【事業・組織構成の概要】
NECのAI事業を牽引する私たちAIテクノロジーサービス事業部門（AITS）は、単なる技術開発に留まりません。最適化や機械学習、生成AIやLLMといった最先端技術を用いてリアルな価値を創造し、仕組み化を目指すチームです。
その中でも特にミッションクリティカルな防衛・宇宙事業部門（ANS-BU）とタッグを組むプロジェクトメンバーの募集です。
研究室で生まれた技術を、日本の安全保障という壮大な舞台で開花させるダイナミズムが体験できます。

【職務内容】
▼技術の力で、事業目標の達成をリード
・最適化・AIの実運用への適用
・顧客への技術提案、要件定義から導入までを一気通貫して対応
※防衛・宇宙領域のビジネス担当と共同（当組織は技術適用と展開がメイン）

【ポジションのアピールポイント】
私たちは、AIの力で日本の安全保障という、最もクリティカルな領域のDXに挑んでいます。
国防領域におけるAI活用のトップランナーであるNECで最適化やAIスキルを活かして活躍することができます。
今後防衛領域で得たAIスキルを基に他領域へのキャリアチェンジも可能です。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能
案件によっては相談可能

【事業・組織構成の概要】
NECのAI事業を牽引する私たちAIテクノロジーサービス事業部門（AITS）は、単なる技術開発に留まりません。最適化や機械学習、生成AIやLLMといった最先端技術を用いてリアルな価値を創造し、仕組み化を目指すチームです。
その中でも特にミッションクリティカルな防衛・宇宙事業部門（ANS-BU）とタッグを組むプロジェクトメンバーの募集です。
研究室で生まれた技術を、日本の安全保障という壮大な舞台で開花させるダイナミズムが体験できます。

【職務内容】
▼技術の力で、事業目標の達成をリード
・最適化・AIの実運用への適用
・顧客への技術提案、要件定義から導入までを一気通貫して対応
※防衛・宇宙領域のビジネス担当と共同（当組織は技術適用と展開がメイン）

【ポジションのアピールポイント】
私たちは、AIの力で日本の安全保障という、最もクリティカルな領域のDXに挑んでいます。
国防領域におけるAI活用のトップランナーであるNECで最適化やAIスキルを活かして活躍することができます。
今後防衛領域で得たAIスキルを基に他領域へのキャリアチェンジも可能です。

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能
案件によっては相談可能

ゲーム・IT業界に人材を輩出する専門学校にて、２年生以上を対象として、下記２科目のどちらか、または両方を教えていただく非常勤講師を募集しています。

科目Ａ：プログラミング応用Ⅱ　2コマ
Javaプログラムの基礎について、講義をご担当いただきます。（90分授業×週2コマ×年間30週）

科目Ｂ：データサイエンス系講師
Python等のプログラミングとデータサイエンスの基礎について講義をご担当いただきます。

●上記授業に加えて、１年生向けの基礎クラスや高等課程（専門学校が設置する中学校卒業者を対象としたカリキュラム）のクラスをご担当いただける場合、最大週2日程度ご出講いただくことが可能です。
●年間の授業日数は30週となります。
●講師業務には、授業の準備・実施のほか、試験（または課題）作成と採点・評価を含みます。

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


【業務内容】
先端半導体の製造・開発・設備領域でデータ活用の重要性が高まる中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。
Python／SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。

製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。

【想定業務】
先端半導体メーカーにて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当
・Python／SQLを用いたデータ抽出・加工
・モデリング（回帰／分類など）、特徴量設計、評価
・工程・設備データの可視化、品質指標分析
・歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など
・BIツール（Tableau／Power BI）でのダッシュボード作成
・分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携

【仕事の魅力★】
①役割・裁量：分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる
②成長機会：半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める
③業務魅力：技術＋業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい
④キャリアパス：データサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスあり

【ポジションで求めること】
・題に適した分析手法の選定・提案ができること
・前処理～モデリング～評価までを主体的に遂行できること
・分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢


【想定勤務地詳細】
・勤務地：東京都千代田区or北海道千歳市
・就業形態：取引先構内
　※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【仕事概要】
弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」こと、掲げるビジョンは「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」です。
事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。
世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の弥生・社会の核となるAI Productの検討・検証・創出を担っていただきます。

