【概要】
AIによるデータの利活用を実現する高度なデータ連携基盤の社会実装を目指す

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
テクノロジーユニット統括 データ基盤戦略本部 デジタルインフラ研究開発統括部

【採用部門 概要】
次世代デジタルインフラを構成する超分散コンピューティング基盤やデータスペース＋AIを研究開発しています。

【職務内容】
▼ミッション
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。

▼主な業務
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装

▼具体的な業務
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード

【仕事の魅力】
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃えるソフトバンクだからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

【勤務地】
竹芝本社（東京都港区海岸）／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【募集部門】
開発部門 技術戦略室 Data Science G

【職務内容】
ぐるなびのデータサイエンスチームにて、生成AIを活用した飲食店検索サービス「UMAME!（うまみー！）」のAI機能開発を担当していただきます。
「UMAME!」は、従来のキーワード検索ではなく、ユーザーとの対話から潜在的なニーズ（気分やシチュエーション）を汲み取り、最適なお店を提案するAIエージェントです。
本ポジションでは、このサービスの頭脳となる「AI Agent（自律型エージェント）」および「RAG（検索拡張生成）」システムの設計・実装・精度改善を担います。ぐるなびが保有する膨大な飲食店・メニューデータを武器に、最先端のLLM技術を用いて、全く新しい検索体験を創り上げる業務です。

▼AI Agentの設計・実装
Agent Development Kit等を用い、ユーザーの意図理解、条件整理、検索実行、提案を自律的に行うマルチエージェントシステムの構築

▼RAG（検索拡張生成）システムの高度化
・飲食店データ、メニュー情報などをVector Database化し、高精度な検索基盤を構築、運用
・回答の正確性を担保するための検索ロジックの改善

▼プロンプトエンジニアリング・モデル検証
GPT、Gemini、Claude 等の最新モデルの検証およびプロダクトへの適用

▼評価パイプラインの構築
LLM-as-a-Judge 等を用いたAI回答精度の自動評価、継続的な改善サイクルの確立

【本ポジションの魅力】
▼「日本最大級の食データ」×「最新AI技術」
他社にはない、構造化された詳細な飲食店データやメニューデータをアセットとして、RAGやAgent開発にフル活用できる環境です。データが豊富なため、AIの回答精度や提案力を追求する面白さがあります。

▼0→1の新規サービス開発
既存サービスの保守ではなく、新規サービス「UMAME!」の立ち上げ期において、最新の技術スタックを用いた実装に集中できます。

▼社会実装への手応え
多くのユーザーが利用するサービスへのAI導入を通じ、自分の書いたコードが世の中の「食の体験」や「お店探し」を変えるインパクトを実感できます。

【正規雇用労働者の中途採用比率】
2022年度：38％
2023年度：89％
2024年度：100％

公表日：2025年6月1日

【仕事内容／Work Description】
▼お任せしたいミッション
（1）日本最大規模・最高レベルの精度の膨大な位置情報データ（数百万ユーザー／1日2億レコード／データ取得間隔1分）を元にした来店者数推定モデル／歩行者・自転車・自動車交通量推定モデルの開発・改善
（2）解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発
（3）1を元にした、新規出店時の売上予測モデル開発・AIバスの路線選択アルゴリズム開発

▼日本を代表する人流分析サービスのアルゴリズムを開発する「データサイエンティスト」
データワイズは、2019年に日本の人流ビッグデータを活用するサービス開発のために設立された、データサービス開発企業です。
優秀なデータサイエンティスト、エンジニアを集め、他社では実現できていない位置情報データに対応した独自機械学習モデルをコアとする高精度な人流分析サービス Datawise Area Marketer 国内居住者版 を2021年3月1日にリリース。三井不動産様、大和リース様、タリーズコーヒージャパン様、プロントコーポレーション様、マルエツ様、徳島市役所様、岸和田市様といった、日本を代表する企業・団体に導入され、人流分析のリーディングカンパニーとなりました。2024年8月にはDatawise Area Marketer インバウンド版をリリース。今では100社を超える日本を代表する企業・自治体がDatawise Area Marketer 国内居住者版・インバウンド版を導入・活用しています。
これからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤を作っていきます。データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを開発・改善していくポジションです。

▼機会学習モデルと位置情報データの組み合わせによる新しいマーケティングSaaSサービス
弊社が展開するSaaS「Datawise Area Marketer」は、日本最大規模の膨大な位置情報データ（数百万ユーザー／1日2億レコード）と属性データ（性／年代のみならず年収・職業など14属性）を活用し、ある店舗・施設・地点へ来訪された方の分析を行うことができるマーケティングサービスです。
このSaaSサービスにより、店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
他の人流分析サービスとの違いは、データサイエンスの活用により精度の大幅な向上がなされていることです。位置情報データの特性に対応した独自の機械学習アルゴリズムを開発、導入しています。

▼開発環境
・言語：Python、JavaScript、SQL
・データ処理：BigQuery、Airflow、その他GCP全般

【やりがい／Worthwhile to work】
▼日本最大級の位置情報ビックデータへアクセス
・国内居住者のデータでいえば、数百万アクティブユーザー／1日2億レコード／データ取得間隔1分の日本最大級・最高レベルの精度の位置情報ビッグデータにアクセスすることができます。
・このほか、インバウンドデータ、クライアントからお預かりしている各種データを扱う環境です。

▼日本最先端の位置情報アルゴリズム開発に参画
・たとえばGPSデータを用いた階層判別など、他社で実現できていない、データサイエンスの位置情報データへの適用の最新事例に触れることができます。
・「このデータとアルゴリズムの組み合わせで、AIバスの路線選択アルゴリズムができるのではないか」といった、自分のアイデアを日本でいち早く製品化できるデータと環境と仲間がここにはあります。

▼クライアントの近さ
・日々、日本を代表する企業・自治体から、（時としてまだ市場にはない）サービス開発・改善要望が上がってくる環境です。
・自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

▼最新の開発環境
・クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しています。
・技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただけます。

▼キャリア形成で誇れるプロダクト
「自ら開発のリードを取ったプロダクトが何百社、何千社の利用となった」と将来誇れるフェーズです。

【募集背景／Recruitment background】
業務拡大による増員

【勤務地／Work location】
本社（虎ノ門ヒルズ）※フルリモート

【仕事内容概要】
顧客のビジネス課題を理解し、データ分析に基づいた最適な解決策を提案・実行します。
具体的には、データ分析、統計モデリング、機械学習などを駆使し、顧客のデータから価値を引き出し、ビジネスの成長を支援します。

【仕事内容詳細】
▼お任せする業務
・顧客のビジネス課題を理解し、データ分析に基づいた解決策の提案、実行支援
・データ分析、統計モデリング、機械学習などを用いたデータ分析プロジェクトの遂行
・顧客へのプレゼンテーション、レポート作成、コミュニケーション
・新規分析手法や技術の調査、研究
・顧客折衝や社外関係者とのコミュニケーション

【募集背景】
事業拡大による増員

【この仕事で得られるもの / この仕事の魅力】
▼データ分析スキル
大手企業を中心とした支援実務を通して、データ分析、統計モデリング、機械学習などの知見や経験を深められます。
▼コンサルティングスキル
顧客の課題解決を支援する中で、コンサルティングスキルを磨くことができます。
▼プレゼンテーションスキル
顧客への提案や報告を通して、プレゼンテーションスキルを向上させることができます。
▼問題解決能力
様々な課題に対して、データ分析に基づいた解決策を提案する中で、問題解決能力を高めることができます。
▼プロジェクトマネジメントスキル
データ分析プロジェクトを推進する中で、プロジェクトマネジメントスキルを深めることができます。

【働き方】
フルリモート

【こんな方におすすめ】
・働き方を重視する方
・新しい技術を学び続けたい方
・データ分析のスキルを活かしたい方
・副業や時短勤務を視野に入れている方

■■株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社■■
テクノプロHDのソリューションカンパニーとして、大手メーカー（自動車・航空宇宙機・鉄道・医療機器・産業用機械など）を中心に、ソフトウェア・ハードウェア・ITの技術領域での技術サービスの提供及び研究開発
◆技術サービスソリューション（派遣・請負・受託開発）
◆技術コンサルティング
◆人工知能（AI）、機械学習領域におけるデータ分析サービス
◆AI関連技術などの産学連携（大学との共同研究）

【概要】
同社「データサイエンス課」では、AI・データサイエンス分野で活躍できる人材を育てることを前提とした組織運営を行っています。
デジタル変革が進む中、AI/データ活用のニーズは年々拡大しており、当社では協業先企業と連携しながら実務で通用するデータサイエンティストの育成に取り組んでいます。

入社後は、弊社の教育担当が想定される案件に合わせてカスタマイズした研修プログラムをご提案いたします。その後は、ご自身で自己学習を進めながら、段階的にAIやデータ分析業務へ携わっていただきます。
また、プロジェクト開始後も教育担当によるサポート体制が整っておりますので、着実にキャリアアップを図ることが可能です。

▼想定業務内容（スキル習得後）
習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。
・データ分析・異常検知・時系列分析
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング
・画像処理・画像認識
・BI（Business Intelligence）・データ可視化

▼参画プロジェクト例
・AI分析システム開発（製造・流通・金融 等）
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理を活用したAIシステム
・画像認識・検査自動化システム
・BIツールを用いた経営支援・データ活用

▼組織について
・データサイエンス課 在籍人数：210名（2025年6月末時点）
・未経験入社から活躍しているメンバーも多数
・将来的には
メンバー → リーダー → マネージャー
とキャリアアップ可能

【想定勤務地詳細】
・勤務地：全国
・就業形態：「データサイエンス課」に所属いただきます
※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【職務内容】
Preferred Networks（PFN）では、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」というミッションのもと、AI半導体・計算基盤・生成AI基盤モデル・ソリューション／プロダクトといったAI技術のバリューチェーンを自社内で垂直統合し、競争力の高い技術の開発と社会実装を推進しています。
防衛・安全保障分野においては、官公庁・公共機関やその関連組織、パートナー企業等と連携しながら、AI技術の応用に取り組んでいます。
本ポジションでは、機械学習・最適化・データサイエンスに関する最先端の技術を駆使して、防衛・安全保障分野の各種課題に取り組んでいただきます。

【期待する役割・業務内容】
以下に業務例を示しますが、実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく案件・業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
防衛・安全保障分野のプロジェクトにおいて、問題解決のためのプロジェクトをエンジニアとして運営・推進します。

・新規案件の立ち上げ、顧客ヒアリング、要件定義、エンジニアリング、およびレポーティング
・対象となる実在のプロセスおよび関連業務などの観察および分析
・機械学習手法の応用による解決に適し、かつ顧客を満足させるタスク定義
・実機・実データまたはシミュレーションに基づく、機械学習モデルやアプリケーション挙動に関する評価方法の確立・実装、およびそれを用いた技術検証
・機械学習モデルの動作や制御挙動についての顧客・ユーザに対する説明、および説明可能性を高める技術手法の開発・実装・検証
・顧客組織のエンジニアに対する技術的なアドバイス
また、問題領域や顧客の事業領域に応じて、時系列予測・強化学習・数理最適化などの問題解決を行います。
なお、担当業務の性質上、日本国籍を持たない方をアサインできない業務を含む可能性がありますので、書類選考の段階で国籍を確認させていただきます。

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

【事業説明】
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。

【募集概要】
・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます。
・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。
・JR西日本グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。
・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。

【募集背景】
現在、JR西日本グループでは、（1）グループ共通ポイントであるWESTERポイント活用しお客様に便利でお得で楽しい“WESTER体験”を提供すること、（2）JR西日本グループが保有する顧客・運行・保守データの活用による業務改革および社会へのソリューション展開、の2点を注力領域として定めています。

（1）WESTER体験の向上については、お客様とのタッチポイントとしてWESTERアプリ、ICOCAの交通機関利用データ・電子マネー（モバイルICOCA含む）、J-WESTカードに加えて鉄道発のバーコード決済の導入も控え、鉄道及び関連事業のリアルのフィールドを生かしながら、これらのデータから個客体験を読み解き、さらに取り組みを深度化・拡大する時期に来ています。
（2）JR西日本グループデータを活用した業務改革・ソリューション化については、鉄道施設・電気分野のCBM（Condition Based Maintenance）の取組みをはじめとして、グループ各社の運行・業務データを活用し、業務を変革していく必要があります。

上記2領域での取組みには、データサイエンティスト組織を拡大しつつ、コンサルタントやエンジニアと連携して案件を推進していくことが必要となるため、その役割を担うデータサイエンス領域のマネージャーを募集いたします。

【具体的な業務内容】
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行

▼作業環境（例）
分析用言語：Python／R／Julia
BIツール ：Tableau／Looker／PowerBI
分析環境：GCP／Microsoft Azure／AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark／Hadoop／SQL
プログラム管理：Github／Gitlab

