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

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

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

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

【なぜHelpfeelが取り組むのか】
Helpfeelは、900サイトに対して、自己解決率向上や受電削減に向けたナレッジ改善を支援してきました。単にツールを提供するだけでなく、顧客の業績貢献に向き合いながらナレッジ改善に深く入り込んできた経験が、AI-Ready化の伴走における私たちの強みです。
特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与が私たちの強みです。
コールセンターでは今、AIによるオートパイロット化が始まっています。現状は人件費が大半を占めるコスト構造ですが、ナレッジデータを正しく整備しAIを段階的に活用することで、そのコスト構造そのものを抜本的に変えられます。
Helpfeelでは、コールセンターのAI活用を、ナレッジ検索・自己解決の基盤整備から、通話支援、AIによる一次応答、最終的なオートパイロット化へと段階的に進めるロードマップとして捉えています。
ナレッジ基盤整備・自己解決の強化 → 通話支援・チケット管理によるオペレーター支援 → ボイス／チャットエージェントによる一次応答 → オートパイロット化
最終的にはコールセンターのほぼすべての対応をAIが担い、人は例外対応のみ——この状態を実現することで、顧客企業のPLに直接インパクトを与えます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
リモートワーク可（顧客訪問をお願いすることがあります）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【勤務地】
※基本出社（状況に応じてリモート可／出張可能性あり）

【業務内容の変更】
変更の可能性なし

【はじめに】
「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？」
現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？

当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。

【募集背景】
「AIツールを使いこなす技術」と「ビジネス課題を解く力」を掛け合わせ、データ利活用の次世代を担うメンバーを募集します。
昨今、ChatGPTなどの生成AIやローコードツールの急速な普及により、データの集計や定型レポートの作成、簡易的なプログラミングといった「作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これに伴い、データアナリストに求められる役割も大きな転換期を迎えています。

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

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

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

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

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

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

▼具体的な業務内容
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

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

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

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

3．『約7割が直接対話』顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

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

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

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

（3）ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
（※取引実績100社以上）

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

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

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

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

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

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

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

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

【はじめに】
「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？」
現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？

当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。

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

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

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

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

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

【仕事内容】
データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH／データマート／ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。

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

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

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

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

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

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

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

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

（3）ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
（※取引実績100社以上）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【職務内容】
当社の基幹サイトのプロダクトマネジメントをお任せします。

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

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

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

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

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

【勤務地】
大阪府／東京都

【職務内容】
当社の基幹サイトのプロダクトマネジメントをお任せします。

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

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

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

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

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

【勤務地】
大阪府／東京都

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

【ELYZAについて】
ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、先端技術の研究と実用化の両輪で活動しています。NLP・LLM領域にいち早く研究投資し、2020年の「ELYZA DIGEST」に始まり、「Llama-ELYZA-JP」シリーズや医療特化モデル、Diffusion Model など日本語モデルの研究成果を発表してきました。
これまで培ったLLM技術を中核としつつ、VLM/VLAや音声基盤モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと挑戦幅を広げています。得られた知見を広く社会に還元すること、そしてソリューション事業やプロダクト事業と連携し、先端技術を社会実装につなげていくことを目指しています。

【募集背景】
現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発はモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。
それに伴い、研究経験に裏打ちされた「技術的理解」と、アイデアを形にする「実装力」を兼ね備えたリサーチエンジニアの役割がより一層大きくなっています。そこでELYZAでは、そのいずれか、あるいは両方に強みを持ち、研究とエンジニアリングの両面で専門性のさらなる向上を志向される方を募集しています。

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

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

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

【開発環境】
セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。

・開発言語：Python、（Shell Script）
・インフラ：Azure、Google Cloud、AWS、ABCI
・コンテナ基盤：Docker、Singularity
・機械学習関連ツール：Hugging Face、W&B
・ドキュメント・バックログ管理：Notion
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack、Google Meet、Discord

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

【リモートワークについて】
▼リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
ELYZAはリモートワークを福利厚生ではなく、「成果を最大化するための手段」と捉えています。成果という目的に向けて、働き方は状況に応じて個人やチームの判断に委ねています。
北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、出社メインの人など、多様な働き方を実現しています。
また同時に、メンバーのコミュニケーション促進のための出社推奨日を設けるなど、各々が負担のない範囲で交流・相互理解を深める工夫をしています。

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

【募集背景】
ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進しています。研究成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することがミッションです。
これまで培ったテキストベースのLLM技術を土台とし、LLMと音声基盤モデルの融合領域に挑戦幅を広げています。音声対話・音声認識・音声合成といった音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組み、より自然で直感的なAIインタラクションの実現を目指しています。
これら、LLMの知見と音声技術を統合する新たなモデル開発において、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。

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

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

【本ポジションの魅力】
研究と社会実装の狭間で、先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。

・国内では先駆的なポジションで音声基盤モデルの研究開発に本格的に挑戦できる
・KDDIグループとの提携により、国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発をリードできる
・事業サイドと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる
・高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる

【開発環境】
セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。

・開発言語：Python,、（Shell Script）
・インフラ：Azure、Google Cloud、AWS、ABCI
・コンテナ基盤：Docker、Singularity
・機械学習関連ツール：Hugging Face、W&B
・ドキュメント・バックログ管理：Notion
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack、Google Meet、Discord

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

【リモートワークについて】
▼リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
ELYZAはリモートワークを福利厚生ではなく、「成果を最大化するための手段」と捉えています。成果という目的に向けて、働き方は状況に応じて個人やチームの判断に委ねています。
北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、出社メインの人など、多様な働き方を実現しています。
また同時に、メンバーのコミュニケーション促進のための出社推奨日を設けるなど、各々が負担のない範囲で交流・相互理解を深める工夫をしています。

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

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

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

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

【配属先組織構成】
事業戦略部　技術グループ
担当部長兼課長1名、兼務メンバー7名

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

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※リモート勤務可

【このポジションについて】
社内では、本気AI、AI Driven School、YouTubeコンテンツ制作など、複数事業でアプリケーションとツール群を開発・運用しています。事業の急拡大に伴い、エンジニアチームの拡充が急務です。
このポジションで求めているのは、他の職種で明確な実績を積んできた人が、次のキャリアをAIエンジニアリングに賭けたいと本気で考えている——そんな候補者です。
エンジニアとしての開発経験は問いません。ただし「教えてもらえれば育ちます」という受け身のスタンスでは、Surpriseの環境では通用しません。このポジションは 「他領域で結果を出してきた人だからこそ、エンジニアとしても自走できる」 という確信の上に設計されています。
Surpriseのエンジニアチームには、もともとマーケティング出身のメンバーがいます。別事業部を経て、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードする立場で活躍しています。このキャリアパスを、新しい仲間と再現したいと考えています。

【私たちが実現したい世界】
▼MISSION（あり方）：人生にサプライズを
誰かの人生に予期せぬ驚きや喜び、成長のきっかけを起こし続ける。創業から変わらない私たちのあり方です。

▼CONCEPT（方法）：自分でつくる人を増やす
自分の意思で意思決定し、必要なものを自分の手で増やし、ふさわしい環境を行動で築く。「人生を自分でつくる」姿勢を世の中に広げます。

▼VISION（未来）：すべての人が幸せに生きる世界をつくる
一人ひとりが自分の幸せを定義し、自分の意思で人生を選び取れる世界を目指します。

これらを支える行動哲学「サプライズマインドセット（15項目）」に、心から共感できることを最も大切にしています。

【なぜ、私たちは「自分でつくる人」を増やすのか】
私たちの原点は、「世界をクリエイティブで満たしたい」という想いです。
どれだけAIが進化しても、人の心を動かすクリエイティブは人間にしか生み出せない——私たちはそう信じています。AIは、その人間のクリエイティブを何倍にも増幅させる最強の道具です。
だからこそ、AIを誰よりも使い倒しながら「自分でつくる人」を増やすことに賭けています。

【その世界を、私たちは「本気AI」で形にしています】
主力事業の『本気AI（マジAI）』は、多くのAIサービスが「使い方」を教えるのに対し、私たちが届けたいのは「良い問いを立てる力」です。
何でも答えてくれるAIは"目的を持たない巨大な図書館"で、「何を、どう決めるか」までは教えてくれません。本気AIは、プロの「思考の型」をキャラクターのエンタメに翻訳し、「楽しく見ていたら、いつの間にかAIを使いこなせていた」という学習体験をつくります。
制作を支える動画編集ツールも自分たちで開発し、マガジンからアプリ、AI活用プラットフォームへと進化させ、日本一のAIメディアを本気で獲りにいきます。『本気AI』は登録者約9万人・総再生数300万回超（2026年6月時点）と、まだ走り出したばかりです。
代表がYouTubeで培った知見を土台に、原稿から動画編集までを一気通貫で行う動画制作ツールを自社開発し、高品質な動画をこれまでにないスピードで生み出す体制を、もう手元で動かしています。
「自分でつくる人を増やす」という思想は本気AIだけのものではありません。AIスクール事業（AI Driven School）は"AIを使って自分で必要なツールを作れる人"を増やし、エンジニアチームはコンテンツ作成に必要なツールを自分たちの手で内製しています。キャリアチェンジでエンジニアに転じる方も、いずれこうした事業の当事者として価値を生み出す側に回ります。

