【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

ライブ配信事業における、データ基盤の設計業務に携わっていただきます。

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

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

＼札幌市内で貴重な業界☆／EC運用のコンサル会社◎マーケティングでキャリアを積める♪
●大手ECモールの広告運用
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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12,000以上の店舗・920万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。

【募集背景】
アポロのコンサルティング事業は、創業以来、顧客の事業成長や課題解決など「成果」に強くコミットすることで順調に拡大をしています。クライアントの事業・業務の課題が多様化している現代において、戦略立案や業務変革などのコンサルティング能力に加え、AIやビッグデータ活用の知見を活かして成果を最大化できる体制の強化が急務となっています。
これまでの戦略や業務変革などのコンサルティングの経験を活かし、事業変革の最前線で活躍したい方、また当社の強みであるAI等の知見の習得を通じて自身の市場価値を更に高めたい方を広く募集します。

【アポロのコンサルタント職について】
アポロのコンサルタント職は、経営・事業戦略などの上流工程から関わり、顧客への提案・企画・設計に関わるのみならず、実行における成果創出までを顧客と二人三脚でプロジェクトを推進することを目指します。

従来の戦略・業務コンサルティングのアプローチ・手法をベースとしつつ、当社の強みであるAIやビッグデータの活用の視点も意識して、クライアントの課題に対して質の高い解決策の提言・実行支援を行っていただきます。

なお、AIやビッグデータ活用に関する知見や経験は必須ではありません。社内研修や業務の中でのデータサイエンティストやAIエンジニアとの協業を通じて知見を獲得して行くことが可能です。

また、当社のコンサルティングで得た知見を活かし、アポロ独自の事業やサービスの企画・開発・運営に携わる機会もあります。事業責任者として主体的に事業の推進に関わることも可能です。

【業務内容】
ご自身の専門性（ビジネス志向 or テクノロジー志向）を踏まえて案件へのアサインを決定しますが、職務範囲は以下の通り多岐にわたります。
これまでのコンサルタントとしての経験を存分に活かし、さらにアポロの持つ専門性を活かした新たな価値創出の機会に携われます。

・経営・事業戦略立案、中期計画・ロードマップの策定
・業務プロセス変革（BPR）の企画・推進
・データドリブンな事業推進態勢の整備、運営伴走
・新規事業・サービスの企画立案、共同立ち上げ
・DX戦略策定・ DXの企画・推進
・DX推進組織の立ち上げ、人材採用・育成
・各種事業・業務課題に対するデジタルソリューションの企画・設計
など
   
【仕事の魅力】
・航空系、IT系、不動産など多岐にわたる業界の大規模案件に、経営陣を相手に直接関与し、事業変革をリードできます。
・従来の戦略・業務コンサル経験を活かせるフィールドが豊富です。その上で、当社の強みであるデジタル領域（主にAI・ビッグデータ活用）の経験を積めるため、自身の市場価値を高めることができます。
・すでにAIやビッグデータ活用の知見をお持ちの方は、その知見を深く活かし、事業に直結する成果を出せる最先端のプロジェクトに参画できます。
・企画構想だけでなく、自社ソリューション開発や事業立ち上げにも参画可能で、コンサルティング経験を「事業」として形にするチャンスがあります。
・大手ファームの上位層クラスが現場で案件獲得やデリバリーの実務に関与しており、そのノウハウを直接見て学ぶことができる環境です。
・データサイエンティストなど高度な技術を持つメンバーと協働する機会が多く、テクノロジーを起点とした深い課題解決能力を養えます。
・ベンチャーらしく、若手でもチャレンジができる環境があるため、自らの実力を試したい・自らリードしたいという気概を持つ方に最適です。

【案件事例（案件テーマと案件概要）】
こちらは、ご参考としていただく実際の案件事例です。この中でご自身の得意領域、活かせるご経験など面接の際にぜひお聞かせください。
※特にAI／デジタルに強い興味がない方も、ご自身のビジネスコンサルタントとしての経験が活かせる領域を見つけてみてください。

（1）顧客マーケティング戦略策定と実行支援
・顧客マーケティング戦略方針の策定支援
・グループ会社機能再編における事業戦略・計画等の策定支援
・グループポイントの会員プログラム改善に関する企画・実行支援　など

（2）データ利活用戦略策定と実行支援
・メーカー向けマーケティング戦略、新規ソリューションサービスの企画構想
・（データサイエンティストとの協働による）ソリューションサービスの開発
・OJT形式でのメーカー向けソリューションサービス提供支援　など

