【仕事内容】
▼概要
リクルートグループの膨大なデータを利用して多様な事業を横断して支える「プロダクトグロースエンジニア（PGE）」として、データパイプラインやデータアプリケーションなどさまざまなプロダクトの開発業務に携わっていただきます。

【プロダクトに共通する仕事内容】
・リクルートグループ内でのデータ活用のためのデータ基盤やマーケティングツール（データアプリケーション）などのプロダクトを企画・設計から開発まで一貫して運用する
・開発効率向上やパフォーマンス改善など、必須機能の開発以外の技術改善も推進する
・プロダクトの企画から開発、運用までを主体的に行う
・チーム内外のステークホルダーと連携しながら、プロダクトの価値最大化に向けて主体的に取り組む
・自動テストやCI／CD、IaCなどを前提に信頼性の高いサービスを構築する
・クラウドネイティブな環境でアプリケーションからインフラまで一貫して担当する
・セキュリティやプライバシー（個人情報の除去、アクセス制御）を考慮して設計・実装する

▼プロダクト例1：データ基盤の開発
・GCP等のクラウドを利用したデータパイプラインの開発・運用
・DB・アクセスログ等の多種多様で膨大なデータを収集・処理
・DWH・API等、利活用しやすい基盤・インターフェースを提供
・dbtなどを用いたデータ品質を担保するための開発・運用

▼プロダクト例2：データアプリケーション
・データ利活用を行うために社内で利用するウェブアプリケーション
・バックエンドには大規模データの処理を含む
・インフラからフロントエンドまでを開発している

▼プロダクト例3：全社大規模ワークフローエンジン
・全社のデータ基盤を支える大規模な（1日あたり数万コンテナが動作する）ワークフローエンジン
・クラウドの最新技術を取り入れて効率化を実施している

【ポジションの魅力】
・リクルートの膨大なデータを利用したデータプロダクトに関われる
・数千万人のユーザーに届く影響力の大きな仕事ができる
・プロダクトの運営や方針決定に主体的に関わることができる
・高いレベルのエンジニアと共に業務することができ、成長することができる
・データ基盤のインフラからアプリケーションのフロントエンドまで様々な経験を積むチャンスがある

【開発環境】
・言語：Python、Go、TypeScript、Java など
・フレームワーク：Revel、Laravel、React、Vue など
・インフラ：GCP（特に BigQuery）、AWS
・開発ツール：GitHub Enterprise、Jira、Confluence、Slack、Teams、Datadog など
・その他：Docker、GCE、GKE、Pub／Sub、Lambda、Step Functions、Terraform など
※この開発環境は一例で、プロダクトによって利用する技術は異なります

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある

【募集の背景】
当社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。
「AI×銀行」の成功は、AIに供給される「データ」の質と鮮度に依存しています。
行内外に散在する膨大なデータ（勘定系トランザクション、ログ、外部Webデータなど）を、リアルタイムに収集・統合し、AIが即座に活用できる形に整える「モダン・データレイクハウス」を構築するため、データエンジニアリングのスペシャリストを募集します。

【主な業務内容】
Google Cloud（BigQuery、Cloud Storage）を中核としたデータ分析基盤・AI学習基盤の設計・構築・運用を担当していただきます。
（1）データレイクハウスの構築
非構造化データ（Bronze）から構造化データ（Gold）までのパイプライン設計。BigQuery と GCS を活用した効率的なデータ管理
（2）データ収集パイプラインの開発
・Cloud Run や Cloud Scheduler を活用した、外部サイトからのスクレイピング（データ取得）基盤の構築と運用
・基幹システムからのデータ連携（ETL／ELT）処理の実装
（3）データガバナンスと品質管理
機密性の高い金融データを安全に扱うためのセキュリティ設計（IAM、VPC Service Controls）およびデータカタログの整備

【このポジションの魅力】
▼ゼロイチの設計
既存基盤の保守ではなく、AI活用のための新しいデータ基盤をアーキテクチャ選定からリードできます。
▼Google Cloudへの特化
BigQueryを中心とした、Google Cloudのデータエコシステム（Dataflow、Pub／Sub、Looker等）をフル活用する専門性が磨かれます。
▼AIとの協働
作ったデータを「人間が見る」だけでなく「AIエージェントが使う」という、最先端のデータ活用シーンに携われます。

【キャリアパス】
私たちは「AI×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
▼スペシャリストの道
技術を極め、Google CloudやAI技術の第一人者として業界で認知される道
▼マネジメント・経営の道
組織を拡大し、経営に参画する道
▼ビジネスの道：テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道

スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。

▼「データを運ぶ人」から、「データの価値を最大化する人」へ
3年後：
シニアデータエンジニア／アナリティクスエンジニア
データを単に整備するだけでなく、データアナリストやデータサイエンティストが使いやすい形にデータを加工・定義する「アナリティクスエンジニア」へと進化します。
また、リアルタイム・ストリーミング処理など、より難易度の高い技術領域の第一人者となります。

5年後：
データアーキテクト または データサイエンティスト
基盤志向：データアーキテクトとして、銀行全体のデータガバナンスや、全社横断的なデータ活用基盤のグランドデザインを担います。
分析志向：自身が構築した膨大なデータを活用し、高度な分析モデルを作成して経営課題を解決するデータサイエンティストへと職種転換し、活躍の幅を広げることも可能です。

【業務内容】
以下のいずれかを希望やスキルに応じてお任せします。

▼案件概要
・Snowflakeを用いたデータウェアハウスの設計・構築・運用  
・ETLパイプラインの設計・開発（Airflow／dbtなど）  
・データソースの整理・統合（複数システムからのデータ連携）  
・BIツール（Looker／Tableau）との連携設計  
・データ品質管理・モニタリングの仕組み構築

【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、今後は生成AIやクラウド系の勉強会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。

【男女比】
男性：女性＝4：6

【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

・会社都合による転勤はございません。

【業務内容】
以下のいずれかを希望やスキルに応じてお任せします。

▼案件概要
・BIツール（Tableau／Power BI／Lookerなど）を用いたダッシュボード設計・構築  
・データ可視化要件のヒアリング・設計  
・SQLによるデータ抽出・加工  
・データソースとの接続設定・パフォーマンスチューニング  
・ユーザー向けの操作支援・トレーニング資料作成

【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、今後は生成AIやクラウド系の勉強会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。

【男女比】	
男性：女性＝4：6

【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

・会社都合による転勤はございません。

【業務内容】
以下のいずれかを希望やスキルに応じてお任せします。

▼案件概要
・機械学習／深層学習モデルの設計・開発・評価  
・LLM（大規模言語モデル）を活用した自然言語処理タスクの実装  
・学習データの前処理・特徴量設計  
・モデルのAPI化・運用環境へのデプロイ（Docker／FastAPIなど）  
・クライアントとの技術要件整理・PoC支援

【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。

【男女比】
男性：女性＝4：6

【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

・会社都合による転勤はございません。

【募集の背景】
当社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。
「AI×銀行」構想の実現に向け、私たちは実験的なPoCフェーズを脱し、堅牢でスケーラブルな本番システムの構築フェーズへと移行します。
複数のAIエージェントが連携して動作する複雑なシステム全体のアーキテクチャ設計を行い、開発チームの技術力向上とプロジェクトの成功に責任を持つ、AI領域のテックリードを募集します。

【主な業務内容】
AI／ML領域における技術選定、アーキテクチャ設計、および開発チーム（3～5名想定）のリードを担当します。

（1）AIシステム全体のアーキテクチャ設計
自律型エージェント、RAG、ボイスボットなどが連携するマイクロサービス全体の設計。
▼キャリアパス
私たちは「AI×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません

・スペシャリストの道
技術を極め、Google CloudやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
・マネジメント・経営の道
組織を拡大し、経営に参画する道。
・ビジネスの道
テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。

スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。

▼「開発チームの長」から、「AI経営の参謀」へ
3年後：
自身の担当領域だけでなく、組織全体のエンジニアリング組織力向上、採用、評価制度の設計などを担うマネジメントのプロフェッショナルへと進化します。
プロジェクトの「技術の顔」として、外部カンファレンス等でのプレゼンスも高まります。
5年後：
経営ボードメンバーとして、技術を武器に経営の中枢を担うポジションへの到達が可能です。
Vertex AI、Cloud Run、Vector Search等を組み合わせた、高可用性・低レイテンシな推論基盤のグランドデザイン。

（2）MLOps／LLMOpsの戦略策定と導入
AIモデルの継続的な評価・改善・デプロイを自動化するパイプライン（CI／CD／CT）の設計と標準化。

（3）技術マネジメントと品質管理
・メンバーのコードレビュー、技術指導、採用活動への関与
・AIの回答精度（ハルシネーション対策）やセキュリティ基準の策定

【このポジションの魅力】
▼技術的裁量権
プロジェクトの中核となるAI基盤において、「どのモデルを使うか」「どう構成するか」といった技術的な意思決定の裁量を持てます。
▼組織づくり
これから拡大するAI開発チームの文化醸成や採用基準の策定など、組織の立ち上げフェーズから携われます。
▼スペシャリストとしてのキャリア
マネジメントだけでなく、自身も手を動かしながら「最高難度の技術課題」に挑戦し続けるテックリードとしてのキャリアパスがあります。

【事業・組織構成の概要】
公的研究機関（国立研究所、大規模国立大学）に対して、HPC・データマネジメント事業を中心に、総合的かつ高度な研究情報基盤を提供しています。

【職務内容】
国立研究所、国立大学等の官公マーケットを対象としています。
メイン業務は、HPC（スパコン）／AIを含む研究基盤のITインフラ提供および保守であり、お客様は研究者でもあります。
研究成果を生み出す設備や、研究成果を保管・共有・公開する研究活動を加速化する設備を提供することで、日本の科学技術力の向上に貢献しています。

取り扱うシステムは、CPU／GPU、ストレージシステム、ネットワークなどで最先端の製品を取り込み、インテグレーションして提供しています。
これらを使いこなすための仕組みを評価検証もするため、常に新しい技術をウォッチし、実用化していく必要があります。
プロジェクトフェーズとしては、提案、導入、運用のすべてを対応しています。
また、直接的なプロジェクト以外に将来を見据えた新技術評価を不定期に実施します。

＜提案フェーズ＞
・最新技術に関する情報を社内外から集めて評価し、最適なシステムを提案する（RFI）
・公示された仕様書原案に従い詳細を検討、仕様書原案への意見提示（RFC）
・公示された仕様書に従いシステム提案（RFP）

＜導入フェーズ＞
・原則として入札時の仕様書や提案書の内容通りにシステムを構築
・お客様と相談しながら運用・利用を固める
・PJ期間は半年～1年程度になることが多い

＜運用フェーズ＞
・利用や運用の問合せ、障害対応、統計集計、定例会対応などを実施する
・大規模サイトにおいては現地保守員（主に協力会社）が常駐しており、連携して運用・保守を実施する
・PJ期間は4年～6年程度になることが多い

▼入社直後に任されるプロジェクト規模
小規模プロジェクトのリーダーとして参画いただき、取り扱うシステムや顧客特性を理解いただきたいと考えてます。
その後、提案フェーズや大規模プロジェクトでも、リーダーとして活躍できるようシフトすることを想定しています。

▼開発環境／技術環境
OS：Linux中心
HW：x86サーバ、GPU、Ethernet／InfiniBandスイッチ、高速共有ファイルシステム（Lustre等）、仮想化基盤（VMware、Hyper-V、KVM）など
SW：LDAPサーバ、DNSサーバ、メールサーバ、Webサーバ、HPC向けのジョブスケジューラやOSS、など
プログラミング言語：シェル、Python
その他：プログラムの高速化・高度化対応も重要な業務であり、専任チームが別にあります

▼就業環境
・残業時間：平常時10～20時間／月、繁忙期50～60時間／月
・リモート勤務：2～4日／週

【ポジションのアピールポイント】
最新のデバイス、技術を取り入れながら独自のシステムを検討・提案でき、ITインフラの幅広い最新技術を習得することが可能です。
プロジェクトの遂行により、マネジメントスキルを習得することが可能です。また、技術検証や構築の内製化も行われており、各個人がテクニカルスキルを向上させることも可能な環境です。
研究マーケットのDXの提案を通して、顧客の研究活動の加速化、科学技術力の向上に貢献できます。

