■業務内容 ・データ基盤の企画、設計、構築、運用高度化の推進 ・業務部門と連携したデータ活用・AI活用テーマの具体化 ・データ連携、蓄積、加工、提供を含む全体アーキテクチャの設計・改善 ・品質、性能、セキュリティ、コストの観点での最適化 ・複数ステークホルダーとの連携によるプロジェクト推進 【具体的な業務内容】 ・大規模データ基盤のあるべき姿の構想および設計方針の策定 ・データ収集・連携・加工処理の設計および最適化 ・データ活用／AI活用に向けたデータ整備・利用環境の構築 ・業務部門と連携した課題抽出およびユースケース設計 ・関係者（業務部門、開発組織、パートナー等）との合意形成と推進 ・継続的な改善活動（性能改善、コスト最適化、標準化推進） 自動車業界は現在、電動化・コネクテッド化・自動運転・ソフトウェア化といった大きな変革の中にあり、従来の製造中心のビジネスモデルから、データとソフトウェアを中核とした価値創出へのシフトが急速に進んでいます。この変化を支える基盤として、全社横断でデータを収集・蓄積・活用できるデータ基盤の重要性はかつてないほど高まっています。 当組織では、大規模かつミッションクリティカルなデータ基盤の構築・運用に加え、その上で業務変革やAI活用を実現するための高度化を推進しています。従来の延長線上の開発・運用では対応しきれないレベルの複雑性・スピードが求められており、課題設定から主体的に関与し、変革をリードできる人材が必要です。 ■業務の魅力点 単なるシステム構築ではなく、「どのようなデータ基盤が事業成長に貢献するか」を自ら考え、実現していく経験を得ることができます。 また、データ基盤そのものの高度化に加え、その上でのDXやAI活用にも関わることができるため、技術とビジネスの双方の視点を身につけながら成長することが可能です。規模の大きなプロジェクトの中で、自身の意思決定や提案が広範囲に影響を与える実感を持てる点も大きなやりがいです。 さらに、専門性を深めるだけでなく、アーキテクト、プロジェクトリード、業務変革推進など、志向に応じてキャリアの幅を広げることができます。特定領域に閉じず、全社・顧客双方に価値を届けられるポジションです。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 ・データ基盤の企画、設計、構築、運用高度化の推進 ・業務部門と連携したデータ活用・AI活用テーマの具体化 ・データ連携、蓄積、加工、提供を含む全体アーキテクチャの設計・改善 ・品質、性能、セキュリティ、コストの観点での最適化 ・複数ステークホルダーとの連携によるプロジェクト推進 【具体的な業務内容】 ・大規模データ基盤のあるべき姿の構想および設計方針の策定 ・データ収集・連携・加工処理の設計および最適化 ・データ活用／AI活用に向けたデータ整備・利用環境の構築 ・業務部門と連携した課題抽出およびユースケース設計 ・関係者（業務部門、開発組織、パートナー等）との合意形成と推進 ・継続的な改善活動（性能改善、コスト最適化、標準化推進） 自動車業界は現在、電動化・コネクテッド化・自動運転・ソフトウェア化といった大きな変革の中にあり、従来の製造中心のビジネスモデルから、データとソフトウェアを中核とした価値創出へのシフトが急速に進んでいます。この変化を支える基盤として、全社横断でデータを収集・蓄積・活用できるデータ基盤の重要性はかつてないほど高まっています。 当組織では、大規模かつミッションクリティカルなデータ基盤の構築・運用に加え、その上で業務変革やAI活用を実現するための高度化を推進しています。従来の延長線上の開発・運用では対応しきれないレベルの複雑性・スピードが求められており、課題設定から主体的に関与し、変革をリードできる人材が必要です。 ■業務の魅力点 単なるシステム構築ではなく、「どのようなデータ基盤が事業成長に貢献するか」を自ら考え、実現していく経験を得ることができます。 また、データ基盤そのものの高度化に加え、その上でのDXやAI活用にも関わることができるため、技術とビジネスの双方の視点を身につけながら成長することが可能です。規模の大きなプロジェクトの中で、自身の意思決定や提案が広範囲に影響を与える実感を持てる点も大きなやりがいです。 さらに、専門性を深めるだけでなく、アーキテクト、プロジェクトリード、業務変革推進など、志向に応じてキャリアの幅を広げることができます。特定領域に閉じず、全社・顧客双方に価値を届けられるポジションです。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 ・データ基盤の企画、設計、構築、運用高度化の推進 ・業務部門と連携したデータ活用・AI活用テーマの具体化 ・データ連携、蓄積、加工、提供を含む全体アーキテクチャの設計・改善 ・品質、性能、セキュリティ、コストの観点での最適化 ・複数ステークホルダーとの連携によるプロジェクト推進 【具体的な業務内容】 ・大規模データ基盤のあるべき姿の構想および設計方針の策定 ・データ収集・連携・加工処理の設計および最適化 ・データ活用／AI活用に向けたデータ整備・利用環境の構築 ・業務部門と連携した課題抽出およびユースケース設計 ・関係者（業務部門、開発組織、パートナー等）との合意形成と推進 ・継続的な改善活動（性能改善、コスト最適化、標準化推進） 自動車業界は現在、電動化・コネクテッド化・自動運転・ソフトウェア化といった大きな変革の中にあり、従来の製造中心のビジネスモデルから、データとソフトウェアを中核とした価値創出へのシフトが急速に進んでいます。この変化を支える基盤として、全社横断でデータを収集・蓄積・活用できるデータ基盤の重要性はかつてないほど高まっています。 当組織では、大規模かつミッションクリティカルなデータ基盤の構築・運用に加え、その上で業務変革やAI活用を実現するための高度化を推進しています。従来の延長線上の開発・運用では対応しきれないレベルの複雑性・スピードが求められており、課題設定から主体的に関与し、変革をリードできる人材が必要です。 ■業務の魅力点 単なるシステム構築ではなく、「どのようなデータ基盤が事業成長に貢献するか」を自ら考え、実現していく経験を得ることができます。 また、データ基盤そのものの高度化に加え、その上でのDXやAI活用にも関わることができるため、技術とビジネスの双方の視点を身につけながら成長することが可能です。規模の大きなプロジェクトの中で、自身の意思決定や提案が広範囲に影響を与える実感を持てる点も大きなやりがいです。 さらに、専門性を深めるだけでなく、アーキテクト、プロジェクトリード、業務変革推進など、志向に応じてキャリアの幅を広げることができます。特定領域に閉じず、全社・顧客双方に価値を届けられるポジションです。 変更の範囲：会社の定める業務