【具体的な業務内容】
▼下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。
・弊社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証
　- LLM（各種）を用いた応答UIUX、API／MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築
　- Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
　- UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます
まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます
・製品／システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行
　- サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートしていただきます

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
お客さまのバックオフィス業務や経営を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。

【使用技術・開発環境】
▼以下の社内の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能
・クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境
・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js、Java（Spring Boot）、Rubyなど
・バックエンド：TypeScript、NestJS、GraphQL、Prisma
・データベース：Aurora（MySQL）、DynamoDBなど
・AWS：ECS Fargate Lambdaなど
・CI／CD：GitHub Actions、Codeシリーズなど
・バージョン管理：GitHub
・データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
・AI：LLM・Agent（ChatGPT、Gemini／VertexAI、Claude／Sonet xx・co work…）
・コミュニケーションツール：notion、Google workspace

【採用背景】
AI活用やデータビジネスの拡大に伴い、弥生製品や業務システムにおいても先端技術を取り入れ、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。
これを推進するためには、技術の獲得から開発・実装・運用までを一貫してリードできる人材が求められています。
そのため事業部横断のAIの先行技術調査・実装検証・導入をリードしながら、経営者や現場と共に新しい価値を実現していけるエンジニアを募集します。

【配属先チームの特徴】
弥生のAIエンジニアを統括する全社横断組織となります。今回の募集は、その組織の初期メンバーとなります。
AI・データ戦略部と連携しながら、社内のデータの利用や、エージェント基盤の利用・構築、R&Dの技術連携が可能です。

【チーム人数】
これから立ち上げていく組織となります。
AI・データ戦略部では30名弱のデータエンジニア・データサイエンティスト・R&Dメンバーが在籍しており、連携しながら進めます。

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
これから立ち上げていく組織となります。
関連するAI・データ戦略部では、データエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニア・フルスタックエンジニアなどの幅広いAI・データに関わるスキルを保有するメンバーがいます。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
弥生全体の技術獲得・実装・運用をリードしていくようなポジションで、チームをリードし、弥生の将来を担う製品群の立ち上げを行うことができます。
フルスタックエンジニアやMLOpsエンジニア、データサイエンティストなどの専門性を極めることも、PdMやビジネス企画、DX推進（社内コンサル）、マネジメントなどのポジションへもキャリア転換していくことも可能です。

※リモート勤務可（週1での出社想定）、業務都合によって出張有

【組織の概要・ミッション】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。
医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。

【職務概要】
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。

（1）医療情報基盤に関する業務
国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。

（2）レセプト等を用いた分析業務
レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【職務詳細】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
（1）データ基盤構築・提案リード
AWS／Databricks／Snowflakeを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoCによる実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。
単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。

（2）データ分析・AI活用の推進
分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定実現性検証提案までの一連の推進。
顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。

ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。
国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。
まずはお気軽にお問い合わせください。

【アピールポイント】
▼伸ばすことができるスキル
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

▼チームの魅力
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。
論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。
専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【職場環境】
・20代の若手層から40代のベテランまで、幅広い年齢層の社員が活躍しております。
・新卒中心を思われがちですが、若手を中心に経験者採用で活躍しているメンバーも多数おります。
・若手のうちから、自ら意思決定・方針決定し、物事を進めることが求められ、責任とともに裁量があります。
・テレワーク率は概ね60%～80%程度です。配属後、上長とご相談ください。

【想定役職】
課長代理
主任
一般

【組織情報】
ヘルスケア事業部は「すべての人の健康で幸せな生活」の実現を使命とし、多様な専門性を持つメンバーが協働する環境で業務を推進しています。
社会を支える責務を担いながら、新しい仕組みの創出に積極的に取り組む文化があり、20～30代も多数活躍し、若手の段階からリーダーを任される風土があります。

【出張有無・頻度】
原則ない

【募集背景】
ABEJAでは、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。

【ミッション】
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。

【業務内容】
・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
・Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
・単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
・ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
・技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
・実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験

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

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
次世代サービス基盤本部 基盤アーキテクチャ統括部　データ流通システム部