（3）B2B営業におけるオンライン／リアルコミュニケーション最適化・マーケティング戦略策定
・顧客とのコミュニケーションの最適パス解析
・顧客のチャネルプリファレンス分析
・ビジネス構造分析によるマーケティング戦略立案支援　など

（4）グループ共通会員制度・顧客基盤構築【エネルギー】
・グループ共通会員・ポイント制度の構想・企画
・グループ共通顧客基盤の設計・構築と分析組織・業務の設計　など

（5）新規事業構想策定・企画
・EC事業の構想策定、業務・システムの要件定義
・事業計画の策定　など

（6）データ分析組織の企画・運営／分析実務
・事業会社内での顧客分析組織の取組計画の設計・ロードマップ化
・当該企業における分析実務・AI構築実務
・組織作り、育成まで含めた伴走支援　など

（7）業務効率化DX｜シフト最適化・業務アプリ連携
・チーム間でのスケジュール・アサイン調整の自動レコメンド（シフト最適化モデル）の設計・実装
・業務アプリの設計・開発　など

（8）機械学習スコアとマーケティング配信自動連係API基盤構築
・サーバーレスな機械学習基盤を設計・構築
・上記の機械学習スコアを基に、マーケティング施策の配信内容を自動で変更するAPI基盤を設計・構築　など

（9）センサーデータのリアルタイム処理基盤構築
・店頭の顧客行動をビーコンで把握したデータを、ストリーミング処理
・顧客のリアルタイムな行動に合わせたマーケティングアクションにつなげられる基盤を設計・構築　など

【募集背景】
NP掛け払いは、企業間後払い決済サービスです。「自由になれる決済」として、売り手・買い手ともに、決済ひいては取引にかかる時間・負荷・不安から自由になり、なめらかな取引ができることを目指しています。

おかげさまで、サービス開始から順調に利用企業が増加し、年間取扱高は2,400億円を突破。74万社を超える企業様にご利用いただいています。さらに価値あるプロダクトを届け続けるため、私たちは「内製化」にも力を入れてきました。プロダクトの方向性や意思決定をチーム自らが担うことで、より事業や顧客に向き合った開発を行える組織づくりを進めています。

こうした内製化の広がりに伴い、技術の専門性を持ちながらも、ビジネスの目的や価値に対して深くコミットできる仲間を迎えたいと考えています。「コードを書くこと」だけにとどまらず、「どんな価値を生み出すか」を共に考え、挑戦していける方とご一緒したいと思っています

【職務内容】
NP掛け払いの品質保証と向上を担っていただきます。品質のインプットとなる要求・要件定義段階から参画し、プロジェクトチームの一員としてPM、エンジニアと共にチームビルディングを行います。
バグの発見だけでなく、初期段階からの品質リスク特定、テスト戦略の立案・実行・自動化、および開発チームへのフィードバックを通じて、ユーザーに価値のある、高品質な製品を届けることに貢献します。

【主な職務内容】
▼テスト計画・設計・実行
・製品仕様、要件定義に基づいたテスト計画の策定
・テストケース（機能テスト、非機能テストなど）の設計および作成
・手動テストおよびテスト自動化ツールを用いたテストの実行、結果の分析

▼品質保証とプロセス改善
・開発プロセス全体における品質リスクの特定と分析
・バグの特定、報告、再現手順の明確化、および開発チームとの連携による修正の確認
・リリース可否判断への貢献と、製品の品質基準の維持
・テストプロセスの効率化、および品質保証体制の継続的な改善提案と実行

▼チーム連携
・開発、PdM、デザイナーなどの関係者と密接に連携し、品質に関する情報共有と課題解決を行う
・新しい技術やツールに関する情報収集と導入の検討

【ポジションの魅力】
ゼロベースからの品質体制の立ち上げを経験いただけます。企画段階から携わりユーザーのインサイトを考え機能・品質共に解像度高いプロダクト開発に携われます

【募集背景】	
当社はこれまで電通グループを親会社とし、数多くのナショナルクライアントを支えてきました。
現在はNTTドコモを親会社に迎え、電通グループを主要株主とする新経営体制へと移行。これにより両社の強みが融合し、広告主との直接取引は急拡大が見込まれています。
実際に、独自案件の開拓強化に加え、月額数億円規模の大型コンペが複数舞い込んでいる状況です。
そこで、これらの案件を勝ち取るべく、運用支援の枠を超えて、戦略立案から受注、安定稼働までを一気通貫で牽引できる「シニアコンサルタント」の増員が不可欠となりました。
変革期の立役者として、事業成長を牽引いただける方を募集します。