【在宅可／社内SE／中外製薬グループ】 私たちと一緒に、最先端の医薬品製造を支えるシステムづくりに挑戦してみませんか。常に新しいことにチャレンジし、自己成長を目指す方を歓迎します。あなたのアイデアと情熱で、世界中の患者さんの健康に貢献しませんか？一緒に医薬品製造の未来を創っていきましょう！ データエンジニアとして以下の内容をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ 1. Snowflakeを活用したデータ基盤の設計・構築・運用 2. 生産管理システム（生産管理、倉庫管理、品質管理など）からのデータ収集・抽出 3. データ加工・整形（クレンジング／データマート化） 4. データパイプラインの構築・自動化 5. データ品質向上の実践 6. 業務部門との連携 ■働き方：リモートワーク：週１〜３回／在宅 ■募集背景： 中外製薬は、中長期ビジョン「CHUGAI DIGITAL VISION 2030」を掲げ、最先端のデジタル技術によって弊社のビジネスを革新し、社会を変えるヘルスケアソリューションを提供することを目指しています。 そして弊社、中外製薬工業は、中外グループの製造機能を一手に担う中核企業として、製造現場におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進することでビジネス競争力の強化を図っています。 そのようなDXを支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するデータエンジニアを増強したいと考えています。 ■職種の魅力： ・医薬品リーディングカンパニーの一員として、ITシステム関連業務を通じて世界中の患者さんや医療に貢献できる ・医薬品製造に関わるITシステムの経験を積むことができる ・Rocheというグローバルトップファーマと連携する機会もあり、グローバルなビジネス環境を経験できる ・ワークライフバランスを重視、残業時間や休日出勤は少なく、在宅勤務も可能 変更の範囲：会社の定める業務

〜データパイプライン（ETL/ELT）の構築・運用など／フレックス／リモート可〜 ■業務概要 当社では全社的なデータ駆動型経営をさらに加速させるため、現在データ基盤をDatabricks（レイクハウス・プラットフォーム）へと集約し、BI環境もDatabricks SQLおよびDatabricks AI/BI（Dashboards/Genie）へ移管するプロジェクトを推進しています。 Databricksのポテンシャルを最大限に引き出し、社内のアナリストやビジネス部門がストレスなく高度なデータ分析・可視化を行える環境を構築・リードするデータエンジニアを募集します。 ■具体的には ・レイクハウスでのデータモデリング：メダリオンアーキテクチャに基づいた、Silver（クレンジング）およびGold（ビジネス用マート）レイヤーの設計・開発 ・データパイプライン（ETL/ELT）の構築・運用：PySparkやDatabricks SQL、Databricks Workflowsを用いた効率的なデータ処理ジョブの実装 ・BI移管とダッシュボード高度化：既存BIからDatabricks AI/BI（Dashboards）への移行推進、およびDatabricks SQLを用いたクエリパフォーマンスの最適化・チューニング ・データガバナンスとメタデータ管理：Unity Catalogを活用したデータカタログの整備、アクセス権限の適切な管理 ・データ活用統制・支援：開発したデータマートの利用ドキュメント整備や、社内のデータアナリスト向けの開発標準・運用のルール策定 ■必須条件（応募条件欄の続きを記載） ・データのパフォーマンスチューニング（インデックス、クエリ最適化、パーティショニング等）に関する知識・経験 変更の範囲：会社の定める業務

