【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運用とweb制作、オフラインメディアの進行管理をご担当頂くポジションです。

◆業務内容
・SNS（LINEが主）運用のディレクション/web制作ディレクション/オフラインメディアディレクション

◆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
・LINE投稿文のライティング
【web制作】
web制作
・LP制作、ECサイト運用更新（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

【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

【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

＼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。

【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

【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！

【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）

大手デジタルマーケティング支援企業にて、BtoB企業（電機メーカー）のMAツール活用支援におけるエンジニアを募集します。
使用ツール…Account Engagement（旧Pardot）

▼背景
大手電機メーカーを親会社に持つ企業にて、導入済みのAccount Engagementが活用しきれていない課題があります。現在は別システムでのメール配信も混在しており、今後本格的にAEに移行・運用定着を目指しています。 内部にオペレーションに明るい担当者が不在のため、業務整理から入り、徐々にスコープを広げていただける、PMを支えるテクニカルSEを募集します。

▼対応内容
大手マーケティング支援企業のメンバーと共に、6月後半以降にまず現状のツールの利用状況やデータの状況のヒアリング、業務の棚卸などの整理を行っていただきます。
7月以降でAccount Engagementの知見をもとに実際の運用フェーズにてエンジニアとして実務面でリードしていただきます。

大手デジタルマーケティング支援企業にて、BtoB企業（電機メーカー）のMAツール活用支援におけるプロジェクトマネジメントをお願いします。
使用ツール…Account Engagement（旧Pardot）

▼背景
大手電機メーカーを親会社に持つ企業にて、導入済みのAccount Engagementが活用しきれていない課題があります。現在は別システムでのメール配信も混在しており、今後本格的にAEに移行・運用定着を目指しています。 内部にオペレーションに明るい担当者が不在のため、業務整理から入り、徐々にスコープを広げていただけるPM（またはPMを支えるテクニカルSE）を募集します。

▼対応内容
大手マーケティング支援企業のメンバーと共に、6月後半以降で現状のツールの利用状況やデータの状況のヒアリング、業務の棚卸などの整理を行っていただきます。
その後7月以降でAccount Engagementの知見をもとに実際の運用フェーズにてPMとしてリードしていただきます。

【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。

【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。
フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。

・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】
・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／DFS
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）

【募集背景】
hacomonoは「ウェルネスが広がる社会をつくる」をミッションに、ウェルネス・運動施設向けのインダストリーSaaSを提供しています。中核プロダクト「hacomono」は13,000以上の店舗・1220万人を超えるユーザーに利用されており、直近では初のBtoCサービス「FitFits」をはじめとする新規プロダクト群を立ち上げ、ウェルネス領域全体を包括するプラットフォームカンパニーへの進化を目指し、マルチプロダクト戦略の実現フェーズに入っています。

これに伴い、店舗・施設運営者（BtoB）の予約・決済データやIoTから得られる施設運営データ、エンドユーザー（toC）の利用・行動データ、そして社内の事業運営データなど、事業・プロダクトの成長を支える多種多様なデータが日々蓄積されています。

データエンジニアリンググループでは、こうしたデータの利活用を軸に、以下のような価値創出を目指しています。

・マルチプロダクト横断でのデータ統合と、ウェルネス領域のデータプラットフォーム化
・会員の行動データ × AIの掛け合わせによる、会員体験のパーソナライズと退会予防の高度化
・AI／LLMを活用した、データドリブン経営／店舗運営のイネーブルメント

しかし現在のデータ基盤は、これらの価値創出を充分に支えられる状態には至っていません。そのため、hacomonoならではの事業特性に即した設計、そして個人情報や機密情報を含むデータを「安全かつ安心」に扱うためのデータガバナンスの強化など、技術的に難易度の高い基盤づくりが求められます。

こうした背景から、データ基盤の構築・運用、そしてデータ利活用を共に推進する仲間を募集しています。

【お任せする仕事内容】
hacomonoのデータ基盤を支えるメンバーとして、新データ基盤の開発・運用、データモデリング、データマート整備などを担っていただきます。担当領域では自走を期待し、マルチプロダクト横断のデータ利活用にも関わっていただくポジションです。

▼新データ基盤の開発・運用
・ETL／ELTパイプラインの実装・改善
・新規プロダクト・データソースの連携追加
・マルチテナント／マルチプロダクト対応

▼データモデリング・データマート整備
・DWH／DM層の設計と実装
・マルチプロダクト横断のID統合・名寄せ
・BI／分析チーム向けデータセットの提供
・BI／AI／LLM活用を前提としたデータセットの提供

