【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。

【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。

～《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～

【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、地域の課題を可視化することで、行政のエビデンスに基づく意思決定（EBPM）を支える「羅針盤」となります。

【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

【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

【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

【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。

  ～《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：大手ゲーム会社の各種ゲームタイトルを対象に、分析用データの集計とダッシュボードの構築・運用を行い、運営の意思決定を支えます。
• 介在価値：膨大なゲームログを「意味のある情報」に変換し、現場のプロデューサーが即座に状況判断できる環境を提供します。

【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】
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

【サービスについて】
「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。

【具体的な業務】
当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1．検索・推薦エンジニアリング
・「Contract One」などにおける検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
・検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定

2．機械学習・自然言語処理・画像認識
・文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
・生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
・実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化

3．データサイエンス・戦略
・事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
・独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用

4．アーキテクチャー・技術基盤
・AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
・大規模データ処理基盤やMLOps／LLMOps環境の構築・運用

【本ポジションの魅力】
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

【開発環境、使用するツールなど】
言語：Python、TypeScript、Kotlin、Ruby、Rust など
インフラ・クラウド：AWS、Google Cloud、Azure、Docker、Kubernetes、Terraform
DB・検索：PostgreSQL、Elasticsearch、OpenSearch、BigQuery、DynamoDB
その他：GitHub、Slack、Notion、Datadog
※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

【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）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
アカデミアなど外部有識者と協力した、健康経営と企業の財務・企業価値との関係性分析と対外発信の企画・実行

【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（リモート勤務／週2～週1日出社　※月4日以上～10日以下出社）
※地方勤務の方：ワークスタイルC（フルリモート勤務／原則出社なし　※出社の場合も月10日以内）
※リモートワーク手当：月3000円支給

【募集背景】
データ分析で事業改善・事業戦略をリードしたい人を募集します。

当社は今、日本でも有数の、データに基づいた意思決定・施策提案に情熱を燃やしている会社です。商いを大事にする精神を失わず、データから的確な打ち手を取っていくことが全社的に求められています。データアナリストは「データと分析」という武器を用いてサービスの成長を牽引する存在です。「ビジネスにインパクトを与える」という目的を見据えて行動する姿勢が重要です。本募集では各事業部のサービスのデータ分析を行うデータアナリストを募集しています。事業運営メンバーと密に連携して、課題の発見、打ち手の提案、実行支援を行いサービスの成長に関わることができます。

データ分析から具体的な施策実行まで一気通貫でサービスに影響を与えたい方のご応募をお待ちしています。しかしながら、それらをリードする優秀なデータアナリスト・データサイエンティストが十分在籍しているかと言えば、そうではありません。データの可能性を信じており、またそれを通じて、社会に価値を提案できるようなデータアナリスト・データサイエンティストを我々は求めています。

【事業概要】
▼当社について
1998年の創業以来、規模の大小やジャンルに関係なく未来を感じるビジネスに投資。2023年の売上は3,476億円。創業から26年、右肩上がりで成長し、現在は25を超えるグループ会社のもと現在60事業以上を運営する。ビジネスのプラットフォームとしてありとあらゆる領域に参入、挑戦し続ける当社はグループ会社のビジネスの中の、動画、電子書籍、通販などのECはもちろん、フィンテック、太陽光、英会話などなどを担当している会社になります。

▼データ本部のミッション
データ本部では「健全な現状評価」と「根拠ある施策起案」を自分たちが果たすべき役割＝ミッションと考えています。
当社は常に多くのチャレンジを同時並行で進めています。立ち上げ初期は参照可能なデータが乏しく、楽観的な仮説に基づいて第一歩を踏み出すこともあります。
だからこそ、早期かつ多角的なデータ評価によって、
・加速すべき取り組み
・維持すべき取り組み
・縮小・撤退すべき取り組み
を明確にします。動くべき時に動き、止まるべき時に止まる。
メリハリのあるPDCAでフォーカスを素早く調整することで、継続して素早く挑戦できる環境をサポートします。私たちは、事業の現場に根ざしたデータ活用で、挑戦の確度を上げ、持続的な成長を実現します。

【業務内容】
▼ポジション説明
データ活用を活かした様々な事業に貢献できるポジションです。
職務範囲が複数サービスに渡っており、自信のプレゼンスを社内の多くのステークホルダー（経営サイド・事業サイド）にアピールできます。
事業規模も大きいため、年間で億円単位の売上貢献も可能です。

約60サービスを展開している当社グループの1,500を超えるテーブルのデータを扱うことができ、事業の意思決定が可能な様々なデータソースを活用できます。
ゲーム事業に限っても、プレイ可能なデバイス（スマートフォンブラウザやアプリ、PCブラウザやPCアプリ）軸、タイトル軸、キャンペーンや広告など、ユーザー行動の影響を与える要因は数え切れません。そのような複雑多岐にわたるデータを自由に分析し、ユーザー行動に関する深い知見を見出せるのが最大の魅力です。

また、業務範囲も多岐に渡り、データ取得～分析、活用提案まで幅広くデータに関連する業務を経験することが出来ます。
問題設定、仮説立案、分析設計、分析実行、施策提案、実行、効果測定まで一気通貫でプロジェクトに関わっていくことができるのも魅力です。
その中で、自らデータ分析を行い、事業部の現場リーダー(PO/GL)や経営層とのディスカッションを通じ、実行可能な施策まで落とし込んでいきます。

▼具体的な業務内容
1．Pythonを駆使した高度な課題解決アプローチ
複雑なデータセットを扱い、因果推論や機械学習を用いたユーザー行動予測、LTV最適化モデルの構築を行います。