【ポジションの魅力】
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

【勤務地】
本社：大阪府大阪市北区芝田2-4-24 西日本旅客鉄道本社ビル
大阪オフィス：大阪府大阪市北区曽根崎新地1-13-22 WeWork御堂筋フロンティア内
東京オフィス：東京都港区虎ノ門1-10-5 WeWorkKDX虎ノ門1丁目内

※その他会社が定めた場所
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
「製造業AIデータプラットフォーム」は製造業に眠る膨大な知識・経験を、誰もが活用できる資産へと変えるプロダクトです。2022年のローンチ後、既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。現在はアメリカ・タイ・ベトナムにも進出し、グローバル展開も加速させています。
今後は更に製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。その中でもEnterprise Solution部では、より一層個社の課題にディープダイブし、既存のアプリケーションでは解決できない課題を解決しています。
そのため既存のプロダクトとは異なり、テナント固有のセキュアな環境上でソリューション構築および運用を行う必要があります。顧客の課題ヒアリングからPoC、ソリューション提供までを一気通貫でマネジメントする高難易度でインパクトの大きな取り組みです。
ソリューション開発から得られた知見をプロダクトにも還流し、さらなる価値向上へと繋げることもまた我々の大きなミッションです。ぜひ一緒にこのサイクルを実現しましょう。

【期待する役割】
Enterprise Solution部において、ソリューション提供におけるEngineering Management全般の役割を担っていただきます。
技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。
また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。
さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署のPdMらと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。

【想定される業務例】
（以下に限定されるものではありません）
・顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント（要件定義～デリバリー～運用）
・PoCフェーズのプロトタイプをAWS上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント
・事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント
・1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成
・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成
・ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署PdMとの協働
・エンジニア採用活動の推進

【所属組織について】
Enterprise Solution部への配属を想定しています。

【このポジションの面白さ・得られる経験】
・製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」を活用したソリューションでエンタープライズ企業の経営課題を自ら解決できる経験
・数多くのソリューションを効率的に複数社に提供するために求められる難易度の高いテクノロジーマネジメント経験
・ソリューションだけでなく全社のプロダクトの成長に対して技術力をもって貢献する経験

【開発環境】
・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js
・バックエンド：Rust（axum）、TypeScript、Node.js（Express、Fastify、NestJS）
・機械学習・アルゴリズム：Rust、Python、OpenCV、PyTorch、TorchServe、Elasticsearch、Vertex AI
・インフラ：Amazon Web Services、Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh、Istio、Cloudflare、Argo Workflows
・Event Bus：Cloud Pub／Sub
・DevOps：GitHub、GitHub Actions、ArgoCD、Kustomize、Helm、Terraform、Datadog、MixPanel、Sentry
・Data：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、BigQuery、dbt、trocco
・API：GraphQL、REST、gRPC
・認証：Auth0
・開発ツール：GitHub Copilot、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

【働き方】
▼働く場所について
・リモートワークをベースとしています。
　- メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
　- 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。

【仕事内容】
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。
立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。

▼職務概要
本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

▼プロジェクト体制
2名～6名程度でチーミング

▼具体的な業務内容
・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括
・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積

▼プロジェクト事例
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

【魅力ポイント】
▼プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

▼組織とカルチャー
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント（スポーツ大会・屋形船・シアター会など）で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語を使用する社内会議の実施

▼成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
・固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
・最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能

▼働きやすさ
・ハイブリッド／リモート勤務可、休暇制度は大手企業水準
・スポーツ手当や社内交流補助など、健康・コミュニケーションの両面を支援
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断や予防接種（家族含む）も全額補助
・通勤交通費・出張・研修旅費などの各種手当、住宅・育児サポートも充実

【勤務地】
大阪市内
※自宅とオフィスを組み合わせたハイブリッド勤務が可能

【ミッション】
統合データプラットフォーム「REVISIO One」におけるアプリケーション領域の技術戦略をリードし、新機能開発・アーキテクチャ設計・品質向上を通じてプロダクト価値を継続的に最大化することがミッションです。

【仕事内容】
▼技術的リーダーシップ
・REVISIO Oneのアプリケーション領域におけるアーキテクチャ設計・技術選定の主導
・レビューを通じた品質管理だけではなく、開発基盤や技術文化のアップデートまで含めたリード
・AI／自動化などの新技術を取り入れ、開発速度と品質の両立を実現する技術的意思決定

▼プロダクト開発（主担当）
・FastAPI／Rust／Angular を用いた、横断的なフルスタック開発
・データサイエンティストと協働し、新しい分析アルゴリズムのプロダクト実装
・大量の視聴データを扱うサービスのパフォーマンス最適化、UX改善

▼データ基盤・インフラ連携
・アプリケーション目線からのデータ基盤要件定義、API設計
・Terraform／IaC、CI／CD改善による生産性と安定性向上
・新規事業に向けた技術検証・PoCと、データ基盤との連携設計

【やりがい・魅力】
・高速成長する1stパーティ視聴データを扱うプロダクトのコア開発担当
・AIが広告クリエイティブを変える未来を実装レベルで創る
・アプリ開発に集中できる明確な役割分担

【その他】
▼開発体制（データテクノロジー本部）
REVISIOのプロダクト開発は、データ収集→モデリング→分析→アプリケーション実装までをワンストップで担う「データテクノロジー本部」が中心となって推進しています。
本部内には専門性の異なるメンバーが集まり、プロダクトサイクルを高速に回すためのクロスファンクショナルな開発体制 を構築しています。

▼リーダーシップ
本部の統括は、執行役員／CDOが担当。
データサイエンスとエンジニアリング双方に深い知見を持ち、「データを価値に変える」プロダクトづくりを技術トップとしてリードしています。

【勤務体系】
※チームの状況に合わせて柔軟に働ける環境
※ライフスタイルに合わせた働き方を実践している社員も多数在籍

【ハイブリッドリモートワーク】
・データテクノロジー本部は週4回程度リモートワーク
・チームの状況や商談の日程に応じて、柔軟に在宅・出社を選べる働き方

【募集背景】
タイミーの急激な事業成長に伴い、ワーカー様と事業者様が安心してサービスを利用できる「高信頼なプラットフォーム」の維持・向上は、当社の事業継続における最優先課題です。

現在、この領域の課題解決に向けたデータサイエンス的な観点から、私たちは2つの側面からのアプローチを行っています。1つは、LLM等の基盤モデルを活用し、非構造化データや曖昧なコンテンツに対しても柔軟かつ高度な解釈・制御を行う「AIエンジニアリング」のアプローチです。もう1つは、従来の機械学習を用いた高精度なパターン認識や統計的異常検知によって、プラットフォームの健全性を守る「MLエンジニアリング」のアプローチです。

私たちはこれらの技術を適切に組み合わせ、システム全体の安全性と信頼性をAI／MLエンジニアリングの力で底上げできる「プロダクトAIエンジニア」を募集しています。

【業務内容】
現在、データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「ML／LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションでは、このうち「プラットフォームの信頼性・安全性向上」を専門的に担当いただき、ML／LLMを駆使して、安心安全なプラットフォームの構築をリードしていただきます。

（1）基盤モデルを用いた高度な安全性制御
・コンテキストエンジニアリングによる事実整合性の確保：内部ドキュメントやガイドラインの内容をモデルに正確に参照させ、事実に基づいた安全な情報提供を行うためのコンテキスト構築の最適化
・防御的プロンプトエンジニアリング：モデルの脆弱性を突く悪意ある入力（ジェイルブレイク等）からシステムを保護する堅牢なプロンプト設計
・多角的ガードレールの実装：サービス規約やポリシーに基づき、不適切な情報の入出力を制御するガードレールシステムの構築

（2）LLMOpsツール等を活用した継続的な品質改善サイクルの確立
・実験の追跡と管理：採用するモデル、プロンプト、パラメータといった多様な変数の組み合わせをログに記録し、再現可能な形での管理
・プロンプトのバージョン管理：複雑化するプロンプトをコードから分離し、体系的にテスト・更新できるバージョン管理フローの構築
・自動評価パイプラインの運用：「AI as a Judge」等の手法を用い、モデルの出力品質（一貫性、安全性、事実整合性等）を定量的かつ客観的に評価する仕組みの構築

（3）戦略的データセットエンジニアリング
・データキュレーション：プラットフォーム上の多様なリスクを網羅するため、データの品質、カバレッジ、量を考慮したデータセットの設計と収集
・高度なアノテーション管理：曖昧な安全性基準を定義し、一貫性のあるアノテーションガイドラインの策定、および品質管理プロセスを構築
・合成データの生成：AIモデルを活用して、実データだけでは不足するエッジケースや希少な異常パターンのデータを合成し、モデルの堅牢性を強化

（4）統計的アプローチによる高度な安全性制御
・リスク予測・異常検知モデルの開発：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なう特異なパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築
・特徴量エンジニアリング：リスク識別に有効な特徴量を抽出・加工するデータパイプラインの設計

（5）体系的な評価とオブザーバビリティの構築
・システムの監視とドリフト検知：パフォーマンス（レイテンシー・コスト）の監視に加え、ユーザー行動やモデル挙動の変化を検知する環境の整備
・定量的な改善サイクルの推進：定義された評価指標（メトリクス）に基づき、モデルの品質を客観的にモニタリング・改善するフィードバックループの構築

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
　- Google Cloud
・開発言語
　- Python
・データ基盤
　- BigQuery ／ Fivetran ／ dbt Cloud
・ML ／ LLM基盤
　- Vertex AI ／ MLflow ／ LiteLLM ／ Datadog LLM Observability
・BIツール
　- Looker ／ Looker Studio
・IaC
　- Terraform
・開発環境・ツール
　- Visual Studio Code ／ Cursor ／ Claude Code ／ GitHub Copilot ／ Devin ／ GAS etc

【扱っているデータ】
・アプリ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
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【本ポジションの魅力】
・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用／継続学習／精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。

※フルリモート勤務可

【募集背景】
タイミーの急激な事業成長に伴い、ワーカー様と事業者様が安心してサービスを利用できる「高信頼なプラットフォーム」の維持・向上は、当社の事業継続における最優先課題です。

現在、この領域の課題解決に向けたデータサイエンス的な観点から、私たちは2つの側面からのアプローチを行っています。1つは、LLM等の基盤モデルを活用し、非構造化データや曖昧なコンテンツに対しても柔軟かつ高度な解釈・制御を行う「AIエンジニアリング」のアプローチです。もう1つは、従来の機械学習を用いた高精度なパターン認識や統計的異常検知によって、プラットフォームの健全性を守る「MLエンジニアリング」のアプローチです。

私たちはこれらの技術を適切に組み合わせ、システム全体の安全性と信頼性をAI／MLエンジニアリングの力で底上げできる「プロダクトAIエンジニア」を募集しています。

【業務内容】
現在、データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「ML／LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションでは、このうち「プラットフォームの信頼性・安全性向上」を専門的に担当いただき、ML／LLMを駆使して、安心安全なプラットフォームの構築をリードしていただきます。

（1）基盤モデルを用いた高度な安全性制御
・コンテキストエンジニアリングによる事実整合性の確保：内部ドキュメントやガイドラインの内容をモデルに正確に参照させ、事実に基づいた安全な情報提供を行うためのコンテキスト構築の最適化
・防御的プロンプトエンジニアリング：モデルの脆弱性を突く悪意ある入力（ジェイルブレイク等）からシステムを保護する堅牢なプロンプト設計
・多角的ガードレールの実装：サービス規約やポリシーに基づき、不適切な情報の入出力を制御するガードレールシステムの構築

（2）LLMOpsツール等を活用した継続的な品質改善サイクルの確立
・実験の追跡と管理：採用するモデル、プロンプト、パラメータといった多様な変数の組み合わせをログに記録し、再現可能な形での管理
・プロンプトのバージョン管理：複雑化するプロンプトをコードから分離し、体系的にテスト・更新できるバージョン管理フローの構築
・自動評価パイプラインの運用：「AI as a Judge」等の手法を用い、モデルの出力品質（一貫性、安全性、事実整合性等）を定量的かつ客観的に評価する仕組みの構築

（3）戦略的データセットエンジニアリング
・データキュレーション：プラットフォーム上の多様なリスクを網羅するため、データの品質、カバレッジ、量を考慮したデータセットの設計と収集
・高度なアノテーション管理：曖昧な安全性基準を定義し、一貫性のあるアノテーションガイドラインの策定、および品質管理プロセスを構築
・合成データの生成：AIモデルを活用して、実データだけでは不足するエッジケースや希少な異常パターンのデータを合成し、モデルの堅牢性を強化

（4）統計的アプローチによる高度な安全性制御
・リスク予測・異常検知モデルの開発：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なう特異なパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築
・特徴量エンジニアリング：リスク識別に有効な特徴量を抽出・加工するデータパイプラインの設計

