【適性検査なし／福利厚生充実◎大手メーカーと多数取引あり／研究者を大事にする社風です／ワークライフバランスが整う】 ■業務内容： ロボット動作学習関係に伴うデータ収集＋データ解析をお任せいたします。 現在のスキルを活かしながら伸ばし、新たなスキルをつけてチャレンジができる環境です。 ■当社のキャリアプラン： 1）初期研修：導入研修 就業規則や評価制度の説明など 2）配属先での就業スタート 3）入社3年目〜キャリアUP支援制度 ※面談を行い、ご本人の強みを更に強化し弱みを補うための技術研修を受講。 ベテラン技術者の指導やe-learningも充実しています。 ご希望を最大限加味してキャリアUPや給与UPのサポートをいたします。 ■魅力： ・「FOR Alliance System」という、担当営業、クライアントリーダー、シニアエキスパートの3者によるサポート体制があります。 ・ワールドインテックのワークスタイルは、あなたのキャリア形成をともに考え、自分にあった分野・勤務地で働けるというワークスタイルです。 ・実務に必要なスキルを身に付けることができる教育研修制度があり、様々な技術を身につけることができます。 ・現在のスキルを伸ばしたい方・新しいスキルを身につけたい方、エンジニアから管理職を目指す方、様々な方が活躍できるフィールドを用意しています。 ■当社について ・当社は、アウトソーシングの進化形である「コ・ソーシング」という概念を掲げ、ヒューマンリソース部分での量的支援だけでなくお客様の課題解決に共に取り組みながら、日本のものづくりの発展に尽力してまいりました。 ・重要項目として位置付ける「人材育成」を強みに、その変化に柔軟に対応し、適材適所で「人」が活躍できる場を創出することで、人々の夢を叶え、その潜在能力を開花させ、よりハイレベルな成果を生み出し、お客様の発展に寄与してまいります。 変更の範囲：会社の定める業務

〜東北電力グループ／安定した経営基盤／年休121日／福利厚生充実◎〜 ■業務内容： 東北電力グループの情報システムの企画・コンサルティングから開発、保守、運用までトータルソリューションを提供している当社にて、AI／生成AIを活用したシステムの設計や構築・開発のいずれかをご担当いただきます。 ■業務詳細： ◇AIアプリケーションの設計、実装、テスト ◇システムへのAI実装、データ・画像分析／活用を設計、開発 ◇開発後の運用・保守作業 ■歓迎条件： 別途記載の必須条件と併せ、以下経験等のお持ちの方は歓迎です。 E資格、G検定、AWS Certified Machine Learning-Specialty、AI-102：Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution ■働く環境： ◇年間休日121日で、住居手当、資格取得祝金、カフェテリアプランなど福利厚生充実しています。 ◇時差勤務可、在宅勤務（単独で業務遂行が可能になれば週1〜2日程度）可能です。 ◇管理系特別管理職と技術系特別管理職の2通りのキャリア選択が可能です。 ◇65歳までの雇用（フルタイム・パートタイム）があります。 ■企業特徴・強み： ◇1954年創業。東北電力のグループ企業として、東北電力のITソリューション業務を担当しています。（略称：TOiNX（トインクス）） ◇システムの企画開発からインフラ構築、運用保守／情報機器販売に至るまで、総合的な情報システムサービスを提供しています。 ◇TOiNXは、東北電力の情報系企業3社が合併し創設した、東北電力企業グループのIT企業です。平成13年に各分野で強みを持つ情報系企業が合併しています。各社を通じて創設以来50年以上にわたり電気の安定供給に取り組んできた各社が現在は一つの会社となり、東北電力グループ各社、自治体、一般企業に向けて情報システムのトータルソリューションサービスを提供する事で、地域の発展に貢献しています。

■概要： 当行およびMUFGグループのデータ利活用・AI活用を支えるデータ基盤領域において、企画・要件定義から開発、データマネジメント、基盤更改プロジェクトの推進まで一連の工程を担います。 ■業務内容： 具体的には下記のような業務を想定しています。 ・MUFG各社の膨大なデータを集約・加工し、AI・BI活用に向けたデータパイプラインの企画・開発。 ・DWH、データレイク、マーケットプレイス等のデータプラットフォーム企画・推進。 ・データガバナンス、データアーキテクチャ設計、生成AI活用検討。 ・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント。 ■配属先情報： 入行後は、三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社に出向いただきます。同社では当行を中心に、MUFG各社のシステム企画・設計・開発・移行・保守管理を行っています。配属部署では、当行およびMUFGグループのデータ利活用・AI活用を支える情報系システム領域を担う組織です。膨大なデータをビジネス価値につなげるため、データ基盤やDWH/データレイクの企画・開発・保守、AI・BI活用に向けた基盤高度化、大規模更改やモダナイズを推進します。銀行の業務・企画部門や外部パートナーとも連携し、要件整理やアーキテクチャ検討など上流工程から関与しながら、技術と業務の両面からMUFGの変革を支えています。 なお、出向による勤務地の変更や報酬・福利厚生面での待遇差はございません。 ■魅力・やりがい： 日本最大級・世界有数の金融グループが保有する膨大なデータを活用し、AI・BIの高度化や大規模データ基盤更改に上流から関われます。データ品質が事業競争力を左右する環境で、アーキテクチャ検討から実装・改善、海外製品や先進技術の導入検討まで幅広く担い、MUFGのビジネス変革に直結する貴重な経験を得られます。 ■キャリアパス： 少なくとも入行後数年はシステム開発現場でご活躍いただきます。プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー等、役割・担当プロジェクト数を拡大しつつ開発現場で活躍を続けることも可能ですし、銀行に帰任し銀行・MUFG全体のアーキテクチャ戦略の企画・推進などに従事することも可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かしAIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集〜 ■業務内容： 各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ■具体的な業務内容： ・AIエージェントの設計・実装（LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発） ・プロンプト設計およびLLM統合（構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など） ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援（Claude Enterprise、Cursor等） ■開発環境・社内ツール： AI開発：Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API：Claude API（Anthropic）、Gemini（Vertex AI）、OpenAI GPT AIフレームワーク：LangChain、LlamaIndex 自動化：Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド：TypeScript（Hono）、Python（FastAPI） データベース：PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ：GCP（Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery） プロジェクト管理：Confluence、Jira、GitHub Enterprise 変更の範囲：会社の定める業務