【業務内容】
広告運用のスペシャリストとして営業担当の商談に同行し、広告主へ直接コンサルティングを実施。運用型広告の戦略立案から実行・分析まで一貫して担い、クライアントのプロモーション効果を最大化します。

▼詳細
・営業商談に同行し、与件のヒアリング
・広告主の課題抽出とマーケティング戦略の立案
・メディアプランニングとKPIの設定
・提案書の作成とプレゼン
・複数メディアを横断した広告運用
・営業と連携したアップセル・クロスセルの機会創出
・クリエイティブ・ランディングページの改善ディレクション
・各種効果測定ツールや調査会社と連携した効果検証

デジタル領域の効果測定ツール以外にも、電通グループやCARTA HOLDINGSが保有するテレビCMの視聴ログなど、オフラインデータを掛け合わせてユーザーインサイトに基づく広告運用を実現できます。

▼効果測定ツール実績
Google Tag Manager、Google Analytics4、Looker Studio、AD EBiS、ミエルカヒートマップ　など

▼取り扱い媒体
Yahoo!/Google/X/Meta/LINE/TikTok/Instagram/自社プロダクト（Zucks・PORTO）/その他DSP、オフラインメディア
メガプラットフォームの活用は勿論ですが、広告主の本質的な課題解決を実現するためのチャネル・プラットフォーム選定を行っています。

▼案件例
・主要取引先： 放送局、食品・飲料メーカー、家電・美容家電メーカー、大手ECプラットフォーム、EC・D2C企業、SaaS企業、不動産・住宅関連企業、人材企業、通信会社 など
・月額予算：数百万円～数億円
・対応領域：認知・獲得・ブランディング　※フルファネル案件の実績複数あり

▼業務効率化について
コンサルティング品質の向上を図るため、各種フォーマットやマニュアルを整備。
さらに入稿やレポーティング等の実務をグループ会社CARTA KNOTへ委託し、戦略立案や顧客対応に集中できる環境を整えています。
また、社内でのAI推進室との連携により常に既存業務の見直しを実施中です。

▼人事制度について
社員の成長を支援する人事制度においては、キャリアの途中から①組織成長を牽引する「マネジメント」コースと、②高度な専門性を軸に組織成果の最大化を図る「スペシャリスト」コースの2つのキャリアパスがあり、適性や組織状況に応じたフィールドでご活躍・ご成長いただけます。
各キャリアパスごとに評価基準（能力・姿勢・成果の3要素で評価）を設けており、自身のパフォーマンスや立ち振る舞いが昇給・昇格へダイレクトに還元される人事制度となっています。

【支援実績】
(Case1)生活家電：TVCMとメディアタイアップの連動
・月額予算：6,000万~1億円/体制：3名
・状況：競合激化によるクリック単価の高騰により獲得効率が年々悪化。
・課題：TVCM等のマス媒体とデジタル広告を統合管理し、ブランド想起を最大化させる効率的な運用モデルを再構築すること。
・役割：TVCM放映に合わせた予算アロケーションの策定、および認知〜獲得を一貫させる広告運用設計を主導。
・成果：CV数、CPAともに目標基準を上回る成果を実現

(Case2)SaaS：リード獲得から営業連携までの最適化
・月額予算 1,000万円 / 体制：2名
・状況：リード獲得から商談設定までの手法・フローが確立しておらず、手探りな状態。
・課題：リード獲得から商談設定までのトスアップフローをマーケティング視点で再構築すること。
・役割：質の高いリードを効率よく獲得するための媒体選定とクリエイティブ提案を含む広告運用。さらに、リード獲得から商談設定までのリードタイムを短縮するためのデータ整理やフロー構築支援。
・成果：クリエイティブの改善により問い合わせの質が向上。また、事業に踏み込んだ伴走パートナーとしての提案が高く評価され、広告予算の増額（既存拡大）を実現。

【入社後の配属先について】
株式会社CARTA HOLDINGS雇用、株式会社CARTA ZEROへ出向となります。
※福利厚生、雇用形態等に変更はございません。

