、データ利活用案件のデータ分析エンジニア、コンサルタントとして、ご自身の業務・技術知識、導入経験をもとに顧客のDX推進を担います。 ・新規顧客に対する案件提案や各種プロモーション活動（セミナー等含む）も実施頂きます。 【ポジションの魅力】 元々、製薬向けのデータ利活用案件を推進しており、製薬向けの業務だけでなく、データ利活用に関連する各種ITツールやサービスを得意とするメンバーが揃っています。案件を推進しながら業務やITスキルを習得する事が可能です。また、データ利活用に関する各種ツールやサービスは、日々、進歩しており、新しい技術を習得するため社内外の研修にてスキルを習得する事が可能です。 【入社後の役割】 データ分析エンジニア、及びデータ分析コンサルタントとしてデータ利活用案件を推進 【配属組織の構成・特徴】 ・配属先拠点：大阪 ・配属先の人数：20名 ・男女比率：男性16、女性4 【仕事環境】 ・リモートワークが可能で、50％ぐらいが出勤と在宅です ・服装も一般常識内で自由です（ビジネスカジュアル） ・有休に取得日数は、平均16日/年です 変更の範囲：会社の定める業務

様々なサービスを手がけるメディア事業部にて、データエンジニアの業務をお任せします。 ■業務内容： 今年で17年目を迎える「Amebaブログ」にはサービス、広告含めたくさんのデータが蓄積されていますが、必要なのに取れていないデータや、リコメンドや広告配信に活用出来るはずが出来ていないデータが存在してるなど、そのデータ全てを有効活用出来ているわけではありません。そういった課題を解決するため、データ基盤やフローを見直し刷新を行っています。Amebaではデータ基盤の開発・運用を通してプロダクトの成長を共に推し進める仲間を募集しています。 ■このプロジェクトで経験できること： データアーキテクチャの設計／実装、データモデルの開発、データ統合開発（ETL）、BI／レポーティング環境の整理 ■主な利用技術： Hive／Spark／Athena／BigQuery／GCP DataFlow／Java／Python ■チームの体制、働く環境について： 主にAmebaのデータ基盤の新規立ち上げ部分を行ってもらいます。現在は5名の少ないチームですが、将来的にはAmebaのデータ基盤の開発・運用をデータエンジニア2名で行ってもらう想定です。マイグレーションの際には社内の共通ログ基盤を作成しているチームとコミュニケーションを取り業務を進めてもらいます。 ■会社概要： 私たち Ameba は「100年愛されるメディアを創る」をビジョンとして掲げ、「人と情報をつなぎ、暮らしと心を豊かにする場所を提供し続ける」ために様々なサービスを展開しています。主なサービスとしては、2004年に開始し、現在では6500万人のユーザー数を誇るブログサービス「Amebaブログ」、仮想空間上でたくさんの人たちとコミュニケーションできる「アメーバピグ」、簡単にオウンドメディアをつくれる「AmebaOwnd（アメーバオウンド）」、個人のスキルを売買できるスキルシェアサービス「REQU（リキュー）」などを運営しています。最近では、声で気軽にブログを投稿できる「こえのブログ」や、簡単にアフィリエイトをはじめられる「AmebaPick」などの新機能をリリースし、人々の暮らしと心を豊かにするために、日々サービスを磨き上げています。

～流通・小売業、鉄道会社、自動車、大手通信キャリア向けのデータマネジメント・分析基盤構に携わっていただきます。 何かしらの目的に向けてデータを活用したいという思いがあるというユーザーに向けて、データ分析をするための仕組みづくりを担当していただきます。～ また、現状はデータエンジニアとしての業務がメインとなりますが、 今後はそのデータを活用し価値をビジネスを創出するようなアナリティクス領域まで挑戦していただく予定です。 【業務内容】 ・データ分析基盤構築・データレイク、データウェアハウス、データマートの設計・開発・データ可視化（BI）における設計・開発 ・データ整備、データ品質の担保・運用プロセス、ルールの整備・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　など 【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/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。 【キャリアパス】 入社後は親和性が高い領域でまずは業務を経験いただきます。データアーキテクト、データ分析手法、顧客調整などの経験を積むことが可能で その後はDMP領域の知見を活かしたPL/TLなどキャリア広げていただきます。 【フォロー体制】 e-learningなどのコンテンツでの教育体制だけではなく、知見のある現場社員がリードしながら、二人三脚で伴奏し、支援する体制がございます。 https://www.nttd-mse.com/recruit/work/training.html

