【募集背景】
オムロンは2030年までの中期ロードマップにおいて、事業成長を確実なものとするための挑戦的目標として開発生産性2.5倍を掲げて、全社で多岐にわたる業務プロセス革新の取組みが進められています。中でも、生成AIやAgentic AIの急速な機能拡張・性能向上は現時点でも留まる状況になく、オムロングループ全社においてもこれらAIを活用した業務プロセス革新の組織実装に向けた検証が、社内各所で進展・拡大しています。

事業成長に資する技術戦略の策定と実行を担うストラテジックR&D本部（旧 技術・知財本部）の一部門であるデジタルソリューションセンタでは、全社の開発生産性向上に有用なAI技術の見極め・獲得に並行し、グループ各社の開発部門・CRM・IT部門・外部ベンチャーと連携した業務プロセス革新のためのナレッジマネジメント基盤の設計・構築・組織実装を推進しています。

この度、取組みの拡大を伴うなか開発生産性向上の早期実現に向けて加速すべく、プロジェクトを共に推進いただけるデータサイエンティストを募集します！

【担っていただきたい具体的な仕事内容】
以下の業務内容を実行するプロジェクトメンバーを担っていただきます。

▼業務内容
事業部門が抱える開発生産性課題に対して、関連部門（開発部門・CRM・IT部門・外部ベンチャー等）と連携したビジネス課題の具体化、解決アプローチとしてのシステム設計・構築、クイックな検証サイクルによる取組み推進
特に、事業部門が保有するナレッジ（VoC、技術文書、暗黙知等）の構造化・AI活用による顧客応対・商品企画・開発を効率化する社内基盤システムを対象とする

▼技術領域
データサイエンス（統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI）に関するEDA（探索的データ分析）・システム設計・機能実装

【この仕事の魅力】
・全社の挑戦的目標の実現に向けた、全社/グループ各社を支える基盤システムに関わる仕事です
・常に最新の技術動向をキャッチアップしながら業務遂行するスキルが身につきます
・社内外との協創を通じたプロジェクト推進を経験できます

【配属先の課・チームの人数や雰囲気】
・馴染みやすい環境：キャリア入社者も多く（3割程度）、風通しが良く、人に寄り添う組織風土であるためオンボーディングが容易です（FY24離職率3.3%）。
・働きやすい環境：フレックス、在宅勤務、5連続休暇、子育て・介護休暇制度でワークライフバランスが取れた働き方が可能です（FY24男性育休100%）。
・スキルアップ支援：仕事に役立つ資格取得、1-2日の研修受講は上司認可で全額会社負担（博士等の高額外部学習費用の半額支援制度もあり）。
・キャリア形成支援：社外副業制度や、手上げによる異動や兼務が可能な公募制度があり、みずからの意思で新たな可能性を試すことができます。

※在宅勤務制度あり

日本最大級の流通小売企業のグループ企業にて、
SNS（公式X、Facebook、Instagram）運用全般をご担当頂くポジションです。

◆業務内容例：
・SNS運用業務をメインで行う社員の業務支援
・投稿アイデア出し、販促企画、撮影補助など様々な業務にも参加
・SNSのリール動画の撮影ディレクション

◆具体的な業務：
・投稿作成（チェック作業／クリエイターへの制作依頼）
・投稿進行管理
・社内他チーム・グループ会社や各代理店とのコミュニケーション

◆チーム体制：約10名
　月投稿数：約100本

◆投稿事例：
公式Instagram
https://www.instagram.com/p/DXYvF6TkoBB/

公式X
https://x.com/711SEJ/status/2046871634389483650/

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

大手出版グループのシンクタンクにて、XやInstagram 等を活用したSNS運用業務（自社媒体および官公庁・地方自治体、教育、エンタメなど）をお任せします。
投稿原稿の作成や画像制作、投稿作業を中心に、投稿結果の数値集計やデータ整理など、運用分析に関わるサポート業務を担当していただきます。
また、キャンペーンや特集施策にあわせた投稿対応など、日常的なSNS運用に付随する業務も行っていただきます。
実務を通じて、SNS運用の基礎から、実案件に基づいた運用フローや数値の見方を学べる環境です。

【具体的な業務内容】
・SNS投稿原稿の作成・投稿作業
・画像の作成・簡単な加工
・投稿結果の数値集計・データ整理
・キャンペーン等に伴う投稿対応
・アカウント巡回、コメント・返信・メンション等の内容確認
・その他、SNSの日常運用サポート業務

【働き方】
・週5日の勤務を前提としていますが、週4や時短希望もご相談ください。
・基本フルリモートでご就業いただけます。
※強制ではありませんが、出社が可能な方は週に1回程度、社内共有会でご出社いただく可能性がございます。

【業務内容】
「移動で人を幸せに。」をミッションに掲げるGO株式会社にて、タクシーアプリ『GO』の基盤およびビジネスの根幹を支える支払請求基盤（会計システム）の品質保証（QA）を担当していただきます。

現在、弊社では常に新しいサービスを作り続けており、それに伴う会計・決済フローのアップデートが日々進行しています。
本ポジションでは、単なるテスト実施に留まらず、会社として重要な「お金とデータ」の正確性を担保するため、品質戦略の立案からプロセス改善まで、QAの側面からプロダクトおよび事業の信頼性を最大化していただくことを期待しています。

