【募集部門】
電子電装実験部

【部　Vision&Mission】
▼VISION
我々は、唯一無二の”Smart Testers”
ー革新的で信頼され、常に一歩先を行く存在です―

▼MISSION
技術を磨き、最新ツール／設備を使いどんなに難しい​不具合でも流出させない​

【部概要】
車両及び電子システム・電子機器の電子信頼性評価方法の策定、電子信頼性評価を実施する部署

【採用背景・目的】
自動車業界は、ソフトウェアが主役となるSDV（Software Defined Vehicle）への動きが加速しており、車両の魅力や付加価値向上につなげている。
当社としても、新規制定される安全規制への対応や、複雑化するシステムの評価を抜けもれなく実施し、安心で安全な製品をお客様に提供していくために、車両の電子電装システムを評価するメンバーを募集します。

【部署の役割】
・車載電子システム・コンポーネントについて電子信頼性の評価方法を検討し、評価を行う
・評価に必要な設備・計測器を選定・導入し、維持管理を行う
・電子部品のデザインレビューに参加し、課題の抽出、対応を決定する
・新型車の開発に必要な時間、予算の策定を行う
・開発の節目での進捗管理を実施する

【入社後の担当領域】
・新型車の電子コンポ（ボデーコントロールコンポ）の評価
・ボデーコントロールコンポの評価方法の計画・立案
・ボデーコントロールコンポ評価プロセスの構築
・プロジェクト日程に合わせた、日程管理、費用管理、関連部門との調整
・HILSを用いた評価環境の構築

【使用ツール】
Vector社製 HILS、CANoe／CANalyzer、ダイアグツール

【やりがい・成長できる点】
新型車に搭載する新機能の評価をどのように実施するかを考え、必要な環境やプロセスを主体的に作り上げることで、仕事の達成感を得ることができます。
社内の関連部門やサプライヤーとコミュニケーションを取りながら、日程通りに評価を進めることで交渉力や指導力を発揮できる仕事です。

【当事業部の役割】
「SUBARU Lab」は、SUBARUの車のあらゆる道路での安全性を高めていく事を目的に、2020年12月に新たに渋谷の地にオープンしました。
SUBARUのコアテクノロジーであるアイサイトのステレオカメラの画像認識に、AIをはじめとした最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。
新しい技術を世の中に役立てたいといった方、技術を進化させることに喜びを感じられるような方に、チームに加わっていただけることを期待しております。

【事業部のビジョン】
リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年死亡交通事故ゼロ※」を目指し、新時代でも安心と愉しさで選ばれる存在となることを目指しております。
※SUBARU車乗車中の死亡交通事故およびSUBARU車との衝突による歩行者・自転車等の死亡交通事故ゼロを目指す。

【職務内容】
MLライブラリを用いた物体検出、道路環境認識、depth／motion推定、車両制御といったモデルの構築、学習、評価、モデルのデプロイまでお任せします。
計算リソースで、最大効果を得るため、マルチタスク化、エッジデバイスへの最適化、商品性向上のための機能特化も含めて検討することで、エンジニアとして、幅広い経験を積むことが出来るポジションです。

【主要な開発テーマ】
・Segmentation
・3D Vehicle Detection
・VRU Detection
・Debris Detection
・General Object Detection
・stereo／mono depth estimation
・opticalflow estimation
・object tracking
・path prediction

【使用するツール】
・開発言語：Python、C／C++
・OS：Windows、Linux
・MLライブラリ：TensorFlow
・コンテナ：Docker
・クラウド：GCP
・その他：GitLab、Confluence、jira、Teamsなど

【身に着けることが出来るスキル】
完成車メーカーであるため、机上での研究だけではなく、実際に車両でAIを動かして実験するなど、直接商品をお届けするエンドユーザーを意識した開発を行っています。
私たちには30年以上に及びステレオカメラの画像認識アルゴリズムを内製開発してきた経験があり、業界の先駆者です。
最先端の研究動向を調査しながら業務を進めるため、常に最先端の技術に触れながら、とことん技術にこだわる一流の専門家と一緒にスキルを磨くことができます。

【働く環境について】
▼研究に必要な物は基本的に自由に利用できます
・ハイスペックデスクトップ環境（例：GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ）
・オンプレミス計算環境（例：NVIDIA A100搭載マルチGPUサーバーなど）
・クラウドコンピューティング環境（例：GCP）など

海外主要学会への発表／聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会があります。
そのほかにも「SUBARU Lab」はエンジニアの方が集中してアウトプットを高められるよう、エンジニアファーストの環境を目指し続けています。

【勤務地】
※リモートワークあり

【仕事内容】
家庭用ゲーム、PCゲーム、スマートフォンアプリゲーム等CG制作関連業務全般
TAは専門化したCG各領域やCGとプログラマ・プランナー間の橋渡しを行い、「困っていることの解決」「表現したいことの実現」などをサポート・提案していくことが主な業務です。

経験や適性に応じて下記業務をお任せします。
・CG制作ワークフローおよびパイプラインの構築・整備
・マテリアル・シェーダー環境の構築・整備
・3Dモデルセットアップ、リギング、フルボディIK等のモーションコントロール

TAとはTechnical Artist（テクニカルアーティスト）の略で、その名前の通り「テクニカル」と「アート」両面からのアプローチを行う、CG内では少し変わった職域と言えるかもしれません。
時には自らプログラムを書き業務を効率化したり、最先端の技術やソフトの検証を行う等、アプローチは多種多様でサポートする幅も広く、多くの職域やプロジェクトに関わることが出来るのが特徴です。

【仕事内容】
家庭用ゲーム、PCゲーム、スマートフォンアプリゲーム等CG制作関連業務全般
TAは専門化したCG各領域やCGとプログラマ・プランナー間の橋渡しを行い、「困っていることの解決」「表現したいことの実現」などをサポート・提案していくことが主な業務です。

経験や適性に応じて下記業務をお任せします。
・CG制作ワークフローおよびパイプラインの構築・整備
・マテリアル・シェーダー環境の構築・整備
・3Dモデルセットアップ、リギング、フルボディIK等のモーションコントロール

TAとはTechnical Artist（テクニカルアーティスト）の略で、その名前の通り「テクニカル」と「アート」両面からのアプローチを行う、CG内では少し変わった職域と言えるかもしれません。
時には自らプログラムを書き業務を効率化したり、最先端の技術やソフトの検証を行う等、アプローチは多種多様でサポートする幅も広く、多くの職域やプロジェクトに関わることが出来るのが特徴です。

【楽天・事業について】
楽天は、「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」という企業理念を掲げ、「グローバルイノベーションカンパニー」として、グローバル市場で通用する革新的なサービスを生み出していくことを目指しています。
フィンテックグループは、銀行、クレジットカード、証券、保険、楽天ペイなどの決済サービス、Edy（電子マネー）等多岐にわたる金融サービスを提供しており、楽天が展開する70以上のサービスで形成される「楽天エコシステム(経済圏)」においても非常に重要な役割を担っております。

【部署・サービスについて】
▼特徴・強み
プロダクト開発本部統括部では、それら金融サービス間のシナジーを高め、楽天エコシステムをより拡大していくことをビジョンとして掲げており、金融サービスを担うグループ各社と連携しながら、戦略・企画、開発あるいはマーケティングの観点を中心に業務推進しております。

【募集背景】
AI技術を活用してFinTechグループ全体（カード、銀行、証券、保険など）の業務改革を推進するため、新たなリーダーを募集しています。急速に進化するAI技術を駆使し、国内外の知見を取り入れながら、FinTechグループ全体に変革をもたらすことが求められます。特に、AIを活用した革新的なソリューションを提供し、グループ全体のシナジーを最大化するために、各社役員やステークホルダーと協働しながらプロジェクトをリードできる人材を求めています。

【業務内容】
▼業務概要
楽天グループのFinTech領域（銀行、クレジットカード、証券、保険、電子マネー、決済サービスなど）において、AI技術を活用したグループ内業務改善を推進する戦略リーダーポジションです。本ポジションはFinTechグループ横断の戦略組織に所属し、各金融サービスの業務プロセスや運用課題を横断的に分析し、中長期的なビジョンに基づいたAI活用戦略を立案・設計します。実行は各金融サービスの担当部門に委ねるため、役員やステークホルダーと密接に連携しながら、グループ全体のシナジーを最大化する役割を担います。

【業務詳細】
▼中長期ビジョンの策定
・FinTechグループ全体の中長期的な業務改善ビジョンを策定し、AI技術を活用した効率化・最適化の方向性を示す。
・各金融サービスの現状と将来の課題を横断的に分析し、グループ全体の成長を支える戦略を立案。

【やりがい・魅力】
・楽天エコシステムという大規模なプラットフォームの中で、AI技術を活用した中長期的な業務改善戦略を立案し、FinTechグループ全体の効率化・最適化をリードする挑戦ができます。
・各金融サービスの経営層と直接連携し、経営レベルでの意思決定に関与することができます。
・国内外の最先端技術や知見を取り入れながら、横断的な視点で大規模な変革をリードする経験を積むことができます。
・各金融サービスの経営層と直接連携し、経営レベルでの意思決定に関与することができます。
・国内外の最先端技術や知見を取り入れながら、横断的な視点で大規模な変革をリードする経験を積むことができます。
・FinTechカンパニーを横断し、グループ全体のプロジェクトに携わることができます。
・中～長期的なプロジェクトを担当し、FinTechカンパニーの今後に大きく影響を与えるポジションです。

【AI戦略の立案】
・業務プロセスや運用課題を特定し、AI技術を活用した解決策を提案
・国内外の最新AI技術やトレンドを調査し、FinTechグループに適したソリューションを設計
・各金融サービス間のシナジーを最大化するためのAI活用プランを策定

【プロジェクト推進とステークホルダー調整】
・各金融サービスの役員やステークホルダーと連携し、業務改善に向けたAI活用プロジェクトの方向性を定義
・各社が実行可能な形でのプロジェクト計画を策定し、実行部門への移管をサポート
・プロジェクト進捗をモニタリングし、必要に応じて調整やアドバイスを提供

【横断的な視点での課題解決】
・各金融サービスの個別課題だけでなく、グループ全体の横断的な課題を特定し、解決策を提案
・楽天エコシステム全体の成長を支えるため、FinTechグループ内外のリソースを活用した最適な戦略を設計

【責任範囲】
・FinTechグループ全体の中長期的な業務改善ビジョンとAI戦略の策定・推進責任
・各金融サービスの実行部門がプロジェクトを円滑に進められるよう、計画の設計とサポートを提供
・ステークホルダー間の調整と合意形成を主導

【出向に関する補足】
このポジションは楽天グループ株式会社で雇用され、楽天ペイメント株式会社へ出向となります。

【英語使用頻度】
日本人のメンバーとの会話がメインになります。
英語の使用頻度は少ないですが、資料などは英語で記載、作成されますので読み書きは英語が多いです。

【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。

【楽天・事業について】
FinTechグループカンパニーでは、楽天カードをはじめとする各種決済サービスやポイントプログラム、インターネット銀行サービス、証券取引サービス、保険サービスなど様々なフィンテック（金融）系のサービスを提供しています。オンラインからオフラインに至るまで様々なフィンテック系サービスを提供している点が楽天の強みとなります。

【部署・サービスについて】
楽天ペイメントは、楽天グループの決済を担う企業です。『楽天ペイ』や『楽天ポイントカード』などの決済サービスを提供し、加盟店企業様（楽天ペイメントサービスが利用できる店舗）と利用者をつなぎ、より便利なキャッシュレス社会の推進に貢献しています。
カスタマーサービス開発部は、楽天ペイメントの加盟店企業様、および楽天ペイメント社内向けに、横断的なサービスを開発する部署であると共にAIの推進を担う部署でもあります。AI戦略の中核を担い、全社的なAI導入を牽引しています。
ペイメント社内の営業、マーケティング、審査といったあらゆる業務に対しAI適用を推進します。この活動を通じペイメントユーザーや加盟店企業にAIを通じて価値を提供し、ペイメント事業への貢献をめざします。
AIプロジェクトの企画段階からビジネス適用、そして運用まで一貫して担っています。当部では、AIを活用したプロダクトも複数運営しています。社内業務を支援するデータ統合プラットフォームや不正検知システムなど、多岐にわたるAI関連サービスを手がけています。特定のビジネスに限定されないため、楽天ペイメントサービスの市場動向や業務知識を幅広く習得できるのが特徴です。最先端技術を活用し、ペイメント事業の成長に貢献できる、やりがいのある環境です。

【募集背景】
AIプロジェクトの増加に伴い、プロジェクトマネジメントの専門知識を持つ人材が必要不可欠となっています。また、新規AIプロジェクトの立ち上げを加速するため、即戦力となるAIプロジェクトマネージャーを求めています。
具体的には、AIプロジェクトのマネジメント経験、データ分析の知識、ビジネスコミュニケーション能力をお持ちの方を歓迎します。多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しており、互いに協力し、新しい技術に挑戦する文化が根付いています。

【業務内容】
プロジェクトマネージャーとして、ペイメント社内のAI推進、AIテーマ実行、AI基盤の構築をご担当頂きます。ユーザー・ビジネスに貢献できるAIを活用したプロジェクトを企画し、ステークホルダーマネジメント、ROIの定義、実行フォーメーションのデザイン、プロジェクト成果物の定義、リスクマネジメント、デリバリー計画をご担当いただきます。

▼業務イメージ
プロジェクトマネージャー、データサイエンティスト、エンジニアチームのリスクマネジメント、WBS管理、依存関係の可視化を行いながら一丸となってプロジェクトを成功に導きます。

▼責任範囲
・プロジェクトマイルストーンの設定と合意形成
・プロジェクトフォーメーションの編成
・プロジェクト成果物の定義
・リスクマネジメント
・プロジェクトステータスの把握とレポーティング

【働く環境】
プロジェクトマネージャーとデータサイエンティストがチーム一丸（1チーム4名〜6名）となりAIプロジェクトの推進を行います。
国籍の比率：海外籍60％、日本人40%