出版業界におけるデータ基盤チームでのお仕事です。
主に、RDBからのデータ抽出・加工業務を中心に、PySpark（DataFrame）を用いたデータ処理、Azure系ETLツールを活用した運用対応をご担当いただきます。
既存データ基盤の運用保守寄りの立ち位置となり、データ加工からジョブ運用まで幅広くご対応いただける方におすすめです。

【具体的には】
・SQLを用いたデータ抽出／加工
・PySpark（DataFrame）を用いたデータ処理
・Azure系ETLツールを用いたデータ連携／運用
・PowerShellを用いた運用対応
・JP1を用いたジョブ運用／監視
・データ基盤の運用保守業務

【募集背景】
24年秋にローンチした、法人様向けの販売・仕入れプラットフォーム「スニダンBiz」は、現在数百社を超える企業様にご利用いただき、当社の中核事業へと急成長を遂げています。

事業の拡大に伴い、オペレーションの煩雑化を解消し、さらにデータに基づいた戦略立案を行うため、SQLやAIを駆使して業務フローを再定義・自動化できるリーダー候補を募集します。

【ポジションの役割】
OPSチームは単なるバックオフィスに留まりません。社内の膨大なデータ資産と最新のAI技術を掛け合わせ、「どの企業をターゲットにすべきか」「どうすれば法人セラーの売上が最大化するか」といった問いにデータドリブンな回答を出し、戦術策定に直接寄与します。

AIを活用した圧倒的な生産性向上と、データ抽出・分析による事業支援の両輪を担う、非常に重要度の高いポジションです。

【具体的な業務】
▼データ駆動型の戦略支援
・SQLやAIを活用したデータ抽出・整形・分析および、営業・ECコンサルチーム向けのダッシュボード／レポート作成
・データに基づく法人バイヤー・セラーの行動分析と課題特定、および改善施策の提案

▼AIによる業務変革・生産性向上
・AIを活用した業務自動化・効率化の企画
・AI導入によるチーム全体の生産性向上スキームの構築

▼オペレーションマネジメント
・OPSチーム（メンバー・業務フロー）のマネジメント
・実務を自動化するためのデータの構造化と業務フローの構築
・クライアントから出品される商品のデータ紐付けプロセスの最適化・自動化
・請求書管理・入金確認等のバックオフィス業務のフロー構築と改善

▼プロジェクト推進
他部門（開発・営業）と連携した、システム改善や新規機能の要件定義

【仕事の概要】
本ポジションでは、「めちゃコミック」のインターネット広告領域におけるデータ活用戦略の立案・推進を担当していただきます。
データアナリストやデータサイエンティスト、広告代理店、広告媒体社などの社内外の関係者と連携しながら、広告運用におけるデータドリブンな意思決定の高度化を推進していただくポジションです。
「めちゃコミック」の顧客獲得最大化と広告ROI向上を目的に、自社データと広告プラットフォームデータを活用した戦略立案から実行、分析、改善まで一貫してご担当いただきます。
サイト回遊データや購買データ、LTVデータ、顧客セグメントデータなどの豊富な自社データと、Google、Meta、Yahoo!などの広告プラットフォームのデータを掛け合わせながら、広告施策の最適化や予算配分、ターゲティング設計、入札戦略の高度化をリードしていただきます。
また、担当領域においては、自ら課題を発見し、データに基づいた解決策の立案から実行まで主体的に取り組んでいただける環境です。多様な関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進し、広告効果最大化と事業成長への貢献に向けて裁量を持って活躍いただくことを期待しています。

【ミッション】
株式会社めちゃコミックが運営する国内最大級の電子コミックサービス「めちゃコミック」は、さらなる事業成長とユーザー拡大を目指し、広告投資やデータ活用を強化しています。一方で、デジタル広告市場の競争激化や広告プラットフォームの高度化、プライバシー環境の変化などを背景に、これまで以上に精度の高いデータ活用と広告運用が求められています。
そのため、豊富な自社データを最大限に活用しながら広告運用の高度化を実現し、顧客獲得数および広告ROIの最大化を目指すために、本ポジションを募集します。
本ポジションでは、広告データ活用の専門性を発揮しながら、自社データと広告プラットフォームデータを活用したマーケティング戦略の立案・推進を担い、「めちゃコミック」の新規会員獲得拡大と収益成長に貢献していただくことを期待しています。
既存の運用手法や枠組みにとらわれることなく、データから課題や成長機会を発見し、社内外の関係者を巻き込みながら新たな施策や仕組みを生み出すことで、広告投資対効果の最大化と持続的な事業成長の実現を目指していただくポジションです。