【このフェーズでジョインするメリット】
▼前職の「課題発見力」が、そのまま武器になる
エンジニアリングとは、本質的には「解くべき課題を見つけ、最短ルートで解決する」営みです。マーケティング、営業、新規事業開発、コンサル、デザイン、データ分析——どの職種にいても、「何が問題か」を見抜き、「どう動けば結果が出るか」を組み立ててきた経験はそのまま活きます。
Surpriseでは、言われた仕様をコードに落とす作業者ではなく「事業課題を自ら発見してプロダクトで解決する人」を求めています。前職で培った「現場の感覚」と「構造化する思考」は、ここでこそ本領を発揮します。

▼AIにオールインした環境で、エンジニアとしての第一歩を踏み出せる
「昨夜リリースされたモデルを今日試す」が当たり前の環境です。代表も元エンジニアですが、今はCursorとClaude Codeを毎日使い、LLMのAPI利用料に月300万円以上使うこともあります。Claude・Gemini・GPTなどLLMのAPI利用に金額上限はなく、稟議・承認に縛られることなく、爆速で新しい技術を試し、プロダクトに活かせます。
Cursor、Claude Code、各種LLM APIの進化で、「コードを書く」という行為のコストは数年前の10分の1以下になりました。実際、Surpriseでは非エンジニアのデザイナーも編集者も人事も、Cursorでコードを書いてプロダクトに貢献しています。エンジニアリングは、もう一部の専門家だけのものではありません。

▼他職種からエンジニアへ——実証済みのキャリアパスがある
社内には、マーケティング出身で別事業部を経て、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードしているメンバーがいます。絵空事ではなく、同じ道を歩んだ人間が隣にいる。学んだことがその日のうちに事業に反映され、自分の手で動かした結果が翌日にはユーザーに届く——そんな距離感で成長できます。
週1回のエンジニア勉強会には副業で在籍するシニアエンジニアも参加し、代表も加わって技術トピックを議論します。

【Surpriseで働くということ】
キャリアチェンジは、決して楽な道ではありません。正直にお伝えしておきます。
・入社初期は、前職の専門知識が使えない領域に毎日直面します。「自分はこんなこともわからないのか」と思う瞬間が連続します。
・Surpriseには整った新人研修プログラムはありません。AIと先輩エンジニアを武器に、自分で学び、自分で手を動かすことが前提です。
・週1本のペースで新しいAIモデルやツールが出ます。キャッチアップを続けなければ、すぐに取り残される環境です。
・残業もあり、必要なときは深夜や土日に仕事をすることもあります。
・「頑張った過程」ではなく「出したアウトプット」で評価されます。

一方で、この環境にしかない価値もあります少しずつ信頼を積み上げれば、前職の専門性とエンジニアリングを掛け合わせ、他のエンジニアでは作れない独自のプロダクト・仕組みを提案・実装できるポジションに立てます。

「仕事への熱量の高いメンバーと信頼しあえる環境で働きたい」「キャリアチェンジを覚悟して、本気でエンジニアリングに賭けたい」という方をお待ちしています。

【得られる成長】
▼段階的な成長ステップ
キャリアチェンジ枠では、いきなり大規模開発を任されるのではなく、前職の強みが活きる領域から段階的にステップアップします。

▼入社後〜3ヶ月：ドメイン理解が活きる開発から
マーケ出身なら広告分析ダッシュボード、営業出身ならCRM周辺ツール、データ分析出身なら社内KPIの自動集計——といった形で、既存ツールの改善や小規模な業務自動化から着手します。

▼3ヶ月〜：事業を前進させるアプリケーション開発へ
プロダクトと事業の全体像が掴めた段階で、本気AIのWebアプリや全社の業務改善システムなど、よりインパクトの大きい開発に踏み込みます。

▼6ヶ月〜：前職の専門性 × AI で、独自の価値を生む
「マーケの現場で感じていた非効率を、AIエージェントで一掃する」「デザイナーとしての感性をUI生成のプロンプトに落とし込む」——あなたにしか作れない橋渡しを期待するフェーズです。

▼キャリアの実例
マーケティング出身で入社後、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、開発をリードする立場へ
別事業部を経てエンジニアリングに転じ、事業課題を自ら発見してプロダクトで解決するメンバーへ成長
入社時点で将来が決まっているわけではありません。事業の状況と本人の力量・意欲しだいで、想像していなかったキャリアが拓けていきます。

【ミッション】
これまでのキャリアで培った課題発見力に、AI活用エンジニアリングという武器を掛け合わせ、事業を前進させる

【業務内容（参考イメージ）】
1．事業課題のキャッチアップと、"手が届く範囲" からの開発参加（入社後〜3ヶ月）
入社直後は、前職の専門性を活かせる領域から開発に参加します。
・既存ツール・ダッシュボードのバグ修正・機能改善
・事業責任者・メンバーとの対話を通じた課題の言語化
・LLM APIを活用した小規模な業務自動化ツールの開発
・週1のエンジニア勉強会での最新AI技術のキャッチアップ

2．事業を前進させるアプリケーション開発（3ヶ月〜）
プロダクトと事業の全体像が掴めた段階で、よりインパクトの大きい開発に踏み込みます。
・新規事業（AI活用マガジン「本気AI」など）のWebアプリケーション企画・開発
・全社の生産性を向上させる業務改善システムの設計・開発
・その他、事業課題を解決するための技術選定、設計、開発全般

3．自分の専門領域 × AI で、事業の飛躍を作る（6ヶ月〜）
前職の専門性を軸に、他のエンジニアでは作れない独自のプロダクト・仕組みを提案・実装します。

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

入社時点でこれらの経験は必須ではありません。事業課題に取り組む中で、AIを活用しながら自然と身につけていく環境です。

【メッセージ】
「前職の専門は◯◯だった。でも、AIの時代に自分の手でプロダクトを作れる人間になりたい」——そう考えている方にこそ、読んでほしい求人です。
正直に申し上げると、このポジションで求める要求水準は決して低くありません。未経験での採用とはいえ、「他職種で自力で結果を出してきた」という確かな実績と、「エンジニアリングを一生の武器にする」という本気の意志がなければ、Surpriseの速度と密度についてこられません。

それでも、このポジションを設計した理由はひとつです。AIによって、エンジニアリングが "素養のある人なら誰でも到達できる武器" になった——この歴史的な転換点に、最も良いポジションで飛び込めるチャンスだからです。他職種からエンジニアへの道は、Surpriseで実証済みです。
少しでも心が動いたなら、ぜひ一度お話しさせてください。ご応募、心よりお待ちしています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

※週4リモート可

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

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

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

▼主要取引先
エーザイ株式会社／第一三共株式会社／サノフィ株式会社など

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

【募集拠点】
DPm事業部

※週4リモート可

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

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

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

▼主要取引先
※大手メガバンク、生命保険／損害保険会社、大手不動産など

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

【募集拠点】
DPm事業部

※週4リモート可

【募集概要】
▼配属部門・プロダクトについて
新規プロダクト事業部　事業部付　Ligla推進部：
「Ligla（リグラ）」はLINEに特化したマーケティングSaaSです。
ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現する事が可能です。現在はエンタープライズ企業を中心にご導入を頂いており、LINEマーケティングを一気通貫して実現するサービスのため、toCビジネスを展開する様々なお客様にご利用を頂いています。Webサイトからリアル店舗まで、様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。

※ご入社後は、TimeTechnologies社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）

【募集背景】
「Ligla」のさらなる成長のために新機能を継続的に提供していきたいと考えておりますが、一方でエンジニアの手作業による運用が多数存在し、時間が取られてしまっている点が課題となっております。 新機能開発のスピードを上げつつ、並行で運用作業の自動化・効率化を進めていくために、開発と運用の幅広いご経験を持った方を募集しております。

【業務内容】
▼新規プロダクトのAI開発エンジニアとして、下記業務をご担当いただきます。
・LiglaでのMA運用をサポートするマーケティングAIエージェント機能の開発と運用
　- 分析・予測に基づいたLigla管理画面でのレポーティング機能の開発
　- セグメント作成や修正機能などを補助するエージェント機能の開発
　- 画像や動画などのクリエイティブ作成支援機能の開発
・中小企業向けのインスタグラムに投稿するため画像やリール動画を自動作成・推薦する新規事業プロダクトの開発
　- LLMを使ってインスタグラムでの投稿戦略から画像・リール動画の投稿までの一連の作業を自動化するエージェントの開発
　- アプリの開発（フロントエンド・バックエンド含む）

【開発環境】
・サーバーサイド：Python／TypeScript
・フロントエンド：TypeScript／React／Next.js／Python／Streamlit
・DB：Firestore／Datastore／CloudSQL／BigQuery
・インフラ：Google Cloud Platform
・BaaS：Firebase
・セキュリティ：Securify Scan／Cloud Armor／Security Command Center
・開発環境： VSCode／GitHub Copilot Business／Codex／Claude Code
・プロジェクト管理：GitHub
・エラー監視：Sentry
・コミュニケーション：Slack
・ドキュメント：Google Workspace／Notion

【ポジションの魅力】
・新規プロダクトを立ち上げるため、ユーザの声を聞きながら0 -> 1 でプロダクトを作り上げていくやりがいを感じることができます。
・LLMや生成AI、AIエージェントなど最先端の技術を活かしたプロダクト開発の経験を積むことができます。

【出社ポリシー】
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。
※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。

当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。
したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。
会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。