2．「データが深い」領域でのインサイト抽出
オンラインクリニックやブックス等の事業特有の課題に対し、自ら分析設計を行い、検証可能な仮説へと落とし込みます。

3．ステークホルダーへの意思決定支援と実行のリード
分析結果をビジネス言語に翻訳し、リーダーとして事業責任者へ提言。実際の施策（「行い」）まで責任を持って推進します。

4．データドリブンな組織文化の構築:
専門性を活かし、チーム全体の分析レベルの底上げや、分析エンジンの高度化を牽引します

【ポジションの魅力】
（1）多様なキャリアパスの選択肢
業務を通じて、将来的には「事業側（プロダクトリードやプランナー）」「データ活用（ML開発やアナリティクスエンジニア）」「マネジメント」といった多様な専門分野へキャリアを発展させることが可能です。

（2）事業貢献への直接的な影響力
アナリストが各事業部責任者や経営層と近いポジションで、分析結果から施策実行まで一気通貫で関わるため、事業（売上やLTV）に直接的なインパクトを与えられます。

（3）日本有数の大規模なデータ環境
会員数4,507万人を誇る当社グループの60以上の事業、1,500を超えるテーブルのデータを扱え、複雑多岐にわたるデータから深い知見を見出せます。

（4）データドリブン組織での高い地位
会社全体がデータドリブンを目指しており、アナリストの地位が高く、データ基盤やMLなど専門性の高いチームとの連携が可能です。

【勤務地】
リモート勤務可
※所属部署の判断によりオフィスへ出勤していただくことがあります。
※所属部署の勤務実態については面接時にお問い合わせください。

【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、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。

～《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ではなく、求職者の「内定獲得」というビジネス成果に直結する施策を、データエンジニアリングの側面からリードします。
• 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「総合格闘家」として、アジャイル開発の現場で実力を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】
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

【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】
こちらの求人はAIやデータ分析事業でエンジニアのスキルを更に磨く意欲のある、若手エンジニアを対象とした募集です。
4月入社で2～3ヵ月研修の受講機会があり、学びを通じて同期入社者とのチームワークの体験が可能です。
当社のDSやエンジニアを講師として独自のデータサイエンス研修を受講し、データ分析の基礎スキルや当社の分析プロジェクト推進のノウハウを身に付けて頂きます。
研修後はOJTを通じ、データ分析や機械学習を題材にしたプロジェクトにて分析基盤（MLOps）やアプリケーション開発、データベース構築／運用など様々な業務を担当します。

データエンジニア、AIエンジニアとしてフルスタックエンジニアを目指す働き方や、コンサルタントやプロジェクトマネージャとなり上流工程に携わり、開発の全工程に一貫して関わるなどの働き方も可能です。クラウド（Microsoft Azure、AWS、GCP）を積極的に活用し、システム構築・開発を行います。業務要件、分析要件に応じて様々な技術やプロダクト、クラウド機能を活用します。

まずは自分の得意な技術からスタートし、相談しながらキャリアアップを目指していきましょう！

【仕事内容】
・データ分析や機械学習を題材にしたアプリケーション開発
・クラウドを利用した分析基盤の導入・運用
・データベース構築・運用

【働き方】
当社はワークライフバランスを重視しており、社員が仕事とプライベートの両方を楽しむことを支援しています。
アカデミア出身の社員が多く、勉強会なども積極的に行われており、高い技術レベルで切磋琢磨しながら自身のスキルを磨いていきます。
35歳以下の社員が多く、在宅勤務やフレックス勤務を活用しながら、公私ともに充実した時間を持つことができます。また、有給取得率は7割程度です。

【配属組織】
コンサルティング本部のエンジニア職として所属する予定です。
コンサルティング本部は３つのグループ存在し、データサイエンティスト及びエンジニアが協力しながら、顧客の課題解決に努めています。

【勤務場所】
本社または自宅
※プロジェクトの性質や業務上の必要性に応じて、本社への出社やクライアント先での勤務が発生する場合あり

【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

【得られるスキルや経験】
・CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
・CARTAの複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります
・アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます

【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　AIインフラG

【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】
・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：案件によって異なります（ワークスタイルB又はワークスタイルCで検討）
ワークスタイルA：オフィス出社　※週3日以上出社／ワークスタイルB：リモート勤務　※週1～2日出社／ワークスタイルC：フルリモート勤務　※原則出社なし

【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】
・社内の様々な組織に対するデータ活用PJの組成・進行管理をお願いします
・ステークホルダーとのコミュニケーション及び、エンジニアやデータサイエンティストと協力してデータ活用を実装し、タイミーの事業を前進させます。

▼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）】
▼Backend
・開発言語：Ruby 3.4系
・アーキテクチャ：Ruby on Rails 8.0系、RSpec

▼Frontend
・開発言語：TypeScript
・アーキテクチャ：Next.js CSR（SPA）、React Hooks、SWR

▼Mobile（iOS）
・開発言語：Swift

▼Mobile（Android）
・開発言語：Kotlin

▼Infrastructure
・AWS：ECS Fargate、Aurora、RDS、S3、ElastiCache、CloudFront、etc…Elasticsearch(AWS Marketplace)
・Google Cloud（一部サービス）
・IaC：Terraform
・ログ：Datadog LogsとS3に集約

▼Monitoring
・Datadog、Sentry

▼CI／CD
・GitHub Actions、Dependabot

▼その他
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack、Notion
・その他：Firebase、twilio、ImageFlux、OneSignal、Figma etc…
・AIエージェント・LLMツール：GitHub Copilot Coding Agent、Devin、Cursor、Claude Code