（5）体系的な評価とオブザーバビリティの構築
・システムの監視とドリフト検知：パフォーマンス（レイテンシー・コスト）の監視に加え、ユーザー行動やモデル挙動の変化を検知する環境の整備
・定量的な改善サイクルの推進：定義された評価指標（メトリクス）に基づき、モデルの品質を客観的にモニタリング・改善するフィードバックループの構築

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・クラウド
　- Google Cloud
・開発言語
　- Python
・データ基盤
　- BigQuery ／ Fivetran ／ dbt Cloud
・ML ／ LLM基盤
　- Vertex AI ／ MLflow ／ LiteLLM ／ Datadog LLM Observability
・BIツール
　- Looker ／ Looker Studio
・IaC
　- Terraform
・開発環境・ツール
　- Visual Studio Code ／ Cursor ／ Claude Code ／ GitHub Copilot ／ Devin ／ GAS etc

【扱っているデータ】
・アプリ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
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【本ポジションの魅力】
・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用／継続学習／精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
・考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。

※フルリモート勤務可

【会社・事業紹介】
当社は、間接資材（オフィス用品、工具、消耗品など）を取り扱う国内最大級のBtoBオンラインストアを運営しています。商品点数2,800万点超、長期間にわたって前年比20%成長というスピードでビジネス規模の拡大を続けています。
2010年からは、大企業のお客様に対し当社購買システムの導入・ご提案し、管理購買に関わるコスト・業務の削減に寄与する「購買管理システム事業」をスタートさせました。
工場や支店ごとにバラバラに行われている資材購買を一括管理し、全社の購買プロセスを劇的に効率化する本事業は、2025年時点で4,200社を超える企業に導入され、複数年連続で前年売上比150%を達成しています。

【ミッション】
本ポジションでは、大企業ビジネス成長の鍵を握る「現場のエンドユーザー（利用者・管理者）」向けのダイレクトマーケティングを担っていただきます。
当社が培ってきた「データドリブン」の知見と、メールやWeb接客、紙媒体などマルチチャネルを駆使し、お客様ごとにパーソナライズされたOne to Oneマーケティングを推進します。膨大なデータを活用し、お客様一人ひとりに最適化されたコンテンツを届けることで、ユーザーの利便性向上と、大企業ビジネス全体のさらなる拡大を牽引していただく、やりがいの大きな役割です。

▼主な役割
・仮説設計と施策の立案から実行・評価までの一連のサイクルを一気通貫で素早く実行する。
・ITツールとデータを活用し、メール・Web・紙媒体を通じて一人ひとりに最適化された体験を届ける。
・ABテスト等の定量的評価に基づき、施策の有効性を判断し、継続的な改善をリードする。

【楽天・事業について】
楽天グループ株式会社は、日本を拠点に約1億人、グローバルでも10億人のお客様にご利用いただいている、革新的なインターネットサービス企業です。
EC、決済サービス、金融サービス、通信、メディア、スポーツなど、多岐にわたる分野で70以上のサービスを提供し、人々の生活と社会を豊かにする「楽天エコシステム」を構築しています。
お客様に最高のサービスとエンターテインメントを提供し、テクノロジーの力でビジネスの成長を促進することを目指しています。

【部署・サービスについて】
ECビジネスデータアナリティクス&プラットフォーム課は、コマース&マーケティングカンパニー内のビジネスサポート開発部（BSD）に属し、楽天グループ株式会社の根幹事業である楽天市場の膨大なデータを活用したデータプラットフォームの開発・運用を担っています。
当セクションは、楽天市場のビジネス成長をデータとAIの力で加速させるため、以下の主要なサービスと機能を提供しています。

▼データプラットフォーム（DWH）の開発・運用
楽天市場の多種多様なデータを統合・蓄積するデータウェアハウス（DWH）の設計、構築、運用を通じて、堅牢でスケーラブルなデータ基盤を提供します。

▼データパイプラインの開発・運用
リアルタイムおよびバッチ処理に対応するデータパイプラインを開発・運用し、データの収集、加工、連携を自動化し、安定したデータ供給を実現します。

▼データソリューション（データ処理、BI）
データの分析、可視化、レポーティング機能の開発を通じて、ビジネスインテリジェンス（BI）を推進し、データに基づいた迅速かつ的確な意思決定を支援するソリューションを提供します。

▼AIソリューションの開発・運用
機械学習やAI技術を活用し、予測分析、自動化、顧客行動分析、AIエージェントなど、新たなビジネス価値を創出する革新的なAIソリューションの開発・運用を行います。

【募集背景】
データ分析・AIソリューション開発体制を強化すべく、データサイエンティストを募集しています。本ポジションでは、機械学習や生成AI、高度な分析手法を駆使してビジネス課題を解決に導く方を募集しています。不正検知（不正決済検知）の業務に携わって頂きます。

【業務内容】
楽天市場の膨大なデータを活用し、ビジネス成長を加速させるデータサイエンス業務全般を担っていただきます。具体的には、以下の業務を通じて、革新的なAIソリューションの開発と運用に貢献していただきます。

▼ビジネス課題の特定とデータ戦略の立案
・プロダクトマネージャーや各ビジネス部門と連携し、ヒアリングを通じてデータサイエンスで解決可能なビジネス課題を特定します。
・課題解決に必要なデータ要件を定義し、効率的かつ効果的なデータ収集戦略を立案・実行します。

▼高度なデータ分析とAIソリューション開発
・収集したデータに対し、統計学、機械学習、生成AIなどの高度な手法を適用し、深いインサイトを抽出します。
・ビジネス課題を解決するための機械学習モデルや生成AIを活用したAIソリューションの実験計画を設計し、検証を行います。
・開発したソリューションの精度向上と最適化のため、継続的なモデルチューニングを実施します。

▼成果の共有と効果検証
・実験結果や分析結果を明確かつ視覚的に分かりやすいレポートにまとめます。
・ステークホルダーに対して、データに基づいた示唆に富むプレゼンテーションを行い、意思決定を支援します。
・リリースされたソリューションの効果を継続的にモニタリングし、客観的な指標に基づいた効果検証と改善提案を行います。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【業務概要】
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
Musubi Insightは、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が求められています。そこで今回、チームをリードいただけるエンジニアリングマネージャーを募集します。

▼本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。
・プロジェクトマネジメント、ソフトウェアエンジニアリングなどに関する技術的支援
・技術面・組織面での潜在的課題発見と課題解決の推進
・チームの強化計画（採用など）の立案と推進
・チーム、メンバーの目標設定と評価
・1on1などを通じたメンバー育成やキャリア設計支援、モチベーション向上支援

【チームについて】
当ポジションは、Musubi Insightチームのエンジニアリングマネージャーになります。

▼チーム構成
EM1名（兼務）、Eng 4名、PdM 1名、デザイナー1名

▼社内のカウンターパート
PdM、CS、SRE、DRE、Data Scientist

▼社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。（利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。）
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

【開発環境】
▼利用技術
・データ分析基盤
　- Databricks
・データソース
　- AWS（RDS、DynamoDB、Glue Data Catalog、S3、Kinesis Streams）
・Web アプリケーション
　- Python
　- React、Next.js
　- TypeScript
　- AWS（Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3）
・Infrastructure as Code
　- Terraform
　- CI／CD
　- GitHub Actions
・監視・分析
　- Datadog
　- Google Analytics、GTM、KARTE
・LLM
　- OpenAI
　- Gemini
　- Claude（Amazon Bedrock）
・AI SaaS
　- GitHub Copilot
　- Dify
　- Cursor
　- Claude Code
　- Gemini
　- Devin
　- NotebookLM
・開発ツール
　- Slack
　- Google Workspace
　- Jira
　- Confluence
　- Figma
　- Datadog
　- Pager Duty

【募集背景】
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し、M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。いままさに、個別最適から全社最適へ／経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。しかし現状、データは各チャネル・システムに散在しており、「見るべき指標は何か」「最も効く打ち手はどこか」を横断的に読み解き、事業責任者と共に課題定義・改善のサイクルを回せる人材はまだ十分とは言えません。単なるデータ集計やレポート作成ではなく、事業の構造を理解し、データを通じて事業戦略の方向性を描き、意思決定を前に進めるデータアナリストを求めています。分析スキルだけでなく、事業部と議論し、改善の仮説構築から施策実行の伴走まで担える方をお迎えしたいと考えています。

【ご入社後に期待する成果】
〜6ヶ月後：一部の事業領域を深く理解し、データに基づいて現状把握・課題整理を行い、事業責任者・PdMと共に、検証設計、施策の方向性決め、優先順位判断に関与。
〜1年後：事業を横断して、データに基づく現状把握・課題整理から、施策の方向性の叩き台作成・検証設計までを一気通貫で担い、事業責任者・PdMの意思決定をデータで支え、事業KPIに貢献する。

【職務内容】
・事業領域ごとの現状を構造的に整理し、データに基づいた課題の抽出
・抽出した課題に対する要因仮説・打ち手仮説の構築、およびデータを用いた仮説検証
・分析結果を基に、課題および打ち手の方向性について、事業部責任者・PdMとの合意形成および実行支援
・Tableau／Looker Studio等を用いたダッシュボードの設計・構築・運用
・グループ横断でのデータ定義の標準化、KPIガバナンスの整備・運用

【組織／配属先の特徴】
・CTOや本部長（プロダクト責任者）と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例：元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中

【あなたに提供できる価値】
・事業課題と直結したデータ分析・意思決定支援の経験
・AI・データを軸にした業務改善・事業変革プロジェクトへの参画
・戦略立案から分析・施策実行支援まで一気通貫で関われる裁量
・経営層や事業責任者と近い距離で、スピーディな意思決定に関与できる環境

【キャリアパス】
・AI／データ領域のリードアナリスト・分析組織の牽引（複数PJ横断）
・事業×データ×AI を統合した新規事業・横断プロジェクトのリード
・データ戦略責任者／プロダクト・事業統括ポジション

【プロダクト開発環境】
・開発言語：Golang、React．js（Next．js）、TypeScript
・インフラ：GCP（Cloud Run、BigQuery、Cloud SQL．．．）、Terraform、Docker
・CI／CD：GItHub Actions
・テスト：MagicPod、Storybook
・バージョン管理：GitHub
・エラー管理：Sentry
・APM：NewRelic
・開発生産性管理：Findy Team+
・課題管理：Jira
・ドキュメント管理：Confluence
・その他：Elastic Cloud、Terraform Cloud、Chromatic

【働く環境】
▼ハイブリッドワーク
チームによって出社日や出社日数が異なります。
個人の事情によって柔軟に対応可能です。

【業務内容】
主にラクスル事業におけるさまざまな事業課題を統計や機械学習を用いて解決し、事業成長や事業競争力の向上を推進する役割を担っていただきます。また、本ポジションはTech LeadやManager層としての採用を想定しているため、メンバーの統計・機械学習による課題解決アプローチのアドバイスやモデル改善のリードなども実施いただきます。

▼具体的な業務内容
・統計、機械学習の実装による課題解決の実行および指導
・付随する記述統計的な分析業務の遂行

【利用技術】
・DWH：BigQuery
・プログラミング言語：Python、R
・分析環境：Veretex AI（Jupyter Lab）、Colaboratory、Google Spread Sheet、Exploratory など
・コミュニケーション : Slack、Notion

【働き方】
▼出社頻度
リモートと週数回の出社を組み合わせたハイブリットワーク形式。柔軟な勤務スタイルを取り入れています。

【Job Description】
Preferred Networks（PFN）では、大規模言語モデル（LLM）を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発や、多様な産業への応用研究も行っています。
推論最適化チームのミッションは、自社開発のLLMを実運用に求められる品質・速度・コストで提供し、PFNのプロダクトやソリューション事業の拡大を技術の出口から支援することです。代表的な業務内容の例は以下の通りです。

▼LLMモデルの推論性能向上
量子化・推論エンジンの改善・パフォーマンスチューニングなどを通じて、モデルの出力品質を担保しながら、ターゲット環境におけるスループットの向上やレイテンシ／メモリ使用量の削減を行う

▼LLM推論エンジンの開発
SaaS環境やオンプレミス環境でのサービングに必要となる推論エンジンと、その周辺機能の開発およびインテグレーションを行う

▼LLMのカスタマイズ・デプロイの支援
案件ごとのニーズに応じてLLMモデルのカスタマイズを行うためのワークフローや、デプロイのパイプラインを整備する

▼OSSコミュニティ活動
vLLMをはじめとするLLM推論エンジンのエコシステムで、新機能の実装・バグフィックスのアップストリーム対応を行う。また、必要に応じて、関連イベントへの登壇や情報発信を行う