【配属】
株式会社ブレインパッドに入社し籍を置いた状態で、株式会社TimeTechnologiesへ出向となります。勤務地はブレインパッド社内となり、福利厚生についてもブレインパッド社と同様の制度を利用できます。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【募集概要】
▼配属部門：株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ)
最先端の生成AI技術およびAIエージェントを活用したサービスの企画・開発していきます。AIエージェントの開発と活用に特化した新規事業の創出とその成長を子会社として推進していきます。
※ご入社後は、新会社となります株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ）へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）

【募集背景】
生成AI技術およびAIエージェントを用いてAIエージェントサービスを展開する上で、当社は次世代のAIプロダクトを開発いただけるエンジニアを募集しています。
AI技術の進化が加速する現代において、私たちは特にAIエージェントと、映像を含む多様な情報を統合的に処理するマルチモーダル技術に大きな可能性を見出しています。
現在、この先進的なAI技術を駆使し、お客様の業務に新たな価値をもたらす革新的なサービスの開発に注力して取り組んでいますが、さらなる事業拡大とサービス品質の向上を実現するためには、開発体制の一層の強化が不可欠な状況です。
このような事業成長の重要な局面において、AIエージェントサービスの開発を加速させ、その未来を共に切り拓いていただける新たな仲間を募集しております。

【業務内容】
最先端のAI技術、特にマルチモーダルな映像解析を活用したAIエージェントサービスの開発・運用をお任せします。

▼具体的な業務内容は以下の通りです。
・AIエージェントのアプリケーション機能の開発
・プロダクトの品質向上、パフォーマンス改善
・API設計およびドキュメンテーション作成
・データベースの設計・構築
・IoTデバイスに組み込まれるソフトウェアの開発および連携のための技術開発

【開発環境】
・サーバーサイド：Python／TypeScript
・フロントエンド：TypeScript／React／Next.js
・DB：Firestore／CloudSQL／BigQuery
・インフラ：Google Cloud Platform
・BaaS：Firebase
・セキュリティ：Cloud Armor／Security Command Center
・開発環境：VSCode／GitHub Copilot Business／Claude Code／Cursor
・プロジェクト管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack
・ドキュメント：Google Workspace／Notion

【働く魅力】
・最先端の生成AI技術を活用したAIエージェントサービス開発に携わることができます
・専門性の高いチームでの協働を通じた継続的な成長機会を提供します
・親会社と同程度のリモートワークなど柔軟な働き方と、充実した福利厚生を用意しています

【出社ポリシー】
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。
※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。

当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。
したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。
会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。

【配属】
株式会社ブレインパッドに入社し籍を置いた状態で、新会社となります株式会社BrainPad AAAへ出向となります。勤務地はブレインパッド社内となり、福利厚生についてもブレインパッド社と同様の制度を利用できます。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【募集背景】
世界最大級の総合金融グループであるMUFGの市場部門では、グローバルなビジネス変革を加速させるため、2024年7月に新たな専門組織「DX戦略＆プロダクト開発ライン」を設立しました。
私たちは、AWSを基盤としたマイクロサービスアーキテクチャを採用し、グローバルに展開する金融プラットフォームの内製開発を推進しています。今回は、開発スピードと品質を両立するためのモダンな基盤整備と、金融機関としてのガバナンス強化を同時に実現するための基盤エンジニアを募集します。

【業務内容】
市場ビジネスをグローバルに支えるシステム基盤の構築および運営を担います。モダンな開発環境の整備とガバナンス強化を両立し、開発者の生産性向上と高い可用性・信頼性を実現する役割を期待しています。AI駆動開発や外部サービスの活用を積極的に推進しながら、全体最適なプラットフォームを設計・提供することがミッションです。

【具体的な業務内容】
・クラウド（主にAWS）を活用したシステム基盤の設計・構築・運用
・CI／CDパイプラインや開発プラットフォームの整備・高度化
・可用性・信頼性向上に向けたアーキテクチャ設計および改善
・AI駆動開発（生成AI等）の導入・活用推進および開発プロセスへの組み込み
・セキュリティ・リスク管理を考慮した基盤運営および統制の実施

【このポジションの魅力】
1.社会インフラを支える基盤構築
MUFGの市場ビジネスというミッションクリティカルな領域において、システムの土台を支える重要な役割を担えます。

2.モダン技術とガバナンスの両立
AI、クラウド、SaaSなどの先進技術を活用しつつ、金融機関として求められる高い統制・セキュリティを実現する高度な経験が得られます。

3.開発者体験の向上への貢献
開発者が最大限のパフォーマンスを発揮できる環境を整備し、組織全体の生産性向上に直接貢献できます。

4.横断的な影響力
アプリケーション開発チームやインフラチーム、セキュリティ部門などと連携し、組織横断での価値創出が可能です。

※当ラインは、一つの業務領域のみお任せするのではなく、DX実現に向けて必要となる業務に幅広くチャレンジすることが可能です。「開発者体験を向上させたい」「モダンな技術を取り入れながら統制の取れた基盤を構築したい」という、自身のストロングポイントを活かしながら、幅広く基盤領域に携われる、やりがいとキャリアアップが叶う環境です。

【キャリアパス】
市場領域でエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。

【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホを支給。当グループでは週2日は出社、週3日は出社または在宅勤務を選択できるなど、柔軟な働き方が可能です（在宅勤務の比率は50%程度）
・フレックスタイム制や就業時間を最大1.5時間調整可能な「セレクト時差勤務制度」などの柔軟な働き方を支援する制度が充実しています。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署などとの連携やコミュニケーションも取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、メンバー間で調整しながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨しています。2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能で、取得率は100%です。

【育成・研修体制】
・配属部署にて新任者オリエンテーション（顔合わせ）、研修実施（業務概要など）を実施。
・その後は、先輩社員によるOJT体制（約半年～1年間）
・各種行内研修（カテゴリー別研修、eラーニング）も充実しております。

【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。

【業務内容】
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成～評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。

▼具体的な業務内容
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
　プロジェクト例：
　- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
　- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
　- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
　- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
　- マーケット予測や大規模言語モデル（LLM）の調査、研究
　- Amazon SageMaker、Amazon Bedrock、Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
　- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働

【配属部署／体制】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr　※20～40代、約10名のメンバーが在籍

【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。

【募集背景】
市場エンジニアリング室は、為替や債券などの三菱ＵＦＪ銀行の市場ビジネスを支えるシステムの企画・開発推進を担う部署です。変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年からデータ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を組織的に進めています。今回はチーム拡大や案件の高度化に伴い、AIエンジニアを募集します。

【このポジションの魅力】
・世界最大級の総合金融グループの中核を担う当行で、大きな裁量とスピード感を持って案件創出からモデル実装、運用まで携われます。PoC止まりではなく、様々なプロジェクトが実際に運用されており、成果の創出に貢献できます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向双方の分析に関われます。取引・財務・市場・ニュースなどのデータから顧客課題を見出し、業務部門と一体となって分析から解決策の実現までを担えます。
・データ分析環境が整っているため、顧客情報などの銀行内の大量のデータに対し、OSSやAWSマネージドサービスを活用した柔軟な分析やMLOpsサイクルを自律的に回せます。
・AI駆動開発（Claude Opus 4.7、Skills等）やGithub ActionsによるCI／CD等、組織的な開発プラクティスの醸成が可能です。
・OSSコミットや外部の登壇・書籍購入費の補助など、アウトリーチ活動を積極的に推奨しています。海外にてAI領域の著名な教授の講演に参加するなど、最新の技術動向に触れる機会も設けています。

【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。当チームでは週2日は出社、その他は在宅勤務と出社を選択可能です。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーションが取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。

【キャリアパス】
AIエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。

【育成・研修体制】
・配属部署にて新任者オリエンテーション（顔合わせ）、研修実施（業務概要など）を実施。
・その後は、先輩社員によるOJT体制（約半年～1年間）
・各種行内研修（カテゴリー別研修、eラーニング）も充実しております。

【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。

【ポジションについて】
3D STUDIO部門にて、自社スタジオでのモーションキャプチャ収録からポストプロダクションまでをお任せします。OptiTrackを用いたリアルタイム収録、MotionBuilderでのリターゲット、Unity環境への反映まで、技術と表現の交差点で「最高のライブ体験」を支えるポジションです。

現在4名のコアメンバー（ディレクター・エンジニア・モデラー）＋外部パートナーが連携し、月次でバーチャルライブ本番が走る環境のなか、収録技術の専門性を強化し事業の成長を加速させるための増員採用です。

【業務内容】
・OptiTrackを使用したリアルタイムモーションキャプチャ・ポストプロダクション
・MotionBuilderを利用したリターゲット・ポストプロダクション
・キャラクターの3Dモデルデータの管理
・モーションキャプチャ可能なプロップの制作

▼使用ツール・環境
・モーションキャプチャシステム：OptiTrack
・アニメーション編集：MotionBuilder（Python／C++）
・ゲームエンジン：Unity（C#）
・バージョン管理：Git

【ポジションの魅力】
（1）想像を超えた化学反応が起こる「本番」
自身が制作に携わったシステム上で、アーティストのパフォーマンスが重なり、作り手の想像を超えた表現が生まれる瞬間に立ち会えます。毎月のように「ライブ本番」という明確なゴールがあり、無事に終えた時の手応えは、チーム一丸となって大きなプロジェクトを成し遂げた際のような格別な達成感があります。

（2）技術とアートの「総合力」で最適解をつくる
技術（エンジニアリング）と表現（デザイン）のどちらかに偏るのではなく、その両立による「総合力」を重視しています。セクションの壁を越えて知恵を出し合い、限られたリソースの中でアーティストとファンのための「スイートスポット（最適解）」を追求できます。

