【withの組織／サービスについて】
withは、2015年にサービスを開始した価値観重視型のマッチングアプリです。累計会員数は1,500万人を超え（2026年1月時点）、20代のZ世代を中心とした恋愛・婚活層に広く利用されており、日次アクセスログ数は5000万以上に上ります。
心理学・統計学の知見を活用した「価値観マッチング」を軸に、相性を科学的に可視化する「心理テスト」や、趣味・興味をきっかけに出会える「好みカード」など、オリジナルのマッチング体験を提供し、内面重視の出会いやマッチング後の関係構築のしやすさが好評で、マッチングアプリ初心者にも使いやすい設計を心がけています。
プロダクトを通して、日々たくさんのカップルが誕生しており、「恋人ができた」「結婚が決まった」といった嬉しい報告も届いています。単なるマッチングにとどまらず、誰かの人生のターニングポイントを作る、そんなサービスを目指しています。
本ポジションが所属するwithエンジニアチームでは、アプリ・サービスの開発運営を担当。ビジネス側・PdM・経営陣とも距離が近く、企画段階から施策をリードし、事業成長にダイレクトに貢献できる組織です。
今後は「独自の価値観マッチング体験の深化」と「新しい出会い体験の開発」、「組織・開発環境の進化」を通じて、より多くのユーザーに前向きな出会いの機会を届けていきます。

【今後の展望】
1．第二創業期としての事業領域拡大
エニトグループは、『with』『Omiai』で培ってきたユーザー理解やデータアセットを活用しながら、LifeHub構想をはじめとする新たな事業領域への挑戦を進めています。
恋愛・婚活領域に留まらず、人と人とのつながりを起点とした新たな価値提供を目指しており、今後は複数のサービス・プロダクトを展開する事業グループとしてさらなる成長を見据えています。

2．AI・データ活用による事業成長の加速
AIや機械学習技術の進化を背景に、開発生産性向上だけでなく、ユーザー体験の高度化や新たなサービス価値の創出にも取り組んでいます。
エニトグループが保有する大規模なユーザーデータやプロダクトアセットを活用しながら、事業成長を支える技術基盤の強化を推進しています。QA領域においても、AIを活用したテスト設計や品質分析など、新しい品質保証のあり方への挑戦を進めています。

3．グループ横断での技術戦略推進
複数の事業・プロダクトを展開する中で、各サービスの独自性を尊重しながらも、グループ全体として取り組むべき技術課題が増えています。
技術戦略、共通基盤、セキュリティ、開発生産性向上などのテーマについて、グループ横断での推進体制強化を進めており、品質保証の観点からもより高いレベルでの仕組みづくりが求められています。

4．社会課題への挑戦
日本では少子化や未婚化が大きな社会課題となっています。
エニトグループは、『with』『Omiai』を中心とした事業を通じて、人と人との出会いを支え、人生の重要な選択肢を広げることに挑戦してきました。
今後もテクノロジーの力を活用しながら、人々のつながりや幸せの創出に貢献し、社会課題の解決に寄与することを目指しています。

【募集背景】
withでは、ユーザー体験の向上とサービスの継続的な成長を支えるため、品質保証体制の強化に取り組んでいます。
近年は新機能開発や既存機能の改善に加え、開発プロセスの高度化や品質向上施策への取り組みも進んでおり、QAエンジニアが担う役割はますます広がっています。
これまでにもQA体制の強化を目的とした採用を進めてきましたが、今後の事業成長や開発組織の拡大を見据え、改めて体制強化を行うこととなりました。
withのQAは、単なるテスト実行者ではなく、企画・要件定義段階から開発チームと協働しながら品質づくりを推進する存在です。
変化の多い環境の中でも主体的に課題を発見し、周囲を巻き込みながら品質向上に取り組める方をお迎えしたいと考えています。

【業務内容】
累計会員数1,500万人を超える価値観重視型マッチングアプリ「with」の品質向上を担うQAエンジニアとしてご活躍いただきます。
withのQAチームでは、「シフトレフト」の考え方を大切にしています。リリース前のテスト工程だけで品質を担保するのではなく、企画・要件定義など開発プロセスの上流から品質づくりに関わることで、より高い顧客体験の実現を目指しています。
QAエンジニアも企画段階からプロジェクトへ参画し、品質観点での提案や仕様レビューを実施します。テスト実施に留まらず、品質向上の仕組みづくりや改善活動にも主体的に関わっていただきます。

▼テスト設計・品質評価
・新機能および既存機能に対するテスト計画、テスト設計、テスト実行
・不具合の分析および再発防止策の提案
・リリースに向けた品質評価および品質リスクの可視化
・開発チームと連携した品質確認および受け入れテスト

▼上流工程からの品質づくり
・企画・要件定義段階からのプロジェクト参画
・仕様レビューおよび品質観点での改善提案
・品質リスクの洗い出しと対策立案
・開発チームとの品質基準策定および品質向上施策の推進

▼AI・自動化を活用した品質改善
・AIを活用したテスト設計や品質分析の改善
・品質保証プロセスの効率化および生産性向上
・テスト自動化の推進
・新たな技術やツールを活用した品質向上施策の検討

▼品質プロセスの改善
・品質指標の設計およびモニタリング
・テストプロセスの改善と標準化
・データ分析に基づく品質改善施策の提案
・チーム全体の品質文化醸成への貢献

【ポジションの魅力】
▼上流工程から品質づくりに関われる
withでは「シフトレフト」の考え方を重視しており、QAエンジニアも企画・要件定義段階からプロジェクトへ参画します。
仕様が固まってからテストを行うのではなく、品質観点での提案やリスクの洗い出しを通じて、プロダクトづくりそのものに関わることができます。開発チームやプランナー、デザイナーとフラットに議論しながら、より良い顧客体験の実現を目指せる環境です。

▼品質向上を主体的に推進できる
withではQAを「テスト担当者」ではなく、「品質を実現するための仕組みづくりを担う存在」と考えています。
テスト設計・実行に加え、品質指標の設計、プロセス改善、自動化推進などにも主体的に関わることができ、自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながら改善を進める経験を積むことができます。

▼AIを活用した新しいQAに挑戦できる
AIの進化に伴い、テスト設計や品質分析、業務効率化など、QA領域でも新たな取り組みが求められています。
withでもAIを活用した品質改善に取り組んでおり、既存のやり方にとらわれず、新しい品質保証のあり方を模索できる環境があります。

▼ユーザー体験に直接貢献できる
累計会員数1,500万人を超えるサービスの品質向上を通じて、多くのユーザーの出会いや人生の転機を支えることができます。
ユーザーインタビューやアンケート結果などに触れる機会もあり、自らの仕事がユーザー体験や事業成長につながっていることを実感しながら働けます。

▼QAとして成長の幅を広げられる
要件定義からテスト設計、品質改善、自動化、プロセス設計まで幅広い領域に携わることができます。
また、エンジニア、プランナー、デザイナーなど多様な職種との協働を通じて、プロダクト全体を俯瞰しながら品質を考える力を身につけることができ、QAとしてのキャリアの幅を広げられる環境です。

【チーム体制】
withの開発組織は、サーバーサイド、iOS、Android、QAを中心とした少数精鋭の体制です。各職種が専門性を発揮しながらも、役割にとらわれず連携し、ユーザー体験の向上に取り組んでいます。
QAエンジニアは、エンジニア、PdM、プランナー、デザイナーなど多様な職種のメンバーと協力しながらプロダクト開発を進めます。品質に関する課題や改善施策についても、職種の垣根を越えて議論し、チーム全体でより良いプロダクトづくりを目指しています。
また、一部の品質保証業務ではパートナー企業とも連携しており、状況に応じて役割分担を行いながら品質向上に取り組んでいます。
エニトグループ内での交流も活発で、自動化推進を担うエンジニアとの協業や、『Omiai』のQAメンバーとの情報交換・ノウハウ共有を通じて、サービスや組織の枠を超えて学び合える環境があります。
リモート勤務を基本としながら、SlackやGoogle Meetを活用して日常的にコミュニケーションを行っています。課題や改善案について職種を問わず意見を出し合う文化があり、品質向上に向けた取り組みをチームで推進しています。

【開発環境・開発プロセス】
▼開発手法
開発は、職能横断のメンバーで構成する「ユニット制」を採用しています。開発の進め方はプロジェクトやプロダクトの特性によって異なり、ウォーターフォール型とアジャイル的な進め方を組み合わせています。

▼リリースサイクル
ユーザー向けリリースは、iOS／Android共に週1回のサイクルで実施しています。サーバーサイドは原則毎日リリースを行っています。

▼技術スタック
・インフラ：AWS
・バージョン管理：GitHub

▼プロジェクト管理・コミュニケーションツール
・Jira
・Confluence
・Wrike
・Figma
・GitHub
・Slack
・Google Meet
※利用ツールはプロジェクトによって異なります。

【AI活用】
開発組織では、ChatGPTやClaude CodeをはじめとしたAIツールを日常的に活用しています。要件整理やドキュメント作成、情報整理、開発支援など、用途に応じて複数のツールを使い分けながら、開発生産性や業務効率の向上に取り組んでいます。

▼現在利用しているツール例
・ChatGPT
・Claude Code
・Gemini
・Cursor
・その他、用途に応じたAIツール

【働き方】
withでは、全国各地から働くメンバーが在籍しています。
リモートワークを基本とした働き方を採用しているため、Slackやドキュメントを活用した非同期コミュニケーションを重視しています。情報共有や相談を主体的に行いながら、チームで成果を生み出していく働き方です。
一方で、より良いプロダクトづくりにはチームでの対話や信頼関係も欠かせないと考えています。そのため、必要に応じてオフィスでの打ち合わせやチームで集まる機会を設けており、オンラインとオフラインを組み合わせながら協働しています。
また、職種を越えたコミュニケーションも活発で、日々の相談やディスカッションを通じて課題解決や意思決定を進めています。リモート中心の環境でありながらも、一人で業務を進めるのではなく、チームでプロダクトを育てていくカルチャーが根付いています。

【業務内容（変更の範囲）】	
▼雇入れ直後
事業本部　QAチーム配属

【雇用主】
株式会社with

【所属部署と職種】
viviONの事業推進部のミッションは、「ユーザーとクリエイターが楽しみながら、生きていける社会にする」というパーパス達成のために、全サービスの成長とユーザー、クリエイター双方の満足度を向上させることです。従来のような機能・役割ごとの縦割り編成ではなく、役割の垣根を超えた横断的な組織として、サービスやコンテンツがより良くなる仕組みと仕掛けを生み出すことを目指し、各マーケターのスキル向上を促進しています。

『広告運用担当』 は、国内最大級の二次元コンテンツプラットフォーム等のサービスにおいて、大規模な広告予算を運用し、新規ユーザー獲得から売上最大化までを推進するポジションです。当社では短期的なユーザー獲得だけでなく、中長期的な効果改善を目的とした広告運用を施策していきます。管理画面の手動操作にとどまらず、AIツールを業務に積極的に取り入れ、データ分析や運用の効率化・自動化を推し進めながら事業成長を力強く牽引する役割が期待されます。

【採用背景】
当社は急成長を続けており、事業拡大に伴い広告運用における投資規模も拡大しています。社内におけるAI活用の割合が非常に高く、組織全体でAIを積極的に業務へ取り入れる文化が定着しています。
一方で、広告運用現場においても、AI・テクノロジーを活用した高度な自動化・レポーティング体制の構築が課題となっています。社内の自由な環境を活かし、AIをフル活用して広告効果の最大化と運用プロセスの革新に挑戦できる体制を強化するため、新たな仲間を募集します。

【業務内容】
・Web広告（検索、ディスプレイ、SNS、動画等）の戦略立案、運用、効果測定および最適化
・AIツール（LLMやMCP等）を活用した広告レポーティング、データ分析、運用プロセスの自動化推進
・獲得・投資戦略の実行とPDCAサイクルの高速旋回
・クリエイティブの検証および媒体ごとのパフォーマンス分析に基づく改善提案
・中長期的なユーザー獲得およびLTV最大化に向けたマーケティング施策の推進

【このポジションの魅力】
・AIを限界まで活用できる環境 ：社内でのAI活用に前向きなため、新しいツールやAPI連携（MCP等の導入など）を積極的に試して業務を自動化・効率化できます。
・スケール感ある広告運用 ：1から広告運用の企画をし、中長期的な事業成長にダイレクトに寄与できます。
・思考体力と深い深掘りが求められる難しさ ：単に数値を追うだけでなく、「なぜこの結果になったのか」をロジカルに言語化し、本質的な課題解決へ繋げる思考能力が強く求められます。

【職種定義】
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャー（PM）と論点を握りながら、課題に応じた手法で分析を設計し、データで事実として証明します。
・現状の可視化（セグメント別・時系列やコホートでの分析）
・構造の解明（原因と結果の関係を見極める分析や、システム思考で因果関係・影響度を分析し、合意形成する）
・中期のシミュレーション（システムダイナミクス等で、数年後を数値で示す）
・効果検証（ABテスト等）と、指標・仕組みの設計
・「前提を疑い直す」議論をデータで裏づけ、意思決定の場に踏み込む
（特定の手法に縛られず、幅広いモデリングを実践できます）

【得られる経験】
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

【勤務地】
ハイブリッド勤務（リモート・出社は本人裁量、出社は月数日程度が平均）。全国主要都市のコワーキングスペースも利用可。

【職種定義】
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

【業務内容】
データサイエンス組織の責任者として、高度なモデリングと研究開発で、電通クロスブレインの技術的な強みを確立します。
・研究開発戦略の設計と、新たな分析手法・モデルの開発の主導
・複数チームの統括、人材育成
・経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）、部門戦略の策定
・経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）

【得られる経験】
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

【勤務地】
ハイブリッド勤務（リモート・出社は本人裁量、出社は月数日程度が平均）。全国主要都市のコワーキングスペースも利用可。

【職種定義】
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャー（PM）として、事業の因果構造を解き明かし、意思決定の判断材料をつくるプロジェクトを統括します。
・クライアントの課題から論点を見極め、どこを解き明かすべきかの仮説を立てる
・要件定義から、プロジェクト全体の進行を統括し、分析チームをリード
・数理モデルの設計方針の決定と、品質の担保
・経営層・意思決定者との対話を通じて、分析結果を意思決定に接続する

【得られる経験】
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

【勤務地】
ハイブリッド勤務（リモート・出社は本人裁量、出社は月数日程度が平均）。全国主要都市のコワーキングスペースも利用可。

【職務内容】
▼MUFGにおけるデータ統制の司令塔
・グローバルデータ戦略の立案
・データガバナンス態勢の構築・維持に係る方針・ルールの策定
・経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理
・経営／マネジメント宛て報告・監査対応　　など

【勤務地区分】
▼別に定める勤務地区分（注）を選択可能とする
I：全国グローバル
本人の同意なく、国内海外を問わず転居を伴う異動がある
II：国内ブロック・本部
本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の各地域ブロック内および全地域の本部への異動がある
なお、FM職の場合は、本人の同意なく、転居を伴う「東日本」「中部」「西日本」の本部への異動がある
・東日本ブロック：北海道・東北・関東エリア
・中部ブロック：中部・北陸エリア
・西日本ブロック：関西・中国・四国・九州エリア
III：転居を伴う異動はない
本人の同意ない転居を伴う異動はない。