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

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

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

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

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

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

【募集背景】
みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。
この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。
常時30～40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。

その実現に向けて、金融業務で求められる信頼性・安全性を満たすため、汎用LLMの活用に留まらず独自LLM（みずほLLM）の開発を進めています。オープンウェイトモデルをベースに社内ナレッジを活用し、学習・チューニングを組み合わせて継続的に性能を高めています。今後の展開を加速するため、データ設計から学習実装・評価・改善までを一気通貫で担うLLMエンジニアを募集します。

【ポジションの魅力】
（1）金融特化LLM「みずほLLM」の開発推進
汎用LLMの活用に留まらず、金融業務で求められる専門性・信頼性を満たす独自LLM「みずほLLM」の開発を推進しています。社内ナレッジを活用した学習データ設計から、学習手法の検討、チューニングの実装・実行、性能分析までを一気通貫で担い、モデルを継続的に高度化できる点が魅力です。実務テストを前提に、より専門的な業務領域への展開につなげていくフェーズに参画できます。

（2）品質と監査性を担保するLLMOps
金融機関でLLMを業務に組み込むには、モデル精度だけでなく、実務テスト設計、誤答検知、ログ設計、アクセス制御など運用面の統制が欠かせません。本ポジションでは、学習・評価に加えて運用ルール整備まで踏み込み、品質と監査性を満たした形でLLMを成立させます。技術とガバナンスの両面で意思決定し、運用に落とし込む経験が得られます。

（3）適用先検討とプロダクト連携をリード
LLM開発は、モデルを作るだけでは価値になりません。本ポジションは評価結果を踏まえた適用先の検討まで担い、業務支援アプリなどのプロダクトチームと連携しながら、LLMを業務価値へ接続します。モデル特性と業務要件を踏まえて適用方針を定め、現場で使われる形へつなげられる点が魅力です。

【職務内容】
生成AI／LLM（大規模言語モデル）の業務活用に向けて、データ整備からLLMの選定・構築、学習（チューニング）実装、技術評価、適用検討までを担い、業務改善につながるAIプロダクトを推進するポジションです。

【具体的な業務内容】
・生成AIの利活用に向けたデータの構造化・加工・分析などのデータエンジニアリング
・モデル開発に必要なデータの特定、およびデータベース設計
・LLM（大規模言語モデル）の選定、独自LLM（みずほLLM）のセットアップ
・学習手法の検討を含む、チューニング（学習）の実装・実行および性能分析（技術評価）
・LLMOpsとして、実務テスト設計と誤答検知、ログ・アクセス制御を含む運用ルール整備
・評価結果を踏まえた適用先の検討と、プロダクトチームとの連携推進

【プロジェクト例】
・独自LLM（みずほLLM）の構築に向けた、社内ナレッジの整備・学習データ設計
・継続事前学習／ファインチューニング／RAG等の手法比較と、最適な組み合わせの技術検証
・金融特化LLMの継続的な精度向上とデプロイ・評価（銀行実務テスト［預金・融資・外為・財務分析等］にて評価実施中）
・現場部署と連携しながら実務課題を特定し、独自学習の有効性を見極めつつ、要件整理からデータ収集、評価設計、学習試行までを実践
・大規模学習を効率的に実行するため、AWS等での分散計算環境（クラスター）構築および運用に向けた技術検証

【プロダクト例】
▼面談記録・議事録作成支援「めんきくん」
対面／オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS／Webアプリケーション

▼スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」
作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成

▼暗黙知の形式知化「AIインタビュアー」
AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。

▼社内手続き検索支援「Wiz Search」
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。

【技術情報（一部）】
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit、FastAPI
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock Agentcore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthrpic ClaudeCode、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0

【働き方】
▼支給デバイス
業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。

▼リモート勤務
出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。

▼オフィス環境
フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。

▼休暇
積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇（上期・下期に分けた連続休暇）、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。

【業務内容】
本求人にて配属される部室店における業務

【勤務地】
本求人勤務地欄参照

【会社名】
株式会社みずほフィナンシャルグループ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地／Work location】
本社（虎ノ門ヒルズ）※フルリモート