（3）未踏の領域を、チームで切り拓く
バーチャルライブはまだ発展途上のエンターテインメントです。「前例がない」は、私たちにとってのチャンス。新しい技術を積極的に取り入れ、まだ誰も見たことのない景色をチームと共に作り出す面白さがあります。

【概要】
画像・映像領域における最先端AIの研究開発から、エッジデバイス・専用プロセッサ上での最適化まで、
高性能計算（HPC）技術を駆使して画像処理アプリケーションのパフォーマンスを最大限に引き出すプロジェクトの設計・開発を担っていただきます

【プロジェクト概要】
現在、画像セキュリティや画像鮮明化に関わるAI技術は世界中で急速に進化しています。
単に既存のアルゴリズムを最適化するだけでなく、最新の論文調査や先行技術のリサーチ、それに基づくPoCといった研究フェーズから主体的に携わっていただける環境です。

一方で、それらの研究成果を理論に留めず、現実のビジネスや製品で安定動作させる「社会実装」もまた、不可欠なミッションです。
ハードウェア固有の制約や大容量データ転送のボトルネックを、高度なアーキテクチャ設計や低レイヤ最適化といったソフトウェア技術によってロジカルに解決していくポジションです。

【具体的な職務内容】
・最新の技術トレンドや学術論文のリサーチ、および概念実証（PoC）のためのプロトタイピング
・画像・映像領域（画像認識、鮮明化、セキュリティ等）における深層学習モデルの調査・研究開発
・各種プラットフォームにおける画像処理アプリケーションの高速化
・ターゲットハードウェアへのアルゴリズム移植・低レイヤ最適化

【プロジェクトのやりがい】
・研究と開発を分断せず、最新論文の調査から実機への一気通貫の実装までを扱うことができる
・自ら最適化した技術が実際の製品やシステムに組み込まれ、社会のインフラや安全性に直接貢献する手応えを実感できる
・各領域のエキスパートとオープンに知見を共有し合い、自らのアイデアを高い裁量のもとで形にできる

【開発環境】
・開発環境：C++、Python
・その他開発環境：Linux
・開発支援ツール：GitLab

【リモートワークについて】
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。

【業務概要】
カケハシのSaaSプロダクトと薬局現場にあるローカルアプリケーションをつなぐバックエンドの設計・開発・運用を担うポジションです。プロダクトマネージャ、デザイナー、サーバーサイドエンジニアと共に、バックエンドの専門家として開発をリードしていただきます。
薬局業務は、レセプトコンピュータ、調剤機器、自動分包機、電子薬歴端末、各種周辺機器など、多種多様なデバイス・システムが複雑に絡み合って成立しています。私たちのアプリケーションは、これらの薬局内デバイス機器や他社システムと、カケハシが提供するクラウド上のSaaSプロダクトとをシームレスに連携させ、調剤から服薬指導、会計までの業務フローを一気通貫で制御する役割を担います。数千店舗の薬局現場で日々稼働し、薬剤師の業務を止めないことを最優先に、安定性と応答性の高いSaaS基盤を開発します。
医療情報を扱うプロダクトとして、厚労省ガイドラインへの準拠や患者情報の保護など、クライアント側でも高いセキュリティ要件に向き合います。ローカルでの機微情報の取り扱い、デバイス認証、SaaS基盤との安全な通信、オフライン耐性など、医療現場特有の制約下で堅牢な設計を実現する必要があります。
多様なハードウェアと他社システムが混在する複雑な現場の制約を解き、安定稼働を守りながら技術的挑戦を継続することで、医療業界という奥深いビジネスドメインを紐解く、貴重な経験を味わうことが可能です。
また、チームではAI駆動開発もしっかり定着しており、要求分析からエンジニアが裁量を持って活躍しています。オンボーディングも整っていますので、チームで大きな挑戦ができるポジションです。

【開発環境】
・言語：TypeScript、Python
・インフラ：AWS（DynamoDB、Aurora、Cognito、API Gateway、Lambda、SQS）
・IaC：Terraform、Terragrunt
・モニタリング：Datadog／PagerDuty／Sentry
・CI／CD：GitHub Actions
・コミュニケーション：Google Workspace、Slack
・ドキュメント：Confluence
・タスク管理：JIRA

【業務内容】
▼MUFGの格付制度・格付モデルの企画、管理、運用（主にシステム開発、データ分析業務）
当行の信用リスク管理の根幹をなす格付制度・格付モデルについて、制度要件を踏まえたシステム企画・開発推進、データ分析・検証業務を中心に担っていただきます。

具体的には以下の業務を想定しています。
・格付制度／格付モデルに関するシステム企画、要件定義、開発案件の推進（海外向けシステムを含む）
・格付関連データ（財務データ、実績データ等）を用いた分析・検証業務
・IT／システム部門、グループ会社（システム子会社等）との調整・システム関連プロジェクトの対応
・制度運営に係る各種データのモニタリング対応、BPRの企画立案

【組織構成】
融資企画部はMUFGの信用リスク管理をグループ・グローバルベースで所管し、総勢約200名が所属。
格付・自己査定Grは約30名在籍。

【募集背景】
当行では2025年4月に格付制度の抜本改定を実施し、新制度の運営を開始しました。今後は、新制度の安定した運営を支えるシステム基盤・データ利活用がより一層重要となっており、体制強化を目的として本ポジションの募集を行います。即戦力人材を歓迎しますが、制度理解を深めながら成長いただくことを前提とした採用も検討しています。

【募集部署】
▼MUFG融資企画部
MUFGグループの信用リスク全般（融資関連の諸制度、権限ルール、格付制度、自己査定・引当制度、RWA、ストレステスト等）をグローバルに統括する部署。各分野のプロ人材が、国内外の関係部署や金融当局等とも幅広く連携しながら、グループ横断的に各リスク管理に係る制度の企画や運用を担います。

【業務の魅力】
（1）トップバンクでの信用リスク×システム×データ業務へのチャレンジ：国内最大級・世界トップレベルの金融グループで信用リスク管理を担う部署に身を置き、信用リスク管理の基礎をなす格付制度をシステム・データの側面から企画運営する業務にチャレンジできます。
（2）スケールの大きい大規模システム開発プロジェクト：グローバル金融機関ならではの、大規模システム開発や多くの海外拠点を含むグローバルなシステム開発を要件定義からリリースまで一貫して主導いただきます
（3）スキル・専門性の深化：統計モデルやデータマネジメント、システム開発等の領域におけるスキル・専門性を、グローバルバンクのリスク管理の第一線で高めることができます
（4）ワークライフバランス：在宅勤務や時差勤務、育児・介護の支援制度等、多様な働き方を実現できる職場環境で働くことができます

【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。

【募集職種概要（Job Description）】
avatarinの「AI & Robotics」チームのAIエンジニアとして、主力ロボット「newme」に新たなAI機能を追加する開発を担当していただきます。
AI & Roboticsチームは、ビジネスパートナーのサービス効率向上に向けたソリューション開発に取り組んでいます。プロジェクトでは、従来型および深層学習ベースのコンピュータビジョン、音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、RAG（Retrieval Augmented Generation）などの技術を活用します。
言語処理の専門家として、音声認識モデル、大規模言語モデル（LLM）、RAG、自然言語処理（NLP）に関わる業務をご担当いただきます。AI関連のコードベースは主にPythonで書かれていますが、newme（Jetsonボード）上で動作するプログラムは統合のしやすさからC++で実装されており、両言語での開発が求められます。

【ポジションの魅力】
1.Software × Physical の融合
超低遅延・高精度のコミュニケーションAIに加え、映像を扱うマルチモーダルAIやロボティクスまで一貫した知見を持ち、ソフトウェアとフィジカルを一体で設計・開発できる環境です。

2.世界水準の開発基盤
自社AIデータセンターを保有し、NVIDIA B300などの最新GPU環境を完備。大規模モデルの開発・実験を圧倒的な速度で推進できます。

3.航空品質の実運用実績
ANAホールディングス発スタートアップとして、品質と運用難易度の高い航空業界の現場で鍛えられた技術力。安全性・信頼性を重視しながら、アジャイルに改善を重ねプロダクトを磨き続けています。

4.「Omotenashi AI」への挑戦
ANAのトップタレントデータを解析し、一流の感性をアルゴリズム化。最高峰の顧客体験を社会に実装する、他にはないAI開発に携われます。

 5.多領域への社会実装
航空業界を起点に、エネルギー、リテール、行政など幅広い領域へ展開中。マルチAIエージェント、コミュニケーションAIロボットなど、コンサルティングから開発・運用設計まで一気通貫で社会実装を完遂する体制で取り組んでいます。

【業務内容（Responsibilities）】
1.言語AI基盤の設計・開発
・音声認識（ASR）・音声合成（TTS）・LLM・RAGを組み合わせた言語処理パイプラインの設計・実装
・ANAトップタレントの接客データを活用した「Omotenashi AI」の言語モデル開発・チューニング

2.プロダクトへの社会実装
・数千台規模のnewme（Jetsonボード）へ安定的にデプロイ可能な、高性能かつ軽量なAIモジュールの設計・実装（Python / C++）
・航空・リテール・行政など多領域の現場要件に合わせたAI機能のカスタマイズと最適化

3.R&D・技術探索
・機械学習・NLP分野における最新論文・技術動向の調査と、プロダクトへの応用検討
・自社AIデータセンター（NVIDIA B300等）を活用した大規模モデルの実験・評価
・マルチモーダルAI（音声×映像×テキスト）の研究開発と新機能プロトタイピング