【具体的な業務内容】
・広告データと自社データを活用したマーケティング分析および広告運用改善
・ROI・LTVを基点とした広告戦略の立案および実行
・データに基づく予算配分、ターゲティング、クリエイティブ改善
・各種広告施策の効果検証およびPDCA推進
・社内外のデータ専門チームと連携した広告成果最大化

【部署の人員構成】
8名（リーダー：1名、メンバー：7名） 

【在宅勤務の有無】
有（週2日）

【仕事の概要】
本ポジションでは、「めちゃコミック」のAI・データ活用を推進するデータサイエンス業務を担当していただきます。
プロダクト、マーケティング、コンテンツ制作などの関係部署と連携しながら、ユーザーデータや作品データを活用した分析・アルゴリズム開発・AI活用施策を推進していただくポジションです。
ユーザー満足度の向上と事業成長を目的に、データ分析や機械学習モデルの企画・設計・実装・効果検証・改善まで一貫して携わっていただきます。
また、担当領域においては、自ら課題を発見し、解決策の立案から実行まで主体的に取り組める環境です。関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進し、成果の創出に向けて裁量を持って活躍いただくことを期待しています。

【ミッション】
当社は、国内最大級の電子コミックサービス「めちゃコミック」を運営しており、事業成長を支える重要な戦略として、AI・データ活用の強化を推進しています。電子コミック市場の競争激化やユーザーニーズの多様化を背景に、データを活用した意思決定やサービス改善の重要性がますます高まっています。

そのため、これまで蓄積してきたユーザーデータや作品データを活用し、レコメンド精度の向上やマーケティングの高度化、生成AIを活用した制作支援などを推進することで、データドリブンな意思決定・事業運営を実現するために本ポジションを募集します。
本ポジションでは、データサイエンスおよびAI活用における専門性を発揮しながら、機械学習モデルの開発やデータ分析、各種施策の企画・実装・効果検証を担い、「めちゃコミック」の事業およびサービスの成長に貢献していただくことを期待しています。
既存の分析や運用にとどまらず、自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながら新たな価値を創出することで、AI・データ活用による事業成長と、ユーザーにとってより価値のあるサービスの実現を目指していただくポジションです。

【具体的な業務内容】
・レコメンドアルゴリズムの開発・改善
・ユーザーデータ・作品データの分析および機械学習モデルの構築
・A／Bテストによる効果検証・改善
・マーケティング施策や販促キャンペーンの分析・最適化
・LTV向上に向けたデータ活用施策の企画・推進
・生成AIを活用したコミック制作支援の企画・開発
・関係部署と連携したAI・データ活用プロジェクトの推進

※ご経験やご志向を踏まえ、担当領域はご相談のうえ決定します。すべての業務を担当いただく前提ではありません。

【在宅勤務の有無】
有（週2日）

スポーツ団体向けの大規模会員管理システム再構築プロジェクトです。既存の会員管理・決済・イベント管理機能を持つシステムを、新システムへ段階的に移行していくフェーズとなります。
既存コードの解析・構造理解からキャッチアップしていただき、要件に応じた改修・新規実装まで幅広くご担当いただきます。
「既存システムを読み解きながら、より良い設計・実装に挑戦したい方」「将来的に上流工程にも関わっていきたい方」におすすめの案件です。

【具体的な業務内容】
・既存Ruby on Railsコードの解析・理解
・会員管理／決済／イベント管理機能の改修・実装
・要件に応じた機能追加、改善対応
・チーム内でのレビュー、改善提案 など

【開発環境】
・言語：Ruby（Ruby on Rails）、JavaScript
・FW：Ruby on Rails
・DB：MySQL
・バージョン管理：Git

ツール：Slack、Backlog

【部署・サービスについて】
楽天生命、楽天損保、楽天ペット保険のマーケティング全般を担っています。
メディアプロモーション部は、保険商品の販売を目的とした企画・戦略だけでなく、楽天グループの様々な事業と関わる機会や1億以上の楽天会員データから得られる1stPartyデータを使ったマーケティング、商品・サービスの開発等にも関わることが可能でキャリアを築く上での幅広い成長機会につながる環境です。

