◆◇未経験も大歓迎！マーケターからのキャリアチェンジ歓迎！／三井住友カード・ベネッセ等有名企業多数／分析から顧客提案まで担当する手触り感◇◆ ■こんな方にオススメ ・広告運用などマーケティングデータを扱った経験を活かし、さらに数値に深く関わりたい方！ ・今後アナリストとしてのキャリア形成を検討されている方！ ・型にはまらず、顧客に向き合った本質的な提案をしたい方！ ■業務概要： 当社は、オンラインとオフラインの統合顧客データ環境（CDP）の構築と、統合した顧客データの活用支援（分析や施策実行）を通してマーケティング課題を解決する事業を行っています。 （CRM、LTV向上、顧客体験・ロイヤリティ向上など) ■業務内容： データコンサルタントとして、クライアント企業のオンライン・オフラインに点在するデータを統合し、事業やサービスの成長を助けるデータ分析業務を担っていただきます。分析するだけではなく自らお客様へのご提案も行います。 ■業務詳細： ・データ分析業務 ・データ取得・統合設計 ・CDP基盤設計 ・データ活用コンサルティング ■各種活用ツール： ・言語：SQL ・CDPツール：TreasureData、Tealium、KARTE Datahubなど ・クラウドサービス：GCP（BigQueryなど）・AWS（Redshiftなど） ・BIツール：Tableau・Qlik・LookerStudioなど ・MAツール：Salesforce、Hubspotなど ・分析ツール：Google Analytics4、Content Analytics（自社ツール）など ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlogなど ◆当社で働く魅力 クライアントはメーカーや小売を中心とした業界をリードする大手企業になります。このような大手企業が保有する自社データ（1stPartyData）を活用したデータ分析やCDP構築等のDX推進プロジェクトの一員となり、膨大なデータを使った新たな価値を生み出す分析・データ基盤構築後のサービス企画設計にも携わることもできます。新しい知識を勉強したり知恵を出して案件を担当するため、クライアントへの価値提供を通して自分自身の成長にもつなげることができます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜SQLスキルを活かしてEC業務に挑戦可！／SQLでのデータ抽出〜EC運用／株式会社ジュンの100％子会社・安定性◎／年休124日・働き方◎〜 「SOPHNET.」「uniform experiment」「F.C.Real Bristol」を展開する同社にて、EC運営〜SQLでのデータ抽出業務を担って頂きます。 入社後は、既存クエリの修正や定型データの抽出から担当し、経験や適性に応じて、分析設計、ダッシュボード構築、業務改善、システム開発支援等へ担当範囲を広げることを想定しています！ ■業務内容： 1、BigQueryを用いたデータ抽出・集計（売上、在庫、顧客、商品、アクセス等） 2、定例レポート、会議資料、各種管理データの作成・更新 3、各部門からのデータ抽出依頼への対応、および集計要件の整理 4、売上・在庫・顧客データ等を用いた課題発見および改善提案 5、商品販売準備（マスタ作成・管理、商品画像・説明文等の販売構成要素の手配・作成） 6、カスタマーサービス対応 （ストア取引条件・社内ルールに基づいた対応方針決定とカスタマーセンターへの指示 ※海外顧客含む) ■ミッション： ・必要なデータを正確かつ適切なタイミングで提供し、各部門の意思決定および業務改善を支援 ・定例集計や手作業で行われている業務を整理し、BigQueryや各種ツールを活用して効率化・標準化 ・データ抽出を目的とせず、数値から課題や変化を捉え、事業成果につながる改善提案 ■部署情報： DX推進部部長、スタッフ4名 ■魅力ポイント： ◎担当領域はEC運営に限らず、DWHからのデータ抽出やＭＡの運用などにも広げていくことが可能です！未経験の領域については、もちろんサポートもございます。 ◎少数精鋭のため裁量を持って動ける環境です。また経営陣との距離も近く風通しの良い雰囲気です！ ◎１シーズンに2コーディネート洋服支給がございます！ ■SOPH.（ソフ）： 1988年、清永浩文氏によって設立された日本を代表するファッションブランド。シンプルなデザインのアイテムが洗練された普段着。 中には、アウトドアの機能を組み込んだものなど、ディテールに凝ったものを展開。 変更の範囲：会社の定める業務