4.チーム連携・品質向上
・AI & Roboticsチーム内でのコードレビュー、技術共有、アーキテクチャ議論への参加
・Human in Command（HIC）思想に基づく、人間主導のAI設計・安全性検証

【勤務条件（Working Conditions）】
・リモートワーク：週2日（成果に応じて最大週4日まで拡大可）
・英語を公用語とする職場環境（テクノロジーチーム）

【募集職種概要（Job Description）】
avatarin「AI & ロボティクス」チームのAIエンジニアとして、当社のフラッグシップロボット 「newme」 に新たなAI機能を実装していただきます。

チームについて
AI & ロボティクスチームは、ビジネスパートナーのサービス効率を向上させるソリューションを開発しています。プロジェクトでは以下のような技術を活用しています：
・コンピュータビジョン（古典的手法 / ディープラーニング）
・音声認識（ASR）
・音声合成（TTS）
・RAG（検索拡張生成） など

【業務内容（Responsibilities）】
フラッグシップロボット「newme」に音声AI機能を追加するポジションです。入社後はまず既存コードの理解と小規模な機能追加からスタートし、徐々に音声認識・話者識別・感情認識などのパイプライン全体を担当していただきます。

Speech AI（音声AI）の専門家として、主に以下の領域に取り組んでいただきます：
・自動音声認識（ASR） モデルの開発・改善
・音声区間検出（VAD）
・言語識別
・感情認識
・話者分離（Speaker Diarization）
・音声クリーニング（ノイズ除去等）

【勤務条件（Working Conditions）】
・週2日のリモートワーク可（パフォーマンスにより最大週4日まで拡張可）
・技術チームは完全英語環境

【職務内容】
AIの構想、開発、実装、運用、プロダクト化・事業化までを一気通貫で担い、産業変革を起こす。

▼AIプラットフォーム事業について
AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio※」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。

▼「exaBase Studio」とは
現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア／AIエージェントを構築できるプラットフォームです。
・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア／AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易
・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築
・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア／AIエージェントを利用可能

【エクサウィザーズのFDEの特徴】
1．自社プラットフォームとカスタムソリューションを組み合わせ、顧客課題に最適な解決策を提供できる
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio」や蓄積されたAIアセットを活用することで、ゼロから開発せずスピーディーにプロトタイプを構築し、価値検証を進められます。一方でそれに固執せず、顧客課題に合わせて特定のAIモデルを開発したり、データ基盤やアプリケーションをスクラッチで構築することもあります。自社のプラットフォームやアセットを活用したスピードと再現性、顧客固有の課題に合わせて設計・開発できる柔軟性の両方を持つことで、あらかじめ決められた製品や仕様ではなく、顧客にとって本当に必要なソリューションを追求できます。

2．システム開発の枠を超え、「経営・事業課題の解決」というビジネ課題の上流にも携われる
FDEが向き合うのは整理されたシステム要件ではありません。
「複雑な業務をAIによって再設計したい」「社内の点在データを活用したい」「新しいサービスの利用率を高めたい」といった抽象度の高い経営・事業課題からプロジェクトが始まります。
顧客との対話を通じて「何をつくるべきか」を自ら定義し、技術選定、アーキテクチャ設計、本番実装までやり切ります。
技術から離れてビジネス側へ移るのではなく、コードを書き、動くものをつくる力を持ったまま、事業課題やサービス構想、顧客の意思決定へ担当領域を広げられることが当ポジションの特徴です。プロジェクトによっては、顧客の現場部門との要件整理にとどまらず、エンジニア自身が経営層に対して新たなAI活用や事業変革の構想を提案するなど、ビジネスの意思決定に直接的に関わる事例も生まれています。

3．担当するプロジェクトの100％がAI関連
担当するのは、生成AI、AIエージェント、機械学習、数理最適化、データ分析など、すべてAI技術に関連するプロジェクトです。
AIモデルの技術検証だけではなく、AIを組み込んだアプリケーションやデータ基盤の構築、既存システムとの連携、本番導入まで幅広く携わります。
配属や案件のタイミングに左右されることなく、これまでのエンジニア経験を生かしながら、継続的にAI領域の最先端の実践経験を積める環境です。

4．開発環境自体もAIネイティブ
顧客へサービスとしてAI技術を提供するだけでなく、自分たちの開発にもコーディングエージェントをはじめとするAIツールを本格的に取り入れています。AIによって実装や検証のスピードを高め、エンジニアが課題発見やソリューション設

【業務内容】
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM／機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
プラットフォーム型とカスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画～設計、実装～本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
また、AI・システム開発のみに閉じず、クライアントの課題解決、エクサウィザーズの事業成長への貢献にもあらゆる手段で関与していただきます。

▼プロジェクトごとに担当範囲は異なりますが、主な業務は以下のとおりです。
・顧客課題の理解・プロジェクト構想
　- 顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
　- AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
　- ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計

・ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM／RAG／エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
　- カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
　- プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築

・実装のリード・ハンズオン・デリバリー
　- 要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す
　- LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
　- 既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ

・プロジェクト推進
　- 品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整
　- AIコンサルタントと協働したPoC設計・技術提案の主導

・アセット構築・プラットフォームへの還元
　- プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
　- exaBase Studioをはじめとする自社プラットフォームへのアセット蓄積、機能改善

【技術スタック】
・Languages：Python、TypeScript／JavaScript、SQL
・Backend：FastAPI、Node.js 等
・Frontend：React、Next.js 等
・Infrastructure：AWS／GCP／Azure、Docker、Kubernetes
・Platform：exaBase Studio
・Tools：Git、CI／CD
・AI／LLM：LangChain、LangGraph、HuggingFace Transformers、各種LLM API、Claude Code、Codex

【プロジェクトの進め方】
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。

顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。

【入社後のキャリアパス】
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。

・技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト
・顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー
・プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
・ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者

【ポジションの魅力】
・技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
・課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
・巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
・トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI／MLエンジニアや戦略コンサル出身者と、互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。

【案件事例】
▼プロジェクト事例
・保険 × 営業育成AI：exaBase Studioで約3万人が利用するAI顧客管理＋AIロールプレイングシステムを構想から実装まで一気通貫で開発支援（住友生命様）
・ヘルスケア × R&D：データ駆動型創薬支援により、一連のデータ解析時間を大幅に短縮（第一三共様）
・エネルギー × 全社DX：「DX戦略2026」を文化醸成・人財育成・環境構築の3領域で包括支援、事業構造変革に伴走（関西電力送配電様）

▼exaBase Studio導入事例
・セブン銀行様： AIエージェントテンプレートを活用し、社内データの自然言語分析で企画業務の意思決定を迅速化
・サッポロホールディングス様：購買データ分析から施策案生成までをAIエージェントが代替、店舗でのテスト展開を開始
・第一生命様：exaBase Studioを生成AI活用プラットフォームとして採用、外部提出書類のひな型生成アプリなどを内製化

▼戦略的アライアンス
・三井住友フィナンシャルグループ：2026年3月、資本業務提携を締結（第三者割当約54億円、議決権比率10%・筆頭株主）。SMBCグループのAI戦略パートナーとして数十人規模の専任チームを組成し、AIエージェントによる業務改革・AI駆動型開発プロセスの構築を推進。AIプロダクトの共同開発・外販も視野に入れた中長期提携
・NTTドコモビジネス：2025年5月、資本業務提携を締結（約4.7億円出資）。セキュアなAIプラットフォームの共同開発、業界・業務特化型AIエージェント（金融・公共・製造を初期ターゲット）の共同開発、65万社の顧客基盤を活用したAIサービス販売加速の3本柱で協業
・ふくおかフィナンシャルグループ：2025年5月、業務提携を締結。exaBase StudioのAIエージェント・RAG Opsテンプレートを活用し、本部業務改革・営業生産性向上・コンプライアンス高度化を推進。FFGのAIユースケース約90%がexaBase Studioのテンプレートで対応可能であることを実証。将来的に地域企業向け共同展開も視野

【勤務地】
※リモート＆出社のハイブリット勤務。ご希望に合わせて、東京オフィスまたは大阪オフィスへの出社を想定（顧客先への常駐も発生）

【このポジションについて】
事業が急拡大する中で、Surpriseがいま最も力を入れて募集しているのがこのポジションです。プログラミング実務が未経験の方から開発経験の浅い若手の方まで応募できますが、「将来的にAIを活用した開発エンジニア、さらにその先のPMとして自走すること」を前提にしたポテンシャル採用枠です。AIによる高速開発で、コードを書く・テストするといった作業の比重は下がりました。いま価値を持つのは「何を作るべきかを見極め、設計に落とし込む力」です。だからこそ、頭数を揃えるための採用はしません。本質を見抜いて設計できる地頭を備えた方を厳選します。

これからAI時代の開発スキルを本気で身につけたい方を、Surpriseの環境と仕事の中で育てていきます。Surpriseでは第二新卒の方を将来の幹部候補として全社的に採用しており、エンジニアとしての成長の先に、事業や組織を担うキャリアも拓けます。

入社直後はQAとカスタマーサクセスを通じて事業・プロダクト・技術の全体像を体に染み込ませ、実力がついた段階から開発課題（Issue）のアサインを増やしていきます。QAやサポートを一生続けるポジションではありません。「将来エンジニアとして自走する」ことが、入社時点での約束です。