入社後に実際に担当いただく業務内容は、専門・ご経験を考慮のうえ決定します。

【データで、日本の未来を動かす】
「分析を、ビジネスの成果へ。そして日本の未来へ。」 当社は2034年の売上100億円という目標を掲げ、急成長を続けています。現在、多くの組織が「データはあるが活用しきれない」という課題に直面しています。
私たちが求めているのは、単にSQLを叩いて数字を出す人ではありません。データから地域の課題を読み解き、戦略へと落とし込み、自治体のリーダーに改善提案を行う。そんな※※「データと社会の橋渡し」※※ができる人材です。

「今の環境では、自分の分析が何に役立っているか見えない」 「技術はあるが、より上流のPM（プロジェクトマネージャー）への道筋が見えない」 そんな想いを持つあなたが、自らの市場価値を圧倒的に高められる場所。それが、当社のデータ分析支援事業です。

【案件事例】
分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。

～≪位置情報ビッグデータ活用≫経験不問＿人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援～
あなたの1行のSQLが、一つの町の10年後を変える。 スマートフォンの位置情報という膨大なビッグデータを活用し、自治体や公的機関の「意思決定」を支える羅針盤となります。

【業務概要】
・ターゲットとミッション：スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。
・介在価値：匿名化された人流データを解析し、「なぜこのエリアに人が来ないのか？」「どうすれば観光客が回遊するか？」を可視化。エビデンスに基づく行政運営（EBPM）の要として、地道かつ正確な分析を提供します。
・地域の未来を導く、データ・パートナー：綺麗なデータばかりではありません。バラバラの形式のデータをSQL／Pythonで丁寧にクレンジングし、Tableauで「誰が見ても一目でわかる形」に整える。その真面目でコツコツとした積み重ねが、行政の重要な意思決定を支え、地域の明日を動かす確かな信頼へと繋がります。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
1．課題抽出
自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。

2．データ抽出・集計
BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。

3．高度な解析
特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。

4．レポート作成
Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。

5．報告・コンサルティング
自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備のアドバイザリーを行います。

【そのほかの案件事例】
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。

（1）ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
・アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
・使用ツール：SQL、Google BigQueryなど

（2）機械学習を用いたモデルの作成
・クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
・使用ツール：Python

（3）ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
・地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
・使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

▼担当プロジェクトについて
本求人は、弊社が参画している「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

▼Step1：データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
・使用環境・ツール：SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database
・習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

▼Step2：コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
・使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
・習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

▼Step3：データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する力を養います。
・使用環境・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI
・習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

▼Step4：レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
・使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）／PowerPoint／Word
・習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

【スキルアップへのサポートも充実】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給いたします。

▼対象資格
統計検定／統計調査士／専門統計調査士／ データサイエンス基礎（DS基礎）／ データサイエンス発展（DS発展）／ データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） ／データサイエンティスト検定(TM)リテラシーレベル［DS検定(TM)★］など

また、入社後1～2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。
いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。

▼研修内容
・SQL研修
・Python研修
・BIツール（Tableau）研修

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。
マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【募集背景】
当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援事業が大きな成長フェーズにあります。特に現在は、多くの企業で「分析がビジネス成果につながっていない」という課題があり、分析結果を戦略に落とし込み、改善提案まで行う「データとビジネスの橋渡し」ができる人材が不可欠です。

今回は、事業拡大と組織強化を見据えた増員であり、「分析して終わり」ではない、成果に直結するデータ活用に挑戦し、自身の市場価値を高めていきたい方を歓迎します。

【案件事例】
分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。

～《銀行データ利活用・AI民主化》1万人規模の行員を導くデータ活用基盤の構築と教育支援～

【業務概要】
• ターゲットとミッション：メガバンクにおけるTableauのアクティブユーザーを1万人から3年以内に2万人へ拡大させるため、行員向けの教育支援と、高度なダッシュボード開発を担当します。
• 介在価値：銀行内の膨大なデータを「誰でも・正しく・即座に」扱える環境を整えることで、金融業界のDXを最前線でリードします。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
（1）課題抽出：各部署（営業、財務等）の行員から寄せられる「データを見たい」という要望に対し、要件定義を行います。
（2）データ抽出・集計： 銀行内の各種データを、Tableau Prep等を用いて可視化に最適な形に加工・クレンジングします。
（3）高度な解析：営業成績の予測やリスク管理指標など、銀行特有の専門的なロジックを設計し、可視化に落とし込みます。
（4）レポート作成：Tableau Desktopを駆使し、行員が日常的に活用できる高品質なダッシュボードを構築します。
（5）報告・コンサルティング：行員向けのレクチャーや研修資料作成を通じ、現場のデータリテラシー向上を支援する「教育コンサルティング」を実施します。

【そのほかの案件事例】
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。

（1）ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
・アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
・使用ツール：SQL、Google BigQueryなど

（2）機械学習を用いたモデルの作成
・クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
・使用ツール：Python

（3）ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
・地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
・使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

▼担当プロジェクトについて
本求人は、弊社が参画している「1万人規模の行員を導くデータ活用基盤の構築と教育支援」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

▼Step1：データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
・使用環境・ツール：SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database
・習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

▼Step2：コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
・使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
・習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

▼Step3：データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する力を養います。
・使用環境・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI
・習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

▼Step4：レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
・使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）／PowerPoint／Word
・習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。
マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります

【日常の『裏側』をデータで解き明かす】
普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。
その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。

【私たちが目指す、データ分析のあり方】
当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。
私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。

今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。

【案件事例】
分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。

  ～≪大規模ゲームログ分析基盤≫経験者＿BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略～

【業務概要】
• ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から※※「運営の次の一手を決める決定的な予兆」※※を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。
• 介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、※※「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」※※ダイレクトな手応えを味わえます。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
1．課題抽出
プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。

2．データ抽出・集計
BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。

3．高度な解析
継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。

4．レポート作成
BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。

5．報告・コンサルティング
データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。

【そのほかの案件事例】
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。

（1）ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
・アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
・使用ツール：SQL、Google BigQueryなど

（2）機械学習を用いたモデルの作成
・クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
・使用ツール：Python

（3）ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
・地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
・使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

▼担当プロジェクトについて
本求人は、弊社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

【入社時研修について】
分析の世界という「フィールド」に出る前に、まずは1〜2ヶ月かけて必要な武器（SQL・Python・BIツール等）の習得と、データ構造を読み解くための「型の理解」を集中的に行います。実務を想定した演習データを用い、失敗を恐れずに試行錯誤できる環境を用意しています。

▼Step1：設計図の読み解き方を学ぶ（分析環境の理解）
データの流れを把握し、自在に抽出するための基礎体力を養います。まずはデータベースの仕組みを理解するところからスタートです。
・使用環境・ツール：SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database
・習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

▼Step2：ロジックを組み立てる（コーディング・加工）
生のデータを、目的に合わせて整えるスキルを磨きます。複雑なデータ構造をどう紐解き、いかにビジネスの文脈に沿った「意味のある数値」へ加工するか。そのロジックを組み立てる面白さを、演習を通じて体感するフェーズです。
・使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
・習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

▼Step3： 隠れた法則を見つけ出す（可視化・分析）
ツールを使い、データの傾向や異常値を視覚的に捉える練習をします。「なぜこの数値が動いたのか？」という仮説を立て、インサイト（洞察）を見つけ出す「分析の醍醐味」をシミュレーションします。
・使用環境・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI
・習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

▼Step4：意思決定を「攻略」する（レポーティング・提案）
最後のステップは、分析結果を他者に伝える練習です。どうすればクライアントの意思決定を支える「確信」へと変えられるか、報告のセオリーを学びます。
・使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）／PowerPoint／Word
・習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。
マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【募集背景】
▼私たちが実現したい社会
日本は従業員の高齢化と深刻な人手不足に直面し、従業員の健康増進が企業の生産性や健保財政に影響を与える課題になってきています。また、雇用の流動化が進み、企業と働く人の関係が変わりつつある中、優秀な人財の確保と定着には、個々の事情や価値観に配慮した従業員との関係づくりが大切です。コーポレートヘルス事業部では、「社員の健康をつうじた日本企業の活性化と健保の持続可能性の実現」に共感する産学官を巻き込みながら、企業と人々がともに成長し、幸せに過ごせる社会を目指します。

▼社会に貢献し続けるために生まれた新しい組織
私たちデータソリューション事業本部は、オムロン創業90周年を迎えた2023年に誕生しました。
これまでもオムロンは公共輸送・交通安全・決済などの社会インフラ領域で、およそ半世紀にわたり公共性の高いサービスを提供し、人々の生活を支えてきました。昨今、社会が大きな変革期を迎える中で、これまでの「モノ」による課題解決から、「モノ」の利用を通じた課題解決（ソリューションビジネス）へビジネスモデルを進化させる必要があります。私たちが目指すのは、オムロンの存在意義である「事業を通じて社会価値を創出し、社会の発展に貢献し続けること」の体現であり、社会課題の解決につながる次の成長事業を創造することです。

▼募集背景
コーポレートヘルス事業部は、2025年10月に産業保健・健康経営ソリューションサービスを提供するiCAREを完全子会社化し、グループ事業として統合しました。事業部内では、健康経営に関するデータ分析サービスを来年度のローンチに向け開発中です。
新サービスリリースに向けての体制強化にあたり、（1）新サービス改善に向けたプロダクトに蓄積されるデータ分析、（2）新サービスの啓もうに向けたアカデミアとの健康経営の取り組み価値の解明に取り組んでくれるデータサイエンティストを募集しています。

【担っていただきたい具体的な仕事内容】
（1）新サービス改善に向けたプロダクトに蓄積されるデータ分析
・新規プロダクトに蓄積される企業がもつ従業員の健康データとサービス利用履歴の分析と、プロダクトの改善提案・反映の推進
・新サービスの進化に向けた新たなデータ活用の検討・データサイエンティストの観点からの新サービス開発への提案

（2）プロダクトに実装するモデルの設計・構築
・新規プロダクトに搭載する機械学習モデルを、ビジネス要件を踏まえながら構築（必要データの整形～評価／デプロイ）
・既存モデルのブラッシュアップ（データ拡張／再学習、特徴量エンジニアリング など）

（3）ビジネス要件の実現性に関する検討・実証
・ビジネス側で構想した分析ロジック／フローについて、数理的アプローチから見ても問題ないかの点検
・検証経験について、ビジネス側へのフィードバック／議論

【使用する開発言語・ソフト・装置／機器等】
・Python（もしくはR）
・SQL
・AWS Redshift
・オフィスソフト（Word、Excel、PowerPoint）

【業界動向と自社事業の特徴】
▼事業内容
「社員の健康を通じた日本企業の活性化」をミッションに掲げ、企業の人事向けに、社員の生産性・定着率の向上につながるソリューションの開発・提供を行っています。2025年10月にiCARE社が事業部傘下にグループインしました。また、データに基づいた労働機会損失の可視化と組織の健康課題の特定を行うデータ分析サービスの開発も行っています。

▼強み
・ソーシャルニーズを捉えた中長期視点での事業開発
・会員数約500社となる健康経営アライアンスと連携した企業人事との接点・露出機会

▼今後の展望
今後も、コーポレートヘルス領域の企業と連携し、新しい市場創造に向けて複数のサービス開発を積極的に行っていきます。
まずは、データ分析結果を受けて、ユーザー企業の健康経営の体制・施策の改善を行う健康経営コンサルティングサービスの開発・事業立ち上げを行う予定です。

【部・チームの業務概要】
▼配属部署
データソリューション事業本部　コーポレートヘルス事業部

主な業務は以下の3つになります。
1．iCARE社の事業推進（健康管理クラウド、産業医・保健師の専門職サービス）
2．新規サービス・プロダクト開発　※募集テーマはこちらに含まれる
3．健康経営アライアンスの運営

【配属先の課・チームの人数や雰囲気】
データソリューション本部は、多様性に富んだオープンでフラットな組織です。
所属メンバーのキャリア採用の比率も高く、一人ひとりがプロ意識を持ち、お互いを尊重し合う組織であるため、キャリア採用の方もスムーズに組織に溶け込んでいただけると思います。また、プロフェッショナル集団として、個々の責任と判断を重んじていますので、業務との両立が可能であれば、テレワークや副業など自身のライフスタイルに合った形で自由な働き方ができます。