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
リモート勤務制度あり（日本国内に限る）

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

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

▼プロジェクト体制
2名～6名程度でチーミング

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
大阪市内
※自宅とオフィスを組み合わせたハイブリッド勤務が可能

【仕事についての詳細】
※シニア求人も並行して募集中です

【募集背景】
当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というミッションのもと、スポットワーク市場のリーディングカンパニーとして急速な事業成長を遂げています。この成長を支え、さらに加速させるためには、AI／MLの力でプロダクトの価値を直接高める「プロダクトAI/MLエンジニア」の存在が不可欠です。
現在、データサイエンスグループでは、ワーカーと事業者の最適なマッチング体験の実現から、プラットフォームの信頼性・安全性の向上まで、多岐にわたる領域でAI／MLを活用した課題解決に取り組んでいます。これらの取り組みでは、LLM等の基盤モデルを活用した高度な解釈・制御を行う「AIエンジニアリング」と、従来の機械学習を用いた高精度なパターン認識・最適化による「MLエンジニアリング」の両輪が求められます。
私たちはこれらの技術を適切に組み合わせ、プロダクトの課題を技術で解決し、事業インパクトを生み出せる「プロダクトAI／MLエンジニア」を募集しています。

【業務内容】
データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety（信頼性・安全性）領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML／LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。
課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML／LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。

1.マッチング体験の向上
・マッチングロジックの実装・運用 ：ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う
・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 ：マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する
・ML基盤上での機能実装・運用 ：Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う
・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 ：LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する

2. プラットフォームの信頼性・安全性向上
・AI機能の安全性実装 ：LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する
・運用を踏まえたリスク制御の設計 ：AI／MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する
・リスク予測・異常検知モデルの開発 ：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング
・データセット設計・品質改善 ：多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化

3. 共通基盤を活用した実装・改善
・LLMOps／評価基盤の活用と改善提案：実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善
・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化：モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す

▼入社後の期待イメージ
・入社後3ヶ月 ：担当ユースケースの1つで、モデル・AI機能・業務ロジックの改善を本番に反映し、評価・監視・運用まで含めた改善サイクルを回し始めている状態
・入社後6ヶ月 ：マッチングまたはTrust & Safety領域において、課題設定、評価設計、改善方針の検討、実装、運用までを主体的にリードし、継続的な改善ループの高度化に貢献している状態
・入社後12ヶ月 ：マッチングまたはTrust & Safety領域で複数の関係者を巻き込みながら改善テーマを継続的に推進し、改善ループの高度化や技術的な意思決定の質向上に明確に貢献している状態

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

【扱っているデータ】
以下のようなデータを扱っています
・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

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

【本ポジションの魅力】
・スポットワークという、高頻度・高変動・短寿命な需給データを扱う二面市場で、AI/MLを直接プロダクト価値につなげることができます。
・単純なモデル精度改善だけでなく、マッチングロジック・安全性・ユーザー体験・現場運用の成立を同時に考える、難易度の高い課題に取り組めます。
・マッチングとTrust & Safetyの両領域を横断し、従来の機械学習とLLMの双方を実プロダクトで活用する経験を積むことができます。
・モデルやAI機能を作って終わりではなく、評価・監視・継続改善まで含めた運用に責任を持てます。
・データサイエンティストやMLOpsエンジニアと連携しながら、プロダクトへの価値実装に集中できます。
・既存の仕組みを運用するだけでなく、課題設定、評価設計、改善方針の検討まで含めて主体的に関わることができます。
・グループのミッション実現に向けて、最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールについてチームで議論・提案しながら前に進める文化があります。

※フルリモート勤務可

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

▼チーム構成
EM1名（兼務）、Eng 4名、PdM 1名、デザイナー1名

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

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

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

【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。

【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】
・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。

正社員30名／業務委託5名（※2026年5月11日時点）

▼メンバー構成（2026年3月時点人員内訳、兼務あり）
マネージャー2名、データサイエンティスト4名、データアナリスト5名、データアーキテクト6名、AIコンサルタント2名  
※データエンジニア6名、AI／MLエンジニア6名、先端技術研究員3名（システム本部テクノロジー戦略室所属）