〜データアナリスト／「リヴリーアイランド」「ポケコロ」などの分析サポート／SQL経験者歓迎／大量データの分析・レポーティング／多国籍かつ多様な職種のメンバーと協働／年間休日123日〜 ■当社について： 人々が想い描く「好きなこと」や「叶えたいこと」など、一人ひとりの感性をカタチにするデジタルワールドを創造しています。お客様一人ひとりが主役となり、自ら選んだアイデンティティでオリジナルの世界を作り上げ「デジタルワールドの中で生きる」新たな体験の実現を目指しています。 ■背景： さらなる成長を目指して事業拡大を進めており、アナリスト・リサーチャーの人員増強が必要です。分析技術に長けていることだけが重要ではなく、論理的思考力／統計的な知識／柔軟な思考力／コミュニケーション能力、なども重視しています。 ■概要： 分析組織は、横断組織という形をとっており、ポケコロツイン、リヴリーアイランドなど、各プロジェクトに担当をアサインしています。 各プロジェクトのKPIに対する課題解決や戦略立案を支援するため、SQLを用いたアプリ内の行動ログ分析を主に担当します。必要に応じて Python を使用した因子分析・クラスター分析なども実施しますが、AIも利用しながらでも問題ないので、Pythonのスキルは必須ではありません。 組織にはリサーチャーもいるため、アプリ内で実施したアンケート結果とログデータを紐づけた分析を行う場合もあります。 ■主なツール／環境： ・データ基盤： 　 Google Cloud Platform／BigQuery／Cloud Composer（Airflow） ・BIツール・レポーティング： 　-SSRS／Redash／Looker Studio／Googleスプレッドシート ・その他： 　GitLab（CI/CD）／GitHub ■魅力： 本ポジションでは、依頼された分析をこなすだけではなく、自ら課題を見つけ、分析から得た知見をもとに提案まで担い、施策の実行自体はプロジェクト側になりますが、実行判断に影響を与える重要な役割です。現職において 「分析結果を出すだけで終わってしまっている」 「意思決定に活かされている実感が持てていない」 と感じている方には、非常にやりがいのある環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

【多数の案件から成長に適した案件をアサインします／希望勤務地を最大限考慮するため、転居不要／充実の研修体制】 ■募集背景 既存の価格情報管理業務を効率化するため、価格DBを中心とした新システムを構築するプロジェクトを開始します。 要件定義から運用設計まで一貫して対応できる体制を強化するため、即戦力となるエンジニアを募集します。 ■職務内容 価格情報管理システムの構築における要件定義、基本設計、詳細設計、DB設計、環境構築、開発、テスト、リリース、運用設計までの全フェーズに参画いただきます。 Azure環境での構築、Webシステム＋PowerBI連携、既存データの移行、権限管理（AD連携）なども含まれます。 ■ポジションの魅力 ・エンド直案件で、顧客と直接コミュニケーションを取りながら上流工程から携われます。 ・クラウド（Azure）、BIツール（PowerBI）、データベース設計など幅広い技術に触れられる環境です。 ・要件定義から運用設計まで一貫して経験できるため、スキルアップ・キャリアアップに最適です。 ■会社の特徴 当社は正社員として技術者を雇用し、技術力を提供するSES（技術者派遣）事業を中核とする企業です。 テクノプロ・ホールディングスの中核企業として、30,000名超のエンジニアを擁し、業界最大級の規模と安定した経営基盤を築いています。 当社では、年齢や在籍年数ではなく、「市場価値・専門性（マーケットバリュー）」を軸に評価を行っています。 〜誰に評価されるかではなく、何を評価されるか〜 という明確な評価基準を採用しており、評価体制の分かりやすさも特徴です。 その結果、50代以上のエンジニアが1〜2割超在籍し、支店によっては70代で現役の社員も活躍しています。 ベテラン層も例外ではなく、現場・顧客からの信頼を軸に第一線で価値を発揮し続けています。 また、客先常駐に加えて、受託開発や自社プロジェクトに関わる機会もあり、PL／PM／スペシャリストなど、年齢に応じて役割を進化させながら、20年先を見据えたキャリア形成が可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