【業務内容】
保険商品の販路拡大の一環として、楽天グループ各社との提携、販売計画策定、KPI管理を担当します。

・楽天グループ各社とのシナジー企画の立案および販売促進
・各施策のPDCAの実行およびレポーティング
・保険の顧客／各種行動データ等を分析可視化
・保険ダイレクト広告の制作、入稿

■ポジション概要
Brazeを活用したCRM施策・カスタマージャーニー設計を推進いただける方を募集しています。
メール、Push通知、アプリ内メッセージなどを活用し、ユーザーエンゲージメント向上やLTV最大化を目的とした施策運用を担当いただきます。

■業務内容
・Brazeを用いたメッセージ配信設定
・Canvasを活用したカスタマージャーニー設計
・セグメント作成・ターゲティング
・CRM施策の運用・改善
・レポート確認および配信効果分析
・マーケティング施策の実行支援

【仕事内容】
AI画像認識（外観検査）の学習・評価に必要な データ整理・品質担保・データベース／ストレージ／パイプラインの設計実装 を担うポジションです。
フロントエンド担当は別にいるため、本ポジションは MLOpsの仕組み・データベース利用・運用設計を理解し、社内向け／顧客向けにシステム化を行っていただきます。

▼業務内容
・AI画像認識（外観検査）におけるデータ基盤の設計・構築・運用
・画像・アノテーション・メタデータの管理およびデータモデリング設計
・データパイプライン（取り込み・前処理・検証・更新）の構築
・データ品質管理（欠損・重複・ラベル整合性・不正データ検出）
・学習・評価用データセットの生成およびバージョニング管理
・MLOps基盤との連携（実験管理・再現性担保・成果物管理）
・AIエンジニア向けのデータ利用インターフェース（API／CLI等）の整備
・顧客向けデータ管理システムの設計（クラウド／オンプレ対応）
・データアクセス制御、監査ログ、バックアップ・DR設計
・制約環境（閉域・低帯域）でのデータ転送・同期設計

※転勤なし

【仕事内容】
主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業のエンジニアとして下記業務をお任せします。

【業務内容】
・機械学習基盤の新バージョン構築・運用・保守（最初は社内向け、将来的にサービス化を検討）
・蓄積された大量の画像データの適切な管理・整理・最適化
・データ管理・機械学習システムのUI／UX改善および機能追加
・アップロードされたデータ・AIモデルの確認、再学習ワークフローの最適化・自動化

【勤務地】
転勤なし

【業務内容】
ウェルスマネジメント領域に関わるデータ収集・分析、企画全般のサポート業務

【組織構成】
ウェルスマネジメントコンサルティング部：部長、副部長、次長、WA、SWA、財コン、企画メンバー、約600名の組織
募集ラインである企画ラインは20代～30代が中心。

【部署概要】
ウェルスマネジメント領域の企画立案・推進、計数計画の策定、拠点業績評価の実績集計・還元、新商品・サービスの開発、内部管理、人材育成を担う部署。

【募集背景】
事業拡大・DX推進に伴う増員です。計数業務・データ分析業務に強みを持たれる方を募集しています。金融機関で計数・データ分析業務に従事した経験のある人材が理想ですが、金融機関以外でも、同様の業務経験がある方・スキルを保有されている方のご応募を歓迎いたします。

【魅力】
・MUFGの注力領域であるウェルスマネジメントビジネスの本部業務に携わることで、ダイナミックな事業成長を日々実感しながら、スキル・専門性を高めることができます。
・従来のofficeのスキルに加え、tableauやAIなど、最新のDXツールについてのスキルを高めることができます。
・ウェルスマネジメント領域の専門スキル・知見を高めることができます。

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

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

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

【具体的には】
・YouTube / コマース / タレント稼働データの分析・可視化
・Sigma ダッシュボードの設計・構築
・各部署（コマース本部・経企・DX等）との要件整理・連携

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

【求人概要／Role and Responsibility】
電子コミックサービス「LINEマンガ」の品質保証業務の遂行と、課題分析や業務フロー改善を担っていただくQAエンジニアを募集します。

【具体的な業務内容および役割】
プロダクト品質およびプロジェクト品質の向上を目的に、テスト戦略の策定から実行、改善までを一貫して担当いただきます。LINEマンガはWeb・アプリの両プラットフォームを持ち、グローバルなWEBTOON Worldwide Serviceの一員として展開しているため、複雑なシステム連携や韓国開発チームとの協働が日常的に発生します。QAエンジニアは、サービス品質を支える要として、プロダクトの成長を技術と仕組みの両面から牽引する役割を担います。