〜コンサルができる人材へ／顧客折衝・要件定義などの上流工程に携われる／作業者ではなくAIを使う側へ／全行程主導〜 ■当社について 「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？」 現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？ 当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。 ■概要 「AIツールを使いこなす技術」と「ビジネス課題を解く力」を掛け合わせ、データ利活用の次世代を担うメンバーを募集します。 ・抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたDBからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築） ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 ■魅力 【約7割が直接対話】顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」 メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。 変更の範囲：会社の定める業務

フリーランス・派遣・就転職を支援するITエンジニア・クリエイター専門エージェントであるレバテック株式会社に在籍出向し、事業企画として以下の業務をお任せします。 ■業務概要 フリーランス・派遣領域を担う事業の成長をさらに加速させるため、事業部長や営業マネージャー陣と密に連携しながら、事業戦略の立案から実行までを牽引していただきます。 ご自身の経験やスキルに応じて、以下のような重要ミッションをお任せします。 ■業務内容 （1）事業戦略の策定と推進 toB（クライアント）の新規開拓やtoC（IT人材）の集客といった事業の入り口から支援率向上、さらにはストック型ビジネスモデルの根幹となる契約継続率の向上まで、一連の事業プロセスにおける問題解決に取り組みます。 マーケティング、営業、開発など、多様な専門性を持つメンバーと横断的に連携しながら、事業のボトルネックを特定し、新たな施策を立案・実行することで事業成長をリードします。 （2）事業運営基盤の強化 既存の重要指標（KPI）の予実管理はもちろん、事業フェーズに応じて新たな指標を自ら設計・導入し、データドリブンな事業運営の基盤を構築します。 SQL等を用いて各種データを抽出し、分析することで、事業の現状を可視化し、次のアクションに繋がる示唆を導き出すことが求められます。 事業部長や営業マネージャーが、データに基づいた精度の高い意思決定を迅速に行える体制を構築することが重要なミッションです。 （3）プロジェクトマネジメント 戦略や施策を具体的なアクションプランに落とし込み、計画を完遂させることがミッションです。 課題の整理、進め方の設計、関係者（ステークホルダー）との緻密な合意形成まで、あらゆるプロセスを主体的にリードし、プロジェクトを論理的かつ着実に推進していただきます。 ■歓迎要件： ・データ分析や業務効率化に関する以下のスキル、ご経験 └SQLを用いたデータ抽出、分析のご経験（特にBigQueryの利用経験がある方は歓迎） └Google Apps Script（GAS）を活用した業務自動化・効率化のご経験 └スプレッドシートやExcelを駆使したデータ集計、分析のご経験（XLOOKUP, QUERY関数などを扱える方を想定）

【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。

■サイバーエージェントの新事業〜広告/ゲーム/メディアに次ぐ柱として「DX支援」を強化中 創設4年程の若い組織で、さらなる成長フェーズを迎える組織で成長可能です。 データエンジニアとしての仕組み作り、データサイエンティストとしての分析、コンサルタントとしての提案まで、全網羅できるポジションです。 ・中途社員も多く不安なく取り組める環境 入社後3ヶ月程はSQLやPythonなどの言語学習からスタート。担当開始後もチーム制でクライアントへ提案を行います。 ■業務内容 大手クライアントが保有する顧客属性や購買情報等のビックデータを、整理して分析を行い、マーケティングにおける活用提案まで行います。 SQLやPythonを用いたコーディングで基盤構築を行い、BIやTableauを活用した分析、広告戦略の提案と実行まで行えることが魅力です。 国内トップクラスのAI研究チームを持つ強みも活かし、AIを活用したクーポンやダイナミックプライシングなど、先端のプロモーション提案も行っています。 ■案件事例： マーケティングデータ基盤の整備で受注最大化を実現！SUBARU社と取り組むデータドリブンな広告配信 URL： https://www.cyberagent-adagency.com/works/914/ データドリブンな広告運用の最前線に関わり、オンライン・オフライン統合、AI活用など、業界トップレベルのデータ戦略を実践している事例 国内有数のブランドと協業し、経営インパクトのあるプロジェクトを推進し、データ基盤構築、KPI設計、広告運用まで一気通貫で提案できるスキルを習得できる環境です。 ■社員インタビュー（10人のメンバーを率いるマネージャー） https://www.cyberagent.co.jp/careers/students/biz/video/detail/id=32979 ■組織構成 2,30代の若手社員が活躍する40名程の組織です。8割以上が中途社員で、金融や人材、メーカーなど幅広い業界から入社をしています。 1チーム3,4名体制で大手クライアント2,3社程担当します。保守や新規立ち上げなど案件ごとにフェーズが異なるため、1つ1つ集中して取り組めるのが特徴です。 変更の範囲：会社の定める業務

