データサイエンティスト・データ分析・データアナリストのSQLエンジニアの転職・求人情報(2ページ目)

データ駆動型の意思決定を支援する専門家として、クライアントがビジネス課題を解決し持続可能な成長へ向けたトランスフォームを実現するために、AI活用支援やビジネスアナリティクスのコンサルティングを提供【組織構成】自動車業界や製薬、化学、半導体などの業界を担当するＭＦＧ＋という組織の中でも、特にライフサイエンスやヘルスケア、製薬業界に特化した業務をご担当いただきます【業界の特徴と募集の背景】製造業は、製品やサービスの付加価値や差別化がハードウェアからソフトウェアに移り、モノづくりの過程や品質保証のあり方も複雑化する一途です。市場や当局の品質に関する関心は高まり、品質基準や規制（欧州デジタル規制等）も厳しくなっていますモノ売りからコト売りへのビジネスモデル変革と、これに伴う戦略やビジネスオペレーションの見直しが不可避になっています。複雑な状況を可視化し、分析・予測に役立てる包括的なデータベース環境と新しいテクノロジーの活用がサステナブルな経営を支えるといわれております（データドリブン組織への変革）一方でデジタル環境の変化に合致した企業のIT人材は枯渇しており、組織の在り方やガバナンスモデルも変革が必要になってきています。BPOも視野に入れたオペレーティングモデルを構築中の状況です。このような背景からバリューチェーンにおけるAIやデータの利活用による業務効率化やリソース最適化等、また、それらに向けた新しいテクノロジーやデータ活用を前提にした企業内ガバナンスモデルの再構成やオペレーション改革を支援いたします。AIや生成AIの活用と導入、Service Nowなどのソリューション活用提案と導入、周辺領域の新しいテクノロジーのインプリにも力を入れていきます。【シニアコンサルタント職】・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行【マネジャー・シニアマネジャー職】（上記に加えて）・市場、顧客の分析からビジネス機会の発掘・新規クライアント・案件の提案、獲得・プロジェクトマネジャーとしての品質管理・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導・市場、顧客の分析とビジネス成長戦略を立案・実行・組織開発と人材開発

データ駆動型の意思決定を支援する専門家として、クライアントがビジネス課題を解決し持続可能な成長へ向けたトランスフォームを実現するために、AI活用支援やビジネスアナリティクスのコンサルティングを提供【クライアント】自動車業界や製薬、化学、半導体などの製造業向けのコンサルタントその中でも特に人事領域でのDXやデータ利活用、ピープルアナリティクスに関する業務をお任せする予定です【業界の特徴と募集の背景】自動車業界をはじめとする製造業は、製品やサービスの付加価値や差別化がハードウェアからソフトウェアに移り、モノづくりの過程や品質保証のあり方も複雑化する一途です。市場や当局の品質に関する関心は高まり、品質基準や規制（欧州デジタル規制等）も厳しくなっていますモノ売りからコト売りへのビジネスモデル変革と、これに伴う戦略やビジネスオペレーションの見直しが不可避になっています。複雑な状況を可視化し、分析・予測に役立てる包括的なデータベース環境と新しいテクノロジーの活用がサステナブルな経営を支えるといわれております（データドリブン組織への変革）一方でデジタル環境の変化に合致した企業のIT人材は枯渇しており、組織の在り方やガバナンスモデルも変革が必要になってきています。BPOも視野に入れたオペレーティングモデルを構築中の状況です。このような背景からバリューチェーンにおけるAIやデータの利活用による業務効率化やリソース最適化等、また、それらに向けた新しいテクノロジーやデータ活用を前提にした企業内ガバナンスモデルの再構成やオペレーション改革を支援いたします。AIや生成AIの活用と導入、Service Nowなどのソリューション活用提案と導入、周辺領域の新しいテクノロジーのインプリにも力を入れていきます。【シニアコンサルタント職】・ビジネスコンサルティング ：クライアントのビジネス課題を理解し、データ・AI活用を通じた優先解決策の提案・ビジネスアナリティクス：統計分析や機械学習、生成AIなどを駆使して意思決定の質を上げて理解しやすくする高度化の実現・クライアントコミュニケーション：プロジェクトの進捗・課題管理、顧客へのビジネス機会の把握と提案・ステークホルダーコミュニケーション：社内外のステークホルダーと協力し、プロジェクトの成功に向けた計画策定・実行【マネジャー・シニアマネジャー職】（上記に加えて）・市場、顧客の分析からビジネス機会の発掘・新規クライアント・案件の提案、獲得・プロジェクトマネジャーとしての品質管理・チームのリーダーシップを発揮したメンバーの育成・指導・市場、顧客の分析とビジネス成長戦略を立案・実行・組織開発と人材開発