【具体的な業務】
・支払・請求・売上伝票の検証: タクシーサービス利用時における、タクシー事業者への支払・請求、エンドユーザーへの支払・請求、およびGOの売上に対する伝票が各種会計基準や仕様に則って正しく記帳されるかの確認・検証
・マスタ・計算ロジックの検証: 新規サービス開始や契約改定に伴い、事業契約に基づいた正しい単価、税率、インボイス、計算方法などがデータベースへ正確に登録・反映されているかの確認
・エンドツーエンド（E2E）テストの主導: 会計データを確認するために、実際にアプリ上で配車を作成・走行データを作成するなど、サービス全体を跨いだ一連のシナリオテストの計画・実行
・シフトレフトの推進: PdM、開発エンジニア、経理・財務部門と連携し、仕様検討の早期段階から会計上の考慮漏れや不具合の混入を防ぐ施策の実施
・QAプロセスの改善: 基幹システムにおける検証効率化のためのテスト自動化の検討、および開発プロセス全体の最適化

【募集背景】
タクシーアプリ『GO』の急成長に伴い、私たちは常に新しい移動サービスやビジネスモデルを創出し続けています。
これらすべての新サービスを社会に実装するためには、バックエンドである会計システムも追従し、常に進化し続ける必要があります。
会計は、会社の信用と事業継続に直結する極めて重要な基盤です。この変化が激しく、かつ高い正確性が求められる環境において、基幹システムを高い品質で維持し、会社の成長を足元から支えて貢献いただけるQAメンバーを募集いたします。

【本ポジションの魅力】
▼会社とビジネスの仕組みに深く関わる醍醐味
GOアプリ事業の売上や決済が集約される基幹システムのQAであり、GOのビジネスモデルや社会インフラとしての仕組みを最も深く理解・体感できるポジションです。

▼「会計知識×サービス体験」のハイブリッドなスキル
QAの過程で経理に関する専門的な業務知識が身につくだけでなく、検証のために実際にアプリを操作して配車を行うなど、エンドユーザー向けのサービス自体にも深く関わることができます。

▼社会的影響力の大きさ
交通インフラになりつつある『GO』のお金の流れを支えるため、自身の仕事がサービスや会社の信頼を担保しているという大きな手応えを感じられます。

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

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

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

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

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

【募集背景】
主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,190万人（※2025年7月時点）を突破し、導入事業者数200,000社（※2025年7月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。

この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。

現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、データアナリストを募集しています。

【業務内容】
当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。

【中核事業】
タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます

▼分析を通した事業貢献
・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献
・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し
・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献

▼データを用いた仕組みづくり
・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進
・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化

【新規事業】
タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。

▼分析を通した事業貢献
・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引
・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード
・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献

▼データを用いた仕組みづくり
・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築
・新規施策に対するスピード感を持ったA／Bテスト等の効果検証の設計と検証

【組織構成】
※配属については、ご意向や適性を元に面談・面接の中ですり合わせさせていただく予定です

▼SpotWork1G／SpotWork2G（既存事業）
中核事業をデータドリブンに進化させ、顧客価値を最大化する  
タイミーの祖業であり、現在の中核事業である「スポットワーク領域」を牽引するグループです。ToB（事業者）・ToC（ワーカー）双方の膨大な行動データからインサイトを抽出し、新たなユーザー価値の創出に向けた機会の探索から提案、実行までを推進します。プロダクト開発、マーケティング戦略、ビジネス展開の全方位においてデータに基づいた意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます。

▼New-BusinessG（新規事業）
データ資産を武器に、タイミーの「次なる成長の柱」を創り出す
スポットワーク領域に留まらない、新規事業領域全般を担うグループです。既存事業で培ってきたデータ資産と分析の知見を最大限に活用し、ゼロからの事業立ち上げや未知の市場開拓に挑みます。不確実性の高い環境下においても、データに基づいた精緻な仮説検証と高速なPDCAを回すことで、新たなビジネス価値の創造と事業のスケールを力強くドライブし続けます。

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ
・募集内容やマッチングに関する各種データ
・地理空間データ
・レビュー情報や評価データ
・広告データ
・SFA／CRMツールによる営業活動に関するデータ
・アンケートやサーベイデータ

【データアナリティクス部の特徴】
・向上心のあるメンバーが多く、互いに刺激し合いながら学ぶ文化が根付いています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。  ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。
・データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。
・経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、データアナリストの業務に対して非常に協力的です。
・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

【タイミーのデータアナリストとして働く魅力】
・会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
・サービス・組織が成長し続けており、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。
・ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。
・社会貢献性の高いサービスだからこそ、単なるデータ分析にとどまらず、『どうすれば社会をより良くできるか』という大きな視点を持って働くことができます。
・分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。

【勤務地】
※フルリモート勤務可

【キャッチコピー作成☆彡】地域密着型の大手サイト♪ライティング◎
●キャッチコピーの設定
●訴求内容の考案
●SEO対策
●原稿作成
●文字校正　など

主に返礼品に関するWebサイト関連！Amazon、楽天、ふるなび、さとふる等が中心になります♪
マーケティングや企画が好きな方、チャレンジしてみたい方はカンゲイ☆彡

【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

【仕事概要】
国内最大級の電子コミックサービス『めちゃコミック』において、SNS（X、TikTok、YouTube等）を主軸としたマーケティング戦略の策定から、高度なデータ分析に基づく施策の最適化を一気通貫でお任せします。
本ポジションのミッションは、単なる情報の拡散に留まらず、SNS上のユーザー行動を定量的に捉え、「どの施策が、いかにして新規獲得やLTV向上に寄与したか」を解明・最大化することです。数千万規模のログと向き合い、SNSマーケティングの「勝ち筋」を科学する役割を期待しています。