▼プロジェクト数
1サービスのプロジェクト数：4～5案件

【ポジションの魅力】
・幅広い視野と多様な経験が得られる：楽天ペイメントの多岐にわたるサービス（楽天ペイ、楽天ポイントカードなど）を横断的に担当するため、特定の領域に閉じこもらず、幅広い視野と多様な経験を得られます。
・企画から運用まで一貫して携われる：サービス開発の全工程（企画、設計、開発、テスト、リリース、運用）に一貫して携われるため、自分のアイデアを形にする達成感を味わえます。
・最先端技術に触れ、活用できる：AutoMLや社内生成AIプラットフォームなどの最先端技術を活用しながらビジネス課題を解決していくため、技術的な知識やスキルを向上させることができます。
・裁量権が大きく、主体的に動ける：裁量権が大きく、自分のアイデアや判断をサービスに反映させやすいため、主体的にプロジェクトを推進できます。

【英語／日本語の使用頻度】
・日本語の使用頻度
　- 業務の5割は日本語を使用
・英語使用場面
　- データサイエンスメンバーとのコミュニケーション
　- 技術文書の読解と作成

【出向に関する補足】
このポジションは楽天グループ株式会社で雇用され、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。

【募集背景】
オムロンのインダストリアルオートメーションビジネスカンパニーではFA事業を通じてお客様の工場の自動化を推進し、人手不足の解消や生産性の向上、品質の安定化といった課題を解決し社会貢献をしてきました。作るモノの変化や作り方の変化を事業機会として捉え、幅広い業界のモノづくりを支えています。
特に半導体業界では更なる微細化や新たなパッケージ構造などモノづくりの革新が進んでいます。この成長率の高い業界を成長投資の領域として捉え、2025年4月にセミコンダクタ＆インキュベーションセンター（以降、SIC）という半導体業界に特化した技術やソリューション開発を行う新組織を設立しました。短期の顧客要求だけでなく、中長期的な視点で顧客ニーズを捉え、Market-Inを重視した技術開発に取り組んでいます。
具体的には、半導体業界で進む大きな変化として、微細化、3D化、地産地消化が挙げられます。微細化の進展により、ウェハや材料、チャンバー内のわずかな変化が歩留りや品質に影響を与えるようになっており、SICでは従来捉えきれなかったプロセス内の変化を可視化し、補正・制御につなげるためのセンシング技術やプロセス制御技術の開発に取り組んでいます。また、3D化や新たなパッケージ構造の進展により、従来とは異なる工法や材料への対応が必要となっており、高精度な加工制御や検査技術の構築を進めています。さらに、生産の地産地消化が進む中で、後工程の欧米展開を視野に入れた搬送自動化や、製造装置・ラインを横断したデータ連携基盤（EDA連携）の構築に取り組んでいます。
本募集では、半導体製造工程の高度化・自律化を支えるための製造装置および製造ラインのデータを横断してつなぐデータ連携基盤のシステム設計をリードしていただけるエンジニアを募集します。
既存の手法にとらわれず、アイデアを持ち寄り、新しい技術を具現化し、業界の最前線で技術革新へのチャレンジと共に楽しんでいただける仲間を求めています。技術と情熱を持って業界革新と社会貢献を楽しめる方の応募を心よりお待ちしております。

【担っていただきたい具体的な仕事内容】
テーマリーダとして、前項記載の⑥DXデータプラットフォームの開発テーマをリーディング頂きます。
昨今、注目度が増している中工程、後工程では、新デバイスの歩留まり、品質を早期に量産レベルへ引き上げる必要があり、その1つの課題に高速プロセスデータ収集が求められています。前工程装置メーカではFreeze2含めたEDA対応の経験があり、デバイスメーカ各社への要求への対応目途は立っている状況ですが、既存の後工程や台湾、中国をはじめとする新興装置メーカは対応経験に乏しく、今後の次世代機開発の課題の1つとなっています。
オムロンでは、装置に搭載されるコントローラやKEYデータ取得に不可欠なセンサ技術を有しており、このポジションを活かした新たなEDA対応のデータプラットフォームビジネスを立ち上げる計画です。お客様や上位システム関連パートナーと密に連携しながら、装置・ライン・上位システムをつなぐシステムについて要求整理・構想設計から具体的なソフトウェア開発、装置への組込みまでを担っていただきます。
具体的には業界や顧客動向を踏まえた開発テーマの立案に加え、エッジコントローラ上でのデータモデル設計、製造プロセスの理解を踏まえ業界規格（SEMI）に沿った装置・工程データのデータフロー構築、およびデータ加工・特徴量化の設計・実装を推進し、装置付加価値向上につながる競争優位技術の確立をリードしていただきます。

（1）テーマ企画（マーケティング部門と連携）
・顧客課題の設定、提供価値と技術コンセプトの立案
・顧客提案、要件定義
・開発目標、開発計画の立案

（2）開発の推進と成果創出
・システムアーキテクト（既存コントローラの活用を軸としてSEMI規格対応や汎用分析技術を組み合わせたシステム設計）
・SEMI規格対応に対する構想設計、基本設計
・システムの実装、立上げ・評価、課題対策

（3）テーママネジメント
・テーマ全体の進捗・課題・リスク管理
・テーマ推進を通じた、開発メンバの牽引・育成

（４）その他
・国際学会・展示会・論文等における最先端技術の動向調査。
・論文や特許の創出。
・技術の商品化・社会実装に向けて、事業部門と連携・調整。

【具体的な仕事内容に対しての期待する成果】
オムロンではコントローラをはじめとした制御技術を強みとして、様々な産業分野で価値提供を行っています。一方で、半導体製造プロセスの高度化・複雑化が進む中で、装置から発生する大量かつ高速なデータを安定的に収集・活用し、SEMI規格など業界標準に対応したデータ連携基盤をシステムの構想段階から設計・構築していく技術が求められています。
開発テーマリーダとして、自身の専門性を基に、装置・工程・上位システムを含むシステム全体像を描き、顧客との対話を通じて要件を具体化し、データ連携基盤の開発テーマとして具現化していく事を期待しています。
また、構想設計に留まらず、詳細設計、試作、評価、改善といった一連の開発プロセスに主体的に関わることで、システムを横断した設計力を磨き、技術者としてのスキルを高めていく事を期待しています。
顧客と具体的な開発を進める中で、開発メンバーや自らの発想・考えを積極的に織り込みながら技術を社会実装し、試行錯誤そのものを楽しみつつ、次の展開につながる技術やアイデアへと発展させていく姿勢を期待しています。

【使用する開発言語・ソフト・装置／機器等】
・C言語
・Java、Python言語
・SEMI規格
・DBMS（DataBase Management System）、OSS（Open Source Software）など

【この仕事の魅力】
・半導体デバイスメーカや装置メーカに対して新しい技術を提案し、お客様と共に次世代のモノ作りを実現する仕事です。自分が考え抜いたアイデアを最先端の業界プレーヤと意見を交わしながら世の中にない価値を創造する喜びと、その成果が社会に貢献していることを実感できる点がこの仕事の大きな魅力です。
・半導体業界の動向を把握し、必要な技術を提案し実現していく事も魅力の一つです。顧客の要求に直接触れる事で業界の知識を深める事ができ、技術開発を通じて専門知識を深める事ができます。また、パートナーや顧客との連携を通じてビジネスを成立させる経験はキャリアの幅を広げる上でも貴重な機会となります。

【業界動向と自社事業の特徴】
半導体製造工程では、前工程から後工程にかけてプロセスの高度化・複雑化が進み、チップレット化やインターポーザの大型化など新たな製造形態への移行が加速しています。これに伴い、装置単体での制御や最適化にとどまらず、装置や環境のわずかな変化を捉えて条件を最適化する装置の自律化や、複数の装置や工程をまたいで生じる状態変化やプロセスの情報を把握し工程全体の最適化を図ることが強く求められています。特に高付加価値な半導体デバイスでは、工程途中のわずかな条件ばらつきや異常兆候が、歩留りや生産スループットに大きな影響を及ぼすため、プロセス情報の可視化とAIを活用した異常分析・予兆検知の重要性が高まっています。
オムロンでは、FA分野において長年にわたり、制御機器やネットワークを通じて装置やラインを安定的に連携させる技術を培ってきました。今後の半導体製造においては、こうした現場制御技術を基盤としながら、装置データを起点に生産実行や品質管理、上位システムまでを見据えたデータ連携基盤（EDA連携）全体を構想・設計する力が、競争力の源泉になります。装置・工程・上位システムを横断して情報をつなぎ、現場の実行を支えるデータ連携基盤が価値創出の鍵であり、この領域に対して技術と人財の強化に取り組んでいます。

【部・チームの業務概要】
SICでは、半導体業界をターゲットとして顧客のロードマップを考慮しながら中長期の視点で事業戦略の策定と革新技術の構築に取組んでいます。半導体業界で進む大きな変化点として微細化、3D化、地産地消化を事業機会として捉え次の6つの技術領域で技術革新を進めていきます。

（1）高度プロセスセンシング、（2）高度プロセス制御、（3）高精度加工制御、（4）高度検査技術、（5）地上搬送技術、（6）DXデータプラットフォーム
配属先である技術部では各領域における技術戦略の策定と競争優位技術の構築を実行します。FY25新設部門のため、これまでは顧客ニーズの具体化、技術課題の明確化を進めてきましたが、今後は顧客提案と共同開発を通して具体的な技術確立を進めていきます。
配属後は（6）DXデータプラットフォームの領域で、装置・ラインを横断してつなぐデータ連携基盤の構想設計およびシステム設計をリードいただく事を期待しています。装置や工程のセンシングデータ、制御情報を現場近傍で収集・加工・中継するエッジコントローラを開発対象とし、搭載するデータモデル、データフロー構築、データ加工・特徴量化のためのソフトウェア設計および開発を行います。半導体製造の上位システム（MES／EDA）や業界規格との整合性を図りながら工程状態を正しく捉え、品質管理や工程最適化につながるデータ基盤としてシステム全体を設計・実装していきます。

【配属先の課・チームの人数や雰囲気】
技術部：14人（男性14人、女性0人、キャリア入社3名）
FY25に新設された組織で、多様な経験を持ったメンバが集まっています。キャリアメンバも活躍しており、馴染みやすい雰囲気です。
私たちはそれぞれの専門性を活かし、意見を出し合い協力して業務を進める事を重視しています。また、在宅勤務やフレックスタイムを活用しているメンバもおり、主体的かつ自律的に業務を組立てて遂行しています。

※在宅勤務制度あり

【部署・サービスについて】
▼当チームは、国内外市場において以下の製品を担当しています。
・自社ECプラットフォームにおける社内業務支援システム
・加盟店売上分析システム
・新規戦略のパフォーマンス予測システム
・会計管理システムおよび請求データ

【募集背景】
今後、2027年末までに現在のSAP ECC6.0からSAP S／4HANAへの移行プロジェクトを実行しております。
サービス稼働後は、内製化による保守・運用を目指しており、そのため、プロジェクトの開発段階から参画いただき、新システムの仕様を理解していただきます。

【業務内容】
Java開発、SAP Business Technology Platform（BTP）に精通し、社内業務用アプリケーションプラットフォームの構築・統合を行う、高いスキルを持ったアプリケーションエンジニアを募集しています。
ビジネス要件を理解し、それを新しい効果的で運用可能なITプランに変換します。クラウドネイティブ技術と統合プラットフォームの活用を中心に、社内ビジネスアプリケーションの開発、拡張、保守を担当していただきます。

▼職務
・SAP Business Technology Platform（BTP）の様々なサービスや機能を活用したアプリケーションの開発・導入
・他の開発者、アーキテクト、ステークホルダーと協業し、成功裏にプロジェクトを推進
・要件定義、設計、開発、テスト、デプロイメントを含むソフトウェア開発ライフサイクルの全フェーズの実行
・自動化されたビルド、テスト、デプロイメントプロセスのためのCI／CDパイプラインの実装、維持
・アプリケーションのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティに関する技術的な問題のトラブルシューティングと解決
・Java開発、クラウドコンピューティング、統合プラットフォームにおける最新のトレンドや技術への精通
・アプリケーション開発と統合のベストプラクティスと標準の開発への貢献

【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。

【仕事内容】
▼ミッション
電通デジタル社内の広告運用・レポーティング業務において、データとテクノロジー（自動化ツール・AI等）を活用し、本質的な業務改革・生産性向上をリード。単なるツール開発にとどまらず、「業務そのものをどう変えればよいか」という上流のプロセス設計から踏み込めるポジションです。

▼具体的な業務内容
（1）課題抽出とBPR（業務改革）
・現場へのヒアリングを通じた業務課題の抽出、および改善施策の提案
・レポートフォーマットや業務フローの標準化・テンプレート化

（2）業務効率化・自動化の実装
・広告レポート作成業務の効率化（Excel／スプレッドシート／BIツールの改善）
・定型業務の自動化（GAS等のスクリプト、API連携、生成AIの活用など）

（3）プロダクト運営
・（1）（2）によりプロダクトを構築。日々変わる業務環境をキャッチアップし、改善施策に落とし込んでいく
・社内からの問い合わせ対応（レポート、データ、ツールに関する技術支援）
・改善施策の横展開、ナレッジ化（勉強会の開催、ドキュメントの整備）

【配属先情報】
▼所属部門：パフォーマンスマネジメント部門
150名を超えるメンバーで、各プラットフォームの専門性を武器に電通デジタルのパフォーマンスマーケティングの強化にコミットします。大型案件の立上に寄与するとともに、マーケティングコミュニケーション領域全体のパフォーマンスクオリティマネジメントを担います。

また、BPOを含めた領域全体のデータ基盤構築及び業務効率化の推進も行います。

【働き方】
・所定労働時間7時間／日
・原則22時以降、土日業務禁止
・有給奨励日12回／年（2022年度）
・フレックスタイム制
・育児休暇取得実績多数
とプライベートや育児と両立した働き方ができます。

▼Performance Based Working
出社率10～20％（2022年現在）出社、在宅、サテライトオフィスと「クライアントの事業成長パートナー」として一番パフォーマンスが発揮できる働き方を選択可能です。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス

▼勤務地に関する備考
業務上必要または当人の事情により大阪へ転勤の可能性あり

マンガアプリの運用において、データ活用をより強力に推進していただくデータエンジニアの業務をお任せします。

◆具体的な業務内容（雇入れ直後）
・データ分析基盤構築のためのヒアリング
・データ分析基盤の設計・構築・開発・管理・運用
・データ分析基盤構築のためのデータパイプライン設計・開発
・クラウド環境でのインフラ設計・構築
・データガバナンスの強化
・データマネジメントの強化
※使用ツール：Office365/Backlog/Redash/BigQuery（その他GCPサービスも必要に応じて使用します）

◆チームのミッション
データを活用する事で、サービスやクライアントの抱える問題を解決し、より良いコンテンツ発信の手助けを目指します。

◆こんな将来を目指すことも可能です！
データエンジニアとして専門性を高めるスペシャリストとしてのキャリアだけでなく、
システムへの理解の高さを活かし、現クライアント以外とも関係を広げ、ゼネラリストとして仕事の幅を広げることも可能です。

◆部署構成◆
9名（男性2名、女性7名、平均年齢39歳）
他、業務委託・派遣社員 数名

マンガアプリの運用において、ディレクション、データ分析をお任せします。

◆具体的な業務内容（雇入れ直後）
・サービス改善を目的としたユーザー行動等のデータ分析
・データ分析基盤の整備
・各種ステークホルダーとの折衝
・マンガアプリの開発ディレクション

◆チームのミッション
サービスやクライアントの抱える問題を様々な方法で解決していきます。

◆こんな将来を目指すことも可能です！
データ分析に磨きをかけ、データ分析チームの立ち上げなどスペシャリストを目指せます。
また、ご自身の志向に合わせてシステムへの理解の高さを長所に、現クライアント以外などとも関係を広げ、ゼネラリストとして仕事の幅を広げることも可能です。

【職務内容】
自社プロダクト開発・専門業務型裁量労働制／年間休日127日

【本ポジションについて】
アプリケーションエンジニア×AI／LLM×データ基盤の交差領域を担うポジションです。
プロダクトエンジニアやPdMと協業しながら、クリエイターエコノミーの大規模データをAIで価値化し、プロダクトに組み込むことを担当します。

【UUUMについて】
私たちUUUMは影響力の高い日本屈指のクリエイターのマネジメント企業としてクリエイターへ価値を提供しておりますが、昨今ではクリエイターのマーケットの成長にともない、クリエイターの種類や影響力の規模を問わず、より多くのクリエイターとの関係を構築しデータベース化して、クリエイターならびに広告主に対して自社プロダクトを介した価値提供も行っております。

InstagramやXのマイクロ・ナノインフルエンサー、Tiktokライバーなど、あらゆるクリエイターと接点を持ち、日本最大級のクリエイターネットワークを構築し、「クリエイターとして成功したい」と願うすべての人に対して、安定した収益や創作活動に専念できる時間を届けることを目指しています。
現在開発をすすめているUUUMのプラットフォームは下記の2つです。

▼UUUM ONE for Creators：クリエイター向けプラットフォーム
UUUMとクリエイター間のタッチポイントであるWebやプッシュ通知などのUI／UXを滑らかにし、クリエイターに対して、広告案件、ファンビジネスなどあらゆる収益化機能を提供するだけでなく、クリエイター活動の効率化するための各種自動化やバックオフィス系サービス等、すべてのクリエイターを支援するあらゆる機能群をワンストップサービスを目指す自社開発のプラットフォームです。

▼Influencer PORT：広告主向けプラットフォーム
本プロダクトは、急激に成長を続けるインフルエンサーマーケティング領域において、YouTubeやInstagram、TikTokといったマルチプラットフォームに対応するだけでなく、UUUMが独自に構築するする大規模なクリエイターのデーターベースやコンテンツデータベースを分析し、広告主目線でクリエイターの発見をサポートするクリエイターサーチ機能、マッチング機能にとどまらず、案件進行～レポート機能など、マーケティング効率を最大化するためのあらゆる機能を提供するUUUMの自社開発のプラットフォームです。

【募集背景】
UUUMがプロダクトを提供するマーケットは「クリエイターエコノミー」と呼ばれ、非常に多様かつ大量のデータが日々発生する領域です。
クリエイター自身が生み出す動画・画像などのクリエイティブデータに加え、YouTube、Instagram、TikTokといった各プラットフォームが提供する豊富なAPIデータ、さらにはフォロワーやファンによるリアクションデータ、ファングッズの購入データなど、クリエイターを中心として多面的なデータが蓄積されています。

これまでUUUMでは、データ基盤チームを中心にこれらのデータを横断的に扱うデータ基盤の開発・運用を進めてきました。
基盤の構築は一定の完成を見て安定運用フェーズに入り、今後ユーザーに対してさらに大きな価値を届けるためには、AI／LLMを活用してデータから新しい価値を生み出していく必要があると考えています。

データパイプラインやETLの構築・運用に閉じてしまうと、エンジニアとしての業務の幅は広がらず、運用保守中心の役割になってしまいます。
そこで本ポジションでは、AI／LLMを中核に据え、クリエイターエコノミーの独自データを活用した新たなプロダクト価値創出を主導していただきます。
特に、Googleが提供するAgent Development Kit（ADK）をフレームワークとして活用し、AI Agentを中心としたプロダクト機能開発を進めていく方針です。

【業務内容】
・Google ADKを用いたAI Agentの設計・実装・運用
　- Tool use／Function Calling／マルチステップ推論を活用した業務フローの自動化
　- クリエイター・コンテンツデータを活用した検索拡張（RAG）機能の構築
　- 案件マッチング・レコメンデーション・自動タグ付け等のAI機能のプロダクト組み込み
・LLM API（OpenAI／Anthropic Claude／Gemini など）を活用したアプリケーション開発
・AI／LLMプロダクトの評価設計・品質担保（プロンプト評価、Evals設計など）
・既存 DWH・データパイプラインの運用・保守、必要に応じた拡張
　- データパイプラインの設計・実装および運用
　- データマート／データモデルの設計・構築
・プロダクトチーム（プロダクトエンジニア／PdM）と連携したAI活用ユースケースの要件整理・仕様策定
　- プロダクト上で発生する各種データを活用し、分析・レコメンデーション・指標算出など、プロダクト価値向上につながる機能開発を支援する業務

【仕事の魅力】
UUUMのデータ基盤チームは、複数のプロダクトチームが生み出す価値をデータとAIの力で直接的に支えるポジションです。
YouTube／TikTok／Instagramなど各SNSプラットフォームから得られるデータと、所属クリエイター・案件・ファンリアクションといった社内独自データを統合・活用することで、クリエイターキャスティングの精度向上、プロモーション成果の可視化、プロダクト機能の高度化といった、事業成果に直結する価値を生み出してきました。
そして今、これらのデータをAI／LLMで価値化することがクリエイターエコノミー領域における競争優位性の源泉になりつつあり、本ポジションはまさにその中心を担うものです。

本ポジションの特徴は、AI／LLMの活用を通じてプロダクト価値そのものを形づくる点にあります。
どのユースケースにAIを適応し、どのデータをどう組み合わせ、どのアーキテクチャで構築すればプロダクトの競争力が高まるのかをプロダクトチームと議論しながら設計し、実装まで一気通貫で関わることができます。

Google ADKを中心としたAgent開発、LLM APIを活用したプロダクト機能、RAGによる検索拡張など、AI／LLMの中核技術を本番プロダクトに組み込んでいく仕事であり、PoCレベルではなく本番スケールでAIを稼働させる経験が積める環境です。
クリエイター活動から日々生まれる数千万MAU規模・数億行のデータが対象となるため、小さなデータセットでは見えてこないレイテンシ・コスト・精度のトレードオフにも本気で向き合えます。

AI／LLM活用は社としても重点投資領域であり、本ポジションは既存ルールに従って実装するのではなく、「どのユースケースにAIを適用するか」「どのアーキテクチャで構築するか」という上流から関与し、AIプロダクトのあり方そのものを設計する裁量があります。

データ基盤側についても、安定運用を前提としつつ、AI活用を見据えたデータ整備・スキーマ設計・技術選定に裁量を持って取り組むことができ、「データとAIをどう組み合わせてプロダクトを伸ばすか」がそのまま事業の成長戦略につながります。
データを使う各プロダクトはユーザーとの距離が近く、自ら作ったAI機能がクリエイター・広告主双方の意思決定にどのように活用され、どのようなビジネス成果につながっているのかを実感しながら、プロダクトと事業の両面にインパクトを与えることができる環境です

【開発環境・使用技術】
・開発言語
　Python
・クラウド／インフラ
　GCP
　IaC：Terraform／Terraform Cloud
・データ基盤
　DWH：BigQuery
　ETL／ELT：Cloud Composer（Apache Airflow）／Apache Beam／Dataflow
・監視／オブザーバビリティ
　Cloud Monitoring
・BIツール
　Tableau／Redash
・開発フロー
　バージョン管理：GitHub、CI／CD：GitHub Actions
　プロジェクト管理：GitHub Projects
・コミュニケーション
　Slack／Google Meet

【生成AI活用状況】
当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。

GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。
また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。
私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。

【仕事概要】
生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。
しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。
その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。
業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。
「とりあえずAIを導入した」段階では、ツール費用がかさみながら人件費も変わらない——という状況に陥りがちです。Helpfeelが目指すのは、AIを正しく機能させることで、顧客のPL（損益）改善につながる実効性あるAI活用を実現することです。

【Helpfeelが取り組むこと】
Helpfeelは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げています。
私たちが目指すのは、単なるツール提供ではありません。
企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。

・現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する
・正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える
・情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る

特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

【なぜHelpfeelが取り組むのか】
Helpfeelは、900サイトに対して、自己解決率向上や受電削減に向けたナレッジ改善を支援してきました。単にツールを提供するだけでなく、顧客の業績貢献に向き合いながらナレッジ改善に深く入り込んできた経験が、AI-Ready化の伴走における私たちの強みです。

特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与が私たちの強みです。
コールセンターでは今、AIによるオートパイロット化が始まっています。現状は人件費が大半を占めるコスト構造ですが、ナレッジデータを正しく整備しAIを段階的に活用することで、そのコスト構造そのものを抜本的に変えられます。
Helpfeelでは、コールセンターのAI活用を、ナレッジ検索・自己解決の基盤整備から、通話支援、AIによる一次応答、最終的なオートパイロット化へと段階的に進めるロードマップとして捉えています。
ナレッジ基盤整備・自己解決の強化 → 通話支援・チケット管理によるオペレーター支援 → ボイス／チャットエージェントによる一次応答 → オートパイロット化
最終的にはコールセンターのほぼすべての対応をAIが担い、人は例外対応のみ——この状態を実現することで、顧客企業のPLに直接インパクトを与えます。

【FDEについて】
FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を、技術面から構想・実装・定着まで推進するポジションです。
単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。
顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、顧客の業績貢献を起点に解決策を作り上げます。

客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは、顧客の業績改善につながる課題を技術面から捉え、HelpfeelのプロダクトやAI活用の仕組みを組み合わせながら、実際に現場で使われる解決策を形にします。現場で得た知見はHelpfeelのプロダクト改善へ直接フィードバックされ、「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」——この2つを同時に担うポジションです。
FDEは新設されたAIコンサル部に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。

FDEはAIコンサル部に所属し、PM（Partner）・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。
顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。
現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

【業務内容】
AIコンサル部のPM（Partner）・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。

▼顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
・顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
・顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
・経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成

▼技術的導入支援・PoC
・営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
・AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
・顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義

▼ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
・顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
・暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
・ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
・情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援

▼プロダクトへのフィードバック
・現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM／エンジニア）へフィードバック
・個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

【プロダクトの技術要素】
フロントエンド：React、JavaScript／TypeScript
バックエンド：Node.js、JavaScript／TypeScript、Python
インフラ：Heroku、Google Cloud Platform、MongoDB Atlas
開発支援：CircleCI、ESLint、Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack、Helpfeel Cosense、Google Meet
・グループウェア：Google Workspace

【勤務地】
リモートワーク可（顧客訪問をお願いすることがあります）

【仕事内容】
当社のコミュニケーションサービス「MEET」の開発、バックエンドエンジニアをお任せします。

・サーバーサイドの設計・開発（PHP または Python）
・MySQLを使用したデータベース設計・最適化
・AWSを活用したインフラ環境の構築・運用
・システムのセキュリティ対策および脆弱性診断・対応
・パフォーマンスのモニタリングと改善

【仕事概要】
生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。
しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。
その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。
業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。
「とりあえずAIを導入した」段階では、ツール費用がかさみながら人件費も変わらない——という状況に陥りがちです。Helpfeelが目指すのは、AIを正しく機能させることで、顧客のPL（損益）改善につながる実効性あるAI活用を実現することです。

【Helpfeelが取り組むこと】
Helpfeelは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げています。
私たちが目指すのは、単なるツール提供ではありません。
企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。

・現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する
・正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える
・情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る

特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

【なぜHelpfeelが取り組むのか】
Helpfeelは、900サイトに対して、自己解決率向上や受電削減に向けたナレッジ改善を支援してきました。単にツールを提供するだけでなく、顧客の業績貢献に向き合いながらナレッジ改善に深く入り込んできた経験が、AI-Ready化の伴走における私たちの強みです。

特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与が私たちの強みです。
コールセンターでは今、AIによるオートパイロット化が始まっています。現状は人件費が大半を占めるコスト構造ですが、ナレッジデータを正しく整備しAIを段階的に活用することで、そのコスト構造そのものを抜本的に変えられます。
Helpfeelでは、コールセンターのAI活用を、ナレッジ検索・自己解決の基盤整備から、通話支援、AIによる一次応答、最終的なオートパイロット化へと段階的に進めるロードマップとして捉えています。
ナレッジ基盤整備・自己解決の強化 → 通話支援・チケット管理によるオペレーター支援 → ボイス／チャットエージェントによる一次応答 → オートパイロット化
最終的にはコールセンターのほぼすべての対応をAIが担い、人は例外対応のみ——この状態を実現することで、顧客企業のPLに直接インパクトを与えます。