【労働施策総合推進法に基づく中途採用比率の公表】	
2020年度：正規雇用労働者の中途採用比率 41%
2021年度：正規雇用労働者の中途採用比率 69%
2022年度：正規雇用労働者の中途採用比率 73％
2023年度：正規雇用労働者の中途採用比率 60％
2024年度：正規雇用労働者の中途採用比率 29％
2025年度：正規雇用労働者の中途採用比率 43％
公表日：2026年4月17日

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

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

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

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

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

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

※リモート可

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

今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
東京都／大阪府

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

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

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

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

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

【勤務地】
大阪府／東京都

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※リモート勤務可能

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※リモート可

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※リモート可

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

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

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

【キャリアアップの上での特長】
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題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やClaude Code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

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。

【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。

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

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

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

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

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

▼扱っているデータ
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ

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

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

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

【勤務地】
※フルリモート勤務可

【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

【募集背景】
サイカは統計コンサルの草分けとして創業し、国内におけるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）のパイオニアとして、SaaSプロダクト「MAGELLAN」を中心に急成長を遂げてきました。「MAGELLAN」はその高い分析技術が評価され、国内外の競合を抑えて日本トップクラスのMMMプロダクトにまで成長し、エンタープライズ企業のマーケティング投資最適化に広く貢献しました。近年は経営戦略コンサルティングを中心としたデータサイエンス及びAI活用に注力しており、すでに複数のエンタープライズ企業様において経営レイヤーの意思決定支援実績を重ね、これから拡大させていくフェーズにあります。

そして現在私たちは、大きな転換期を迎えています。2024年より、従来のSaaS型モデルから「データサイエンス×コンサルティング」モデルへと進化を遂げ、クライアントの経営戦略パートナーとしての地位を確立。強みである分析力とソリューション開発力に、高度なコンサルティング力とAIを掛け合わせることで、「データサイエンスファーム」としてブランド戦略の立案からデリバリーまで一気通貫した支援体制を構築しています。高いデータサイエンス力を持つサイカだからこそ単なる業務効率化に留まらず、経営レイヤーの意思決定に資するAI活用ができ「データサイエンス×AI×エンプラ企業の経営レイヤー支援」というHOTなコンサルティングに取り組める面白さがあるフェイズに突入しました。

対峙する顧客層が経営層へとシフトし、案件規模が数億円単位へと大型化する中で、データサイエンスに求められる役割も「単なる分析」から「経営の意思決定を導く核」へと進化しました。この変革を支え、高度な分析結果を戦略的示唆へと昇華させる「シニアデータアナリスト」を、組織の新たなコアメンバーとして募集します。

【業務内容】
・シニアデータアナリストとして、クライアントの経営およびマーケティングにおける本質的な課題を特定し、データ利活用戦略の立案から統計モデルを駆使した高度な分析、そして経営層への戦略的提言に至るまでを、プロジェクトのコアメンバーとして一貫してリードしていただきます。
・本ポジションのミッションは、まずデータサイエンスによって経営判断を最適化することにあります。企業の命運を左右する複雑な事業課題をデータサイエンスの言語へと精緻に翻訳し、クライアントが次にとるべき戦略の一手に対して、科学的なエビデンスに基づく強固な裏付けを提供します。
・さらに、プロジェクト全体における分析方針を策定し、アウトプットの統計的な精度を担保するだけでなく、それがクライアントにとって「いかに実戦的な価値やビジネスインパクトを生むか」という、分析クオリティとビジネス価値創出の両側面において全責任を担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・経営課題の構造化と戦略的分析設計
コンサルタントと密に連携し、クライアントが直面する抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果の最適化を図るMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や、複雑な接点を紐解くアトリビューション分析、さらには時系列分析など、多種多様な手法から課題解決に最短距離で到達するための最適な分析アプローチを設計します。

・独自ソリューションと高度なデータモデリングの実行
自社プロダクトやR、Python、SQL等を駆使し、エンタープライズ企業が保有する大規模かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析を自在に組み合わせ、精緻なマーケティング投資の最適化だけでなく、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明など、ブランド戦略の根幹を支える高度なアナリティクスを実践します。