▼ 具体的な業務内容
1.データドリブンな戦略策定
・事業目標（KPI）から逆算した、各プラットフォーム別のSNS中長期ロードマップの構築。
・市場動向・競合調査に基づいた、データ裏付けのあるペルソナ設計とコンテンツ戦略の立案。

2.高度な分析・効果検証（アナリスト業務）
・Google AnalyticsやBIツール（Tableau/Looker等）を用いた、SNS経由の流入・回遊・コンバージョンの多角的分析。
・SNS内エンゲージメントと自社内行動ログを掛け合わせた相関分析およびレポーティング。

3.PDCAサイクルの実行・運用
・分析に基づいた投稿内容・クリエイティブのA/Bテストと、再現性のある運用フローの構築。
・キャンペーンの効果を最大化するための、機能開発や外部パートナーとの連携。

4.ステークホルダー・マネジメント
・社内関連部署（プロダクト、広告、編集等）との連携、および外部代理店との戦略的折衝。

【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。

【仕事についての詳細】
簡体字圏のプレイヤーに感動を届けるローカライザーを募集！

【業務内容】
新規開発のローカライズをお任せいたします。
簡体字翻訳、LQA管理、外注先との折衝など、ローカライズに関わる業務全般をお任せします。

▼具体的な業務内容
・日本語から簡体字への翻訳、校正
・LQA管理
・翻訳されたもののゲームへの実装、実機確認
・資料作成、編集、管理
・関連部署や外注先との折衝
・ローカライズの方向性の検討

【業務の魅力】
物語やゲームテキストはユーザー体験に直結する部分となります。
そのため、弊社におけるローカライズ業務は原文へのリスペクトを持ちながら、ご自身のクリエティビティも発揮して頂きたいと考えています。

【仕事内容】
※自社SNS広告運用ではなく、クライアントのディレクション業務になります。

SNSマーケティングのディレクターとしてクライアントYouTube・Facebook・Instagram・X・LINE・TikTokといった様々なプラットフォームのフォロワーや認知を増やす施策のディレクション業務を行って貰います。
企画～分析SNS運用の全工程をワンストップでサポート可能で、徹底的なトレンドリサーチをマーケティングチームや制作チームと連携して行っております。

【この仕事の魅力】
クライアントの魅力をSNSという媒体を通して、フォロワーやファンを生み出し結果として売上にヒットさせるためのSNS企画の立案～運営代行を行います。
正解がないSNSだからこそ、様々な面白いアイディアをどんどんチーム内で発言していただき、チーム一丸となって提案や、既存のクライアント様のSNS業務に携わります。
クライアントとしては、SNSと相性の良いコスメやアパレル業界、さらには店舗型ビジネスのホテルやジム、アミューズメント施設など多業界にわたります。
普段から利用しているSNSだからこそ消費者目線で「こういう投稿って面白いな」というものをクライアント様へもどんどん企画・提案していただき、企業ブランディングの成功までお手伝いできる方を募集しております。

▼このような方におすすめです。
・普段からSNSをよく利用している
・自分のアイディアをどんどん活かしていきたい
・チームプレーが好きな方

▼基本業務としては以下です。
・SNSアカウントの企画やディレクション（リール動画がメイン）
・インフルエンサーのキャスティング
・撮影の同席

【当社の強み】
（1）WEB上での課題解決のための商材全般を取り扱っています。1つの商材に拘らずトータル提案が可能となっています。
（2）平均解約率2.4％（※運用型広告の2021年5月～2022年4月から算出）となっており、高い満足度を得ています。
（3）You TubeやTikTokなど、常に新しい商材開発に取り組んでいます。
（4）新規事業立ち上げの経験が可能です。
（5）平均年齢26.3歳、平均年収780万円（満1年以上勤続の総合職）の業界トップクラスの給与水準

【活躍人材の事例】
未経験の中途入社だと圧倒的にTV局や制作会社出身者の方が活躍しております。

【組織の魅力】
（1）裁量権のある仕事
若手のうちから裁量権を持っていただき、自己成長をができる環境です。
（2）チーム体制
仲間同士助け合う社風です。年齢・経歴関係なくコミュニケーションをとっているフラットな関係なので先輩や上司との距離も近く、自ら動いて刺激しあいながら成長できる環境です。
（3）成長スピード
未経験から入社して1年後には役職を得ているメンバーもいます。入社5～6年後にはマネージャーを目指せる環境です。

【キャリアパス】
優秀な成果を挙げた社員は、早くからマネージャーとしての昇格や新規事業の責任者に抜擢したり非常に魅力的かつスピード感のあるキャリアステップを進む事が可能です。

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

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

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

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

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

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

創業50年の医療/ヘルスアンドビューティー企業にて、
SNS（LINE）運用全般とweb制作の進行管理をご担当頂くポジションです。

◆業務内容
・LINE運用のディレクション/web制作ディレクション

◆具体的な業務：
【SNS】
・LINE投稿作成（チェック作業/クリエイターへの制作依頼/配信依頼）
・投稿進行管理
【web制作】
web制作
・LP制作（制作会社への指示だし/進行管理/チェック作業/）

・社内他チーム・グループ会社や各代理店とのコミュニケーション

【業務内容】
QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。

【具体的な業務内容】
・ハーネスエンジニアリングの実践
　- ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。

・リスク分析／テスト分析／テスト設計エージェント
　- 仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。

・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント
　- テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。

・CQフィードバックパイプラインの設計・実装

・不具合／障害情報の集積、分析基盤の構築
　- エラーログ／AIエージェント実行ログ／不具合レポート／障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。

・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装
　- AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。