（注）ライフデザインや環境変化等に応じ、行員全員（プロフェッショナル職・FM職・総務職）が、原則年1回、勤務地区分を選択・変更することが可能です。また、区分II（国内ブロック・本部）を選択する場合は、併せて「地域細区分（東日本・中部・西日本）」を選択・変更できます。
※FM職につきましては、2026年度入行での募集はありません。

～Snowflake・Databricksを活用し、事業の意思決定を支える次世代データ基盤を設計するData Architect～

【職務内容】
社内における、DataOps推進のためのデータ利活用するための基盤設計、データ戦略立案、データガバナンスのプランニングなどを行っていただきます。DMBOKの思想などを理解したうえで現代のデータを元に事業が動くために必要な要件に取り組んでもらいます。

【業務詳細】
・社内データ基盤のアーキテクチャ設計を主導
・既存データインフラ環境の分析や、改善提案。具体的なアプローチの提示
・データガバナンスのポリシーの策定と推進
・自社内のチームや他部署と連携し、データ基盤プロジェクトの推進

【仕事の魅力】
・当社ベトナム拠点にはハノイ工科大学の卒業生を中心とした1000名以上の優秀なエンジニアが在籍しており、日本国内ではCTO経験者を10名程度擁しています。エンジニアリング・リソースの豊富さと、優秀なエンジニアに選ばれる環境であることがSunの魅力です。
・サービスを作りあげるためにはビジネス・テック・クリエイティブといったそれぞれの視点のどれもが強すぎることなく適切に融合される必要があると私たちは考えています。トップダウンではなく各分野のプロフェッショナルなメンバーこそがサービスをデザインし、かたちづくると考えるチームがSunにはあります。
・今、様々なタイプの新しいサービス・価値を届けたいという気持ちをもったクライアントが集まっています。サービス立ち上げの最初から関わるため、その技術選定・設計・開発を行うため、制約なく本質的に必要なことを選択できる環境です。
・国籍ひとつをとっても日本・ベトナム・ペルー・オランダ・タイ出身などのメンバーからなる多様性のある組織のなかで、さまざまな視点、知見、文化をもったメンバーとのチーム開発が可能です。

【風土・働き方】
当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

【業務内容】
特定の事業ドメインの専属DSとして、課題設定・分析設計・戦略／戦術提案・実験設計・効果検証を一気通貫で担い、より良い意思決定を通じて事業成果／プロダクト改善に向き合います。

以下、具体例

▼ドメイン：宣伝マーケティング
・広告出稿の実験設計および効果検証
・広告出稿の最適化

▼ドメイン：レコメンドシステム
・長期的な事業KPIを改善するためのKPI策定
・アルゴリズム改善施策におけるA/Bテストの設計および効果検証

【募集背景】
ABEMAのさらなる事業拡大に向けて、オリジナルコンテンツの拡充に注力しています。外部の知見を取り入れることで、次世代のヒット番組を増産できる体制を構築するための増員募集です。

【ポジションの魅力】
・月に数千万規模のユーザーが利用する動画配信サービスの大規模データを活用した実験・分析・アルゴリズム開発に携わることができます
・意思決定レイヤーとの距離が近く、自身の分析結果やMTGでの議論を事業の意思決定へ反映させることができます
・AI Labや外部研究機関との連携実績があり、最新の学術的アプローチを社会実装できる環境があります

【働く環境】
勤務体制：原則週3日出社・週2日リモート

【募集背景―複数プロダクトの中核となるデータエンジニアリング】
シンプルフォームは、法人審査という領域において「全国580万法人のデータを集め、組み合わせ、価値を生み出す」ことそのものを事業の中核に据えています。シンプルフォームが展開する複数のプロダクトにおける中核となっているのがデータです。データの種類が増えるほど、提供できる価値の幅と深さが増していく。これが私たちのビジネスモデルの本質です。

この事業の背景には、金融機関が抱える構造的な課題があります。マネー・ローンダリング対策や反社チェックは法規制上必須である一方、収益を生みにくい「コストセンター」として扱われがちで、多くの金融機関では専門のインフラ人材も不足し、割高な外部ベンダーに依存せざるを得ません。加えて、これまで対面で行われていた与信判断も、非対面化が進む中でデータによる代替が急速に求められています。

この価値をより深くお客様に届ける手段の一つとして、金融機関のシステムの内側にまで入り込む「FDE」という取り組みも始まっています。一方で事業の中心にあるのは、あくまでデータそのものを育て、広げ、守り続けること。この根源的な部分から携わり、FDEを含むさまざまな方向に挑戦していける方を求めています。

【期待している役割・ミッション】
事業がお客様との深い連携（FDE）や複数プロダクトへと広がっていく中で、事業責任者が担ってきた「攻めと守りのバランスをどう取るか」という戦略的な意思決定に、共に関わる役割です。また、実質3名という体制から今後チームが拡大していく局面において、メンバー層のデータエンジニアやインターン・外部パートナーを含めたチーム全体の育成・組織づくりも、このポジションが担う領域です。

1年後の理想は、FDEをはじめとする攻めの挑戦と、エンタープライズ水準のガバナンスという守りが両立し、かつチームとして次のメンバーを育てられる体制になっている状態です。個人の実行力だけでなく、事業とチームの両方を前に進める意思決定に関わるポジションです。

【具体的な業務内容】
（1）データ戦略・組織づくり（約35%）
・事業責任者と連携したデータ活用戦略・投資配分（攻め／守り）の立案、中長期ロードマップの策定
・メンバー層データエンジニア・インターン・外部パートナーの育成、コードレビュー、アウトプットの底上げ
・採用活動や組織作りへの参画
・研究開発（オントロジー等）の事業活用における優先順位付け・投資判断

（2）データ活用・顧客展開（攻め）（約35%）
・FDE：金融機関のお客様先システムへのデータ・プロダクト組み込み、要件調整・システム設計のリード
・複数データを掛け合わせることで、単独のデータでは見えないリスクの予兆を可視化する取り組み（審査ログ等のネットワークデータ活用）の企画・推進

（3）データ品質・ガバナンス整備（守り）（約30%）
・データ品質のKPI設計・可視化、権限設計
・機微情報のマスキング、AIエージェント活用におけるガードレール設計
・エンタープライズ・金融機関向けの高いセキュリティ水準に対応した権限管理・監査体制の構築

【技術スタック】
▼DWH／インフラ
・Snowflake
・AWS

▼データ変換
dbt

▼BI
Redash（LightdashやBIとdbtの連携も検討中）

▼その他
・AIエージェント基盤
・セマンティック層・社内コンテキスト基盤
・データアプリケーション基盤

【ポジション・業務のやりがい】
（1）データ・プロダクト・コンサルティングが1つのチームで完結する環境
多くのデータエンジニアリング組織では、データ基盤とお客様の間に営業やコンサルタントが挟まり、距離を感じることが少なくありません。
私たちはデータもプロダクトもコンサルティング機能も同じチームの中にあり、自分の関わったデータ・システムが、お客様の意思決定に直結する瞬間を間近で見ることができます

（2）「この国の審査統合基盤」という構想の中核を担える
一企業のプロダクト改善にとどまらず、行政や他業界にも染み出していく可能性を持つ基盤づくりに、初期段階から関わることができます。
データはシンプルフォームの事業における中核です

（3）技術的にも意欲的なテーマに触れられる
オントロジーなど次世代データ基盤の研究開発、複数金融機関を横断してはじめて見えるネットワークデータの分析など、取り組んでいる企業が少ないR＆D領域のテーマに触れられます

（4）エンタープライズ水準のセキュリティ・権限設計という高難度領域に挑める
大手金融機関を相手にするからこそ求められる高い水準の設計は、キャリアの差別化要素になります

（5）少人数の組織であること
実質3名という組織規模のため、担当領域における意思決定に早い段階から関わることができます

【メンバー紹介】
▼Data Engineer／Analytics Engineer
2025年9月にシンプルフォーム入社
AIエージェントを活用した分析環境の整備や、AIがデータを理解しやすい形にモデリングする取り組み、セマンティックモデルの整備やRAGの検証などを担当。
「2026 Snowflake Data Superheroes」に選出。

【その他】
育児中の社員多数在籍、柔軟な働き方を推奨しています

【職務内容】
▼主な業務
『にゃんこ大戦争』等の開発運営をしているポノスのオウンドメディアの運営をお任せします。
企画立案から制作ディレクション、効果分析まで一貫して担当いただきます。
単なるコンテンツ制作ではなく、事業戦略やマーケティング戦略を踏まえたコンテンツ設計を行い、ユーザーとの接点創出やブランド価値向上を推進していただくポジションです。

▼具体的な業務内容
・オウンドメディアの企画立案
・企画書に沿って撮影、編集工程のディレクション
・日程調整、原稿確認や戻し、取材の同席、広報確認など
・記事の校閲、入稿
・公開コンテンツの品質管理および監修

【働き方】
・週4日以上出社（週1日まで、本人の希望でリモートワーク可）でのご就業をお願いしております。
・参加プロジェクトメンバーが別拠点と混在している場合、必要に応じて出張（京都 or 東京）をお願いする場合があります。

【主な業務】
ポノスから生まれるIPプロダクトの自社グッズ製品化及びライセンス関連全般をご担当いただきます。
にゃんこ大戦争等、ポノスのサービスの魅力を海外（韓国メイン）のより多くの人々に伝える業務となります。

【具体的には】
・各種海外メディア展開、キャラクター商品の自社制作企画など、様々な外部へのライセンス展開
・自社IPの海外へのライセンスアウト業務全般（ライセンシーへの営業、契約書締結処理、監修業務など）
・ライセンスアウトによる自社コンテンツの拡大に向けた戦略立案業務

【働き方】
・週4日以上出社（週1日まで、本人の希望でリモートワーク可）でのご就業をお願いしております。
・参加プロジェクトメンバーが別拠点と混在している場合、必要に応じて出張（京都 or 東京）をお願いする場合があります。

【ポジション概要】
AI検索最適化（AEO）領域の新規事業において、「AI検索での露出・引用をどう測り、どう改善するか」を設計・実行するアナリストです。業界標準が未確立な効果測定の枠組みそのものを構築しながら、BizDev／コンサルティングチームと連携してクライアントの成果向上に貢献します。立ち上げ期のため、優先順位や前提が頻繁に変わる環境です。

【主な職務内容】
・AI検索の測定と分析：ChatGPT／Perplexity／Gemini／Google AI Overviews等における自社・競合の露出・引用状況を測定し、示唆を抽出
・指標設計・分析手法の開発：「何を・どう測るか」の枠組み自体を設計・構築（業界標準が存在しない領域）
・提案・レポートの根拠づくり：顧客向けレポートや改善提案の土台となるデータ分析とインサイト抽出
・BizDev／コンサルとの連携：分析結果を共有し、提案を裏づけるデータを提供
・プロダクトへのフィードバック：分析から得た示唆をサービス設計・プロダクト開発に還元

【仕事概要】
▼業界横断のビッグデータから新しい知見を獲得／大手取引先多数／年休120日以上／在宅可・フルフレックス
・設計した分析結果から、施策の意思決定と実行まで自らの手で完結させたい方
・業界横断の購買データにて新しいデータ設計を行いたい方

【募集背景】
オフライン店舗を通じたメーカーのCRM施策は、単独企業では購買データの粒度・網羅性の観点から実現が難しい領域です。
フェズは複数の小売とメーカーの間に立ち、双方の顧客理解を統合してCRM戦略を設計することで実績を積み上げてきました。
この領域の案件数増加に伴い、要件を自ら設計し、施策実行まで推進することができるアナリストを増員します。

また、昨今では、各社AI活用のニーズは高まっており、AIで処理するためのデータエンジニアリングやAIロジックの開発も業務として増加。
ご希望とスキルによってはアナリストとデータエンジニア領域の中間にあたる業務もご案内させていただきます。

【業務内容】
複数の小売・メーカーを跨いだデータを起点に、顧客理解の設計からCRM施策の運用までを担当します。
プロジェクト単位で自らリードしていただくことを想定しています。

・事業課題の整理と分析要件の設計（必要な分析を自ら定義）
・小売ごとのID-POS／顧客データの加工・抽出要件の設計とディレクション
・CRM戦略の立案（セグメント設計、施策設計、KPI設計）
・実施策（配信、販促連携、レポーティング）の運用リード
・分析結果を踏まえた次のソリューション設計、プロダクトチームへのフィードバック
・AIエンジニア／バックエンドエンジニアと連携した仕組開発への関与

【このポジションのやりがい】
（1）分析→戦略→施策実行が同じ担当者の手で完結する
事業会社の分析組織にありがちな「分析部門→企画部門→実行部門」の分断がありません。自ら設計した分析結果を、自らCRM施策に落とし込み、運用まで責任を持ちます。分析が意思決定と実行に直結する環境です。

（2）1社では見えないデータパターンにアクセスできる
自社データだけでは打ち手が尽きてきたと感じられる場合、業界横断の購買行動データは新しい発見の起点になります。同じカテゴリを複数小売で見比べる、複数ブランドの購買重複を分析するなど、事業会社の中では扱えないデータ設計が可能です。

（3）意思決定層と直接対話する分析者になれる
小売本部の販促責任者、メーカーのマーケ責任者と直接ディスカッションしながら分析要件を設計します。「事業側と近い分析者」の経験値を積める環境です。

（4）プロダクトへのフィードバックフローがある
現場で得た分析ニーズやCRM設計上の課題を、機能開発にフィードバックする回路が組織的に存在します。分析者がプロダクトを育てる側にも回れます。

【キャリアパス】
・データストラテジストのスペシャリストとして、より大規模／複雑なCRM戦略を担うシニアポジション
・分析チームのマネージャー／リード
・事業開発／新規プロダクト企画への越境

【働き方・環境】
・フルフレックスタイム制
・リモートワーク可
・Slack／Notionなどを活用した柔軟な業務環境

【現在採用している技術やツール】
社内共通：Google Workspace、Slack、Notion、freee

【配属先情報】
リテールコンサルティング部 リテールコンサルグループ 4名

【リモート勤務について】
リモート可：原則週3回の出社は必要

【勤務地（変更の範囲）】
変更なし

【職務内容】
・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献

【ミッション】
・基盤モデル（大規模原モデル・ビジョンランゲージモデル等）を活用したインタラクティブシステムの研究開発
・生成AIプロダクトによる問題解決のための調査研究とプロトタイピング
・生成AIプロダクトを評価するためのユーザ実験の実施
・実証実験システムの開発
・得られた成果を事業に還元するとともに論文や特許、対外発表を通してHCI研究x生成AIで業界をリード

【仕事の魅力】
・当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使ってHCIx生成AI分野の研究開発を行います。その成果を多くのユーザに届けるための事業化に向けた開発も進めます。
・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができます。

【出社頻度】
・リモートワークと出社のベストミックス（出社頻度の規定なし）
　※平均実績 週1～2日出社
　※業務の必要性に応じて出社指示の可能性あり
・国内遠方居住の場合は、フルリモート可。但し事前申請が必須。
（尚、遠方居住でも出社時の交通費は会社負担［上限あり］）

【職務概要（Job Summary）】
本ポジションでは、ビジネス部門、開発チーム、品質保証（QA）チームとの信頼関係を構築しながら、特にチケッティングシステムおよび財務領域における業務要件の収集・分析・定義から、システム要件への落とし込みまでを担っていただきます。
要件管理のオーナーシップを持ち、部門横断での合意形成を推進するとともに、変化するビジネスニーズや戦略目標を支える高品質なシステム改善・機能強化の実現に貢献していただきます。