・事業成長を牽引する戦略的示唆の導出
導き出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に抽出し、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。既存のフレームワークに収まらない固有の事業課題に対しても、深い洞察に基づいた仮説構築とオーダーメイドの解決策を提示することで、データに基づいた経営判断を強力に後押しします。

・アナリシス・ディレクションと分析品質の総責任
プロジェクトの分析リーダーとして、ジュニアアナリスト等のメンバーに対し、分析方針の提示や技術的なアドバイスを行います。チーム全体のアウトプットがクライアントの期待を超えるものとなるよう、統計的な妥当性とビジネス的価値の両面からクオリティ・コントロールを主導し、組織としての提供価値の底上げを担います。

【ポジションの魅力】
▼日本を代表するナショナルクライアントの 「意思決定」に直結する分析経験
日本を代表するエンタープライズ企業の膨大なマーケティングデータに直接触れ、自らの分析結果が企業の意思決定や数億円規模の予算配分を左右する、社会的影響力の大きな経験が得られます。単なるレポート作成ではなく、経営層の判断を左右する「戦略の羅針盤」を作る役割。自らの分析が数億円の投資を動かすダイナミズムを味わえます。

▼データサイエンスの先駆者としてのキャリア経験や高度な専門スキルの習得
MMMのパイオニアであるサイカ独自の知見や最新のAI／データサイエンス技術を融合させた業界をリードするサイカ独自の分析メソッドや最新のデータサイエンス技術に日常的に触れることで、統計学をビジネスに実装するプロフェッショナルとしての市場価値を劇的に高めることができます。

▼職能を超えたプロフェッショナルとの協業環境
コンサルタントやデータサイエンティストなど、異なる専門性を持つプロフェッショナルとチームを組み、多角的な視点から課題解決に挑むことで、データ分析の枠を超えた戦略的思考力が身につきます。

【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。

【職務内容】
金融市場部eマーケッツ・デジタルソリューショングループにて、クオンツ・データサイエンティストとして、金融市場部のセールス＆トレーディングビジネスに提供する。ニーズの汲み取り、分析手法モデルの立案、開発（ベンダーとも協働）・リリース、運用までの一連の活動に入り、案件によっては自らが成果物の最初のユーザーとなるなど、現場と一体となってビジネスに貢献する。

【業務内容】
・電子取引を含むセールス、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

【人員構成】
東京、ロンドンに総勢10名程度のクオンツ・データサイエンティスト。

【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

【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】
・テレビ通販事業の番組編成最適化：番組編成の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
・総合商社における生成AIを活用した全社投融資意思決定支援ツールの企画、技術実証、開発
・大手SIerにおけるAI駆動型システム開発を実現するAIエージェント開発

【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。

【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185ヶ国に1200万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24万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。

【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、関東ITS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。

【仕事内容】
主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。

各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1～2回程度、千葉銀行本店（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。

▼PJイメージ
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル

▼具体的には
・AI導入／分析提案
・要件定義
・動作／分析基盤構築
・データ集計
・データ前処理
・データ可視化
・特徴量エンジニアリング
・AI／分析モデル構築
・モデル評価
・報告書作成
・システム連携
・クライアントとの調整

▼主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。

【そのほか、可能性のある業務】
・他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
・エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
・様々なスキームの構築、検討

【配属先情報】
▼AIイノベーション推進部
・部長：1名
・副部長：1名
・チーフデータサイエンティスト：1名
・AIコンサルタント：1名
・プロジェクトマネージャー：2名
・エンジニア：4名
・データサイエンティスト：2名
※2025年11月時点の情報です

【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。

【募集背景】
事業拡大につき増員。
顧客から依頼を受けたAI／DXに関するビジネス実装案件に携わっていただく社員を募集しています。

【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

【働く環境】
リモートワーク有※プロジェクトにより変更があります（客先常駐、在宅ワーク、打合せ訪問等）

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

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

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

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

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

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

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

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

※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

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

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
次世代サービス基盤本部 基盤アーキテクチャ統括部　データ流通システム部