・外部AI動向の追跡と発信

・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む

・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する

【開発環境】
・AIエージェント：Claude Code（SKILL／Sub-agent／Hooks／Agent Teams）／Devin／MCP Server
・テスト自動化：Selenium、Appium、Cucumber、Playwright
・CI／CD：CircleCI、Bitrise
・データ基盤：BigQuery、Tableau
・タスク管理・分析：Asana
・コミュニケーション：Slack、Teams、GitHub、Confluence、Miro
・開発技術スタック：Ruby on Rails、React.js、Next.js、Swift／SwiftUI、Kotlin

【入社後のイメージとキャリアパス】
▼入社直後（～3ヶ月）
・食べログのサービス・ビジネス構造・CQ by AIのアーキテクチャ全体を把握する
・既存の自動テスト自動コーディングAIエージェントの仕組みを理解し、改善する

▼3～6ヶ月後
・CQ by AIの一つまたは複数のAIエージェントを担当し、設計、実装する
・AIエージェントの自律実行サイクルの中で、生成物の精度改善を主体的に推進する

▼6ヶ月～1年後
・担当AIエージェントが完全自律実行できる状態を目指す
・実践知を技術ブログや社内での横展開として発信できる状態になる

▼キャリアパス
・QA AIアーキテクト：CQ by AI全体のハーネス設計・評価基盤を主導する上位専門職
・AI品質基盤リード：複数パイプライン・複数領域への横展開を統括するリード職
・社内外での実践発信を通じ、業界でのAI品質エンジニアリングのプレゼンスを確立するキャリアパスもあります。AI特化QA職は従来QAに比べて高い市場価値を持ち、このキャリアを選ぶこと自体が市場価値向上に直結します。

【仕事の面白み】
▼世界でも先例の少ない仕事をゼロから作れる
「QA業務をAIエージェントが自律実行する」という仕組みは、業界でもまだ確立されていない。Harness Engineeringの考え方を実務に落とし込み、先例を自分たちで作ることができる。

▼大規模サービスで実証できる
月間数千万人が使う食べログで、障害管理・テスト生成・コードレビューをAIが担う仕組みを構築できる。自動テストコーディングAIエージェントではコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%をすでに達成しており、実績のある環境でさらにその先を作ることができる。スケールを持った環境での実証は、他社では得難い経験になる。

▼「コードを書く人」から「環境を設計する人」へのシフトを先取りできる
モデル＝処理能力、ハーネス＝OS。エンジニアの役割変化の最前線で、自分の仕事を定義できる立場にある。

▼エンジニアリングとQAドメインの両方が武器になる
バックエンド・インフラの技術力とQAの業務知識を掛け合わせて初めて成立する仕事。どちらか一方では解けない問題を、両方を持つエンジニアとして解く立場にある。

【部署説明】
▼所属部門
食べログカンパニー 開発本部 品質管理部

▼ミッション
品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI（CQ by AI）を推進するチームです。そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。

単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。

このポジションはAIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割です。従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

【働く環境】
・ハイブリッドワーク：リモートワークとオフィス出社を、業務内容やチームの状況に応じて柔軟に使い分けるハイブリッドな働き方を採用しています。
・育児支援：男女ともに育休取得の実績が多数あり、子育て世代のエンジニアも多く活躍しています。

【募集背景】
当社は15年以上にわたり年率10％以上の成長を続けています。間接資材市場におけるシェアはなお数％程度であり、今後のさらなる成長に向けて、事業を支える物流インフラの進化が求められています。

数千万点規模の商品を、必要なときに、必要なお客さまへ、安く、正確かつ迅速に届ける。その実現を支える巨大で複雑なオペレーションを、データ・仕組み・技術の力で進化させ続けることが、私たちのミッションです。さらなる事業成長のためには、物流を「競争優位を生み出す基盤」として一層進化させる必要があります。物流センターには、これまで以上に高度なシステム化、最適化、自動化、保管設計が求められています。こうした変革を推進するために、事業を支える物流インフラ領域で、物流の未来を設計できる人材を募集しています。

【職務内容】
当社の物流拠点では、取扱商品数の拡大、出荷量の増加、配送要求水準の高度化、商品特性や出荷波動の多様化に伴い、物流オペレーションの複雑性が増しています。
安定した出荷品質と高い生産性を両立し続けるためには、個別最適な改善だけでなく、入荷、棚入れ、補充、ピッキング、梱包、出荷に至る一連の業務プロセスを俯瞰し、標準化・再設計・継続改善していくことが重要です。
本ポジションでは、将来的な成長を含むフルフィルメント全体の需要・物量データをもとに、拠点の生産性向上、品質向上を実現するために、データ分析、プロセス設計、レイアウト設計を一気通貫で担当頂きます。既存オペレーションの改善に加え、新規設備導入や保管戦略の高度化、業務標準化の推進など、物流センター全体の競争力強化に貢献していただくことを期待しています。

【主な役割】
▼主な役割
物流オペレーション全体を対象に、データ分析・数理最適化・シミュレーションなどを用いて、人・モノ・時間・能力の配分を最適化し、安定的で再現性の高いオペレーションを作る役割です。
人員配置、作業順序、在庫配置、処理能力、拠点間の役割分担などを定量的に設計し、物流全体の生産性・サービスレベル・コストの最適なバランスを実現します。

▼職務内容
・物流センターにおける各種オペレーションの定量分析と課題抽出
・ピッキング、補充、出荷、作業順序、人員配置などの最適化施策の企画・設計
・自動化設備も含めた、生産性・品質・安全性を考慮した業務プロセス設
・シミュレーションや数理最適化手法を用いた改善案の立案・検証
・WMS／周辺システムとの連携を前提とした業務要件の整理
・現場、システム、設備、SCMなどの関係部門と連携した改善プロジェクト推進
・改善施策の効果測定、KPI設計、モニタリング、効果検証