【国内最大級規模の青果流通企業／社員数1500名／バナナやアボガドをはじめとする青果物の輸入〜加工・販売を行う食品熟成加工のリーディングカンパニー】 販売促進における「売れる仕組みづくり」を、データを活用して支えるポジションです。キャンペーンや売場づくりなど、日々のマーケティング施策に関わる分析業務を担当いただきます。まずはシンプルな業務からスタートし、段階的に業務の幅を広げていただきます。 ■業務詳細： （1） データの整理・準備（未経験OK） ・売上データや調査データの収集・整理 ・分析しやすい形式へのデータ加工 （2） データ分析・振り返り ・キャンペーンや販促施策の効果検証 ・「なぜ売れたのか」をデータから分析 ・簡単なレポート作成および改善提案 （3） 業務改善・効率化 ・ツールを活用した業務効率化 ・集計作業の自動化や仕組みづくり ■この仕事の魅力 ・自身の分析や気づきが、販売戦略に直接活かされる ・未経験からデータ分析スキルを習得可能 ・他部署との連携が活発で、アイデアを発信しやすい環境 ■使用ツール（入社後に習得可能） ・Excel / SQL（データ抽出・集計） ・Tableau（データ可視化） ・Kintone など（業務改善ツール） ■組織構成： ・少人数（3名）のチーム体制（男女混合） ・相談しやすく、フォロー体制あり ・チームで協力して進めるスタイル ■当社について： 4社が統合して設立され、1,500名を超える従業員を誇っており年商も数百億円程度と上場企業と同等の規模を有しております。海外進出にも積極的で、グローバルを意識した事業戦略を行っております。また青果業界はIT導入が難しい業界ですがITを駆使した省人化などの業務改善にも積極的に取り組んでおります。 変更の範囲：会社の定める業務

【東証グロース上場／ハイブリッドワーク／導入社数95万社超え／国内最大級ビジネスチャット「Chatwork」展開】 ■業務内容： アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードし、組織全体におけるデータ利活用の促進担います。 1. アナリティクスエンジニアとしてデータマートとデータモデルの設計・構築 - メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築 - dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化 - 横断セールス/マーケティングデータマートの構築 - 事業管理・IR向けトラストデータの整備 2. データ分析とインサイト提供 - ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行 - ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 - 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析 - 失注要因分析、ユーザー転換分析などの分析 3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用 - Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 - 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 - レポーティング業務の効率化と自動化 4. チーム協業とステークホルダー連携 - ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙 - ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 - データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 - データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業 ※必須要件※ 【スキル】 ・SQLの実務経験（5年以上） ・大規模データセットの処理経験 ・データマートおよびデータモデルの設計・構築経験 ・クラウドデータウェアハウスの実務経験 ・AWS、GCP、Snowflake、TreasureDataなどでの本番運用経験 ・生成AIを活用した開発および業務効率化の実践経験 ・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験 変更の範囲：会社の定める業務