【FDEについて】
FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を、技術面から構想・実装・定着まで推進するポジションです。
単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。
顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、顧客の業績貢献を起点に解決策を作り上げます。

客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは、顧客の業績改善につながる課題を技術面から捉え、HelpfeelのプロダクトやAI活用の仕組みを組み合わせながら、実際に現場で使われる解決策を形にします。現場で得た知見はHelpfeelのプロダクト改善へ直接フィードバックされ、「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」——この2つを同時に担うポジションです。
FDEは新設されたAIコンサル部に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。

FDEはAIコンサル部に所属し、PM（Partner）・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。
顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。
現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

【業務内容】
AIコンサル部のPM（Partner）・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。

▼顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
・顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
・顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
・経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成

▼技術的導入支援・PoC
・営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
・AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
・顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義

▼ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
・顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
・暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
・ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
・情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援

▼プロダクトへのフィードバック
・現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM／エンジニア）へフィードバック
・個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

【プロダクトの技術要素】
フロントエンド：React、JavaScript／TypeScript
バックエンド：Node.js、JavaScript／TypeScript、Python
インフラ：Heroku、Google Cloud Platform、MongoDB Atlas
開発支援：CircleCI、ESLint、Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack、Helpfeel Cosense、Google Meet
・グループウェア：Google Workspace

【勤務地】
リモートワーク可（顧客訪問をお願いすることがあります）

【募集背景】
ランサムウェアをはじめとするサイバー攻撃が深刻化し、従来の境界防御では対応しきれない状況が続いています。こうした脅威に対抗するには、IdP・エンドポイント・ネットワークの多層防御をコードで統制するゼロトラスト基盤の構築が不可欠です。

タイミーは事業拡大・マルチプロダクト化が進んでおり、スケーラブルかつ自動化されたIT基盤の整備が急務となっています。コーポレートITグループでは、従来のコンソール手作業中心の運用から脱却し、IaC・CI／CDを軸とした「コードで統制する」プラットフォーム組織への転換を推進しています。
この変革を加速するため、新たにコーポレートエンジニアチームを立ち上げます。ゼロトラスト基盤の設計・構築と、自動化による運用の高度化を担う立ち上げメンバーを募集します。

【部署構成】
7名（マネージャー：1名、メンバー：6名）
※正社員数のみ記載

【業務内容】
既存メンバーと一緒に、全社IT基盤の設計・構築・標準化、ID管理基盤（IdP）の整備、ゼロトラスト施策の推進と自動化基盤の開発をお任せします。

プロダクト開発組織におけるSRE／Platform Engineerと同様のアプローチで、コーポレートIT領域の課題をソフトウェアエンジニアリングで解決していただきます。

▼主にお任せしたい業務
・Oktaを中心としたID管理基盤（IdP）の設計・運用（SSO／SCIMによるアカウントライフサイクル自動化、人事マスター連携によるグループ整備）
・グループプロビジョニング等のセルフサービス基盤の開発（Slack Workflow + Pythonによる申請・承認・反映の自動化）
・TerraformによるSaaS（Okta、CrowdStrike、Zscaler、Jamf Pro等）およびクラウド（GCP）設定のIaC化
・GitHub Actions + Workload Identity Federation（WIF）によるCI／CDパイプラインの構築・運用
・PythonによるGoogle Workspace自動化・データ収集パイプラインの開発
・モニタリング基盤の選定・導入から始める可観測性基盤（Observability）の構築・運用（SIEM含む）
・GCP上の共通インフラ基盤（BigQuery、GCS、Cloud IAM等）の設計・構築

▼提供できるご経験
・ID管理基盤（IdP）を中核としたゼロトラストアーキテクチャを設計段階から携われる経験
・コーポレートIT領域をソフトウェアエンジニアリングで変革する当事者となれる経験
・IaC・CI／CDによる統制基盤を構築し、組織に浸透させる経験
・セキュリティ製品の選定・設計・自動化を一気通貫で行う経験

▼主なSaaS／ツール
コミュニケーション：Slack、Zoom
業務管理：Google Workspace、Notion、Microsoft365
デバイス管理：Jamf Pro、Intune
セキュリティ：Okta、EDR製品（CrowdStrike、SentinelOneなど）
など

【技術スタック（主要な部分の抜粋）】
・IaC・CI／CD
　- Terraform
　- GitHub Actions
　- GCP Workload Identity Federation（WIF）
・IdP・認証基盤
　- Okta（SSO／SCIM／Universal Directory）
・セキュリティ製品
　- CrowdStrike（EDR）
　- Zscaler（SWG／ZTNA）
　- Jamf Pro（macOS管理）
・可観測性基盤（選定・導入フェーズ）
　- モニタリング基盤（メトリクス監視・アラート）※製品選定から実施
　- SIEM（ログ一元取り込み・脅威検知）※製品選定から実施
・クラウド・データ基盤
　- GCP（BigQuery、GCS、Cloud IAM）
・自動化・スクリプティング
　- Python（Google Workspace API連携）
・開発基盤
　- GitHub（コード管理・PRレビュー）

【当社で働く魅力】
▼成長機会
急成長企業ならではの変化の中で、全社規模のIT戦略をリードする経験が積めます。特に、ゼロトラストや最新のSaaSツールを活用した業務環境構築に携わることができるため、業界の最前線でスキルを磨くことが可能です。

▼社員ファーストな文化
「一人ひとりの時間を豊かに」というビジョンは社内にも浸透しており、従業員が本来の業務に集中できるよう、環境整備に力を入れています。その一環として、どのような働き方にも柔軟に対応できるIT基盤の構築を目指しています。

▼他社との差別化
当社は単なるIT管理ではなく、「事業成長」を支えるIT戦略を重視しています。たとえば、セキュリティ強化を通じてリモートワークの生産性を高めたり、最適なツール選定で従業員の負担を減らすなど、事業と従業員に直接的な価値を提供するIT部門を目指しています。

【勤務地】
※基本出社（状況に応じてリモート可／出張可能性あり）

【ミッション】
当チームは、不動産という長らく人の経験と勘に頼ってきた業界の営業活動に、予測モデルによるデータドリブンな意思決定を実装することを目指しており、電話・面談データの構造化から次に打つべき営業アクションの予測まで、データを武器にした意思決定の仕組みを作り続けています。
そのすべての土台となるのが、本ポジションです。
予測モデルや構造化ワークフローが安全に・安心して・安価に動き続けるインフラを、あるべき姿を自分で定義しながら設計・構築・改善していただきます。
誰かに言われて作るのではなく、現状を正確に把握した上でロードマップを引き、チーム全体の開発速度と信頼性を底上げできる環境です。

【仕事概要】
▼セキュリティリスク管理
・AWS Security Maturity Model v2 に基づくセキュリティ評価・対策ロードマップの策定と実行
・Security Hub ／ Config Rules ／ GuardDuty 等を活用した違反設定・非推奨リソースの自動検知基盤の構築
・検知アラートに対する Slack 通知・トリアージ・対処フローの設計と運用体制の整備
・四半期ごとのセキュリティ成熟度レビューと目標水準の再定義

▼開発・検証・監視体制の整備
・既存 AWS リソースの責務ごとの疎結合化と、Snowflake リソースを含む全リソースの IaC（Terraform）化
・本番相当の検証環境構築の自動化と、本番データのマスキングコピーパイプラインの整備
・E2E テストによるデグレ検知と、メモリ・ディスク等の先行指標を用いた障害予兆検知の仕組み構築
・ArgoCD を用いた GitOps フローの整備と、デプロイプロセスの標準化
・Prometheus ／ Grafana ／ Fluent Bit ／ Loki による監視・ログ基盤の設計・運用

▼コスト最適化
・リソースの重要度に応じた Tier 定義と、優先度ベースの構成・運用設計（Spot インスタンス活用等）
・コスト可視化基盤の低コスト手段への移行と、継続的なモニタリング体制の整備
・四半期ごとのコスト最適化機会のレビューと改善の継続的実施

【開発環境】
・クラウド：AWS
・インフラ：Terraform、EKS、Docker
・言語：Python
・CI／CD：GitHub Actions、ArgoCD（GitOps）
・監視：Prometheus、Grafana、Fluent Bit、Loki
・セキュリティ：AWS Security Hub、GuardDuty、Config Rules
・データ分析基盤：Snowflake 
・データベース：RDS（PostgreSQL）
・コスト管理：AWS Cost Explorer

【リモートワーク】
テック部門はオフィスワークとリモートワークを組み合わせたハイブリッドワーク体制を採用しております。
※ 原則は週3日の出社となりますが、出社頻度は個人のご事情に合わせて相談可能です

【Mayaが使える方♪】大人気キャラクターなどのモデル制作☆年収425万～◎
●キャラクターモデルの仕様提案
●キャラクターリグのスクリプト構築
●制作ツール開発
●ノードベースのシェーダー作成
●デザイン制作　など
＊使用言語：MEL、Python

キャラクターを動かすための根幹を担っていただきます！
キャラクターは作品の中でもお客様の目に最も触れる要素であり、非常にやりがいの大きいポジションです。

【選考の流れ】
書類選考（履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ）、面接/面談
※1次面接のみオンライン面接を実施しております。（最終面接は要相談。遠方の場合は交通費一部負担）
※書類選考の結果につきましては、合否に関わらず後日メールにてご連絡させていただきます。

◇ポートフォリオについて
ご自身で制作した作品で、制作したリグの簡易的な仕様書・キャラクターモデルの完成画像をご提出ください（作品の内容は問いません）。
　※MP4,PDF,画像ファイルの拡張子のみご提出ください。
　※AIを使用した場合は使用箇所と意図を明記してください。
　※実際のリグのデータ、MAYAデータがあれば尚可。

【仕事内容】
HRTech事業の総合職として、WEBエンジニアの募集です。

【職務内容】
AWS環境においてrakusaiの開発（自社開発）を行います。
PHP、JavaScript、Python などでの開発をメインで携わっていただきます。
開発に慣れてきてからは適性に応じたキャリアを形成することが可能です。

具体的には…
・AWSを利用したインフラ構築
・メンバー管理（進捗管理、メンバー育成、1on1ミーティング、文化／マインドの熟成）
・エンドユーザー／顧客と実業務の折衝
・アプリ開発の上流設計（要件、基本設計）

【サービス概要】
▼rakusai
お客様が既にお使いの採用管理システムと弊社サービスを連携させ、［採用管理の自動化］を行っています。
応募者情報の取得、面接設定の自動化、設定した面接日時を既存のサービスに反映するなど、お客様のニーズに合わせて自動化のシステムを作成していきます。
採用管理システムは求人情報の管理や、自動で求人出稿を行うツールです。
また、出稿した求人からきた応募者の管理も行っています。

【技術スタック】
・言語：PHP、Python、JavaScript、HTML、CSS
・フレームワーク：Laravel、Django、WorPress、Vue.js
・サーバ、ツール等：AWS、Git（Gitlab）、MySQL、Docker

【一日のスケジュール（例）】
09：00～13：00　開発タスク
13：00～14：00　休憩
14：00～15：00　お客様とMTG
15：00～19：00　開発タスク
19：00～20：00　社内MTG（チーム会議／プロジェクトごとの会議など）当日の進捗確認・翌日のタスクの整理

【チームの魅力】
・技術スタックの選定から関われる開発体制
　- よいものであれば取り入れてプロダクトをよくし、自身のスキルもあげていこうとする考え方で開発をしています。
　- XAMPPからDocker、Vue.jsやReactなどのよりモダンな技術の採用実績があります。

・若手の内から自分の「やりたい！」を実現できる環境
　- アサイン予定のrakusaiをはじめ、採用管理システム、AIpos（posレジ分析システム）、遠隔診療ツールの開発など、毎年若手の社員が新規商材を立ち上げています。
　- 自身のプロダクトを事業として育てる経験を積むことも可能です。

・頑張りを評価し、還元される社風
　- 評価基準の1つに、「そのメンバーの技術力で生み出せるプロダクトの経済的価値がどれくらいか」というものを用意しています。
　- また、メンバーの日頃の頑張りを事業部長がこまめに確認しており、定期的に社長に昇格の推薦を行ってもらえます。

【組織の魅力】
（１）裁量権のある仕事
若手のうちから裁量権を持っていただき、自己成長を実感できる環境です。

（２）チーム体制
仲間同士助け合う社風です。年齢・経歴関係なくコミュニケーションをとっているフラットな関係なので先輩や上司との距離も近く、自ら動いて刺激しあいながら成長できる環境です。

（３）成長スピード
未経験から入社して1年後には役職を得ているメンバーもいます。入社5～6年後にはマネージャーを目指せる環境です。

【当社の特徴】
▼充実の資格手当
　資格名　手当額／月　※複合OKの為手当は合算になります。
全て取得すればAWSだけでも年収100万円アップ致します。
入社後受験して合格した場合は受験料も経費精算が可能です。

・ネットワークスペシャリスト　20,000円
・データベーススペシャリスト　20,000円
・エンベデッドシステムスペシャリスト　20,000円
・情報処理安全確保支援士　20,000円
・システムアーキテクト　25,000円
・プロジェクトマネージャー　25,000円
・ITストラテジスト　30,000円
・システム監査技術者　30,000円
・Linux LPIC-1　2,500円
・Linux LPIC-2　7,500円
・Linux LPIC-3　9,000円
・AI実装検定B級  　　0円
・AI実装検定A級　3,000円
・AI実装検定S級 20,000円

▽AWS　
・AWS認定クラウドプラクティショナー　2,000円
・AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト　4,000円
・AWS認定SysOps アドミニストレーターアソシエイト　4,000円
・AWS認定デベロッパーアソシエイト　4,000円
・AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル　12,500円
・AWS認定DevOpsエンジニアプロフェッショナル　10,000円
・AWS認定アドバンスドネットワーキングスペシャリティ　20,000円
・AWS認定セキュリティスペシャリティ　20,000円
・AWS認定マシンラーニングスペシャリティ　20,000円