【勤務地】
大阪府／東京都

【募集背景】
当社は15年以上にわたり年率10％以上の成長を続けています。間接資材市場におけるシェアはなお数％程度であり、今後のさらなる成長に向けて、事業を支える物流インフラの進化が求められています。

数千万点規模の商品を、必要なときに、必要なお客さまへ、安く、正確かつ迅速に届ける。その実現を支える巨大で複雑なオペレーションを、データ・仕組み・技術の力で進化させ続けることが、私たちのミッションです。さらなる事業成長のためには、物流を「競争優位を生み出す基盤」として一層進化させる必要があります。物流センターには、これまで以上に高度なシステム化、最適化、自動化、保管設計が求められています。こうした変革を推進するために、事業を支える物流インフラ領域で、物流の未来を設計できる人材を募集しています。

【職務内容】
当社の物流拠点では、取扱商品数の拡大、出荷量の増加、配送要求水準の高度化、商品特性や出荷波動の多様化に伴い、物流オペレーションの複雑性が増しています。
安定した出荷品質と高い生産性を両立し続けるためには、個別最適な改善だけでなく、入荷、棚入れ、補充、ピッキング、梱包、出荷に至る一連の業務プロセスを俯瞰し、標準化・再設計・継続改善していくことが重要です。
本ポジションでは、将来的な成長を含むフルフィルメント全体の需要・物量データをもとに、拠点の生産性向上、品質向上を実現するために、データ分析、プロセス設計、レイアウト設計を一気通貫で担当頂きます。既存オペレーションの改善に加え、新規設備導入や保管戦略の高度化、業務標準化の推進など、物流センター全体の競争力強化に貢献していただくことを期待しています。

【主な役割】
▼主な役割
物流オペレーション全体を対象に、データ分析・数理最適化・シミュレーションなどを用いて、人・モノ・時間・能力の配分を最適化し、安定的で再現性の高いオペレーションを作る役割です。
人員配置、作業順序、在庫配置、処理能力、拠点間の役割分担などを定量的に設計し、物流全体の生産性・サービスレベル・コストの最適なバランスを実現します。

▼職務内容
・物流センターにおける各種オペレーションの定量分析と課題抽出
・ピッキング、補充、出荷、作業順序、人員配置などの最適化施策の企画・設計
・自動化設備も含めた、生産性・品質・安全性を考慮した業務プロセス設
・シミュレーションや数理最適化手法を用いた改善案の立案・検証
・WMS／周辺システムとの連携を前提とした業務要件の整理
・現場、システム、設備、SCMなどの関係部門と連携した改善プロジェクト推進
・改善施策の効果測定、KPI設計、モニタリング、効果検証

【勤務地】
大阪府／東京都

【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

【仕事についての詳細】
プロダクトの良さを最大限に伝えるための「クオリティ担保」を担う、QAを募集！

＜業務内容＞
当社が新規開発中のスマートフォンゲームにて、IPの整合性を守るQA業務のリード・ディレクションに関わる業務です

＜具体的な業務＞
・シナリオの整合性チェック、キャラクター呼称・設定の齟齬の確認、誤字脱字の校正
・原作IPの世界観との整合性確認、表現リスク・配慮事項のチェック
・ゲーム全体に対する課題発見と調整（開発チームと連携）
・外部協力会社との折衝、品質管理業務のKPI策定・改善提案・実施調整

<業務の魅力＞
品質に直結することは自発的に考え、推進できる環境です
キャラクターの特性を深く理解した上で、不整合や誤字脱字など、他の開発セクションでは気づきにくい点を指摘・修正できるため、より良いものをお客様に提供できている実感が湧きやすいことが魅力です

担当として最初から最後まで責任を持って進められるため、「問題なくリリースされたとき・そして、ユーザーの方の反応を見て安定したものが提供できた」と思えたときに、大きなやりがいを感じられます

【業務内容】
▼主に以下の業務を行っていただきます。
・部門責任者候補としての部門内メンバー管理、部門損益管理、部門組織管理
・担当部門の売上ミッションの達成およびビジネス拡大推進
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案、営業、解析業務マネジメント
・社内組織運営および若手メンバーの指導育成施策への参画

【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】
経営本部

【募集要項】
データサイエンティスト専門集団である当社にて、データ解析アーキテクトとして、顧客のデータ活用を推進する幅広い業務をご担当いただきます。データ解析のスキルをベースに技術営業～案件創出、キックオフ。案件がスタートしたら社内データサイエンティストチームと協力してプロジェクトを推進していただきます。

【具体的な業務】
▼技術営業：クライアントへデータ解析プロジェクトの提案
・顧客（業種・規模問わず）のデータ活用に関する課題ヒアリング、ニーズの把握
・データ分析サービス（コンサルティング）を軸とした提案書作成、プレゼンテーション
・分析基盤構築を含めた提案による競合優位性の確保
・クライアント（業務部門）との折衝、調整
・当社営業担当者・データサイエンティストとの連携

▼解析プロジェクト立上げ：プロジェクトリーダー、データアナリストとして案件立上げの推進
・プロジェクトリーダー：分析基盤の要件定義、プランニングと構築
    - 顧客の要望に応じたデータ分析基盤の設計、構築、運用
    - クラウド環境（AWS、GCP、Azureなど）をメインとした基盤構築
    - オンプレミス環境との連携（必要な場合）
    - 各種データベース、データウェアハウス、BIツールの選定、導入、設定
　- チームマネジメント
・データアナリスト：データの可視化
    - BIツール（Looker、Looker Studio、Tableau、Power BI）を用いたダッシュボード設計、レポート作成
    - データ分析結果の可視化による顧客へのインサイト提供
・その他、付随業務