〜全社データ活用を支える基盤構築・データ品質向上を担うリードポジション◆大手安定基盤×裁量ある働き方〜 ■職務内容： ・データドリブンプロジェクトに必要な分析データの準備 ・既存のデータ基盤の仕様変更やメンテナンス、検証作業 ・データ品質の向上とデータガバナンスの強化 ・リードデータサイエンティストのともにデータチームジュニアメンバーの指導とサポート ■プロジェクト例： 保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策（下記は一例） ・経営・収益指標モニタリングダッシュボード開発 ・保険引受プラットフォーム開発 ・保険金支払い管理プラットフォーム開発 ■当部署のミッション： ・「事業基盤の変革」と「収益基盤の変革」という当社変革における最重要課題において、データドリブンな意思決定を全社横断的に支援 ┗具体的には、データ分析による定量的な意思決定支援と継続的にデータドリブンな意思決定を行うために仕組みの構築 ・全社レベルのデータドリブンな経営・業務推進のため、データの利活用をデータマネジメントの観点から推進 ・全社的なデータ利用のガバナンスの整備、全社的なデータ基盤の要件整理・アーキテクチャー設計支援 ■教育体制： ・入社後は、基礎知識を中心とする集合研修と実務研修（配属先でのOJT研修）からスタートします。 ・レベル・習熟度に合わせた研修や通信教育を受講いただく等、長期にわたりスキルアップを支援する体制もあります。 ■働き方： ・全社的にデジタルを徹底活用し、生産性の高いリモートワークを推進しています。※事業所ごとに利用頻度は異なる。 ・また、ハイブリッドな働き方を支援する制度を導入するなど、育児・介護・病気治療に限らず、さまざまなライフイベントと仕事の両立の実現を支援しています。 ■企業の特徴／魅力： 当社は、大手保険会社としての信頼と実績を誇ります。海外拠点のグループ会社と連携し、グローバルな視点で事業を展開しています。福利厚生が充実しており、社員一人ひとりが安心して長期的に働ける環境が整っています。また、社内の風通しが良く、意見やアイデアが尊重される文化が根付いています。 変更の範囲：会社の定める業務

【データドリブン＆テクノロジーで単なる広告代理店を超えた「マーケティングDX支援会社」／多数のプラットフォーマーとトップパートナー契約を結び、最新・ニッチなデジタルチャネル有り】 ■職務概要 顧客のマーケティング課題を解決する為、マーケティングコンサルタントとともに課題に向き合い、CDP(顧客向けデータ分析基盤)の構築、AIAgent基盤の構築を行い、顧客のマーケティング施策を実現することがミッションです。 ※詳細はこちらのURLをご覧ください。 https://solutions.hakuhodody-one.co.jp/blog/cdp-basic ・GCP、その他CDPソリューションを用いたデータ基盤の構築および運用業務 ・ETL処理/データモデル/データ統合/データ抽出などの実装/運用 ・SQLやPythonを使用したデータ分析業務 ・データ抽出によるBIツールやMAツールへの活用支援 ■当社について Hakuhodo DY ONE は、インターネット広告黎明期より培ったデジタル広告の知見とノウハウを活かし、統合的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。 マーケティング戦略立案力、クリエイティビティ、高度な運用力と技術開発力、媒体社・プラットフォーマーとの強固な関係性を強みとし、国内外のクライアント企業に対して、デジタル起点でのマーケティング戦略やテクノロジー活用を包括的に支援します。 変更の範囲：会社の定める業務