【このフェーズでジョインするメリット】
▼自社事業のプロダクトに横断的に触れる
QAとカスタマーサクセスは、プロダクトの全体像を最も深く理解できるポジションです。
本気AIのWebアプリ・モバイルアプリ、動画制作を自動化するツール群、AI-Driven School受講生向けツールやサイト、Slack連携ボットなど、テストとサポートを通じて全事業のプロダクトに触れることで、「この機能はなぜこう動くのか」「ユーザーはどこでつまずくのか」が自然と見えてきます。

この「課題の解像度」は、その後の開発で使える武器になります。

▼代表自らがコードを書く環境、AI高速開発サイクル
Surpriseでは、エンジニア以外のメンバーもCursorでコードを書き、QAに携わっています。デザイナーも編集者も人事も、プロダクトの品質に対して当事者意識を持つ文化があります。
代表は元エンジニアで、現在も毎日の業務時間の6～7割を開発業務に充てています。CursorとClaude Codeで自らプロダクトを動かし、LLMのAPI利用料は月300万円を超えることもあります。
事業メンバーが課題を感じた瞬間にツールを作り始め、2〜4日で機能を作り切るスピード感で開発が回ります。「ちょっとした修正はタスクに積まず、見つけた瞬間にAIで片付ける」のがチームの当たり前です。

週1回のエンジニア勉強会では、副業で在籍する7名のシニアエンジニアと全エンジニアが集まり、代表も加わって技術トピックを議論します。最新のAIモデルが発表されたら、翌日にはチームの誰かが検証結果をSlackに共有しています。

▼開発環境への本気の投資
生産性高く開発ができるように、オフィスには以下のような設備を用意しています。

・全席に40インチのディスプレイ
・M5 Pro Max（メモリ128GB）を10台購入
・音声入力用マイクと高性能MacBookを全員に支給
・エルゴヒューマン、アーロンチェアなどの椅子を用意
・月1万円の生産性グッズ経費（入社3ヶ月後〜）
・LLM API利用に金額上限なし。稟議・承認は一切不要

▼QAから始めて、AI活用開発までキャリアを切り拓いた人が、すぐ隣にいる
Surpriseのエンジニアチームには、もともとエンジニアではないメンバーがいます。マーケティング出身で、別事業部を経て、エンジニアとしてはQA業務からスタートしました。テストシナリオの確認やバグ報告を通じてプロダクトの全体像を把握し、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードする立場で活躍しています。

このポジションの成長パスは、社内の先輩が実際に歩んだ道そのものです。「未経験から本当にエンジニアになれるのか？」という不安に、この人の存在が答えになります。

▼成長の先に、大きな裁量と報酬が待つ
組織がまだ小さい今だからこそ、成果を出せば年次や肩書きに関係なく、次の打席がすぐ回ってきます。エンジニアとして自走し、開発をリードする存在になれば、リーダー・責任者クラスの年収帯（おおむね700〜850万円）も射程に入ります。上場を前提としたストックオプションのような「いつかの報酬」ではなく、成果を出した人に現金の年収で報いる——これが私たちの考え方です。

【Surpriseで働くということ】
決して楽な環境ではありません。正直にお伝えしておきます。
・Surpriseには、整った新人研修プログラムはありません。自分から課題を発見し、自分で調べ、AIと先輩エンジニアを武器に成長することが前提です。
・週1本のペースで新しいAIモデルやツールが出ます。キャッチアップを続けなければ、すぐに取り残される環境です。
・9時〜18時を基本としますが、AI高速開発のサイクルに身を置けば、20時〜21時退社になる日もあります。
・「頑張った過程」ではなく「出したアウトプット」で評価されます。

一方で、この環境にしかない価値があります。
・学んだことが、その日のうちに事業に反映される距離感。代表とも事業責任者とも、毎日対面で話す環境
・受動的に依頼を受けるのではなく、自分から事業メンバーに話しかけて課題を聞き出し、開発を提案することが評価される文化
・AIを使い倒すスキルは、今後10年で最も希少価値の高い武器のひとつ。最も伸びるフェーズで、最も伸びる環境で身につけられる

【ミッション】
事業とプロダクトを体で理解し、品質を守りながら、開発エンジニアへ成長する

【業務内容】
1．QA・テスター（入社後〜）
社内で開発しているプロダクト・ツールの品質を専任で支えます。

・テストシナリオに沿った操作確認・動作検証
・バグの発見・報告・再現手順の整理
・本気AI（Web・モバイルアプリ）、AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）受講生ポータル、動画制作自動化ツール、コンテンツ管理ダッシュボードなどのテスト
・リリース前の品質チェックと開発チームへのフィードバック

2．カスタマーサクセス・テクニカルサポート（入社後〜）
AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）の受講生に対する技術的な問い合わせ対応を担当します。

・受講生からの問い合わせ対応（Slack経由。AIが返信案を自動生成するCSボットとの協働）
・受講生が課題やツールの利用でつまずいたときのサポート
・よくある問い合わせの分析・FAQ整備
・プロダクト改善につながるフィードバックの収集と開発チームへの共有

3．開発課題への参加（段階的に移行）
事業理解とプロダクト理解が深まった段階で、開発Issueのアサインを増やしていきます。

・既存ツールのバグ修正・機能改善
・社内ツール（業務自動化、Slack連携、ダッシュボードなど）の新規開発
・LLM APIを活用した業務効率化の仕組みづくり
・将来的には、課題発見から設計・実装までを自走で担えるエンジニアへ

【入社後の育成プロセス】・
いきなり実務に放り込まれるのではなく、AI活用開発の基礎から段階的に身につけていただきます。各段階で具体的な到達基準を設けており、未経験からでも「エンジニアとして自走できる状態」に到達できるようプロセス化しています。

1．ADS（AI Driven School）の受講：自社のAI活用教育プログラムで、AI開発スキルと開発リテラシーの基礎を底上げします。
2．ドリル課題の実施：ADSで学んだ内容を実際に手元で動かし、定着させます。
3．応用課題（自分で仕様を考えて作る課題）：与えられた仕様ではなく「何を作るべきか」から自分で考えて実装します。素養と適性をここで見極めます。
4．現場タスクへの移行：ドリル・応用課題で問題なければ、QA・サポート業務と並行して、実際の開発Issueにアサインしていきます。

途中で「合わない」と感じた場合も、率直にフィードバックします。育成期間中の見極めも含めて、双方にとって納得感のある進め方を大切にしています。

【主な技術スタック・開発環境】
特定の技術に固執せず、課題に応じて最適な技術を選ぶのがSurpriseの方針です。現在、全プロジェクトで共通して使われている主な技術は以下の通りです。

・言語 TypeScript
・フロントエンド： React／Next.js／Tailwind CSS／shadcn／ui
・モバイル： React Native + Expo
・データベース： PostgreSQL（Supabase／Neon）
・AI： Claude／Gemini／GPT（用途別に使い分け）
・インフラ： GCP／Terraform
・開発ツール： Cursor／Claude Code／GitHub Actions

入社時点でこれらの経験は必須ではありません。QA・カスタマーサクセスの業務を通じて各プロダクトに触れていく中で、自然と理解が深まっていく環境です。

【メッセージ】
ここまでお読みいただきありがとうございます！

「エンジニアとしてのキャリアを本気で築きたい。でも、まだ実力が追いついていない」
そう感じている方にこそ、読んでほしい求人です。

Surpriseのエンジニアチームには、エンジニア未経験からQAを経て、今では開発をリードしているメンバーがいます。プロダクトと事業を自分の目で理解した先に、開発エンジニアとしての道が拓けます。

AIによって、エンジニアリングは「素養のある人なら誰でも到達できる武器」になりました。この歴史的な転換点で、最も良いポジションから飛び込めるチャンスです。

大切なのは今の実力ではなく、本気で成長する覚悟とAIへの好奇心。少しでも興味を持ってくださったら、ぜひご応募ください！

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

【SRE領域に関する課題】
（1）高速な事業成長と、マーケットプレイスとして求められる高い信頼性の両立
enechainは、エネルギーのマーケットプレイスという社会的責任の大きい領域で事業を展開しています。今後さらに事業が成長していく中で、可用性・セキュリティ・監査対応・BCPなどを高い水準で維持しながら、スタートアップとしての開発速度も落とさない仕組みが必要です。

（2）AI時代の開発速度を支える運用基盤づくり
AIの活用により、実装スピードは大きく上がっています。一方で、監視・テスト・デプロイ・障害対応・運用設計が従来のままだと、開発組織全体としては速くなりません。SREには、AI時代に合わせて「信頼性の作り方」そのものをアップデートすることが求められています。

（3）少人数で複数プロダクトを支える、AI Native型 Hybrid SREへの挑戦
enechainでは、プロダクトや基盤システムが増える一方で、SRE組織はまだ少人数です。そのため、特定の人が頑張り続ける運用ではなく、監視・障害対応・リリース・セキュリティ・ガバナンスを仕組み化し、プロダクトチームが自律的に信頼性を高められる状態を目指しています。

その実現手段として、AIエージェントやSRE業務ナレッジベースを活用し、SRE業務そのものを再利用・自動化・高度化していきます。一般的なSREプラクティスをそのままなぞるのではなく、AI時代に合った新しいSREの形をつくっていくフェーズです。