【プロジェクト例】
・大手通販サイト様：分析基盤構築、ダッシュボード開発、機械学習モデル（カタログ配布最適化）構築
・大手飲料メーカー様：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
・大手保険会社様：分析基盤構築、解約予測モデル構築および営業員システムとの連携　など多数

【募集拠点】
DPm事業部

【業務内容】
当社では、データサイエンティストのスキルを持ちつつ、例えばプリセールス、プロジェクトマネジメント、さらにはセミナー登壇などで活躍し、事業拡大をリードいただく「アーキテクト」職種というキャリアを用意しています。

▼主な業務
主にお願いする業務内容は以下になります。
・クライアント企業へのデータ解析プロジェクトの提案
・クライアント（業務部門）との折衝、調整
・解析プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
・要員調達経験
・その他、付随業務

【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】
・金融、医療・ヘルスケア、マーケティング領域においてCRM、DMP等を中心とした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するプロジェクトの提案およびコンサルティング
・金融系プロジェクト（与信管理、リスク計量化、不正検知等）の提案およびコンサルティング
・医療、ヘルスケア領域におけるビッグデータ（レセプト、カルテ、健診データ）解析のコンサルティング・アドバイザリー／ライフサイエンス領域のプロジェクト提案及びマネジメント／データ解析に基づく、疾病予測や疾病予防のための施策提言など
・各業界における新規データビジネスを創出に向けた企画／提案及び先端技術習得、データサイエンスに関する教育支援業務

【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

【業務内容】
クライアントに伴走し、密なコミュニケーション・関係性を構築しつつ、事業の創発・開発など、期待されていることをクライアントと共に作り上げて頂きます。

▼主な業務
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトおよびソリューション提案
・クライアント企業との折衝とプロジェクトマネジメント
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメントとメンバーの成長支援
※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。

【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】
「移動で人を幸せに。」をミッションに掲げるGO株式会社にて、タクシーアプリ『GO』の基盤を支える車載システムの品質保証（QA）を担当していただきます。

現在、弊社では旧来の複数構成を統合する「新・統合システム」への大規模リプレイスプロジェクトが進行中です。ハードウェア（車載タブレット等）とソフトウェアが密接に連携する複雑なシステム環境において、単なる「テスト実施」に留まらず、品質戦略の立案から自動化の推進まで、QAの側面からプロダクト価値を最大化していただくことを期待しています。

【具体的な業務】
▼品質戦略・テスト計画の立案
車載器、メーター、決済機等が連動する複雑なシステムに対する品質方針の策定

▼テスト設計、およびテスト実施
ハードウェアとソフトウェアが交差する特殊なユースケース（通信環境、耐熱性、GPS精度、走行する車両内での利用シーン等）を考慮したテスト設計、およびテスト実施

▼テスト自動化の推進
増加する機器構成・機能に対する検証効率化のため、テスト自動化の検討、および環境の構築・運用

▼シフトレフトの推進
PdMや開発エンジニアと連携し、仕様検討段階からの不具合の混入防止の施策実施

▼プロセス改善
開発プロセス全体の最適化や、開発チームへのフィードバックによる組織全体の品質意識向上

▼テスト活動の分析
テスト活動を通じて蓄積したデータを分析し、テスト戦略の検討

【募集背景】
タクシーアプリ『GO』の成長に伴い、車載デバイスも進化を続けています。現在、次世代の統合システムの導入が進んでおり、品質保証の重要性がかつてないほど高まっています。

車載器特有の「走行中の車両内での操作等、特殊な環境下での動作保証」や「多種多様なハードウェア構成」という難易度の高い課題を、エンジニアリングの力で解決できるQAメンバーを急募しています。

【本ポジションの魅力】
▼「ハード×ソフト」の統合QAスキル
Webアプリだけでなく、自社開発の8インチタブレットなどのハードウェアが絡む、国内でも稀有な複雑システムのQA経験が積めます。

▼大規模リプレイスの当事者
現在進行中の統合システム開発において、品質の要として意思決定に関わることができます。

▼「ないなら、つくる」文化
テスト環境やツールが整っていない場合でも、自らリサーチし、最適なソリューションを導入・構築できる裁量があります。

▼社会インフラへの貢献
自分が品質を担保したプロダクトが、日本中のタクシーで24時間365日稼働し、人々の移動を支える手応えを感じられます。

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

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

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

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

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

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

【募集拠点】
DPm事業部

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

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

ライブ配信事業における、データ基盤の設計業務に携わっていただきます。

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

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

＼札幌市内で貴重な業界☆／EC運用のコンサル会社◎マーケティングでキャリアを積める♪
●大手ECモールの広告運用
●SEO対策
●メルマガ配信
●サムネイル、LP、紹介動画の企画・提案
●売上・利益・販促費の予実管理　など

札幌を拠点に、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピングなどのEC運営の支援・コンサルティングを行っている会社！
一般的な制作会社とは異なり、売上・利益改善まで伴走する“完全委託型ECコンサル”を強みとしており、北海道では珍しいビジネスモデルの企業です。
EC業界は成長市場であり、商品登録・データ分析・画像作成・マーケティングなど幅広いスキルを実務の中で身につけることができます。