＜データエンジニアやデータアナリストの経験活かす◎プライム上場◎クリエイティブエージェンシーのパイオニアとしてクリエイターの人材派遣、人材紹介、各種制作に関する請負等のサービスを展開／フレックス＞ ■業務内容： 現在当社ではデジタルマーケティングにおけるクライアントの課題解決のため、様々な案件で多数のマーケティングコンサルタントが活躍しております。 有難いことにクライアントから高い評価をいただいており、右肩上がりの成長を続けている状況です。 今後さらなる事業の拡大を目指し、新たにマーケティングコンサルタントを募集することとなりました。 入社後はご経験を活かして下記の業務に携わっていただきます。 ■業務詳細： ◎クライアントとの課題ヒアリング ◎施策の提案 ◎必要な人員の精査＆チーム編成 ◎要件定義〜実装 【例えばこんなプロジェクトに…】 ◎BIダッシュボード開発（Tableau、PowerBI等）とそれに伴うデータマート開発 ◎DWH構築 ◎MAツール導入（Salesforce Marketing Cloud、Marketo、Adobe Campaign等）やシナリオ設計・数値改善 ◎ECサイトでの行動データ分析及び可視化…etc. ■募集概要： プロジェクトマネージャーとしてのご経験をお持ちの方はもちろん、データエンジニアやデータアナリストとしてのご経験を活かしてプロジェクトマネージャーにステップアップされたい方も歓迎です。 また上流工程だけでなくご自身で手を動かしたいといった方でもご希望にあわせた形でプロジェクトに携わっていただくことが可能です。 まずは気軽にご応募いただき、カジュアルにお話しさせてください。 ■入社後に使用する可能性の高い言語やツール、DB： ・Google Analytics ・Google Tag Manager ・Adobe Analytics ・SQL ・Python ・Tableau ・GCP ・AWS ・Treasure Date ・snowflake ・Salesforce Marketing Cloud ・Adobe Campaign 変更の範囲：無

■業務内容 ・AI Readyデータ・Context Graphの構築とパイプライン設計（60%） AI/MLモデルとAIエージェントが「そのまま使える」高品質なデータをBigQueryを中核に作り・整備して供給する基盤を構築します。データ収集・統合（AWS S3・Redshift・Salesforce・Amazon Aurora等からBigQueryへ集約するETL/ELTパイプラインの設計・構築、Fivetran／Airflow／dbt core）。サービス横断コンテキスト連携、Context Graph（BOM/CADの親子関係・設計変換の来歴・判断根拠と確信度を追跡できるグラフ・イベントモデル）の設計。非構造データからのナレッジ抽出、AI Ready化（データモデリング・データカタログ整備）、データ品質管理 ・データ管理プロセスの最適化および自動化（30%） 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し自動化されたワークフローを確立します。Airflow・dbt coreによるデータ運用の自動化・コード化（IaC）、Cloud Run等でのAIエージェント基盤へのデータAPI／連携整備、Context Graph APIの整備、データカタログによるメタデータ管理 ・改善・技術検証（10%） モダンデータスタックや新技術のキャッチアップと検証。データパイプラインの改善提案、コードレビューへの参加 ■やりがい ゼロから設計するデータ基盤がそのまま複数のAIエージェントの精度を左右します。あなたが整備したContext Graphが、設計から購買までの統合体験を裏側から支えます。 ■3〜5年後の想定されるキャリアパス ・データ基盤組織を率いる「データエンジニアリングマネージャー」 ・Context Graphやデータ品質を極める「データアーキテクト」 ・AIエージェント連携に強みを持つ「MLOps／AI Platformエンジニア」 ■業務上の課題 ・商品・CAD・会話履歴など多様なデータをAI Readyな形に整える設計判断が求められる ・Context Graphのように社内に前例のないデータモデルをゼロから作る実行力が必要 ・技術進化と事業状況の変化に応じて、データ基盤の優先順位をタイムリーに見直す必要がある 変更の範囲：会社の定める業務