【職場環境】
リモートワーク：週半分以上可能
入社後業務に慣れるまでは出社メイン、それ以降は希望に応じてリモートワークへ移行可能。
導入フェーズにおいては、お客様先作業が多くなる。

【募集背景】
Urumoはリテール業界のデータプラットフォームとして、現在ドラッグストアを中心に全国10,000店舗以上の購買データを保有しています。さらに、多様な小売業態やパートナー企業との提携により、データの規模と種類が拡大中です。これに伴い、技術投資が必要となり、データ基盤の強化・スケーラビリティ向上が求められています。
また、データの活用を最大化し、構造や設計の継続的な改善も進める必要があるため、プロジェクト推進をし、メンバーを牽引いただける方を募集しています。
具体的には以下の業務をお任せする予定です。

▼具体的な業務内容
データエンジニアとして、当社のデータ基盤の中核を担い、以下の業務に従事していただきます。
・クラウド環境（主にGoogle Cloud）におけるデータ基盤の全体設計、構築および運用
・大規模データを扱うデータパイプラインの設計・実装・改善、およびデータ品質・信頼性の担保
・事業・プロダクト要件を踏まえた、スケーラブルかつ拡張性の高いデータアーキテクチャの設計と技術的意思決定
・技術的課題や構造的な問題の特定と、チームを横断した改善のリード
・チーム内における技術的な助言・レビューを通じた、開発品質および生産性の向上への貢献

※ご本人の専門性や経験を踏まえ、技術選定、設計方針の策定、他部署との技術的調整など、より上流工程や横断的な役割を担っていただくことがあります。

▼現在採用している技術やツール
・クラウド基盤：GoogleCloud
　- BigQuery、Cloud Storage、Cloud Composer、CloudRun、Dataflow、Dataproc
・データ関連ツール：dbt、GreatExpectations
・開発言語：Python
・開発ツール：Docker、Terraform、Datadog、GitHub、Slack

【配属先情報】
データテクノロジー開発部

【このポジションの魅力】
▼最新技術に触れ、成長を牽引する裁量
生成AIやビッグデータ解析などの最前線の技術を活用に関して最終的な技術的判断や設計方針に責任を持ち、チーム全体をまとめていく役割を担います。最新技術を取り入れるチャレンジングな環境で、チームの成長を支えながら、自らもスキルを磨き続けることができるポジションです。

▼新規データプロダクトの成長に貢献するチャンス
Urumo BIはリテール業界向けの新しいデータプロダクトで、その成長を支える役割を担うことができます。データを活用して業界の課題を解決するプロダクトの進化に貢献することが、日々の業務を通じて実感できるやりがいです。

▼主体的に課題を解決し、成長できる環境
既存システムの改善やデータ品質向上など、自ら課題を発見し、チームと協力して解決策を導き出せる環境があります。

あなたのアイデアと技術力で、データの可能性を最大限に引き出し、一緒に未来を創りましょう！

【リモート勤務について】
リモート可：原則週1回の出社は必要

【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。
今後のさらなるBUYMAの成長に向けて、購入体験のパーソナライズ、サイト流入強化、出品者の販促支援、海外ショップとの連携、物流や決済など様々な開発プロジェクトがビジネスドメインに沿ったスモールチームで進められています。
それらのチームは常に納期やKPI達成などのプレッシャーにさらされ、技術・アーキテクチャのモダナイズやサービス信頼性の強化（SRE）などはどうしても後回しになりやすく、開発効率が頭打ちになりがちです。Application Platformチームはテクニカルドメインからそのような課題に取り組み、ビジネスドメイン側の開発チームを支援することで開発チームの生産性を向上することをミッションとしており、そちらに参画いただける方を募集します。

【仕事内容】
ビジネスドメイン側の様々な開発チームと連携し、それらチーム単独では担いきれなかったり、チーム横断で共通するようなテクニカルな課題を解決し、開発組織の生産性向上に取り組んでいただきます。具体的には、技術のモダナイズやサービスの信頼性強化（SRE活動）の支援などを担っていただきます。
上記チームのマネージャー候補として、AI駆動開発の組織全体への浸透や、アーキテクチャのモダナイズ、方針やロードマップの策定を行っていただきます。

▼活動例
・各種技術のモダナイズ
　- ユーザー増やデータ増に対してスケーラブルなシステムへのアプリケーションの乗せ替え
　- 言語、ライブラリ、フレームワークのバージョンアップe.g. Ruby、Ruby Gem、Rails
　- アーキテクチャのモダナイズ　e.g. 疎結合化、モジュラー化、マイクロサービス化
・ビジネスドメイン側の開発チームへのSRE活動の支援
　- SquadチームへSLI／SLOの設定を支援
　- 監視ツールの整備
・AI駆動開発の組織全体への浸透
　- 全社のエンジニアがAIエージェントを容易に導入・活用できる環境（プラットフォーム）を提供
　- 既存コードのリファクタリングや新機能開発を“チャット中心”から“仕様＋タスク中心”へ移行し、AIを並列に活用できる仕組みを整備
　- 社内勉強会やハンズオンを継続運営し、成功・失敗の学びを仕様ドキュメントに追記して横展開

【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。

【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。

・mayaを用いてのmGearを使ったリグの構築
・モーションデザイナーのオーダーに対応したリグの作成
・カスタムリグでの、不足した駆動部分のリグ作成

【プラットフォーム】
iOS、Andoroid

Unityを用いたゲーム開発において、
各セクションのshaderの作成と調整作業、描画周りの問題点の解決を主にお任せいたします。

【プラットフォーム】
iOS、Andoroid

【使用ツール】
必須：Unity

【募集背景】
bitFlyerでは、プロダクトの高度化や意思決定の迅速化を支えるデータ基盤の強化が急務となっています。データ活用を全社的に加速させるため、信頼性の高いデータパイプラインの構築・運用を担うデータエンジニアを新たに募集します。

【業務内容】
・各種データソースからのデータ収集・加工・保管に至るパイプラインの設計・構築・運用
・データ分析・機械学習向け基盤（ETL／ELT、DWH、データレイク等）の整備
・バッチおよびリアルタイム処理のワークフロー設計と最適化
・データ品質管理および可観測性（監視・可視化）向上のための仕組み構築
・ビジネスサイドや分析チームとの要件定義・仕様策定

【事業方針】
顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。
中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。
現在では、金融ソリューションに限定することなく、クライアントの唯一無二のDXパートナーとなることを目指し、非金融ソリューションにまで事業を拡大しています。
今後、キーテクノロジー（AI、クラウド、ブロックチェーン技術等）を活用し、金融／非金融問わず事業も拡大していく方針です。

【業務内容】
顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域にフォーカスし、対象顧客を金融機関に限定せずDX推進を支援しています。
エンタープライズ向けの業務システムから個人ユーザー向けのシステムまで、多様なシステムの開発をお任せする予定です。
中には億を超えるデータ量を処理するシステムや低レイテンシーが求められるシステムなど技術的に取り組みがいのあるプロジェクトや、個人投資家の資産運用（株取引、投信など）を支援するスマートフォン向けアプリケーションを、UI／UXを考慮したサービスデザインからシステム開発、運用まで一気通貫で大手金融機関に提供しているプロジェクトなど、幅広く案件を拡大しています。
技術力を高めてテックリードを目指すキャリアやコンサルキャリア、マネジメントキャリア、デザイナーとしてのキャリアなど、将来的なキャリアに向けて「まずは技術力をつけたい」といったご志向性の方にお勧めです。

【キャリアパス】
キャリア形成について根底にある考え方は、個々人の得意分野において、プレイヤーとしての能力を最大限伸ばしていくことを奨励する、ということです。
PG→SE→PL→PMというマネジメントキャリアを目指すも良し、技術的な強みを伸ばすようなテクノロジー特化型のキャリア（アーキテクト、テックリード）を目指すも良し、ビジネスに強みを伸ばすコンサルキャリアを目指すも良しと、個々人のスキルセットと希望を考慮し、キャリアパスを柔軟に設計することが可能です。

【開発手法】
ウォーターフォール、アジャイル・スクラム（顧客、PJによって異なります）
コード品質を向上させるべく、本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施しています。また、コード品質評価ツールを積極的に用いて効率化を図っています。
顧客とともにビジネスを構築していくようなPJの場合、アジャイル・スクラムが積極的に利用されています。例えば、1ヵ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践し、デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っています。また、継続的なデプロイ（デリバリー）を行っています。

【技術スタック】
・言語：主にJavaを利用、PJによってはKotlin、Swift、Go、C++、Python、TypeScript、Javascriptなどを利用
・フレームワーク・ライブラリ：Spring、Vue.js、React、Flutter他（高速取引に特化した社内フレームワーク・メッセージングライブラリなど）
・インフラ・ミドルウェア：AWS／Azure／GCP（Windows、Linux）、オンプレ、Docker、Oracle、MySQL、PostgreSQL、DynamoDB、他
・開発環境
　- IDE：Eclipse、IntelliJ、PyCharm、Visual Studio
　- ソース管理：Git（GitHub Enterprise）
　- CI／CD：Jenkins、CodeBuild、他
　- コミュニケーション：JIRA、Redmine、Slack、Wiki

【アサインの考え方】
2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。

【評価の考え方】
年に1度、評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属のマネージャーだけではなく、テックリード等の技術理解のあるメンバーも含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか？」という視点で金額評価を行い、経営層を交えた全評価者で議論を行います。
弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4、50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。

【その他】
・勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有
・ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携
・就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料
・コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会／発表会の実施

【関西オフィスの特徴】
・現在40名（※2026年2月時点）の社員が在籍しています 
・事業会社や自治体からの転職者など、様々なバックグランドを持つ社員が在籍しています。
・関西を代表する大企業の新規事業や事業変革の支援を行っています。 
・イグニション・ポイントの中でも、よりスタートアップ感があり、職位に関わらず、積極的に組織運営に関与できます。 
・家庭の状況に応じて出退勤の時間を柔軟に決められるフルフレックス制度やリモートワークをうまく活用し、子育てと仕事を両立する社員が多いです。
・東京オフィスに比べ少人数のため社員同士の距離が近く、コミュニケーションも活発で、互いにサポートし合う風土があることも関西オフィスならではの特徴です。

【チームの強み・魅力】
（1）イノベーションと価値創出を牽引する高いコミットメント
▼案件特性
・多様な業界や課題に対して、AI・データ活用の戦略策定といった超上流案件から、最先端テクノロジーを駆使した具体的なソリューション実装まで、多岐にわたるプロジェクトを手掛けることができます。
・経営層へのトップダウンアプローチと現場からのボトムアップアプローチという両輪を駆使し、戦略的な視点を持つ経営層と具体的なデータ・業務課題を抱える現場の双方に深く入り込む橋渡し役を担うことできます。

▼新たな価値提供に向けた挑戦
メンバーの専門性とデリバリー知見を活かし、クライアントの真の課題・ニーズに寄り添ったソリューション開発や、人月ビジネスにとどまらない新たなビジネスモデルを共に創造していくチームです。

（2）多様な専門性が交差する成長環境
大手コンサルファームやSIerなど多彩なバックグラウンドを持つ仲間と協働し、各メンバーが裁量をもって未踏領域に挑戦。専門性を掛け合わせながら互いに学び合い、成長を加速できる環境です。

（3）「ゆたかな人生」を育む企業文化
「ゆたかな人生のきっかけを」というビジョンのもと、多様な価値観を尊重し合い、挑戦を称え合うオープンなフィードバック文化を醸成。メンバー全員のウェルビーイングと成長を後押しする温かなコミュニティが、チャレンジを継続的に支えます。

【職務内容】
我々は、「誰もが、当たり前に、データを活用し、新たなビジネス価値を創造する社会へ」をミッションに掲げ、AIや機械学習などの先進データアナリティクスを活用することで、企業のデータドリブン変革を戦略策定から実行まで強力に推進するプロフェッショナル集団です。