■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： タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。 当社ではエンドユーザーとタクシー事業者の双方から大量のデータを収集し、プロダクト改善や事業の意思決定に関わる分析を日々行っています。累計3,500万ダウンロードを超えるユーザーの行動データ等、1日に10億レコード規模のデータを扱うことができる環境は日本になかなかありません。 社内ではデータの生成・収集・加工をデータエンジニアと分業する体制が敷かれており、アナリストが本来の分析業務に集中できる環境が整っています。 プロダクトと事業に深く寄り添い、交通・社会課題の解決にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 ■業務詳細： ・タクシー配車サービスGO事業に関するデータ分析 ・定量的な意思決定サポートおよび施策評価 ・課題の発見から提案までを主体的に行うプロダクト分析 ・データの定量モニタリング ・SQL（BigQuery）、Python、R、Lookerなどのツールを使用してデータ分析を実施 ■募集背景： タクシー配車サービスGO事業のデータ分析需要の高まりに伴い、データアナリストの増員を図ります。このポジションでは、事業の成長を支えるためのデータ分析とインサイト提供を強化します。 ■魅力： ◎本ポジションのミッションは「データから得られる様々なインサイトを発信することでプロダクトや事業を正しい方向に導く」です。 └単なるデータ分析ではなく、プロダクトや事業を”根幹から”見つめていくポジションで、組織からのプレゼンスも非常に高いです。 ◎日本有数の動体データを扱っていただきます。 └3,500万ダウンロードのユーザデータ・累計数億kmを超える走行データ（地球の円周の数百〜数千倍の走行データ）を抱えています。 ■所属組織： ・人数：データインテリジェンス部全体で25名、そのうちデータアナリストは10名。 ・役割：プロダクトマネージャーや開発チームと連携し、タクシー配車サービスGO事業のデータ分析を担当。データ分析を通じて意思決定をサポートし、施策評価やプロダクトの改善に貢献します。 変更の範囲：会社が指定する業務全般

社内カンパニーとして2018年に設立された『データアドベンチャーカンパニー』に配属となり、データアナリストとして以下の業務をお任せします。 ■大切にしている価値観 『分析やデータ活用は、ビジネスに価値を生むための手段のひとつ』 当社が考えるデータのプロフェッショナルとは、 データを手段として使ってビジネス成果に結びつけられる人材です。 データ分析は中間成果物なので、それだけでは利益になりません。 分析して終わり、データ基盤を作って終わりではなく、施策に落ちて成果を生むか、 成果をどう測定し検証するかまで考え、業務の中で改善をし続けられる人です。 ■仕事内容 顧客先に常駐し、「クライアントの中の人」としてデータ分析に基づいた顧客のビジネス課題解決に向けた包括的なサポートを行います。100％直請けの案件で、ご希望や、キャリアプラン、お持ちのスキルに合わせた案件に携わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ 戦略策定からデータ活用によるご提案まで一貫して携わり、顧客の最適な意思決定を支援します。 ◎ヒアリングによるデータ活用戦略立案〜方針策定 ◎必要なデータの抽出、集計（SQLなど） ◎可視化、分析（GA・BIツールなど） ◎意思決定やネクストアクションにつながる示唆出し、提案 ◎施策案出し、施策評価 ※ひとりがすべてを担うのではなく、チームでご支援することが多いです ■事例 ◇大手通信会社での融資サービスの分析（Web解析、顧客分析、BIツールによるデータの可視化） ◇EC事業会社にて、事業部全体にデータドリブンな意思決定プロセスの定着（データ分析基盤の再構築、予測モデルを取り入れた目標設定） ◇大手ソーシャルネットワーキングサービスでのデータ分析基盤整備とデータ分析とtableauのダッシュボード作成 ◇スポーツ関連IoT企業にて、分析業務の属人化による課題を仕様書の整備やデータの可視化により解決 ■取り扱うデータ 売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心 ※案件により異なります ■データアドベンチャーカンパニーとは データプロフェッショナル人材が顧客先に常駐し、データ利活用の面から顧客のビジネス成長やDX推進を促す事業を展開しています。 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