【リモートワーク】
・週明け1営業日目は出社
・週２回まで可能
　→　エンジニア手当が付く就業2年以上の方のみ応相談となります。

【はじめに】
「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。

【募集背景】
「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。
昨今、ChatGPTなどの生成AIやローコードツールの急速な普及により、データの集計や定型レポートの作成、簡易的なプログラミングといった「作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これに伴い、データアナリストに求められる役割も大きな転換期を迎えています。

私たちが今、本当に必要としているのは、単に「仕様通りに綺麗なダッシュボードを作る作業者」ではありません。AIという強力な武器を自発的に使いこなし、作業を圧倒的に効率化させた上で、「浮いた時間を使って、顧客の『なんとなく困っている』という曖昧なビジネス課題をどう論理的に整理し、成果に繋がる提案（インサイト）に変えるか」という、より上流の価値を提供できる人材です。

当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、次世代を担うコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。

高度な統計学の実務経験は不問です。「現職で培ったITやSQL・Pythonの基礎知識」と「AIなどの新技術への柔軟性」を活かし、データを使ってビジネスを動かすプロへとステップアップしたい方の挑戦をお待ちしています。

【部門紹介】
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。
データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。

また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。
「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

【仕事内容】
データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。

▼具体的な業務内容
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（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

▼開発環境／使用ツール
AWS／GCP／Azure／Tableau／SAS／SPSS／Oracle Database／SQL ServerMySQL／PostgreSQL／Google AnalyticsSQL／Python／Rなど

【仕事の魅力】
1．『事業会社との違い』多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。

2．『一気通貫』仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。

3．『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。

【入社者の声】
・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）

【案件事例】
（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
（※取引実績100社以上）

【入社後の流れ】
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。

Step1：データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
使用環境・言語・ツール：SQLServer／MySQL／PostgreSQL／Oracle Databaseなど

Step2：コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
使用環境・言語・ツール：SQL／Python／SAS／Rなど

Step3：データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
使用環境・言語・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI／その他分析ツールなど

Step4：レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
使用環境・言語・ツール：ダッシュボード（BIツール内） ／PPT／Word

【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
▼2019年入社Tさん
・前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE
　- 集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出／集計加工
　- ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化／可視化、報告書作成サポート
・現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア
　- SQL（BigQuery）からデータの抽出／集計加工
　- KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
　- 抽出したデータから多変量解析（決定木／クラスタリング／SHAP）
　- 分析設計
　- 報告書作成

▼2019年入社Aさん
・前職／医療関係にて医療技師
　- 病院での検体検査、及び生理学的検査業務
・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア
　- データ集計／分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

▼2019年入社Iさん
・前職／自動車業界にて開発職
　- 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア
　- 毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
　- レポート作成サポート
　- 使用する分析ツールの作成及び改修

【はじめに】
「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。

【募集背景】
「AI時代に、仕様通りにコードを書くだけの作業者で終わりたくない」――そんな危機感を持つエンジニアを募集します。
昨今、GitHub CopilotやCursorなどのAIツールの急速な普及により、画面の作成やAPIのコーディングといった「実装作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これまで自分が苦労して身につけたコーディングスキルの価値が下がりつつある現状に、心の底で焦りや不安を感じていませんか？

私たちが今、必要としているのは、降ってきた仕様書通りにただコードを量産する「一兵卒のエンジニア」ではありません。AIを武器として使いこなし、開発を徹底的に自動化・効率化させた上で、「企業の根幹であるデータ構造をどう設計し、ビジネス成果に繋がるモダンなデータ基盤（DWH／ETLなど）を構築するか」という、市場価値の極めて高い領域を担えるデータエンジニアです。

当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント（PM）までを担う次世代のコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。あなたが培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で爆発させてみませんか？

【部門紹介】
当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。
データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。

また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。
「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

【仕事内容】
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。

▼具体的な業務内容
・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH／データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築
・SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装
・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI／CDなど）の導入・推進
・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化（ダッシュボード構築）や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成（アナリスト的要素）
・将来的には、3～5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリード業務

▼開発環境／使用ツール
AWS／GCP／Azure／Tableau／SAS／SPSS／Oracle Database／SQL ServerMySQL／PostgreSQL／Google AnalyticsSQL／Python／Rなど

【仕事の魅力】
1．『事業会社との違い』多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨く
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWH（データウェアハウス）やETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。

2．『一気通貫』基盤の構築だけで終わらない、ビジネスの成果（分析）まで主導する
「インフラを整えて終わり」「パイプラインを作って終わり」といった部分最適な分業制ではありません。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツール（Tableauなど）を用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。

3．『AIツールのフル活用』泥臭い調整ではなく、「事実（データ）」を武器に周囲を動かすPMへ
当社では、AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。「技術単体で勝負する限界」を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像（市場価値の高い人材）を目指せる環境です。

【入社者の声】
・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）

【案件事例】
（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
（※取引実績100社以上）

【入社後の流れ】
最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。

Step1：データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
使用環境・言語・ツール：SQLServer／MySQL／PostgreSQL／Oracle Databaseなど

Step2：コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
使用環境・言語・ツール：SQL／Python／SAS／Rなど

Step3：データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
使用環境・言語・ツール：Google Analytics／Tableau／PowerBI／その他分析ツールなど

Step4：レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
使用環境・言語・ツール：ダッシュボード（BIツール内） ／PPT／Word

【中途入社者の前職・入社後のキャリアの例】
▼2019年入社Tさん
・前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE
　- 集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出／集計加工
　- ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化／可視化、報告書作成サポート
・現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア
　- SQL（BigQuery）からデータの抽出／集計加工
　- KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
　- 抽出したデータから多変量解析（決定木／クラスタリング／SHAP）
　- 分析設計
　- 報告書作成

▼2019年入社Aさん
・前職／医療関係にて医療技師
　- 病院での検体検査、及び生理学的検査業務
・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア
　- データ集計／分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

▼2019年入社Iさん
・前職／自動車業界にて開発職
　- 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
・現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア
　- 毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計
　- レポート作成サポート
　- 使用する分析ツールの作成及び改修

【職務内容】
当社は様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。
当社は前年比20％成長を10年以上にわたって継続。2010～2020年の10年で売上規模は9倍近くの成長を遂げてきました。

我々のミッションは、当社ECサイト上に存在するあらゆる商品情報について、サプライヤーから得られる膨大な情報をもとに「構造化データ」へと変換・磨き上げを行い、顧客の探索コストを最小化・売上の最大化を図ることです。

本ポジションでは、データモデルの設計から品質管理までを一気通貫でご担当いただきます。
膨大な商品群に対し、全社共通のデータ品質基準（メタデータ定義、型、許容値など）を確立し、情報の最終的な品質チェックと監査を担っていただくことで、当社事業の成長に直接携っていただくことができます。

【職務内容】
▼具体的にお任せしたいこと
・全社共通の属性データ品質基準の策定
・属性のメタデータ定義（データ型、許容値、属性値リストの作成等）
・各種マニュアルやルール化などのドキュメンテーション実施
・情報の最終的な品質チェックおよび監査の実施

▼仕事の魅力・やりがい
当社ECサイトでは数千万点にも及ぶ商品の取扱いがあります。本ポジションでは商品属性データを整備することに限らず、「どのような情報が顧客の意思決定に影響を及ぼすか」というデータ品質基準の定義を担っていただきます。
加えて、事業者向けECサイトという特性上、非常に多岐にわたる商品の取り扱いがあり、最適な属性データの定義や規則はその数だけ存在します。すなわち、顧客行動の最適化や売上増というようなビジネス成長を実現するための基盤となる部分に直接携わっていただけるポジションとなります。

【プロダクト】
1／eSquare：レーディングプラットフォーム
国内でいち早くオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム（経産省による許認可事業）
2／eCompass：マーケットデータプラットフォーム
電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム
3／eScan：マーケットのリスク管理ツール
取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ（Energy Trading Risk Management System）
4／JCEX：環境価値取引のマーケットプレイス
気候変動の緩和や日本におけるカーボンニュートラルの実現を後押しする、国内の環境価値や海外ボランタリークレジットをオンライン上で売り買いできるマーケットプレイス

【Platform Engineering 領域に関する課題】
1．高速な事業成長と、開発者体験・ガバナンスの両立
enechainは、エネルギーの取引所という社会的責任の大きい領域で事業を展開しています。プロダクトが増え続けるなかで、開発者が迷わず・速くプロダクトを届けられる状態と、取引所として求められるガバナンス（標準化・セキュリティ・監査対応）を、高い水準で両立する開発基盤が必要です。

2．AI時代の開発速度を支えるプラットフォームづくり
全社に生成AI（Claude Code等）が浸透し、実装スピードは大きく上がっています。一方で、インフラ・環境・デプロイの提供が従来のまま（人が操作する前提）だと、開発組織全体としては速くなりません。Platform Engineeringには、AI時代に合わせて「プラットフォームの作り方」そのものをアップデートすることが求められています。

3．少人数で全プロダクトを支える、AI Native型プラットフォームへの挑戦
プロダクトや基盤システムが増える一方で、Platform Engineeringチームはまだ少人数です。特定の人が頑張り続ける運用ではなく、インフラ構築・デプロイ・検証環境・ガバナンスを仕組み化し、開発者（と、開発者が使う生成AI）が自律的に・安全にインフラを扱える状態を目指しています。一般的なPlatform Engineeringのプラクティスをそのままなぞるのではなく、AI時代に合った新しいプラットフォームの形をつくっていくフェーズです。

【業務内容】
Platform Engineerとして、開発者が迷わず・速く・安全にプロダクトを届けられる開発基盤づくりを担っていただきます。チーム拡大と共に業務スコープは見直していく予定です。

・内製の開発者プラットフォーム（IDP）の開発と、既存インフラの移行（スキーマ駆動でTerraform／Kubernetesコードを生成）
・PR Preview基盤（PRごとに検証環境を払い出すKubernetes controller）の開発・全社展開
・GKE／Kubernetes共有クラスタの運用・改善、標準構成の刷新
・Terraform／IaC基盤（共通モジュール・CI／CD）の開発・推進
・Argo CD／Argo Workflowsによるデプロイ・ジョブ実行基盤の高度化
・ポリシーによる構成チェックの自動化（Policy as Code）と、生成AIを活用した変更レビュー・品質ゲートの仕組みづくり
・生成AI（自動化ツール）が安全にインフラを操作するための権限・監査の整備
・ADRやDesign Docによる意思決定の整備、開発者向けガイドライン・オフィスアワー運営

【技術スタック】
・フロントエンド：React、TypeScript
・バックエンド：Go／gRPC、NestJS／GraphQL
・データベース：PostgreSQL
・データエンジニアリング：Python
・モバイル：Flutter
・インフラ：GCP、GKE、Argo Workflow、BigQuery、Pub／Sub、DataFlow、etc
・IaC：Terraform
・分析ツール：Looker Studio、Tableau、Google Analytics
・CI／CD：Cloud Build、GitHub Actions、Argo CD
・ロギング／モニタリング：Datadog

【AI環境】
・NotionAI
・OpenAI
・Claude
・Gemini
・NotebookLM
・CURSOR
・Devin

【勤務地】
※リモートワーク可（但し、オンボーディング期間は出社が必要となる場合があります）

【仕事内容】
生成AIを使ったDX推進事業になります。AIを活用して画像生成やチャットボットといったDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を実現します。
キャスティングコスト削減や広告用バナーやSNS用動画などの作成スピードを大きく改善することができます。ゼロからの画像生成、既存画像や動画の顔をAI生成モデルへ変更することや、音声の多言語対応でビジネスの拡大に寄与いたします。

【業務内容詳細】
・プロンプトを活用したテストマーケティングの実施
・AIサービスの導入推進
・AIプロンプトを活用した業務プロセスの自動化・効率化
・クライアントの課題、要件を理解しAIを利用したソリューション構築と提案書の作成
・AIが生成するテキストやイメージの入力として、使用するテンプレートや指示などのプロンプトを設計・開発
・AIによって生成された出力の品質を評価し、プロンプトを調整することによる出力の品質の改善・向上
・AIによって生成されたデータ・コンテンツの管理

【職場の魅力】
▼頑張りを評価し、還元される社風
評価基準に、「一定期間の成長到達度合い」や「そのメンバーの技術力で生み出せるプロダクトの経済的価値がどれくらいか」というものを用意しています。
また、メンバーの日頃の頑張りを事業部長がこまめに確認しており、定期的に社長に昇給・昇格の推薦を行ってもらえます。

▼若手の内から自分の「やりたい！」を実現できる環境
アサイン予定のrakusaiをはじめ、AIpos（posレジ分析システム）、遠隔診療ツールの開発など、毎年若手の社員が新規商材を開発しています。
今回のようなモダンな技術の取り入れも積極的に行っています。

【先輩社員（第二新卒）のキャリアパス】
▼29歳　2017年5月中途入社　プロジェクトマネージャー　年収：1200万
大学：理系　前職：エンジニア
未経験で入社し、部署の立ち上げのタイミングから携わっています。
お客様との接点を重視し、自らが商談に立ちつつ、商材の発案やチーム全体のマネージメントなど幅広く業務を行っています。
これからもチームの最前線に立ちつつ、メンバー1人1人が成長できる職場づくりを進めていきます。

▼27歳　2019年4月中途入社　チーフエンジニア　年収：900万　
理系　前職：エンジニア
自社サービスの開発をしたかったのと、若いうちから裁量を持って働きたくてDYMに入社しました。
自社サービス「rakusai」の開発責任者をしています。
チームのメンバーの働きやすい雰囲気や環境作りも並行で行っています。

▼25歳　2020年3月中途入社　プリンシパルエンジニア　年収：700万
文系　前職：エンジニア
前職がアナログな会社でタッチタイピングからのスタートでした。
「自分のアイディアを形にしてお客様の役に立ちたい！」という思いを実現できる環境としてDYMを選びました。
先輩メンバーのサポートで成長し、入社1年でリーダーに抜擢されました。