【業務内容】
SREとして、マーケットプレイスとして求められる高い信頼性と、スタートアップとしての開発速度を両立するための仕組みづくりを担っていただきます。

現状では監視まわりの設計・実装と監査対応に必要な運用ポリシーの整備・運用作業の自動化が主な業務になっていますが、チーム拡大と共に業務スコープは大いに見直していく予定です。
・サービス全体の信頼性向上に向けた戦略検討、ロードマップ策定
・プロダクトチームと対話しながらの監視ダッシュボードやアラートの設定
・インシデント検知、一次調査、復旧支援の仕組み化・自動化
・障害復旧能力向上に向けたRunbook、ポストモーテム、障害対応訓練の整備
・GitHub Actions等を用いたCI／CDパイプラインの改善
・Production Readiness Review（PRR）など、リリース前の運用品質チェックの仕組み化
・セキュリティ、可用性、運用性を踏まえたアーキテクチャレビュー
・監査対応や証跡管理に必要な運用業務の自動化
・SRE業務ナレッジベースの整備
・AIエージェントを活用したSRE業務の効率化・自動化

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

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

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

【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。

クライアント企業のDXやデータドリブン経営への期待がかつてないほど高まる中、私たちが提供するのは単なる分析レポートではなく、事業成長に直結する「戦略の根拠」です。現在、案件の大型化と多様化が進んでおり、高度な統計技術とビジネス視点を兼ね備え、データから確かな価値を導き出すデータアナリストの存在が不可欠となっています。次世代のデータサイエンス・リーダーを目指す新たな仲間を募集します。


【業務内容】
・データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。
・本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。ご自身のスキルセット（Excelでの高度な集計や、大学・前職での研究・分析経験など）に合わせた業務からスタートし、コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションを用いた実践的な分析へとステップアップしていただきます。
・具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。

▼具体的な業務内容
・高度なデータ解析と統計モデリングの実装
Excelの高度なスキル（VLOOKUP、ピボットテーブル、SUMIF関数など）や社内プロダクト、将来的にはSQL、R、Python等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。

・意思決定を導く戦略的示唆の言語化
抽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読み解き、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。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。

・専門性の追求とチームへのナレッジ還元
シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

【ポジションの魅力】
▼未経験・ポテンシャルからデータサイエンスのプロフェッショナルへ至る圧倒的な成長環境
統計検定2級レベルの基礎的な統計学のビジネス実装から、MMMのパイオニアであるサイカ独自の分析メソッド、さらには最新のAI／データサイエンス技術まで、実務を通じてモダンなスキルを体系的に習得できます。バックグラウンドを活かしながら、市場価値を劇的に高めることができる環境です。

▼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規模の投資を動かすダイナミズムを味わえます。

▼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。

【業務概要】
「人とAIの価値を掛け合わせ、HRの構造を再設計する」
PKSHA Technologyは「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、自然言語処理・画像認識・機械学習／深層学習などのアルゴリズムを開発し、AIソフトウェアの社会実装を進めてきました。
現在PKSHAでは、AIと人の価値を組み合わせた新しい事業モデルとして「AI Powered Worker」事業を推進しています。
この事業では、BPOや人材サービスなどの既存の業務プロセスにAIを組み込み、人の能力を拡張するAIソフトウェアを社会実装することを目指しています。
特に注力しているのがHR領域です。採用・人材評価・業務オペレーションなどの構造的課題に対し、AIとソフトウェアを組み合わせたプロダクト・システム開発を進めています。
本ポジションでは、このAI Powered Worker事業の開発業務を技術面からリードし、エンジニアリング組織を成長させるエンジニアリングマネージャー候補を募集します。

【業務内容】
AI Powered Worker事業のエンジニアリングマネージャー候補として、開発の推進とエンジニアリング組織の成長、両面をリードしていただきます。

▼開発業務
・プロダクトやシステムのアーキテクチャ設計・開発
・技術戦略の策定
・グループ会社との協業における技術支援

▼組織マネジメント
・開発チームのマネジメント
・エンジニア採用
・技術文化の醸成
・開発生産性の向上

【技術的挑戦】
▼テクノロジーによる組織スケーラビリティの最大化
AIによってソフトウェアの開発プロセスが大きく変わろうとしている中で、高い水準が求められる開発品質や開発スピードを上げ、組織としてのケイパビリティを上げていく必要があります。より良い評価や採用など、組織戦略に関わっていただき、AIを活用した開発プロセスの標準化や、開発文化の醸成など、強い技術組織の土台作りを担っていただきます。

▼複雑なドメインロジックの構造化とシステム設計
システム設計においては属人化・ブラックボックス化しやすいHR領域の業務プロセスを深く理解し、システムが扱えるデータ構造やロジックへと落とし込む力が問われます。現場でのAI活用が進んでいくことを前提に業務フローそのものの再設計も選択肢に入れながら、様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、テクノロジーによって古い商習慣を刷新していくことが期待されています。

【ポジションの魅力】
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、事業のバリューアップや新規事業の創出に関わることができる
・技術戦略と組織づくりの両方に関わることができる
・AI×HRという新しい事業領域に挑戦できる
・AIプロダクト・サービスの0→1／1→10フェーズに関わることができる
・AIの存在を前提とした開発環境を経験できる
　‐ 複数事業・複数企業を跨ぎ、プロダクトやサービスを立ち上げ続ける環境がある
・優秀なエンジニアやビジネス部門のメンバーと共に、経営目線・長期的視点でプロダクトやサービスに関わることができる
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる

【技術スタック】
▼利用言語･フレームワーク
・TypeScript
・Python

▼クラウド
・AWS
・Azure

▼プロビジョニングツール
・Terraform
・AWS CDK

▼コミュニケーション
Slack

※リモートワークと出社がハイブリッドとなります。

【募集背景】
生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。
その中で重要になるのが、“AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ”　です。
特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。

APTOでは現在、
・Isaac Sim
・MuJoCo
・シミュレーション環境
・Synthetic Data
・Sim2Real
・Cosmos

などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。

今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。
単なるシミュレーション開発ではなく、「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。

【業務内容】
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証

【本ポジションの魅力】
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI／MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

【業務内容】
グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。

・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【ポジションの魅力】
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
ConoHa（GPUサーバー）

大規模言語モデル（LLM）関連：
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

▼開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

▼開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する大阪オフィスの部署にてアプリケーションの開発およびマネジメントをご担当いただきます。

【具体的な業務内容】
▼新卒および中途の若手エンジニアの指導・育成
管理職として、新卒および中途の若手エンジニアにWeb開発業務で求められる全般的な技術スキルの指導をしていただきます。

▼システム開発業務
ご経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。
Webアプリケーション開発を軸としつつ、要件定義、アーキテクチャ設計、プログラム開発、テスト、サービスKPIの計測と分析、効率的な運用自動化など、サービスの成功につながるあらゆるパートでご活躍いただくことを期待しております。

・大規模システムの開発
GMOインターネットグループ内でも最大規模のユーザ数とトラフィック量を扱うサービスにてスケーラビリティや低レイテンシーが求められるシステムの開発を行っていただきます。
　‐ GMO ID：GMOインターネットグループの複数サービスと連携するログインとAPIのプラットフォームの開発
　　画面まわりの設計・開発に加え、 Kubernetes を用いたコンテナの効率的な運用も担当領域となります。
　‐ ReeMo：インターネット広告プラットフォームの開発
　　高負荷のトラフィックをクラウドと NoSQL を駆使して処理するシステムを拡張する開発を行います。

・スタートアップ事業におけるサービス開発
毎年のように立ち上がる新規事業の成長を支援するため、ゼロベースもしくは立ち上げ直後のシステムを拡張する開発を担当していただきます。
フロントエンド、API、管理画面、スマートフォンアプリ等の開発全般が担当範囲となります。
　‐ FREENANCE：フリーランスの方と企業の金銭取引を補償するフィンテックサービスの開発
　　リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでおります。
　‐ タウンWifi by GMO：フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービスの開発
　　スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしております。

・新規専門技術の検証と社会実装
→ 高度に専門的な知識を要する技術領域について調査・検証し、サービスへ応用するポジションを担当していただきます。
日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極める知見が求められます。
　‐ Adam byGMO：ブロックチェーンのNFTを利用したデジタルコンテンツの売買を行うサイトの開発
　‐ GYEN：ステーブルコインの管理運営プラットフォームの開発

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり適性に応じてアサインが検討されるため、非常に多くのチャンスがございます。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
業務の10%＋αを新規技術の調査・検証に充てることで実践的な技術力を向上させています。研究テーマはAI、Blockchain、AWS・GCPを中心に今後さらにビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。

【開発ツール】
▼開発技術／環境／ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence

▼開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

▼開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）

【ポジションの魅力】
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定やアーキテクチャーは現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができる環境でございます。
・全て自社サービスのため、開発を中心に企画からリリース後の改善サイクルまで事業部と一緒に考え、No.1のサービスを目指すことができます。
・GMOインターネットグループの様々な事業領域を支援するため、新しいことに挑戦する機会が多く、幅広いご経験を得られます。
・GMOインターネットグループならではの自社クラウドプラットフォームをいかして、完全自社開発で開発に取り組むことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。

【業務内容】
グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。

・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【ポジションの魅力】
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
ConoHa（GPUサーバー）

大規模言語モデル（LLM）関連：
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

▼開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

▼開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

【業務内容】
グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
・バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
・最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。
・フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

・アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

・アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

・その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。

【ポジションの魅力】
・生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます。
・最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます。
・重要な3つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
・別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます。
・グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。

また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
・GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります。
・世界No.1規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます。
・時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます。
・全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます。
・アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです。

【利用技術】
▼解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、 LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク：
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