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

【職務内容】
▼ミッション
AI研究開発の成果を社会実装へと橋渡しする、AIデータアーキテクトを募集します。
社内外の研究チームが開発する要素技術（エンベディング統合、Rerank、マルチモーダル理解など）を理解し、それらをクラウド、データ基盤、サービスシステムの間で『使える形』に組み上げるアーキテクチャ設計を担っていただきます。
AIやデータの技術を「研究」から「価値創出」へとつなぐ道筋を描ける、技術リーダーを求めています。

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

▼具体的な業務
・研究／開発チームが生成するAI要素技術（LLM、エンベディング、Rerankなど）の理解と技術要件の整理
・それらの技術をデータ／AI基盤に統合するためのアーキテクチャ設計
・データスペース技術（Gaia-X、IDS、Catena-Xなど）を活用した分散データ連携構想の設計および実装リード
・AI社会実装における非機能要件（セキュリティ、ガバナンス、運用性など）の設計
・社内外の研究開発部門や業務部門との技術的な調整

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

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

【仕事内容】
BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。

【業務概要】
BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。

【業務詳細】
・BIツール（Tableau、Power BIなど）を使用したデータの可視化と分析
・基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用
・データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成
・クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案
・定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス
・マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出
・A／Bテストの設計と結果分析
・データ品質の検証とデータクレンジング
・他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義
・簡単なデータパイプラインの構築と管理

【開発環境／使用ツール】
クラウド：AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール：Tableau、PowerBI
データベース：Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール：SQL、Python、R など

【案件例】
・小売業：顧客セグメンテーション分析とターゲットマーケティング戦略の提案（チーム：3名、期間：3ヶ月）
・Eコマース：ウェブサイトのユーザー行動分析とコンバージョン率改善（チーム：2名、期間：4ヶ月）
・製造業：生産ラインの効率性分析と改善策の提案（チーム：3名、期間：5ヶ月）
・金融サービス：顧客の離反予測モデル構築と防止策の立案（チーム：4名、期間：6ヶ月）
・医療機関：患者の満足度調査分析と改善施策の提案（チーム：2名、期間：3ヶ月）

【本ポジションの魅力】
1．多様なデータの業務経験
様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットや業界知識を獲得できます。

2．ビジネスインパクトの実感
分析結果が直接クライアントの意思決定に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。

3．技術力の向上
最新のBIツールや分析手法を学び、実際のプロジェクトに適用する機会が豊富にあります。

4．コミュニケーション力の強化
分析結果を非技術者にも分かりやすく説明する機会が多く、プレゼンテーションスキルを磨くことができます。

5．マーケティング知識の習得
顧客行動分析やキャンペーン効果測定など、マーケティングに関連する分析業務を通じて、実践的なマーケティング知識を得られます。

【想定されるキャリアパス】
1．アナリスト キャリアパス
・ジュニアデータアナリスト
　　↓
・データアナリスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータアナリスト
　　↓
・リードデータアナリスト

より高度な分析手法を習得し、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。

2．マネジメント キャリアパス
・ジュニアデータアナリスト
　　↓
・データアナリスト（本ポジション）
　　↓
・アナリティクスチームリーダー
　　↓
・アナリティクス部門マネージャー

チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。
これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

【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

【メッセージ】
私たちのチームは、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。新しく加わる方も安心して馴染める環境ですよ。データの力でビジネスに革新をもたらしたい、クライアントに新たな価値を提供したい方、ぜひお力を貸していただけませんか。

▼分析志向の方へ
当社では、最新のBIツールや分析手法を実際のビジネス課題に適用する機会が豊富です。データの可視化、統計分析、簡単な機械学習モデルの適用など、幅広いスキルを磨くことができます。
また、様々な業界のデータに触れることで、多角的な分析視点を養うことができます。分析力を磨きながら、ビジネスへのインパクトを実感できる環境で、あなたのスキルを存分に発揮してみませんか？

▼ビジネス志向の方へ
当社では、データ分析の結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的な施策に落とし込む経験を積むことができます。クライアントと共に課題を定義し、分析計画を立て、結果を報告するまでの一連のプロセスに携わることで、ビジネスコンサルタントとしての素養も身につきます。
また、マーケティング関連の分析プロジェクトも多く、データドリブンマーケティングの最前線で活躍できます。将来、データを活用したビジネス戦略のプロフェッショナルを目指す方にとって、貴重な経験となるでしょう。
データの力で企業のビジネスや顧客体験を向上させる。その挑戦に、あなたの分析力と創造性を貸してください。共に、データドリブンな意思決定の文化を広げていきましょう。