■概要： データエンジニアは、QVC Internationalをサポートし、Microsoft Azure上に構築されたデータレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートなどのデータプラットフォームの設計・開発・運用を担う、データエンジニアリングに特化したポジションです。 データ連携、ETL開発、BIプラットフォームのサポート、データガバナンスの推進など幅広い業務に携わりながら、ビジネス部門のステークホルダーと連携し、データドリブンな意思決定の実現を支援していただきます。 ■業務内容： Azureを基盤としたデータ基盤（Data Lake／DWH／Data Mart）の設計・構築・運用を担当するデータエンジニア寄りのポジションです。 データ統合、ETL開発、BI活用、データガバナンス推進まで幅広く関与し、ビジネス部門と連携しながらデータ活用を推進します。 ■具体的な業務内容： ・QVCのデータプラットフォームモダナイゼーションプロジェクトにおいて、Azure環境上のデータレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートの開発および移行を担当 ・DWH環境の保守運用 ・BI（Tableau、Power BI、Strategy）の保守運用 ・分析・業務運用のためのデータ準備 ・異なるソースシステムからのデータを統合するためのデータパイプラインの構築 ・データの統合・集約・構造化を行い、分析アプリケーションで活用可能な形に整備 ・データサイエンティスト、データアナリスト、ITビジネスアナリスト、およびビジネス部門の関係者と連携し、利用しやすい形式でデータを提供 ・経営層やアナリスト、その他エンドユーザー向けに集約データを提供し、分析結果を業務改善に活用できるよう支援 ・レガシープラットフォームおよび既存アプリケーションのサポート ・データマネジメントチームおよびソリューションアーキテクトと連携し、戦略的なデータアーキテクチャロードマップの策定を支援 ■当社について： 世界中に顧客数2,300万人、3億7,000万の視聴世帯数をもつ最大級のリテールグループ「QVC」。 アメリカQVCと三井物産の出資により、24時間連続生放送を実現する当社は開局しました。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容 ・データ基盤の開発、テスト、運用業務 ・データ連携、加工処理の実装および保守 ・データ利活用・AI活用に向けた基盤対応（データ整備・処理対応等） ・既存機能の改善および安定稼働の維持 ・関係者と連携した課題対応および改善活動 【具体的な業務内容】 ・データ処理や連携処理の実装およびテスト ・既存処理の改修・改善対応 ・データ利活用・AI活用に伴うデータ整備・対応作業 ・障害調査および対応、運用支援 ・設計資料・手順書の作成・更新 ・顧客および関係部門との調整のもとでの作業対応 ・運用改善や品質向上に向けた活動への参画 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を起点とした業務変革が加速しています。その中で、データ基盤は単なるシステムではなく、データ利活用や意思決定を支える基盤として、全社横断で重要な役割を担っています。 当組織では、大規模データ基盤の構築・運用に加え、その上でのデータ利活用やAI活用を見据えた高度化を推進しており、多くの業務部門や関係組織、外部パートナーなど、複数のステークホルダーと連携しながらプロジェクトを進めています。 本ポジションでは、その一員として、データ基盤の開発・運用および改善に携わりながら、データ利活用やAI活用を支える基盤づくりに貢献いただきます。実務を通じて経験を積み、将来的には設計や課題検討にも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 自動車業界の変革を支える大規模データ基盤に関わりながら、実務を通じて専門性を高められる点が魅力です。単なる運用や開発に留まらず、データ利活用やAI活用を支える重要な領域に携わることで、自身の仕事が事業価値に繋がる実感を得ることができます。 また、顧客や複数の関係部門と連携しながら業務を進めるため、技術力に加えてコミュニケーション力や調整力も身につけることができます。上流工程を担うメンバーと協働することで、将来的に必要となる設計力や課題解決力の基礎を実践的に養うことが可能です。 段階的に責任範囲を広げていく中で、データ基盤領域のエンジニアとして着実に成長できる環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜東京電力グループの安定性◎／社会インフラ×ビッグデータ解析／研究開発〜実装まで一貫担当／フルフレックス／年休124日／在宅相談可〜 ■採用背景： 電力需給の安定運用や新たな価値創出を目的に、気象データや電力データの活用高度化が進んでいます。 分析から実務適用まで一貫して担う体制強化のため、ビッグデータ解析・予測モデル開発を担う人材を増員募集しています。 ■職務概要： 当社の電力需給領域において、ビッグデータを活用した分析・予測モデルの研究開発を担当いただきます。 解析・モデル構築にとどまらず、実運用への適用を見据え、関係部署と連携しながら価値創出に貢献いただくポジションです。 ■業務詳細：似ている内容（分析／モデル／改善）を1行に統合しまとめています／研究〜実装〜事業活用の流れが分かる構造に整理 ・気象・電力関連の大規模データを活用した分析および需給予測の実施 ・R／Pythonを用いた回帰分析・機械学習による統計解析およびモデル設計・開発 ・予測モデルの精度検証・改善および高度化手法の検討、新規モデルの構築 ・分析結果に基づく示唆出しおよび業務への適用検討、関係部署との連携・推進 ・自社データの新規利活用の検討（新規事業創出含む）およびプロジェクト管理 ■組織構成： 3チーム体制（各約4名） 20代〜50代まで幅広い年代が在籍し、経験を活かしながら協働できる環境です。 ■本ポジションの魅力： 開発した予測モデルが電力需給の実運用に活用され、自身の成果が事業に直結します。 大規模データを活用した分析経験を積めるほか、研究から実装まで一貫して関与できる裁量ある環境です。 ■キャリアパス： 入社後は実装・検証からスタートし、経験に応じて分析手法の選定やプロジェクト推進へとステップアップ。 研究と実務の両面で専門性を高められます。 ■当社の魅力： 当社は電力インフラを支える事業を展開しており、社会的影響力の高いプロジェクトに関与できます。分社体制により専門領域ごとに事業を展開し、安定基盤のもとで技術力を発揮できる環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