〜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

〜データ統合SaaS／データエンジニアリングのスペシャリスト/サービスの要のポジション〜 ソリューションサービスの一環として、顧客のデータ分析基盤構築を支援します。さまざまな企業でデータ活用の取り組みが進んできた結果、顧客の抱える課題がより高度化・複雑化してきている一方で、データエンジニアと呼ばれるスキルを持った人材は世界的にも不足しているのが現状です。 我々はデータ分析基盤に関する高度な設計提案や、実装までカバー可能なスペシャリスト集団として顧客支援をしていく必要があり、そのような高度な専門性をもってプロジェクトをリードすることができるエンジニアを求めています。 ＜業務内容＞【変更の範囲：会社の定める業務】 ・自社プロダクトであるTROCCOおよび、AWSやGoogle Cloud等のクラウドサービスを用いたデータ分析基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装 ・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施 ・BIツールを用いたデータ可視化 ・外部サービス(CDP/MA/SFA等)とのデータ連携および活用の支援 ・データ分析基盤の運用支援および、機械学習等の高度なデータ活用に関する提案やPoC支援 ■本ポジションで働く魅力 データエンジニアが不足していることからも、データエンジニアリングに関連するスキルは非常に市場価値が高いです。 弊社では顧客支援を通してデータ分析基盤構築や運用の経験を積む機会が豊富にあり、社内に蓄積されているノウハウやベストプラクティスも効率的に吸収しながらスキルアップできる環境があります！ ■primeNumberの提供するサービス ・データ基盤の総合支援サービス「TROCCO」 ・データの発見・理解・活用を促進するデータカタログ「COMETA」 ・データ活用環境の構築からデータ利活用の実現までを、データエンジニアリング・コンサルティングの観点から支援する「ソリューションサービス」 主力事業であるTROCCOは、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、2024年3月時点で1000を超える企業や団体に利用され提供しています。また、グローバル展開も推進しており、世界中のあらゆる企業がデータから価値を生み出せるための支援を行っています。 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

【トップシェアの製品多数/世界の人々をWell-beingに】 ■業務内容： データの活用は様々な場面で進みつつありますが、より効果的に、より使いやすく、より分かりやすくしていきます。データアーキテクチャやデータモデルの見直し、データの整合性や精度、鮮度などを適切に保つ管理運用方法の整備などシステム視点/業務視点の両面からアプローチいただきます。また、データ活用においても、データの持つ性質の理解や分析手法、データの取得方法など利用者のリテラシーが必要になるのでこれを高める活動にもご活躍いただきます。 ■業務内容例： ・データ戦略 ・データ基盤の技術選定、企画構想、アップデート ・データ利活用の推進 ・データリテラシーの全社展開 ■同グループの特徴： 同グループは、世界約110ヶ所にネットワークを構築しており、アメリカ、ヨーロッパ、アジアなど各エリアに現地法人を置き、市場の開拓ときめ細やかな販売活動を展開しています。同時に、海外の優れた商品を日本市場に導入することにも注力しています。また、海外に6ヶ所の生産拠点を持ち、日本の2ヶ所の生産拠点と併せて、各国の市場が必要とする商品を効率良く低コストで生産しています。同グループは、ロート製薬を中心に子会社32社及び関連会社7社で構成されています。 ■職場環境： 社内の仕事を兼務する「社内ダブルジョブ制度」、就業時間外・休日のみ可能な兼業制度「社外チャレンジワーク制度」など独自の制度を用意。自分の新しい可能性を見出すきっかけにし、更なるキャリアアップを図れる環境です。年に1回、社員全員が「My Vision Sheet」を提出しており、このシートは希望職種や今後のキャリアに対する考え方などを意志表明し、各自のキャリア形成や働き方について、会社との対話を推進するものとなっています。 変更の範囲：会社の定める業務

★「テクノロジーをみんなの為に」業界随一のコンサルティング力で最適なシステム開発をサポート／豊富なキャリアパス・キャリア支援制度有／残業20H程度／上流案件多数★ ■業務概要：【変更の範囲：会社の定める業務】 業界随一のスキルを持つエンジニアを抱え、上流からの質の高い支援により引き合い増加中の当社にて、BIエンジニアとしてご活躍いただきます。データの収集・抽出・加工・クレンジング等を行い、BIツールを使用したダッシュボードの作成します。またデータ分析、データ利活用に関わる業務を担当して頂きます。 ＜以下のような案件・業務をお任せします＞ ・ダッシュボードの要件定義や設計、実装 ・GCPやAWS、AzureなどのCloud環境で、BigQueryやRed Shift、SQLを使ってデータの収集・加工およびDWH、DMの構築 ・ETLツールを用いたデータ連携 ・BI結果を基にデータ利活用推進 ・機械学習やAIの学習データの作成 ※今後、BIエンジニアとしてエンジニアリングを極めることも、データサイエンティストやBIコンサルタント、ITコンサルタントなどへの転身も可能です。 ※プロジェクト例…ポータルサイト各種データの分析／大手小売業のデータ分析基盤構築／Pythonを用いた分析処理のバッチシステム開発／大手製造メーカーへBI新規導入 ■組織構成： BI案件を担当するエンジニアは計2名在籍しております。 ■キャリア支援： 1年単位で目標設定を行い、部門長と半期ごとに振り返りをしながら、次のアサイン先の案件選定や今後のキャリアに関する相談を行う制度がございます。また少数精鋭という体制を活かし、定期的に代表との面談も実施しております。エンジニアのキャリアを全面的にサポートする風土です。 ■テクノロジーをみんなの為に： 当社は、業界随一のコンサルティング力を活かし、2013年の設立以来、毎年200％の成長を続けてきました。クライアントの課題を把握〜分析するITコンサルタントとBIエンジニアがいるだけでなく、最適なシステム開発を実現するSE、PGが在籍し、さらに経営や業務への高い知見を持った人材がいることを大きな強みと自負しています。 変更の範囲：本文参照