▼データドリブンな経営・意思決定
・AI・データ活用アセスメント
・AI・データ活用戦略・ロードマップ策定
・データドリブン経営実現に向けたKPI策定、意思決定サイクル構築支援
・ビックデータ・高度なアナリティクスによる業務高度化／効率化

▼データドリブンマネジメント
・DWH・データ統合基盤の構想策定・要件定義
・データドリブンな業務設計・プロセス標準化
・データガバナンスに係るデータ管理プロセス・ルール策定・定着化支援

▼データドリブン組織・人材
・データドリブン・CoE組織の組成、文化醸成支援
・データドリブン人材の育成・内製化支援

【勤務地】
※転勤なし
※アサインされるプロジェクトや海外事業の進展状況によっては、海外出張の可能性もございます。
※東京／大阪に事業所がございますので、勤務地のご希望がありましたらご相談ください。

【チームの強み・魅力】
（1）イノベーションと価値創出を牽引する高いコミットメント
▼案件特性
・多様な業界や課題に対して、AI・データ活用の戦略策定といった超上流案件から、最先端テクノロジーを駆使した具体的なソリューション実装まで、多岐にわたるプロジェクトを手掛けることができます。
・経営層へのトップダウンアプローチと現場からのボトムアップアプローチという両輪を駆使し、戦略的な視点を持つ経営層と具体的なデータ・業務課題を抱える現場の双方に深く入り込む橋渡し役を担うことできます。

▼新たな価値提供に向けた挑戦
メンバーの専門性とデリバリー知見を活かし、クライアントの真の課題・ニーズに寄り添ったソリューション開発や、人月ビジネスにとどまらない新たなビジネスモデルを共に創造していくチームです。

（2）多様な専門性が交差する成長環境
大手コンサルファームやSIerなど多彩なバックグラウンドを持つ仲間と協働し、各メンバーが裁量をもって未踏領域に挑戦。専門性を掛け合わせながら互いに学び合い、成長を加速できる環境です。

（3）「ゆたかな人生」を育む企業文化
「ゆたかな人生のきっかけを」というビジョンのもと、多様な価値観を尊重し合い、挑戦を称え合うオープンなフィードバック文化を醸成。メンバー全員のウェルビーイングと成長を後押しする温かなコミュニティが、チャレンジを継続的に支えます。

【職務内容】
我々は、「誰もが、当たり前に、データを活用し、新たなビジネス価値を創造する社会へ」をミッションに掲げ、AIや機械学習などの先進データアナリティクスを活用することで、企業のデータドリブン変革を戦略策定から実行まで強力に推進するプロフェッショナル集団です。

▼データドリブンな経営・意思決定
・AI・データ活用アセスメント
・AI・データ活用戦略・ロードマップ策定
・データドリブン経営実現に向けたKPI策定、意思決定サイクル構築支援
・ビックデータ・高度なアナリティクスによる業務高度化／効率化

▼データドリブンマネジメント
・DWH・データ統合基盤の構想策定・要件定義
・データドリブンな業務設計・プロセス標準化
・データガバナンスに係るデータ管理プロセス・ルール策定・定着化支援

▼データドリブン組織・人材
・データドリブン・CoE組織の組成、文化醸成支援
・データドリブン人材の育成・内製化支援

【勤務地】
※転勤なし
※関東一円、多くが都内でのプロジェクトです。アサインされるプロジェクトや海外事業の進展状況によっては、海外出張の可能性もございます。
※東京／大阪に事業所がございますので、勤務地のご希望がありましたらご相談ください。

【仕事についての詳細】
サイバーエージェントグループ会社の「株式会社シーエー・アドバンス」の採用で、勤務地は「沖縄本社」になります。

【部署紹介】
技術統括本部では「突破力となる、確かな技術」とうヴィジョンを掲げており、「エンジニアリングを用いて事業をグロースすること」というミッションを持って日々、業務に取り組んでいます。
サイバーエージェントの最高技術責任者が統括を務め、常に研鑽を積みスキルを磨ける環境で、最高の技術力を提供することで事業課題の解決のみならず、さらに飛躍するための突破力となる組織です。
その中でも我々は、会社の基盤となる組織のため、サイバーエージェントグループを裏側から支えるお仕事をしています。

【業務内容】
1人1人に任せるお仕事は複数あり、裁量を持って業務に携わることができます。
その中の一部をご紹介します。

▼お任せしたい仕事内容
・サイバーエージェントグループ全体で利用されるwebアプリの開発～運用
・インターネット広告事業の業務効率化システムの要件定義、開発～運用
・カスタマーサポート事業が業務に利用しているツールの開発

▼弊社で働くことの魅力
・技術選定から携わることができるため、Next.jsやGo、Pythonなど新しい技術を積極的に取り入れながら開発ができる
・1人1人が裁量を持って開発できるため、失敗を恐れずに挑戦することができる
・開発したシステムの利用者が身近にいるため、リリースしたものへの評価を受けやすく、モノづくりのやりがいを強く感じられる
・様々なドメインで活躍しているエンジニアと技術交流ができる ※社内イベントに後述
・開発環境、生産性改善支援制度
　- 必要に応じて書籍やガジェット等を購入することができる
　- Happy Hacking Keyboard、REALFORCE、ウルトラワイドモニター、ハーマンミラー 等

▼社内イベント
・AWS勉強会
・GCP勉強会
・社内カンファレンス （CA BASE CAMP、CA BASE NEXT 2022）

【システム環境】
Next.js、React、Node.js、Python、Ruby、PHP

【インフラ環境】
AWS、GCP、Azure、プライベートクラウド等
※要件定義～開発・運用までの一連の作業をお任せするので、プロジェクトマネジメントも経験できます！

【部署・サービスについて】
CMO室では、楽天グループの持続的な成長を支えるべく、グループ全体のマーケティング戦略の策定と、マーケティング領域における組織力・競争力の強化に取り組んでいます。
また、最先端の技術や手法の導入支援に加え、具体的な課題の発見から解決・実行までを、他部門と連携しながら推進しています。
横断的な組織であるという特性を活かし、幅広いプロジェクトに関与できる点も、CMO室ならではの魅力です。

【募集背景】
データに基づく戦略策定・施策立案を担うプロジェクトの増加に伴い、当チームでは新たに経験豊富なメンバーを募集しています。
私たちは、難易度の高い案件にも対応できる強いチームづくりを目指しており、メンバーのスキル向上を共に推進していただける方を歓迎します。
データを活用した意思決定支援に情熱を持ち、チーム全体の成長に貢献いただける方のご応募をお待ちしています。

【業務内容】
▼業務概要
CMO室の戦略企画チームと連携し、楽天グループ全体のマーケティング領域における課題発見と戦略立案に向けて、データ分析を通じて意思決定を支援する重要なポジションです。

▼業務の特徴
楽天グループの持つ膨大な顧客・購買情報データ、ウェブ／アプリ上のユーザー行動データをもとに、マーケティング面での機会や課題を発見し、新たなマーケティング施策の立案に向けたデータ分析を行います。アクセス可能なデータの種類・規模はCMO室という全社横断組織ならでは。分析対象となるユーザーの解像度を上げるため、ユーザーインタビュー等の定性調査も組み合わせ分析を行っています。
また、データ分析にとどまらず、業務の幅が広いこともCMO室のユニークな点です。具体的には、マーケティングキャンペーン施策の立案やマーケティングオートメーションの導入・運用等、データアナリストの枠にとどまらない領域にも携わることが可能です。

▼業務内容
・楽天グループの大規模データを活用した楽天経済圏のKPIモニタリング、仮説出し、および、データに基づく仮説検証
・グループ横断のマーケティング領域における戦略的プロジェクトのデータマネジメント
・個別事業のマーケティング支援
・メンバー育成（メンバーのスキルアップ支援）
・AIを活用したデータ分析の高度化

▼入社後のキャリアパス
楽天グループ全体を俯瞰する立場でデータ分析の経験を積んだ後、将来的には各サービス・事業領域において、データ領域のスペシャリストまたはジェネラリストとして、サービスやプロダクトの改善に貢献するなど、多様なキャリアパスが想定されます。

【働く環境】
データチームの人数構成比
・新卒（社内異動含む）：60%
・中途（コンサルティング、Sier等）：40%

【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。

【部署・サービスについて】
レジャープロダクト部（LPD）はライフスタイルやレジャーに関連するサービスを担当しており、いくつかのサービスでは日本でのトップクラスのシェアを誇っています。私たちはイノベーションとテクノロジーを通じて、グローバルな成長と世界のリーダーになることを目指しています。これを達成するため、私たちのサービス開発に貢献できるグローバルなマインドセットを持ったエンジニアを探しています。

▼私たちの担当しているサービスは以下の通りです。
楽天GORA：ゴルフコース予約サービス
楽天ビューティー：ヘアサロン予約サービス
楽天競馬：地方競馬のオンライン投票サイト
楽天Kドリームス：競輪のオンライン投票サイト
楽天toto・宝くじ：toto・宝くじのオンライン購入サイト

【募集背景】
LPDのサービスは急速に成長しています。ビジネスの成長をサポートするため、私たちは頑強でスケーラブルなシステムが必要です。加えて、私たちは最高のユーザエクスペリエンスを提供するために全力を尽くしています。このため、より大きなチームと高いレベルのエンジニアスキルが必要です。
これらのことから、社員数を増やすことを計画しています。

【業務内容】
私たちが求めているのは、複雑で大きなシステムを扱う情熱を持ち、運用保守の重要性を理解している、フルスタックの経験を持ったサイトリライアビリティエンジニアです。
楽天で既に運用されているライフスタイルとレジャー関連サービスのシステムを積極的にサポートする、多様性とスキルを持ったエンジニアのいるチームのひとつに参加していただきます。

▼私たちのチームの一員として、以下のような機会を得ることができます。
・大小様々なシステムの設計と開発ができます。
・本番環境へのリリースのようなオペレーションを担当することができます。
・高トラフィックなシステムのパフォーマンス・チューニングや負荷試験について学ぶことができます。
・他の開発チームのエンジニア、プロダクトマネージャー、UI／UXデザイナー、QAエンジニアなどと協力して仕事をすることができます。
・チームへの貢献、コミュニケーション能力、柔軟なシステム設計と運用が求められます。

【働く環境】
様々な国や異なる文化を持った20代後半から30代前半の若いメンバが中心です。
職種や担当サービスに垣根はなく、全体的にオープンでフラットな職場です。情報共有や問題解決のために、グループ間のミーティングも積極的に行っています。
一緒に学び、楽しみ、成長することができる、とても活発でクロスカルチャーな職場です。

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

【仕事についての詳細】
サイバーエージェントグループ会社の「株式会社シーエー・アドバンス」の採用で、勤務地は「沖縄本社」になります。

【部署紹介】
「沖縄のインターネット産業の未来を創る」
当社はサイバーエージェントグループの一員として、コミュニティサービス、ゲーム、スマートフォン向けサービス、インターネット広告など最先端のインターネットサービスに関わる事業を展開し、「沖縄のインターネット産業の未来を創る」ことをビジョンとしています。

沖縄にも既にインターネット企業は何社か立地しているものの、産業としてはまだまだ芽吹き始めたばかりです。我々シーエー・アドバンスが沖縄のインターネット業界を牽引し、地域の経済活動に影響を与えられるよう、全力を注いでいきたいと考えています。
また、沖縄発のベンチャー企業として希望をもって本気で仕事に熱狂出来る環境の実現と次世代を担うリーダーの育成に注力し、お客様に高度で高品質なサービスを提供する事で競争優位性の源泉であり続けられるよう日々努力しています。

【業務内容】
・CAグループ全社で利用される社内ツールのエンハンス開発
・その他社内用iOS、Androidアプリの開発
・社内の様々な事業部の業務を改善するシステムの要件定義～運用までを一貫して開発、運用

※将来的には、チームのリードを担いつつマネジメント業務にも携わっていただきながら、プロジェクトをリーダーとして推進していただくことを期待しています。

▼弊社で働くことの魅力
・技術選定から携わることができるため、Next.jsやGo、Pythonなど新しい技術を積極的に取り入れながら開発ができる
・1人1人が裁量を持って開発できるため、失敗を恐れずに挑戦することができる
・開発したシステムの利用者が身近にいるため、リリースしたものへの評価を受けやすく、モノづくりのやりがいを強く感じられる
・様々なドメインで活躍しているエンジニアと技術交流ができる ※社内イベントに後述
・開発環境、生産性改善支援制度
　- 必要に応じて書籍やガジェット等を購入することができる
　- Happy Hacking Keyboard、REALFORCE、ウルトラワイドモニター、ハーマンミラー 等