【所属チーム（Department）】
▼Global Technology & Innovation
Global Technology & Innovation（GTI）組織は、約70名規模・8つの機能別チームで構成されており、テーマパークビジネス全体におけるデジタルトランスフォーメーションを推進しています
チームは、ゲスト体験を向上させるデジタルプロダクトから、企業活動を支えるエンタープライズシステムまで、幅広い領域の企画・導入・運用を担っています。
主な担当領域には、eコマース、チケッティング・入場管理システム、Web・モバイルアプリケーション、ゲームおよび新技術を活用したゲスト体験、フォト認証テクノロジー、アトラクション予約プラットフォーム、飲食プラットフォームとのデジタル連携体験などがあります。また、財務、人事、購買、バックオフィス業務などを支えるコーポレート／エンタープライズシステムの企画・導入にも携わり、パーク運営全体をテクノロジーで支えています。

【主な業務内容（Responsibilities）】
▼業務分析・要件管理
・ビジネス部門と連携し、運用改善や機能追加に関する要件を収集・分析・文書化
・チケッティング、財務、オペレーション関連プロセスへの影響分析を実施
・要件を明確かつ漏れなく定義し、ビジネスとの整合性をレビュー 

▼バックログ管理・ビジネスアライメント
・ビジネス部門と協力しながら、BAUバックログの管理および優先順位付けを行う
・ビジネス部門とIT部門の橋渡し役として、要件の合意形成を支援
・要件のスコープ管理および関係者との期待値調整

▼テスト・検証
・ユーザー受入テスト（UAT）の計画策定、テストケース作成、実施支援をリード
・総勘定元帳（Ledger）、税務（Tax）、返金（Refund）等の財務関連領域に関する検証を推進
・ソリューションが業務要件をレビューし、ビジネス部門との連携を支援 

▼ステークホルダーマネジメント
・ビジネス部門、開発チーム間のコミュニケーションハブとして機能する
・課題・リスク・要件に関するインサイト共有
・ビジネスおよび要件の観点から根本原因分析（Root Cause Analysis）をサポート 

▼継続的改善
・BAU業務や運用プロセスの改善を推進
・業務文書やナレッジベースなどのドキュメント整備・更新

【正規雇用の中途採用比率】
2023年：88%
2024年：75%
2025年：68%
※公表日：2025年12月31日

【募集背景】
正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。
1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。
グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。
EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。
この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。

加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。
全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。
事業とプロダクトへの熱量を持ちながら、AIと共に生産性の常識を塗り替えるバックエンドエンジニアを募集しております。


【業務内容】

Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、発見型ソーシャルECアプリのサーバーサイド開発全般をお任せいたします。
1チーム4〜7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担っていただきます。

■機能開発
PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。

■技術基盤の改善
ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わっていただきます。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。

■AI Native開発の実践
Cursor・Claude・Codex等のAIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくっていきます。


【開発環境】
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。

言語：Go
インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）
通信：gRPC、Protocol Buffers
CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build
構成管理：Terraform
モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace
分析基盤：BigQuery、Looker Studio
AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）
その他：GitHub、Slack、Notion、Figma
開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

【テクノプロ・デザイン社について】
当社はグループの中核企業として、幅広い産業の800社を顧客にビジネスを行っております。
常時1000件を超えるプロジェクトから、技術力や志向、市場のニーズに合わせたプロジェクトに参画していただきます。
当社の事業はプロジェクト参画型の「技術サービスビジネス（請負・派遣）」や自社開発センターでの「受託」だけでなく、「技術コンサルティング」や最先端技術を持つ企業との「協業」で生まれる「ソリューションビジネス」も展開しております。
顧客の課題解決を中心とした事業を推し進め、エンジニアが常に最先端・高付加価値領域で活躍できる環境を整えています。

〈働く環境〉
テクノプロ・デザイン社はエンジニアの市場価値とやりがい・働きがいにこだわっています。
エンジニアの選択肢が多く、働きやすい職場環境を作る為に、様々な取り組みを行っています。
例えば、コンサルティングビジネスのさらなる強化。これにより課題解決能力を発揮してより上流の工程で市場価値高く活躍いただけます。
また当社はエンジニアの成長を支援するため、400以上の研修カリキュラムを設け、スキルアップや資格取得を応援しています。
当社独自のキャリアデザインアドバイザー（CDA）によるキャリアカウンセリングや、能力やスキルを最大限引き出すプロジェクトにアサインするマネージャ（VEM）が、実務を通じて成長を実感できるサポートを行っています。

〈社風〉
当社が最も大切にしていることの1つが、エンジニアの成長です。
技術の重要性や将来のニーズを可視化した「技術戦略マップ」を作成し、エンジニアが常に価値の高い技術を持ち最適なプロジェクトでスキルを駆使できるようにしています。
先端技術を集中的に学べる「戦略研修」や社員の夢を実現まで支援する「自己実現委員会」などの取り組みを基にエンジニアと対話しながら、一人ひとり異なるキャリアを描く仕組みと文化があります。


◆研修内容詳細（変更の可能性があります）
・Pythonプログラミング
・SQL基礎
・Linux、ネットワークセキュリティ、AWS基礎
・Pyhtonデータ分析
・AI駆動開発

◆入社時期：10/1
◆研修期間：2.5～3ヶ月

※研修内容・期間は変更になる可能性がございます。
※研修用ノートパソコンとWiFiを貸与します。

※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【業務内容】
▼AIのためのデータセット構築・維持管理
・ロボットから収集されたデータ（画像・動画）に対して、半自動データアノテーションシステムを構築する
・LLM／VLMのトレーニング・ファインチューニング・プロンプト最適化向けに、データセットをキュレーション・維持するデータパイプラインの構築
・多様なデータソースからのデータ取り込みおよび前処理を行うAWSベースのパイプラインを設計する

【募集部門】
カスタマープロダクト本部 プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部　サイエンスインフラグループ

【募集背景・現在の課題】
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々拡大しており、レコメンドやマッチング機能は、一人ひとりに最適な仕事との出会いを生み出す中核的な役割を担っています。
サイエンスインフラグループでは、こうしたレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用を担っています。
パーソルキャリアではこれまで、長年にわたりAI・機械学習領域における知見や技術資産を蓄積してきました。一方で、事業やサービスの拡大に伴い、基盤の可用性向上や運用効率化、データ品質の向上、MLOpsの高度化など、より高いレベルでの基盤整備が求められるフェーズに入っています。
また今後は、一部の専門家のみが活用できる仕組みではなく、さまざまなプロダクトや組織がAI・機械学習を安全かつ効率的に活用できるプラットフォームへと進化させていく必要があります。
そこで今回、レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進しながら、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

【本ポジションのミッション】
転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。
現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。
単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。

【職務概要】
本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。
短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。
中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。
また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。

　【担当業務】
ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。

▼機械学習基盤・プラットフォーム領域
・機械学習基盤（AWS）の運用・保守および改善
・共通コンポーネントの設計・開発・改善
・監視・アラート基盤の整備・運用
・SLI／SLOの設計・運用
・可観測性向上に向けた監視基盤の改善
・中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証
・クラウド利用料を含むインフラコストの最適化

▼データエンジニアリング領域
・データマートの要件定義、設計、開発、運用
・ETL／ELTパイプラインの設計・開発・改善
・dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発
・データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善

▼データマネジメント領域
・メタデータ管理の推進
・データカタログの整備・運用
・DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進

▼技術改善・技術戦略領域
・生成AIを活用した開発プロセスの改善
・新技術・新ツールの調査、検証、導入
・開発生産性向上に向けた継続的な改善活動
・将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討

【技術環境】
言語：Python、SQL
データベース：Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）
ソースコード管理：GitHub
プロジェクト管理：Backlog、Confluence、Jira
課題管理・コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams

【チーム・開発スタイル】
私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。
機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。
また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

【本ポジションの特徴・魅力】
・転職支援サービスの中核を担うレコメンド・マッチング基盤の進化に携われる
　‐ 「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける」というサービスの根幹を支えながら、大規模サービスならではの課題解決やスケールへの挑戦ができます。
・AI／機械学習活用を支えるプラットフォームづくりに携われる
　‐ AI／機械学習を継続的かつ安全に活用するための基盤や仕組みづくりを通じて、事業全体のAI／機械学習活用を支える重要な役割を担うことができます。
・変革フェーズならではの基盤刷新を経験できる
　‐ 既存基盤の運用改善だけでなく、ワークフローエンジンのモダナイズやデータ基盤刷新、アーキテクチャ改善など、大規模な変革フェーズに主体的に関わることができます。
・大きな裁量を持ち、主体的に課題解決を推進できる
　‐ 課題発見から改善提案、設計、実装まで一貫して担当し、自らのアイデアや技術的な提案をサービスや基盤へ反映できる環境があります。
・インフラ・データ・MLOpsを横断した経験を積める
　‐ インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SREなど複数の専門領域を横断しながら経験を積むことができ、AI時代に求められる市場価値の高いスキルを身につけることが可能です。

【働き方】
ライフステージや価値観に合わせて、自分らしい働き方を実現したい方にマッチする環境です。
・フレックスタイム制度を導入しており、育児と仕事を両立している社員や副業に取り組む社員も在籍しています。
・多くのメンバーがリモートワークを活用しており、遠方にお住まいの方はフルリモート勤務の相談も可能です。また、ワークスタイルに応じたリモート勤務手当を支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めることを推奨しており、研修受講や技術イベントへの登壇、副業などに積極的に取り組んでいる社員もいます。
・自己研鑽を支援するため、書籍購入補助やオンライン学習コンテンツの提供など、継続的な学習を後押しする制度を整えています。

【勤務地備考】
▼日本全国どこでも勤務可能
拠点：麻布台本社
・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります）
・通勤スタイル：ワークスタイルB・C いずれかを提示
　‐ ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社）勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）+リモートワーク手当（3,000円／月）
　‐ ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当（3,000円／月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給（交通手段問わず）

【仕事概要】
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、"何をもとに答えを導き出すか"、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える"情報インフラ"の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。
Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」は、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。 現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。Helpfeelの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
当ポジションでは、Helpfeelのデータエンジニアとして、ニーズに沿ったデータ収集を行うため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを収集する仕組みを作るデータエンジニア業務をお任せします。

【業務内容】
・データ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
・Terraform／IaCによるインフラの構成管理
・Cloud Composer（Apache Airflow）によるデータパイプラインのオーケストレーション設計・運用
・データパイプラインの信頼性・可観測性の向上
・データ基盤のセキュリティ・アクセス管理
・アナリティクスエンジニアと連携したデータモデリング基盤の整備
・CI／CDパイプラインの構築・改善
・データ収集の実装、エラー対応

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

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio、Tableau
・Transform Layer：dbt、MetricFlow
・DWH：Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4、Google Spreadsheet、Salesforce、MongoDB Atlas、Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects、GitHubのIssue
		 
【AIの利用環境】
Helpfeelのデータエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。
・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施
・ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

【職種】
技術

【業務内容】
・顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築
・社内DX領域における、生成AI／LLM／RAG／AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進
・エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装
・AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー／セマンティックレイヤー設計
・事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案

【仕事のやりがい】
・大規模な実ビジネスデータを活用し、営業・マーケティング施策、EC改善、経営判断に直接貢献できる
・生成AIやAIエージェントを活用し、社内業務の高度化・自動化・意思決定支援に取り組める
・業務効率化だけでなく、ナレッジ活用や部門横断の業務変革を推進できる
・AIエージェントによる商品提案・発注支援など、未来の購買体験を設計できる
・データ・AI・業務プロセス・顧客体験をつなぎ、社内DXと次世代コマースの両方に挑戦できる

【業務は何名くらいで連携して行うのか】	
・通常は少人数チームでプロジェクトを推進
・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携
・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX／UIなど各部門と連携
・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進
・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり

【どのような能力が身につくのか】
・大規模データを活用した分析設計力
・機械学習、予測、レコメンド、需要予測の実装力
・生成AI／LLM／RAG／AIエージェントの実務活用力
・MCP、オントロジー、セマンティックレイヤーを活用したAIエージェント基盤設計力
・社内DXにおける業務プロセス分析・業務変革推進力
・エージェンティックコマースにおける購買行動・顧客文脈の分析力
・Databricks、SQL、Python、dbtを用いたデータ活用スキル
・MLOps／DataOps／LLMOpsを含むAI・データプロダクト運用力
・経営層・事業部門への提案力、プロジェクト推進力

【キャリアパス】	
・キャリアパスは、スペシャリストコースとマネジメントコースの2軸を想定
・スペシャリストとして、シニアデータサイエンティストへステップアップ
・さらに上位の専門職として、リードデータサイエンティストを目指すことが可能
・志向や適性に応じて、管理職としてチームをマネジメントするキャリアも選択可能
・専門性の深化と組織運営の両面でキャリア形成が可能

【配属先】
データ価値創出グループ
※適性に応じて、他の課に配属となる可能性あり

【課内のメンバー構成（役職・年齢・性別など）】
▼組織全体
約50名（男性：女性　80%：20%）
年齢層：20代50%、30代20%、40代20%、50代10%
※組織内に5つの課があり、各課管理職4名を含む

【課内の雰囲気】	
・20代のメンバーが多く、若手でも裁量を持ってチャレンジできる雰囲気
・未経験分野や新しい技術領域にも前向きに取り組み、失敗を恐れず挑戦する文化
・生成AIやデータサイエンスなど、最新技術への関心が高く、学び合いながら成長できる環境
・職種や部門を越えて相談しやすく、チームで課題解決に取り組む風土
・一人ひとりのアイデアや提案を尊重し、スピード感を持って実行に移せる組織

【在宅勤務の有無】
可能（週1日程度）
※ただし、事情により応相談

【転勤の有無】
当面なし

【仕事概要】
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、"何をもとに答えを導き出すか"、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える"情報インフラ"の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。
Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」は、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。 現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。Helpfeelの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
当ポジションでは、Helpfeelのアナリティクスエンジニアとして、蓄積されたデータをニーズに沿った形で活用するため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを利用する仕組みを作るアナリティクスエンジニア業務をお任せします。

【業務内容】
・データを利用する社外ユーザーや社内ユーザーに対するヒアリング、要件の設計、コンテキストエンジニアリング
・コンテキストを踏まえた最適なデータ提供経路の選定
・データ提供の実装、BIの構築、業務で利用するためのAgent Skillsの実装と提供
・テーブルの作成、テストの実施、ドキュメンテーションの整備
・既存のTransform Layerの維持、機能拡張、トラブルシューティング

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

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio、Tableau
・Transform Layer：dbt、MetricFlow
・DWH：Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4、Google Spreadsheet、Salesforce、MongoDB Atlas、Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects、GitHubのIssue
		 
【AIの利用環境】
Helpfeelのデータエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。
・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

【募集の背景】
GMOあおぞらネット銀行はすべてはお客様のために。テクノロジーNo.1バンクを目指して活動している会社です。
そして、お客様の事業を支えるためにはデータ分析結果に基づいた戦略立案、マネジメント、各種意思決定モデルなどが必要です。
さらに実際にサービスをご提供する実務においても、正確かつ効率的に業務を遂行するためにはデータ分析結果に基づいた施策立案が必須です。
我々は、データ駆動型組織・文化をさらに確立させるべく、専任チームを立ち上げ、データサイエンティストを募集します。

【業務内容】
CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジションにてメンバーの教育や、ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成頂けることも期待しています。

・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル（与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等）の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成