【データアナリティクス部の特徴】
・向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2～3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。
・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。
・データ基盤上にデータウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。
・経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。
課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

【勤務地】
※フルリモート勤務

【概要】
JDSCはデジタル関連のメガトレンドを捉え、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 エネルギー・製造業・物流・ヘルスケアという大きな産業単位での変革を目指しています。

本ポジションでは、産業の全体最適を達成するため、専門的なIT知識と業務経験をもとに解決策を提示し、顧客企業に対するコンサルティングサービス（問題分析、ソリューション提供、業務定着、システム導入支援）を提供していただきます。データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、単なるシステム開発におけるプロジェクト管理ではなく、各クライアント・産業へ価値を広めていく社会性と、企業として勝ち続けていく経済性とを両立させる、思考力と行動力のある方を募集いたします。

顧客を変革し、顧客と一緒に社会を変革し、その中で自身も変革する。そこに挑んでいただける方のご応募をお待ちしています。

【チーム編成】
2～3名程度のチームに所属いただき、チームとして相手の環境に飛び込み、顧客のプロジェクトを推進します。

【業務内容】
データの力でクライアントの本質的な課題解決を支援する「データコンサルタント」としてご活躍いただきます。分析業務だけでなく、クライアントとの対話を通じて「そもそも何が問題なのか？」を明らかにし、解決の道筋を描くことがミッションです。

▼具体的には以下の業務に携わっていただきます
・クライアント課題のヒアリング・仮説設計
　- 業界や業務理解をベースに、「どうすればデータで課題を解決できるか」を共に構想します。
・BIツールや統計モデルによるデータ分析・可視化
　- TableauやPower BI、Pythonなどを活用し、意思決定に直結する分析やダッシュボードを設計
・分析結果に基づく施策提案・改善支援
　- データから導き出されたインサイトをもとに、戦略提案や業務改善の伴走支援を行います。
・プロジェクトマネジメントと社内外連携
　- クライアント・社内のデータサイエンティスト・エンジニアと連携し、案件を成功に導くリーダー的役割も担います。

【勤務地】
・リモート可（月の稼働の40％程度）
・オフィス出社の場合
　関東での勤務希望の場合
　 - 東京オフィス：東京都文京区小石川1-4-1　住友不動産後楽園ビル16階
　関西での勤務希望の場合
　 - 大阪オフィス： 大阪府大阪市北区梅田3丁目2−123　イノゲート大阪9階

【業務内容】
LLMを用いた新規事業SaaSのバックエンドエンジニアとして、特にExcelファイルを中心としたドキュメント構造化エンジンの開発・実装をリードいただきます。
ML／データサイエンスの知見を活かしつつ、プロダクトレベルで堅牢なデータ処理パイプラインを構築するポジションです。

▼具体的な業務内容
・Excel（Office Open XML等）の仕様を深く理解し、複雑な表構造を論理的に構造化するパージングロジックの開発
・構造化データの精度評価環境の構築と、継続的なロジック改善
・Pythonを用いたバックエンドAPIおよびデータ処理パイプラインの実装・運用
・MLエンジニアやデータサイエンティストと連携した、RAG向けデータ生成プロセス

【チーム構成】
▼PaaS Unit
事業責任者（CEO）1名
開発責任者 1名
プロダクトエンジニア 7名
RAGエンジニア 5名
機械学習エンジニア 3名
プロダクトマネージャー 1名
リサーチャー 1名
CS 1名
Biz 3名
新規事業企画 5名

【開発環境】
・使用言語／フレームワーク
　- Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js
・コンテナ
　- Docker
・IaC
　- Terraform
・クラウド
　- AWS、Azure

【ポジションの魅力】
・ファイル仕様の深淵に潜る、知的な技術挑戦：単なるライブラリ利用にとどまらず、Office Open XML等の仕様レベルまで掘り下げ「Deepな技術開発」に没頭できます。
・「アカデミアでのML経験 × 実務での実装力」が活きる：数理的思考をビジネスレベルの堅牢なコードとして昇華させることができます。
・エンタープライズRAGの「ラストワンマイル」を解決する：既存のLLMでは活用しきれないExcelデータに対し、ソリューションを提供し企業のDXを推進できます。

【勤務地】
▼就業場所
※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
　‐ フルリモートでの就業場所は、日本国内に限ります。
・本社への出社について
　- 弊社の定める通勤圏（一都三県）居住者は、リモート／出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です。
　- 一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です。

仙台・京都・大阪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、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、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。
勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【職務内容】
データサイエンティストは、データ処理、キュレーション、キャプションを含むデータ関連の業務に従事することが期待されています。

【ミッション】
本ポジションでは、研究者やエンジニアと協力し、大規模な基盤モデルの学習を支える効率的なデータ基盤およびコードベースを開発していただきます。

【仕事の魅力】
・大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができる
・研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができる
・東京拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができる
・日本国内最大級の計算リソースを使った研究開発ができる

【勤務地】
フルリモートワークも可能ですが、予め申請が必要となります。

【出社頻度】
・リモートワークと出社のベストミックス（出社頻度の規定なし）　
　※平均実績 週1～2日出社
　※業務の必要性に応じて出社指示の可能性あり
・国内遠方居住の場合は、フルリモート可。但し事前申請が必須（尚、遠方居住でも出社時の交通費は会社負担［上限あり］）

【職務内容】
・セールス、トレーディングの出来高・収益・顧客満足度向上のため、顧客動向や市況のデータ分析・モデル開発とそれに基づくビジネスの推進
・自動取引戦略の構築・リスク管理・パフォーマンス分析と改善活動
・市場データ分析環境の立案・構築