【組織のミッション】 ●エンタープライズSSD第一技術部のミッション： 成長著しいSSD市場で、顧客要求を満足させるエンタープライズ/データセンター/AIサーバ向けSSD製品をタイムリーに提供することが私たちの責務です。業界最先端の技術を取り込み、大容量・高性能・高品質なSSD製品を実現することによって、様々な企業やユーザー、サービス、AIの普及を支えていきます。 【お任せする業務】 ・エンタープライズ/データセンター向けSSD製品開発におけるデジタルデータ取り扱い技術の立上げ ・シミュレーションならびに解析・調査業務 ・解析および調査のためのツール作成 【具体的な仕事内容】 エンタープライズ/データセンター向けSSD製品の内製開発において、下記の業務をご担当いただきます。 1)デジタルデータの保護・復元、読み書きの高速化、消費電力・温度特性の制御検討 2)新世代技術のSSD製品への取り込み、および解析・調査業務 3)部門内外の技術者と連携したパラメータ最適化・新技術確立（製品性能の向上） 4)ログ解析やマスデータ分析調査によるトラブルシューティング（品質向上） 【使用ツール】　 Redmine等のproject management, task管理tool, Tableauなどの集計解析ツール 【サポート体制・その他】 ・SSD基礎知識習得のための導入教育の実施（未経験者向け） ・OJTによる継続的なSSD製品技術のスキルアップサポート 【業務のやりがい・魅力】 データストレージは、さまざまな業界や社会インフラにおいて重要な要素であり、特にクラウド/ソーシャルネットワークを支えるデータセンターやAIインフラシステムには不可欠な存在です。あなたの開発成果が、企業のデジタルトランスフォーメーションに寄与し、AIのトレーニングや推論の実装を加速させます。 さまざまなバックグラウンドを持つエンジニアと共にストレージ技術の開発に取り組むことで、プロジェクトマネジメント、リスクマネジメント、交渉力等のビジネススキルを向上させていくと共に、SSDの技術の専門性を高めながら、今までにない製品の開発を通じて社会に貢献することができます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜ヘルスケア領域に新しい価値を／月間2,300万PV、累計1,000万予約を超える国内最大級の薬局・ドラッグストア検索、予約サービス「EPARKくすりの窓口」を提供〜 ■業務内容： 医療・健康データを横断的に扱うデータ基盤の開発を中心に、以下の業務を担当していただきます。 ・データ連携基盤の設計・開発・運用 ・各サービスからのデータ収集・加工・統合処理の実装 ・データ構造の設計および最適化（パフォーマンス改善含む） ・API開発などを通じたデータ提供基盤の構築 ・既存システムの改善および運用効率化 ・プロダクトの保守・運用 ・チームメンバーの技術サポートや開発推進（リーダーポジションの場合） サービスの拡大に伴い、取り扱うデータ量・データ種別ともに増加しており、スケーラビリティやリアルタイム性を考慮した基盤設計や改善にも取り組んでいただきます。 また、AI活用やデータ分析への展開を見据えたデータ整備など、データの価値を最大化するための取り組みにも関わっていただきます。 ■業務詳細： ◇本ポジションでは、医療・健康データを横断的に扱うデータ基盤（医事データレイヤー）の開発に携わっていただきます。 ◇当社では複数のサービスを展開しており、それぞれで蓄積される予約情報や健診データ、医療関連データなどを活用しています。 本ポジションでは、特定のサービスに閉じるのではなく、これらのデータを横断的に統合・加工し、活用可能とする基盤の構築・運用を担っていただきます。 ■別枠の応募条件に加え下記のようなご経験を歓迎します： ・開発チームマネジメント経験（4、5名規模） ・サーバレスアーキテクトの構築運用経験 ・リアルタイムな大規模処理のアプリケーション開発経験 ・プロジェクトリーディングの経験（開発、非開発問わず） ・担当プロダクトのEoL対応の経験 ・医療分野のICTプロジェクト従事経験 変更の範囲：会社の定める業務

■募集背景：データベースエンジニアの需要は、ディープラーニングや機械学習などAI関連技術の発達にともない、 重要性の高まるビッグデータを管理できるようなエンジニアのことを指します。 データベースは企業にとって、重要なものであり少しのミスで企業の信頼を損なう恐れもあるものです。 そのようなデータベースを管理するための不正侵入を防ぐなどセキュリティを強化できるようになることで エンジニアとしてスキルだけでなく、今後のキャリアも安定的に育むことが可能な職種です。 日本では、まだデータベースエンジニアの数は少ないため、ビッグデータの解析や処理含め、 スキルを高めていただければ将来的にはITコンサルタントの道も可能性があります。 ■業務内容：データベースの設計や構築、管理や運用まで幅広い役割を担当し、ビッグデータなど顧客や商品の情報、 従業員の業務内容やリアクションなど、企業にとって価値の高いさまざまなデータを有効活用できるよう、 データベースを最適化することがメインです。

【案件概要】 ウイングアーク製品を使ったBI開発案件を担当いただきます。 具体的には… 製品インストール、製品バージョンアップ、新規システム導入、既存システムリプレース、 機械学習データの可視化（レポーティング）実装、データレイク・データマート・DWH構築、各種 PoC

◇◆プライム上場フリービットG／業界トップクラスのWeb広告代理店×グループ売上高150億円超／土日祝休み／リモートワーク有◆◇ ■業務内容： 新サービスにおけるデータ基盤構築、およびクライアントへの分析アウトプット作成、示唆出しをご担当いただきます。営業担当と連携しながら、顧客のマーケティング投資対効果を最大化するための「武器」を作る仕事です。 ■具体的な業務内容： ＜データ基盤の構築・運用（集計・可視化）＞ ・クライアントのGA4データとSFA（営業支援システム）データの統合・整形 ・BigQueryを用いた大規模データの処理、SQLによる抽出・集計 ・Looker Studio等を用いた、経営層・マーケティング責任者向けダッシュボードの構築 ※「どう集計すればビジネスの意思決定に使えるか？」という設計からお任せします。 ＜データ分析・インサイト導出＞ ・統合データを用いた予実管理分析、チャネル別ROI分析 ・統計的手法（MMM：マーケティング・ミックス・モデリング等）を用いた、Webとオフラインを含めた広告効果の分析 ・データから導き出される「事実」に基づき、次の打ち手（予算配分変更、媒体選定など）の示唆出し ＜新規事業のサービス磨き込み・標準化＞ ・サービス責任者と共に、分析手法のパッケージ化や自動化の検討 ・営業担当が顧客へ提案する際のロジック構築支援（技術的側面からのバックアップ） ■当ポジションの特徴： ・「0→1」の事業開発経験 サービスや分析基盤をゼロから作り上げる経験が積めます。 ・経営へのインパクト クライアントの経営層（事業部長クラス）が意思決定に使うデータを作るため、仕事の影響範囲が非常に大きいです。 ・市場価値の向上 「Cookieレス時代のデータ計測」×「SFA連携」×「統計分析」という、今後市場価値が極めて高くなるスキルセットを磨くことができます。 変更の範囲：会社の定める業務