〜IT経験を活かしてデータサイエンティストに挑戦できる〜 ■業務概要： 当社にて、データサイエンティスト業務をお任せします。お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指し、コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、企業内製化支援まで幅広く対応します。 定期的なチーム会や技術レクチャーなど、交流やフォロー体制も整っているため、データサイエンス領域の経験がない方も安心して業務に取り組めます。 ■業務詳細 ◇データクレンジング ・データの収集、抽出、加工、集計 ・業務活用に向けたデータ整形 ・効率化できる業務の分析と自動化による改善 ◇データ基盤の構築・運用 ・分析に必要なデータの変換・整理 ・データ保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装 ◇ビッグデータの分析 ・PythonやRを用いたプログラム作成、分析ツールの活用 ・分析結果に基づく業務改善支援 ◇分析結果の可視化 ・Tableau、PowerBIなどを用いたグラフ化・レポート作成 ◇データサイエンス養成講座の運用 ・企業向け研修の提案・実施 ・教材作成や講師業務 ■プロジェクト例 製造、通信、通販、金融など、ビッグデータを保有する企業の案件が中心です。 【小売業界某企業】 ◇導入目的 商品の特徴や季節ごとの売れ筋を軸にした需要予測の精度向上 ◇導入効果 ・最適な値引き率の把握により、効率的なキャンペーン選定が可能 ・売上が10％アップし、廃棄ロスも減少 ◇分析の流れ ・売上データや割引データを基に統計的手法を検討 ・複数の予測モデルを構築し精度を検証 【IT業界某企業】 ◇導入目的 顧客アンケートから特徴的な顧客タイプを抽出し、セグメント化による施策立案 ◇導入効果 ・顧客セグメント化に基づくプロファイリングで販売促進を実現 ・似ている顧客グループ間の違いを明確化し、戦略を最適化 ◇分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、頻度や傾向を分析 ・クラスタリングによる顧客セグメント化と特徴比較 ■開発環境 ＜開発言語＞Python、R、SQL、他 ＜使用ツール＞Tableau、PowerBI、Snowflake、SAS、Azure、GCP、AWS ※入社後に学習可能 変更の範囲：会社の定める業務

【40以上の事業を展開する年商1400億円超のメガベンチャー／分析したデータが意思決定に反映／大規模完全独立資本で成長環境の中で様々なチャレンジができる環境】 ★RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ／音声データといった非構造化データを扱うことができます★ ■業務概要： 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的に、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリストの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ■業務内容：データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ・事業課題に即したデータ分析の設計 ・データの抽出・可視化・分析 ・分析結果の報告及び施策提案 ・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ■扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ■使用技術 ・言語：Python、R、SQL ・データ基盤：BigQuery ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境：Linux ・クラウド：Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理：Git、Github ■メンバー構成(2025年7月) マネージャー1名、データサイエンティスト3名、データアナリスト4名、データアーキテクト6名 変更の範囲：会社の定める業務

〜リモート勤務OK×労働時間7hで働き方の自由度が高い／テレビ朝日Gの安定基盤で毎年昇給／テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジ〜 当社ではテレビ視聴に関連するビッグデータを中心としたビッグデータシステムの開発と運用に力を入れています。更なる事業拡大を推進するために、データサイエンス領域を担いアドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。 ■業務概要： 蓄積された様々なデータからGCPサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。ご入社後まずは、テレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務等を行っていただきます。 ■案件例 ・番組編成検討のためのTV視聴者分析 ・TV広告／インターネット広告効果分析 ・TV広告最適枠分析 【具体的には】 ・データ分析設計 ・数理統計や機械学習を用いた分析業務 ・Python、SQLを用いた分析フローの実装 ・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン ・付随するクライアント対応全般 ■開発／分析環境 ・開発／分析言語：Python ・GCP利用サービス：BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI、ワークフロー、Looker ・AWS利用サービス：S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker ・その他ソフトウェア：MySQL、Docker、JupyterNotebook ・ソースコード管理：Git (GitHub) ・プロジェクト管理：GitHub ・その他ツール：Googleスプレッドシート、Googleスライド、Excel、PowerPoint ■魅力 ・クラウド、データ収集／分析関連の最新技術を学び、経験することができる ・テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジができる ■当社について 当社は「テレビ朝日」の関連会社として、幅広いデジタルソリューションを提供する企業です。テレビならではの幅広いユーザー層と圧倒的な顧客リーチ力を活かしつつ、DXを加速し、ネットやモバイルで新たな付加価値を創出していきます。 変更の範囲：会社の定める業務