【勤務地区分】
▼別に定める勤務地区分（注）を選択可能とする
I：全国グローバル
本人の同意なく、国内海外を問わず転居を伴う異動がある
II：国内ブロック・本部
本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の各地域ブロック内および全地域の本部への異動がある
なお、FM職の場合は、本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の本部への異動がある
・東日本ブロック：北海道・東北・関東エリア
・中部ブロック：中部・北陸エリア
・西日本ブロック：関西・中国・四国・九州エリア
III：転居を伴う異動はない
本人の同意ない転居を伴う異動はない。

（注）ライフデザインや環境変化等に応じ、行員全員（プロフェッショナル職・FM職・総務職）が、原則年1回、勤務地区分を選択・変更することが可能です。また、区分II（国内ブロック・本部）を選択する場合は、併せて「地域細区分（東日本・中部・西日本）」を選択・変更できます。
※FM職につきましては、2026年度入行での募集はありません。

【キャリア採用比率】
2019年度：9.6%
2020年度：16.4%
2021年度：18.1%
2022年度：45.7%
2023年度：48.8%

【勤務地】
※将来的には海外（当チームのアジア・欧米デスク等）含めた転勤の可能性あり

【募集背景】
INTLOOP StrategyのAI&Data Practiceでは、クライアント企業のAI活用プロジェクトおよび自社AI新規事業（INTLOOP AI Agent Platform）の本格展開に向けて、機械学習モデル開発・AIエージェント開発を担うData Scientist／AI Engineerを募集します。

・クライアント企業のAI活用プロジェクト（予測モデル、最適化、生成AI等）の増加
・INTLOOP AI Agent Platform（IAP）のAIエージェント開発・機能拡張
・最新AI技術（LLM、マルチエージェント、RAG等）の実装・実用化の推進
・AI技術を活用した新規ビジネスモデル創出の加速

【業務内容】
▼機械学習モデル開発
・ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
・予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
・時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
・モデルのパフォーマンス改善・チューニング

▼AIエージェント開発
・LLM（Large Language Model）を活用したAIエージェントの設計・開発
・マルチエージェントシステムの設計・実装
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築
・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング

▼クライアントプロジェクト支援
・クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画（PoC〜本番運用まで）
・ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
・データ分析・インサイト抽出・可視化
・AI導入効果の測定・ROI評価支援

▼自社AI事業支援
・INTLOOP AI Agent Platformの機能開発・拡張
・新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
・技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証

▼技術調査・研究開発
・最新AI技術・論文調査・技術検証
・社内ナレッジ共有（勉強会、ホワイトペーパー執筆等）

※リモートワーク勤務相談可能

【仕事概要】
住友商事及びグループ各事業会社で標榜するDXに関する事業戦略の実証実験において、主に以下の業務を担当していただきます。
・データサイエンスの視点から顧客課題を解決するコンサルティング業務
・顧客データの分析を通じたビジネスインサイトの提供
・データ分析プロジェクトのプロジェクト推進及び管理
・数値予測等の機械学習モデルの開発（需要・供給予測や予測など）
・数理最適化モデルの開発（配送最適化など）
※入社後の肩書は「データサイエンティスト」になります

【過去に当社で実装したプロジェクトの一例＞】
・商品カテゴリ分類半自動化：テキスト情報を基にしたカテゴリ分類アルゴリズムの開発・導入
・製造業／製品画像検査パラメータ最適化：パラメータ最適化のためのアルゴリズム、及びツールの開発・導入
・大型産業機器の配送最適化：配送費・⼈件費削減の為の配送最適化アルゴリズム、ツールの開発・導入
・新規出店店舗の売上予測：各種店舗の定量・定性データを用いた売上予測モデルの開発・導入

【分析環境】
・NoteBook：Jupyter Notebook／JupyterLab／Google Colab など
・インフラ：AWS／GCP／Azure の各種サービス群
・バージョン管理：GitHub 
・CICD：GitHub Action 
・タスク管理：Wrike 
・チャットルール：Slack／Teams 
・業務用端末（PC）：MacBook／Windows

【仕事の魅力】
・大手総合商社のプロジェクトの技術主担当として企画段階から加わり、実装・定着・価値創出まで伴走し、成果が出るところまでやり切ることのできる環境です。
・外部ベンダーではなく住友商事グループの「内製」パートナーとして、経営層・主管部と近い距離で上流（構想／企画）からDXを推進できます。
・住友商事グループの多様な事業領域を舞台に幅広いテーマで経験を積むことができ、ご自身の強みや志向に合った領域で裁量を持って活躍できます。
・現場知識のある商社メンバーとの距離が近い為、協力しながらスムーズにプロジェクトを進行できます。 
・現在組織として拡大フェーズにあり、その中で要望に応じて会社全体の体制・プロセスについての改善に関わることができます。

【募集背景】
大手総合商社の持つ多彩なビジネスフィールドを中心に多くのプロジェクトを推進しており、今後の業容拡大を見据えて人員の補充を行っております。

【社内の雰囲気】
・Insight EdgeのValue「やりぬく、やってみる、みんなでやる」の元、当事者意識、チャレンジ精神、チームワークを意識して日々業務をしています。
・ツールや環境など、良さそうなものは積極的に取り入れ、常にエンジニアにとってよい環境をつくることが重要という価値観をもって組織作りをしています。
・リモート・フルフレックスタイム制を導入し、働きやすい環境を整備する一方、社内でのコミュニケーションを重視しています。
・内製化組織として、「ユーザのゴールとは何か？」という目的を意識し、手段にとらわれずに開発を進めています。