＜未経験からデータサイエンス×コンサルの専門性を身につけたい方へ／金融データを分析し、新しい“気づき”を生み出して企業の課題解決をサポートする仕事＞ ■業務概要： 当社は金融機関を中心に、大企業向けのデータ分析を行うシンクタンクです。金融ビッグデータの分析や、分析結果をもとにした企業の課題解決支援をお任せします。 ※入社後：統計解析ソフト「SAS」を使ったデータ分析業務からスタートしますので、データサイエンティストとしての経験は必要ありません。データ分析への興味・関心があれば挑戦できます。 ＜詳細＞ ・企業、とくに金融機関が持つ膨大なデータを使い、データを活用した課題解決のサポートを行います。 ※イメージ： ・どんな傾向があるか分析する ・分かりやすく資料にまとめる ・分析結果をもとに改善策を提案する ▼扱うテーマ例 ・審査モデルづくり：どんな人がローンに通りやすいかを予測 ・収益管理：どのサービスが利益につながっているか分析 ・不正検知：怪しい取引を見つける仕組みづくり ・マーケティング：どんなお客さまにアプローチすると効果的かを分析 ・病院経営の改善：医療データを使って病院の運営効率を上げる ・人材マネジメント：人材データを使って組織運営を改善 ■配属部署： ・部長を含め約28名のデータ分析に特化した専門チーム ・金融系シンクタンクでありながら、全国の大企業とも仕事ができる ・派閥や上下関係が強くない、オープンでフラットな職場 ・“決まった分野だけしかできない” という縛りがなく、 ・幅広い分析テーマ・領域を経験できる ■この仕事の魅力： ・データ初心者でもスタートしやすい（分析業務から丁寧に学べる） ・SASを使った高度なデータ分析スキルが身につく ・金融×データという専門性の高い市場価値が得られる ・分析結果をもとに提案もできるため、コンサルスキルも習得可能 ・金融だけでなく医療・人事など多分野のデータ活用プロジェクトに携われる ・顧客との長期的な関係構築が多く、信頼されながら仕事ができる ・社内には経営コンサルタント・エコノミストなど多彩な専門家が在籍 → 学べる環境が非常に充実 変更の範囲：会社の定める業務

【人的資本領域に特化した経営コンサルティング会社／東証プライムの船井総研グループ】 ■募集背景 事業拡大に伴い、社内のデータ活用ニーズが急速に高まっています。 現在は個別最適での対応が中心となっており、これを全社最適なデータ基盤へと進化させるフェーズにあります。 データ活用を推進するCoE（Center of Excellence）の組成に向け、データ基盤の設計・構築をリードいただける方を募集します。 ■業務内容 （1）データ基盤の設計・構築（全社横断） ・データ基盤のアーキテクチャ設計（ToBe設計） ・既存データソースの調査・整理 ・データ取得・連携方式の設計（Web／アプリログ等） ・スキーマ設計、DWH設計、データ連携方針の策定 （2）データマート・パイプライン構築 ・データレイク／DWH（Snowflake）の構築・運用 ・ETL／データパイプラインの設計・開発 ・BIダッシュボードの構築（Tableau等） ・データ品質・ログ監視・セキュリティ設計 （3）ビジネス部門との連携 ・各部門のデータニーズの把握と要件定義 ・データ活用を前提とした業務改善提案 ・意思決定支援のためのデータ提供・活用促進 （4）データ活用文化の醸成（CoE機能） ・データドリブン文化の推進 ・社内トレーニング・教育の企画／実施（Snowflake・BI） ・利用促進・評価・改善サイクルの設計 ■配属組織 データ活用の中核組織として、全社DXを推進しています。MGR：1名、メンバー：2名 ■技術スタック 言語：Python / SQL / JavaScript クラウド：Google Cloud / AWS DWH：Snowflake BI：Tableau / Looker Studio ETL：trocco / CRM Analytics その他：Terraform / Hightouch / GitHub / Slack / Notion ■魅力 ・データ基盤の立ち上げ（0→1）に携われる ・単なる基盤構築に留まらず、ビジネス部門と連携した価値創出まで関与可能 ・CoE機能として、組織・文化づくりにも関われる ・全社の約2割がTableau資格保有など、データ活用への投資意欲が高い環境 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇開発・運用経験を活かして、データエンジニアへ。アスクルの心臓部『ビッグデータ基盤』でキャリアを築く／自社EC「ASKUL」「LOHACO」運営◆◇ ■業務内容： ・アスクルの全事業の意思決定を支えるビッグデータ基盤「ASKUL-EARTH」の安定稼働と、継続的な進化を担っていただきます。 ・単なる保守運用に留まらず、業務部門と連携した改善活動や、新技術を用いた企画立案など、事業成長に直結する重要なミッションです。 ■業務詳細： ・ビッグデータ基盤のシステム保守・運用：現状の仕組みを良しとせず、業務部門と連携しながら日々業務改善を推進します。 ・開発プロジェクトのマネジメント：通常のプロジェクトマネジメントに加え、新技術の調査・検証や、その結果を踏まえた企画立案まで幅広く担当します。 ・データパイプラインの開発・改善：PythonやETLツールを用い、膨大なビジネスデータを安定的に供給するための仕組みを構築します。 ・技術的なリーダーシップ：AI駆動開発の導入など、チーム全体の生産性向上にも貢献していただきます。 ■開発環境： 言語：Python インフラ：Google Cloud (BigQuery, GCE, Cloud Run, AlloyDB, GCS等), AWS DB：PostgreSQL その他：VSCode, GitHub, Slack, Confluence, Backlog 等 ■1日の業務スケジュール： 09:00〜09:30　業務開始、メール・Slackの確認 09:30〜10:00　朝会（タスク確認、障害発生チェックなど） 10:00〜12:00　担当タスクの開発、または要件定義 12:00〜13:00　昼休憩 13:00〜14:00　担当タスクの開発 14:00〜16:00　必要に応じて、事業部門との打ち合わせや資料作成 16:00〜18:30　担当タスクの開発、日報作成 18:30頃　　　　業務終了 ■当ポジションの魅力： ・アスクルの全事業を支える、膨大なビジネスデータを扱うスケール感と面白さ ・GCP（BigQuery）などモダンな技術に触れ、未経験から専門性を高められる成長環境 ・運用改善から企画立案、PJマネジメントまで、主体的に関われる大きな裁量 変更の範囲：会社の定める業務