【データエンジニア】プロダクト横断のデータ基盤をゼロから磨き上げ、事業成長に直結するアーキテクチャ設計をリード ■ポジション概要 COMPASSが提供する「キュビナ」は、全国170以上の自治体・2,300校以上で使われる教育プラットフォームへと急成長しています。プロダクト規模が拡大し、学習ログ（大規模イベントデータ）に加えて、営業／導入／顧客支援など事業データも増加。 ■採用背景 今後は 「プロダクト単体のデータ活用 → 事業全体のデータ活用」 へフェーズが移行しています。そのため、データ基盤を“つくる人”ではなく、“設計思想から決める人” を必要としています。 ■魅力 データが先進する企業は経験を作りにくい下記をすべて経験できる環境です。 ・プロダクト側のイベント設計への介入 ・事業データ統合のアーキテクチャ設計 ・経営レベルの意思決定に効く基盤作り ■仕事内容 ●データアーキテクチャ設計（基盤全体の思想づくり） ・DWH / レイク / マートの役割分担の再設計 ・命名規則・権限・データ粒度などの データガバナンスの仕組み化 ・プロダクト改善・事業成長に効くデータ構造の最適化 ●パイプライン構築・運用（複数データソースを統合） データソース例 ・プロダクトDB（CloudSQL）/ アプリログ ・学習ログ（高頻度・大規模） ・Salesforce（商談・導入データ） ・Zendesk（問い合わせデータ） ●運用領域 ・ETL/ELT（Argo Workflow） ・スキーマ変更の調整 / メタデータ整備 ・安定稼働・再実行性向上・コスト最適化（BigQuery） ●プロダクトのデータ仕様改善 ・イベント設計のレビュー・改善提案 ・スキーマ変更の合意形成 ・プロダクトチームと連携し、“データが使える形で作られるように”設計から伴走 ●データ利活用支援 ・Tableau / Looker / Sheets で使いやすいマート整備 ・データ提供のリードタイム短縮 ・データ辞書整備・ガイドライン策定・問い合わせ対応 ●組織体制 プロダクト開発ユニット プロダクトマネジメント部 チームの人数：4名（内正社員4名） 平均年齢：30代後半 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内最大級電子書籍×大規模データ／レコメンド×LTV最大化／生成AIでコンテンツ制作変革〜 ◎データ×AI連携による顧客体験価値の更なる向上に貢献 ◎作品の推薦アルゴリズムやキャンペーン設計を機械学習モデルを活用しながら実現 ■募集背景 国内最大級の電子コミックサービス「めちゃコミック」は、ユーザー数・コンテンツともに急成長を続けています。今後は単なる配信にとどまらず、データとAIを活用した“体験価値の最適化”と“コンテンツ制作の進化”を推進するフェーズへ。事業成長をさらに加速させるため、データサイエンス領域をリードいただける方を募集します。 ■業務概要 生成AIを活用し事業の根幹に関わるデータ分析・モデル開発を担当いただきます。分析だけでなく、戦略設計から実装まで一貫して関与いただくポジションです。 ■職務詳細※単なる分析業務ではなく、事業インパクト創出まで担います。 ▼作品推薦アルゴリズムの高度化 ・行動データやメタデータを活用した推薦ロジックの開発・実装・A/Bテスト ・新規ユーザーや多様な嗜好を持つセグメントへの対応、コールドスタート問題の解決 ・作品ごとのメタデータの精緻化 ※ご経験に応じて下記業務も担当いただきます。 ▼マーケティングの効率化 ▼生成AIを活用したコンテンツ制作支援 ■組織体制 データサイエンティスト・エンジニア・企画が一体となる少数精鋭組織となるいます。約10名弱ほどのメンバーで構成されており、ビジネスサイドと近い距離で意思決定に関わることが可能です。 ■キャリアパス 専門性を磨くスペシャリスト、組織や事業を牽引するリーダーの双方を目指せます。AI・プロダクト・マーケと横断的なスキルも獲得可能です。 ■働き方 フレックス制・在宅勤務手当あり。裁量高く、成果に集中できる柔軟な働き方が可能です。 ■企業の特徴／魅力 大規模データとエンタメの融合に加え、生成AIを活用した新たな価値創出に挑戦。データサイエンスが直接売上・ユーザー体験へ繋がる環境で、「分析で終わらない」手応えを実感できます。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： ・QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 ■業務詳細： ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析／テスト分析／テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合／障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ／AIエージェント実行ログ／不具合レポート／障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する ■開発環境： AIエージェント：Claude Code（SKILL／Sub-agent／Hooks／Agent Teams）／Devin／MCP Server テスト自動化：Selenium、Appium、Cucumber、Playwright、 CI/CD：CircleCI、Bitrise データ基盤：BigQuery、Tableau タスク管理・分析：Asana コミュニケーション：Slack、Teams、GitHub、Confluence、Miro ■開発技術スタック：Ruby on Rails、React.js、Next.js、Swift/SwiftUI、Kotlin 変更の範囲：会社の定める業務