【業務内容】
LabBase就職登録学生または新規学生集客を目的としたイベントプランナーとして、各種イベントマーケティングの戦略策定／企画／進行管理／運営業務を担っていただきます。

【具体的な業務】
▼詳細な職務内容
・年間200回以上開催するキャリアイベント（現在はオンラインが主軸）において、顧客企業への企画提案から参加学生集客、運営まで、企画立案〜実行〜改善まで一気通貫で担当
・イベントマーケティングの戦略策定、ターゲットセグメントの設定、プロモーション・チャネル選定、KPI設計・モニタリング
　- 顧客（企業）とのヒアリングを通じたイベント設計および提案書作成
　- ユーザー（学生）に対するプロモーション施策の立案と実行（デジタル広告／SNS／メールキャンペーン等）、およびその効果測定・改善
・イベント実施後、参加学生・企業双方の満足度からKPT分析や振り返りを行い、次回イベント設計に反映
・必要に応じて、プロダクト／事業開発部門と連携し、イベントというチャネルを活用した新規サービス設計・改善を推進
・イベント営業チーム、学生インターンと連携し、プロジェクトオーナーとして進行管理・品質担保・改善を行う

▼イベント開催実績
・独自設計のコンテンツで企業の魅力や価値を学生へ最大限に伝える完全オーダーメイド型イベント
・AI・データサイエンス領域に特化した選抜型リクルーティングイベント
・テーマ別合同説明会における比較検討型パネルセッション
・主要学会と連携した産学接続プロジェクトにおける、研究成果発表から企業オファー獲得までの一気通貫したイベント
・基礎研究支援を目的としたソーシャルカンファレンス
・研究領域のトップランカーが登壇する大規模オンライン・キャリアフェス

▼期待役割
・市場動向／最新トレンドを加味したイベントマーケティングの実務反映
・イベント納品全体の企画進行／運営／リスク管理と営業企画との連携
・学生アクティブを活性化させるためのプロダクト導線を考慮した新しいジャーニー&イベント体験設計

【募集背景】
LabBaseは『研究の力を、人類の力に。』というパーパス実現に向け、研究×テクノロジー領域の「LabTech」で複数の自社サービスを展開するスタートアップ企業です。
研究領域と聞くと遠く感じるかもしれませんが、その本質は研究課題解消を通して新たなイノベーションを起こすことです。
毎年19兆円という大きなお金が流れている研究開発市場ですが、様々な課題があり、それらの課題を解決することで、社会的にも経済的にも大きなインパクトを出せると考えています。

研究人材の課題を解決するプロダクトとして国内の理系修士学生の2人に1人が登録している「LabBase就職」を皮切りに、「LabBase 転職」「LabBase 研究室サーチ」をリリースし、また日本に閉じず研究課題に取り組んでいく予定です。

現在私たちが価値を提供できている領域はまだまだ限定的で、大学や企業の研究部門に旧態依然とした課題が多く残っています。
それらの課題を解決し、「研究者／技術者のキャリアといえばLabBase」というポジションを目指して、キャズムを越える事業成長の挑戦を行っています。
世界で誰も成し遂げたことのないとても高い目標だからこそ、志を持った仲間たちと一緒にLabBaseは挑み続けます。

この壮大な挑戦に向けて、共に歩みを進めませんか？

【なぜそのポジションを募集するのか】
現在、「LabBase就職」は第二創業フェーズとして、さらなる成長を目指しています。
これまでは理系学生向けスカウトサービスとして一点突破で市場を開拓してきましたが、今後は理系採用における総合的なソリューション提供へと戦略を転換し、マルチプロダクト展開を進めています。
それに伴い、事業／組織ともに変化を起こしていく必要があり、さらなるスケールに向けた重要な転換期を迎えています。

特に就職事業の価値の源泉は理系学生と企業の出会いの質。より競合優位性のあるイベント企画の立案や学生の人生を180度変える機会／場づくりが必要です。
IT／メーカーなどのミニ合説・個社イベント、研究学生コミュニティの創出、学生の熱狂を生む新施策まで、「イベント」というチャネルを超えて、学生と企業の出会いの質を再定義していく意欲的なイベンター／マーケティング人材を求めています。

【本ポジションの魅力】
（1）あなたの企画力やアイディアを武器に、研究者の未来を変える“出会い“を作れる
・企業（ToB）と学生（ToC）の双方を理解し、あなた独自の企画力・着眼点を活かして、オリジナルのイベント体験をプロデュースできます。
・学生側にとっては、企業人事だけではなく、LabBaseが持つ深い研究者ネットワークを活かした“現場研究者との対話“を設計できるため、他社では得られない気づき・出会いを提供できます。
・企業側にとっては、研究開発に直結する優秀な人材との接点をつくることは、経営戦略そのものに影響を与える重要テーマ。難易度は高いものの、社会的価値の大きいイベントを企画・運営できます。
・双方の価値を同時に成立させるクリエイティブな挑戦を通して、「研究者のキャリアに変化を起こす機会づくり」を手がけることができます。

（2）単なるイベント運営だけでなく、新しい理系就活プロセスを創造する刺激的な事業フェーズ
・現在のイベントは、学生・企業ニーズのほんの一部にすぎず、研究者がより自分らしいキャリアを目指せる“次の体験設計“の余地がまだまだ広がっています。
・研究データベースや企業データ、LabBase独自の研究者アセット、生成AIなどを組み合わせながら、「理系採用／キャリアの新しい当たり前」を一緒に作っていくフェーズです。
・他社サービスとの部分最適の争いではなく、研究人材領域で唯一無二のポジションを築くために、プロセスごと変える大胆なチャレンジができます。
・まさに“第二創業期“として、理系キャリア市場を再定義するタイミングに立ち会える刺激の大きい環境です。