【調達金額60億円超／物流における2024年問題を解決すべく、日本発のレベル4自動運転技術による幹線輸送サービスの実現を目指す会社】 ■業務内容： トラックを用いたレベル4自動運転システムに必要な 3D object detection ／3D lane detection／online HD map construction などの認識モデルのためのデータ基盤／データパイプラインの設計・構築・運用を担っていただきます。 ■特徴： 当社では2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・利用できるクラウド基盤の構築を目指し、膨大な量の走行データから、認識モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、データセットの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築しております。 またクラウド上に96台の H200 が搭載された GPU クラスタを構築しており、国内最大規模の潤沢な計算リソースを用いた開発が可能です。 ■当社について： 当社は、自動運転技術（レベル4）を活用した幹線輸送サービスの実現に取り組む、日本発のスタートアップ企業です。深刻化する「物流の2024年問題」など社会的課題の解決に貢献し、次世代の物流インフラを支える新たな仕組みを創造しています。 また、当社はシリーズAラウンドで42億円の資金調達を実現しており、これは同フェーズの国内スタートアップの調達平均を大きく上回る規模です。 国内外の有力投資家からの高い期待と信頼のもと、現在はシリーズBラウンドへの移行フェーズに入り、さらなる成長を加速しています。 「自動運転×物流」という領域で社会実装に本気で挑みたい方、変化を楽しみながらチャレンジできる方のご応募をお待ちしております。 ■必須条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方 ・機械学習／深層学習に関する深い理解 ・コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する深い理解