※在宅勤務制度あり

【募集部門】
データ･AIソリューション本部 AIマーケティング統括部 マッチング基盤部

【当社・配属組織について】
パーソルキャリアは、転職サービス「doda」をはじめ新卒向けやキャリア支援、副業支援など総合的なキャリア支援サービスを展開する企業です。蓄積された膨大なデータとAIを駆使し、人々の「はたらく」の可能性を拡げることを目指しています。
本ポジションが所属する「データ・AIソリューション本部」は、全社のデータ利活用基盤の構築・整備・運用を推進し、AIを標準的に利活用できる環境を整備することでAI文化の浸透と業務・サービスの変革を牽引する部門です。
管掌いただく「マッチング基盤部」では、求人と求職者の最適マッチングを生むレコメンド／検索／ランキング／パーソナライゼーション基盤を横断で提供し、オンライン・オフライン双方の行動データを活用して、サービス群の成果最大化を担います。「doda」をはじめ、日々生成される膨大なデータと最先端のML／LLM技術を活用し、高精度かつスケーラブルなマッチング基盤を、中長期の負債を抑えつつ継続的に出荷・運用することがミッションです。LLM／生成AIの適用（セマンティック検索、RAG、再ランキング、会話型マッチング）も推進します。

【募集背景と期待する役割】
マッチング品質の継続改善と実験速度の両立、ならびにコスト最適化が喫緊の課題です。
LLM／ML×MLOps×データモデル×インフラを統合的に設計・運営し、成果指向で出荷し続ける組織を作れる管理職（部長クラス）を募集します。
ご入社後は、短期の価値実装（KPIの可視化・実験基盤の立ち上げ・優先案件の効果創出）と、中長期の技術負債最小化（標準化・自動化・共通化・再利用性向上）を両立する意思決定を牽引いただきます。

【職務概要】
データ・AIエンジニアリング領域のゼネラルマネージャー（部長）として、組織の戦略策定～実行から組織運営をお任せします。
本ポジションは、機械学習／LLMモデルの知見に基づき、MLOps・データモデル・インフラ設計を統合した「再利用可能なパイプライン構造」を設計・実装・運用の全段を統括しています。属人化を排し、ドキュメント管理・プロジェクト管理を組織の標準として根付かせ、費用対効果（TCO／ROI／FinOps）を勘案しながら継続的改善をドライブします。
オンライン（推論）とオフライン（学習・評価）を貫く実験・評価体制を整備し、ビジネスKPI（応募率、面談率、成約率、品質指標）に結び付く改善を四半期ごとに証明することをリードします。

【業務詳細】
・組織の方針・戦略策定、実行
・経営陣や他部門（プロダクト・開発部門・企画部門・営業部門・管理部門の事業部長）との折衝
・マッチング基盤のロードマップ策定（検索・レコメンド・ランキング・パーソナライズ・会話型）と四半期計画（OKR／KPI）運用
・ML／LLMパイプラインの設計・標準化
・MLOps／LLMOps基盤の整備
・データモデル設計
・インフラ設計
・評価と実験運用の標準化
・費用対効果の管理
・ドキュメント文化の定着
・プロジェクト管理

【ポジションの特徴・魅力】
・経営直下でのAI推進：マッチング品質が事業KPIに直結。改善の可視化～投資判断までの裁量が大きいポジションです。
・事業への直接的な影響力：Time-to-Value短縮と品質指標の継続改善を両立させ、応募・面談・成約などの主要KPIを押し上げます。
・技術チャレンジの自由度：セマンティック検索、RAG、再ランキング、オンライン学習、反事例学習、評価・観測、フェアネスなどに挑戦可能。
・データサイエンスと開発の融合：研究→実運用までの「橋渡し」をパイプラインとして標準化し、継続出荷できる体制を構築。
・業界トップクラスのデータ活用：大規模データ資産を背景に、横展開と再利用性を前提とした基盤を作れます。
・社会への大きな貢献：より良いマッチング機会の創出を通じ、求職者・企業双方の価値を高めます。

【組織構成】
データ・AIソリューション本部は150名程度（パートナー、兼務を含めると300名程度）の組織です。
マッチング基盤部には、MLエンジニア、データサイエンティスト、リサーチ／アプライドサイエンティスト、データエンジニア、プラットフォームエンジニア、SREなど多様な専門性を持つメンバーが所属しています。

【働き方】
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインできる環境です。
・有給休暇の積極的活用を推奨
・フレックスタイム制度
・週4～5日リモートワーク、男性育休取得者あり、柔軟な勤務時間調整可

【勤務地備考】
※全国どこでも勤務可能
・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります）
・通勤スタイル：ワークスタイルB・Cいずれかを提示
ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社）勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）＋リモートワーク手当（3,000円／月）
ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし＋リモートワーク手当（3,000円／月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給（交通手段問わず）

【業務内容】
AIエンジニアとして自動運転／先進運転支援システム（AD／ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用などに携わっていただきます。

・画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learning アルゴリズム開発
・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発
・学習済みモデルを実装したシステムの開発（Edge、Cloud、オンプレ、MLOps）

※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

【H.R.Iの魅力】
▼中途入社社員が大活躍！
420名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。
ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。

▼スキルアップ充実！
エンジニア出身の講師が複数在籍！
資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。

▼年間休日123〜125日前後、平均残業時間9時間
平均残業時間は9時間、有給消化率100%！
お休みも取りやすく、ワークライフバランスが整いやすい環境です。

▼あなたのキャリアに真摯に向き合う、専任の人事担当がつきます！
まず、あなたの理想のキャリアや将来の方向性について丁寧にヒアリングを実施し、最適なプロジェクトへ配属します。
配属後も定期的な面談を通じて、必要なスキルや成長ステップを一緒に考えながら、あなたらしいキャリアを築いていける環境です。
また報告・相談・質問など、チャットでスムーズに対応可能。柔軟にやり取りできる点も安心です。

▼年に一度給与UPのチャンスあり！
顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。
成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

【勤務地】
▼転勤なし／リモート案件あり
大阪府を中心とした関西圏の各プロジェクト先にて勤務いただきます。
※配属は本人の希望を考慮して決定します。
・転居を伴う転勤はありません。

【業務内容】
AIエンジニアとして自動運転／先進運転支援システム（AD／ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発（AI-OCR等）に携わっていただきます。

・画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learningアルゴリズム開発
・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発
・学習済みモデルを実装したシステムの開発（Edge、Cloud、オンプレ、MLOps）

※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

【H.R.Iの魅力】
▼中途入社社員が大活躍！
420名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。
ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。

▼スキルアップ充実！
エンジニア出身の講師が複数在籍！
資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。

▼年間休日123〜125日前後、平均残業時間9時間
平均残業時間は9時間、有給消化率100%！
お休みも取りやすく、ワークライフバランスが整いやすい環境です。

▼あなたのキャリアに真摯に向き合う、専任の人事担当がつきます！
まず、あなたの理想のキャリアや将来の方向性について丁寧にヒアリングを実施し、最適なプロジェクトへ配属します。
配属後も定期的な面談を通じて、必要なスキルや成長ステップを一緒に考えながら、あなたらしいキャリアを築いていける環境です。
また報告・相談・質問など、チャットでスムーズに対応可能。柔軟にやり取りできる点も安心です。

▼年に一度給与UPのチャンスあり！
顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。
成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

【勤務地】
本社、もしくは東京23区やその近郊エリアのプロジェクト先

▼本社
東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー32F

▼プロジェクト先の例
・東京23区／新宿区・渋谷区・品川区・目黒区・豊島区・中央区・港区・千代田区 など
・東京23区近郊／埼玉県・千葉県・神奈川県の一部

・転居を伴う転勤はありません。

【求人カテゴリー】
マーケティング本部

【職種】
基幹職

【概要】
マーケティング本部／マーケティングユニット／UniverseマーケティングSQに所属し、当社の豊富な顧客データとAIプラットフォームを活用し、顧客理解の深化、マーケティング施策の最適化、パーソナライズの高度化を推進いただくポジションです。
ご入社後はデータをビジネス成果につなぐ”戦略・企画・実行”のハブとして、事業部やデータ部門と横断的に連携しながら推進いただきます。

【配属部署】
マーケティング本部／マーケティングユニット／パーソナライズイノベーションSQまたはUniverseマーケティングSQ

▼マーケティングユニットについて
配属先となる「マーケティングユニット」は三井住友カードのマーケティング戦略の統括を担う部署です。特にイシュイング領域においては、戦略統括やプロモーションの企画を実施するとともに、デジタルコミュニケーションチャネルを活用した顧客獲得や利用推進を行っています。近年アジャイル組織を導入し、より横断的な100名超の組織となっております（内、約3割程度の社員が経験者採用入社）。

【職務詳細】
▼AIプラットフォーム「UNIVERSE」を用いた社内各部署のビジネス課題解決
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討
・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成
・モデル作成および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証
・マーケティングの高度化・パーソナライゼーション推進に向けた新規施策の企画

【本ポジションの魅力】
・最先端のAIを活用したマーケティングに取り組みながら、知識や経験を深めることができます。
・事業会社ならではの「成果に直結する」実務経験を積むとともに、実践的なAI活用スキルを習得できます。
・裁量の大きい環境で、提案から改善までを主導し、伴走型の推進力を磨くことが可能です。

【キャリア採用比率】
正規雇用採用者のキャリア採用比率は以下の通りです。
2022年度　44%
2023年度　70％
2024年度　52％
最終更新日：2025年4月1日

【募集背景】
生成AIの登場は、プロダクト開発に留まらず、産業構造、ビジネスモデル、そして人々の働き方そのものに根本的なパラダイムシフトをもたらしました。
この未曾有の時代において、私たちは変化に「対応」するのではなく、変化そのものを「創造」するリーダーシップが不可欠であると考えます。世界中のあらゆる企業がAIを戦略の核心に据え、生き残りをかけた競争を繰り広げる中で、現状維持は後退を意味します。
私たちのミッションは、既存事業の連続的な成長をAIによって加速・高度化させつつ、生成AIを起点とした未来の収益柱となる新規事業を速やかに立ち上げることです。これは単なる効率化を超え、当社の企業価値と市場ポジションを再定義する、最も重要なキードライバーとなります。
私たちは「生成AIの登場」を、単なる技術導入ではなく、企業文化、経営戦略、そして私たちが社会に提供する価値の再定義と捉えています。この重要な変革期において、全社的なAI戦略を策定し、企業変革を牽引いただけるリーダーの参画を強く望みます。

【具体的な業務内容】
経営直下で、全社のデータ・AI戦略を策定し、組織運営と先端技術活用を統括。事業構造の変革とデータ駆動型経営をリードいただきます。

1．全社データ戦略の設計と推進
・経営・事業戦略に基づき、データ／AIの中長期戦略、ロードマップ、予算の立案
・各事業（Findy、Findy Freelance、Findy Team+など）のデータ活用方針を統合し、全社的なデータ駆動型経営を推進
・データガバナンス、プライバシー、品質管理の仕組みを構築・運用
・経営／事業レベルの意思決定を支援するため、KPIフレームや指標体系の再設計をリード

2．データ組織のマネジメント・再編
・データサイエンス、データエンジニアリング、GenAIイネーブルメント各チームを束ねる統括責任者として組織運営をリード
・各領域のマネージャー層をリードし、組織横断でリソース配分・優先順位付けを実行
・データ系人材の採用・育成・評価制度設計

3．AI・生成AIの戦略的活用
・機械学習、LLM／RAG、MLOpsなど先端技術を事業課題と結びつけ、ROI（投資対効果）の見える形で推進
・社内AIプラットフォーム構築・全社導入の統括（例：社内向けAIポータルや共通基盤）
・各事業におけるAIプロダクトの方向性策定・優先順位付けと、新規AIサービスの企画・事業化を推進
・エンタープライズ顧客への提案
・既存業務のAIエージェント化の全体推進

4．経営／事業とのリレーション
・経営陣とともにデータに基づく経営意思決定を設計・支援
・各事業責任者、CTO、VPoEとの連携による横断イニシアチブの推進
・社外パートナー（学術機関、AIベンダーなど）との連携構築

【ポジションの魅力】
1．経営層と直結した意思決定
経営直下で事業全体の方向性にデータ・AIの力でダイレクトに影響を与えられる

2．戦略と実務のバランス
戦略策定やチームマネジメントだけでなく、新規事業立ち上げの最前線に立ち、技術的・事業的な成功体験を創出できる

3．全社的な事業変革の推進
単なるモデル開発に留まらず、AGI時代を見据えた事業構造の「改造」そのものをリードする経験が得られる

4．強力なアセットと圧倒的な開発スピード
エンジニア会員基盤および開発組織の貴重な独自のアセットと、国内トップレベルの開発スピードを誇るAI駆動のエンジニア組織がパートナーとなり、圧倒的なスピードでプロダクトとして実現（企画～α版リリースまで2か月の実績あり）

※フルリモート不可

【募集背景】
当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援事業が大きな成長フェーズにあります。特に現在は、多くの企業で「分析がビジネス成果につながっていない」という課題があり、高度な分析基盤を構築した上で、その結果を戦略に落とし込み、実装までやり遂げる※※「データ工学でビジネスを動かす」 ※※専門家が不可欠です。

今回は事業拡大と組織強化を見据えた増員です。「事務作業や調整業務に追われる日々」から脱却し、 「分析・実装して終わり」ではない、技術を成果に直結させるデータ活用 に挑戦することで、エンジニアとしての市場価値を最速で高めていきたい方を歓迎します。