【電力業界を牽引する企業／安定的な売上実績／ワークライフバランス◎／有給平均取得17日／再エネ事業推進の先駆者的企業／出産後の復職率99％／脱炭素社会に向けた取り組み】 ■業務内容： 電力需給の安定運用や新たな価値創出に向け、気象データや電力使用量・発電量などのビッグデータを活用した研究開発を担当いただきます。 分析からモデル化、実業務への応用まで一連のプロセスに関わります。 ■業務詳細： ・気象・電力関連の大規模データの分析および需給予測の実施 ・回帰分析や機械学習アルゴリズムを用いた統計解析とモデル開発（R／Python） ・予測モデルの高度化手法の検討および新規モデルの構築 ・自社データの新たな利活用方法の検討（新規事業への応用含む） ・研究開発プロジェクトの進行管理および関係部署との連携 研究業務が中心となりつつ、実務への適用を見据えた開発に取り組んでいただきます。 ■ミッション： 入社後は、既存の解析業務に携わりながら、徐々に分析手法の選定やプロジェクト推進にも関わっていただく想定です。 実務に近い領域で研究成果を活かす役割を担います。 ・ビッグデータの分析および予測モデルの精度検証・改善 ・統計解析や機械学習を用いたモデルの設計・実装 ・分析結果の傾向把握と業務適用に向けた示唆出し ・データ利活用の新たな可能性の検討および提案 ・関係部署と連携した予測手法の導入時期や活用方法の調整 初期は検証・実装から関わり、経験に応じて手法選定やプロジェクト全体の進行にも関与いただきます。 ■魅力・やりがい： 本ポジションでは、研究開発した手法が実際の電力需給運用に活用されるため、自身の仕事の影響を実感しやすい環境です。 技術と事業の両面に貢献できます。 ・開発した予測モデルが大規模な電力運用の意思決定に反映 ・分析精度の向上が事業全体の収益や安定供給に寄与 ・新規事業創出につながるデータ活用の検討に関与可能 ・大規模データ基盤や計算環境を活用した高度な分析経験 ・手法検討から実装まで一貫して担う裁量のある環境 電力インフラを支える重要な技術領域に関わりながら、専門性を深められる点が特徴です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内最大級電子書籍×大規模データ／レコメンド×LTV最大化／生成AIでコンテンツ制作変革〜 ◎データ×AI連携による顧客体験価値の更なる向上に貢献 ◎作品の推薦アルゴリズムやキャンペーン設計を機械学習モデルを活用しながら実現 ■募集背景 国内最大級の電子コミックサービス「めちゃコミック」は、ユーザー数・コンテンツともに急成長を続けています。今後は単なる配信にとどまらず、データとAIを活用した“体験価値の最適化”と“コンテンツ制作の進化”を推進するフェーズへ。事業成長をさらに加速させるため、データサイエンス領域をリードいただける方を募集します。 ■業務概要 生成AIを活用し事業の根幹に関わるデータ分析・モデル開発を担当いただきます。分析だけでなく、戦略設計から実装まで一貫して関与いただくポジションです。 ■職務詳細※単なる分析業務ではなく、事業インパクト創出まで担います。 ・レコメンドアルゴリズムの開発・改善 ・ユーザーデータ・作品データの分析および機械学習モデルの構築 ・A／Bテストによる効果検証・改善 ・マーケティング施策や販促キャンペーンの分析・最適化 ・LTV（顧客生涯価値）向上に向けたデータ活用施策の企画・推進 ・生成AIを活用したコミック制作支援の企画・開発 ・関係部署と連携したAI・データ活用プロジェクトの推進 ■組織体制 データサイエンティスト・エンジニア・企画が一体となる少数精鋭組織となるいます。約10名弱ほどのメンバーで構成されており、ビジネスサイドと近い距離で意思決定に関わることが可能です。 ■キャリアパス 専門性を磨くスペシャリスト、組織や事業を牽引するリーダーの双方を目指せます。AI・プロダクト・マーケと横断的なスキルも獲得可能です。 ■働き方 フレックス制・在宅勤務手当あり。裁量高く、成果に集中できる柔軟な働き方が可能です。 ■企業の特徴／魅力 大規模データとエンタメの融合に加え、生成AIを活用した新たな価値創出に挑戦。データサイエンスが直接売上・ユーザー体験へ繋がる環境で、「分析で終わらない」手応えを実感できます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内最大級電子書籍×大規模データ／レコメンド×LTV最大化／生成AIでコンテンツ制作変革〜 ◎データ×AI連携による顧客体験価値の更なる向上に貢献 ◎キャンペーン設計、マーケティング効果最大化をミッションに、機械学習モデルを活用しながら実現 ■募集背景 国内最大級の電子コミックサービス「めちゃコミック」は、ユーザー数・コンテンツともに急成長を続けています。今後は単なる配信にとどまらず、データとAIを活用した“体験価値の最適化”と“コンテンツ制作の進化”を推進するフェーズへ。事業成長をさらに加速させるため、データサイエンス領域をリードいただける方を募集します。 ■業務概要 生成AIを活用し事業の根幹に関わるデータ分析・モデル開発を担当いただきます。分析だけでなく、戦略設計から実装まで一貫して関与いただくポジションです。 ■職務詳細※単なる分析業務ではなく、事業インパクト創出まで担います。 ▼マーケティングの効率化 ・広告ROI最大化や自動出稿、クリエイティブ改善、キーインフルエンサーの特定 ・販促キャンペーンの効果検証と改善、ユーザーごとの最適な販促施策の設計・実行 ※ご経験に応じて下記業務も担当いただきます。 ▼生成AIを活用したコンテンツ制作支援 ・原作小説の選定やストーリー変換、編集支援 ・作画支援AIツールの導入、改善 ▼作品推薦アルゴリズムの高度化 ■組織体制 データサイエンティスト・エンジニア・企画が一体となる少数精鋭組織となるいます。約10名弱ほどのメンバーで構成されており、ビジネスサイドと近い距離で意思決定に関わることが可能です。 ■キャリアパス 専門性を磨くスペシャリスト、組織や事業を牽引するリーダーの双方を目指せます。AI・プロダクト・マーケと横断的なスキルも獲得可能です。 ■働き方 フレックス制・在宅勤務手当あり。裁量高く、成果に集中できる柔軟な働き方が可能です。 ■企業の特徴／魅力 大規模データとエンタメの融合に加え、生成AIを活用した新たな価値創出に挑戦。データサイエンスが直接売上・ユーザー体験へ繋がる環境で、「分析で終わらない」手応えを実感できます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜戦略の策定から実行まで総合的なコンサルティングサービスを提供／フルフレックス／福利厚生充実〜 ■職務内容： 本ポジションでは、クライアントに対してサイバーセキュリティコンサルティングのサービスを提供する傍ら、同領域におけるソリューション開発に従事いただきます。 従事いただくコンサルティングサービス提供については、基本的に通常の「サイバーセキュリティコンサルタント」と同種のものです。一方、所属先はソリューション開発を担う独立したチームになります。 ■所属先組織の概要： PwCでは、サイバーセキュリティ領域のビジネス拡大や効率化を担う組織として、従来のサイバーセキュリティコンサルティングチームから独立したチームを組成しました。 本チームでは、通常のコンサルティングサービスを通じたクライアントの課題発見・対応を通じた現場勘を持ちながら、ソリューション開発を行います。いずれも、特に*Cyber Intelligence (CI) とArtificial Intelligence (AI) 、2つの「Intelligence」をキーワードに活動しています。 コンサルティング業務のCoE的立ち位置が求められるとともに、AIを代表する先端的な思想・技術を用いた業務効率化や新サービス組成を担うことが特徴の組織です。 ■主な業務内容： ◇コンサルティングサービス ・これまで当チームが開発してきたサービスのデリバリーと、サービス側へのフィードバック・改善 ∟脅威インテリジェンスベースのアセスメントサービス ∟AIを活用したガイドラインベースのアセスメントサービス　 ・その他、サイバーセキュリティ領域のコンサルティング ∟「サイバーセキュリティコンサルタント」と同様の職務 ◇ソリューション開発 例えば以下のような観点で、ソリューションの構想から実現・提供までを担っていただきます。 ・クライアント向けのデジタルプロダクト（実装は開発チームが担当） ・サイバーセキュリティ領域のコンサルティング業務に対する効率化・加速または品質の底上げに資するツールやナレッジ整備 ・マネージドサービス