【仕事内容】
マッチングアプリ『with』の成長と進化を牽引する、プランナーの役割をお任せします。データを基に、ユーザーのサービス体験を徹底的に考え抜き、新規ユーザーやご登録頂いても未だ一歩を踏み出せていないユーザーに向けた企画や機能開発の具現化を担当します。
心理学・テクノロジー・ビジネスといった多角的な視点から当社プロダクトを捉え、「何を作ると価値が高まるか」の企画立案にとどまらず、ゆくゆくは開発チームを巻き込み「どう届けるか」の推進までを一貫してリードしていただきます。
あなたのアイデアと推進力で、世の中の“出会い”をアップデートいただくことがミッションです。

▼具体的な業務内容
（1）主要KPIのデータ分析およびデータマイニング
（2）データを基にした課題の仮説設計および事実確認
（3）想定課題に対する打ち手となる企画を複数立案し、筋の良い案を企画化
（4）ビジネスKPI（売上、継続率等）から逆算した定量的なアプローチの設計
（5）エンジニアやデザイナーと連携した、機能要件・仕様の策定
（6）機能化する際の実行フェーズにおけるディレクション・プロジェクト推進

上記のサイクルを複数並行で持ちながら、自律的に牽引をいただく想定です。
プランナーとしての専門性を発揮しながらも、ゆくゆくはプロジェクト全体を統括するPdM（プロダクトマネージャー）としての活躍も期待しています。

▼初期配属（予定）
まずは「グロース」のテーマを持つユニットにて、新規登録直後のマッチング数向上や、一定期間を経たユーザーの体験改善に向けた定量的・再現性のある施策を推進頂く予定です。

▼アプローチの特徴
ユーザー体験を深く理解しながら、ユーザーインタビューでの定性情報（VoC）のみならず、分析に基づいた定量データの両面から課題を発見・解決するスタイルを大切にしています。

・データドリブンなグロース戦略（Biz・定量面）
　- 数値データやユーザーの行動ログを分析し、客観的な根拠をもとに課題を特定。ビジネスへのインパクトを定量的に測りながら、最適な施策を実行します。
・定性的なユーザー理解にもとづく課題発見（UX・定性面）
　- ユーザーの本音や体験に根ざしたインサイトを抽出。数字だけでは見えない本質的な課題にアプローチします。

今までの仕事でユーザーの期待に応えたいが上手く実現できなかった方、企画だけでなく事業成長のドライバーとして手腕を発揮したい方、『with』というプロダクトを通じて共に挑戦してみませんか？

【求人の魅力】
▼PdMへのキャリアパス
プランナーとして入社後、事業理解を深めながら、将来的にPdMとして開発全体を牽引するポジションへステップアップできる環境です。

▼挑みがいのある変数の多さ
男女でユーザー体験が大きく異なるマッチングアプリは、考慮すべき変数が極めて多いプロダクトです。物事を構造的に紐解き、本質的な課題を特定するPdM・プランナーとして、類稀なる難易度のミッションに挑戦できる環境です。

▼社会貢献性の高さ
4人に1人がマッチングアプリ経由で結婚している時代で、婚姻率・出生率の改善といった社会課題に寄与できます。

▼データドリブンな環境
アプリ累計ユーザー数が1,500万人超で、ABテスト環境が整っており、仮説検証のサイクルを早く回せます。

【業務環境】
・プロジェクト管理：wrike、Jira
・コミュニケーション：Slack、Confluence
・仕様作成／確認：Figma

【サービスへの考え（顧客体験を設計する）】
▼すべては素晴らしい顧客体験を実現するために。
素晴らしいインターネットサービスを創るためにはお客様の行動心理を深く深く理解する必要があると考えています。
私達は、お客様の行動心理を理解するための努力を惜しみません。
日本一お客様の行動心理を理解しているチームになることは私達の大切な目標の一つです。
そのために私達が取り組んでいる様々なアプローチはとってもユニークなものでありそこで働くメンバーには多くの成長機会があります。
顧客体験設計を一緒に極めませんか？
皆様のインターネットサービスの創り手としての次の成長ステージがwithにあることをお約束します。

【ハイブリッドワーク】
※「リモート」と「出社」は日々の業務の種類や状況に応じ、どちらかを選択いただきます。（ご自身によるコントロールをお願いしています）
※コーポレート部門（経理／広報／人事等）の職種は定期的に出社をご依頼するケースがございます。（紙面での業務が一部発生するため）
※全従業員によるミーティングを実施する機会を設けた際は出社をご依頼します。（年2回程度を想定／交通費支給あり）
※約9割程度の従業員が「リモート」で業務をおこなっております

【業務内容（変更の範囲）】	
▼雇入れ直後
事業本部　企画チーム配属

【雇用主】
株式会社with

【勤務地】
雰囲気が良く、周辺の飲食店も充実の好立地☆

【業務概要】
金融業界にてサービス企画／改善、またはマーケティング施策推進の実務経験がある方を求めています。
本ポジションは、マーケティングデータ・顧客データを起点に、
事業成長に直結する施策を企画・推進していただきます。
（将来的にはチーム内メンバーの業務支援・リード、業務プロセス改善を担当していただきます。）

【業務詳細】
・各種マーケティングデータ・顧客データの分析を通じた課題抽出および改善テーマの設定
・既存サービス（FXサービス等）のUI/UX改善、機能改善、販促施策の企画・推進
・新規マーケティング施策・サービス施策の企画立案および実行
・施策実施後の効果測定、数値分析、改善サイクル（PDCA）の推進
・開発案件における要求定義書の作成、要件整理、社内調整（開発・関係部署）
・Tableau等を用いたKPIダッシュボード構築、数値モニタリング・レポーティング
※経験と能力に応じて、業務内容を決定