■役割： ・サステナビリティという定型的な分析が定まっていない領域において、探索的な分析を支援するデータ整備 ・分布・基礎統計量などデータに関する初期的な可視化 ・探索的な分析後、商用サービスとしてのデータ整備/管理 ■業務内容： オープンデータ化が始まった電力データ、業務を通じて生まれるデータ、その他データを統合することで、社会のサステナビリティ向上を実現します。 例えば、以下のような取り組みを進めています。 ・データのトレーサビリティを担保することで、グリーンであることを証明された電力を24時間、安定供給する ・調達〜製造〜物流〜販売〜消費にわたって、どこでどのような環境負荷・無駄が生じているか分析し改善手段を実行する ・電力データと自治体が保有するデータを統合することで、要介護の予兆（フレイル）を捉え、早期介入することで社会保障費を削減するとともに、高齢者のウェルビーイングを維持・向上させる 但し、いずれも定型的なデータ分析を探索しているフェーズです。 データサイエンティスト・データエンジニアと協働し、分析を加速します。環境意識の高くない方でも自然に環境貢献できるよう、JDSCのエネルギーチームとLeading Companyが商品/サービスをサステナブルに変えていくポジションです。 ■開発環境： 言語：Python, SQL等 IaC：Terraform等 データベース：RDS/Aurora, MySQL/PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure等 ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence ■特長： 私たちのチームはみなさまに以下の価値をご提供できます。 ・実践的な経験：戦略コンサルティングやデータサイエンス・データエンジニアメンバーとともに、プロトタイプから社会実装まで幅広いフェーズに関われます。 ・技術的成長：様々な補助制度やツール・環境があり、最新のデータエンジニアリング技術に触れられます。 ・社会的インパクト：クライアントの事業成長と変革を通じ、社会課題の解決に貢献できます。

【フルリモート可／年4回査定／研修制度充実／文系歓迎／自社サービスである「Lake house」のプラットフォーム導入プロジェクト】 ■業務内容 「Lakehouse」プラットフォーム導入にあたり、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。 ※変更の範囲：会社の定める業務 ＜チーム体制＞ ・PM2名 ・データエンジニア3名 ・インフラエンジニア1名 ＜業務例＞ （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。 ■開発環境 言語：Python,SQL,Q言語 インフラ：Microsoft Azure,AWS データプラットフォーム：Databricks 可視化ツール：Tableau,PowerBI ソースコード管理:GitHub 案件開始〜2週間 ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 1か月〜2か月目 ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 2か月〜3か月目 ・ダッシュボードの試作 ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 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

★トヨタ系大手メーカーの基幹システムに携われる安定×成長環境 ★製造〜出荷まで一貫したデータを扱い、DXの中核人材へ成長可能 ★自社内開発だからこそ、業務改善や企画にも深く関われる ★裁量を持って「作るだけでなく変える」エンジニアへ ■募集背景 当社では、生産管理・製造・会計領域におけるDX推進を強化しております。 製造業における競争力向上には、業務プロセスとITの高度な連携が不可欠であり、その中心となるのが基幹システムです。 現在、既存システムの改善や刷新に加え、データ活用や業務効率化のニーズが急速に高まっており、よりスピーディかつ柔軟に対応できる開発体制の内製化を進めています。 この変革期において、単なる開発担当に留まらず、業務理解を活かして改善提案まで担えるエンジニアを募集いたします。 ■入社後の業務イメージ ・既存の生産管理／出荷／在庫システムの仕様理解 ・SQLを用いたデータ抽出・分析、データ構造の把握 ・小規模な改修や機能追加から開発業務に参画 ・徐々に業務部門との折衝や要件定義へ拡大 段階的に業務範囲を広げるため、いきなり全てを任せることはありません。 業務知識とITスキルの両軸で成長できる環境です。 ■業務内容 ・生産管理／製造／会計システムの設計・開発・保守 ・既存システム（AS400等含む）の機能改善・刷新対応 ・業務部門との要件定義、業務分析、改善提案 ・ローコード／ノーコードツールを用いた開発・業務効率化 ・データ基盤（DB／BIツール）の設計・データ連携 単なる開発業務に留まらず、業務改善・DX推進の中核として関与いただきます。 ■即戦力として期待すること ・SQLを用いたデータ抽出／分析による課題の可視化 ・受注〜生産〜出荷までの業務フロー理解 ・ユーザー部門と連携した実行力のある提案 ■企業・業務の特徴 当社はトヨタ全車種に製品供給を行うグローバルメーカーであり、製造工程の高度化・最適化が事業成長の鍵となっています。 そのため、IT部門も「守りのIT」ではなく「攻めのIT」として位置づけられており、現場変革をリードする役割を担っています。 製造〜在庫〜出荷までの一貫したデータを扱えるため、データ活用やBI領域へのスキル拡張も可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