◆◇グループとして保有している約1億のビックデータやAI活用を行うポジション！／楽天グループ内の様々な事業とシナジーを見出し事業のグロースを行う／楽天Ｇ／住宅手当や無料カフェテリアなど福利厚生充実／リモート週1可◆◇ ■業務内容： ・オフラインの購買データ（SKU含む）や会員IDに紐づく決済データと楽天グループのオンラインデータやテクノロジーを組み合わせ、新たなソリューションを開発。 ・データの可視化だけでなく、将来予測モデルの構築など、データの観点からビジネス上の課題解決や戦略策定をサポート。 ■ミッション： 楽天ポイントカード、楽天Edy、楽天キャッシュ、楽天ペイをはじめとした当社事業の持続的な成長に向け、当社が保有する顧客IDに紐づく購買データ、決済データ、オンラインデータとテクノロジーを組み合わせることで、既存事業への新たなソリューションの開発や新規事業の創出に取り組んでまいります。また、分析システムや予測モデル構築などコンサルティングに必要なデータ環境の整備をはじめ、データやテクノロジーを活用したスタイルの企画・開発・運用を行ってまいります。 ■キャリア開発： データ分析、インサイト、仮説策定からサービスや事業の実現・展開まで幅広く活動するため、表面的ではない実践的な企画実行スキルを養います。 ■メッセージ： 約1億のIDとそれに付随するオンライン・オフラインデータを持つ当社だからこそ創れるソリューションがあります。グローバルなデータ・AI開発拠点もあるため、ビッグデータとAIを活用して、顧客価値、パートナー価値、社会貢献に資するサービスを一緒に創っていきましょう。 ■部門紹介／組織構成： 顧客を中心に、決済カンパニー戦略とグループ戦略の両方を理解し、ビジネスとデータの両面から、関係者全員にメリットのあるソリューションを考えています。 データサイエンティスト、データアナリスト、事業・サービス企画に携わるメンバーで構成されており、市場に新しいサービスを生み出すマーケットイノベーショングループと、従業員の生産性を高めるツールや環境を作るプロセスイノベーショングループの2つのグループに分かれています。 変更の範囲：会社の定める業務

~PMP取得多数×CMMI世界最高位レベルの技術力とマネジメント力~ ●直近10年は年率10%以上で2025年8月にアクセンチュアGへ参画 ●課題抽出〜データ分析〜AIモデル開発などをお任せ ●資格取得支援も充実で「技術力」×「マネジメント」を実現 ●平均残業11.21時間×育休取得率100％でWLB実現 ■業務内容： ◇金融、保険、製造業、流通業などB to B領域における多種多様な業種・業態のお客様に対して、業務課題抽出、解決提案、データ分析、AIモデル開発、精度向上まで、AIに関わる上流から下流まで幅広く担当して頂きます。 ・業務ヒアリング/課題抽出 ・課題に対するソリューションの提案 ・概念検証（PoC） ・プロトタイプ開発 ・フロントエンド、バックエンドとの統合 ・運用支援（継続的なパフォーマンス向上） 【変更の範囲：変更なし】 【利用プラットフォーム・ライブラリ一例】 Azure OpenAI／Google Gemini／IBM watsonx／SalesForce Einstein／PyTorch／／TensorFlow／Chainer／Azure Cognitive Toolkit/Google OR-Tools等 ■プロジェクト例： ・製造業向け原材料問い合わせ(ISOに適合しているか等)検索システム開発 ・大規模自然言語エンジンを活用した文章セマンティック検索構築 ・製造業向け製品開発ドキュメント生成支援システム開発 ・放送局用リアルタイム・キャプション（字幕化）ソフトウェア開発 ・数理最適化エンジンを用いた配送ルート最適化システム開発 ・購買情報をもとにした顧客分析、ロイヤリティ分析　等 ■キャリアビジョン： 当社の技術レベルはソフトバンク、NTTデータ、IBMなど多くのビジネスパートナーに、実績と共に高く評価されています。 次期リーダ、将来的にはPMにステップアップ可能なポジションです。 特にPMP取得者も多く、質の高いプロジェクトにてQCDを守って開発を完遂することも期待されます。 変更の範囲：本文参照

【100名以上の未経験者がデータエンジニアに／豊富なカリキュラムと研修／残業平均10h／フレックス】 ■業務内容： お客様の要望に合わせて様々なソリューション（SAS、DatabricksやPython等）を用いてお客様の課題解決をサポートします。 ・情報系システムの開発 ・BIシステムの開発 ・保守（法改正の仕様変更に伴うプログラム改修など） ・データ基盤の整備 ・環境移行 ・データ集計・業務支援（特定指標のデータ抽出など） ■データについて： 扱うデータは膨大で種類も様々（【業界】製薬メーカー・金融機関・通信会社など／【種類】顧客データ・営業データ・口座データなど）。 ■入社後の研修制度： 完全未経験から「データエンジニア」へと、3ヶ月間で一気に育て上げる独自の教育制度がございます。専任の講師による社内研修で、テキストもカリキュラムも10年以上にわたって練り上げられてきたオリジナル。座学で行う「基礎」「応用」と、個別指導の「実践研修」の3ステップです。研修中に『SASグローバル認定プログラム』の資格試験に臨みますが、100%全員が取得しています。 ■キャリアプラン： データエンジニアとして成長⇒少人数のリーダー⇒部署をまとめる管理職（マネージャー） 6割が大手企業様からの直受け案件となりますので、要件定義や基本設計といった上流工程への挑戦も可能です。 ■現場配属後のフォロー体制： 約５年目まで講義形式などでフォローアップ研修も実施。勉強会の実施や書籍購入負担、IT資格（基本情報や応用情報、統計検定など）取得へのお祝い金も支給しています。 ■組織構成とプロジェクトアサイン： 約70名程度、約8割が中途社員です。プロジェクトには２〜5名でアサインされます。 ■評価制度： 年２回上司と面談の中でご自身の目標設定・振り返り。 ■働き方： 案件によりますが、在宅勤務可能(フルリモート無し)で柔軟な働き方が可能です。 固定残業代40時間が含まれていますが、実際の月平均残業時間は10〜20時間ほどです。 ■同社の魅力： 2024年：SAS Institute Japan株式会社が主催する「SAS パートナー総会」で「Best Data Science Award」を受賞。 変更の範囲：会社の定める業務