【勤務時間】
9：00～19：00（休憩2時間）

▼一日のスケジュール（例）
09：00～12：00　開発タスク
12：00～13：00　休憩
13：00～14：00　お客様とMTG
14：00～16：00　開発タスク
16：00～17：00　勉強会
17：00～18：00　社内MTG（チーム会議／プロジェクトごとの会議など）
18：00～19：00　当日の進捗確認・翌日のタスクの整理
19：00～残業　帰宅
21：15～完全消灯

【当社の特徴】
▼充実の休暇制度
勤続3年ごとに平日連続5日休み（9連休）になり、10万円支給されます。

▼研修制度
OJTを中心にメンバーを育てていくメソッドがあり、必要なスキルや能力を実務を通じて習得していただくことになるでしょう。
新卒や第二新卒の方向けには、マナー研修やコミュニケーション研修、意識改革に関する研修などを実施しています。
その他、社外の有識者による勉強会も多く、知識や知恵を増大させる機会もあります。また、管理職は部下の育成に対する意識が高く、質問や疑問に対して真摯に対応しています。

▼会社の雰囲気
平均年齢は26歳。幹部層の半分が20代と若いメンバーが活躍しています。
当社代表は非常にフランクで社員との距離も近く、一緒に飲みに行く機会も多々あります。
高い目標を掲げ、チャレジし続ける、アグレッシブで意識の高い社員ばかりです。
20代半ばで、10名以上のマネジメントを担当したり、入社6ヵ月で役職に就いたりと、年齢や社歴に関係なく、実力に応じてポジションが与えられる環境です。

▼当社独自の福利厚生
代表が医療法人も経営しているため、提携先クリニックの利用であれば、医療費は会社が全額負担。その他にもインフルエンザの集団予防接種など医療面で手厚いサポートがあります。

▼重要ポジションへの抜擢事例
取締役、執行役員は全員30代前半。若いメンバーが活躍しています。幹部層の半分は20代です。一年目から経営会議へ参画できるチャンスもあります。

▼業績好調
部署設立以来、増収増益を続けております。東京のみで開始した事業も現在では札幌、名古屋、大阪、福岡、仙台、広島、京都と拠点を増やし、更なる進出も検討中です。

【ポジション概要】
Gen-AXは音声AIプロダクトの品質保証体制を本格的に立ち上げるフェーズにあります。
音声AIプロダクトでは、機能の正確さだけでなく、会話の自然さ・丁寧さ・安心感・顧客ごとのカルチャー適合性など、人間の感性に依存する品質評価が重要です。しかし、これらを人間が毎回確認する体制ではスケールしません。
本ポジションのミッションは、人間の感性評価をルーブリック・評価データセット・AI Judgeに落とし込み、複数顧客環境でも品質を継続的に担保できる仕組みを設計・進化させることです。AIツールを活用したQAチームの自動化・高度化をリードしていただきます。

【業務詳細】
・音声AIプロダクト全体のQAプロセス設計・構築・改善
・「自然さ」「丁寧さ」「安心感」「顧客カルチャーへの適合性」など、感性に依存する品質基準を評価軸・ルーブリック・評価データセットに構造化
・AI Judge・自動評価パイプラインの設計と導入
・顧客環境ごとのリスク分類・リリースゲートの設計・運用
・会話ログの分析基盤の整備
・PdM・エンジニア・CS・パートナーQAとの横断的な連携

【このポジションの魅力】
・音声AI領域のQA体制をゼロから設計できる、希少なポジションです
・「人間の感性評価をどうAIに落とし込むか」という、まだ正解のない領域に挑戦できます
・特定の顧客に閉じず、複数のエンタープライズ環境での品質設計に関われます
・QAの枠を超えて、プロダクト・エンジニアリング・CSと深く連携できる環境です

【勤務地】
※オフィスワーク（出社）とテレワーク（在宅勤務）を組み合わせたハイブリッド勤務
※最も生産性の高まる働き方を自ら選択いただき、フルリモートでの働き方も可能です。（国内のみ）
※業務上の必要性に応じ、会社から出社指示を行うことがあります

当社が自社で制作・開発・運営する、外部公開向けWebサイトの【インフラ構築・運用】をお任せします。
パブリッククラウド（AWS）の構築・運用がメインのお仕事です。
チームは当社社員をリーダーに、協力会社社員を合わせて8名が在籍。既存メンバーと協力して、Webサイトの安定稼働を目指してください。

＜具体的な業務内容＞
・CloudFront、Lambdaを用いた配信システム構築・運用（ランタイム・OSのEOL対応）
　オンプレ環境からS3へ画像ファイルをアップロード（シェルスクリプト）画像サイズ変換、圧縮（Lambda）
・ALB、EC2、RDS、LambdaによるAPIシステム構築・運用
　Javaアプリケーション環境の構築・運用、ランタイム・OSのEOL対応
・ElasticBeanstalkによるWebサイト環境構築・運用・サイト監視（アラート対応、ログ解析）

＜働き方＞
　・ １ヵ月程度のOJT期間を予定しております。
　　 その間は上記社屋への出社となりますので、通勤圏内にお住まいの方のみを対象とさせていただきます。
　・ OJT期間終了後はご自宅でのご就業（テレワーク）を想定しております。
　　 ただし、業務都合によりイレギュラー的に出社をいただく可能性もございます。
　・ テレワーク制度は会社都合により急遽終了となる可能性もございます。

【募集背景】
「九州No.1のAIサービス会社」を目指し、スタートアップ的に一気に50名規模の組織を立ち上げます。
初期メンバーならではの大きな裁量のもと、九州拠点の立ち上げメンバーとして事業と組織の方向性そのものを形作るポジションです。

【業務概要】
事業責任者と密に連携しながら、新拠点のコーポレート部門（経理・労務・法務・総務等）の立ち上げから実務運用まで幅広い領域をお任せします。
自らオペレーションを設計・実行しつつ、最大のミッションである「AIネイティブなプロセスへの再構築」を同時に進めていただきます。

福岡拠点における1人目のコーポレート担当としてジョインいただき、立ち上げ期においては、経理、労務、法務などの日常オペレーションを自ら手を動かして実行。自身の業務を通じて課題を抽出し、AIによる自動化の実装へと直結させます。

【チーム編成】
福岡拠点としては専任の1人目採用担当としてのジョインになりますが、東京本体側の採用マネージャー、メンバーと連携する機会は豊富にあります。
また、候補者対応・その他業務を担当する採用アシスタントが各リクルーターに1～2名ついております。

【このポジションの魅力】
・東証グロース上場企業の実績がある中での、新拠点設立にチャレンジできる
・「理想のコーポレート業務」を妥協なく創れる環境：既存のレガシーシステムや固定化された業務フローに固執せず、、最新のAI技術を前提としたAIネイティブで効率的なコーポレート業務を、自身の理想通りに追求できます。

【社内のAI利活用状況】
・自社サービスであるexaBase 生成AIを自由に利用することが可能です
・コーディングエージェントとしてClaude Codeを利用することが可能です（エンジニア職種は全員利用可、その他職種は希望に合わせて利用可）
・その他のAIツールについては社内承認を得た上で利用することが可能です

【勤務地】
※出社／リモートのハイブリッドワーク
その他：2026年時点では原則週3出社を基本ルールとしています（特定の部署、職種で例外あり）

【職務内容】
当社の基幹サイトのプロダクトマネジメントをお任せします。

当社のさらなる成長を実現するため、より多くのお客様により深く使い続けていただくためのプロダクトの体験構築をリードしていただきます。

2,800万超の商品点数、BtoB特有の複雑な購買行動、在庫・物流との連携など、当社ならではの課題に向き合いながら、プロダクトの進化が会社の事業成長に直結する、ビジネスインパクトと社会的意義の双方を実感できるポジションです。

【主な役割】
課題抽出、プロダクト設計から、中長期的なプロダクト戦略の策定まで、担当ドメインにおけるプロダクトマネジメントをお任せします。

検索、商品情報、マイページなどの主要ドメインを、ご経験に応じて複数リードいただくことを想定しています。

・顧客の課題特定、インサイトの抽出
　- 専門チームとの連携による定量・定性データ（SQLによる各種DB・行動ログ分析、ユーザーインタビューなど）を活用した、課題特定・インサイト抽出
・プロダクト設計
　- 特定された課題に基づく、デザイナー・エンジニアと協働したUX設計、機能要件定義のリード
・プロジェクトマネジメント
　- 役員陣、複数部門（開発、物流、CS、マーケティングなど）にまたがる合意形成および、企画からリリース、効果測定までのプロジェクトマネジメント
・戦略策定・ロードマップ
　- 事業目標に基づいた担当領域の戦略策定・施策の優先順位付け、中長期のプロダクトロードマップの作成
・サイト運用・恒常性維持
　- 担当ドメインのサービスの安定稼働、セキュリティ、パフォーマンスの維持・向上

【勤務地】
大阪府／東京都

【職務内容】
当社の基幹サイトのプロダクトマネジメントをお任せします。

当社のさらなる成長を実現するため、より多くのお客様により深く使い続けていただくためのプロダクトの体験構築をリードしていただきます。

2,800万超の商品点数、BtoB特有の複雑な購買行動、在庫・物流との連携など、当社ならではの課題に向き合いながら、プロダクトの進化が会社の事業成長に直結する、ビジネスインパクトと社会的意義の双方を実感できるポジションです。

【主な役割】
課題抽出、プロダクト設計から、中長期的なプロダクト戦略の策定まで、担当ドメインにおけるプロダクトマネジメントをお任せします。

検索、商品情報、マイページなどの主要ドメインを、ご経験に応じて複数リードいただくことを想定しています。

・顧客の課題特定、インサイトの抽出
　- 専門チームとの連携による定量・定性データ（SQLによる各種DB・行動ログ分析、ユーザーインタビューなど）を活用した、課題特定・インサイト抽出
・プロダクト設計
　- 特定された課題に基づく、デザイナー・エンジニアと協働したUX設計、機能要件定義のリード
・プロジェクトマネジメント
　- 役員陣、複数部門（開発、物流、CS、マーケティングなど）にまたがる合意形成および、企画からリリース、効果測定までのプロジェクトマネジメント
・戦略策定・ロードマップ
　- 事業目標に基づいた担当領域の戦略策定・施策の優先順位付け、中長期のプロダクトロードマップの作成
・サイト運用・恒常性維持
　- 担当ドメインのサービスの安定稼働、セキュリティ、パフォーマンスの維持・向上

【勤務地】
大阪府／東京都

【業務内容】
▼主に、以下の業務をお任せします。
・AI（人工知能）、機械学習技術をもちいたプロジェクト業務
・クライアント企業のビジネスを支援するプロジェクトにおけるAI関連技術をもちいた解析業務、エンジニアリング
・AI関連技術開発、新サービスの企画設計および構築

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。

【プロジェクト例】	
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

【募集要項】
▼データエンジニア部門長候補～データプラットフォームに強いリーダー求む～
D4cプレミアムでは、データプラットフォームおよびアーキテクチャ設計に強みを持つデータエンジニア部門の責任者候補を募集しています。本ポジションでは、大規模データプラットフォームの設計・構築や、最新のクラウドアーキテクチャを活用したデータ基盤の最適化を推進し、エンジニアチームの成長と技術的な方向性を牽引していただきます。
また、技術リーダーとしての役割だけでなく、プリセールスや営業活動にも関与し、クライアントへの技術提案・プレゼンテーションを通じてビジネス拡大にも貢献していただきます。

【具体的な業務内容】
・プリセールス活動（技術提案、プレゼンテーション、顧客折衝）
・最新技術のリサーチおよびアーキテクチャへの適用
・データ基盤（DWH、データレイク、ETLパイプライン）の設計・構築・運用
・クラウドネイティブなデータアーキテクチャの最適化
・クライアントのDX推進に向けた技術戦略の策定と提案
・データエンジニアチームのマネジメント（採用・育成・評価）
・部門予算の策定築

【プロジェクト例】
▼AI領域
・交通：鉄道施設内において、画像処理による保安および異常検出
・自動車：生成AIを利用したアンケート分析
・半導体：検査装置の精度改善

▼BI領域
・IT：Tableauを用いたプロジェクト予実管理システムの構築
・教育関連：Power BIを用いた顧客の動向分析

▼クラウド領域
アパレル：GCPの各種機能を駆使し、売上予測／在庫管理などの機能をクラウドネイティブ環境で構築

【募集拠点】
DPm事業部

【募集要項】
▼データ活用の知見が、専門スキルへと進化する！
これまでのデータ活用経験を、データエンジニアとして本格的に磨き上げませんか？
AI・BI・クラウドといった先端技術に携わりながら、実務を通じて高度なスキルを習得できる環境があります。
これまでの経験を活かし、データの専門家として新たなキャリアを築く一歩を踏み出しましょう！

【業務概要】
今までのご経歴やご希望に応じて案件にアサインいたします。まずは上長やチームリーダーのサポートを受けながらの参画となります。

▼具体的には、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・BI・クラウド領域のデータエンジニアとして、データパイプラインの構築、管理、最適化
・新規案件や既存クライアントの機能拡張案件におけるシステム要件定義、設計
・データ活用支援（データの抽出や加工支援）

【広がるキャリアと成長のチャンス】
私たちは、常に変化するデータサイエンス・データエンジニアリングの最前線で、社員一人ひとりが長期にわたりプロフェッショナルとして活躍し続けられるよう、継続的な学習とキャリア形成を全力で支援します。多様なプロジェクトと充実した育成プログラムを通じて、当社の中核を担うデータエンジニアとして、着実にステップアップしていける環境です。

・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大
・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能
・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も
・成長意欲と行動次第で、活躍の舞台を積極的に提供

【評価制度】
当社では、公平性を確保するため、自己評価、クライアントの評価、上司の評価と多面的な評価制度を取り入れています。また定期的な面談やウィークリーレポートを通し、評価だけではなく、今後希望する業務や勤務地、役割等をヒアリングしています。