【案件事例】
分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。

  ～≪人材紹介マッチングアルゴリズム≫国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発～

【業務概要】
・ターゲットとミッション：大手人材紹介サービスにおいて、求職者の属性情報や行動履歴を機械学習（LightGBMやW2Vなど）で解析し、最適な紹介先を提示するシステムの予測精度向上と開発をミッションとします。
・介在価値：単なるシステム改修や事務的な管理業務に留まりません。求職者の「内定獲得」という人生の転機を創出すべく、※※膨大なデータをどう解析・実装すれば成果が出るのかをエンジニアの視点で追求します。※※技術的な研鑽がビジネスの核心を動かす、データエンジニアリング本来の醍醐味をチームと共にリードしていただきます。
・育成方針：ビジネス理解・統計学・プログラミングの3要素を兼ね備えた、※※市場価値の高い「データ領域のスペシャリスト」 を目指せます。単にコードを書くだけ、あるいは調整に終始するのではなく、アジャイル開発の現場で 「技術をどうビジネス成果に昇華させるか」※※という、AI時代に最も必要とされる実力をチームで磨くことができます。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】
1．課題抽出
ビジネスサイドからの変更要望に対し、予測精度向上に向けた新特徴量やモデルの組み込み、ABテストの設計案を策定します。

2．データ抽出・集計
AWS RedshiftからSQLを用いて、求職者の行動ログなどの大規模データを抽出・加工します。

3．高度な解析
Pythonを用い、機械学習アルゴリズム（LightGBM等）の適用や、処理時間の最適化、メモリ使用率の改善を実装します。

4．レポート作成
ABテストの結果や学習パラメータの変更による精度変化を可視化し、ビジネスへの影響を言語化します。

5．報告・コンサルティング
クライアントのプロパーエンジニアと連携し、AIモデルの社会実装に向けた技術的なアドバイザリーを行います。

【そのほかの案件事例】
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。

（1）ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール：SQL、Google BigQueryなど

（2）機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール：Python

（3）ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ

▼担当プロジェクトについて
本求人は、弊社が参画している「国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

【入社時研修について】
『独学や一人現場では得られない、プロの視点をインストールする1〜2ヶ月』
「現場でいきなり一人で放置される」ことはありません。入社後1～2ヶ月間は、スキルや経験に応じた研修を通じ、データエンジニアとしての基礎を徹底的に固めます。

★Step1：データ分析環境の理解
システムエンジニアとして培ったDBの知識を、データ分析特有の「大規模データ基盤（DWH）」へと拡張します。単なるCRUD操作ではなく、分析クエリの最適化や、データレイクからDWHへのパイプライン構造を把握し、データエンジニアとしての技術的土台を再構築します。
使用環境・ツール：SQL Server／MySQL／PostgreSQL／Oracle Database 等
習得スキル：分析用DBのアーキテクチャ理解、パフォーマンスを意識したSQL

★Step2：コーディングによるデータ加工（エンジニアリングの実装）
SQLやPythonを駆使し、生データを分析可能な形に昇華させるETL／ELTプロセスを習得します。※※自己流のスクリプトから、チーム開発を前提とした「保守性の高いコード」や「自動化」※※へとスキルを引き上げ、エンジニアとしての実装力をデータ領域へ適応させます。
使用環境・ツール：SQL／Python／SAS／R
習得スキル：データクレンジング、バッチ処理の最適化、統計ライブラリの活用

★Step3：データの可視化・分析（技術の価値検証）
TableauやPowerBIを用い、自身の構築したデータ基盤がどうビジネスに貢献するかを検証します。「動くシステムを作る」だけでなく「意思決定に資するデータ」をどう提供するかという視点を養い、技術を成果に結びつける感覚を掴みます。
使用環境・ツール：Tableau／PowerBI／Google Analytics
習得スキル：ダッシュボード設計、データドリブンな課題抽出

★Step4：レポーティング・報告提案（専門性の確立）
分析結果を基に、クライアントのプロパーエンジニアや意思決定者と対等に議論できるレベルまで引き上げます。「人材業界の知見×データ工学」という独自の専門性を言語化し、市場価値の高いエンジニアとしてのキャリアを確立します。
習得スキル：技術コンサルティング、ロジカルシンキング、専門家としての提言力

【スキルアップへのサポートも充実】
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給いたします。

▼対象資格
統計検定／統計調査士／専門統計調査士／ データサイエンス基礎（DS基礎）／ データサイエンス発展（DS発展）／ データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） ／データサイエンティスト検定(TM)リテラシーレベル［DS検定(TM)★］など

また、入社後1～2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。
いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。

▼研修内容
・SQL研修
・Python研修
・BIツール（Tableau）研修

【個人の働き方に合わせたキャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。
マネジメント／技術／ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります

【勤務地】
基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。
※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。

【事業・組織構成の概要】
▼統括部
全社のデータサイエンス・AI事業領域における顧客価値創出の最大化をミッションとし、上流アプローチやAIシステムのデリバリ、データ分析、AI分析基盤整備、AI人材育成等の事業活動を遂行、デジタルHub（AI）として全社のAIビジネスをリード。

▼グループ
NECのAI人材育成の歴史をクライアントゼロとして、AI人材育成ビジネス（売上・受注・損益）をリード。

【職務内容】
・AI人材育成ビジネス案件をプロジェクトマネージャーとしてリード。「提案（セールス支援）」「計画策定」「実行」「リスクコントロール」「クロージング」のデリバリープロセスをトータルに担当いただきます。
・プロジェクト推進ルール・規定に準拠した上で、ステークホルダーをマネジメントしながらプロジェクトチームを統率して、計画されたプロジェクト成果をQCD面において達成いただきます。

▼補足
・セールスメンバと連携した提案活動（提案書作成）を通じた案件獲得（受注活動）を実施いただきます。
・お客さまが、AI領域に留まらない「幅広いDXテクノロジー領域（セキュリティ、クラウド、デザイン思考等）」を含めた総合的な人材育成を要望される場合は、それら各DX領域を担当するNECグループの部門や社外パートナーと縦横連携しながらプロジェクト推進いただきます。


【ポジションのアピールポイント】
AI人材育成グループ『BluStellar Academy for AI』および『BluStellar Academy for DX』という場を通して、様々な業種業務に関わるAIを中心としたDX人材育成にチャレンジできます。

▼補足
・NECグループの「DX人材育成目標1.2万人（2025年度）PDF」にも関わることができます。
・大学（東大、横浜市立大学等）、省庁（経産省、文科省等）、業界団体（データサイエンティスト協会、AIガバナンス協会等）と連携しており、日本のAI人材育成に貢献することができます。
・日常業務を通じたスキルアップはもちろんのこと、各種スキルの習得・強化に向け、組織として教育受講、資格取得などのサポートも行います。
・人材育成に燃える小規模精鋭チームで活動しています。小規模であるが故、コミュニケーションを密に進めています。
・テレワークが主体の働き方です。
・長期的には、社内の別部門に自主的に異動できる「NEC Growth Careers（社内人材公募）制度」を活用し、より広いキャリアを切り開いていただくことも可能です。

【職場環境】
リモートワーク：週半分以上可能

▽募集背景
毎期増収を続けており、クライアントからの依頼多数につき、増員のため

▽概要
クライアントが保有するデータ分析～統計モデルの設計・構築までをお任せします。入社後は、業界トップクラスの取締役が直接育てたデータサイエンティストたちが講師として研修を実施。未経験でも一流のデータサイエンティストを目指せます。
▽想定業務の一例
・分析用データベースの整備・構築
・データの基本的な集計・可視化と考察
・統計モデル、機械学習モデルの設計・構築
・プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装
・クライアントに対するプレゼンの準備・実施　など

【背景】
当社は、地域金融機関（地方銀行・信用金庫など）向けに勘定系システムやデータ分析基盤、チャネル系システム、バックオフィス系システムなど様々なシステムを提供してきました。しかし、人口減少やデジタル化の進展により、金融機関のビジネスモデルや顧客とのコミュニケーションのあり方が大きく変化しています。こうした環境変化に適応するため、地域金融機関からは新たなデータ活用サービス、AIサービス（生成AIを含む）が求められており、そのニーズに応えるためのソリューションを一緒に企画・設計し、実際に形に作り上げて頂く方を募集します。

【職務内容】
昨年、汎用問い合わせの生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています。PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、私たちは金融機関向けの生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています。BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました。今後も、我々の生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発・拡充しながら、地域金融機関のDX・AI化を促進していただきます。

▼具体的な仕事内容
・地域金融機関向け生成AIプラットフォームの開発・運用やプロンプト設計、Python実装
・生成AIを活用した新規サービス企画・立ち上げ（プロンプト設計・Pythonによる業務ロジック実装を含む）
・LLMモデルの選定・評価、PoC推進。金融機関の実業務適用・事業化に向けたリード
・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案

【アピールポイント（職務の魅力）】
・最先端のAI技術を活用した新規サービスの創出や業務改善の経験をつむことが可能です。
・トップクラスの技術メンバーと働くことでスキル向上が見込めます。
・新規ビジネスにおけるサービス企画から実装まで一連のプロセスを経験し、ゼロから価値を生み出す実践力を身に付けることができます。
・データ分析からモデル構築、評価、運用まで、データサイエンスの専門性を高めることができます。
・部内ではアジャイル開発を通して、スピード感ある開発をリードする推進力とチームマネジメント力を養えます。
・クラウド環境での設計、開発、運用を通じて、最先端のアプリケーション開発の知識と実装経験を積むことが可能です。
・組織内に「企画」「開発」「営業」「運用」ができるメンバが揃っています。そのため、身近なメンバと直接コミュニケーションしながらワイワイと一緒にビジネスを作り上げることが可能です。

【想定役職】
課長代理
主任

【組織情報】
生成AI、機械学習、クラウドなどの先端技術を活用した次世代の金融チャネル、ソリューションを創出

【出張有無・頻度】
出張はあり。頻度は業務の状況により変動。

【業務内容】
▼詳細
「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。
基本的には、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・データアーキテク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。

・データアナリスト：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

・データアーキテクト：データ分析環境の構築・改善
事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。
　- KPI設計及びデータの定義
　- DWHの構築及び改善 (BigQuery)
　- データ活用を促進するための社内教育
　- その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行
　- BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio)

▼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

▼当ポジションの魅力
・セールス、マーケター、エンジニア等とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。マネージャーや事業部長と共に意思決定に携わるため、ビジネスの最前線でデータ分析のスキルを高めることができます。
・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。特に非構造データの活用は業界としても希少なスキルとなると思います。
・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、データアーキテクチャやデータサイエンスといったスキルも伸ばすことができ、キャリアを柔軟に形成できます。
・「自由と責任」のもと裁量もって働くことができます。未経験から入社し、事業のデータ責任者として第一線で活躍している社員もいます。

▼働く環境
・Windows／Macbook Pro 選択可
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー

【組織について】
▼データ戦略室について
「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。
データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、事業の最前線に立ち、データ基盤の開発やデータ分析だけでなく、施策の立案から実行まで幅広い業務を担います。

▼メンバー構成（2025年7月時点人員内訳）
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
※データエンジニア5名（システム本部テクノロジー戦略室所属）

【仕事概要】	
顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。

昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。

【主な業務内容】
・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
・受講生の学習進捗管理、サポート
・受講生による応用プロジェクトの伴走支援

▼スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート

【開発環境】
・言語：SQL、Python、案件によってR
・クラウド環境：GCP、AWS、Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack、Confluence

【本ポジションの魅力】
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

※リモート可

【募集背景】
CARTA HOLDINGSには20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。

今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。

1：継続したモデル構築・評価
生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。

2：モデル観点のコミュニケーションが必要
LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。

これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。

【業務内容】
Generative AI Lab のミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。
具体的には下記のような業務を想定しています。

（1）課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定

（2）LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini（Vertex AI）などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成

（3）事後学習の可能性調査（fine-tuning ／ prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討

（4）PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う

（5）社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる

【やりがい】
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

【開発環境・利用しているツール】
・LLM基盤・ツール
　- OpenAI、 Anthropic Claude、 Google Gemini（Vertex AI）など
　- LangChain、Langfuse
・プログラミング言語・フレームワーク
　- Python（pandas、scikit-learn など）
　- 必要に応じて PyTorch, TensorFlow（主に評価・事後学習の検証用）
・インフラ・MLOps
　- AWS、 GCP
　- Terraform、 CDK などを用いた環境構築・運用
・コミュニケーション
　- GitHub、 Slack、 Google Meet

【職務内容】
当社は、2300万点以上の間接資材商品（オフィス用品、工具、消耗品など）を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
前年比20％成長を10年以上にわたって継続・2010～2020の10年で売上規模は9倍近くの成長を遂げており、2025年時点で商品点数は2,800万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC（電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。