＜案件＞ データ連携支援 ＜基本給＞ 50～60万円 ＜お仕事内容＞ ・外資系製薬業におけるデータ連携に伴う転送アプリ開発 ・連携アーキテクチャの設計支援、データの取出・加工など ＜スキル＞ ・VBAのご経験 ・SQL Sserverの知識

開発の全てを自社完結している為、エンジニアとして上流から下流工程までを一貫して体感することが可能です。現在、社内のあらゆる情報を集計・可視化・分析する新しいデータ分析基盤の構築をAWS上で行っており、その設計や実装工程でプロジェクトをリードしていただける方を募集しています。 【主な業務内容】 ・弥生株式会社の一員として、社内の全ての情報を一元的に管理・可視化するデータ分析基盤の開発・構築に携わっていただきます。 ・社内ユーザーからの要望を基にプロジェクト内で要件を検討し、機能の追加や改善を行います。 ・設計からリリースまで、一貫して携わることができることが特長です。 【主な取り組み】 ・AWSの様々なサービスを活用することにより、短期間・低コストでの開発を目指しています。 ・アジャイル開発の手法を取り入れることにより、段階的なリリースを繰り返し、機能のブラッシュアップを図っています。

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。

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。

【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。

【業務内容】 ・Azure OpenAI Serviceを活用したエンジニアリングの提供（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/構築など） ・Azure Synapse Analyticsを活用したデータエンジニアリングの提供（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など） ・Azure Machine Learningを活用した機械学習エンジニアリングの提供（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など） ・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師 ・E/U様向けの新規サービスメニューの開発や事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援 【なぜMicrosoft Azureなのか】 ・同社はMicrosoft AzureのData/AI領域において 　「Microsoft Solutions Partner」の認定を取得しており、得意とする分野であるため ・Microsoft社が提唱する「Microsoft Intelligent Data Platform」は、 　Microsoft Azureを使用したクラウドネイティブなシステムやMicrosoft Cloudとシームレスに連携できるプラットフォームを目指しており、 　エンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いため

【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

【業務詳細】 同社のデータ戦略の策定と実行を担う「データ戦略部」のインフラを担当します。 データ戦略とは、ユーザーによって登録される名刺や請求書などのデータの価値を高めるための データ（※）を集め、ユーザー登録データとかけ合わせて活用できるようにすることです。 具体的には、どのような理由で（why）どのようなデータを（what）どのような方法で（how） 収集するのかを定め、そのためのシステムのインフラ担当としてAWS,GCPを活用した基盤構築を行います。 〈集めるデータの一例（企業情報関連）〉 ・概要情報（会社名、業種/業態、売上高、従業員数など） ・従業員情報 ・人事異動/機構改革情報 ・ニュース ・財務/業績情報 ・関連会社情報

【担当いただく業務】自社サービスの運用・サポート業務をお任せします。 ・DB構築・メンテナンス・データ分析・レポート作成・各種お問合せ対応 業務に慣れたら色々やってみたいという方には、お客様への提案、導入支援・コンサルティング、導入教育、新サービスの企画設計など、幅広く活躍いただけます。 お客様の課題を伺いながら当社のシステムを導入・運用し、業務の生産性UPやロス削減、売上向上に貢献できるお仕事です。 【担当いただくサービス】 ■需要予測型自動発注システム「B-Luck」（自社サービス） 　自社開発した需要予測エンジンを用いた発注業務自動化サービス。アナログ業務や人に依存する業務をデジタル化し、小売業の生産性向上をお手伝いしています。 　全国の食品スーパー、ドラッグストア、卸業拠点などで利用されています。 ■店舗DXソリューション「B-Luckスイート」（自社サービス） 　店舗の業務やコミュニケーションのお悩みを解決するDXソリューション。 　2021年から「お仕事ルーペ」「お客様カルテ」「店内カメラ」など新サービスを続々と開発・展開中です。

【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

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