【プロジェクト例】
▼AI領域
・交通：鉄道施設内において、画像処理による保安および異常検出
・自動車：生成AIを利用したアンケート分析
・半導体：検査装置の精度改善

▼BI領域
・IT：Tableauを用いたプロジェクト予実管理システムの構築
・教育関連：Power BIを用いた顧客の動向分析

▼クラウド領域
アパレル：GCPの各種機能を駆使し、売上予測／在庫管理などの機能をクラウドネイティブ環境で構築

【募集拠点】
DPm事業部

大手出版社グループのデジタルコンテンツビジネスを支える基盤システムの開発・運用推進を担うポジションです。
本ポジションでは、CMSやクラウド基盤の運用・改善を通じて、開発チームのメンバーとしてプロジェクト推進を担っていただきます。

単なる保守・運用業務に留まらず、以下業務を一貫して携わることが可能です。
・業務課題の整理
・改善方針の検討
・関係各所との調整
・開発・インフラ観点での最適化提案

将来的には、開発ディレクター／プロジェクトマネージャーとしてプロジェクト全体を統括する立場へとステップアップしていただくことを期待しています。
「技術理解を武器に、プロジェクトを動かす側に回りたい」そんな志向をお持ちの方に最適なポジションです。

◆具体的な業務内容
・チームメンバーの進捗確認、媒体運用サポート
・AWSなどクラウドを用いたシステム保守の補助
・既存システムのソースコード改修および機能改善対応
・ミーティング資料作成・議事録作成・調整業務
・プロジェクトのタスク管理、品質・納期フォローなど

入社後はリーダー直下でプロジェクトに参画いただき、実務を通じて業務理解を深めていただきます。
実装補助や運用業務からスタートし、段階的に要件整理や進行管理へと役割を広げていける育成体制を整えています。
個人の成長スピードに合わせて役割を広げていく方針のため、「いきなり任せきり」という環境ではありません。

◆開発環境について
言語：Python、TypeScript
フレームワーク：React、Next.js、PyTorch、Streamlit、FastAPI
クラウド：Azure、AWS、Google Cloud Platform、Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service
データベース：MySQL、PostgreSQL
コード管理：GitHub
コミュニケーションツール：Slack、Notion、Teams
その他：cursor、ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot、Vertex AI、Figma　等
◎上記は現場で使用可能・学習可能な環境です。入社後はリーダーの伴走のもと、実務を通じて触れることが可能です。

◆部署構成◆
正社員5名（全員男性、平均年齢39歳）
なお、10月より女性社員1名が新たに入社予定です。
また、業務委託・派遣社員は29名在籍しており、その中には複数名の女性メンバーも含まれています。

◆チームのミッション
私たちは、集英社のデジタルコンテンツ事業を支える共通基盤の整備と業務最適化を担っています。
具体的には
・CMSやインフラ基盤の共通化・標準化推進
・親会社である集英社の媒体運用システムサポート業務の効率化・品質向上
・開発ノウハウを集約し、横展開できる仕組みを作る
単発開発ではなく、中長期的にビジネスを支える仕組みを作ることを重視しています。

◆将来的なキャリアパス
・開発ディレクター
・プロジェクトマネージャー
・1メディア（プロダクト）専任の開発リーダー
など、マネジメント領域への拡張が可能です。

【業務内容】
▼AI／機械学習技術を用いた以下の業務
・AIシステムの開発
・AIの活用方法を考え提案し実装する
・AI関連プロジェクト

【対象技術領域】
・動画／静止画／音／超音波／匂い／味／IoTなどの非構造化データを活用したAIエンジニアリング
・AIプラットフォームを活用したAIエンジニアリング

【キャリアパス】
将来的には、リーダーとして活躍を見据えることも可能です。ご自身のキャリア志向に寄り添い、スキルに応じたキャリアパスを構築することができます。

【評価制度】
当社では、公平性を確保するため、自己評価、クライアントの評価、上司の評価と多面的な評価制度を取り入れています。また定期的な面談やウィークリーレポートを通し、評価だけではなく、今後希望する業務や勤務地、役割等をヒアリングしています。

【プロジェクト例】
・交通：鉄道施設内において、画像処理による保安および異常検出
・建設：画像認識／OCR技術を用いて設計図面から各種情報を抽出し、これまで人が対応していた事をAIにて置き換え
・自動車：生成AIを利用したアンケート分析
・半導体：検査装置の精度改善

【募集拠点】
DPm事業部

【募集要項】
▼データエンジニアとして、最前線で挑戦し続けるリーダーを募集
私たちは、データの力でビジネスの変革を支援するプロフェッショナル集団です。最先端のデータ基盤構築・運用に携わり、AIやクラウド技術を駆使して企業の意思決定を加速させるチームを率いるリーダーを求めています。
「技術×マネジメント」の領域で、あなたの経験とスキルを存分に発揮しませんか？

【業務概要】
・データエンジニアチームのマネジメント（メンバー育成、業務進捗管理）
・データ基盤の設計、運用方針の策定
・他部門と連携し、データ戦略の策定と実行
・技術選定や開発プロセスの改善

【評価制度】
当社では、公平性を確保するため、自己評価、クライアントの評価、上司の評価と多面的な評価制度を取り入れています。また定期的な面談やウィークリーレポートを通し、評価だけではなく、今後希望する業務や勤務地、役割等をヒアリングしています。

【プロジェクト例】
▼AI領域
・交通：鉄道施設内において、画像処理による保安および異常検出
・自動車：生成AIを利用したアンケート分析
・半導体：検査装置の精度改善

▼BI領域
・IT：Tableauを用いたプロジェクト予実管理システムの構築
・教育関連：Power BIを用いた顧客の動向分析

▼クラウド領域
アパレル：GCPの各種機能を駆使し、売上予測／在庫管理などの機能をクラウドネイティブ環境で構築

【募集拠点】
DPm事業部

主に、開発・運用プロダクトのデータ活用を担当するエンジニアとして、
AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い、課題解決を支援していただきます。

【具体的には】
・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクトにて実行
・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を提供
・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み

ライブ配信事業における、データ基盤の設計業務に携わっていただきます。

【具体的には】
・Trocco / dbt を用いたETLパイプラインの設計・改善
・Snowflakeのロール・権限設計、マスキングポリシー・タグ伝播の実装支援
・データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, Snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

【募集背景】
ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進し、その成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することをミッションとしています。
現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発ではモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。
そこでELYZAでは、大規模な計算資源を活用したLLM（事前学習・事後学習）の研究開発に強みや意欲を持ち、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。

【求める期待・役割】
リサーチエンジニアとして、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。

・アルゴリズム開発・実験・分析： モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化
・実験パイプラインの設計・開発： 基盤モデルの追加事前学習（Continual Pre-training）、事後学習（SFT／RLHF等）、評価システムの構築・運用
・生産性向上への寄与： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
・プロトタイピング： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発
・研究開発のリード： LLM領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示
※「研究寄り」「実装（開発）寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。

【本ポジションの魅力】
・国内最大級の計算資源を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができる
・ソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる
・経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる
・高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

【就業場所】
・本社または自宅（変更の範囲なし／転勤はありません）
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
　- メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。

・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【募集背景】
ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進し、その成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することをミッションとしています。
2026年度はテキストベースのLLM技術を基盤としつつ、LLMと音声基盤モデルの融合領域にも注力を拡大します。音声対話・音声認識・音声合成といった音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組み、より自然で直感的なAIインタラクションの実現を目指しています。
こうした新たな挑戦に伴い、LLMの知見と音声技術を統合する新たなモデル開発において、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。

【求める期待・役割】
リサーチエンジニアとして、音声基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。

・音声基盤モデルの研究開発：音声対話・音声認識・音声合成などの音声基盤モデル領域におけるモデル開発、言語知識と音声処理能力を統合した学習手法の探索
・実験パイプラインの設計・開発：音声・テキストデータの統合学習パイプラインの構築、評価指標の策定・運用
・プロトタイピング：プロプライエタリモデルのAPIや自社モデル（音声基盤モデル）を活用した、実用可能性を探るデモ開発
・生産性向上への寄与：コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化
・研究開発のリード：生成AIおよび音声基盤モデル領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示
※「研究寄り」「実装（開発）寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。
※LLMの研究開発知見を活かしながら、音声基盤モデル領域へと携わっていただくことを想定しています。

【本ポジションの魅力】
・LLMの技術基盤を活かしながら、音声基盤モデルという領域に参入できる。国内で音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組む企業は少なく、先駆的なポジションで挑戦できる
・国内最大級の計算資源を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができる
・ソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる
・高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

【就業場所】
・本社または自宅（変更の範囲なし／転勤はありません）
※フルリモートワーク可

【リモートワークについて】
・基本的にはフルリモート体制
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
　- メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。

・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【募集概要】
データ分析業務などを支えるIaaS上のインフラ環境の設計・構築・運用を管理する方を募集します。これから環境をつくっていくフェーズですので、0→1で考える場面も多くありますが、ご自身の想いを形にできる業務です。まずは分析環境中心となりますが、将来的にはクラウドを使って業務の在り方を変えるような提案なども期待します。また、アプリ開発環境やサンドボックス環境の設計・構築・運用もスコープに含みます。

【募集背景】
デジタル施策の実行支援の一つであるデータ分析業務に関して、分析業務に携わるメンバーの増加に伴い、分析プロジェクトやR&Dを実施する環境を構築する場面も増えてきました。現在ITセキュリティ部や一部事業部メンバーでその対応をしていますが、今後、新たなクライアントの獲得やアプリ開発なども目指す中で、会社の発展を支えるインフラを迅速かつ安定的に構築・運用する体制をとるため募集を行います。

【具体的な業務内容】
データ分析環境だけでなく、アプリ開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用を担っていただきます。
・IaaS（現在はAWS、GCP）上でデータ分析を行うための環境（データレイクやパイプラインなど）のベースとなるインフラの設計
・日次ジョブやコストの管理、ログ確認なども考慮した運用設計
・社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携し、新ツール導入のための環境構築や運用改善の提案

【ポジションの魅力】
データ分析環境だけでなく、アプリ開発環境やサンドボックス環境も含めたクラウド環境の設計、構築および運用を担っていただきます。
JR西日本グループをはじめとして、クライアントのデータ利活用を支援していく当社において、これまでのやり方に捉われることなく、自身の想いを形にしながらその推進を支えることが可能です。

【勤務地】
※リモート勤務可

【仕事内容】
私たちは、経営上主要な専門業務オペレーションを網羅する“Professional AI”を提供しているグローバルリーディングカンパニーです。
2017年の設立以来、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円を達成。2022年に米国法人を設立し、2025年には初のM&Aとしてドイツの「Fides Technology」がグループに参画するなど、グローバル展開をさらに加速しています。
現在は主力プロダクトとして「LegalOn」を提供し、日本・米国・英国で展開。2025年9月には、プロダクト提供開始からわずか6年半でARR100億円を突破しました。さらに、「WorkOn」「DealOn」「GovernOn」など、法務にとどまらず多様な領域で、高度な専門業務や意思決定を支援するAIプロダクトを提供しています。
OpenAI, Inc.と戦略的連携のもと、AIエージェントなどの最先端技術を製品開発に取り入れ、多様な企業課題に応えるソリューションを通じて、お客様のビジネスを支援しています。

データアナリストは、グローバルのデータ分析・利活用を推進していただくポジションです。ステークホルダーやデータエンジニアと連携し、データ分析やモデリング、業務効率化を通して、各組織の意思決定の支援や、自律的にデータ分析・利活用ができる環境の構築支援を行っています。

【どういう使命や課題に取り組むのか】
・ビジネスインパクトを意識した分析を自発的に提案し、全社のデータ分析をリードする
・各組織が自律的にデータ分析・利活用できる環境や体制の構築を支援する
・データ利活用を必要とするステークホルダーの要件を整理し、分析設計およびモデリングを行う
・要求内容に合致したインサイトを提供し、意思決定に繋げる
・生成AIを活用した分析業務の自動化・効率化を推進する

【どういう業務に取り組むのか】
・データエンジニアとともにステークホルダーへのヒアリングを行い、要件定義フェーズから参画する
・データエンジニアと協力し、アナリティクス業務の効率化と再現性を担保するためのツール選定やパイプライン等の仕組みを構築する
・各部門におけるKPI/KGI指標を設定し、ダッシュボードを作成する
・SFDCやMarketoのデータを活用し、営業やマーケティング活動の効率向上施策を分析を通じて提案する
・要件に基づき、インサイトを創出し、統計・機械学習モデルの開発や自動化に向けたツール選定・プロトタイプ構築を行う
・ステークホルダーやデータエンジニアと協力し、分析結果のビジネスへの反映、ビジネスへの継続的な適用、その仕組み化を促進する
・ステークホルダーが所属する組織において、データ分析文化の醸成を推進する
・チームメンバーに対して分析スキルの共有および教育を行う
・生成AIを活用した分析ワークフローの設計・改善を行い、チーム内外への導入・展開を推進する

【お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル】
当社は「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など多岐にわたる業界のお客様に対し、データサイエンスの専門家として深くコミットしています。お客様が抱える複雑な課題に対し、最先端のデータ解析と技術力を駆使し、ビジネスを成功に導く具体的なソリューションを提供しています。
あなたには、これまでのデータ解析の実務経験を活かし、幅広い業界のプロジェクトに携わることで、データサイエンティストとしての専門性をさらに高め、お客様の課題解決に貢献していただきます。

【高い専門性と裁量で取り組むデータ解析業務】
クライアントのビジネス成長を加速させるため、データサイエンティストとして以下のような業務に携わっていただきます。
・クライアントのビジネス課題をヒアリングし、分析の方向性や具体的な要件を定義
・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築
・高度な統計解析や機械学習／深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装
・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション
・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進

将来的には、プロジェクトリーダーとしてチームを牽引するだけでなく、多様な業界・ドメインでの経験を活かし、特定の専門分野を深く追求したスペシャリストとして、お客様へのより戦略的な提案を行う上流工程に挑戦することも可能です。私たちは、あなたのキャリア志向に合わせて、汎用性の高いスキルと深い専門性の両方を兼ね備えたデータサイエンティストへの成長を支援します。