▼社内イベント
・AWS勉強会
・GCP勉強会
・社内カンファレンス （CA BASE CAMP、CA BASE NEXT 2022）

【システム環境】
Next.js、React、Node.js、Python、Ruby、PHP

【インフラ環境】
AWS、GCP、Azure、プライベートクラウド等
※要件定義～開発・運用までの一連の作業をお任せするので、プロジェクトマネジメントも経験できます！

【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、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

【楽天・事業について】
アド＆メディアカンパニーは、デジタル広告事業、リサーチ事業、インフルエンサービジネスを含む広告およびマーケティングサービスを提供しています。上流の戦略立案から、広告運用、効果測定、データ分析といった下流の実行まで、マーケティングに関わる全ての部分に対し、一気通貫でソリューション提案ができる点が魅力です。マーケティング関連事業は、デジタルマーケティング全般のソリューションを提供する「楽天マーケティング／リンクシェア」や、楽天が保有するビッグデータを活用したマーケティングソリューションを提供する「楽天データマーケティング」、マーケティングリサーチサービスを提供する「楽天インサイト」など、幅広いマーケティング事業等がそれに当たります。楽天グループの中核を成す組織に身を置いて、ご自身の成長とキャリアアップに繋げていただくことができる環境です。

【部署・サービスについて】
人々の生活や価値観が多様化する現在、マーケティングリサーチにおける課題はますます高度化・複雑化しています。こうした変化に対応し、より深く、より本質的なインサイトを導き出すために、私たちは楽天グループの共通IDによって繋がれた１億以上のビッグデータを複合的に活用し、顧客のマーケティングプロセス全体にわたる新たな価値提供をミッションとしています。 楽天グループ内でも、独自のユニークかつ膨大なデータ資産を活かした新たなデータビジネスへの期待は高まっています。２０２４年１２月には、楽天インサイト株式会社、楽天インサイト・グローバル株式会社、そして超ミニバイト事業を統合する組織再編を実施し、データ利活用におけるより強固なシナジー創出体制を構築しました。 この体制のもと、AI技術の活用をさらに加速させ、データ分析の自動化・高度化、洞察のリアルタイム化、そして意思決定支援の質的向上を実現し、企業のマーケティング活動に革新をもたらす新たな価値創造を目指しています。

Ad&Media Solutions Departmentは、広告代理店やメディア企業を中心とした多様なクライアントに対して、マーケティングリサーチ、AI技術、そして楽天が保有する豊富なデータアセットを活用し、課題解決型のマーケティング支援を行う部署です。

データドリブンな意思決定を支えるプロダクト開発、広告効果測定やブランドリフト調査などのサービス設計・推進、データ関連オペレーションの構築・運用、さらには国内外を対象としたマーケティングリサーチの企画提案・デリバリーを担う複数の専門グループで構成されています。そして、それらの専門グループと連携しながら、クライアントのマーケティング課題を深く理解し、最適なソリューションを提供するマーケティングリサーチコンサルタント（営業）が一体となってプロジェクトを推進しています。従来のマーケティングリサーチにとどまらない、複雑で高度な課題に対する提案・解決に携わることができる部署です。

【募集背景】
近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性は飛躍的に増大し、企業活動のあらゆる局面でデータに基づいた意思決定が求められています。このような環境において、私たちは従来のデータ処理・分析の枠を超え、楽天グループが保有する膨大かつ多様なデータを活用した革新的なプロダクトを世に送り出すことで、クライアントのビジネス成長に貢献し、楽天インサイトのデータビジネスを牽引することを目指しています。私たちは、データプロダクトのデリバリーを主導し、その品質・安定性・拡張性を担保するとともに、データ処理・活用に関する高度な専門性を活かし、迅速、確実なプロダクト提供を通じて、社内外の顧客の期待に応える重要な役割を担っています。単に技術を実装してデリバリーするだけでなく、ビジネス課題を深く理解し、データとテクノロジーを融合させることで、プロダクトの価値を最大化できる仲間を求めています。データエンジニアリング、BI構築、テクニカル面でのプロジェクトマネジメント、運用設計、そしてプロダクト共創といった多岐にわたる領域で新たな価値を創造していく意欲をお持ちの方を募集しています。

【業務内容】
データソリューションビジネスにおけるデータエンジニア／データアナリストを募集しています。楽天内外顧客から受託するデータ活用プロジェクトでの、データ仕様の整理、データ抽出・集計やBIツールの構築、分析レポートの作成を通じて、意思決定を支援する重要な役割を担っていただきます。さらに、楽天グループの保有する、豊富なデータアセットを活用したプロダクト開発など、幅広い業務に挑戦していただく機会があります。
▼担当業務
・楽天グループ内の豊富なデータアセットを活用し、楽天内外の顧客の意思決定や新規事業開発を支援。
・SQLを使用したデータの抽出・集計
・BIツール活用の提案と構築
・BIツールを使用した分析レポートの作成

▼仕事のやりがい
楽天独自の豊富なデータアセットを活用し、価値創出のプロセスを自ら設計し実行することができます。また大手事業会社や広告代理店、コンサル企業など多様な業界の意思決定に携わることができます。

【働く環境】
現在７名が在籍しており、各メンバーがデータ処理、BI構築など得意領域、スキルを生かしています。顧客は楽天グループの各事業、社外のメーカーなどの事業会社、広告代理店など様々です。ご入社後、皆さんが、長期的な視点でキャリアを築き、成長していけるよう、多岐にわたるキャリアパスをご用意しています。

・データ処理のエキスパート：専門性を深め、プロダクトの設計からデリバリー、運用改善までを一貫してリードする「データプロダクトのスペシャリスト」として、社内外から頼られる存在へと成長できます。
・データプロダクトの共創者：技術的な専門性を持ちつつ、ビジネスサイドの課題やニーズを理解し、新たなプロダクトの企画・開発を主導する「プロダクト共創者」としてのキャリアパスです。ビジネスと技術の橋渡し役として、ステークホルダーとの調整能力やプロジェクトマネジメントスキルを向上させ、データ活用によるビジネス価値最大化に直接貢献できます。

中途入社で楽天インサイトに入社したメンバーが大部分です。もともとはマーケティング・リサーチャーやアンケートデータの収集を担っているディレクターとしてキャリアを積み、キャリアの幅を広げるためにデータエンジニア／データアナリストを志して異動して活躍をしています。また、データビジネスを行う企業でBI構築やデータ分析の経験を積み、楽天グループの持つデータアセットに惹かれて入社したメンバーも活躍しています。

【出向に関する補足】
楽天インサイト株式会社主務出向

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

【仕事内容】
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）

【本ポジションのミッション】
当ポジションは、単なる「機能開発エンジニア」ではなく、「AIでHR Techプロダクトと顧客の人事業務の両方を進化させ、変革を生み出す開発者」です。

リーディングマークのプロダクトにAI機能を次々と実装し、社内業務のAIによる効率化基盤も構築いただきます。この技術的知見を顧客企業への「AXコンサルティング」として展開いただき、AI時代のNo.1 HR Techカンパニーを目指す上で、日本のHR業界における「AI活用の先進事例」を技術面から支え、日本のHR×AI市場を牽引いただく役割を担っていただきます。

【募集背景】
▼"AIを実装する"から、"AIで価値を創造する"へ
多くの企業は「とりあえずAI機能を追加した」「LLM APIを組み込んだが差別化できない」という状態に留まっています。HR Tech企業でさえ、「AI搭載」と謳いながら、表面的なAPI連携に留まり、本質的な顧客価値の向上やプロダクトの競争力強化に繋がっていないケースが大半です。

このような状況の中、リーディングマークでは、プロダクト×社内業務×顧客支援の三位一体でAI活用を推進します。

・プロダクト進化：既存プロダクト（適性検査・ウェルビーイングサーベイ・マネジメント支援）へのAI機能実装と、新規AIプロダクトの開発
・社内実践：自社業務でAI基盤を構築し、劇的な効率化を技術的に実現
・顧客展開：確立した技術ノウハウを「AXコンサルティング」の技術支援として顧客企業へ提供

このサイクルを高速で回すことで、「自分たちが実践し、成果を出した技術」を顧客に提供できる、業界唯一無二のポジションを確立します。この推進をいただくべく、本ポジションの増員をいたします。

【業務内容】
既存プロダクトへのAI機能の実装、新規AIプロダクトの技術開発、社内業務のAI効率化基盤の構築、そして顧客企業へのAXコンサルティングにおける技術支援まで。AI時代のNo.1 HR Techカンパニーを目指す上で、日本のHR業界における「AI活用の先進事例」を技術面から創り上げる役割を担っていただきます。

【具体的には】
1. 既存プロダクトへのAI機能実装
・「ミキワメAI 適性検査」、「ミキワメAI ウェルビーイングサーベイ」「ミキワメAI マネジメント」などの既にリリース済みのプロダクトへのAI機能の設計・実装
・PdM・デザイナーと協業し、技術的実現可能性を検証しながらアーキテクチャ設計
・パフォーマンス最適化、コスト最適化、セキュリティ対策の実装

2. 新規AIプロダクトの企画・開発
・顧客課題を解決する新規AIプロダクトのアーキテクチャ設計
・モック版（MVP）を高速で実装し、技術検証
・スケーラビリティ、保守性を考慮した本番環境への実装
・機械学習モデルの選定、評価、チューニング

3. AXコンサルティングにおける技術支援
・導入企業に対する、AIを活用した人事業務変革の技術支援
・顧客企業のエンジニアへの技術的なアドバイス、ハンズオン支援
・ワークショップでの技術デモ、実装支援

4. 社内業務のAI効率化
・バックオフィス・CS・営業等、各部門と連携しながらLLM、RPA等を活用した業務自動化ツールの開発
・「Dify」（ノーコードLLM実装ツール）やPythonなどを用いたプロトタイプ実装
・成功事例の技術ドキュメント化

5. AI基盤の構築・運用
・社内外で利用するAI基盤（LLM API管理、プロンプト管理、ベクトルDB、ログ分析等）の設計・開発・運用
・セキュリティ・コスト・パフォーマンスのバランスを技術的に最適化
・社内メンバーがAIを安全・効率的に活用できる環境・ツールの開発
・CI／CD、監視、アラート体制の構築

【開発環境】
▼PoCプロダクトを作るための環境
・特に制約なく状況や希望に応じたアーキテクチャやツールを、各自の裁量で選定しております。以下の具体利用例もあくまで現状の一例です。
・具体利用例：Dify、Cursor、Supabase、ClaudeCode、v0、AWSなど

【ポジションの魅力】
▼プロダクト開発から顧客支援まで、一気通貫で担う
「機能を実装するエンジニア」ではなく、「プロダクト×社内×顧客の三位一体でAI活用を技術的に推進する、変革を生み出す開発者」です。企画・設計から実装、顧客への技術支援まで、すべてを自分ごととして推進できます。

▼スピード感
「この機能、AIで実現できるのでは？」と思ったら、即座にプロトタイプを作り、顧客に見せてフィードバックを取得。「爆速でトライ」の文化のため、数週間で本番実装まで進められます。

▼"組織心理研究所"による人の性格の可視化技術
"人の性格の可視化技術"という、HR Tech業界内でも圧倒的に独自性の高いコア技術をベースとしており、"AI時代における日本一のHRTechカンパニー"をリアルに目指せる立ち位置にいる。その技術の裏付けとなる心理学の学術的スペシャリストが、"組織心理研究所"という部署に正社員として在籍しており、このようなスペシャリストとともにプロダクトの開発ができます。