▼データ基盤の運用・品質改善
・監視・運用改善（Datadog）
・データ品質チェック／メタデータ整備

【やりがい・魅力】
▼マルチプロダクト × BtoBtoCのユニークなデータに触れられる
・hacomono運用データとtoCサービスの行動データを横断して扱える
・マルチプロダクトを横断するデータ統合・分離の設計・実装を経験できる
・IoTから得られる施設運営データなど、業界の中でも珍しい組み合わせのデータを扱える

▼リアーキテクチャ中のデータ基盤に携われる
・ETL／ELT・データモデリング・データマート整備を「これから作る／改善する」フェーズから担当できる
・完成された基盤の運用ではなく、技術選定や検証など意思決定の手前から関われる
・AI／LLM活用を前提としたデータ提供の仕組みづくりにも関与できる

▼スタートアップならではのスピード感と裁量
・技術選定やアーキテクチャ設計の自由度が大きく、自分の提案が基盤に反映されるサイクルが速い
・組織の文化醸成や、将来的なチーム拡大にも関与できる

▼シニアエンジニアと並走しながら成長できる
・担当領域だけでなく、データ基盤全体を俯瞰する視点を養える
・中長期でのリーダー候補としての成長機会

【勤務地】
原則、フルリモート

【募集背景】
主力のスキマバイトサービス「タイミー」はサービスリリースから約6年が経過した現在、1,000万人を超えるワーカーの方々にご利用いただき、20万社以上の企業様に導入、全国40万以上の事業所でご活用いただいています。（※2026年1月末時点）
しかしながら、未だ労働人口のごく一部の方にしか利用されておらず、社会インフラを目指す挑戦は始まったばかりです。

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。

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】
▼New-BusinessG（本ポジションの配属予定先です）
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。

※ ご希望や資質に応じて以下中核事業の分析担当組織をご案内する場合もございます。

▼SpotWork1G／SpotWork2G
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。

【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

【採用背景】
量子コンピューティングは、従来のコンピュータでは困難な特定の問題領域において、飛躍的な計算能力を発揮することが期待されている革新的な技術です。近年では、量子コンピュータの開発が世界中で加速的に進展しており、さまざまな分野で応用が模索されています。こうした動向から、量子コンピュータが社会に普及する時期は着実に近づいており、今後の技術革新や産業構造にも大きな変化をもたらすと考えられます。
しかし、企業における量子コンピューティングの具体的なユースケース探索は依然として十分に進んでおらず、どのようにビジネスへ活用すべきかの検討が重要な課題となっています。また、量子コンピューティングの実務適用には、AI・データサイエンスや最適化など幅広い数理技術の知見も求められるため、従来のITスキルだけでは対応が難しく、必要な人材も大きく不足しているのが現状です。
そこで、当社のEngineeringユニットは、量子コンピューティングを中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、実証実験から実装までを一貫して支援することで、クライアントのビジネス変革を成功へ導くことを目指しています。黎明期である今こそ、この分野に参画することが大きなビジネスチャンスとなります。最先端技術の現場で新たな価値創出や社会への貢献に挑戦できる環境を提供しており、量子コンピューティングや数理技術の分野でキャリア形成を目指す方を歓迎します。

【業務内容】
量子コンピューティング、量子アニーリング、量子インスパイアード技術を中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、クライアントのビジネス変革を支援します。
クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、課題の抽出から解決策の提案、実証実験（PoC）、社会実装まで一貫して推進する業務です。

▼主な業務内容は以下の通りです
（1）クライアントのビジネスや業務課題をヒアリング・分析し、量子・数理技術の適用可能性を検討
（2）実証実験のスコープ設定、検証内容の詳細設計、検証環境の選定、プロトタイプ実装、検証実施と評価・考察
（3）社会実装、既存業務フローやシステムとのインテグレーションの戦略策定および実行支援
（4）実証実験の環境構築支援、ハンズオン等の人材育成支援

【求人概要／Role and Responsibility】
ebookjapanは、「多様なユーザーにとっての最愛の電子書籍サービスになる」という事業ビジョンを掲げ、コンテンツとの新しい出会いを生み出すサービスを目指しています。

Content Growthチームでは、ebookjapanのコンテンツ戦略を担い、有力作品の発掘から特集・施策の設計、効果検証までを一気通貫で担当します。データドリブンに意思決定をしながら、サービスの成長と「作品との出会い」を一緒に作っていく仲間を募集しています。

▼ebookjapanについて
ebookjapanは、取り扱い冊数がマンガを中心に160万冊を超える、国内最大級の電子書籍販売サービスです。30,000冊を超える、無料のマンガをお楽しみいただけます。Webサイトでは、ご購入の際に「PayPay」をご利用いただくことができ、また「PayPayポイント」が貯まります。
初めての方向けのお得なクーポンや、各種キャンペーンが充実しており、金曜日、土曜日、日曜日がお得な「コミックウィークエンド」を実施しています。