（3）イベントマーケティングだけではない、魅力的なキャリアパスの広がり
・理系学生の集客（ToC）と企業への価値提供（ToB）が密接につながるBtoBtoCのビジネス構造の中で、事業全体を俯瞰したマーケティング視点が自然と身につきます。
・そのため、マーケティング統括などのToC領域のキャリア、あるいはプロダクトの体験設計に特化したPdMへのステップアップなど、多様なキャリアパスが描けます。
・ToB側では、SaaS領域でも重宝されるカスタマーサクセス（企業コンサル）経験を積むことが可能です。
・急成長スタートアップだからこそ、あなたのアイディア・企画力を軸にしながら、キャリアの“深さ“も”広さ“も拡張していける絶好の環境です。

※現在は出社／在宅のハイブリッド勤務のため、出社可能な方

【事業・組織構成の概要】
当社のコンサルティング事業部の中でも、戦略立案を担う中核部門での募集です。
DX戦略・CX戦略・IT構想策定・業務改革・PMO支援など、多様なテーマのプロジェクトをリードし、企業変革の最前線でご活躍いただけます。
業種・業界別の専門部門や、AI・システム開発を担う部門との連携も密で、広範な知見を活かした横断的な支援が可能です。
主任や若手メンバーが中心となり、活気ある雰囲気のなかでスピード感をもってプロジェクトに取り組んでいます。

【職務内容】
▼日々の業務
・クライアント企業におけるデータ活用戦略の立案（例：マーケティング高度化、業務効率化、意思決定支援等）
・顧客課題のヒアリングと、活用可能なデータの棚卸・可視化支援
・データ収集・整備・統合に向けた要件整理、およびシステム部門との連携
・分析要件の定義・設計、およびBIツールや統計ツールを用いた分析・示唆出し
・分析結果に基づいた施策提案、KPI設計、効果検証の支援
・顧客のデータリテラシー向上を目的としたワークショップやトレーニングの企画・実施
・CDP、DWH、BI基盤等の導入・活用コンサルティング

課長採用の場合は上記に加えてプロジェクトマネジメントを担う
・プロジェクトマネジメント（進捗管理、品質担保、利害関係者との調整）

【ポジションのアピールポイント】
・キャリア支援やスキルアップのための教育制度が充実しており、戦略コンサルタントとしての成長を継続的に支援
・多様な事業領域と最先端技術が融合する環境
・業界・テーマを横断した幅広いコンサルティング経験が可能
・戦略立案から実行支援まで一貫して関与することが可能
・AI・DX・グローバルといった要素の案件多数で成長機会が豊富
・専門性と視座を高めるキャリアパスを実現

【職場環境】
リモートワーク：週半分以上可能

【概要】
エニグモは、世界182ヶ国に1100万人超の会員を擁するソーシャルショッピングサイト「BUYMA（バイマ）」を運営しています。BUYMAは世界中に在住する23万人のパーソナルショッパー（出品者）から、世界中のあらゆるアイテムを購入できる、CtoC×越境ECという今までにない新しいマーケットプレイスです。
BUYMAは国内最大級の海外ファッションECサイトへと成長してきました。現在はファッション領域にとどまらず、インテリア・家具、アウトドア・スポーツ、ビューティー等の新カテゴリーを強化し、個人・法人問わず、世界中から非日常の特別な商品が手に入るマーケットプレイス〈Specialty Marketplace〉の拡大を図っております。
日々世界各国多くのユーザーにBUYMAは利用され、膨大な商品情報や取引情報が生まれています。そのため、ファッションECサイトで想像される技術にとどまらない、大規模システム設計、ビッグデータ、検索エンジン、データサイエンス、AI、フロントエンド技術、モバイル技術など、さまざまな領域の技術を必要としています。
今回のポジションではエンジニアリングマネージャーとしてチームを率いて、社内の他組織と連携しながら開発をリードいただきたいと考えております。さらに、組織の仕組みづくりや組織課題の解決に取り組み、エンジニアがより活躍できる場をつくっていただける方を募集します。

【仕事内容】
エンジニアリングマネージャーとして開発マネジメント、プロセス改善、人材育成、メンバー採用と幅広く携わっていただきます。
大型セールやドメインをまたがって影響がある大型開発は、ドメインを越えた全社的戦略プロジェクト（カンパニーベット）で開発しています。横断型の開発チームを率い、社内他組織と連携しながらプロジェクトを推進していただくことを期待しています。

▼具体的な業務
・各チームメンバーのマネジメント
・開発チームのチーム編成や制度の整備および進捗管理
・チームの技術力の底上げ（コードレビュー、技術共有、勉強会の推進など）
・社内他組織と連携した開発のリードやプロジェクト推進
・ビジネスサイドと連携しながら、事業施策のための開発やシステムの技術的な課題解決を推進
・パフォーマンス、冗長性、保守性、ROIを考慮したシステムアーキテクチャの策定、設計