【このポジションの魅力】
▼通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。

【仕事概要】
“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、Helpfeelはナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。

『Gyazo』瞬時に画面を共有し、コミュニケーションを加速する画像共有ツール
『Helpfeel Cosense』アイデアと知識を自由に記録して共有する、知的生産Wikiシステム
『Helpfeel』企業のAIを強くする、AIナレッジデータプラットフォーム

生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
Helpfeelは、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトの「Helpfeel」は、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は累計900サイトを突破しています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

・本ポジションは、プロダクト品質を技術面から支えるSET（Software Engineer in Test）の募集です。
・自動テストの設計・実装を自ら行うだけでなく、開発チームが継続的に品質を作り込めるよう、テスト基盤やCI／CD上のテスト実行環境、テスト方針の整備にも取り組んでいただきます。
・すでに多くのお客様に使われているプロダクトを、より安全に、より速く改善し続けるために、テスト自動化を前提とした開発体制をチームに根づかせていく役割です。品質保証を開発の後工程に閉じず、設計・実装の段階から関わり、開発者が安心して変更を加えられる状態をつくっていただきます。

【業務内容】
▼自動テストの設計・実装
・E2Eテストの拡充・安定化：Playwrightを活用したE2Eテストの拡充・安定化、継続的なリグレッション検知のための自動化カバレッジ向上
・テストピラミッドを意識した自動テストの改善：ユニットテスト・インテグレーションテスト・E2Eテストの適切なバランス設計と、テスト全体の信頼性・実行速度の最適化
・仕様に対して必要な自動テストの提案：新機能開発や仕様変更に対し、テスト設計の観点からレビュー・提案を実施。開発チームと協働し、設計・実装段階から品質を作り込むプロセスを推進
・自動テストを前提としたテスト戦略の策定：自動化の費用対効果を見極め、自動テストでカバーすべき範囲と探索的テストで補完すべき範囲を切り分ける

▼テスト基盤の改善
自動テスト基盤の改善：CI／CDパイプラインにおけるテスト実行環境の最適化、テスト実行速度の改善、フレイキーテストの削減・安定化

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

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・情報共有：Slack、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel Cosense
・オフィスアプリケーション：Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・Helpfeel
・Gyazo

【募集ポジション】
マーケティング部にて『データアナリスト』の募集を行います。
医療・ヘルスケアに特化した転職事業を行っている弊社の全事業に横断的に関わり、データ活用を中心にDXの観点から事業を最大化させていくことがミッションです。
まずは、弊社サービスのデータベースの理解からスタート。その後、各事業部からの依頼を受け課題のヒアリング～データ抽出～施策提案まで一気通貫で携わっていきます。

【募集背景】
自社のデータ利活用とDX推進

【業務フロー】
・CDP内のデータ抽出・レポート作成　※Treasure Data・SQLを使用　
・BIツールでのレポート、ダッシュボード作成　※Yellowfinを使用
・課題解決に向けたデータ活用施策の企画提案
・RPAを用いたレポート自動化のためのテンプレ修正
・サービスグロースに向けた課題発見～施策提案・推進　等
※使用言語　必須：SQL　歓迎：Python

【得られる経験・スキル】
・職種問わず、実務で『SQL』を使用した経験がある方を歓迎しています！事業の成長スピードに合わせてデータ活用・分析のプロへと成長していける環境です。  
・自ら企画・提案できる「風通しの良さと裁量」があります。依頼されたデータを出すだけではなく、ゆくゆくは「このデータをこう活用すれば集客が伸びるのでは？」というような自発的な提案を歓迎します。  
・事業会社のため「中長期的に自社サービス育成」を経験できます。自身が抽出・分析したデータが最終的にどのような成果（決定）に繋がったか確認し、PDCAを回すことで、より良いサービスづくりに貢献できます。  
・現場との距離が近く、「ありがとう」が直接届く環境です！  
・日本調剤グループの経営基盤のもと、医療従事者不足という深刻な社会課題に挑めます。「一社で腰を据えて長く活躍したい」という方にもおすすめです。

【メンバー構成・風土】
▼マーケティング部（部署人数：32名／2026年時点）
配属はDXチーム(エンジニア・データサイエンティスト2名、プランナー1名)となります。  
20代半ば～30代中心の組織です。

【労働施策総合推進法に基づく中途採用比率の公表】
　正規雇用労働者の中途採用比率
　2023年度　100％
　2024年度　100％
　2025年度　100％
   （公表日：2026／4／1）

【勤務地】
※異動は当面は想定しておりません

【業務内容】
メディア事業の横軸組織であるData Science Center（DSC）に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

▼具体的な業務例（1）： 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進
WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A／Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。
その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。

▼具体的な業務例（2）：チェックイン施策のレバー決定支援
2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。
チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

▼その他の業務について
・キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化
・過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発
・アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善
・各種施策のA／Bテストの設計・実施
・ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討
・事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み
といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。

▼現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール
・プログラミング言語：Python、R、SQL
・インフラ：Google Cloud Platform（BigQuery、Vertex AIなど）、Docker
・開発支援ツール：GitHub、GitHub Copilot、VSCode、Cursor、ChatGPT Enterprise
・BIツール：Tableau 

【チームの文化や体制、働く環境について】
Data Science Center（DSC）、はメディア事業のデータ活用を促進する横軸組織で、40名程度のデータ職種のメンバーが所属しています。多くのメンバーがそれぞれの担当事業を持ち、事業のグロースをデータで推し進める役割を担っています。本ポジションでは、DSCに所属し、WINTICKETを担当するメンバーを募集しています。
WINTICKETの開発チームは70名程度で、そのうちエンジニアは40名程度になります。事業のグロースを推し進めるために高い主体性を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自身の職域を超えて開発に取り組んでいます。DSCからWINTICKETを担当するデータチームのメンバーも、開発チームの一員としてWINTICKETのカルチャーのもとで業務に取り組んでいます。

【データチームの構成や雰囲気】
WINTICKETのデータチームは現在8名で、5名のデータサイエンティスト、2名の機械学習エンジニア、1名のデータエンジニアが所属していて、メンバーの半数が3年目までの比較的若いチーム構成になっています。前述したように、横軸組織に所属しながらも、各メンバーが事業のグロースを推し進める主体性を持ち、WINTICKETの事業目標達成のためにコミットしています。
また、データチーム内でのレビューやDSCで行われている分析事例の共有会を通して、品質を高めると同時に他サービスでの知見を自身の担当事業に活かすような動きにもつながっています。

【募集背景】
▼現在の課題と採用にかける想い
私たちは医療・介護・保育領域において数百万件の専門職（求職者）データを保有しています。しかし、Web上の行動ログ、カスタマーサクセスによる対話記録、人材紹介／求人広告事業がそれぞれに保有しているユーザーデータなど、多岐にわたる顧客接点が「点」で存在しており、一人の求職者の生涯にわたるキャリア遷移を構造的に捉えきれていないという大きな課題があります。

本ポジションでは、この膨大な「行動」と「声」のデータを分析し、実際にユーザーへのアプローチ施策として落とし込むことができるデジタルマーケティングの「実装者（マーケティングエンジニア）」を募集します。ビジネス要件を技術的な仕様へと翻訳し、データを通じて求職者一人ひとりに最適な価値提供を実現することで、人材紹介・広告ビジネスの次世代モデルを共に創り上げていただきたいと考えています。

▼採用背景
現在、マーケティング・営業プロセスの刷新（BPR）を全社的に推進しており、その心臓部となる「統合データ基盤」の構築が急務です。特に足元では、散在する求職者データを統合し、MA・Web接客ツール（KARTEやBraze等）を用いた高度なパーソナライズを実現するためのデータ設計とその「実装」が最優先事項となっています。

エンジニアリングの実装力とビジネスサイドの要求を高い次元で繋ぎ合わせ、KARTE等のツールを活用してスピーディに施策へ落とし込むことができる専門人材を新たに迎え、データドリブンな変革を加速させたいと考えています。

【配属部署】
BPR推進部への配属を予定しています。
BPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。

【仕事内容】
▼ミッション
ビジネスサイドの戦略を実現するための
（1）マーケティングオートメーション・Web接客の実装
（2）高度な計測基盤の構築による、意思決定支援とデータ活用精度の最大化
がミッションです。
数百万の求職者の属性、行動から得られるインテント（意図）データを正しく取得・理解し、分析環境やMAツールへシームレスに連携するためのテクニカルなアクティベーション全般をお任せします。

▼職務内容
ビジネスサイド（マーケティング組織）とエンジニアリング領域の結節点となり、MA・Web接客ツールの実装・運用から、GTM／GA4を用いた計測基盤の構築、BigQuery等を活用したデータ連携までを一気通貫で主導していただきます。

▼具体的な業務内容
（1）KARTE・Braze等を用いたマーケティング施策の実装・運用
マーケターが描いたシナリオに基づき、KARTE等を用いたWeb接客やポップアップ、メッセージ配信の設定を行います。HTML／CSS／JavaScript等を用いたテンプレートのカスタマイズや、ユーザーの行動ログに応じた緻密なイベント設計・データ取得要件の定義まで、実装のコアを担っていただきます。

（2）計測基盤の最適化とタグマネジメント（GTM／GA4）
Google Tag Managerを用いた最適なタグ実装方法の設計、設定、運用管理をお任せします。GA4（GA360）での高度な分析を可能にするためのカスタムイベントやディメンションの設計を行い、精緻なユーザー行動計測基盤を構築・維持します。

（3）データ基盤（BigQuery／Databricks）を活用した高度な分析と連携要件の定義
BigQueryに蓄積したデータや、Databricks等のAI-BIツールを駆使し、ユーザー行動の深い分析や予測モデルを用いたデジタル施策の検証を実施します。また、そこから得られたインサイトやセグメントデータをKARTEなどのMAツールへシームレスに引き渡すための連携要件の定義を、エンジニアと共に行います。

（4）アドテクノロジーの最新動向調査と技術的対応
サードパーティCookie規制に関する情報収集と未来予測を行い、サーバーサイドGTMの導入検証や、新しい計測手法のテストなど、マーケティング活動を技術面から支える中長期的な対策を立案・実行します。

（5）マーケターとエンジニア間のブリッジ（ビジネスアーキテクト）
現場マーケターの課題ややりたいことを汲み取り、技術的な要件へ翻訳してエンジニアと折衝・推進します。

【仕事のやりがい・働く魅力】
（1）日本最大級の資産を動かすダイナミズム
数百万規模のデータを保有するビジネスだからこそ、一つの施策・一つのタグ実装が大きなインパクトを生み出します。小規模なリストへのアプローチとは異なる、大規模データベースならではのテクニカルなマーケティング経験が積めます。

（2）最先端のマーケティング変革をリード
Databricksを用いたAI×BIによる高度なデータ抽出・分析から、MAツールへの実装・連携まで、最新スタックを用いた「インテリジェンス・サイクル」の構築を設計の核心から主導できる、非常に裁量の大きいポジションです。

（3）フェーズの転換期をリードする経験
事業のさらなる成長に向けた変革期です。AI活用や計測技術の高度化が進む中で、定型業務を回すのではなく、新しいデータ活用基盤とコミュニケーションの勝ちパターンをご自身の手で作り上げていく面白さがあります。
単なるオペレーションにとどまらず、マーケターとエンジニアの双方の言語を理解する中心的存在として、組織のスタックポイントを解消し、施策のPDCAサイクルを飛躍的に加速させる手応えを実感できます。

【将来のキャリアパス】
当社は一人ひとりの志向や適性を重視して共にキャリアを築くことを目指しており、
専門職から管理職、さらには異業種への挑戦まで、多様なキャリアプランを実現することが可能です。

また、介護・障害福祉事業者向けのSaaS、ヘルスケア、シニアライフ、海外事業など、幅広い領域でBtoB／BtoCの事業を展開しており、その数は40を超えます。
そのため、転職せずに多様なビジネスモデルや事業フェーズに挑戦し、自分らしいキャリアを築くことができます。

▼キャリアイメージ
・現場での経験を活かし、特定分野で専門性を高める
・リーダーシップを発揮し、マネジメントスキルを磨く
・異なる領域や職務を経験し、スキルを拡張する
・部門や領域を横断して、事業全体の責任を担う

キャリアパスの正解は一つではありません。
あなたが描きたい成長曲線を、私たちと一緒に形にしていきましょう。

【入社後の流れ】
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【開発環境・利用ツール】
▼マーケティングツール（主要なもの）
・KARTE／Braze

▼データ＆マーケティングプラットフォーム
・Google Cloud
　- Cloud Composer（Apache Airflow）
　- BigQuery
　- Vertex AI
　　等
・Google Marketing Platform
　- GA4（GA360）
　- GTM
　- Search Console
・Databricks

▼社内システム
・Salesforce／AWS／Google Cloud／他

▼開発言語／ツール
・Python／SQL／JavaScript／Google Apps Script 等

▼その他利用ツール
・Google Workspace／Slack／GitHub Copilot／Backlog／Miro 等

【その他環境】
・出社／リモートワークのハイブリッド型です。
・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。
・残業時間はチーム平均で20～30時間／月ほどで、リリース前の繁忙などは少し上振れる場合もあります。
・基本の業務時間は9：00～18：00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。

【勤務状況】
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。

【組織のミッション】
Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。

【チームについて】
私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。

【具体的な業務内容】
プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。

・データの調査・分析・概念設計
・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く
・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする
・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む
・データプロダクトの企画・開発
・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する
・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する

【募集背景】
事業の拡大と新規プロダクトの開発に伴い、プロダクトを成長させるためのデータ分析の重要性が高まっています。データを起点に、調査・分析から企画・開発まで一貫して踏み込める人材を募集します。

【本ポジションの魅力】
・データに関わる調査・分析・モデリングから企画・設計・開発まで、フェーズを限定せず一貫して手を動かせます。
・取り組む分析・企画・設計は、プロダクト価値向上に直接寄与します。
・プロダクトの開発に早い段階から関わるため、すでにあるデータを所与とせず、データの構造から設計に踏み込めます。
・学会・技術カンファレンスでの発表など、対外的な発信も後押しします。

【開発環境、使用するツールなど】
・開発言語：Python、R、SQL、Go（※プロダクト開発で利用）
・データベース・DWH：BigQuery
・インフラ：Google Cloud、AWS
・構成管理：Terraform
・バージョン管理・コラボレーション：GitHub、Slack、Notion
※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。

【記載内容に関する注意事項】
本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

大手事業会社でUXリサーチと関連する管理業務を行っていただきます。

＜業務内容＞
①ユーザビリティテスト（80％）
- プロジェクトを深く理解し、効果的で妥当性のあるユーザビリティテストの企画
- プロジェクトに合ったユーザーをリクルーティングできるWebアンケートの検討・作成
- リリース時の自然な体験をテストできるシナリオの検討
- 可能な限りバイアスをかけずにテストを進行
- テスト中のユーザーの行動、発言から、ユーザビリティ課題を発見
- ユーザーからSUS (System Usability Scale) の回答取得
- サービス担当者にとって課題を理解しやすく、改善案を考えやすいレポートを作成
- レポートをサービス担当者にプレゼンテーションし、改善に導いていく
				
②全社的なUXリサーチの仕組化・運用（10％）
- オフィスにあるUXリサーチルームの予約管理
- 主にUXリサーチのリクルーティングを目的とした、従業員パネル制度（社内メーリングリスト）の運用
- 生成AIの活用も考慮した、効率的で効果的なUXリサーチ方法の検討・仕組化
			