▼上場準備中の会社のフェーズ
成長中ベンチャー（上場準備中）のフェーズで業務に携わることができます。

【キャリアイメージ】
▼半年後
既存プロダクトへのAI機能実装プロジェクトを複数リード

▼1年後
・新規AIプロダクト開発の技術リードとして活躍
・AXコンサルティングにて、複数の技術支援事例を創出
・AI基盤の構築・運用の中心メンバーとして活躍

▼2年後
以下のような複数のキャリアパスを見据えることが可能です。
・AI推進室 テックリード：社内外のAI活用を技術面からリードする責任者
・AIプロダクト技術責任者：新規AIプロダクトの技術責任者として、アーキテクチャ設計からスケールまで牽引
・サービス開発部：エンジニア組織であるサービス開発部への異動

【一緒に働くメンバーについて】
▼取締役 執行役員CPO
2013年に新卒一期生として社員3名のリーディングマークに入社。サービス企画、運営等の各業務を通じてミキワメ就活の基盤作りに従事。2019年4月より新規事業立ち上げの責任者としてミキワメ 適性検査の立ち上げを行い、2022年7月より取締役に就任。

▼AI推進室 室長
新卒でメガベンチャーの開発職を経て、HRテック企業でプロダクト導入コンサルを担当。学生時代に立ち上げた「NEXVEL（ネクスベル）」を法人化し副代表として経営参画後、2019年に事業売却とともにリーディングマークへ参画。「ミキワメ就活」にて学生対応・企業コンサルの推進。サービス開発部にてエンジニアとしてコロナ時代の事業転換におけるミキワメ就活のオンラインLIVE会場の実装。その後採用支援事業部長を経て、現在はプロダクト企画本部で新規プロダクト「ミキワメ マネジメント」の立ち上げをPdMとして主導。並行してAI推進室を設立し、プロダクトおよび社内業務へのAI活用を横断推進している。
理念が共鳴したリーディングマークへ。“人に真摯であること”を軸に、テクノロジーで価値を生み出す――AI推進室 室長が目指すもの

▼AI推進室 AIスペシャリスト
コロナ禍の2020年、新卒でリーディングマークへ入社。配属先である「ミキワメ就活」において、オンライン形式の就活イベント立ち上げに始まり、就活イベントの企画運営、マーケティング、リサーチ＆コンサルティング等を広く経験。またその傍ら、AIやプログラミングを用いた業務DXにも取り組む。2024年、社内希望異動制度「NEXT」一期生としてプロダクト企画本部 AI推進室へ異動。社内初のAI専任担当者となる。現在は各プロダクトへ搭載される多数のAI機能の企画・実装を担当。同時に社内の業務効率化活動、AI提供の基盤整備も推進。

【リモート勤務について】
リモート勤務の頻度は部門により異なり、以下を基本ルールとしております。
週1回：セールスなどのビジネス職種
週2回：コーポレート、プロダクト企画部（PdM、AI推進室）、新規事業室
週3回：プロダクト企画部（デザイナー）
※ルールは変更になる可能性もございます。
※一部社員は毎日出社となる場合がございます。

【募集背景】
「SNKRDUNK（スニーカーダンク）」はサービス開始から8年目を迎え、急成長に伴いコードベースが非常に大規模になっています。モノリシックなアーキテクチャでは複雑度を扱いきれないという課題に直面しており、現在、サービスの成長に耐えうる柔軟なシステムを再構築するため、モジュラーモノリス化を推進しています。
この変革期において、従来のAPI開発にとどまらず、DDDを強く意識した設計とモジュール境界の設定を行い、堅牢で保守性の高いアーキテクチャを共に構築していく仲間を求めています。今回の募集ポジションでは、このモジュラーモノリス化を推進しつつ、機能開発も実施していただくコアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。

【業務内容】
Go言語を用いたバックエンド開発全般を推進していただきます。特に、大規模トラフィックを扱うサービスの根幹に関わる重要なフェーズに携わっていただきます。

▼具体的な業務内容
・モジュラーモノリス化の推進と設計・実装
　- モジュール境界を意識した設計・実装、及び既存コードの再設計）DDD（ドメイン駆動設計）に基づいた堅牢なシステム設計
・パフォーマンス・スケーラビリティの向上
　- 大規模トラフィック（10,000rps超）に耐えうるAPI設計・実装
　- 非同期処理やキャッシュの積極的な活用、及びクエリのパフォーマンスチューニング
・技術的負債の解消
　- 大規模なリファクタリング、ライブラリのアップデートなど、サービスの持続的成長に繋がる施策の推進
・新規機能開発

【ポジションの魅力】
▼技術的チャレンジングな環境
機能追加だけではなく、サービスの根幹を担うモジュラーモノリス化という大規模なリアーキテクチャに、深く携われます。

▼設計力・リファクタリング力の向上
数万行のコードを数千行に再設計するような、高度な設計力とリファクタリングスキルが求められ、大きく成長できます。

▼プロダクト志向の開発
少数精鋭のチームで、ビジネスと技術の両視点から、アウトカムを最優先にしたプロダクト志向の開発をリードできます。

【開発環境】
▼Web
・言語：Go／TypeScript
・フレームワーク：Next.js（App Router）／Vue.js
・ツール：Datadog／Sentry／Google Analytics
・インフラ：AWS（ECS／Aurora／ElastiCache／S3／CloudFront／SQS／SNS など）／Firebase（FCM）
・CI／CD：GitHub Actions

▼モバイルアプリ
・言語／FW：Dart／Flutter
・ライブラリ：Riverpod／Flutter Hooks／dio／Freezed／Firebase
・CI／CD：Codemagic／GitHub Actions
・テスト：flutter_test

▼AI Tools
・Agent：Claude Code
・IDE：Cursor
・Workflow：Claude Code GitHub Actions

▼共通
・コード管理：GitHub
・ドキュメント管理：Notion
・プロジェクト管理：Notion
・コミュニケーションツール：Slack

【職務内容】
データで経営を導くアナリストを募集いたします
私たちはMAU600万人超、年間GMV数百億円規模のC2Cマーケットプレイス「SNKRDUNK（スニーカーダンク）」を企画・開発・運営しています。
「世界中が熱狂する次のマーケットプレイスをつくる」というミッションのもと、国内最大級のプラットフォームを起点に、BtoC事業、リアル店舗、さらには海外展開まで事業領域を拡大しています。

【募集の背景】
データドリブンな意思決定及び事業推進を目的として、様々な領域でのデータ活用の素地を整えていく体制を強化しております。
データ分析の重要度が増す中で、各部署と連携し課題探索からオーナーシップを持って課題解決していきたいという気概をお持ちの方にぜひジョインいただきたいです。

【具体的にお任せしたい業務】
例として以下の業務を想定しております。なおこれらは一例であり、優先順位と希望をもとに適宜議論を行なっています。

・月間600万人以上が利用する弊社C2Cプラットフォームの行動データに基づく課題特定、施策の立案
・KPI設計、施策の優先度付け
・広告費用対効果最大化のための実験計画・推進
・着荷数予測や、不正検知などの予測モデル開発
・データ分析チームの体制づくり
・データドリブンの文化の醸成

【分析環境】
・言語：SQL・Python
・DWH：BigQuery
・BI：Looker Studio
・その他：Google Colaboratory
・共通
　- コード管理：GitHub
　- ドキュメント管理：Notion
　- プロジェクト管理：GitHub Projects／Notion
　- コミュニケーションツール：Slack

【その他提供できる環境】
・サービス／プロダクトのアップデートが多く、データ分析組織としてやりがいのある課題が多い
・サービス拡大フェーズ
・CtoC特有の変動する価格データ　など

【働き方】
基本的に渋谷オフィスへの出社勤務となります
※状況に応じてリモートワークは応相談

【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
 実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること

【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。

【詳細】
担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外）

・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など

【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること

【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）

【開発言語・ツール】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion
その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC：BYOD（個人保有の端末を業務利用可能）

【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ（ECU）で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施

【コミュニケーション促進の取り組み】
▼スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など

【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。

『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。

『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など

【勤務地】	
基本はリモート勤務／場合により出張・出社あり
→関東圏以外の遠隔地に住む社員も在籍
→実験が必要な場合はオフィスで実施（プロジェクトによっては自宅で実施可）

【企業ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
 実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること

【部署のミッション】
経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く

【募集ポジションの責務】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発を実施していただきます。
また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリーダークラスとともに実施していただきます。
※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です。

全く新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを世に発信していくことの面白さ、そして急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会などの魅力があります。

▼詳細
機械学習エンジニアとして、ドメインの課題を解決し、新たな価値創造に繋がる技術開発を行っていただきます。
担当するフェーズ：
社外関係者との連携のもと、課題解決のための機械学習に関する要件定義、技術調査、開発・検証（運用保守は担当外）。

【具体的な仕事内容】
・様々なセンサデータを処理するアルゴリズムの開発
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化・最適化
・上記プロセスの文書による記録、スライドによる要約
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など

【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）

【配属部署】
AI開発部

【部署人数・メンバー構成など】
▼配属先
・配属先：AI開発部
・メンバー：15名程度（協業先からの出向者も含む）
　・3〜5名の小グループに分かれて活動

▼コミュニケーション促進の取り組み
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など

▼チームの雰囲気
・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む
・セミナーやレビュー会を通じた技術交流
・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く

【使用言語など】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack、Google Workspace、Notion
その他：Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi

【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ（ECU）で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施

【募集背景・課題】
当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。
自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム（外界の認識、モーションプランニング等）の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。
これまで実施してきたプロジェクトに加え、機械学習で解くべきタスクの多様化、カメラ映像以外の観測モダリティの増加などに取り組むプロジェクトを実施していくために、機械学習の知見を活かし、自律的に技術的な課題を発見し、成果創出まで遂行できる方を採用したいと考えております。

【クライアントとの開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。

『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。

『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。

【勤務地】
基本はリモート勤務（必要に応じて出社や出張あり）
→ 関東圏以外の遠隔地に住む社員も在籍
→ 実験が必要な場合はオフィスで実施（プロジェクトによっては自宅で実施可）

【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（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

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

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

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

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

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

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

【業務内容】
クラウドインフラ（PaaS活用）に関するプロジェクトを推進するプロジェクトリーダー・サブリーダーとして、以下いずれかのプロジェクトの推進をお任せします。
※プロジェクトは今までのご経験、ご希望を考慮して決定します。

▼案件例
（1）100万人超の金融系会員サイトの構築、保守（AWS）
24／365のミッションクリティカルなシステムの構築・保守を実施。IaaS中心に仕組みからPaaSを利用した仕組みへのマイグレーションを随時実施基盤の構築保守だけでなく、金融系に求められる高度なセキュリティ対応も担当。

（2）QR決済などのアクワイアリングシステムの導入に向けたコンサルティング（AWS）
パッケージシステムをAWS上で利用するための要件整理、構成検討などの上流工程を実施。またFISCやPCIDSSといった基準への適合チェックなども担当

（3）製造業向けIoTシステムの構築（AWS）
顧客が設置したセンサー情報の収集・見える化を実施。AWSを利用し、フルPaaSで構築。基盤系の提供だけでなく、アプリケーションも含め、ワンストップでご提供。

（4）建設業向けデータ共有システムの構築（Azure）
Azureを利用した設計情報の共有システムの構築。建設現場で利用するさまざまな設定情報を連携し、設計情報を一元管理できる仕組みの提供。基盤だけでなく、見える化を実現するアプリケーションもPaaSを活用して実現。

【業務の魅力】
・クラウドインフラに関するプロジェクトの提案～開発・運用保守まで一気通貫で対応いただけます。
・大規模システム・インフラ基盤に関わる案件が多く、リーダー・サブリーダとして案件の運営を行いながら、様々なクラウド活用の知見・経験を積むことが可能です。
・個別のSI案件だけでなく、新たなクラウドソリューションの企画立案やサービス提案等の機会も数多くあります。

【配属部門】
データ＆テクノロジーコンサルティング事業本部

【働き方について】
当社では、出社とテレワークを組み合わせたハイブリッドな勤務を全社推奨方針としており、フルリモートやリモート主体の勤務は実施しておりません。
※部署や携わるプロジェクトによって比率は変動します。

【正規雇用労働者の経験者採用比率】
2023年度：正規雇用労働者97人、経験者採用数48人（経験者採用比率49%）
2022年度：正規雇用労働者85人、経験者採用数37人（経験者採用比率44%）
2021年度：正規雇用労働者49人、経験者採用数11人（経験者採用比率22%）
公表日：2024年4月1日