【組織構成】
部長1名　課長2名　メンバー6名

【魅力点】
・マーケティングデータ・顧客データを起点に、自らの企画が事業KPI改善に直結する手応えを実感できます。
・企画立案だけでなく、要求定義や効果検証まで一気通貫で関われるため、実行力のある企画経験を積めます。
・金融サービスという責任の大きい領域で、データドリブンにサービス改善・新規施策へ挑戦できる環境です。

【勤務形態】
・希望は週5日での稼働想定しています。※週3日稼働でも相談可能です。

【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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【メッセージ】
ここまでお読みいただきありがとうございます！

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

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

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

【募集背景】
マッキンゼー出身の代表とApple出身のCTOが「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」というミッションを掲げ、製造業界の課題解決を目指して創業した当社。
2017年11月の設立以来、累計208億円超の資金調達を実現し、国内外の製造業企業のDX推進やサプライチェーン変革を支援しています。
製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」は、図面・仕様書・見積・調達・設計変更など、製造業の意思決定を左右するデータを横断的に構造化・資産化することで、属人化されてきた判断を組織知へと変革しています。

現在、事業は第二創業期に突入しています。
課題難度の高い顧客に対し、データ分析・解析を通じたより高度な価値提供を強化していく方針のもと、カスタマーサクセス組織内に「CS Analytics Specialist」を新設します。
このロールは、分析スキルを武器にしながらも、顧客・社内メンバーとの対話を通じてビジネス課題を深く理解し、解決策をスピーディに実行・仕組み化できる人材を求めています。

【ミッション】
・分析アウトプットの作成から仕組み化・横展開まで、スピーディに自走しながら顧客価値を非連続に高める
・データに基づき、課題が深い顧客に対する価値提供を実現する
・分析・AI活用のベストプラクティスをキャディ全体のアセットへ転換する

【具体的な職務内容】
・顧客向け分析アウトプットの作成と仕組み化
・社内の生産性改善に向けた分析・一部自動化の企画・実装
・顧客データ／プロダクトデータを用いた非定型なデータ分析・示唆抽出
・Python／SQL／BIツール等を活用した分析、可視化、ダッシュボード構築
・AIツールを活用した分析効率化・業務改善の企画および実装
・AIツールを用いた新規オペレーションの構築

【仕事のやりがい・魅力】
・日本発SaaSとして、グローバル展開を見据えた事業の中核に深く関われる裁量の大きさ
・分析・解析の専門性が直接顧客価値に結びつく希少なロール
・分析にとどまらず、ビジネス戦略・改善にも染み出せる幅広いキャリアパス
・AI・新規ツール活用を前提とした、裁量の大きい環境
・製造業×データという高難度領域での実践経験
・SoA・プロダクト・CSとの連携を通じた横断的な学び

【働く場所について】
当社では、対面でのコラボレーションとスピードを重視しており、チームが同じ場所で議論し、成果を最大化できる出社をベースにしています。
※オフィス出社頻度はチームにより異なります
※働き方に関するご質問・ご希望がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。

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

社内では、本気AI（AI教育プラットフォーム）、AI-Driven School（AI&テクノロジー教育プログラム）、YouTubeコンテンツ制作など、複数事業でツール群を開発・運用しています。

事業が急拡大する中で__将来的にAIを活用した開発エンジニアとして活躍することを前提にした育成枠 __としてこちらのポジションを募集します。

はじめは、QAとカスタマーサクセスで事業・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。

【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。

▼技術の話が通じない人が、一人もいない
Surpriseでは、エンジニア以外のメンバーもCursorでコードを書き、QAに携わっています。デザイナーも編集者も人事も、プロダクトの品質に対して当事者意識を持つ文化があります。

当社代表は元エンジニアで、今もCursorとClaude Codeを毎日使ってプロダクトを自ら開発しています。LLMのAPI利用料に月300万円以上使うこともあります。
週1回のエンジニア勉強会には、副業で在籍する7名のシニアエンジニアと全エンジニアが参加し、代表も加わって技術トピックを議論します。最新のAIモデルが発表されたら、翌日にはチームの誰かが検証結果をSlackに共有しています。

▼開発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からエンジニアチームのPMになった人が、すぐ隣にいる
SurpriseのエンジニアチームのPMは、もともとエンジニアではありません。マーケティング出身で、Surpriseでは別事業部を経て、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、今ではエンジニアチーム全体を束ねるPMとして活躍しています。

このポジションの成長パスは、現在のエンジニアチームのPMが実際に歩んだ道そのものです。

【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

▼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PM・柾木は、エンジニア未経験からQAを経て、今ではチーム全体を統括しています。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。

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！

【募集背景】
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化／複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

【具体的な業務内容】
・小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト（※）における設計、分析、意思決定の支援
・データ活用プロジェクト（※）： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト

▼キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

【ポジションの魅力】
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX／データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

【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。

【募集背景】
弊社は2004年の創業以来一貫してデータ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。 DX時代においてクライアントからの課題は抽象化／複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。
顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

【具体的な業務内容】
・小売、メーカー、金融、エンターテインメント、IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト（※）における設計、分析、意思決定の支援
・データ活用プロジェクト（※）： 典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト

▼キャリレベルによって下記含みます
・リード：プロジェクトのマネジメントも含む
・シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

【ポジションの魅力】
・幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある
・DX／データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める
・データサイエンティストが150名以上の規模でいるため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している
・プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である
・基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境

【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。
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）