③UIデザインレビュー（10％）
- グループ共通デザインガイドラインに基づいたUIデザインの確認とフィードバック
- 必要に応じた改善提案のサポート
- レビュー実施全体の進行管理、および事業部門との窓口対応"				

＜配属部署について＞
UXマネジメント課は、全社的なガバナンス体制のもと、楽天グループのブランド価値向上と、一貫性のある高品質なユーザー体験を実現し、楽天経済圏の成長に貢献することをミッションにした部署です。

70を超える楽天グループの多岐にわたるサービスを対象に、ユーザビリティテスト・SUS (System Usability Sale)・デザインレビューによる品質保証・品質向上活動、社内へのUXリサーチ啓発活動、そして新たなUX品質保証・向上プロセスの構築・運用をおこなっています。
さまざまな領域のグループ各事業部門の担当者と連携しながら、楽天グループのユーザー体験に大きな影響を与えられるポジションです。

※働き方について※
・週2日在宅勤務＋週3日出社（テスト確認・実施のため）の働き方となります！

＜使用するツール、ソフトウェア＞
•Excel（進捗管理や工程表の作成）
•PowerPoint（プレゼンテーションの作成）
•Figma（基本的な操作）
•JIRA（基本的な操作）
•Confluence（基本的な操作）

【募集背景】
障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開するLITALICOでは、この5〜6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。
各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB／BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、20近くの多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、5年前には80名程度だった組織が今では250名規模にまで拡大しました。
このように事業が急成長を遂げ、介護や一般教育、メンタルヘルスといった周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。
実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。
グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つLITALICOだからこそできる、業界全体のさらなる進化に向けて、その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進してくださるデータエンジニアを募集しております。

【募集部門について】
▼ミッション・組織の役割
LITALICOは、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しております。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。
DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。

▼業務内容
現在17を越える事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行っていただきます。
また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担っていただく想定をしております。
業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ／セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めていただきます。

▼具体的な業務内容
・エンジニアリング
　- AWS／Google Cloud上でのデータ基盤（BigQuery）の設計・構築・運用
　- 支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
　- IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI／CD 基盤の整備
・基盤整備
　- データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
　- 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
　　▽データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
　- コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
　- テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張
・アナリティクス、サイエンス
　- データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
　- 全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
　- ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
　- BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援
・AI Ops
　- AI／LLM 向けデータパイプライン構築
　- AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発

【開発環境】
技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジしています。事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定するケースが多いです。
・クラウド基盤・インフラ：AWS（Aurora、S3）／Google Cloud （Cloud Run）
・データ基盤：Google BigQuery
・ETL：Datastream／DMS／TROCCO
・BI：Tableau／Looker Studio／redash
・言語：Python／SQL
・構成管理：GitHub／GitHub Actions
・AI・LLM関連：Google Gemini／Amazon Bedrock
・AI コーディングアシスタント：GitHub Copilot／Claude Code／Codex
・プロジェクト管理／コミュニケーションツール：Slack
・Backlog：Google Workspace／Google Meet／GoogleChat

【本ポジションの魅力／やりがい】
▼現場と近い距離で、業界屈指のアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦
データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界屈指の支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。

▼「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会
直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。

▼多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。

▼組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透
技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。
ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。

【働いている社員】
▼社員の特徴
・性別から年齢（20代～50代）まで幅広いメンバーが在籍
・多様なバックグラウンド（SIer／ゲーム／金融／教育／行政等）を持った社員の存在
▼入社理由
・社員の想いの強さや良い人が多く、一緒に働きたいと感じた
・店舗事業を軸に、顧客の資産やデータが豊富あり、技術的挑戦や可能性への面白みを感じた
・自身に子どもが産まれたことをきっかけに、福祉や教育領域に貢献したいという気持ちが強くなった
・今まではあまり知らない領域で遠くに感じていたが、改めて領域の課題や目指す世界観を聞いて、非常に意義が高くやりがいある仕事だと共感した

【勤務地】
東京本社

【出社頻度やリモートワークについて】
当求人におけるリモートワークとは、自宅・または自宅に準ずる場所（実家など）での在宅勤務を想定しています。サテライトオフィスはなく、カフェなど公共スペースでの勤務はできないためご了承ください。

【募集背景】
障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開するLITALICOでは、この5〜6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。
各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB／BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、20近くの多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、5年前には80名程度だった組織が今では250名規模にまで拡大しました。
このように事業が急成長を遂げ、介護や一般教育、メンタルヘルスといった周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。

これまでは開発速度を求めて現場の技術選定や判断に任せてきましたが、事業が多角化した現在、「サービス間のシステム連携やデータ統合」が徐々に必要なフェーズに入ってきました。現在は、押さえるべき所はリーダー層でマネジメントして現場の速度を落とさない体制へと移行しつつ、エンジニア組織全体の連携や一体感を持てる組織づくりを大切にしています。
こうした変革期にあるLITALICOでは、現在以下のような多くの重要なプロジェクトを予定しています。
・新規事業の立ち上げおよび既存事業のグロース
・多種多様なプロダクトをつなぐ、システム横断の連携プロジェクト
・一般教育やメンタルヘルスといった周辺領域への進出
・蓄積されたデータを活用した、AIによる新たな付加価値の創造
エンジニア組織を支える体制も構築され、組織全体がより良い方向に進むよう改善を続けています。これだけ多様なプロダクトとチャレンジングな環境があるからこそ、ご自身の志向に応じた様々なキャリアアップの方向性を描くことが可能です。

弊社の「障害のない社会をつくる」というビジョンに共感いただき、エンジニアリングの力で社会課題の解決と事業のスケールを共に推進してくださる経験者の方を求めています。

【募集部門について】
▼ミッション・組織の役割
LITALICOは、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名が所属しており、各事業・プロジェクトを複数兼務し、都度優先度を判断しながら実行していく運営をしています。
直接支援領域およびプラットフォーム領域のセールス、マーケティングおよび事業管理領域を中心にDXおよび業務オペレーションの効率化に取り組んでいます。それぞれのDXの機会と組み合わせて、データおよびAIの全社展開も実施しています。

▼業務内容
・ビジネス課題の特定と要件定義
現場および専門組織と協働し、業務フローのボトルネックや課題を構造的に整理し、企画を立案
・AI／自動化ソリューションの企画・開発
生成AI（LLM）やローコード／ノーコードツール、社内向けアプリを用いて、ワークフローの自動化やAIエージェントの設計・実装
・システム間連携とデータ統合
複数のSaaS（CRMやSFAなど）や社内データ基盤を繋ぎ、ビジネスプロセス全体を最適化する基盤を構築
・高速なプロトタイピングと価値検証
構想を素早く形（プロトタイプ）にし、現場の業務に組み込みながら繰り返し実証・改善を実行

▼具体的な業務例
・社内業務で利用するSaaS間のデータ連携機能の設計、開発（GCP環境、Zapierなど）
・データ分析基盤のデータモデリング設計、開発
・GoogleWorkspaceのGASなどの開発
・SalesForceやkintoneなどのCRM製品の設計、開発・設定、検証
・生成AIを利用して業務効率化するための自動化・システム化の設計・開発
・上記案件の開発リリース後の保守運用

【開発環境】
技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジしています。事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定するケースが多いです。
・開発言語：Python／TypeScript／Google Apps Script （GAS）
・クラウド・データ基盤：Google Cloud／BigQuery
・AI・開発支援ツール：Gemini／Claude Code／Codex／GitHub Copilot
・SaaS・業務システム：Salesforce／kintone／Google Workspace
・ローコード・自動化ツール：AppSheet／Zapier
・コミュニケーションツール：Slack／Google Chat

【本ポジションの魅力／やりがい】
1．アジャイル型で問題解決に取り組む
事業目線で企画に着手し、ヒアリングを重ねてプロトタイプを開発し、トライアル導入しフィードバックを得て改善するという開発スタイルです。
2．実際の現場を肌で感じられる
対話を積み重ね、現状と事実を整理しながら、本当に役に立つものづくりをするために、ドメイン知識および人との繋がりを大切にしています。
3．多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける問題解決に携われる
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルに対して取り組む事ができ、幅広い経験が積めます。
4．世界にインパクトを与えるサービス
ターゲットとなる市場は、年々社会的なニーズが高まっており、国の障害福祉予算は年間4兆円が割かれるなど、今後も成長が期待されているマーケットです。世界的に見ても未開拓な部分が多い領域なので、世界に対して日本発信で0→1を生み出せるチャンスがあります。

【働いている社員】
▼社員の特徴
・性別から年齢（20代～50代）まで幅広いメンバーが在籍
・多様なバックグラウンド（SIer／ゲーム／金融／教育／行政等）を持った社員の存在

▼入社理由
・社員の想いの強さや良い人が多く、一緒に働きたいと感じた
・店舗事業を軸に、顧客の資産やデータが豊富あり、技術的挑戦や可能性への面白みを感じた
・自身に子どもが産まれたことをきっかけに、福祉や教育領域に貢献したいという気持ちが強くなった
・今まではあまり知らない領域で遠くに感じていたが、改めて領域の課題や目指す世界観を聞いて、非常に意義が高くやりがいある仕事だと共感した

【勤務地】
東京本社

【出社頻度やリモートワークについて】
当求人におけるリモートワークとは、自宅・または自宅に準ずる場所（実家など）での在宅勤務を想定しています。サテライトオフィスはなく、カフェなど公共スペースでの勤務はできないためご了承ください。

【仕事内容】
日本最大級レシピ動画サービス「デリッシュキッチン」マーケティング担当として、より多くのユーザーにご利用いただくためのマーケティング戦略の立案から推進を担って頂きます。
ご経験に応じて、複数アプリの新規インストール獲得のいずれかをおまかせいたします。
新規ユーザーの獲得からLTVの向上まで、様々なフェーズにおいて施策を立案し、推進いただきます。また、定量調査やユーザーの課題分析を元に、プロダクト開発にも携わって頂きます。

▼具体的には…
・担当サービスや事業のブランド戦略、マーケティング戦略の構築、実行
　- 課題の可視化・戦略構築のためのリサーチ・分析
　- ユーザー獲得施策の立案－実行
・各マーケティングチャネルにおける施策推進
　- インハウスでのデジタル広告の運用（Google、Facebook等）
　- 代理店やメディアと連携した施策推進
　- CPAや継続率等のKPI分析
　- バナー、LPなどクリエイティブ改善
・プロダクトチームと連携したユーザーグロース戦略の立案、実行
　- 自社メディア経路のパフォーマンス改善
　- ASOなど、自然流入のための施策推進
　- 定量調査やN1インタビューなど、プロダクトを活用するユーザーの定性課題把握

【ポジションの魅力】
・多角的な事業展開・サービスフェーズの中で、経営課題を見極めつつ様々なミッションに取り組んでいただくことができるため、マーケターとして成長し続けられる環境があります。
・ユーザー数3000万人以上の日本最大級レシピ動画メディアの新規事業グロースに携わることができ、マーケターとして顧客理解の醍醐味を感じることができるポジションとなっています。
・日本ではまだ確立されていないリテールメディアの実現に向け、メディアとしてさらなる成長を迎える変革期を経験することができるフェーズとなっています

【仕事内容】
エブリーが運営するメディア事業（デリッシュキッチン／トモニテ）で所有しているファーストパーティーデータを活用し、ユーザが抱える日々の生活の課題解決にむけたサービスや商品とのマッチングを支援する広告事業です。

エブリーでは3,000万人以上のユーザを抱え、属性／行動／興味関心データなど様々なファーストパーティーデータを所有しています。このファーストパーティーデータの利活用によりユーザとサービスのマッチング精度を高めることで、ユーザが抱える潜在〜顕在課題の解決、クライアントの潜在〜顕在顧客の獲得の同時実現を目指しています。

【主な業務内容】
・ユーザーマッチング事業におけるキャンペーン／広告方針の立案と推進
・検索広告やディスプレイネットワーク広告、SNS広告のKPI設計／運用
・広告配信結果の分析及び改善施策の立案／推進

【ポジションの魅力】
・多岐に渡るキャンペーンのKPI設計や、広告の予算最適化及び分析のリードをお任せします。
・本ポジションは新規事業の中核施策であり、関係部署（デザイナー・エンジニア）と連携を取りながら事業全体の推進を担っていただきます。
・将来的には下記のような領域まで担って頂くことも期待しているポジションです。
　- 新規事業の開発／プロダクト開発の推進
　- クライアントのブランド醸成に貢献するOMOマーケティング戦略の立案／実行
　- 新たな広告商品の企画／販売戦略の立案

【募集背景】
タイミーには、ワーカー・事業者・仕事・稼働実績・レビュー・営業活動など、事業成長に伴って多様なデータが蓄積されています。今後の非連続な成長に向けては、これらを分析や意思決定支援に留めず、 プロダクト体験そのものを進化させるAI・データプロダクト として価値に変換していく必要があります。
本ポジションは、AI・データの可能性を実際のプロダクト／サービス／業務体験に落とし込み、顧客価値と事業KPIの向上に接続するPdMロールです。単なるデータ活用PJの推進ではなく、ユーザー価値・事業価値・技術実現性の交点を見極めながら、仮説検証からスケールまでをリードいただきます。

【業務内容】
▼AI・Data PdMとして、担当領域におけるAI・データプロダクト／機能／サービスの企画・推進を担っていただきます。
・AI・データを活用したプロダクト機会の探索、課題構造化、テーマ定義
・担当領域のプロダクト戦略／ロードマップ／KPI・ガードレール指標の設計
・PoC／MVPを通じた仮説検証、成功基準・撤退基準の設計
・PRD／要件定義、データ要件・AI／ML要件・非機能要件の整理
・エンジニア、デザイナー、DS／DRE／DM／DA、事業部門と連携した開発推進
・GTM、業務定着、効果検証、継続改善の推進
・成功・失敗事例の型化と、他領域への横展開

▼想定テーマ例
・マッチング／レコメンド／スコアリング体験の改善
・ワーカー／事業者双方の意思決定を支援するAI・データ機能
・営業・CS・マーケティング領域におけるAI／データプロダクトの企画・実装
・AIを活用した業務プロセスの再設計、オペレーションの高度化

【本ポジションの魅力】
・タイミー固有の大規模データを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい解決策を届けられます。
・AI・データを“技術導入”ではなく、プロダクトとして扱い、探索〜実装〜スケールまでを一気通貫で推進できます。
・Two-sided marketplace／プラットフォーム型プロダクトにおける、データ活用・AI活用の実践経験を得られます。
・事業・プロダクト・データ／AI技術の結節点に立ち、KPIや品質指標を統合して意思決定する経験を積めます。
・DS／DRE／DM／DA／SWE／Design／Bizを横断し、AI時代のプロダクトづくり、評価、ガバナンス、GTM、組織連携の型を作れます。

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

【業務内容】
変更の範囲：変更の可能性なし

【勤務地】
株式会社タイミー：東京本社
※フルリモート勤務可

【募集概要】
株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。

【募集背景】
JR西日本グループが持つ膨大な鉄道・生活サービスデータを活用し、データ駆動型経営を加速させるため、現在グループ全体のデータ基盤改革が進んでいます。TRAILBLAZER内での自由度の高いR&D環境のゼロベースでの構築・ブラッシュアップに加え、JR西日本本体が持つデータ環境の改善も推進するなど、技術力を持って実働できるプロフェッショナルが必要不可欠となっています。発展途上であるレガシーなデータ環境とモダンな最新技術のギャップを埋め、泥臭い課題解決から洗練された基盤構築までを自ら推進できるエンジニアを増員募集いたします。