▼マーケティングチームの役割
さらなる事業成長にむけ、Web広告、メール、チラシなどのマーケティング施策を通じた顧客獲得、顧客育成を行っています。
マーケティングチームでは各種施策の効果測定、モニタリング、評価を行い施策の改善提案を行っています。

▼マーケティングチームの環境
・顧客の行動・購買データ、商品データなど顧客理解に必要なデータが整備されておりBigQuery、Python等を用いて必要なレポートを作成
・販促実施チームと連携し共同で施策の改善・企画を実施
・データ分析のスペシャリストが複数名在籍。データサイエンスCoEとも連携し立ち上がりをサポート

本ポジションでは、このチームにおいてスペシャリストとして、以下の役割を担います。

【主な役割】
・マーケティング部門の戦略および販促施策の方針を理解し、KPI・ダッシュボード・レポートを整備
・販促施策の結果をモニタリング・評価し、改善施策を関係するチームと議論、改善案を企画・検討

【勤務地】
東京都／大阪府

【職務内容】
当社は、2300万点以上の間接資材商品（オフィス用品、工具、消耗品など）を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。
前年比20％成長を10年以上にわたって継続・2010～2020の10年で売上規模は9倍近くの成長を遂げており、2025年時点で商品点数は2,800万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC（電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。

▼マーケティングチームの役割
さらなる事業成長にむけ、Web広告、メール、チラシなどのマーケティング施策を通じた顧客獲得、顧客育成を行っています。
マーケティングチームでは各種施策の効果測定、モニタリング、評価を行い施策の改善提案を行っています。

▼マーケティングチームの環境
・顧客の行動・購買データ、商品データなど顧客理解に必要なデータが整備されておりBigQuery、Python等を用いて必要なレポートを作成
・販促実施チームと連携し共同で施策の改善・企画を実施
・データ分析のスペシャリストが複数名在籍。データサイエンスCoEとも連携し立ち上がりをサポート

本ポジションでは、このチームにおいてスペシャリストとして、以下の役割を担います。

【主な役割】
・マーケティング部門の戦略および販促施策の方針を理解し、KPI・ダッシュボード・レポートを整備
・販促施策の結果をモニタリング・評価し、改善施策を関係するチームと議論、改善案を企画・検討

【勤務地】
大阪府／東京都

【会社・事業紹介】
当社は、間接資材（オフィス用品、工具、消耗品など）を取り扱う国内最大級のBtoBオンラインストアを運営しています。商品点数2,800万点超、長期間にわたって前年比20%成長というスピードでビジネス規模の拡大を続けています。
2010年からは、大企業のお客様に対し当社購買システムの導入・ご提案し、管理購買に関わるコスト・業務の削減に寄与する「購買管理システム事業」をスタートさせました。
工場や支店ごとにバラバラに行われている資材購買を一括管理し、全社の購買プロセスを劇的に効率化する本事業は、2025年時点で4,200社を超える企業に導入され、複数年連続で前年売上比150%を達成しています。

【ミッション】
本ポジションでは、大企業ビジネス成長の鍵を握る「現場のエンドユーザー（利用者・管理者）」向けのダイレクトマーケティングを担っていただきます。
当社が培ってきた「データドリブン」の知見と、メールやWeb接客、紙媒体などマルチチャネルを駆使し、お客様ごとにパーソナライズされたOne to Oneマーケティングを推進します。膨大なデータを活用し、お客様一人ひとりに最適化されたコンテンツを届けることで、ユーザーの利便性向上と、大企業ビジネス全体のさらなる拡大を牽引していただく、やりがいの大きな役割です。

▼主な役割
・仮説設計と施策の立案から実行・評価までの一連のサイクルを一気通貫で素早く実行する。
・ITツールとデータを活用し、メール・Web・紙媒体を通じて一人ひとりに最適化された体験を届ける。
・ABテスト等の定量的評価に基づき、施策の有効性を判断し、継続的な改善をリードする。

【仕事概要】
OLTAは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。

【募集背景】
オンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。
この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、当社のコアとなる役割です。OLTAが独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。
その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

▼仕事の具体的内容
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア／プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

【入社後の役割／チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。

OLTAのチームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

※リモート勤務可能

・企業が保有する膨大な生データを、分析や活用が可能な状態に整えるための「データ基盤」の構築・保守を行う。

・形式がバラバラなデータを、ルールに基づいて抽出し、クレンジング（洗浄）や加工を施してデータベースへ格納する仕組みを開発する。

・BIツールやグラフ作成ソフトを用い、加工済みのデータを経営判断に役立つ形式で可視化・共有する。

・プロジェクトメンバーと連携し、広告効果の分析や工場データの見える化など、クライアントの課題解決に向けたデータ抽出・集計業務のサポートを行う。

・実務を通じてクラウド環境（AWS/GCP等）や機械学習の基礎知識を深め、将来的にはデータサイエンスを用いた高度な分析モデルの構築に携わる。

【募集の背景】
データドリブンでの創薬研究加速を進める上では、課題となっているデータのサイロ化を解消するとともに、社内外研究データを有効活用し価値最大化につなげる拡張性の高い研究デジタルIT基盤を構築する必要がある。この実現に向けて、研究現場における顕在・潜在課題を紐解き、マネジメント層を巻き込み、部門レベルでの価値創出・意思決定の高度化につなげるための戦略立案・遂行に貢献するとともに、人財の育成通じた組織のケイパビリティおよびサステナビリティ向上をリードできる人財を募集している。

【仕事内容】
創薬研究プロジェクト加速のため、現場研究者との議論を通じて研究データ・ナレッジ利活用における本質的・潜在的な課題やニーズを同定し、最新のデジタルIT技術を活用して解決に導く。
それらを実現するための中長期戦略を立案し、研究員および部門マネジメントとの議論を通じた組織的意識改革および戦略遂行を実践することで意思決定サイクルを加速する。
将来的なマネジャーもしくはプロフェッショナル職候補として、多様なメンバーを巻き込みプロジェクト推進をリードするとともに、周囲のロールモデルとなり継続的な組織のケイパビリティ向上に貢献する。

▼具体的な業務例
・データドリブン創薬加速を目指したデータ利活用の中長期的な戦略立案・提案・遂行
・戦略遂行のための意識改革、チーム・プロジェクトマネジメント、人財育成計画の策定と実行
・抗体／低分子・中分子、薬効薬理／安全性（非臨床）、オミックスなど創薬研究における各種データベースのデザインや構築
・データサイエンティスト専門家向けの大規模データ解析環境のデザインや構築
・研究データの収集管理及び利活用の推進施策の立案と実行
・上記を含む部門横断的なデジタルIT基盤の導入／構築における構想立案、要件定義、構築、運用管理及びそれらに係る外注委託先のマネジメント

【職種の魅力】
・研究データの価値を最大化する高度なデータ基盤構築を通じて、データドリブンな創薬研究を加速し、中外製薬の独自性の高い研究と革新的な医薬品創出に貢献できます
・多様な研究領域（抗体／低分子・中分子、薬効薬理／安全性、オミックスなど）のデータ利活用戦略を立案・実行し、幅広い創薬プロセスへの理解を深められます
・専門性の高い研究者との対話を通じて本質的課題を捉え、専門知識とデジタル技術を活かしてまだ誰も手掛けていない領域の解決策を開発・開拓する挑戦ができます

【仕事概要】
AIを活用した国内DXを牽引する当社において、Webアプリケーションの領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します

【担っていただきたい役割】
・各種プロジェクトで求められるWebアプリケーションの開発（フロントエンドとバックエンドの双方）
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション

【主な開発環境】
・言語：TypeScript、Go、SQL、Python、Ruby等
・データベース：MySQL、PostgreSQL、BigQuery、Snowflake等
・クラウド環境：Google Cloud、AWS、Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira、Notion
・情報共有ツール：Slack、Confluence

【キャリアアップの上での特長】
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

【主な業務内容】
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。

本募集における「Webアプリケーション開発」の領域では特に、物流領域、そのなかでもとりわけJDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発が事業の大きな柱です。

物流領域の他にもヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

それぞれについて、当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

【本ポジションの魅力について】
B2B領域において、いわゆる「0 to 1」「1 to 10」といった段階のソフトウェア開発をリードいただくことでビジネス知識について幅広くキャッチアップできる他、顧客からお預かりするデータとアプリケーションを連携させる議論等を通じて、データエンジニアリングやデータサイエンスに対する理解を深めつつ、希望に応じてそちらのキャリアパスを社内で進めることもできます

※リモート可

【仕事概要】
データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模～中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。

当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは「UPGRADE JAPAN」
個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。

【主な業務内容】
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

【キャリアの特徴】
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

【開発環境】
・言語：SQL、Python、案件によってR
・クラウド環境：GCP、AWS、Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack、Confluence

【本ポジションの魅力】
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

【その他】
▼開発メンバー
（1）データサイエンティスト組織体制
・マネージャー：1名
・シニアメンバー：2名
・メンバー：10名

（2）データサイエンティスト出身業界
戦略コンサル、商社、自動車会社、ゲーム会社など

（3）メンバーの多様性
・外国籍の開発メンバー在籍
・育児中の開発メンバーが在籍
・新卒採用／学生インターンを受け入れている

※リモート可

【仕事概要】
AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します

【担っていただきたい役割】
・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

【主な開発環境】
・言語：TypeScript、JavaScript、SQL、Python等
・採用フレームワーク： GraphQL、Node.js、Prisma等
・データベース：MySQL、PostgreSQL、BigQuery等
・クラウド環境：Google Cloud、AWS、Azure、Snowflake等
・ソフトウェア管理ツール：GitHub、Jira、Slack、Confluence

【キャリアアップの上での特長】
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

【主な業務内容】
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

JDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発でも、センサーデータ、運行データを代表とする船舶に関する様々な情報を蓄積し活用するために本領域のエンジニアリングが不可欠となっております。

当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

▼本ポジションの魅力について
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。

また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。

※リモート可

【仕事概要】
JDSCが持つ様々なソリューションのいずれかの事業開発、もしくは新しいソリューションの立ち上げを担って頂きます。

ソリューションのフェーズによって、BizDevのメンバーが担う役割は多様ですが、いずれもデータサイエンティストやエンジニアと連携しながら課題解決をドライブすることが求められます。
その上で、個々人のレベルや志向に応じ、ソリューション企画を担う人、企業への導入プロジェクトのデリバリを行う人、ソリューション導入先企業のアセスメント及び周辺領域の支援を行う人、ソリューションの責任者、など様々な役割の方を、このポジションでは募集します。

JDSCはUPGRADE JAPANというミッションを達成するため、様々なソリューションを活用して、産業共通課題や社会課題の解決を目指しています。
そのため、特にBizDevのメンバーには、個社ではなく産業レベルの課題に目を向け、業界内の各プレーヤーを巻き込む視座の高さを求めています。

※オフィス出社頻度は応相談。基本ご自宅でのリモートでOK。クライアント先への往訪が発生する可能性あり。
※東京オフィスへの出社を要請することがある。それ以外はリモートでの対応可。

【仕事概要】
JDSCが持つ様々なソリューションのいずれかの事業開発、もしくは新しいソリューションの立ち上げを担って頂きます。

ソリューションのフェーズによって、BizDevのメンバーが担う役割は多様ですが、いずれもデータサイエンティストやエンジニアと連携しながら課題解決をドライブすることが求められます。
その上で、個々人のレベルや志向に応じ、ソリューション企画を担う人、企業への導入プロジェクトのデリバリを行う人、ソリューション導入先企業のアセスメント及び周辺領域の支援を行う人、ソリューションの責任者、など様々な役割の方を、このポジションでは募集します。

JDSCはUPGRADE JAPANというミッションを達成するため、様々なソリューションを活用して、産業共通課題や社会課題の解決を目指しています。
そのため、特にBizDevのメンバーには、個社ではなく産業レベルの課題に目を向け、業界内の各プレーヤーを巻き込む視座の高さを求めています。

【募集の背景】
データドリブンでの創薬研究加速を進める上では、課題となっているデータのサイロ化を解消するとともに、社内外研究データを有効活用し価値最大化につなげる拡張性の高い研究デジタルIT基盤を構築する必要がある。この実現に向けて、研究分野での知見・データ利活用に関する知見を活かし、部内外とのディスカッション・協調を通し、顕在・潜在課題を紐解き、最新のデジタルIT技術を活用をリードする人材を募集している

【仕事内容】
創薬研究プロジェクト加速のため、現場研究者との議論を通じて研究データ・ナレッジ利活用における本質的・潜在的な課題やニーズを同定し、最新のデジタルIT技術を活用して解決に導く
これらを実現するため、下記分野のいずれかを中心として、社内研究員や協力会社（外注委託先IT会社等）と協働してデジタルIT基盤構築整備を行い、データ処理自動化や解析力を強化する