〜NTTデータ100％子会社／大手サービス事業者様や通信事業者様向けにクラウド技術とデータ分析を融合した次世代データ活用基盤構築をお任せ／残業20H以内・リモート可・働き方◎〜 ＼オススメポイント／ ・データ活用領域に挑戦したい方 ・技術だけでなく、チームをまとめる力も発揮したい方 ・安定した環境で、長期的なキャリア形成を目指したい方 ■仕事内容 ・データ活用基盤のアーキテクチャ設計・構築 　（ETL／データマート／BI連携） ・クラウドサービス（AWS／Google Cloud）を活用したインフラ構築・アプリケーション開発 ・顧客との要件定義・技術提案・折衝 ・3〜5名の開発チーム（ビジネスパートナー含む）のマネジメント ・若手メンバーの技術支援・育成 ■案件内容 開発言語：SQL、Tableau、LookerStudio、BigQuery、Google Cloud 常に新技術を取り入れながら高い技術力を保っております。 担当フェーズ：要件定義40％、基本設計＋詳細設計＋開発＋テスト20％、保守運用40％ 案件受注ルート：親会社のNTTデータ案件100％ 主なクライアント：サービス業80％、通信事業20％ 案件規模：社員10名、協力会社10名（期間3年程、継続的に） 自社／常駐割合：自社内勤務100％ ■当社の特徴 ・安定と挑戦の両立 NTTデータグループの強固な基盤を背景に、金融・通信・IoTなど多様な業界でDXを推進。社会インフラから先端技術まで幅広い領域に携わりながら、安定した環境で新しい挑戦を続けられるのが魅力です。 ・キャリアアップ支援が充実 専門研修や資格取得支援制度を完備し、スキルアップを強力にサポート。スペシャリストやマネジメントなど多様なキャリアパスがあり、経験を活かしつつ最新技術への挑戦も可能です。成長を後押しする制度が整っています。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： 大規模データの収集、処理、ストレージ管理をご担当いただきます。効率的で信頼性の高いデータパイプラインを構築します。最新技術を駆使してデータインフラを整備し、ビジネスインサイトを引き出すための基盤を提供します。データ品質に責任をもち、ガバナンスルールに基づくシステム設計ができること、日々のオペレーションをモニタリングし、データ品質を確保できること、セキュリティ設定にてリスクを下げることができること等を期待します。 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のメンバーとして全社のデータマネジメントを担います。 ・クラウドサービス（AWS、Snowflakeなど）を活用したデータ基盤の構築と運用 ・データパイプラインの設計、開発、メンテナンス ・データの収集、変換、ロード（ETL）プロセスの管理 ・データベースおよびデータウェアハウスの設計と最適化 ・データの品質と整合性を確保するためのプロセスの導入と管理 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし、中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーション ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義をする機会 ■部署の役割： ダイハツのDX推進を加速させるため、DXビジョンハウスを策定し、組織体制の見直しや、DX推進に係る意思決定を行う「DX委員会」を新設しました。 ■仕事の進め方： 各事業部のデータニーズに応じて、データパイプラインの設計と開発を進めます。チームと協力し、スケーラブルで効率的なデータインフラ構築、運用していきます。 データに基づく意思決定をデータマネジメントにて支援していきます。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： 大規模データの収集、処理、ストレージ管理をご担当いただきます。効率的で信頼性の高いデータパイプラインを構築します。最新技術を駆使してデータインフラを整備し、ビジネスインサイトを引き出すための基盤を提供します。データ品質に責任をもち、ガバナンスルールに基づくシステム設計ができること、日々のオペレーションをモニタリングし、データ品質を確保できること、セキュリティ設定にてリスクを下げることができること等を期待します。 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のメンバーとして全社のデータマネジメントを担います。 ・クラウドサービス（AWS、Snowflakeなど）を活用したデータ基盤の構築と運用 ・データパイプラインの設計、開発、メンテナンス ・データの収集、変換、ロード（ETL）プロセスの管理 ・データベースおよびデータウェアハウスの設計と最適化 ・データの品質と整合性を確保するためのプロセスの導入と管理 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし、中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーション ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義をする機会 ■部署の役割： ダイハツのDX推進を加速させるため、DXビジョンハウスを策定し、組織体制の見直しや、DX推進に係る意思決定を行う「DX委員会」を新設しました。 ■仕事の進め方： 各事業部のデータニーズに応じて、データパイプラインの設計と開発を進めます。チームと協力し、スケーラブルで効率的なデータインフラ構築、運用していきます。 データに基づく意思決定をデータマネジメントにて支援していきます。 変更の範囲：会社の定める業務

ABEMAの大規模データを、社内のより多くのユーザーに安心して利活用してもらうための環境整備、データ整備、トレーニングを 実行するポジションです。特にワークフローシステムやデータパイプラインシステムの開発、保守運用よりも、 データ利活用者の活用ハードルを下げるためのデータモデル整備やシステム設計、構築がメインの業務になります。 実際のタスクを一部抜粋すると以下のようになります。 ・再利用性を強く意識したDWHの設計、開発 ・高品質なセマンティックモデルの設計、開発 ・データ分析デリバリーサイクルの高速化のための運用フロー設計 ・CRMや広告配信のための内部DMPの設計、開発 【チームの文化や体制、働く環境について】 アットホームな職場です。チームとしてのアウトプットを出すことがもちろん大前提ですが、社外イベント登壇など、 メンバー個人のプレゼンスを向上する活動も推奨しています。 ・開発言語：Python、SQL、Java（一部）・DWH：BigQuery・モデリング：Looker ・分析/BI：Tableau、Looker Studio (Pro) ・その他：GitHub, Slack, Zoom, esa, Notion, JIRA, Figma

■AI・データ分析利活用に関わる提案・サービス提供 対象業務：主に金融機関向けAIモデルPoC・構築・運用、データ分析・利活用に関わる業務 上記に関わる研究・提案・サービス提供等 期待する役割：リーダー、メンバー ※具体的な業務・役割等はご本人の希望・経験・スキル・現場の状況を踏まえてご相談。志望に応じて多様なキャリアアップが可能です。 【同社の魅力】 同社は三菱総研グループの一員として、シンクタンク・コンサルティングに強みを持つ三菱総研との協業によりAI・DX研究に力を入れております。 また、旧三菱銀行から分離独立して設立された背景もあり、MUFG各社との取引が多く、日本最大の金融グループにおける競争力強化を目的とした AIの検討等、ダイナミックな仕事に携われます。

◆大手情報通信業様向けの営業支援統計分析システムの運用保守をご担当いただきます。 短期間で要件を形にする改修業務と日々のシステム安定化のための保守業務が主な業務となります。 改修についてはクォーター毎に発生する新規要件を設計から開発テストまで対応いたします。 Oracleデータベース上のデータをETLツール、SQL を利用して抽出・加工し DWH（Vertica）にデータを蓄積、 BI ツールでの可視化を行う部分とAccessVBAでエクセル帳票を作成します。