【具体的な業務内容】
データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。

▼自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用
・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装
・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備

▼データ整備とパイプライン実装
・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理
・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視

▼JR西日本側データ基盤の整理と上流調整
・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処
・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化
・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導

▼分析プロセスの標準化実行
DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透

【技術スタック】
▼言語・フレームワーク
・Python（pandas／polars を用いたデータ加工・分析）
・PySpark（分散データ処理の運用）
・FastAPI／Flask（API開発・運用）
・pytest（テスト設計・運用）

▼データベース／SQL
・複雑なクエリ設計（window関数を用いた時系列データ処理・順位付け）
・WITH句（CTE）を活用した可読性の高いクエリ設計
・explainを用いたクエリチューニング
・JSON等のネストデータ処理

▼クラウド
・Azure（Blob Storage／ファイル共有／VM運用・コスト管理／ネットワーク）
・GCP（BigQuery／Gemini API）
・AWS（S3／ECR／EKS／Bedrock／CloudShell）

▼データ基盤／ワークフロー
・Databricks（コード管理／ダッシュボード／ワークフロー運用／Apps）
・Airflow／dbt／Dagster／Airbyte（データパイプライン構築・運用）

▼インフラ／DevOps
・Docker／Terraform（IaCによる環境構築）
・GitHub（バージョン管理／GitHub Actions／Copilot活用）

▼開発環境
VS Code／Claude Code／GitHub Copilot

【ポジションの魅力】
・社会的影響力の大きい大規模データを扱う手応え
　‐ 西日本最大級のインフラを持つJR西日本グループの膨大なデータを対象に、自らの技術力で価値を生み出す仕組みを作ることができます。
・モダンデータスタックを駆使した基盤構築の裁量
　‐ 自由度の高いTRAILBLAZER独自のR&D環境において、Snowflakeやdatabricks、open table format、dbt-fusionなどのモダンな技術を用いた理想的な基盤を技術スタックの選定やアーキテクチャ設計などのレイヤから関わることができる環境です。
・技術とビジネスをつなぐハイブリッドな経験
　‐ 開発だけを切り出して請け負うのではなく、事業の背景を理解から上流調整、実装、運用まで一気通貫で担当します。分析組織とシステム組織の間をつなぐ経験を積めるポジションです。

【勤務地】
本社、大阪オフィス、東京オフィス
※フルリモート勤務可
※業務事由等による出張あり

＼マーケティング経験ある方♪／外資で有名な化粧品ブランド★企画～数値管理まで◎
●配信スケジュールの管理
●顧客、社内関係者とのやり取り
●LINEの配信設定
●レポートの数値集計
●配信内容の考案作成　など
＊使用ソフト：Excel

現代の小売業界ではほぼ必ず使われる『LINE』の運用マーケティング★
弊社から同じ化粧品ブランドを担当しているディレクターが複数名おります！
専用の配信ツールなどの使い方は教えてもらえるので、安心してご就業いただけます♪
オンラインでのやり取りが主体となります。（ほぼリモート）

普段の生活で購入や情報収集をされる方は、その購買目線が業務のヒントになるかも♪

【募集背景】
前中期経営計画にて、クラウド事業の売上を約3倍（516億円）へと急成長させた当社。2026年4月からの新3か年計画では、さらなる高収益体制への転換と持続的成長を目指し、「Rule of 50」の実現というチャレンジングな目標を掲げています。業界トップクラスの規模でありながら、過去最大の成長に挑むこの局面は、決して既存の延長では達成できません。組織に新しい風を吹き込み、自ら変化を創り出せる方を求めています。

【組織ミッション】
データマネジメント課は、「楽楽クラウド」事業の成長を支えるデータドリブンな意思決定のインフラとして、経営と現場、組織と組織をつなぎ、スピーディで確信度の高い意思決定を実現することを目指す組織です。事業戦略・マーケティング・営業・カスタマーサクセスなど、各部門と連携しながら、事業の計画策定、予実管理、データ活用基盤の整備および運用を推進。データを起点に課題の可視化と改善提言を行い、「事業成長の原動力」となる意思決定を支援しています。

【仕事内容】
事業計画の策定から状況分析から提言まで、各商材や楽楽クラウド事業全体の状況を考慮しながら、事業成長を実現するための取り組みをデータの観点から支援いただきます。

▼業務内容詳細
・事業・組織KGI・KPIの予測、実績、予実GAPの集計・分析
・事業責任者と連携した事業計画の策定
・データ活用基盤（データマート・DWH・パイプライン）の構築・管理
・各種データ分析に基づく戦略提言および意思決定支援

【扱うサービス】
CMでおなじみ、累計導入社数トップクラスの経費精算システムである「楽楽精算」や、シェアトップクラスを誇る「楽楽明細」などをはじめ、当社の提供する、企業の業務効率化につながるクラウドサービスを横断的に扱っていただきます。

【配属組織】
楽楽クラウドバックオフィス事業統括本部（本部直下）・データマネジメント課（課長1名、メンバー9名）※2026年7月時点

【キャリアパス】
※想定イメージ
・ご入社後は既存の組織に入っていただき、組織のミッションや業務の流れをインプットいただきます
　↓
・プロジェクトの主担当としての進行をお任せいたします
　↓
・チームリーダーとして複数名のメンバーの業務遂行支援をお任せいたします
　↓
・取組みや成果に応じて、ゆくゆくは管理職として組織運営をお任せいたします（課長代理／課長レイヤーへの昇格）

※ご希望と組織状況に応じて、他組織・他職種へのキャリアチェンジも可能です（社内公募等の社内異動の実績もございます）

【ポジションの魅力】
▼複数事業を横断して業務に携わることができる
配属予定先の「楽楽クラウドバックオフィス事業統括本部」では、バックオフィス業務を効率化する複数のサービスを持っており、プロダクトによって市場状態や事業フェーズが大きく異なります。1→10、10→100のプロダクトなど立ち上げ～成長期の様々なスケールの事業に携わり経験を積むことができます。これまでのご経験やスキル、ご志向に応じて他の領域へ幅を広げて携わって頂くことも可能です。

▼データマネジメント業務を通じて事業戦略・戦術の意思決定に携われる
「楽楽クラウド」は高い認知を持つラクスの主力製品です。毎年堅調に成長を続けている一方、まだまだ白地の多い市場であり、さらなる事業拡大を目指しています。会社・事業の成長と共にデータマネジメント課としては「事業本部横断のデータ活用インフラとして、意思決定の原動力となる」をミッションに掲げ、事業全体を俯瞰した視点や視座を本ポジションでは得ることができます。

▼潤沢な予算とリソースのもとで業務経験を積むことができる
継続的な事業成長と増収により、潤沢なリソースと予算を用いた事業拡大のための基盤構築に携わっていただけます。事業責任者をはじめ事業部内の各職種の上位者との関わりも深くなるため、事業全体における意思決定を近い距離で経験いただけます。

【ラクスで働く魅力】
（1）顧客にとって、本当にいいサービスを提案できる
ラクスは「徹底したユーザー視点」でサービスの開発から提案、提供、アフターフォローまで一気通貫で実施しています。実際の現場でも、「顧客にとって最も良い提案は何なのか」という点に拘っている為、顧客が望んでいないものを創るといったようなことはありません。企画職として、どうすればお客様に選ばれ、また選ばれ続けることができるかを考えながら企画ができるやりがいのある環境です。

（2）安定企業で企画にチャレンジできる
国内クラウドサービス企業において、最大規模のARR（年間経常収益）／時価総額をほこる成長企業でプロダクト企画に携われます。安定した経営基盤の下で、プロダクトの中長期戦略や、事業の重要な意思決定に関わるといったチャレンジができるため、事業成長と自身の成長を同時に実現できます。

（3）成長を後押しする評価制度
ラクスでは「思考力」「行動力」「人間関係力」「組織推進力」の4つが大きな評価項目となります。上記4つの評価基準を理解し、しっかりと実践することで着実に昇給昇格につながる仕組みです。業務効率・生産性を大事にしている会社ですので思考力を重視する部分もありますが、思考するだけではまだ足りません。自ら思考し計画→実行する中で、社内の人間関係力を発揮し、誰にでも説明できる形で社内へ展開して組織推進をすることが必要となってきます。
数字的な評価はもちろんですが、ビジネスパーソンとしてしっかりと成長することができる評価制度もラクスの特徴です。

【募集背景】
中外製薬では、CHUGAI DIGITAL VISION 2030として
「デジタル技術によって中外製薬のビジネスを革新し、社会を変えるヘルスケアソリューションを提供するトップイノベーターになる」を掲げ、全社DXを加速しています。
この全社的なDX（デジタルトランスフォーメーション）を成功に導くには、研究・開発・生産・営業・コーポレートといったバリューチェーン全体にわたる変革が不可欠です。
そこで今回、関係部門と協働しながら各領域のDX戦略・施策をデザインし、変革を推進する「ビジネスアーキテクト」を募集します。担当領域は、営業・メディカルアフェアーズ・安全性（Value Delivery）またはコーポレート機能のいずれかを、ご経験や強みに応じてアサインします。

【業務内容】
担当領域（営業・メディカルアフェアーズ・安全性・コーポレートのいずれか）におけるビジネス側のパートナーとして、デジタルを活用したビジネス変革の企画・推進を担っていただきます。シニアBAや関係部門と協働しながら、課題特定から戦略・施策の立案、実行推進、効果測定までを担当します。

▼ 部門デジタル戦略の立案・推進
・担当部門のデジタル戦略とDXU全体方針（AI Everywhere・AI Transformation等）との整合を整理し、部門のデジタルロードマップを自らリードして策定・推進する
・部門デジタル施策のポートフォリオを可視化し、優先度・リソース配分・アウトカムモニタリングの仕組みを設計・運用する

▼ 重点テーマ・案件の企画・要件定義・推進
・部門のビジネス課題を構造化し、AI・データ活用（AI Agent・RWD・Knowledge Graph等）を含むデジタル施策の方向性を整理・提言し、実行をリードする
・PoCの設計・実施から実業務適用、効果測定まで、一気通貫で主担当として完遂する
・DXU内の各G（プロダクトマネジャー・AI・データ基盤等）、外部パートナーとの連携・調整を主体的にリードする

▼ 部門との合意形成・関係構築
・部門のDXリーダー（DXL）・マネジメント層・現場担当者との対話を設計・主導し、DXUとビジネス部門の共創体制を構築する
・複雑な利害関係・優先度のコンフリクトを構造化し、Win-Winの解決策を提案して意思決定を前に進める

▼ 知見の型化・横展開
・担当領域での成功事例・推進プロセスを、ビジネスアーキテクト組織内の標準パターンとして整理し、他メンバーの育成・他部門への横展開を主導する

【職種の魅力】
▼製薬DXの最前線で、「医療の未来」を自らの手で設計する
担当領域は、患者・医療従事者とつながる営業・メディカルアフェアーズ・安全性（Value Delivery）、または全社の経営基盤を支えるコーポレート機能です。製薬DXの最前線で、ビジネス課題を起点に医療と経営の未来を自らの手で設計する仕事です。

▼「BA×製薬ドメイン」という希少なキャリアを確立できる
ビジネスアーキテクトは日本でも希少な専門職です。製薬・ヘルスケアのドメイン知識とデジタル戦略・組織変革を掛け合わせることで、他では得られない唯一無二のキャリアを確立できます。

▼ Roche・グローバルとのリアルな協業を主導できる
ロシュとの戦略的アライアンスのもと、グローバルな視点でのデジタル戦略・AI活用を、実務レベルで主導する機会があります。

▼ 最先端技術の実業務適用を自らデザインできる環境
AI Agent・RWD・Knowledge Graphなど、最先端技術の実業務への適用を、ゼロから自分で設計・推進できます。学びを型化してチームに還元する文化があります。

▼ 少数精鋭チームで、影響力を最大化できる環境
ビジネスアーキテクトグループは少数精鋭の専門家チームです。
GMや部長との距離が近く、意思決定に直接関与できます。GM・プロフェッショナル職など、本人の志向に合わせたキャリアパスを一緒に設計します。

【仕事内容】
データ基盤に蓄積されるプロダクトデータや業務データ、会話データを活用し、分析・仮説検証・プロダクト改善への接続を担っていただきます。
データを集計して終わりではなく、どの指標を見るべきか、どの行動が成果につながるのか、どのデータをプロダクトに活かせるのかを探索し、事業・開発側と連携しながら研究テーマを前に進める役割です。
また、本業務において、Claude Codeを活用しています。
単にAIツールを補助的に使うのではなく、要件整理、実装支援、調査、検証、ドキュメント作成など、日々の開発・研究活動の中にAIを取り入れながら、スピードと品質の両立を目指しています。
AIプロダクトを開発する組織として、プロダクトそのものだけでなく、開発プロセスにもAIを積極的に取り入れている点が特徴です。

【主な業務】
・各種データの分析
・コールデータ、営業活動データ、会話データの分析・可視化
・事業KPIやプロダクトKPIの設計・分析支援
・SQL／Pythonを用いたデータ加工・集計・分析
・分析結果をもとにした施策提案・プロダクト改善提案
・分析に必要なデータ定義、集計ロジック、データマートの設計
・BIツール等を用いた可視化・レポーティング
・将来的なAI／ML活用に向けたデータ整理・評価設計
・事業責任者、PdM、開発チームとの連携

【ポジションの魅力】
・リアルなコミュニケーションデータを扱える
・分析結果をプロダクト改善や事業施策に直接つなげられる
・アナリティクスエンジニアから、将来的にデータサイエンス／AI領域へ広げられる

【募集要項】
今後当社では、会話データを活用し、顧客の事業活動の質を高めるための研究・分析を進めていきます。
単にデータを見るだけではなく、どのデータに価値があるのか、どのような分析がプロダクトや事業改善につながるのかを探索し、仮説検証を進める役割が必要です。
今回募集するのは、プロダクトの研究領域において、データ分析・仮説検証・事業活用を推進するアナリティクスエンジニアです。

【職種】
アナリティクスエンジニア／データアナリスト

【仕事内容】
LLM、自然言語処理、音声処理、機械学習などを活用し、プロダクトや研究テーマの企画・検証・実装・改善を担っていただきます。
データ基盤に蓄積されるプロダクトデータ、業務データ、会話データ、音声データなどを活用し、事業や顧客課題に対して、どの技術をどのように適用すべきかを考え、実プロダクトや事業改善に接続していく役割です。
単にモデルを作るだけではなく、事業や顧客課題を理解し、どの技術をどの課題に適用すべきかを考え、実プロダクトや事業改善に接続していく役割です。

また、関連する業務では、Claude Codeを活用しています。
単にAIツールを補助的に使うのではなく、要件整理、実装支援、調査、検証、ドキュメント作成など、日々の開発・研究活動の中にAIを取り入れながら、スピードと品質の両立を目指しています。
AIプロダクトを開発する組織として、プロダクトそのものだけでなく、開発プロセスにもAIを積極的に取り入れている点が特徴です。

【主な業務】
・LLM／生成AIを活用した機能開発・検証
・RAG、ファインチューニング、プロンプト・コンテキスト設計
・音声データ、会話データ、テキストデータの分析・活用
・自然言語処理、音声処理、機械学習を用いた研究開発
・AIエージェントの評価設計・品質改善
・モデルやAI機能の検証・評価・改善サイクルの構築
・事業課題に対する分析設計・技術適用
・研究テーマのプロトタイプ開発
・MLOps／LLMOps基盤との連携