■□モビリティテック（自動車×IT）を中心とした様々な事業展開中／人生に大きく影響する意思決定をサポートし、ライフイベントの価値を高める事業を推進／直近3年の年平均成長率205％超、第2創業期□■ ■業務内容： 当社の各事業における計測設計・データ基盤構築・分析を担当いただきます。 （1）GA4の計測設計・実装 ・計測要件の整理とイベント設計（カスタムイベント／パラメータ設計） ・カスタムディメンション・メトリクスの設計、コンバージョン計測設計 ・Google Tag Manager（GTM）を用いたタグの設計・実装・管理・運用 ・計測品質のチェック・デバッグ、データ欠損や不整合の検知と改善 （2）BigQuery等を用いたデータ基盤設計 ・GA4 データの BigQuery エクスポート設計、データセット／テーブル設計 ・データパイプライン（ETL）の設計・構築、各種データソースの統合 ・SQL による集計ロジックの設計、クエリの最適化とコスト管理 ・分析用データマートの整備、データ品質・ガバナンスの担保 （3）可視化・分析・示唆出し ・Redash・Looker Studio 等の BI ツールを用いた可視化・ダッシュボードの構築、KPI モニタリング基盤の整備 ・ユーザー行動分析・ファネル分析・CVR/CRO 観点の分析 ・KPI 設計と効果測定、A/B テストの設計・評価 ・分析結果のレポーティングと、マーケ・開発・事業部への施策提案 ■このポジションの魅力 ・業界最大規模のプラットフォームが生み出す大量かつ良質なデータを扱えます。 ・計測設計からデータ基盤、可視化、示唆出しまで上流から下流まで一貫して担当できます。 ・分析結果がそのまま施策・プロダクト改善に反映される、裁量の大きい環境です。 ・エンジニア・デザイナー・マーケターと密に連携し、スピーディに意思決定できます。 ■組織やチームについて： マーケティング本部は WEB マーケター・編集メンバーを中心に構成され、平均年齢は 30 代です。 子育てと仕事を両立しながら活躍するメンバーも多く、フレックス・リモートを活用した柔軟な働き方を尊重する環境が整っています。 変更の範囲：会社の定める業務

~AWS×データ分析で大手企業のCX改革を上流から担う成長環境~ ●要件定義〜構築運用まで一気通貫でスキルを広げられる環境 ●研修支援や最新基盤で市場価値の高い技術が身につく環境 ■業務概要 AWS環境を活用したシステム開発や運用改善を通じて、顧客体験（CX）の向上を支援するエンジニアとしてご活躍いただきます。 主なお客様は保険・金融関連の大手企業様で、お客様の課題や状況に応じて、システム構築・改善の提案から、開発・運用・施策実施までを担っていただきます。 ■業務詳細 ・顧客課題にあわせた技術検証 ・AWS環境でのシステム設計・構築・運用（EC2、Lambda、StepFunctionsなど） ・SQLやPythonを用いたデータ加工・集計・レポーティング ・顧客要望のヒアリングと要件定義の策定 ・開発ベンダーとの連携（要件伝達・各工程レビュー） ・既存業務の課題把握と改善（内部改善ツールの開発など） ・障害発生時のリカバリー対応と改善策の実行 ・プロジェクト管理（WBS作成、進捗管理、課題管理） ※将来的には、上流工程（設計・提案）やチームマネジメントにも挑戦可能 ■業務の魅力 ・提案・分析・開発の3つの部署が１つの部門として編成されており、役割毎の壁を廃したスピーディーなコミュニケーションが可能です。AWSのデータ分析機能（Bedrock・QuickSightなど）やSnowflakeの実践的ノウハウが身につきます。 ・単なるマーケティングリサーチや開発に留まらず、結果のフィードバックや活用まで提供・支援できます。 ・様々な制度（サンドボックス環境の提供・研修費支援・書籍購入支援・ナレッジWiki）を通じて技術やキャリアを伸ばせる環境です。 【開発環境】 プロジェクト管理：ASANA コミュニケーションツール：Microsoft Teams、Zoom クラウド環境：主にData Analytics & Database領域 　 　AWS（EC2、StepFunctions、Lambda、RDS、Bedrock など）,Snowflake　など 【使用言語】 おもにSQL、Python、その他スクリプト言語 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要： コンプライアンス事業を行う当社にてプロダクトマネージャーをお任せします。 自社SaaS「RiskAnalyze」の戦略策定から機能開発リードを担当し、膨大なデータをユーザーの意思決定に繋げるUX設計を担います。 ■業務内容詳細： ◇中長期ビジョンに基づくプロダクト戦略・ロードマップの策定 ◇LLMを活用したリスク要約やデータ可視化等の新機能要件定義 ◇エンジニア・デザイナーと協働したUI/UX設計および進行管理 ◇営業・CSと連携した顧客ニーズ抽出および市場・競合分析 ◇SQL等を用いたデータ抽出・分析に基づくプロダクト改善の実行 ■技術スタック・ツール： ・管理／設計：Notion、Github、Figma、Claude Code、GithubCopilot他 ・分析：SQL、Google Analytics（一部Python） ・コミュニケーション：Slack、Zoom ■魅力： ◎独自の膨大なリスク情報DBとLLM等の先端技術を組み合わせた開発に携わることができます。 ◎「KYCの社会インフラ化」を目指し、不適切な経済取引を防ぐ社会的意義の高いミッションです。 ◎リモートを基本とした柔軟な働き方が可能です。最新ツール（Claude CodeやGithub Copilot等）を積極導入するモダンな環境です。 ■配属組織： 少数精鋭の専門家集団です。エンジニアやデザイナーと密に連携する環境です。 ■当社について： 世界中でeKYCによる本人確認が当たり前になる中、近年日本においてもコンプライアンス遵守の必要性が高まっています。当社は企業や個人が安心した取引を行える世の中を当たり前にすべく、数クリックするだけでリスク情報を確認することができるソフトウェアを開発しており、日経などの数多くのメディアにも取り上げられるまで急激に成長しています。 圧倒的に需要が高く、どの企業も拡大するタイミングには必須となるリスク管理向けサービスで新しい社会インフラを構築していきます。 変更の範囲：当社業務全般