クラウド／オンプレ（ミドルウェア）：
SHIROKANE
GPUワークステーション

開発ツール：
Atlassian（Jira、Confluence）
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
ChatGPT、Gemini、Claude

開発手法：
アジャイル開発（scrumベース）

【業務内容】
・生成AIを活用した映像制作（Image／Video生成）
・CM／広告案件におけるビジュアル開発・ルック設計
・プロンプト設計および生成ワークフロー構築
・絵コンテ／プレビズ制作（AIベース）
・ディレクター・プランナーとの連携による企画開発
・制作工程の効率化・自動化（AI活用）

【募集概要】
▼配属部門：データエンジニアリングユニット　プラットフォーム開発領域（PFD）
ビジネス要件の実現に向け、データ基盤の導入や蓄積したデータの活用施策の提案等を実施します。決められたものを提案するのではなくクライアントの環境や課題・要求に合わせたソリューションを提案します。
またプロジェクトマネジメントのご経験がない方でも、まずはプロジェクトメンバーやプロジェクトリーダーの立場で開発経験と実績を積んでいただき、将来的にプロジェクトマネージャーを目指すことが可能です。

・データ活用施策を見据えたデータ基盤の構築
・システムロードマップや開発計画の策定
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・データ基盤を中心としたアーキテクチャ構想、RFP策定支援
・データの可視化（Tableau、PowerBI、Looker等）やデータ分析支援 

クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなります。

【プロジェクト事例】
・3銀行のデータをMicrosoft Azure上で一元収集・活用する統合データベースを構築（株式会社山口フィナンシャルグループ様）
・新規ビジネスにも貢献した分析基盤（IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社様）

【募集背景】
これまでAIは研究開発の文脈で語られることが多いものでしたが、ここ数年はDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスでの活用が一気に進んでいます。本格的にデータを活用する時代がようやく到来するなかで、データ活用のリーディングカンパニーである当社にクライアントからのご相談が増加しています。ブレインパッドがこれまで培ってきたデータ活用・データ基盤構築ノウハウを武器に、クライアントとともにデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。

【現状について】
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、その後の活用までワンストップでのプロジェクト推進が求められています。
そのため、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、日々進化を遂げるクラウドサービスを踏まえた最適なシステム（アーキテクチャ構成）を提案・構築できる人材が益々必要とされています。また技術的にも、重要なデータを取り扱うシステムとして「セキュリティが担保された安定性・拡張のある基盤」や、活用を見越した「顧客側で運用保守しやすい設計、品質の高い成果物」といったものがより一層求められている状況です。
データ活用領域に興味のある方、先進的な技術を利用し顧客のビジネス貢献に興味のある方等には、ぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。

【業務内容】
▼入社直後にお任せしたいこと
※アサイン案件はスキル・志向・希望を踏まえ柔軟に決定します。
・クラウド環境（AWS／GCP等）を活用したデータ基盤（データレイク、DWH、ETLパイプライン）に関わる提案、推進
・小規模（数百万円～数千万円規模）案件や既存案件の機能拡張提案の実施
・要件定義・アーキテクチャ検討・システム設計・運用設計
・データ活用施策（BI、分析支援）におけるシステム構築・運用設計
・PoC（技術検証）の実施、最適な技術アプローチの選定
・クライアントとの折衝、ファシリテーション、課題整理

▼将来的にお任せしたいこと
・データ基盤構築およびデータ活用施策に関する提案・社内外調整
・要件定義フェーズから開発計画策定・リソース管理・実行計画の立案
・特定クライアントを専任PMとして担当し、継続的な改善提案・データ利活用の高度化支援
・若手PM・テックリードの育成、ナレッジ共有・型化

【開発環境】
・プロジェクト管理：Backlog、JIRA
・コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Meet
・クラウド環境：主にData Analytics & Database領域
　- Azure（Synapse、DataFactoy、SQLDatabase など）
　- AWS（Redshift、EMR、StepFunctions、AWMS、RDS など）
　- GCP（BigQuery、Cloud SQL、DataFusion、Composer など）
　- Snowflake
・使用言語：SQL、Python、その他スクリプト言語

【働く魅力】
・大手事業会社を中心としたクライアントに対し、上流から伴走型でデータ活用基盤を設計・実装・推進できる
・生成AI・大規模データ基盤構築といった、最先端のテーマにも早期から携われる
・提案フェーズから開発・運用まで一気通貫で関与するため、幅広い視野とビジネス推進力が身につく
・スピード感のある組織で、裁量を持ちながら案件推進にチャレンジできる
・クラウド・データ領域の実践知見を積みながら、PMスキル・コンサルスキルを高められる

【出社ポリシー】
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。
※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。

当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。
したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。
会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。

【募集概要】
▼配属部門：マーケティングトランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通して顧客のDX戦略の実現を施策の実行まで含めて推進し、最終的にはデータ活用を自走できる状態を目指して支援することで、顧客の事業成長へ中長期的に貢献することをミッションとするユニットです。

クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなることが多く、顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。

【募集背景】
ここ数年のDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスに直結しやすいデータ活用の実施（攻めのIT投資）が一気に進んでいます。こうした市場背景から、データ活用市場の草創期から1400社以上の支援実績があり、データ活用のリーディングカンパニーである当社へのご相談が増えている状況です。
ブレインパッドには、おおよそ20年蓄積してきた、活用を見据えた基盤設計・構築・運用のような顧客の事業成長に貢献する一気通貫のデータ活用知見があります。

この知見を目の前のクライアントのために本質的に必要な形にカスタマイズしながら、対等なパートナーとしてデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。

【現状について】
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、その後の活用と効果検証、自走化支援までワンストップでのプロジェクト推進が求められるようになりました。
上記のプロジェクト推進にあたり、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、最終的にはクライアントに適したデータ活用体制を構築していくために、まず我々自身が活用方針の提案から運用まで入り込むことが増えてきています。

その中でも「マーケティング活動の促進を支援してほしい」という顧客ニーズは多く、顧客の可視化分析やマーケティング施策の立案・実行、施策によってもたらされたビジネスインパクトの検証までを一気通貫でご支援しています。
マーケティングに関する知見を活かして顧客のビジネスに貢献していきたい方はもちろん、マーケティングテクノロジーの領域で専門性を身に着けていきたい方にはマッチするポジションと考えており、ご興味のある方はぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。

【業務内容】
主にコンシューマービジネスを営む業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとにデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。

具体的には、Treasure Dataを中心としたCDPの導入・運用支援をお任せします。

▼具体的な業務内容
・クライアントのビジネス課題に基づいたデータ活用要件の定義、Treasure Dataの導入設計・構築
・データ収集からデータ整備、顧客分析やマーケティング施策に利用するデータやセグメントの作成、他システムへの連携まで一連の処理構築など
・運用フロー構築、マニュアル作成、クライアント担当者の自走に向けたトレーニングなど
・MAツールやサイト接客ツール、広告プラットフォームといったアクションツールとの連携設定、施策の効果検証
・Treasure Data新機能の技術検証とクライアントの業務改善につなげられるかの確認

【ポジションの魅力】
▼一気通貫での支援による手触り感が得られる
戦略立案から、実際に手を動かす実装、その後の運用・伴走まで、「顧客の変革」を最後まで見届けることができます。

▼最新技術に触れられる
エンジニアリング組織が母体であるため、単なるツール設定に留まらず、複雑なデータハンドリングや先進的なデータアーキテクチャに触れる機会が豊富です。

▼人材市場価値を向上できる
Treasure Dataを軸に、Salesforce Data CloudやTealiumといった他のCDP、MAツール等の幅広い知見を習得し、マーケティングテクノロジストとしての専門性を磨けます。

【開発環境】
・CDP／プラットフォーム：Treasure Data、Salesforce Data Cloud、Tealium
・MA／接客ツール：Salesforce Marketing Cloud、KARTE、Braze等
・クラウド環境：Azure、AWS、GCP、Snowflake
・使用言語：SQL、Python
・ツール：Backlog、Confluence、Slack

【働く魅力】
・当社はデータ活用を専業としているため、ビッグデータ／DXといった先進的な案件に一貫して関わりながら、リーディングカンパニーとしての豊富なノウハウを学べる環境です。
・日本を代表する多様な業界の顧客に対して、データの活用支援を目的としてビジネスに必要な施策とセットでシステム提案を行うため、本質的な仕事ができます。
・様々な規模のプロジェクトを経験できます。アサインされる案件においてもクライアントの業種を問わないため、業種・業態の幅を広げることができます。
・将来的なキャリアパスとしては、マーケティングプランニングの領域でご活躍いただくことや、マーケティングテクノロジストとしてエンジニアリングの専門性を身に着けることもできる環境です。
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することが可能です。

【出社ポリシー】
ブレインパッドでは、可能な限り出社することをポリシーとしています。
※個別の事情がある方は、上長と相談のうえ出社頻度を決定します。

当社は、「人への興味と共感／人との接点」を重視しています。対面での会話は、社員のキャリア形成や会社全体のパフォーマンス向上に不可欠な要素です。
したがって、出社による他者との会話を、「中期的な会社全体のパフォーマンス向上への貢献」と定義します。
会社として、出社して働くこと、そして対面での交流を積極的に推奨しています。
※在宅勤務の頻度によらず通信費等補助費を毎月支給しています。

【出張について】
アサインによっては宿泊を伴う出張も発生する可能性がございます。
出張へのご対応が事情により難しい等の場合は面接時にご相談ください。