・抗体／低分子・中分子、薬効薬理／安全性（非臨床）、オミックスなど創薬研究における各種データベースのデザインや構築
・データサイエンティスト専門家向けの大規模データ解析環境のデザインや構築
・研究データの収集管理及び利活用の推進施策の立案と実行
・上記を含む部門横断的なデジタルIT基盤の導入／構築における構想立案、要件定義、構築、運用管理及びそれらに係る外注委託先のマネジメント

なお、データ利活用にあたってのテクニカルな（基盤構築や実装）フォローは社内の専門家の協力を得られる環境のため、本ポジションにおいては、豊富な知見とプロアクティブなスタンスをベースに、課題の特定や課題解消のための具体的提案、プロジェクトをリードしていく側面が重要となっている

【その他】
※当社は、経済産業省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の趣旨に賛同しています。

【楽天・事業について】
楽天のFinTechプロダクト開発本部統括部にて、最先端のデータマネジメントおよびデータガバナンスシステムの設計と実装を推進する日本有数のグローバル企業の一員になりませんか。
当社は、Eバンキング、証券、保険、クレジットカード、デジタル決済を含む多様なポートフォリオを持つ、日本最大級のFinTechエコシステムを運営しています。これは、他に類を見ない規模で大きな影響を与えるチャンスです。

【部署・サービスについて】
FinTechプロダクト開発本部統括部は、楽天のすべてのFinTechサービス間のコアな統合を構想しています。私たちは将来のビジネスロードマップの戦略を策定し、現在のビジネスストリームを効果的に管理することで、FinTech市場においてより相乗効果の高い力を発揮することを目指しています。主なプログラムには、事業継続計画、インフラ・アーキテクチャ計画、相乗効果のある統合されたアプリケーションおよびサービス開発、セキュリティ推進、アンチマネーロンダリングポリシー、データガバナンス、データサイエンスなどがあります。
FinTechデータ戦略グループでデータガバナンスおよびマネジメントの取り組みに参加するGRCスペシャリストを募集しています。シニアマネージャー、データハンドラー、その他の関連ビジネスユニットと協力し、データガバナンスの目標を達成するための複数年にわたる反復的なプログラム計画を策定します。プログラム目標を達成し、実行リスクを管理するために、適切な提供方法を選択します。

【募集背景】
当社は、ダイナミックなFinTech環境において、堅牢なガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）プログラムを開発、実装、維持できる、意欲的で経験豊富な人材を求めています。関連するすべての規制や業界標準を遵守し、潜在的なリスクを事前に特定して軽減し、組織全体でリスクを意識した強力な文化を育むことができる人材が必要です。あなたの専門知識は、当社の事業を保護し、持続可能な成長を推進する上で不可欠です。

【業務内容】
・データガバナンス成熟度評価の推進：社内独自の楽天DGMAモデルを活用し、さらに発展させながら、包括的なデータガバナンス成熟度評価を主導・実行します。
・戦略的コラボレーション：すべてのFinTechグループのデータオーナーおよび主要なステークホルダーと密接に連携し、データエクセレンスの文化を醸成します。
・継続的な改善：進捗状況を継続的に追跡し、データガバナンス基準を向上させるためのアクションプランを策定し、推進します。
・ベストプラクティス推進者：組織全体でデータガバナンスのベストプラクティスを推進し、定着させます。

【出向に関する補足】
楽天グループ株式会社から楽天ペイメント株式会社へ出向となります。

【就業場所】
※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。
※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。

【募集部門】
データ･AIソリューション本部   データ･AIインフラ統括部　AIインフラ部

【募集背景】
パーソルキャリアでは、AIを特別なツールではなく、誰もが当たり前に使う「インフラ」として捉え、標準的に利活用をすることで、業務効率化とビジネス価値の最大化することを目指しています。
これらを実現するために、現在最新の生成AIを活用した既存プロダクトへの機能組み込みやシステム開発を行っており、既に社内版ChatGPTや既存サービスにおけるカウンセリング機能や経歴書の自動作成機能などを一部リリースしています。
今後より精度を高めながら、対象領域も拡大していきたいと考えており、リーダーシップを発揮しながら、生成AIを組み込んだシステムの要件定義～開発・リリースまでを担っていただくエンジニアを募集しています。

【業務内容】
生成AI技術を活用したプロダクト／社内システム開発において、技術的な中核を担うテックリードとしてご活躍いただきます。
単なる実装担当にとどまらず、技術選定・アーキテクチャ設計・品質担保・技術的意思決定をリードしながら、チーム全体のアウトプット最大化を推進していただくポジションです。
日々進化する生成AI・LLM・AIエージェント領域の最新技術を継続的に検証し、「どの技術を、なぜ、どのようにプロダクトへ組み込むか」という観点で、事業・プロダクト要件と技術の接続点を設計・判断していただきます。
企画・要件定義といった上流工程から、アーキテクチャ設計、実装方針策定、レビュー、リリース後の改善まで、開発ライフサイクル全体を技術面から牽引していただきます。

【主な業務内容】
・技術リード・アーキテクチャ設計
　- 生成AI／LLM／AIエージェント／MCP等を活用したシステムの全体アーキテクチャ設計・技術選定
　- 非機能要件（スケーラビリティ、セキュリティ、可用性、コスト、ガバナンス等）を考慮した設計判断
　- 技術的負債を見据えた中長期視点での設計・改善提案
・生成AI・LLM領域の技術検証・導入判断
　- 最新の生成AI／LLM／エージェント関連技術の継続的な技術調査・PoC実施
　- 「試す」だけでなく、事業・プロダクトへの適用可否を判断し、導入方針として落とし込む役割
　- セキュリティ・法務・ガバナンス観点を踏まえた技術利用ルール設計への関与
・バックエンド／API中心の実装・レビュー・技術リード
　- バックエンド、APIを中心とした生成AIシステムの設計・実装
　- LLM活用を前提としたインフラ構成、API連携、運用設計のリード
　- コードレビューを通じた品質担保、設計思想の共有、メンバー育成
　- チームとして再現性のある開発ができる状態づくり（設計指針・ベストプラクティスの整備）
・チーム・プロジェクト推進
　- プロダクトマネージャーや企画担当と連携した、技術観点での要件整理・実現性検討
　- 開発メンバーへの技術的サポート、相談対応、ナレッジ共有
　- チーム全体の生産性・技術力を高めるための改善活動　等

▼プロジェクト例
・社内向けの生成AIシステムの機能追加・改修
・既存サービスの新規機能開発（カウンセリング機能や経歴書の自動作成に関するPJT等）

【技術環境】
・言語：Python、TypeScript、Goなど
・DB：Oracle／PostgreSQL／MySQL
・クラウドサービス：AWS、GCP、Azure
・ソースコード管理：GitHub、GitLab
・プロジェクト管理：Backlog、Loop＋Planner
・課題管理、コミュニケーション：Slack、Teams

【本ポジションの特徴・魅力】
▼研究開発だけでなく、サービスやシステムに実装し、ユーザーに届けられる
PoC段階の実証から、本番サービスやシステムへの組み込みまで裁量をもって推進でき、生成AI領域でスキルを深めながら、クラウド・データエンジニアリング・サーバーサイド開発までフルスタックに成長できる環境です。

▼経営直下でのAI推進
パーソルキャリアでは経営方針としてテクノロジー・データ戦略を最重要テーマに掲げています。特に全社的なAI活用を本気で推進しているため、最新技術の導入やAIプロジェクトなど様々な挑戦に取り組める環境です。

▼技術チャレンジの自由度
発想次第で多彩な技術にチャレンジできる環境です。必要とあれば最新のAIソリューションを大胆に採り入れられるため、R&D的な取り組みからプロダクト実装まで幅広い技術領域で活躍できます。

▼HRビジネスならではの社会貢献性
AIを全社や弊社が提供するサービスに浸透させることで、より多くのユーザーのキャリア支援につなげられます。
数百万規模の求職者や企業に対し、より良いマッチング機会や価値提供を実現することで、社会的意義とやりがいを実感できるポジションです。

【はたらき方】
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です
・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります
・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます

【配属部門について】
データ・AIソリューション本部は、25年4月に新設したデータとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る部門です。
AIインフラ部では、AI利活用実現に向けたロードマップを策定し、AIを標準的に利活用できる環境を整備することでAI文化の浸透と業務・サービスの変革を牽引することで業務効率化とビジネス価値の最大化を実現を目指しています。
当組織には、エンジニアのみならずPMや企画職などが在籍しており、20代から40代まで幅広い年齢層の方が活躍しています。
全員が中途入社ということもあり、立場やキャリアに関わらず自由に意見を出し合える、風通しの良い環境が整っています。
メンバーの出身も事業会社やSIなど多岐にわたり、さまざまな視点から議論できるチームです。
パーソルキャリア全体として、エンジニアとビジネス側は対等な関係であり、トップダウンではなく、一人ひとりが意見を発信でき、互いを称え合う風土が根づいている点も大きな特徴です。

【勤務地備考】
日本全国どこでも勤務可能
・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります）
・通勤スタイル：ワークスタイルB・Cいずれかを提示
ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社）勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）＋リモートワーク手当（3,000円／月）
ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし＋リモートワーク手当（3,000円／月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給（交通手段問わず）

【募集背景】
INTLOOP StrategyのAI&Data Practiceでは、クライアント企業からのAI・データ活用支援ニーズが急拡大しています。戦略立案から実装・定着まで、クライアントのビジネス課題を理解し、AI・データで解決できるビジネスコンサルタントを募集します。

【業務内容】
AI/データ活用を軸に、戦略立案から実行までを一気通貫で支援します。

▼AI／データ戦略コンサルティング
経営・事業課題を整理し、AI/データ活用の構想策定、ロードマップ作成、組織・人材設計を支援

▼提案／プリセールス
新規・既存クライアントへの提案活動（課題ヒアリング、提案書作成、プレゼン、PoC企画）

▼プロジェクトマネジメント
AI／データプロジェクトのQCD管理、関係者調整、チームマネジメント

▼AI／MLプロジェクト推進
ビジネス要件定義、ユースケース設計、エンジニア・データサイエンティストとの協働、効果検証

▼クライアントアカウント開発
継続的な関係構築、追加提案、経営層とのリレーション構築

▼自社AI事業の営業・事業開発
AIプロダクト／プラットフォームの提案、パートナー連携、新規事業の市場開拓

▼ナレッジ共有/情報発信
AIトレンド調査、社内ナレッジ展開、セミナー・記事などの対外発信

※リモートワーク勤務相談可能

【募集背景】
急速な事業成長に伴い、現在、組織としては今後の事業基盤を作るための組織化を推進するタイミングを迎えており、積極的な技術投資を通して事業成長スピードに応える開発体制を組成することに取り組んでいます。

タイミーでは、創業初期よりデータに基づいた意思決定を重視し事業運営を行っており、「データを使うのは当たり前」という文化が強く根付いています。

その中で、タイミーのミッション達成に向け、データ活用によるUX向上や営業生産性の向上への期待が一層高まっており、適切に仮説検証を行いビジネスに展開していくためには、データ活用におけるプロジェクトをリードいただける方の存在が不可欠です。

システムの活用に留まらず、「お客様が抱える『人』に関する経営課題の解決」や「個人の人生の可能性を広げるためのインフラをづくり」に情熱を持ち、タイミーだからこそ持ち得るデータを基盤としながら課題の特定～仮説立て、必要な検証の把握を行い、プロジェクトの立ち上げからビジネスへの展開を推進いただける方を探しております。

【業務内容】
・タイミーにおけるデータ利活用の価値最大化のための戦略策定・企画運用
・戦略・企画の実行支援として社内の様々な組織に対するデータ活用PJの組成・進行管理
・ビジネスサイドとエンジニアリングとデータの結節点となり、タイミーの事業を前に進める

▼扱っているデータ
・アプリ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

【本ポジションの魅力】
・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として蓄積してきたデータを活用し、労働市場における社会的課題解決を通じて日本の活性化に貢献するやりがいを得られます。
・データ活用が当然というカルチャーが既に存在しているので、活用促進のような煩わしさは存在せず、データPjMとしての価値創出に集中できます。
・サービス・組織が急成長しているフェーズであるため、多岐にわたり、数多くのテーマが存在しています。

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・開発言語
　- Python
・データ基盤
　- BigQuery／Fivetran／dbt Cloud
・AI／LLM
　- Vertex AI／Gemini
・BIツール
　- Looker／Looker Studio
・IaC
　- Terraform
・開発環境・ツール
　- Cursor／Claude Code／Devin／GAS etc

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 （※各自の在宅環境を リモートワークに最適化することを支援する制度 があります。）
・心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【勤務地】
※フルリモート勤務可