2026年夏に新規事業のリリースを予定しており、運用業務がGrowth Planning室に新たに追加されます。
そのため既存の業務を含めてLINEマンガの運用を幅広く担当していただける方を募集いたします。

【業務内容】
・定性・定量データをもとにした注力作品の選定
・サービス戦略に合わせた作品・ジャンル・出版社ごとの特集および施策の企画
・特集・施策に関するバナー制作ディレクションおよびオペレーション業務
・特集・施策の効果検証（ターゲットセグメント別ABテストによる成果改善）
・市場・競合動向の調査およびベンチマーキングポイントの提案
・AIを活用した業務効率化の推進

【所属事業部】
▼UXデザイン事業部
大手ナショナルクライアントのデジタルマーケティング戦略とその実現に向け、ウェブサイトを始めとするデジタルチャネルの課題を言語化し、その課題を解決するためのコンテンツ企画や施策提案、プロジェクト全体の管理とプロデュースを行います。クライアントとの折衝を通して課題を抽出し、プロジェクト実制作の総責任者として、最適な体制構築とソリューションを企画・提案し、プロジェクトを成功へ導いていただきます。

【募集背景】
AMBLのUI／UXチームは、年20％以上の成長率を誇り、今もなお成長し続けております。年々お付き合いするクライアント様も増え、従来のマーケティング領域での支援に加え、リアルでのセールスプロモーション、さらにはクライアント部門内の業務効率化も含めた領域も支援しています。今後も成長と進化をしていくため、共にビジョンを共有し、ゴールに向かって働けるメンバーを募集しています。

【Webプロデューサーの役割】
▼クライアントビジネスをトータルでプランニング
大手ナショナルクライアントのデジタルマーケティング戦略とその実現に向け、デジタルチャネルの課題を言語化し、その課題を解決するためのサービス企画や施策提案、プロジェクト全体の管理とプロデュースを行います。プロジェクト実行の総責任者として、最適な体制構築とソリューションを企画・提案・伴走し、プロジェクトを成功へ導いていただきます。
コンサルティングや提案だけで終わるのではなく、クライアントのビジネスに深くコミットし、実装後のROIまでを担保することがミッションです。

【具体的な仕事内容】
・クライアントの将来と課題を踏まえたプランニング
・プロジェクト計画、収益計画、稼働計画による案件マネジメント
・スタッフのアサイン、ディレクターとの連携による進行管理
・既存案件に対してPDCAサイクルを回しながら改善の提案・実行
・契約をはじめとする各種証憑の締結業務・管理（バックオフィスと分担）

手がけるプロジェクトは、ウェブサイトやアプリ、データ基盤など多種多様。
クライアントの業界も多岐にわたるので、幅広いPJに携わることで、プロデューサーとして、大きく成長できる環境があります。

▼案件事例
・大手時計メーカーのグローバルサイトのPMO支援及び改善
・大手製粉メーカーの業務効率化を図ったアプリ構築
・大手製造業のAIナレッジマネジメントシステムの構築・エンハンス開発
・大手テーマパークのBIツール構築
・大手保険業のウェブサイト運用及び改善

【この仕事で得られるもの】
・案件の95％以上がクライアントとの直接取引です。クライアントと直接コミュニケーションをとりながら、クライアントと共創するプロジェクト作りを目指しています。
・クライアント企業のメンバーの一員としてマーケティング施策を立案〜実行することにより、様々な企業のマーケティングを経験することが可能です。
・デジタルマーケティングの領域〜SNSやアプリなども含めた戦略と実行に携わることが可能です。
・コツコツ業務を積み重ね、実直に進めていくメンバーが多いです。上司は業界大手出身者が多く、1on1やプロジェクトを通して成長を支援します。

【キャリアパス】
・シニアプロデューサー
・プロジェクトマネージャー
・事業部での組織長やマネジメント職

【部署の体制】
メンバー数：50名程度
平均年齢：30代
男女比：半々
職種割合：Webディレクター 60％、プロデューサー 10％、他 30％

大手デジタルマーケティング支援企業にて、進行中のプロジェクトに所属いただきMAツール（SFMC:Salesforce Marketing Cloud）の配信設定、クエリ修正、実装、オペレーション業務、また複数名のチームにおけるPMO業務をお任せできる方を募集しています。

案件の特徴としまして、多いメール量をこなすよりかは、毎回異なるデータ抽出をおこないシナリオ実装を月に1、2本実装＆SMC保守をしていくイメージとなります。
JavaScript、AMPScript、ServerSideJavaScriptのご経験があるとよりマッチする案件です！(ご経験なくとも応募可)