【事業や開発組織の状況／ポジションの魅力】
・CtoCプラットフォームならではの出品者側と購入者側双方のデータやユーザー行動に基づいた、データドリブンな開発が可能です。自身のプロジェクトの成果を数値（売上、CVRなど）やユーザーの声として直接フィードバックされるため、事業貢献を強く実感できます。
・経営戦略としてAI活用による事業基盤の強化を掲げ、全社的なAI活用を進めています。開発としてもプロダクトへのAI機能の実装や、AI駆動開発の組織全体への推進を行っています。AI時代を見据えたこのチャレンジングなタイミングで、EMとして開発プロセスの改善や組織課題の解決に主体的に関わることができます。
・BUYMAはファッションECプラットフォーム（CtoC）としての独自性の高いビジネスモデルを活かした多くの事業成長戦略（グローバル展開、リユース事業拡大、新カテゴリーの確立、法人連携強化など）を描いています。事業における課題をプロダクト開発の視点で解決・改善できる環境です。BUYMAの変革期に加え、M&Aにおける技術DDやグループ他サービスの技術戦略に関わる機会もあります。
・現在のBUYMAは大部分がモノリシックなシステムですが、マイクロサービスへの移行など、システムのモダナイズを進めています。2025年8月にインフラがオンプレからクラウド（AWS）に移管したことでこれらは加速し、巨大化したアプリケーションのリアーキテクチャ、各種バージョンアップなど、全チームが連携して取り組んでいる環境です。

【開発環境・チームについて】
開発組織（サービスエンジニアリング本部）は、業務委託として参画してくださっている方も含め約50名の組織です。「インフラグループ」「AIテクノロジーグループ」「アプリケーション開発グループ」の3つのグループで構成されています。
「アプリケーション開発グループ」は、「BUYドメイン（購入者向け）」「SELLドメイン（出品者向け）」「SERVICE INFRAドメイン（決済・配送基盤）」の3つのドメインに分かれています。
これらドメインはエンジニア以外にもデザイナー、ディレクター、データアナリストやビジネスサイドが所属する職能横断型チームとなっており、各チーム内で独自にKPIを設定しながらプロジェクトを進めています。
ドメインはさらに事業的なミッション達成に向けて、システム全体のライフサイクル（設計、開発、テスト、本番化、運用、不具合対応など）にオーナーシップを持つ複数の「Squad」で構成されます。
また、ドメイン横断で開発を行う専門的なチーム（QA・アプリ・フロントエンド・SREなど）もあります。
ご経験やご志向に応じて、これらドメイン、Squad、専門チームのうち1つ〜複数のチームのマネジメントを行っていただく想定です。現在の組織体制が完成形だとは考えていません。より柔軟で強い開発組織を「共に創り上げていく」方を求めております。

【技術スタック】
・バックエンド：Ruby on Rails
※開発は主にRuby on Railsが多いですが、選考時点で利用経験は必須ではありません。
※JavaやPython、PHPのアプリケーションもあります。
・フロントエンド：React／Redux、jQuery、Sass、Webpack、Storybook
・インフラ：AWS、GCP、Kubernetes、fastly
・DB：SQL Server、MySQL
・開発環境：macOS、Docker
・プロジェクト管理：Redmine、Jira、GitLab、GitHub
・デザイン：Figma、Photoshop
・コミュニケーション：Slack、Zoom、esa

【働き方（リモートワーク）について】
弊社ではリモートと出社を組み合わせた、個人とチームがよりパフォーマンスを発揮できるワークスタイルを推奨しています。現在、社員は原則「週2日」出社です。
リモートワーク環境下でもメンバー同士がコラボレーションが可能で、リモートでも出社時と変わらない環境で働けるカルチャーです。

【事業内容】
教育業界向けクラウドサービス「tomoLinks」という新規事業を推進しています。
プレイングマネージャーとして、AIやデータサイエンスといった要素技術を用いたサービス開発、Webサービスの開発や企画、チームマネジメントなど様々な領域にスピード感をもってチャレンジいただきます。

【仕事内容】
クラウドサービスの開発となります。具体的には以下となります。
（1）AWSでのWEBサービス開発
・Laravel（PHP）を用いたバックエンド開発
・Nuxt.jsを用いたフロントエンド開発
・データベースシステム開発

（2）AIソリューションの開発および技術支援の実施
AIソリューションの開発および各サービスを横断して共通コンポーネントの開発を行います。ご自身でも手を動かしながら開発を行い、社内開発チームもしくは外部のクライアントに対し、価値創出を行います。

【ポジションの魅力】
・AIを活用した最先端の開発環境の構築経験の経験
・社会的インパクトが大きい
　- 教育現場の変革に直接関わることで、子どもたちの学びや教職員の働き方に良い変化をもたらすことができます。
・プロダクトと顧客をつなぐ中核ポジション
　- 現場の声をプロダクトに活かす橋渡しとして、プロダクト成長に関与できる実感があります。

【身につくスキル】
・最新の技術を用いた最先端の開発環境およびプロセス設計の経験
・AI・データを活用し、新規事業・サービスをスケールアップさせる経験・スキル

【リモートワーク頻度について】
ハイブリッドワークですので、リモートワークと出勤を組み合わせて働いていただけます。
※コニカミノルタとしては週3日以上の出社を原則としています。詳細の運用については各部署の方針に任せています。

【転職者へのメッセージ】
コニカミノルタという基盤がある中、新規事業の立ち上げというポジションのため、大企業とは思えないスピード感と裁量を持って仕事を行うことが出来ます。自分の意思で物事を判断し、自身で手を動かしたい方にとっては理想的な環境だと思います。一緒に個人・会社両面で成長を成し遂げていきましょう。あなたのチャレンジをお待ちしております。

【勤務地】
高槻サイト
※自動車・バイク通勤可能
※リモートワーク制度あり

【仕事についての詳細】
経済学×機械学習を応用したプロダクト開発にチャレンジしませんか？

【AI事業本部】
全体の7割以上が技術職で構成されるデジタルマーケティング分野のサービス開発を行う事業部です。主に下記の領域にて経済学に関連するアプローチで課題の定義および解決に取り組んでいます。

