データベースエンジニアのASPエンジニア・プログラマの転職・求人情報

◆サービスコネクトセンター(決済の情報処理/データセンター)にて、データベースの企画設計～構築をご担当頂きます。【具体的には】■センター側設備構築■維持に向けての基盤設計■運用設計等の開発業務【サービスコネクトセンターに関して】■クレジットカード、電子マネーの利用時や当社の機器に入金されたお金のなどのデータを管理し、決済中継サービスやASPサービスを行っております。当センターは決済、通信代行業に必要な許認可を取得しており、安全性、信頼性さらには迅速性を確保した情報処理センターです。各種決済端末は、病院、ホテル、食堂、キャンパスなど幅広い業種業態の加盟店に設置し、人手をなくし、効率のよい業務のお役にたちます。

◆システムアーキテクトとして、各種決済端末とサービスコネクトセンター（決済の情報処理センター）のシステム最適化、一部決済サービスにおける新規開発などを担える方を募集いたします。【サービスコネクトセンターに関して】■クレジットカード、電子マネーの利用時や当社の機器に入金されたお金のなどのデータを管理し、決済中継サービスやASPサービスを行っております。当センターは決済、通信代行業に必要な許認可を取得しており、安全性、信頼性さらには迅速性を確保した情報処理センターです。各種決済端末は、病院、ホテル、食堂、キャンパスなど幅広い業種業態の加盟店に設置し、人手をなくし、効率のよい業務のお役にたちます。

【業務内容】※プライム案件が中心※Microsoft365（ExchangeOnlineやTeamsを活用した社内コミニケーションツール）の導入を検討されているお客様への提案および設計・構築・運用の業務に従事して頂きます。【業務イメージ】・Microsoft365環境についての要件定義や設計、構築などの工程に従事して頂きます。・九州電力、九州電力送配電及び九電グループを主として、経験等に応じて小中規模から大規模まで、多様な案件やトラブルシューティングを通じたスキルアップを図ることができます。【組織構成】インフラエンジニア全体で約200名が所属しています。【配属先】ITインフラ本部【働き方について】・納期前等の繁忙期には、残業時間が長くなることもありますが、それ以外は残業時間が少なく、メリハリのある働き方が可能です。・平均勤続年数は、およそ20年と長期的に安心して就業できる環境です。【在宅勤務について】原則週2日までの在宅勤務が可能です。【スキルアップ】最新技術もどんどん取り入れていこう、との考えですので、社内技術研修、九電グループ研修、社内ワークショップ、外部研修への参加、社外資格取得を推奨するなどスキルアップ出来る環境整備を行っています（会社指示による資格取得・研修受講は全額補助。自発的な能力向上に対しても資格補助が充実しています）モデル年収：■520万円／新卒入社3年目／（月給26万円＋時間外・住宅手当＋賞与）■650万円／新卒入社8年目／（月給31万円＋時間外・住宅・扶養手当＋賞与）【その他】原則として、プロジェクトメンバーはシステムを担当する組織から選抜しますが、全社から参加者を公募することもあります。【同社HPにて社員の「座談会」ページがございます】・クロストーク「プロジェクトチーム」：https://www.qsolcorp.co.jp/recruit/person/talk02/・クロストーク「女性社員」：https://www.qsolcorp.co.jp/recruit/person/talk03/・クロストーク「キャリア入社社員」：https://www.qsolcorp.co.jp/recruit/person/talk04/【同社について】コア事業として九州電力の多様なシステム開発・運用を行う他、オープン系では官公庁等のインターネットデータセンター事業等を行い、西日本でトップクラスの資格者数を誇るクラウド（Azure、AWS）やASP、セキュリティなど最新の技術・経験も豊富に備わっております。

■会社概要当社はクラウドERPの構築・導入コンサルテーションを中心に、その他のパッケージ、スクラッチ開発による各種業務システムの開発を手がける会社です。大企業のお客様のプロジェクトの中核となって推進する役割を担うことが多いのが特徴です。■データ基盤・利活用領域（DWH/ETL）（年収：600万円～1000万円）※定年70歳■募集背景売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件やERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。年間120%成長を続けており成長の過渡期にある中で、組織を一緒に作っていただける方を募集しております。■職務概要幅広い業種のお客様を中心に、SEとしてシステムやアプリケーションの導入開発による、デジタルトランスフォーメーション（DX）に携わっていただきます。特に昨今は社内に増え続けるあらゆるデータの管理が煩雑になっており、データマネジメントの導入とそれに適したシステムが求められています。■プロジェクト例概要：お客様の社内システムの導入開発、社内データの整理・分析、業務効率化の企画提案・Python、SQL等を用いたビックデータの集計・ETLツールを使用したデータ統合、移行作業・DWHの導入・BIツールの導入工程：企画、要件定義～リリース、保守活かせる分野：システム開発経験、ETLツール、DWH製品、BI製品あらゆるプロジェクトを通じて基本的なSEスキルだけでなく、データサイエンスやコンサルティングの知見、クイックなシステム導入経験などが身に付きます。まずはご自身の経験・スキルが活かせるプロジェクトから入っていただき、徐々に新たなスキルを習得し活躍のフィールドを拡大いただければと思います。特にPM/PLのご経験がある方、あるいはこれから目指したい方も歓迎します。※ETL、DWH、BIの事例ETLツール（Informatica、ASTERIA、DataSpider等）DWHツール（Snowflake、Microsoft Azure Synapse Analytics等）BIツール（Tableau、Microsoft Power BI、Dr.SUM等）

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。【具体的な業務内容】◆データサイエンティストデータ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。・プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析・製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)・BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案・データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・機械学習などのモデル構築・データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案・クライアントコミュニケーション・データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務・組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメントなど【募集背景】組織強化のための増員【組織構成】イノベーション事業本部　データサイエンス事業部【開発環境】・言語：SQL、Python、R・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure・データプラットフォーム例：BigQuery、Redshift、Snowflake、TreasureData、他・BIツール例：Tableau、Looker Studio、PowerBI、DOMO・ETLツール例：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt・その他ツール例：Google Analytics、Adobe Analytics、SAS、SPSS【PJ事例】※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店向けのダッシュボードの運用と構築・大手食品会社向けDMP構築・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカーのサイト分析・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証・在庫などの需要予測・生成AI向けデータ整備など■例1：スマホアプリ利用促進施策の分析業務 (施策立案サポート)1. 基礎分析 (データ可視化分析)RFM分析におけるセグメントごとの属性・コンテンツの利用状況・遷移ルートを可視化し、傾向を把握分析結果を元にアプリ利用促進施策の立案・実行までサポート環境：BigQuery、Looker Studio2. 予測モデルの構築ロジスティック回帰分析におけるオッズ比を用いて、施策結果の説明性を向上さらに、時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメント予測を実現環境：Python (scikit-learnなど)3.レコメンドアルゴリズムの最適化協調フィルタリング、バンディットアルゴリズムを活用したレコメンド最適化を実現環境：Python (scikit-learn、Scratchなど)■例2：物流業における数理最適化を用いた物流配送ルート最適化支援 (トラック配送ルート最適化によるコスト削減) 配送ルート策定作業に煩雑性があり、トラック・人件費にもコスト負担がある状況を、数理最適化を活用して効率化を図ることで、集荷の時間指定・運行不可ルート等を加味した上で効率的な最適ルート算出を実現