〜コーディング依存から脱却／AI時代に強いスキル習得／データ分析の専門性×コンサル視点が身につく／多業界データに携われる／要件定義・課題解決に関われる〜 ■当社について SHIFTグループの一員として、データ分析に特化した事業を展開。金融・エンタメ・メーカーなど幅広い業界の課題をデータで解決しています。特徴は「おもてなし分析」という独自思想。単なる数値分析にとどまらず、人の意思や背景も捉えた提案を行います。AIの進化により単純な実装作業の価値が下がる中、当社では分析・設計・提案まで担える人材を育成し、将来にわたって価値の高いキャリア形成を支援しています。 ■概要 データ処理からスタートし、分析・提案まで段階的に習得しながら市場価値の高い人材を目指すポジションです。 ■業務詳細 データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 ■案件例 ・ゲーム企業のユーザー行動分析 ・化粧品メーカーの購買分析 ・マーケティング企業の施策分析 ■魅力 本ポジション最大の特徴は、AI時代において価値が高まる「データ活用人材」として活躍できる点です。単なる開発スキルではなく、「課題設定力」「分析設計力」「意思決定支援力」といった、AIでは代替されにくい本質的スキルを体系的に身につけることができます。 入社後は研修に加え、実務を通じて段階的に成長できる環境が整備されており、SQLやPythonなどの技術スキルはもちろん、顧客との折衝力やビジネス理解力も同時に養うことが可能です。 また、多種多様な業界データを扱うことで汎用性の高いスキルが身につき、特定業界に依存しないキャリア形成が可能。将来的にはAI、BI、データ基盤、コンサルティング領域などへのキャリア拡張も実現できます。 「AIに仕事を奪われる側ではなく、AIを使いこなし価値を生み出す側へ」そんな次世代人材を目指す方に最適な環境です。 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

■業務内容： 現在17を越える事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行っていただきます。 また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担っていただく想定をしております。 業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めていただきます。 ■業務詳細： ＜エンジニアリング＞ ◇AWS／Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用 ◇支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用 ◇IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備 ＜基盤整備＞ ◇データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保 ◇個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計 ・データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進 ◇コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化 ◇テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張 ＜アナリティクス、サイエンス＞ ◇データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発 ◇全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築 ◇ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定 ◇BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援 ＜AI Ops＞ ◇AI／LLM向けデータパイプライン構築 ◇AIエージェントやLLM/RAG活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発 変更の範囲：会社の定める業務

＜本求人の魅力＞ ◎FFGのデータ活用を毎日支える実感がある ◎正確性と継続力が大きな価値になる ◎運用からデータエンジニアリングの実力を伸ばせる ■募集背景 株式会社ふくおかフィナンシャルグループ（FFG）では、持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、銀行グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。 データレイクは、つくって終わりの基盤ではありません。 日々データを取り込み、加工し、確認し、異常を検知し、修正し、利用者に届け続けることで、初めて価値を生みます。どれほど優れたデータ基盤も、日々の運用が乱れれば、ビジネスは止まります。 データが遅れれば、判断が遅れる。 データが誤れば、判断も誤る。 データが届かなければ、現場は動けない。 ■ミッション FFGのデータ活用を毎日支える運用保守のプロフェッショナルです。 担っていただくのは、ETL処理のためのリソース開発、テスト、日次・月次・期次・随時作業、障害一次対応、データ確認、運用改善です。 ■業務内容 ・FFGのデータ活用基盤であるデータレイクを安定的に運用するため、ETL関連リソースの開発・テスト、定例運用、データ確認、障害対応、運用改善を担当していただきます。 ・日次・月次・期次・随時の運用業務を確実に遂行し、データ利用者が安心してデータを活用できる環境を維持する重要なポジションです。 ＜具体的な業務内容＞ ◇データレイク運用に必要なETLリソースの作成、修正、テスト ◇データ抽出、変換、ロード処理に関する設定、実行、確認 ◇日次、月次、期次、随時の定例運用作業 ◇データ連携処理の実行状況確認、エラー確認およびリカバリ対応 ◇データ件数、品質、整合性の確認 ◇既存処理の軽微な修正、パラメータ変更、テスト実施 ◇運用手順書、チェックリスト、作業記録の作成・更新 ◇障害発生時の一次切り分け、関係者への報告、復旧作業支援 ◇利用部門からの問い合わせ対応、調査支援 ◇運用作業の効率化、自動化、ミス防止策の検討 ◇Python、SQL、VBA、PowerShell等を用いた運用支援ツールの作成・改修 変更の範囲：会社の定める業務