【募集背景】
当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析基盤エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。
当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。
ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？

【ポジション概要】
当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。
本ポジションでは、データパイプライン（ETL／ELT）構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。

▼キャリアチェンジ歓迎
バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。

【仕事内容】
私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。
企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。
あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。
単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。

【業務内容】
データ活用プロジェクトにおける 要件定義～設計～実装～運用 の全工程に、案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。

（1）データ分析基盤の構築・運用
・データパイプライン（ETL／ELT）の設計・実装
・DWH／データマート設計
・BigQuery／Redshift／Snowflake 等の基盤構築
・可観測性・パフォーマンスの改善
・データ品質管理・運用ルール設計

（2）クラウド基盤（AWS／GCP）の設計・整備
・サーバレスアーキテクチャの設計
・モニタリング、ログ設計、CI／CD整備
・セキュリティ・運用改善

（3）ビジネスサイドとのコミュニケーション
・データ要件の整理、実現方式の検討
・分析者・事業部門との連携（課題のヒアリング〜改善提案）
・AI／BIプロジェクトにおける基盤側の支援
・データ構造の最適化提案

▼業務イメージ：AWS環境の分析基盤案件での対応例
・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行
・AWS CodeBuildでのCI／CD構成の設計実装
・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応

案件特性により変動しますが、全体として ビジネス（顧客折衝）3割：エンジニアリング（設計・実装）7割程度となります。

【顧客折衝の割合】
▼ウォーターフォール型案件
ビジネス1割：実装9割（技術寄り・構築フェーズ中心）

▼アジャイル型案件
ビジネス4割：実装6割（分析者・事業部との対話が多い）
※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。
※ご希望やご経験に応じて、技術寄り／ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。

【このポジションで得られるスキル】
・クラウド×大規模データの基盤構築スキル
・DWH設計、データモデリング
・ETL／ELTパイプライン設計・構築
・分析者・事業部門と協働する要件整理スキル
・AI／BI領域のデータ基盤知識
・0→1構築／改善／運用の全フェーズ経験

【案件事例】
分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。
それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。

1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。
データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。

・大手物流企業：AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築
・小売メーカー：既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化
・家電メーカー：顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築
・コスメブランド：売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用
・小売業：アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施
・ソーシャルゲーム企業：離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境：AWS、GoogleCloud、Azure
・データベース：Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他：Snowflake、Databricks、SQL、Python

※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。

【入社後の流れ】
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。
ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
（1）導入研修（1〜2ヶ月）
入社後はまず、SQL・Python・BIツール（Tableau／PowerBI）など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。
開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。

（2）実案件にアサイン（研修後）
研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。
最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。

（3）定期的なフォロー・キャリア相談
月次の面談などで、今後やりたい領域（基盤寄せ／BI寄せ／顧客折衝多め など）をすり合わせていきます。
「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。

（4）キャリアの方向性
・データ基盤の設計を極めるスペシャリスト
・顧客と直接やり取りするPL／PM
どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。

※ポイント
ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。

【メッセージ】
データが溢れ、AIが高速に分析を行う時代。
それでも、※※「何を目的に」「誰のために」「どう活かすか」※※を考えられるのは、人の感性です。
私たち分析屋は、AIに負けない“人の思考力とおもてなしの心”でデータを価値に変える専門集団。
それを私たちは 「おもてなし分析」 と呼んでいます。
お客様の想いに寄り添い、データの裏にある“人の意図”を読み解き、課題を解決へ導く——その先にあるのは、単なる分析ではなく共創の体験です。
あなたが設計する基盤が、企業の意思決定を支え、社会を少しずつ変えていく。
AIに負けない構想力と、おもてなし分析の精神で、データの未来を一緒に創っていきましょう！

【勤務地】
案件により勤務地が異なります。

・受託：藤沢本社
・SES：一都三県のプロジェクトに参画します。転居の必要はございません。東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）

リモート勤務についてもプロジェクトにより異なります。