【携わるプロジェクト例】
・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築
・大手ゲーム会社：販売本数予測モデルの精度向上とレコメンデーションシステムの開発
・コンビニチェーン：パブリックデータとPOSデータを組み合わせた新たな顧客行動分析と戦略提言
・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析とパーソナライズされたマーケティング施策提案

【開発環境】
主要言語：Python、R、SAS、SQL
クラウド：AWS、Azure、GCP
BIツール：Tableau、Power BI
※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。

【充実の育成支援と成長ロードマップ】
データサイエンティストとして、さらに高みを目指したい方を当社は積極的に支援します。
経験年数やスキルに応じて、最大5ヶ月の研修期間を柔軟に調整。基礎を固めた後は、OJTで実務にいち早く参画し、着実にステップアップできます。
・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得可能な実践型カリキュラム
・グループ会社の専門教育機関による少人数制の個別サポート
・質問しやすい環境で、経験に応じた丁寧なフィードバック

【学び続け、高め合える環境】
変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため、継続的な学びを支える環境を整えています。
・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有
・オンライン共同学習会
・年4回開催のノウハウプレゼン大会（MVP・新人賞あり）
・資格取得支援制度（取得実績は人事評価にも反映）
・役職者研修など、キャリアに応じた継続学習プログラムも提供

【広がるキャリアと成長のチャンス】
私たちは、常に変化するデータサイエンスの最前線で、社員一人ひとりが長期にわたってプロフェッショナルとして活躍し続けられるよう、継続的な学習とキャリア形成を全力で支援します。多様なプロジェクトと充実した育成プログラムを通じて、当社の中核を担うデータサイエンティストとして、着実にステップアップしていける環境です。
・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大
・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能
・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も
・成長意欲と行動次第で、活躍の舞台を積極的に提供

【募集拠点】
DPm事業部

【業務内容】
▼以下の業務を行っていただきます。
・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

▼主な業務
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。

【プロジェクト例】	
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

【業務内容】
ヘルスケア領域におけるビッグデータ／リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析、データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデリング等を行っていただきます。

▼主な業務
・臨床試験、臨床研究における統計解析業務
・遺伝子解析（Dry解析）
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。

【プロジェクト例】	
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

【業務内容】
与信管理、リスク計量化、不正検知等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデリング業務を行っていただきます。

▼主な業務
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。

【プロジェクト例】	
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

【職務内容】
マーケティング領域のデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せします。

【業務内容】
・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動を支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

▼将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です

▼主要取引先
KDDI株式会社／株式会社オートバックスセブン／丸紅株式会社／株式会社資生堂など

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。
・ご希望と適性により、金融・ヘルスケア領域の案件など、キャリアを横に広げることもできます。
	
【プロジェクト例】
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

※週4リモート可

【職務内容】
医療・ヘルスケア領域におけるデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せします。

【業務内容】
・リアルワールドデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析
・データ解析に基づく疾病予測や疾病予防のためのモデル構築
・生成AIを活用した製薬業界の業務効率化支援

▼将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

▼主要取引先
エーザイ株式会社／第一三共株式会社／サノフィ株式会社など

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。
・ご希望と適性により、マーケティング・金融領域の案件など、キャリアを横に広げることもできます。
	
【プロジェクト例】
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

※週4リモート可

【職務内容】
金融系領域におけるデータサイエンティスト（PL候補）として下記業務をお任せいたします。

【主な業務内容】
不正検知／解約防止等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデル構築、与信管理、リスク計量化

▼将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です。

▼主要取引先
※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

【D4cグループでの仕事の魅力】
・長年に渡って蓄積したデータ解析のノウハウを学ぶことができます。
・データ解析を武器に、ソリューション提案を行うことができます。
・単純なデータ分析ではなく、コンサルティングアプローチでクライアントの課題解決に貢献できます。
・ご希望と適性により、マーケティングやヘルスケア領域の案件など、キャリアを横に広げることもできます。
	
【プロジェクト例】
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速
など他多数

【募集拠点】
DPm事業部

※週4リモート可

【募集背景】
株式会社Surpriseは「人生にサプライズを」を理念に、AI・クリエイティブ・テクノロジーを重視するクリエイター集団です。非エンジニアを含む全社員が「Cursor」で日常業務を行い、全員がAIを活用した開発技術を習得するなど、AI時代の新しい働き方を体現しています。

しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出し、事業の成長を非連続に加速させるための、羅針盤となる技術的リーダーシップがまだ足りていません。

言われたものを作るのではなく、「何を作るべきか（＝問いを作る）」という根源的な問いから始める。遊び心を持って難問を解き、事業の課題を自分ごととして捉え、テクノロジーで解決策を実装する。
私たちは、そんな哲学を持つ方を求めています。

「問いを作る」という最上流のイシューから、事業の非連続な成長を共に企て、AI技術への劇的な投資をエンジンに、圧倒的な実装力で事業と未来をハックする。そんな技術的リーダーシップを発揮してくださる仲間を、CTO候補として募集します。

【このフェーズでジョインするメリット】
1．探求心を解き放つ、世界一基準の実験環境
最新の発表された技術や、昨夜リリースされたモデルを今日試し、未来を見据えた探究をすることが私たちの日常です。私たちは、技術的な探求を官僚的な稟議・承認プロセスで妨げることはしません。このポジションに着く方にはなおの事、会社の誰よりも前のめりに技術探求をして欲しいです。あなたの好奇心と挑戦を、組織として全力でバックアップします。

2．「何を開発するか」から始まる、事業の根幹を担う裁量
あなたに期待するのは言われたものを作る作業ではなく、メンバーとの対話や事業状況の深い理解を通じて「今、本当に解くべき技術的課題は何か？」を発見し、定義し、解決に導くことです。技術選定からアーキテクチャ設計、実装まで、事業の根幹に関わる大きな裁量をお渡しします。

3．元エンジニアの社長と、技術の議論に没頭できる
当社代表は元エンジニアであり、技術が事業にもたらすインパクトを深く理解しています。リソースの制約や短期的なROIだけでは語れない、技術的な挑戦や長期的な投資の重要性を議論できるパートナーがいます。「テクノロジーとハックが何より好き」という想いを、私たちは歓迎します。

【ミッション】
AI技術の本質を見極め、事業と組織の生産性を非連続にハックする

【業務内容】
ご経験やご志向に応じて、以下のような業務をリードしていただきます。

▼全社の技術戦略の策定
・事業課題の特定と、それを解決するための技術戦略の立案
・AIを活用した新規事業のアーキテクチャ設計、技術選定

▼生産性向上のためのハックとプロトタイピング
・会議の議事録作成、Slackでの情報共有、ドキュメント管理といった日常業務のワークフローを深く理解し、ボトルネックを解消する社内特化の自動化ツールの企画・開発
・全社の生産性を向上させるためのプロトタイプの迅速な実装と展開

▼技術文化の醸成とリーダーシップ
・非エンジニアメンバーを含む、全社の技術力を底上げするための文化醸成や仕組みづくり
・優秀なエンジニアチームとの連携をリードし、開発プロジェクトを推進

【主な技術スタック・開発環境】
特定の技術に固執することはありませんが、現在私たちが主に利用、探求している技術領域です。
・開発ツール：Cursor
・言語：TypeScript、Python、Ruby
・フレームワーク等：Next.js、Ruby on Rails
・AI：OpenAI、Anthropic、Google等の各種モデル・API（Codex、Claude Code等を含む）
・インフラ：Terraform、AWS、GCP
・連携SaaS API：Slack、GitHub、Figma、Notion 等
・その他：VSCode拡張機能、Adobe UXP

【メッセージ】
ここまでお読みいただきありがとうございます！

「制約の中で工夫するより、最高の環境で思い切りバットを振りたい」
「自分の技術で、事業が劇的に成長する瞬間をダイレクトに味わいたい」

そんな想いを持つあなたにとって、Surpriseは最高の環境だと信じています。
あなたの知的好奇心とハッカーマインドを、私たちは心から歓迎します。
まずは一度、カジュアルにお話ししませんか？ご応募をお待ちしています。

【募集背景】
株式会社Surpriseは「人生にサプライズを」を理念に、AI・クリエイティブ・テクノロジーを重視するクリエイター集団です。非エンジニアを含む全社員がAI開発ツール「Cursor」で日常業務を行い、全員がAIを活用した開発技術を習得するなど、AI時代の新しい働き方を体現しています。社内では、本気AI（AI教育プラットフォーム）、AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）、YouTubeコンテンツ制作など、複数事業でプロダクト群を開発・運用しています。

プロダクトの数と規模が急拡大する中で、テスト自動化やQAプロセスの仕組みをゼロから構築し、複数プロダクトの品質を専任で守るQAエンジニアを募集します。

現在、QA業務はエンジニアや他のメンバーが兼務しており、テスト自動化の仕組みも整っていません。プロダクトが増え続ける今だからこそ、QAの経験を持つ人がテスト戦略の設計から自動化基盤の構築まで一貫して担うことが必要だと認識しています。

【このフェーズでジョインするメリット】
▼自社プロダクトの品質基盤をゼロから設計できる
QA体制がまだ整っていない段階からの参画です。テスト戦略の策定、自動テストの導入、QAプロセスの設計まで、あなたの手で品質基盤を築くことができます。「決められたテストケースを消化する」仕事ではなく、「何をどうテストすべきか」から考え、仕組みごと作る仕事です。

▼複数プロダクトに横断的に関わる
本気AIのWebアプリ・モバイルアプリ、動画制作を自動化するツール群、AI-Driven School受講生向けポータル、Slack連携ボットなど、テストを通じて全事業のプロダクトに関わります。プロダクトの全体像を最も深く理解できるポジションです。

▼技術の話が通じない人が、一人もいない
Surpriseでは、エンジニア以外のメンバーもCursorでコードを書き、QAに携わっています。デザイナーも編集者も人事も、プロダクトの品質に対して当事者意識を持つ文化があります。当社代表は元エンジニアで、今もCursorとClaude Codeを毎日使ってプロダクトを自ら開発しています。LLMのAPI利用料に月300万円以上使うこともあります。週1回のエンジニア勉強会には、副業で在籍する7名のシニアエンジニアと全エンジニアが参加し、代表も加わって技術トピックを議論します。最新のAIモデルが発表されたら、翌日にはチームの誰かが検証結果をSlackに共有しています。

▼開発にも挑戦できる
QAの経験を活かしつつ、一定の実力が評価され、希望をすれば開発課題（Issue）にも参加できます。テスト自動化のコードを書くだけでなく、プロダクトそのものの機能開発や業務改善ツールの開発にも手を伸ばせる環境です。もちろん、QAに専念するキャリアも尊重します。

▼開発環境への本気の投資
生産性高く開発ができるように、オフィスには以下のような設備を用意しています。
・全席に40インチのディスプレイ
・M5 Pro Max（メモリ128GB）を10台購入
・音声入力用マイクと高性能MacBookを全員に支給
・エルゴヒューマン、アーロンチェアなどの椅子を用意
・月1万円の生産性グッズ経費（入社3ヶ月後〜）
・LLM API利用に金額上限なし。稟議・承認は一切不要

【ミッション】
テスト自動化とQAプロセスを構築し、全プロダクトの品質を仕組みで守る

【業務内容】
1．テスト自動化・QA基盤の構築（メイン業務）
プロダクトの品質を人手ではなく仕組みで守るための基盤を作ります。
・E2Eテスト・APIテストの自動化（Playwright、Cypress等）
・CI／CDパイプラインへのテスト自動化の組み込み（GitHub Actions）
・テスト戦略の策定と品質メトリクスの定義・可視化
・不具合の傾向分析と、開発プロセスへのフィードバック
・AIを活用したテストケース生成・テスト効率化の実践

2．QA・テスト
テスト自動化の対象にならない領域や、新機能のテストを担います。
・テストシナリオの設計・作成・実行・動作検証
・バグの発見・報告・再現手順の整理
・本気AI（Web・モバイルアプリ）、AI-Driven School受講生ポータル、動画制作自動化ツール、コンテンツ管理ダッシュボードなどのテスト
・リリース前の品質チェックと開発チームへのフィードバック

3．カスタマーサクセス連携
ユーザーの声と品質改善をつなぐ橋渡し役も担います。
・ユーザー報告の不具合の再現・優先度判定・開発チームへのエスカレーション
・プロダクト改善につながるフィードバックの収集と分析

4．開発課題への参加（希望に応じて）
QAの経験を活かしつつ、希望すれば開発にも参加できます。
・既存ツールのバグ修正・機能改善
・社内ツール（業務自動化、Slack連携、ダッシュボードなど）の開発
・LLM APIを活用した業務効率化の仕組みづくり

▼主な技術スタック・開発環境
特定の技術に固執せず、課題に応じて最適な技術を選ぶのがSurpriseの方針です。現在、全プロジェクトで共通して使われている主な技術は以下の通りです。
・言語：TypeScript
・フロントエンド：React／Next.js／Tailwind CSS／shadcn／ui
・モバイル：React Native + Expo
・データベース：PostgreSQL（Supabase／Neon）
・AI：Claude／Gemini／GPT（用途別に使い分け）
・インフラ：GCP／Terraform
・開発ツール：Cursor／Claude Code／GitHub Actions
・テスト：Playwrigh ／Vitest

【メッセージ】
ここまでお読みいただきありがとうございます！

「プロダクトの品質は、ユーザー体験そのもの」そう考える方にこそ、読んでほしい求人です。

SurpriseのQA体制はまだ整っていません。だからこそ、テスト戦略の設計から自動化の仕組みづくりまで、品質基盤そのものをあなたの手で構築できます。全メンバーがAIを使って開発する環境で、QAの新しいあり方を一緒に作りませんか？

QAの専門性を深めるもよし、興味が出たら開発にも挑戦できます。少しでも興味を持ってくださったら、ぜひご応募ください！