【業務内容】 BIレポート構築/データ基盤構築プロジェクトにおいて、 ・プリセールス（提案活動）からデータ収集基盤のコンサル・設計/構築、データ加工（ETL）・分析・可視化まで一気通貫で参画いただきます。 ・データ基盤構築チームとBIチームが共同しプロジェクトを遂行するため、幅広い知識・経験を積むことが可能です。 【業務詳細】※ご経験に応じてご相談しながらお任せします。 具体的には下記の業務をお任せします。 ・データ基盤に関する全体設計…対象データの性質やユーザーの利用用途をヒアリングし、最適なデータ基盤構成を設計 ・データ最適化…データを活用するために、ETLツールなどを用いてデータの最適化・加工 ・データ分析・可視化…基盤に収集されるデータを用いて、BIツールによる可視化や分析によるビジネス支援を行う 【プロジェクト例】 ・エンタープライズ企業向けデータ基盤構築、BIレポート構築プロジェクト支援 ・データ活用に関連した上流個うんサルティング（要件整理～設計）

■概要： 当社では、薬局・医療・製薬会社向けに、認証基盤・データ分析基盤・情報連携システムの開発を行っています。 今回募集するポジションでは、下記システムの開発・運用・改善をご担当いただきます。 ＜担当システム＞ （1）MFA認証基盤 各システムから利用される多要素認証基盤の開発・運用 （2）製薬会社向け情報連携基盤 製薬会社向けにデータ連携・分析を行うシステム開発 （3）Dify基盤運用 生成AI基盤（Dify）を利用した社内システムの運用・改善 （4）製薬会社向けデータ連携 AWS上での大規模データ処理・S3連携・Step Functionsによるデータフロー開発 ■業務内容： ・Python／React を利用したWebアプリケーション開発 ・AWS Lambda／Step Functions を利用したサーバレス開発 ・Athena／QuickSight を利用したデータ分析基盤構築 ・DMS等を利用したデータ連携開発 ・Dify基盤の運用・改善 ・製薬会社向けデータ分析機能の開発 ・システム運用・保守 ・新規事業PS企画部との要件整理・仕様検討 AI駆動開発も積極的に導入しており、Claude CodeやDifyを利用した業務効率化も進めています。 ■このポジションでしか経験できないこと： ・製薬会社向けの大規模データ分析基盤に関われる ・MFA認証基盤など複数システム共通基盤の開発に携われる ・Athena／QuickSight／DMS などAWSデータ基盤を実務で利用できる ・AI（Claude Code／Dify）を活用した開発・運用改善に携われる ・事業部と近い距離で、企画段階からシステム検討に参加できる ・データ分析からWebアプリ、運用改善まで幅広い経験を積める ■参考：技術スタック ・Python ・React ・AWSサーバレス開発 ・Athena／QuickSight を利用したデータ分析 ・DMSを利用したデータ連携 ・Step Functions／Lambda を利用したデータ処理 変更の範囲：会社の定める業務

【博報堂DYグループ／2022年4月に設立されたテクノロジー専門会社／年休125日／出社週2日以下の社員が7割以上／広告運用データの基盤構築・整備、構築したデータ基盤（広告データの学習基盤）のAI活用に向けた拡張】 ■採用背景： データ基盤のさらなる高度化に向けて、設計・要件定義を技術面で推進していく人材の必要性が高まっています。データ基盤の改良に向けて、実現していきたいことがまだまだあり、この度募集を開始いたします。 ■組織について： 博報堂ＤＹグループ全体のデータ基盤を統合しマネジメントする新組織です。博報堂ＤＹグループ内に蓄積されたデータ、購入したデータやオープンデータの活用による博報堂ＤＹグループの価値創出を実現します。 ■業務の概要： プロダクトデータ基盤開発部では、デジタル広告媒体（Google, Yahoo, Meta等）のデータを高速かつ確実に転送するデータパイプライン、データを集約するためのデータ基盤の開発/運用がミッションです。 蓄積されたデータは博報堂ＤＹグループの広告代理店業務を支援するCREATIVITY ENGINE BLOOM等の各種プロダクトおよびAIの研究開発等に利用されます。 ■担当業務内容： ・ステークホルダー（Biz/アプリケーション開発者/データサイエンティスト）との折衝、開発項目の調整 ・データ基盤の設計/構築/運用 ・ETLパイプライン開発 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 ・サービス監視設計/運用 ■開発環境： ・言語：Python, SQL ・クラウド 　‐GCP：GCS, BigQuery, Cloud Composer, GKE 　‐AWS：S3, Lambda, ECS, Step Functions, SQS, Kinesis Data Firehose, Event Bridge ・その他：Docker, Github Actions, DataDog, Terraform 我々はデジタル広告の高品質なデータ基盤を構築、運用することで、博報堂ＤＹグループのデータ利活用の推進、LLM・AIエージェント等を活用した広告ビジネスの発展を支えます。 変更の範囲：会社の定める範囲