【ポジションの魅力】
・LLM、音声、会話データを活用したAIプロダクトの研究開発に関われる
・複数事業にまたがるAI活用テーマに挑戦できる
・採用、会議、商談、営業活動など、リアルな業務データを扱える
・AIエージェントやAI評価基盤など、今後重要性が高まる領域に関われる
・研究・分析・実装を、事業成果に直結させる経験が積める

【募集要項】
当社では、各事業におけるプロダクト開発と研究を進めています。
今後、採用、会議、商談、営業活動などのコミュニケーションデータを活用し、AIによって業務成果を高めるプロダクトや機能を生み出していきます。そのためには、LLM、音声処理、自然言語処理、機械学習などを活用し、課題設定から検証、実装、改善まで進められる人材が必要です。
また、各事業においてデータ基盤の整備も進めています。AI／MLエンジニアやデータサイエンティストが、データ収集や基盤整備だけに閉じるのではなく、蓄積されたデータを活用した分析・検証・モデル改善・プロダクト価値化に注力できる環境をつくっていきます。
今回募集するのは、プロダクトの研究・開発領域において、AI／ML技術を事業価値に接続するエンジニア・データサイエンティストです。

【職種】
AI／MLエンジニア／データサイエンティスト／機械学習エンジニア／AIエンジニア

ヘルス＆ビューティー事業と調剤事業で運用しているLINE公式アカウントを統合し、LINEミニアプリを活用したCRM基盤の構築を推進するプロジェクトマネージャーの募集となります。
本ポジションではLINEミニアプリ開発ベンダーと社内関連部署の橋渡し役として、開発プロジェクト全体の進行管理および顧客データ連携の推進を担当いただきます。

◆業務内容
・LINEミニアプリ開発におけるプロジェクトマネジメント
・開発ベンダーとの要件整理、仕様調整、スケジュール管理
・顧客管理システムとLINEミニアプリ間のデータ連携の要件整理

◆求める人物像
・顧客データを活用したCRMに興味をお持ちの方
・調剤薬局、ヘルスケア・リテール業界に興味をお持ちの方

大手通信会社の自社媒体におけるデジタルマーケティング施策の入稿実務及び、
データ抽出・処理・設計・運用、通信キャリアのキャンペーン配信、メルマガ配信に関わる実務をご担当いただきます。

【具体的には】
・Salesforce CDP上で施策要件からデータ抽出処理の設計/実装
・Adobe Campaign操作
・Salesforce Marketing Cloud運用
・Excel、スプレッドシートでの進捗管理

【募集背景】
建設業界の大手企業に広く導入されている自社SaaS群において、以下のような重要テーマが同時に進行しています。

・新規サービス拡張に向けた既存プロダクトの大型リニューアル
・新規プロダクトの立ち上げ
・建設現場より多くのプロダクト横断プラットフォーム構想

これらの取り組みを通じて、建設業界の課題をスピーディーに解決し、社会実装を推進していくため、開発リードタイムの短縮と品質・拡張性を両立できる開発体制の構築を進めています。その中核メンバーとして、プロダクト開発を一緒に推進していただける方を募集することになりました。

当社は現在、建設現場の業務効率化、情報共有、施工管理、契約・法令対応、データ活用など、建設業界の複雑な業務課題を解決するサービス開発を進めています。

私たちの合言葉は「ユーザーファースト」。日本の建設産業を支えるメガプラットフォームだからこそ、システムが「絶対に落ちないこと」「期待以上の品質であること」が何より重要です。

当社の品質保証部は、ただ開発の最後にバグを探すだけのチームではありません。直近ではサービスの企画・要件定義フェーズから参画し、バグを未然に防ぐ仕組み作りや、テスト自動化（IaC連携）など、ボトムアップで新しい挑戦を次々と進めています。
プロダクトのさらなる進化に伴い、裁量を持って「理想の品質」を一緒に創り上げていくQAメンバーを募集します！

【仕事内容】
ミッションとしては、新規・既存Webサービスの品質保証（QA）全般をお任せします。プロダクトの企画・要件定義段階から開発プロジェクトに深く入り込み、テスト計画の策定から自動化ツールの運用、外部テストベンダーのマネジメントまで幅広くリードしていただきます。

（1）最上流からのテストマネジメント
新サービスや新機能リリースにおける「要件定義書」のリーガル・レビュー、要因分析のチェック。仕様の矛盾を未然に防ぎ、テスト計画を策定。

（2）テスト設計・実行およびベンダーコントロール
総合テストや受け入れテストのシナリオ設計・実施。テストを外部パートナー企業へ委託する際の、テスト観点の評価・品質管理。

（3）品質分析・プロセス改善および自動化の運用
バグの発生傾向や各種指標を取得・分析し、開発チームへプロセスの改善提案を実行。
また、SeleniumやCodeceptJS、RSpecなどを用いた『テスト自動化の運用・展開』を積極的に推進していただきます。

【ポジションの魅力】
▼「一部分の検証」から「品質全体のグランドデザイン」へ
「テストを走らせて結果を報告するだけ」ではなく、プロセスそのものを自身でリード・提案できる機会が豊富です。リーダーから「テストマネージャー（組織の品質責任者）」への明確なキャリアパスが用意されています。

▼社会的意義が大きく、顧客満足に直結する手応え
日本のトップゼネコンが毎日利用する巨大サービスを支える誇りがあります。私たちの検証や改善提案が、そのままサービスの信頼性となり、ユーザーである現場の「安心・安全」へダイレクトに直結します。

▼エンジニア想いの、これ以上ない充実した就業環境
・スマートな働き方：管理部門・開発部門ともに『平均残業時間は月13.5時間』。在宅勤務と出社のハイブリッド型で、高い生産性を維持しています。
・最高の機材：配属先のエンジニアが選定したハイスペックノートPC＋全席ディスプレイ・キーボード完備
・充実の制度：技術書など欲しい本を会社負担で購入できる「図書館制度」、就業後はアルコールもフリー（無料）になる社内カフェスペースやバーカウンターも完備しています！

【システム・開発環境】
サービスやプロダクトに合わせて、最適な技術を選定しております。以下、主要なもの。
・バックエンド：C#／Python／Ruby
・フロントエンド：TypeScript／React／Blazor
・モバイル：Flutter／React Native／Swift
・インフラ：AWS
・AI活用：Amazon Bedrock
・AIコーディング支援：Claude／GitHub Copilot
・監視：Datadog
・CI／CD：AWS CodePipeline
・VCS：Backlog（Git）／GitHub
・プロジェクト管理：Backlog
・デザイン：Figma
・コミュニケーション：Slack／Teams

【リバスタの使命】
当社は「建設業界をよりよくする現場DX・ICTプラットフォーム企業」を目指し、サービスの機能改善・新機能追加や新規事業・新サービスの立ち上げを積極的に進めております。

▼『2027年秋、本社を東京駅直結へ移転予定』アクセス抜群の新拠点で働けます
※当社は2027年秋（予定）に、東京駅地下直結の「TOFROM YAESU TOWER」へ本社移転を予定しています。アクセス性の向上に加え、組織拡大に対応した新しいワークプレイスでの就業環境を提供予定です。

【勤務地】
東京本社

【募集背景】
トラストバンクでは創業当時より内製開発を継続し、サービス開始から12年目となります。初期は必要最低限な構成でしたが、今では大量のトラフィックを支える大規模システムとなり、また、事業成長に合わせてプロダクトも多様化してきています。今後継続的に利用されるサービスとして成長させていくには、新規開発はもちろん、安定したサービス運用を行っていく必要があります。

2024年5月より改善速度向上のため、企画と開発でプロダクトチームを組む体制へとシフトしています。機能開発効率化という意味では大きく一歩を踏み出せた状態ではありますが、技術的課題（負債返却・レガシー環境のアップデート）については、改善速度が出ていない状態です。
今はグループマネージャーがプロダクト・システム施策の両方を見ていますが、深掘りできていない箇所もあり、開発観点で一緒に改善を進めてくれるメンバーが必要と感じ、今回の募集を行う運びとなりました。

【業務内容】
募集背景にある通り、中長期のエンジニア組織計画・施策優先度の検討・技術力向上促進など、グループマネージャーと一緒に主体的に担当していただきたいと思います。

▼具体的な業務内容
・開発組織としての計画作成
・技術的負債・技術改善のロードマップ作成
・関係部署を横断したコミュニケーション
・メンバーのフォローアップ (1on1)
・運用効率化を行う技術導入
・採用活動

【開発環境】
▼貸与備品
PC（Macbook pro／Windows　からお選びいただけます）

▼技術スタック
・開発言語： PHP、JavaScript、TypeScript、kotlin、Swift
・フレームワーク：Laravel、FuelPHP、Next.js、React、Bootstrap
・DB／KVS：MySQL 、Redis
・クラウドサービス：AWS、GCP
・Webサーバ：ミドルウェア：Nginx、Apache
・構成管理：Terraform
・仮想化：Docker
・サーバ監視：NewRelic、Zabbix
・その他ツール：Slack、Notion、Zoom、G suite
・データ分析：Tableau, Redash

【業務・職場環境の魅力】
・地域創生に技術で貢献することができます
・toC、toG、toBを持った事業会社です
・大規模サービスの開発、運用経験を積むことが可能です

【働き方について】
リモートワークをメインとし、必要に応じて出社
※入社初日やクォーターキックオフなど、必要に応じて出社いただきます。
　出社頻度はおおよそ四半期に1回程度を想定
　（任意でオフラインでのハッカソンも開催しています）

【勤務地】
※自宅もしくは本社での勤務

【募集背景】
「ふるさとチョイス」は、寄付流通額を最大化するフェーズから、「寄付をどう地域課題の解決に結びつけるか」というデータ活用第2フェーズへ突入しました。
制度の適正化や地方創生の深化が求められる今、月間2億PVを超える膨大なトラフィックデータと地方のリアルな課題を接続し、事業戦略をリードするアナリストが必要です。

データ分析から可視化、施策提言までをリードし、サービス成長と事業戦略を加速させていただける方を募集します。
まずはプレイングリーダーとして現場を牽引いただき、将来的にはデータ組織全体の戦略立案やマネジメントを担う中核人材としての活躍を期待しています。

【業務内容】
入社後は、データチームのリーダー候補として、市場環境の転換期における「ふるさとチョイス」の次なる成長戦略をデータ面からリードしていただきます。
単なるデータ集計にとどまらず、マーケティング領域の施策立案や効果検証、ポイントに頼らない新しい地域創生の形を、データによって導き出す役割を担っていただきます。

▼具体的な業務
（1）データ起点の事業構想と戦略提言
・意思決定のリード：経営層や事業責任者のパートナーとして、データから導き出したインサイトを基に、マーケティング施策やKPI設計、中長期的な戦略を提言。ふるさとチョイスの膨大なデータにおいて、AIを駆使して抽出、集計、考察を効率的かつ質を高く実行
・仮説構築：制度改正という不確実な状況下で、マクロデータとミクロなユーザー行動を接続し、新たな勝ち筋の仮説を構築・検証

（2）データ活用組織の基盤づくりとリード
・チームマネジメント：データエンジニアリング、データマネジメント、データサイエンス、データアナリシスなどのデータ戦略を描き、チームをリード
・組織リテラシーの変革：AIを活用し、データガバナンスの課題解決を加速させる

▼業務で主に使用している言語／ツール
SQL (BigQuery)、Python、R
Looker、Looker Studio
Google Analytics

【業務・職場環境の魅力】
・地域の品とのマッチングというECに近い側面と、地域への寄付という地域貢献の側面が共存する、他にはないデータ自体の面白さ
・データ分析にAI活用が推進されており、新しいテクノロジーを実戦で磨くことができる
・経営層や事業部との距離が近く、風通しがよくフラットな組織
・会社としてまずはやってみようという考えなので、手を挙げれば様々なことに挑戦することが出来ます

【勤務地】
※自宅もしくは本社での勤務
※週2日は出社日となっております。

【仕事についての詳細】
★社内データ分析基盤のデータエンジニアリング、および社内向けに生成AIを活用したソリューション導入
 #データエンジニアリング　＃生成AI　＃ソリューション
◎リモート／出社併用　◎標準就業時間：7時間15分　◎フレックスタイム制

【仕事内容】
・JCOM内のデータを活用するためのデータ基盤の企画、構築、運用
・業務システム等から連携されるデータを分析やAIで利用可能にするためのデータエンジニアリング、データパイプラインの構築、運用
・AI活用のためのプラットフォームの企画、構築、運用
・データやAIのガバナンスの向上のための施策策定、教育活動

【募集背景】
当社では放送・配信事業の視聴データ、多角的に展開するその他サービスの利用ログ、デジタルチャネル・コールセンター等のお客様応対データを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業など様々な用途で分析・活用しております。データ活用業務の拡大に伴い、社内データ分析基盤のデータエンジニアリング、および社内向けに生成AIを活用したソリューション導入を担当する人財を募集します。

【部署構成】
部⾧1名、管理監督者9名、メンバー18名

【この仕事の魅力】
幅広い事業領域と大きな顧客基盤を持ち当社では多様で規模の大きなデータを扱う機会があり、それらのデータの価値を高めて事業に活用することへの貢献ができるポジションです。Google Cloudを利用したデータエンジニアリングやAI活用（BigQuery、Workflows、Cloud Run、Gemini Enterprise Agent Platform等）に携わることができます。

【キャリアパス】
当社では社員の成長を全力でサポートしています。
全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。
データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて当社事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、ご本人のご指向、適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

【勤務地】
転勤：当面無し

※本社移転予定あり

1．移転先
住所　　：東京都港区虎ノ門一丁目17番1号　虎ノ門ヒルズビジネスタワー
アクセス：日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅 直結
　　　　　銀座線 虎ノ門駅 直結
　　　　　JR 新橋駅 徒歩10分

2．移転時期
2026年9月（予定）

3．移転の目的
当社は、「2030年の目指す姿」の実現にむけて、2024年より新たな中期経営計画をスタートさせました。
中期経営計画の基本方針の一つに経営基盤強化を掲げ、サステナビリティ経営の推進と成長を意識した経営基盤の整備に着手しています。その一環として多様な働き方を支援し、従業員が能力を最大限発揮できる環境を構築することにより、生産性とエンゲージメント向上を通じて、当社の更なる成長を目指してまいります。
移転先の虎ノ門ヒルズは、多様なビジネスが集積し、グローバルプレイヤーが集まり、そこから新しいアイディアや価値が発信される国際新都心・グローバルビジネスセンターをコンセプトとし、事業継続性を考慮した高い耐震性能や防災機能も有しています。このような環境において、当社グループの従業員一人ひとりが自分らしく能力を発揮していくことで、社会の発展に貢献してまいります。

【募集背景】
電子部品事業は＜繋ぐ＞＜切る＞技術が高く評価され、当事業へのニーズが年々高まっており、成長をさらに加速させるべく2026年10月にオムロンからの分社化が決定しております。

オムロン株式会社デバイス&モジュールソリューションズカンパニーは、2026年10月以降、Aratas株式会社として独立し、自律的な事業運営と持続的成長の実現を目指している。分社後の事業運営においては、Global Standard × Fit to Standardを前提としたシンプルな業務プロセスへの転換が求められる。
一方で、標準化に伴い従来のような個別最適・例外対応による柔軟性は制約されるため、業務の成立および高度化のためにはAIの活用が不可欠となる。AIは単なる効率化ツールではなく「標準化された業務プロセスを維持しながら、業務運営を成立させる役割」「意思決定の高度化・迅速化を支援する役割」として位置づけている。このようなAI活用を業務に組み込み、事業競争力を高める取り組みをリードできる人材の採用が急務となっている。