【幅広いシステムの開発に携われる！／平均勤続年数約10年と長期就業できる環境◎／月平均残業25h／土日祝休み】 ■業務概要： 群馬県内および近隣自治体向けのSI（直販）に携わっていただきます。 エクシオグループおよび当社取引先の企業が提供するサービスやシステムの顧客への提案、適用および保守、自治体から受託するアプリケーションの開発をお任せします。 ※様々なシステム開発案件の最上流工程から携われます。 ■業務詳細： ＜業務分析＞ 顧客とのヒアリング、顧客業務とパッケージシステムのFit&Gap顧客データ調査・分析等を行い、課題や問題点、顧客要件の整理・分析を行います。 ＜要件定義＞ 顧客要求事項をもとに、システム要件を明確にします。 ＜システム開発＞ ウォーターフォール型の開発プロセスで、システム要件に基づきマスタやパラメータ設定仕様、カスタマイズ仕様、データ移行仕様等の設計を行います。 各仕様に基づき、パッケージカスタマイズ、データ移行プログラム構築、マスタやパラメータ設定、単体・結合・総合テストを行います。 ＜保守＞ 法改正対応、パッケージ機能強化、顧客要望対応などに伴うパッケージプログラム改修・適用、本番処理立会い、顧客からの問合せ対応等を行います。 ■開発環境： ・サーバ：AWS　EC2、専用クラウドサーバ ・OS:Windows ・フレームワーク：Spring ・DB：Oracle、PostgreSQL ・言語：Java、Python、JavaScript、C#、C++、SQL、PL／SQL ■案件例： 業務システム系：生産管理システム、会計システム、販売管理システム等 ■当社の特徴： ＜環境＞ 年間休日124日、退職金制度、家族手当あり、産休・育休取得事績ありと、安定した長期就業が叶う環境です。 ＜スキル／キャリアアップも可能＞ 半年に1度上司との面談を行うなど、キャリア形成にも力を入れています。 ※社内研修やeラーニングの社内で受講できる教育のほか、希望すれば社外のベンダー研修やセミナーにも参加できるため、個人のスキルを磨くことも可能です。 ＜企業の安定性◎＞ 市役所、区役所が取引先となっており、安定的に受注しております。 変更の範囲：会社の定める業務