▼具体的には以下のような業務があります。
・Webアプリケーション・スマートフォン向けアプリケーションの特性を考慮したテストプロセス設計と運用
・プロジェクト品質およびプロダクト品質の向上を目的としたQA業務の遂行
・サービス品質向上を意識した技術設計へのQAレビューや積極的な改善提
・企画・開発者やベンダー等ステークホルダーとの折衝・コミュニケーション
・韓国開発チームとの品質基準のすり合わせ・連携
・テスト自動化の推進およびCI／CDパイプラインへのQA組み込み
・QAプロセスの標準化・ドキュメント整備によるチーム全体の品質向上
・リリース後の品質モニタリングと継続的な改善活動

【仕事の魅力】
・累計5,500万DLを超えるLINEマンガという、業界トップクラスのユーザー数を誇るサービスのQAを担当いただけます。日々多くのユーザーに影響を与えるサービスに携われるため、品質改善の成果が直接的にユーザー体験につながります。
・QA、企画、開発、デザインがワンチームとなり、より良いプロダクト作りに向けて部署の垣根を越え業務に取り組んでいます。立場や年齢によらず意見が言えるフラットな環境で、積極的に改善提案ができます。
・QAチームは成長フェーズにあり、一人ひとりの裁量が大きいことが特徴です。テスト戦略の策定やプロセス整備、自動化推進など、チームビルディングの経験を積みながらサービス品質を技術的に引き上げていく醍醐味があります。
・WEBTOON Entertainmentグループの一員として、韓国を含むグローバルな開発体制の中で働くことができ、各国の知見やノウハウに触れる機会があります。

【ミッション】
クライアントの経営課題に向き合い、顧客折衝・要件定義・KPI設計から、分析結果の示唆出し・改善提案までを担い、クライアントの意思決定に資する高品質なアウトプットを実現することが本ポジションのミッションです。 既存の分析モデルを活用しながら、必要に応じてデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと連携し、分析方針の整理・評価観点の設計・示唆の妥当性担保をリードしていただきます。

【本ポジションの役割】
価格エージェントの導入・活用案件において、分析結果の品質管理と意思決定支援を担うアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として、分析方針の整理、評価観点の設計、示唆の妥当性担保に責任を持っていただきます。

▼PHASE 1：要件定義・課題設計（主担当）
・クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析・検証で解くべき問題に整理する
・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
・提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、必要に応じて営業提案を支援する

▼PHASE 2：分析推進・モデル活用（協働）
・既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析方針を整理する
・必要データや評価方法を明確化し、スペシャリストと連携しながら分析結果の品質を担保する
・高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストが担い、本ポジションは分析結果の解釈・示唆整理・意思決定支援をリードする

▼PHASE 3：オフライン／オンライン検証（主担当）
・シミュレーション結果やA／Bテスト結果を踏まえ、検証観点を整理し、結果の解釈とクライアントへの報告を主導する
・検証結果をわかりやすくレポーティングし、示唆とネクストアクションを提示する
・クライアントとのコミュニケーションを主導し、改善サイクルを継続的に回す

▼プロジェクトの進め方
1案件あたり1～2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。プロジェクト全体の進行管理はPMが担い、本ポジションは分析観点での品質管理、評価設計、示唆整理、クライアントへの分析報告を主導する役割です。技術的な深化はスペシャリストが担います。

【本ポジションの魅力】
▼クライアントの経営に直結する意思決定を支える
大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決に深く関われます。数字で見える成果（クーポン原資最大70%削減等）に、分析品質の責任者として向き合えるポジションです。

▼最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす
自分でゼロからモデルを実装しなくても、因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解し、それをビジネス価値や意思決定につなげる力が磨かれます。

▼分析結果の品質に責任を持ち、成果に結びつける経験
要件定義からクライアントへの最終報告まで関わり、分析結果の妥当性や示唆の質に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」で終わらず、成果につながるアウトプットを磨き続けることで、分析リード・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。

▼トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。最先端の知見に触れながら、それを実際のクライアント課題の解決に落とし込む経験ができます。

【チームの雰囲気】
データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスメンバーが密に連携しながら、クライアント課題の解決とプロダクト価値の最大化を目指すチームです。職種を越えて議論しやすい、フラットでオープンなコミュニケーションが根付いています。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。