【担っていただきたい具体的な仕事内容】
・Fit to Standard前提の業務における課題を特定し、AIを業務プロセスに組み込むことで業務の成立と高度化を設計
・受注予測、在庫最適化、収益見通し、品質分析などのAIユースケースの企画・実装
・分析・予測・意思決定支援を業務プロセスに組み込むAI活用モデルの構築
・データ活用を前提とした意思決定プロセスの高度化を推進
・PoCに留まらず業務定着まで一貫してリード

【具体的な仕事内容に対しての期待する成果】
・標準化された業務環境において、AIを組み込むことで業務運営を成立させる仕組みを構築
・分析・予測に基づく意思決定モデルの確立
・データ・AIを活用した意思決定の高速化・高度化を実現

【使用する開発言語・ソフト・装置／機器等】
生成AI（365 Copilotなど）、AI／分析ツール、BIツール、データ基盤など

【この仕事の魅力】
AIを単なるツールとしてではなく、業務および経営の意思決定を変革する基盤として活用し、事業競争力の中核を担うポジション。
分社直後の段階で、AI活用モデルをゼロから設計・構築し、全社展開できる点において、長期的に大きな影響力を持つ役割。

【業界動向と自社事業の特徴】
▼事業内容
リレー・スイッチ・センサ等の中核デバイスで蓄積した“繋ぐ・切る”技術と高品質・信頼性を強みに、EV・エネルギー・産業機器など成長市場を支える電子部品事業。

▼強み
長年培った高品質・高信頼性の技術力とグローバル顧客基盤。

▼今後の展望
独立化により意思決定の迅速化と投資力を強化し、急拡大する電動化・デジタル化領域での事業成長を加速。その基盤として、グローバルで標準化されたIT環境の構築を推進する。

【部・チームの業務概要】
・データを活用した経営改革・業務改革を担当するデジタルトランスフォーメーション（DX）・AIトランスフォーメーション（AX）推進機能と、ITシステム導入を担当するEA機能を一体化した組織
・経営・業務部門と密接に連携しながら、全社横断でIT基盤の刷新および業務変革を推進
・当ビジネスカンパニーとしては新しい組織であり、上期6名、下期には十数名規模への拡大を想定
・少人数で各領域の中核を担い、裁量を持って領域をリードすることが求められる環境
・勤務地は京都事業所または東京事業所

【配属先の課・チームの人数や雰囲気】
・データを活用した経営改革・業務改革を担うDX／AX推進機能と、ITシステム導入を担うEA機能を一体化した組織
・経営・業務と近い距離で連携しながら、全社横断でIT基盤の変革を推進
・当ビジネスカンパニーとして新設に近い組織であり、上期6名、下期には十数名規模への拡大を想定
・少人数で裁量を持って担当領域をリードすることが求められる環境

【サービスについて】
本ポジションでは、複数プロダクトを横断する基盤領域、または特定プロダクトのインフラ・信頼性向上領域において、技術基盤の整備、非機能要件の改善、開発者体験向上などに携わります。

▼関わる可能性のある領域（一例）
・Sansan：名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース
・Eight：価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ
・Bill One：請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス
・Contract One：契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス
・SRE／Platform領域：信頼性向上、パフォーマンス改善、コスト最適化、開発者体験向上などの横断課題

いずれの領域も、事業成長に伴うユーザー規模・システム規模の拡大により、高可用性・拡張性・セキュリティ・運用効率化などの技術課題への取り組みが求められています。
成長フェーズにある組織の中心で、基盤技術から事業インパクトに直結する改善まで幅広く携わることができます。

【具体的な業務】
▼インフラ設計・構築・運用
・クラウド（主にGCP／AWS）を用いたシステムインフラの設計・構築・運用・保守
・Kubernetes（GKE／EKSなど）を用いたプラットフォーム構築・運用
・監視基盤の設計・運用（例：Datadog／CloudWatch／Cloud Monitoring など）
・サービスの高可用性・拡張性を担保するアーキテクチャー設計

▼SREとしての継続改善
・SLI／SLO設計と、サービス信頼性の継続的運用
・パフォーマンス、スケーラビリティ改善の提案・実装
・障害対応の仕組み化、インシデント対応の改善
・強固なセキュリティと利便性の両立に向けた施策の推進

▼運用効率化・Developer Experience向上
・Operationの自動化（Infrastructure as Code、運用バッチ、各種ツール開発）
・CI／CDの改善、デリバリー速度と品質の最適化
・開発者体験（DX）向上を目的とした基盤改善・技術選定の推進

▼プロダクト横断での基盤づくり
・複数サービスに共通するプラットフォームの設計・運用
・マルチクラウド、マルチプロダクト構成におけるコスト最適化・運用標準化
・組織横断プロジェクトのリード、およびチーム支援

▼プロダクト固有領域の技術
（志向・配属に応じて以下の領域にも関わる可能性があります。）
・文書データ／名刺データなど、大規模データ処理基盤の運用
・データ化システム（OCR／チェック体制／自動化基盤）の機能改善
・イベントプラットフォームや認証基盤などの横断システム開発
・高トラフィックサービスの負荷対策・リアーキテクチャ

【本ポジションの魅力】
・事業成長に直結するインフラ／信頼性改善の経験が得られる
・最新クラウド技術・Kubernetesを活用した基盤づくりの経験が得られる
・SLI／SLOなど信頼性を数値で管理するSREプラクティスの実践経験が得られる
・大規模データ・高負荷環境での設計・最適化経験が得られる
・開発チームと一体となった運用改善・DX向上の経験が得られる
・新規サービスのゼロからの設計や基盤刷新に関わる経験が得られる
・事業側・ユーザー側の反応が見える環境での技術判断力が身に着く

【主な技術スタック】
▼開発言語
・Python／Ruby／Go／Shell Script／PowerShell

▼データベース
・PostgreSQL／MySQL
・DynamoDB／Redis／Memcached
・OpenSearch／Elasticsearch
・Redshift／BigQuery／MongoDB

▼インフラ・プラットフォーム
・Google Cloud（Cloud Run／App Engine／Cloud Functions／Cloud Tasks／GKE など）
・AWS（EC2／ECS／Lambda／S3／RDS／Route53／SQS／SNS など）
・Azure（App Service／Functions／Cosmos DB など）
・Cloudflare
・Argo CD／Argo Workflows
・Helm

▼コンテナ・構成管理
・Kubernetes（GKE）
・Docker（含：ECS上での運用）
・Terraform（含：HCP Terraform）
・Ansible／Chef
・Packer／Serverspec

▼CI／CD
GitHub Actions
（補足：Cloud Build／AWS CodeBuild 等を扱うチームもあり）

▼運用・監視
・Cloud Monitoring／Cloud Logging／Cloud Trace
・Datadog／New Relic／Zabbix／CloudWatch
・Fluentd／td-agent／NXLog

▼その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
・GitHub
・Notion／Cacoo／GitHub Projects

【記載内容に関する注意事項】
本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

【サービスについて】
本ポジションでは、複数プロダクトを横断する基盤領域、または特定プロダクトのインフラ・信頼性向上領域において、技術基盤の整備、非機能要件の改善、開発者体験向上などに携わります。

▼関わる可能性のある領域（一例）
・Sansan：名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース
・Eight：価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ
・Bill One：請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス
・Contract One：契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス
・SRE／Platform領域：信頼性向上、パフォーマンス改善、コスト最適化、開発者体験向上などの横断課題

いずれの領域も、事業成長に伴うユーザー規模・システム規模の拡大により、高可用性・拡張性・セキュリティ・運用効率化などの技術課題への取り組みが求められています。
成長フェーズにある組織の中心で、基盤技術から事業インパクトに直結する改善まで幅広く携わることができます。

【具体的な業務】
▼インフラ設計・構築・運用
・クラウド（主にGCP／AWS）を用いたシステムインフラの設計・構築・運用・保守
・Kubernetes（GKE／EKSなど）を用いたプラットフォーム構築・運用
・監視基盤の設計・運用（例：Datadog／CloudWatch／Cloud Monitoring など）
・サービスの高可用性・拡張性を担保するアーキテクチャー設計

▼SREとしての継続改善
・SLI／SLO設計と、サービス信頼性の継続的運用
・パフォーマンス、スケーラビリティ改善の提案・実装
・障害対応の仕組み化、インシデント対応の改善
・強固なセキュリティと利便性の両立に向けた施策の推進

▼運用効率化・Developer Experience向上
・Operationの自動化（Infrastructure as Code、運用バッチ、各種ツール開発）
・CI／CDの改善、デリバリー速度と品質の最適化
・開発者体験（DX）向上を目的とした基盤改善・技術選定の推進

▼プロダクト横断での基盤づくり
・複数サービスに共通するプラットフォームの設計・運用
・マルチクラウド、マルチプロダクト構成におけるコスト最適化・運用標準化
・組織横断プロジェクトのリード、およびチーム支援

▼プロダクト固有領域の技術
（志向・配属に応じて以下の領域にも関わる可能性があります。）
・文書データ／名刺データなど、大規模データ処理基盤の運用
・データ化システム（OCR／チェック体制／自動化基盤）の機能改善
・イベントプラットフォームや認証基盤などの横断システム開発
・高トラフィックサービスの負荷対策・リアーキテクチャ

【本ポジションの魅力】
・事業成長に直結するインフラ／信頼性改善の経験が得られる
・最新クラウド技術・Kubernetesを活用した基盤づくりの経験が得られる
・SLI／SLOなど信頼性を数値で管理するSREプラクティスの実践経験が得られる
・大規模データ・高負荷環境での設計・最適化経験が得られる
・開発チームと一体となった運用改善・DX向上の経験が得られる
・新規サービスのゼロからの設計や基盤刷新に関わる経験が得られる
・事業側・ユーザー側の反応が見える環境での技術判断力が身に着く

【主な技術スタック】
▼開発言語
・Python／Ruby／Go／Shell Script／PowerShell

▼データベース
・PostgreSQL／MySQL
・DynamoDB／Redis／Memcached
・OpenSearch／Elasticsearch
・Redshift／BigQuery／MongoDB

▼インフラ・プラットフォーム
・Google Cloud（Cloud Run／App Engine／Cloud Functions／Cloud Tasks／GKE など）
・AWS（EC2／ECS／Lambda／S3／RDS／Route53／SQS／SNS など）
・Azure（App Service／Functions／Cosmos DB など）
・Cloudflare
・Argo CD／Argo Workflows
・Helm

▼コンテナ・構成管理
・Kubernetes（GKE）
・Docker（含：ECS上での運用）
・Terraform（含：HCP Terraform）
・Ansible／Chef
・Packer／Serverspec

▼CI／CD
GitHub Actions
（補足：Cloud Build／AWS CodeBuild 等を扱うチームもあり）

▼運用・監視
・Cloud Monitoring／Cloud Logging／Cloud Trace
・Datadog／New Relic／Zabbix／CloudWatch
・Fluentd／td-agent／NXLog

▼その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
・GitHub
・Notion／Cacoo／GitHub Projects

【記載内容に関する注意事項】
本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

【サービスについて】
本ポジションでは、複数プロダクトを横断する基盤領域、または特定プロダクトのインフラ・信頼性向上領域において、技術基盤の整備、非機能要件の改善、開発者体験向上などに携わります。

▼関わる可能性のある領域（一例）
・Sansan：名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース
・Eight：価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ
・Bill One：請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス
・Contract One：契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス
・SRE／Platform領域：信頼性向上、パフォーマンス改善、コスト最適化、開発者体験向上などの横断課題

いずれの領域も、事業成長に伴うユーザー規模・システム規模の拡大により、高可用性・拡張性・セキュリティ・運用効率化などの技術課題への取り組みが求められています。
成長フェーズにある組織の中心で、基盤技術から事業インパクトに直結する改善まで幅広く携わることができます。

【具体的な業務】
▼インフラ設計・構築・運用
・クラウド（主にGCP／AWS）を用いたシステムインフラの設計・構築・運用・保守
・Kubernetes（GKE／EKSなど）を用いたプラットフォーム構築・運用
・監視基盤の設計・運用（例：Datadog／CloudWatch／Cloud Monitoring など）
・サービスの高可用性・拡張性を担保するアーキテクチャー設計

▼SREとしての継続改善
・SLI／SLO設計と、サービス信頼性の継続的運用
・パフォーマンス、スケーラビリティ改善の提案・実装
・障害対応の仕組み化、インシデント対応の改善
・強固なセキュリティと利便性の両立に向けた施策の推進

▼運用効率化・Developer Experience向上
・Operationの自動化（Infrastructure as Code、運用バッチ、各種ツール開発）
・CI／CDの改善、デリバリー速度と品質の最適化
・開発者体験（DX）向上を目的とした基盤改善・技術選定の推進

▼プロダクト横断での基盤づくり
・複数サービスに共通するプラットフォームの設計・運用
・マルチクラウド、マルチプロダクト構成におけるコスト最適化・運用標準化
・組織横断プロジェクトのリード、およびチーム支援

▼プロダクト固有領域の技術
（志向・配属に応じて以下の領域にも関わる可能性があります。）
・文書データ／名刺データなど、大規模データ処理基盤の運用
・データ化システム（OCR／チェック体制／自動化基盤）の機能改善
・イベントプラットフォームや認証基盤などの横断システム開発
・高トラフィックサービスの負荷対策・リアーキテクチャ

【本ポジションの魅力】
・事業成長に直結するインフラ／信頼性改善の経験が得られる
・最新クラウド技術・Kubernetesを活用した基盤づくりの経験が得られる
・SLI／SLOなど信頼性を数値で管理するSREプラクティスの実践経験が得られる
・大規模データ・高負荷環境での設計・最適化経験が得られる
・開発チームと一体となった運用改善・DX向上の経験が得られる
・新規サービスのゼロからの設計や基盤刷新に関わる経験が得られる
・事業側・ユーザー側の反応が見える環境での技術判断力が身に着く

【主な技術スタック】
▼開発言語
・Python／Ruby／Go／Shell Script／PowerShell

▼データベース
・PostgreSQL／MySQL
・DynamoDB／Redis／Memcached
・OpenSearch／Elasticsearch
・Redshift／BigQuery／MongoDB

▼インフラ・プラットフォーム
・Google Cloud（Cloud Run／App Engine／Cloud Functions／Cloud Tasks／GKE など）
・AWS（EC2／ECS／Lambda／S3／RDS／Route53／SQS／SNS など）
・Azure（App Service／Functions／Cosmos DB など）
・Cloudflare
・Argo CD／Argo Workflows
・Helm

▼コンテナ・構成管理
・Kubernetes（GKE）
・Docker（含：ECS上での運用）
・Terraform（含：HCP Terraform）
・Ansible／Chef
・Packer／Serverspec

▼CI／CD
GitHub Actions
（補足：Cloud Build／AWS CodeBuild 等を扱うチームもあり）

▼運用・監視
・Cloud Monitoring／Cloud Logging／Cloud Trace
・Datadog／New Relic／Zabbix／CloudWatch
・Fluentd／td-agent／NXLog

▼その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
・GitHub
・Notion／Cacoo／GitHub Projects

【記載内容に関する注意事項】
本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。