【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。

【業務内容】
クラウドインフラ（IaaS活用）に関するプロジェクトを推進するプロジェクトリーダー・サブリーダーとして、以下いずれかのプロジェクトの推進をお任せします。
※プロジェクトは今までのご経験、ご希望を考慮して決定します。

▼案件例
（1）既存システム更改に伴うクラウドリフト（AWS）
システム更改を行うサーバーの仮想マシン払い出しから、ID認証、バックアップ／監視までの実装。またクラウド活用時のルール規約を策定や、AWS環境と社内環境を接続するためのネットワーク設計を実施。また定期的に顧客とのワークショップを実施、本番稼働および安定的な運用保守までをトータルサポート。

（2）クラウドインフラ基盤導入・構築運用保守（AWS）
社内システムと社外向けシステムのインフラ基盤領域における導入構築から保守運用までのトータルサポート。年数十案件にのぼるシステム導入要件に伴い、要件定義から設計構築テスト、保守運用までを対応。

（3）ETL（ファイル連携）システムの新規構築（AWS）
受発注データを社内基幹システムと連携するためのETLシステムの構築。サーバOSのEOL対応と既存システム基盤からの移行見伴い、AWS上でのシステム構築を実装。仮想マシンの払い出しからOSセットアップ、バックアップ／監視に加えてジョブやインターフェースの設定を実施。

（4）ID認証基盤のクラウドリフト（Azure）
Azureサブスクリプションの払い出しからネットワーク設計／設定、OSセットアップから認証基盤の構築、バックアップ／監視を実装。将来的なAzureの本格活用を見据えたガイドライン策定を実施。

▼業務の魅力
・クラウドインフラに関するプロジェクトの提案～開発・運用保守まで一気通貫で対応いただけます。
・大規模システム・インフラ基盤に関わる案件が多く、リーダー・サブリーダとして案件の運営を行いながら、様々なクラウド活用の知見・経験を積むことが可能です。
・個別のSI案件だけでなく、新たなクラウドソリューションの企画立案やサービス提案等の機会も数多くあります。

【配属部門】
サイバーセキュリティ&インテリジェント・オペレーション事業本部

【働き方について】
当社では、出社とテレワークを組み合わせたハイブリッドな勤務を全社推奨方針としており、フルリモートやリモート主体の勤務は実施しておりません。
※部署や携わるプロジェクトによって比率は変動します。

【正規雇用労働者の経験者採用比率】
2023年度：正規雇用労働者97人、経験者採用数48人（経験者採用比率49%）
2022年度：正規雇用労働者85人、経験者採用数37人（経験者採用比率44%）
2021年度：正規雇用労働者49人、経験者採用数11人（経験者採用比率22%）
公表日：2024年4月1日

【募集背景】
昨今のデータドリブンな意思決定の重要性が増す中、弊社ではデータエンジニアリング分野の強化が急務となっています。特に、ご自身の経験を活かして次世代のデータ分析基盤の設計・構築をリードしていただける、ジュニア層からミドル層のデータエンジニアを募集しています。
また、現在新規部門の体制強をに積極的に進めており、このタイミングでご入社いただくことで、弊社のデータ活用の中核を担う存在として、大きな影響力を持ってご活躍いただけます。

【本ポジションの魅力】
・当チームのプロジェクトの多くは顧客への提案（ビジネスの最上流）からプロジェクトを主導します。そのため、表面的な解決策ではなく、本質的な課題解決を通じて顧客の事業成長に直接貢献できます。
・最新のデータエンジニアリング技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
・分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
・経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
・経験豊富なシニアエンジニアと対等に技術ディスカッションできる環境があり、互いに高め合いながらスキルを磨けます。
・将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

【活動内容】
・プロジェクトマネジメント業務（PL／PM候補として）
　- クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義
　- プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり
　- チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理
・データエンジニアリング業務
　- クライアントのビジネス要件に基づくDWH／データレイクのアーキテクチャ設計・構築
　- スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用
　- dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築
　- 新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案

【活動事例】
・技術サービス：複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援（チーム：4名、期間：約1年半～継続中）
・運輸：帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援（チーム：2名、期間：約3年～継続中）
・小売：需要予測システムの基盤構築支援（チーム：3名、期間：約2年～継続中）

【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

【募集の背景】
※当社ではこの度、より独自で先端的な取り組みを積極的に推進し、将来のコアとなる技術基盤の確立を行うことを目的に「ポスドク制度」を新設します。ポスドク研究員の皆様には、ご自身の専門性を存分に発揮しながら新たなチャレンジに取り組んでいただき、当社の創薬研究に貢献いただくことはもちろん、対外発表にも積極的に取り組んでいただきます。

独自の抗体エンジニアリング技術や低中分子といった多様なモダリティにおける高度な研究基盤を有する当社では、早期から機械学習を創薬技術として取り込む試みを進めており、実際に臨床開発品となった候補分子が見いだされるなどの事業インパクトを実現し始めています。自社の創薬プラットフォームから高品質・多様かつ大量のデータが得られることが我々の競争力の源泉あり、このデータと機械学習技術を融合させることで今後さらなる価値創出の機会を見込んでいます。医薬品分子の創製に関わる機械学習技術の進歩は非常に早く、最先端の研究成果をいち早く捉え、創薬研究の加速に寄与する技術を同定し、活用していくことが重要になっています。このような背景から、既存技術の転用に留まらない独自かつ高度な機械学習技術の開発を行う機械学習分野のポスドク研究員※を求めています。

なお、本ポジションでは、ご自身の専門性を存分に発揮しながら、深い実務的課題意識に根差した新規な分子設計機械学習技術開発にフォーカスして取り組んでいただきます。成果に応じ、トップティアの国際会議もしくはジャーナルでの採択を目指した論文執筆を行い、社内で進行する実際の医薬品創出プロジェクトへの応用可能性も検討していきます。

【仕事内容】
▼ご本人の希望やこれまでの経験・スキルに応じて以下のような研究に取り組んでいただきます。
・医薬品分子設計に必要な機械学習技術の開発（分子表現学習、構造予測、分子・配座生成、物性／活性予測、データ効率改善、等。この限りではなく、自由な発想による研究成果創出を期待します）
・開発した技術に関する論文投稿／学会発表

開発を進めているスマートフォン向けタイトルにおいて、アウトゲームのサーバサイドの機能実装を担当していただきます。

アウトゲームのサーバサイドの開発業務
・設計作業、機能実装、検証作業、フィードバック対応

【募集の背景】
中外製薬では、独自のモダリティ技術と疾患作用機序に基づいた創薬コンセプトを組み合わせることで、革新的な医薬品を連続的に創出し、アンメットメディカルニーズに対するソリューションを提供すべくチャレンジを続けています。限りあるリソースの中で患者さんに新薬を迅速に届けるためには、社内で走る数多くの創薬プロジェクトを効率よく推進していく必要があります。2023年に稼働を開始した研究所・中外ライフサイエンスパーク横浜（中外LSP横浜）では、日々膨大な数のサンプルやデータを扱いながら、多様な実験やデータ解析を行っていますが、創薬プロセスの効率化による中外LSP横浜全体の研究アウトプットのさらなる増強を目指しています。創薬研究の加速に向けて、研究の流れや全体像を理解したうえで、各研究員と連携を取りながら研究業務効率化のニーズを把握し、機器間連携・データフローの最適化・実験自動実施システム等を実現するラボオートメーションの強化・推進が強く求められています。

【仕事内容】
・各研究員との連携を通じた、ウェット実験業務のボトルネックや改善点の抽出、並びに実験の自動化に向けた要件定義
・サンプルやデータの流れを考慮した上での、複数機器の連携を含む研究システムのグランドデザイン
・自動化技術の調査、導入や開発、並びに新業務プロセスの設計・要件定義
・タンパク質や抗体調製、化合物を用いた薬効薬理試験、化合物の合成など、多様な分子生物学・生化学・化学関連実験の自動化システム構築のため、各種機器やシステムへの理解はもちろん、各種実験のプロトコールに対する理解、さらには柔軟な発想や創意工夫が求められるポジションです。

【職種の魅力】
当社の研究本部では各研究員からのボトムアップ型の提案を推奨する文化があります。「患者さんのため」に結び付くことであれば、自ら声を上げるなど行動を起こすことで議論や検討を重ねプロジェクト化する等、挑戦ができる環境です。個々人のケイパビリティを最大限活かしつつ成長を促す環境が備わっています。

【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。

【Divisionのミッション・ビジョン】
先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献

【Unitのミッション・ビジョン】
最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化

【募集背景】
・大規模データ基盤構築／運用において、実装力を持つ若手エンジニアを増員
・将来のリーダー候補となる人材を育成

【業務内容】
▼案件イメージ
・分析基盤構築：KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者：ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当／分析担当など
・アクセスログ収集基盤構築：KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当／分析担当など
・配信基盤構築：KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者：KDDIのマーケティング施策担当など

▼ポジションの期待役割
データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義／設計／開発／運用​
(案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​
例）上長指示のもと、以下のような業務を遂行
・データ基盤の詳細設計〜実装
・技術的課題の特定・改善
・技術的な顧客コミュニケーション
・進捗管理・タスク管理

▼具体的な業務内容
・要件整理〜仕様作成
・Spark／Databricks／BigQuery／ Snowflake／Python／SQLなどを用いた各種設計・開発
　・ETL／ELT設計・開発
　・DWH→BI連携設計・開発
　・CI／CD環境設計・構築
・テスト／障害一次対応
・ドキュメンテーション

▼ 1日の流れ（例）
AM：実装
PM：テスト → 調査 → BI連携／資料更新

【キャリアイメージ（次の役割までの担当範囲）】
・案件サブリーダー
・実装 → 詳細設計 → 顧客技術会話へ領域拡大

【組織魅力】
▼組織特徴
・大規模データ × アジャイルでビジネス価値を実装
・KDDIの膨大なデータを扱うため手触りと技術幅が大きい
・データアーキ×PM×コンサルが融合した環境
・最新技術に触れながら基盤構築スキルを習得
・リーダーに近い位置で学べる
・手を動かしながら成長できる

【勤務地】
リモートワークと出社のハイブリット

【Divisionのミッション・ビジョン】
先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献

【Unitのミッション・ビジョン】
最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化

【募集背景】
KDDIグループ内外におけるData × AI プロジェクト拡大に伴い、設計〜実装を自走できる主担当（サブリーダー） を増員

【業務内容】
▼案件イメージ
・分析基盤構築
KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者：ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当／分析担当など
・アクセスログ収集基盤構築
KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者：KDDIのマーケティング施策担当／分析担当など
・配信基盤構築
KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者：KDDIのマーケティング施策担当など

▼ポジションの期待役割
データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義／設計／開発／運用​まで

例）以下の業務の主担当
・データ基盤の詳細設計〜実装
・技術的課題の特定・改善
・技術的な顧客コミュニケーション
・サブPMとして進捗・タスク管理

▼具体的な業務内容
・要件整理〜仕様作成
・Spark／Databricks／BigQuery／Snowflake／Python／SQLなどを用いた各種設計・開発
　- ETL／ELT設計・開発
　- DWH→BI連携設計・開発
　- CI／CD環境設計・構築
・問題切り分け〜改善提案
・技術選定／PoC
・ドキュメンテーション

▼ 1日の流れ（例）
AM：要件整理／設計補助→実装
PM：レビュー／顧客折衝 → 次アクション定義

【キャリアイメージ（次の役割までの担当範囲）】
・案件リード
・要件定義／アーキ設計／PJ推進へスコープ拡大

【組織魅力】
▼組織特徴
・リーダー直下でスキルアップでき、技術—要件の両面経験が積める
・最新技術（Snowflake／Databricks／CI・IaC）に触れられる
・顧客コミュニケーションと技術の両輪で成長可能

【勤務地】
リモートワークと出社のハイブリット

【Divisionのミッション・ビジョン】
先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献

【Unitのミッション・ビジョン】
最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化

【募集背景】
Data × AI 活用が高度化／事業貢献が求められる中、大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため

【業務内容】
▼案件イメージ
・分析基盤構築：KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者：ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当／分析担当など
・アクセスログ収集基盤構築：KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者：KDDIのマーケティング施策担当／分析担当など
・配信基盤構築：KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者：KDDIのマーケティング施策担当など

▼ ポジションの期待役割
※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​
・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義／設計／開発／運用​
・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​
・アジャイル開発／ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​
・顧客との折衝／リレーションの確立​

▼ 具体的な業務内容
・要件定義、基本設計、アーキ設計
・ETL／ELT 設計・実装
・Spark／Databricks／BigQuery／Snowflake
・CI／CD 〜運用
・技術選定／PoC
・ドキュメンテーション

▼ 1日の流れ（例）
AM：顧客定例 → 要件深掘り／設計レビュー
PM：実装レビュー／PM 連携 → Doc整備

【キャリアイメージ（次の役割までの担当範囲）】
・プロジェクトアーキ統括／複数PJリード
・中期的には Data Architect／Tech Lead／EM へ展開可能

【組織魅力】
▼組織特徴
・大規模データ × アジャイルでビジネス価値を実装
・KDDIの膨大なデータを扱うため手触りと技術幅が大きい
・データアーキ×PM×コンサルが融合した環境

【勤務地】
リモートワークと出社のハイブリット

【Divisionのミッション・ビジョン】
・ミッション：最高の顧客/従業員体験を提供し、パーソナル事業の成長に貢献
・ビジョン：パーソナル事業のNo.1パートナー

【Unitのミッション・ビジョン】
・ミッション：データ×業務改革を武器に代理店コンサルが可能な営業組織の実現する
・ビジョン：顧客業務をEndToEndで抑え、強み・弱みを把握することで、全体最適化に向けたアクション検討ができている

【募集背景】
KDDIグループのAIドリブン経営を前進させるため、営業・代理店などの“現場”に深く入り込み、データと生成AIで業務を変えるプロジェクトが拡大しています。
ダッシュボードによる意思決定の標準化や「データの民主化」を起点に、オペレーティングモデルの再設計へとフェーズが進んでいます。
そのため、現場とともに課題を見立て、構想策定から実装・定着まで一貫してリードし、変化を成果へとつなげる業務変革コンサルタントを募集しています。

【業務内容】
▼期待役割
顧客の業務課題をデータとAIで可視化し、業務・システムの再設計や改善提案の実行を通じて、業務変革の実現を支援する。

▼案件イメージ　
※ご経験・志向に応じて最適な案件へアサインします
・営業：従業員起点の業務改革におけるデータ活用支援
・商品開発：顧客接点最適化に向けたサービス企画支援
・コールセンター：生成AIを活用した標準化・定着支援（数万人規模）

▼具体的な業務内容
まずはご経験を活かしやすい領域から、上位メンバーと一緒にプロジェクトを進めていただきます。
習熟度に応じて任せる幅を広げていただけます
・現状分析・課題整理支援：顧客の業務プロセスを把握し、現状整理や課題抽出に取り組む。
・業務・システム再設計支援：AI／データ活用を前提とした業務プロセスやシステム再設計の検討に参加し、資料作成や調査・分析を行う。
・施策実行・定着化支援：決定した施策の実行に向け、関係者との調整や進行管理、業務への定着化をサポートする。

▼本ポジションの魅力
・一貫した変革支援：構想〜実装〜定着まで一貫してリードできるため、本質的な業務変革を推進できます。
・豊富なアセット：KDDIのデータ基盤・アクセンチュアのナレッジを活かし、現実的かつ高精度な施策を展開できます。
・顧客密着スタイル：現場に入り込み、定着・内製化まで伴走。顧客との信頼関係を築きながら中長期的な価値提供が可能です。

▼業務比率
施策実行・運用推進50％／課題整理・改善検討30％／定着支援・ドキュメンテーション20％

▼1日の流れ
午前は課題整理や施策準備、午後は実装・運用対応・顧客フォローなど実行中心に推進

【キャリアイメージ】
・1～2年目：プロジェクトリーダーのもとで、顧客業務の可視化や課題整理、データ／AIを活用した業務・システム再設計などの実行を担い、現場支援を通じて変革プロジェクトの進め方を学んでいただきます。
・3年目以降：業務変革プロジェクトの中心メンバーとして、施策立案から定着までを主体的に推進し、複数案件をリードするサブチームリードへのステップアップを目指していただきます。

【組織魅力】
▼メンバーの経歴
・大手コンサル出身で複数業界の業務改革~システム導入を経験がるPM
・データ活用領域で10年以上の実績があるデータサイエンティスト
・システム開発、テクノロジーコンサルティングの経験が豊富なアーキテクト

▼組織の特徴
・生成AIなどの先端技術を活用し、業務変革を現場レベルで実行・定着まで支援
・KDDI × アクセンチュアの合弁企業として、豊富なデータと技術資産を活用可能
・複眼的なレビュー体制／情報共有文化／職種横断のチーム体制が強み

【勤務地】
リモートワークと出社のハイブリット
※2025年12月に高輪ゲートウェイに移転予定

【募集背景】
当社は現在、事業拡大を経て第二成長フェーズに入り、これまでの拡張期から自立した事業運営へと移行する段階にあります。これまでは上層部の出向者を中心に事業を推進してきましたが、今後は上層部を内製化し、より主体的且つ持続的に成長できる体制を実現したいと考えています。

一方、現状の組織課題としては、事業を中長期視点で捉え、現場と経営の間に立って事業運営を主体的に意思決定・推進できる人材層が十分に整っていない状況があり、短期的なリソース補完ではなく、将来の事業成長を見据えた事業運営の中核を担う人材を育成していくことが必要です。

こうした背景から将来的な部長・本部長クラスを担っていただくことを見据えた幹部候補の採用を行っています。

【ミッション】
ライフデザイン領域の課題解決と変革をリードし、​データ・AI活用による​ 未来志向のサービス・ビジネス創出を牽引する

ライフデザイン領域において、事業・施策の意思決定を支えるデータ活用推進の中核人材としての役割を担っていただきます。

事業部門の役員、部長陣と一体となりながら、トップライン成長および付加価値ARPU向上に向けた施策検討・改善を、データの観点からリードしていただきます。
単なる分析やレポーティングに留まらず、各施策・サービスにおける意思決定の前提や判断基準を整理し、データを起点とした意思決定プロセスの設計・高度化を担っていただきます。

【案件事例】
・決済サービスにおける顧客ニーズの可視化・セグメント分析による施策最適化
・サブスクリプションサービスにおける特典ROI算出を通じた費用対効果改善
・金融サービスにおけるモデルを用いた与信高度化

【業務内容】
・意思決定ポイント・KPIの設計、および評価軸の整理
・施策のGO／NO-GO判断に接続するデータ分析・示唆出し
・退会率、純増、ARPU等をテーマとした施策改善PDCAの推進
・大型施策・キャンペーン等の影響把握と改善提案
・分析・運用プロセスの改善、効率化（生成AI活用を含む）
・事業部門（部長クラス）と連携した意思決定プロセスの設計・改善
※ 分析実装やモデル開発は、データサイエンティスト／エンジニアと役割分担しながら進めます。

【本ポジションの魅力】
▼「人を動かす分析」に集中できる環境
分析結果を出すこと自体がゴールではなく、意思決定と施策改善を前に進めることが成果です。 経営層・事業部長クラスとの相対経験を通じて、経営視点での課題設定力を高めることができます。

▼数千万ユーザ規模の意思決定への関与
数千万ユーザ規模の行動データをもとに、日次のKPIモニタリングから数十億円規模の施策判断まで、事業成果を左右する意思決定に深く関与します。分析の設計・解釈次第で意思決定の質が大きく変わるため、単なる集計ではなく「どう判断を変えるか」まで踏み込む経験を積むことができます。

▼Think Beyondなカルチャー
前例にとらわれることなく、本質的な課題設定や改善提案が期待・歓迎される文化です。生成AIを積極的に活用し、業務そのものや分析・運用プロセスを継続的に進化させることで、生産性と意思決定の品質向上を組織的に推進しています。

【キャリアイメージ】
▼キャリアパスの一例
・1〜2年目：チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する
・3年目以降：チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む
・その後：部門全体の戦略立案・売上／利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

▼身につく経験
・経営層・事業部長クラスとの相対経験を通じた、経営視点での課題設定力
・数千万ユーザ規模のデータを用いた、分析設計・施策実行・効果検証までの一気通貫経験
・高い専門性を持つメンバー（データサイエンティスト、エンジニア等）をリードするマネジメント経験
・KDDIグループの多様なサービス・事業領域における変革推進経験

【勤務地】
・リモートワークと出社のハイブリット
・転勤：無

【募集の背景】
創薬研究における標的探索、新規プロジェクトの創出に関連する技術基盤、ケイパビリティーを強化するため

【仕事内容】
▼バイオロジ―基盤技術の確立と応用に向けた研究企画と検証実験の遂行、創薬および技術プロジェクトの立案と推進において、以下の研究を推進する
・細胞株や初代培養細胞、iPSC、オルガノイドなどの高次細胞培養、分化技術の開発
・ゲノム編集技術等を適用した摂動と細胞機能や分化、再生に係る遺伝子発現制御ネットワークの解析と関連技術の確立
・社内外のデータベースやナレッジに基づく標的探索と独創的な創薬プロジェクトの企画立案。バリデーション実験基盤の整備

【募集要項】
自社プロダクト開発・専門業務型裁量労働制／年間休日127日

【募集背景】
UUUMでは現在、主力プラットフォームである「UUUM ONE for Creators（クリエイター向け）」および「Influencer PORT（広告主向け）」の開発を推進しており、自社開発による共通基盤の上に多様なプロダクトを展開していくプラットフォームビジネスの実現を目指しています。

その実現に向けて、可用性やスケーラビリティが求められる共通基盤の開発とスピード感をもってリリースまで持っていく各種サービスの開発という、異なる性質の開発を高いレベルで両立させる必要があります。
さらに、社内で運用する複数のシステム間の連携に加え、YouTubeやMetaなど外部プラットフォームとの接続も多く、技術的な難易度・影響範囲ともに広範です。

こうした複雑さや難易度の高さに対して、プロダクトマネージャーや開発メンバーとの密なコミュニケーション、ドキュメンテーションによるスムーズな意思疎通、そして各個人が状況に応じた判断力やリーダーシップが重要となります。

更なる成長を目指しているフェーズだからこそ、技術・ドメインの両面に深く入り込みながら、複雑な課題を咀嚼し自律的に推進いただくことが可能であり、サービスの未来を一緒に形作っていく役割となります。

【業務内容】
・クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発
・多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み
・開発しているシステムの運用と保守
・さらなる新規プロダクトの開発

【仕事の魅力】
・プロダクトの急成長期に深く関われる
開発成長フェーズだからこそ、技術選定や設計といった技術的な根幹はもちろん、チームの開発プロセスやタスク管理手法についても深く関与できます。
PdMや他職種と密に連携しながら、要件定義・仕様策定といった上流からプロダクト全体の意思決定に参加できる、裁量の大きいポジションです。

・社会にインパクトを与えるものづくりができる
クリエイターと広告主をつなぐ自社サービスを技術で支え、クリエイターの収益機会や企業の最適なインフルエンサー発掘を実現します。
このプロダクトを通じて自分の実装がユーザーの成果や成功に直結するプロダクトに関われる実感を得られる環境です。
また、社内外のシステム連携やデータ処理など難易度の高い技術課題にも挑戦できる環境が整っており、表面的な開発ではなく、課題の本質に向き合うエンジニアリングが求められます。

・成果を出すための文化作りを主導できる
開発チームは週次のふりかえりを通じて、課題を解決し成長しています。この改善のサイクルを通じてチームの生産性を高めていく役割をメンバー全員に期待しています。
コードレビューやテストの文化も根付いていますが、それらをさらに発展させ、品質とスピードを両立するチームづくりを担っていただきます。