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

具体的には以下の業務をお任せする予定です。

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

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

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

【配属先情報】
データテクノロジー開発部

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

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

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

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

【リモート勤務について】
リモート可：原則週1回の出社は必要

【勤務地：変更の範囲】
変更なし

【募集背景】
デジタルマーケティング領域において、企業が保有する顧客データ（1stパーティデータ）の戦略的活用への需要が急速に高まっています。
Cookie規制の強化やプライバシー保護意識の高まりを背景に、自社データを起点としたマーケティング基盤の構築・高度化は、多くの企業にとって喫緊の経営課題となっています。
当社（Hakuhodo DY ONE）では、企業の顧客データや、当社独自の生活者データ（オーディエンスデータ）を組み合わせた高度なデータ活用支援を推進しており、クライアント企業からの引き合いも年々増加しています。また、リテール（小売）企業を中心に、顧客データを活用したマーケティングサービスの開発の需要も増加しています。
こうした事業拡大に対応し、データ分析、エンジニアリング領域の専門人材を増強するため、このたび新たなメンバーを募集します。

【職務概要】
クライアント企業のマーケティング課題や、メディア企業（開発検討段階含む）のサービス開発課題に対し、データの力でソリューションを提供するポジションです。営業担当やビジネス開発、ストラテジック・プランナー等と連携しながら、クライアントが保有する顧客データや当社の生活者データを活用した分析、アルゴリズム構築、システム連携を担当します。
単なるデータ処理にとどまらず、ビジネス課題の解決に直結するインサイトの導出や、マーケティング施策の効果検証、最適化まで幅広く関与します。将来的には、クライアントとの直接折衝やデータ戦略の立案にも携わるストラテジックプランナーとしての成長も期待しています。

▼具体的には
・1stパーティデータ活用支援
クライアント企業の顧客データの集計・分析、セグメンテーション設計、アルゴリズム構築（レコメンド、スコアリング等）、各種システム間のデータ連携処理の構築・運用

・オーディエンスデータ活用支援
当社が保有する生活者データを用いた分析、モデリング、マーケティング施策へのデータ活用設計、システム連携処理の実装

・マーケティングミックスモデリング（MMM）等のアルゴリズム実装
広告出稿量、売上データ等の時系列数量データを活用したMMM等の統計モデルの検討、実装、実行、マーケティング投資効果の可視化・最適化提案

・クライアントサポート業務全般
分析結果のレポーティング・可視化、社内チームへの分析サポート、データ活用に関するクライアントへの提案補助

【チームの特徴】
▼多様な専門家が集まるクロスファンクショナルなチーム
営業、ストラテジックプランナー、データアナリスト、エンジニアが一体となってクライアント課題に向き合います。異なる専門性を持つメンバーとの協働を通じて、幅広い視点とスキルを身につけられる環境です。

▼最前線のデータ活用案件に携われる
国内トップクラスの広告・マーケティンググループの一員として、大手クライアントの顧客データやオーディエンスデータ活用、MMM等、最先端のデータマーケティング案件に関与できます。

▼技術と事業の両面を学べる環境
単なるデータ処理にとどまらず、マーケティング戦略、メディア事業、ビジネスモデルへの理解を深めながら成長できるポジションです。

▼風通しの良いフラットな文化
経験・年次に関わらず意見を発信できる環境を大切にしており、新しいアイデアや技術の提案を歓迎します。

【キャリアパス】
入社後はまず、データ集計・分析・システム連携の実務を通じてクライアントプロジェクトに貢献いただきます。その後、習熟度・志向に応じて以下のようなキャリアパスを想定しています。

▼入社〜概ね1〜2年
・データアナリスト／エンジニアとしての実務習得
・集計・分析・システム連携の実装を担当

▼概ね2〜3年以降
専門性の深化 or 領域の拡張
・［専門深化］シニアアナリスト／データサイエンティスト
　‐ 高度なモデリング・アルゴリズム開発のリード
・［領域拡張］ストラテジックプランナー（データ領域）
　‐ クライアントとのデータ戦略立案・折衝を担う

▼その先
・プロジェクトリード／組織マネージャー
・チームや事業の牽引、新規サービス開発への参画

クレジットカードを中心とした金融事業会社にて、会社全体のブランディングをメインとして、
GA4・Looker Studio等を用いたWeb解析の業務をご担当いただきます！

【詳しい業務内容】
・指示に沿ったデータ分析・レポーティング（GA4のイベント計測／集計／可視化）
・Looker Studioのダッシュボード設計・構築・運用（指標定義、ビュー設計、更新運用）
・必要に応じたデータ抽出・整形（FireBase等のデータの取り込み・可視化支援）
・チームからの要望に基づく改善提案（指標の再定義、可視化の最適化 等）

【チーム体制】
係長1名・メンバー1名とご一緒に動いていただきます。