▼小売・行政・医療DX領域
・小売
店舗集客施策・ロイヤリティプログラム・広告などの小売業において行われている日常的な施策の効果検証やそれに基づいたそれぞれの施策の最適化をおこないます。その他にも実店舗を商品を紹介するメディアとして活用する試みや、広告収益を作るための店舗設計なども行っています。

・行政
官公庁・自治体のDX推進の支援を行っています。具体的には、AI電話など各種行政サービスの自動化、メカニズム／マーケットデザインを活用した資源配分の改善、ナッジを活用した行動変容などを実施しています。

・医療
オンライン診療、オンライン服薬指導など、医療機関のDX推進を支援を行っています。これらのサービスの内部におけるUI／UXの最適化や、ナッジを利用したユーザーリアクションや服薬の促進に取り組んでいます。

▼アドテクノロジー領域
AIを用いた予算配分・入札の最適化・事前効果予測を行うなど、より精度の高い広告配信プロダクトを開発しています。オークションにおける入札戦略の策定やその基礎となる予測モデルの効果検証をおこないます。

そのほか、AIを活用した革新的な制作プロセスによる広告クリエイティブ制作を行う「 AIクリエティブ領域 」や、チャットボットや音声対話プロダクトの研究・開発を推進する「 オンライン接客領域 」においても、今後経済学を活用した施策の提案等を進めていく予定です。

【ミッション】
AI事業本部のプロダクトに対して、経済学的な観点からの分析や機械学習モデルの改善を通じて、ビジネス上の課題を解決すること。
膨大なで多様なデータを扱うことができ、アルゴリズムやモデルの良し悪しがそのままビジネスにインパクトするため、重要かつやりがいのあるミッションです。
すでに経済学をバックグラウンドに持つデータサイエンティストや、入社後に経済学を学んだデータサイエンティストが活躍しており、ビジネス上での意思決定に経済学の知見を応用する文化が浸透している環境です。

【業務内容】
プロダクトへの経済学的な知見にもとづくアルゴリズム改善／提案など

▼例
・アドテクノロジー領域
　- 広告のクリック率／コンバージョン率などの予測モデル
　- ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション
　- 広告クリエイティブ選択アルゴリズム
　- 広告枠オークションにおける最適入札戦略
　- 実験設計
・小売DX領域
　- 店舗内施策の因果効果検証
　- 個別因果効果の予測と入札戦略
　- 位置情報や購買データにもとづいた広告最適化
・行政DX領域
　- マーケットデザインの応用
　- ナッジを用いた行動変容促進

【仕事内容】
当社は、福岡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、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。

【職務概要】
本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。
具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。

【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基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行
・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装
・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用
・AWS／GCP／Azureなどクラウド環境上でのDWH／データレイク構築支援
・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施
・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応
・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備
・自社プロダクト（Trust GenGA／Trust TLanP）におけるデータ連携・検証支援

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（当社プロダクトTrust GenGAを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（当社プロダクトTrust TLanPを活用 ）

【魅力ポイント】
▼プロジェクトの魅力
・大手金融機関の中核データを扱い、AI・分析を支えるデータ基盤構築に携われる
・ETLパイプライン、データモデリング、クラウド環境構築など幅広い技術領域を担当
・AWS・GCP・Snowflakeなど最新技術を駆使し、金融業務のデジタル化を推進
・要件定義から運用まで一気通貫で関与し、信頼性と拡張性の高いデータ環境を実現

▼組織とカルチャー
・CTO（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

▼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・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された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活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

▼働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

※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】
・採用と採用後の育成／オンボーディングを通じて、組織のケイパビリティを向上させる
・その他人事全般の施策の企画・実行・改善を通して、実行強度およびエンゲージメントの強化に貢献する

【主な業務内容】
1．採用活動の実行リード
・戦術設計
・採用活動の推進
・エージェント発掘およびリレーション構築
・ダイレクトリクルーティングのディレクション
・リファラルでの紹介推進
・採用広報のディレクション
など

2．組織人事領域の施策推進
・採用した人材の定着・活躍支援（オンボーディングの設計・改善）
・部門課題に基づいた人事施策の提案・実行
など

【このポジションの魅力】
1．CHRO直下×レイターステージのスタートアップというレアな成長環境
・大企業のような分業制でもなく、初期スタートアップのようなカオスでもない
・すでに基盤はあるが、まだ改善余地と裁量が大きいフェーズ

2．経営との距離が近く、高い視座をもって採用や組織人事に取り組むことができる
・CHRO／経営との距離が近く、採用が事業成長や組織の変化に直結するイメージを持ちながら仕事ができる
・採用→人事全体にキャリアを広げていく上で必要な視座を早い段階で体感できる

3．コンサル×データ×が混ざる「人材の多様性」が他に類をみない
・マーケティング／広告、データサイエンス、テクノロジー、コンサル・・・専門性の異なるスペシャリストたちが同じ屋根かつ近いところで働いているユニークな組織構造
・多くの企業では積めないレベルの人材レンジ（幅、高さ共に）に向き合える

【キャリアの広がり】
・人事領域における採用→組織人事、労務総務といった横展開を経て、人事責任者へのチャレンジ
・ピープルアナリティクスやAI活用等、データを活用した人事へのチャレンジ

※リモートワーク制度
※週2～4日でリモート勤務していることが多い状況ですが、各部にて方針が異なるため、選考過程でご確認ください。