【開発環境・使用技術】
・アプリケーション
　- バックエンド：Ruby on Rails
　- フロントエンド：TypeScript／React（Next.js）
　- インフラ：AWS／Vercel
・データ基盤
　- インフラ：GCP（BigQuery／Cloud Composer／Dataflow／VertexAI）
　- Python
・CI／CD：CircleCI／GitHub Actions
・ツール系：Docker／Terraform
・モニタリング：CloudWatch／Sentry
・ドキュメント／Issue 管理：Github Issues／Github Projects／Notion
・コミュニケーション：Slack／Google Meet

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

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

【楽天・事業について】
楽天グループは、「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」ことをミッションとしています。
ユーザーや取引先企業へ満足度の高いサービスを提供するとともに、多くの人々の成長を後押しすることで、社会を変革し豊かにしていきます。そのような企業理念のもと、日本最大級のオンラインショッピングモール「楽天市場」、オンライン旅行サービス「楽天トラベル」、ゴルファー向けのオンライン予約サービス「楽天GORA」など、70以上の多様なサービスを提供しています。

【部署・サービスについて】
楽天トラベルは、楽天グループの中核サービスとして、国内外の旅行者に多彩な旅の体験を提供するオンライン旅行サービスです。「旅を通じて人々の暮らしを豊かにすること」をゴールに、日本最大級のオンライン旅行会社として成長を続け、世界中のお客さまに新たな旅の価値をお届けしています。
その中で、マーケティング部門は、最適なマーケティング手法を通じて楽天トラベルの価値を国内外の旅行者にわかりやすく伝え、ファンを増やす活動を通じて、日本の旅行者はもちろん、世界中の旅行者に楽天トラベルのファンになっていただくことを目標としています。

【募集背景】
楽天トラベルでは、ユーザーが理想のホテルを見つけ、予約するまでの意思決定をサポートするあらゆる情報を「コンテンツ」と定義し、その質と量の向上、および効果的な情報伝達に日々取り組んでいます。旅行記事作成やSNS投稿はもちろんのこと、ユーザーレビュー、各ホテルが投稿する記事、写真、地理情報など、多岐にわたる情報が我々のコンテンツのスコープです。
近年、オンライントラベルエージェント業界ではAIの重要性が急速に高まっています。優れたAIサービスには、AIが参照する高品質なコンテンツが不可欠です。そのため、私たちはこれまで以上にコンテンツの拡充に注力し、AI時代においても業界をリードするサービスの提供を目指しています。
今回募集するポジションは、この取り組みを推進する重要な役割を担います。特に、ユーザーレビューやホテルブログ投稿といったUGC（User Generated Content）の質と量を最大化し、それらを効果的に活用していくことがミッションとなります。

【魅力】
▼事業または組織フェーズの魅力
日本最大級に成長した旅行サービスであり、多くの旅行者にインパクトを与えられる仕事であり、かつAIによって劇的に変化が起きているフェーズであるため、日々新しいテクノロジーへの挑戦をスピード感をもって体感できる環境です。

▼裁量権や組織カルチャーの魅力
Get things Doneのスピリットが組織に浸透しており、自発的に仕事を起案し、裁量を任されながらプロダクト、事業を自らリーダーシップをもって動かしていける風土です。

▼キャリアステップ（得られるスキルやキャリアパス）
CRMやデジタルマーケティンスペシャリスト、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、デザイナーなど社内の多様なスキル・経験を持ったメンバーと切磋琢磨しながら、コンテンツマーケティング、キャンペーン設計、プロダクトデザインなど多様なマーケティングスキルを身に付けることができます。将来的にはコンテンツ分野全体の戦略を考えるマネジメントや、他のマーケティング部門への挑戦など様々なキャリアパスが考えられます。

▼競合他社との差別化
楽天市場、楽天カード、楽天モバイルなど楽天の様々なサービスや楽天会員データを活用した世界的にも稀有な大規模データを扱ったマーケティングにチャレンジすることが可能です。
内製カルチャーが根付いており、エンジニア、データサイエンティスト、デザイナー等は社内に在籍しています。これらのスペシャリストと近しい距離でスピード感をもってダイナミックなモノづくりを体験できます。

【業務内容】
具体的には、UGCコンテンツプロデューサーとして、以下2つのUGC（User Generated Content）の質と量の改善および活用促進を担います。

1．ホテル宿泊者のユーザー投稿レビュー関連
・楽天トラベルを通じて宿泊施設に宿泊したユーザーに対して、ユーザーレビューの投稿を促し、その質と量を最大化するあらゆる施策の企画および推進します。
（例：投稿インセンティブ設計とPDCA推進、季節の投稿キャンペーン実施、個別ホテルがユーザーレビューを促進できるキャンペーンやサービスの設計や推進、投稿されたレビューの数や内容と貢献度の定量化およびそのモニタリングと改善PDCAの推進など）
・ユーザーが求めているユーザーレビューを調査し、あるべきユーザーレビューの体験シナリオを定義。それに基づくレビュープロダクトのUI改善をリードします。
・影響力のあるレビュアーの発掘、獲得や育成を図ります。

2．宿泊施設が楽天トラベル内に投稿するコンテンツ関連
・楽天トラベルが持つ宿泊施設が楽天トラベルにコンテンツを投稿できる機能を利用して、ユーザーが必要とするコンテンツを日本全国の宿泊施設に投稿してもらうための企画、キャンペーン、露出設計の企画推進を行います（例：オールインクルーシブ等のトレンドをキャッチし、オールインクルーシブにまつわる記事の掲載を促しそれらをキュレーションしてコンテンツ化し集客の増大を図る　など）

【働く環境】
▼組織構成
・マーケティング部：約70名
・コンテンツ・マーケティンググループ：6名　マネージャー（1名）、アシスタントマネージャー（1名）、メンバー（4名）
・年齢層：20代から40代まで幅広く多様
・新卒中途比率：新卒（3名）、中途（3名）※マネージャー、アシスタントマネージャーは中途入社です。
・本ポジションにおける業務上の主なコミュニケーション言語は日本語を想定しています。

▼中途入社者のバックグラウンド
・求人サイトのSEO担当者
・中古車ECのウェブディレクター兼デジタルマーケター
・書籍雑誌の編集者

▼活躍をしている中途入社者のキャリアパス実例
・配属後1年でマーケティング部の別グループのアシスタントマネージャーへ昇進

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

【楽天・事業について】
Global Ad Technology統括部（GATD）では楽天の広告関連事業全般の技術面を担っています。日本、シンガポール、インド、中国、英国と5か国にまたがる多国籍な部門であり、蓄積された膨大なデータを利用し、社内の各部門を横断して広くサポートしています。

【部署・サービスについて】
私たちの使命は、広告配信、オーディエンス管理、トラッキング、レポーティング、Data Syncプラットフォームなど膨大なデータに基づくマーケティングソリューションを提供することで、社内外のステークホルダーをエンパワーすることです。私たちのチームでは、ビッグデータの処理システムをはじめ、高トラフィックかつ大規模な広告アプリケーションやプラットフォームといった幅広い技術に挑戦することができます。また、外部の広告プラットフォームとも連携しているため、最新のデジタル広告、広告プラットフォームに携わることができます。

プラットフォームに関する包括的な知識を持ち、複数のプラットフォームコンポーネントを組み合わせてビジネス要件に対してトータルソリューションを提供するポジションが存在します。
私達のチームでは、楽天市場を含む、楽天全体のサービスで広く使われる広告配信プラットフォームの開発・運用を行っています。数万QPSといった高トラフィックを100ms以下の低レイテンシーで応答するサーバーや、月間数百億規模の膨大なログデータを処理するバックエンドシステム、管理画面などのシステムから構成されています。

【募集背景】
AIの実用化により、広告配信における意思決定の高速化・高度化が進み、プラットフォーム間の競争は一層激化しています。我々の広告配信プラットフォーム（RUNA）はその中で、価格最適化・広告パフォーマンス最大化・クリエイティブ最適化を核とするコアアルゴリズムの内製強化によって差別化を図るフェーズにあります。加えて、楽天グループ内でのRUNA活用は拡大を続けており、配信規模とユースケースの多様化に伴い、モデルの汎化性、実験速度（A／Bテスト）と運用の信頼性の強化が求められています。こうした外部環境の変化と内部需要の拡大に対応し、仮説設計からモデリング、オンライン実装、評価・改善までを一気通貫で推進できるデータサイエンティストを募集します。

【業務内容】
・配信最適化に関する問題定義とKPI／評価指標の設計、可観測性（ダッシュボード・アラート）の整備
・価格最適化、CTR／CVR・価値予測、クリエイティブ最適化に向けたデータ前処理・特徴量設計・モデリングとオフライン評価（シミュレーション含む）
・オンライン実装と実験設計：A／Bテスト／バンディット、キャリブレーション、ロールアウト戦略の策定と効果検証・継続改善
・本番運用・MLOps：学習／推論パイプラインの構築、監視・ドリフト検知、モデル更新・自動ロールバック、品質／プライバシーガバナンス対応
・社内ステークホルダー（プロダクト・エンジニア・営業／運用）との連携による要件定義、意思決定支援、ドキュメンテーションとナレッジ共有

【働く環境】
▼開発チーム人数
約20名（SRE、Backend／Frontend、Data、SDK、QA）

▼開発環境
・Google Cloud Platfor（GKE、 Dataflow、Cloud PubSub、BigQuery、Cloud SQL）
・Aerospike
・Terraform
・Ansible
・Python
・Go

▼関連システム、広告プロダクト
・Ad Platform／DMP／Data feed／広告効果計測／Pixel tag
・リスティング広告、ディスプレイ広告、動画広告、Google shopping広告 

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

【仕事についての詳細】
データ戦略局は、サイバーエージェントグループ内の複数の事業部やグループ会社に対して、データ活用を支援する横断組織です。データ基盤の構築・運用から、分析環境の整備、意思決定支援に至るまで幅広く伴走しています。各メンバーがそれぞれの専門性を活かしながら、相互に連携し、横断的な価値提供を行っています。

【業務内容】
データを活用した事業課題の発見と意思決定支援を担っていただくポジションです。
単なる分析作業に留まらず、以下のような業務を一貫してリードいただきます。

・戦略立案支援：既存戦略のレビューと、理想戦略とのGAP分析を通じた事業部の成長支援
・課題発見と施策提案：問いの設計から施策の企画・効果検証までを事業部と伴走
・ログ・データ設計支援：データ収集・整備に関する要件定義や設計レビュー
・モニタリング環境の整備：KPI設計・データ取得設計・可視化設計を通じた仕組み化

【ポジションの魅力】
▼データとビジネスをつなぐ「翻訳者」的ポジション
単なる分析作業者ではなく、課題設定や意思決定の場に踏み込む上流工程に関与できます。

▼環境設計からアウトプットまで一気通貫で携われる
ログ設計、データ整備、可視化、意思決定支援まで、一貫したプロセス設計が可能です。

▼経営や現場に近い意思決定に関与できる
事業責任者とも近い距離で連携しながら、成果につながるアウトプットを追求します。

▼AIや生成系技術を含む次世代のデータ利活用にも挑戦可
生成AIやLLMの活用を見据えたデータ環境整備やログ設計など最前線の取り組みに携われます。

【部署について】
データ活用を行っている部署はサイバーエージェントグループ内に複数存在しますが、データ戦略局は特にスタートアップ系事業部を中心に、横断的にデータ活用を支援する専門組織です。
事業部の成長を支えるパートナーとして、以下のような業務を担っていただきます。

・KPI改善に向けた施策提案〜効果検証〜実行支援を、事業部と密に連携しながら推進
・ログ設計やデータ取得要件の整理など、エンジニアと協業して実装フェーズもリード
・可視化・分析レポートの提供に加え、事業部側での自走化や教育支援も実施
・分析の属人化を防ぎ、再現性や汎用性のある仕組みづくりにも積極的に取り組む

【技術スタックと開発環境】
▼主な使用技術・言語
・SQL（BigQuery 等）
・Python
・Google Apps Script
・JavaScript／JSON

▼BI・可視化ツール
・Looker Studio
・Tableau
・Google Spreadsheet

▼その他ツール
・GitHub
・Slack
・Notion
・Google Analytics／Google Tag Manager

※勤務形態：出社＆リモートのハイブリッド勤務（週3日以上出社必須）