https://www.pwc.com/jp/ja/careers/consulting/mid-career/assets/pdf/consulting-career.pdf【当組織について】Big Data/AIを中核とした事業データ利活用に向け戦略策定～実行まで幅広い領域でご支援を実施しています。a. 企業の様々な業務領域におけるビジネス課題に対し、解決のためのデータ・アナリティクス技術を紐づける役割を担う。b. データマネジメント／データガバナンスにおける、最新の技術動向の裏付けを備え、データ駆動型による企業業務の変革を追及・実践する業務改革コンサルティングを提供する。c. 自社データ利活用による事業活動への付加価値創出から、データ流通の拡大、さらには産業横断でのデータ活用促進まで幅広くサポート。経済発展や社会課題解決に貢献する。d. 全社データ利活用に向けたフレームワーク／ユースケースを備え、データ駆動型組織への変革を目的とした組織組成・人材育成の支援を行う。e. AIを用いたData & Analyticsを通じて、形式化の難しい暗黙知を形式知へ変換。ナレッジマネジメントで知識を見える化し日本の産業復興へ貢献する。【職務内容】Big Data/AIを中核とした事業データ利活用における、PoCからシステム開発および運用保守までのデータライフサイクルを実現するシステム構築を担当いただきます。当組織の進める各テーマ領域において、以下1～3のいずれかのロールにて職務をご担当いただきます。人材の流動性を重要視しており、職務内容については、本人の希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定します。いずれのロールにおいても、求めるベーススキルとしてプロジェクトマネジメントスキルを設定しております。1. アプリケーションアーキテクト- システム構築における全体管理役として、データサイエンティスト・テクニカルスペシャリスト・インフラスペシャリストを取りまとめる2. テクニカルスペシャリスト- システム開発における技術的なプロフェッショナルとして品質マネジメント、チームマネジメントを行う3. インフラスペシャリスト- 基盤構築およびITサービス管理のプロフェッショナルとして、非機能要件の定義やシステムの安定稼働を行う【当部門で働く魅力】・様々なイニシアティブに対して、多様な観点で業務できます。自身の強みを生かすことも、自己研鑽としてチャレンジすることも可能な環境で仕事ができます。・上流案件もあればITシステムに関する案件もあり、強みを活用しながら多様な案件に関わることができ、経験・知見が広がります。・今やAIはいかなる業界・業務でも使われるため、PwCの多様な部門の専門家と連携して仕事ができます。・PwCのグローバルネットワークで共有しているアナリティクス研修を受講することで、ご自身のスキルを磨く事が可能です。・PwCのグローバルネットワークが保有する最先端のツール、メソドロジー、アナリストリソースを活用することで、グローバルデリバリーを体感できます。・中途採用入社者の比率が比較的高く、柔軟でフラットな組織運営を実現しています。【育成体制について】当組織では中途採用者向けの人材育成として様々なコンテンツを用意しており、以下のポイントを意識した人材育成を進めています。- 自部門オリジナル教育コンテンツを提供し、組織風土の早期理解やフォローを行う- ナレッジシェアリング会を開催し、他メンバーの活動内容キャッチアップや自己研鑽に通じる場を提供- 自部門の要求スキルと自身の保有スキルを可視化し、マッチング。自己のキャリアアップに向けたトレーニング計画を立てやすくする- アライアンスを活かした外部トレーニングの開催- デジタル専門知識を身に付け、デジタル変革をリードし、ドライブできる人材を育成するための総合的なグローバルプログラムの開催

【職務内容】■データ加工、分析に基づく収益管理業務（収益管理業務：事業所別、会社別採算等の収益管理、預金や貸出金の収益構造分析等）■SQL、VBA、SAS等を活用し、営業または管理を行うツール構築（BIツール等）【ミッション】■各種システムの運用、管理■データに基づいた推進施策の企画●専門職採用：総合職ではなく、自身の強みを生かせる専門職としての採用です。通常、銀行員の昇進は厳格な年次管理を行いますが、専門職制度では、在籍年数にかかわらず、能力と成果によって昇進できる制度になっています。中途採用者も十分にご活躍いただける環境が整っています。 【残業について】業務の繁閑や所属部署によって異なりますが、働き方改革の推進により、年々減少しております（月平均残業時間10時間40分）

◆データプロダクト・データプラットフォームの設計・構築・運用、データ品質・データマネジメントの仕組みづくりをご担当いただきます。【募集背景】データドリブンな意思決定を支える環境を実現するため、2024年7月にアナリティクスエンジニアリンググループを新設しました。アナリティクスエンジニアは、モノタロウの各ドメインに深く参画し、ドメイン内での自律的なデータの管理・活用を推進しています。また、一定の品質を維持するための仕組みを備えたデータプロダクトを構築し、ドメイン内外に提供することで、誰もが安心してデータを活用できる環境を整備しています。アナリティクスエンジニアとしてビジネス成長にレバレッジをかけられる自律分散型のデータマネジメントを目指し、リードしていただける仲間を募集いたします。※アナリティクスエンジニアグループの新設背景については、こちらの記事をぜひご覧ください。【 このポジションの魅力 】１. エンジニアリングで「リアルとデジタル」の高難度issueを解く経験ができるECサイトと自社在庫（物流拠点）を持ち、リアルとデジタルが複雑に絡み合う環境のため、データ量・種類ともに膨大です。業務プロセスの整理、ドメイン特性を反映したデータモデリング、スケーリングに対応したデータマネジメント手法の確立など、高難度かつ複雑なissueをエンジニアのスキル・知識を活用し解決できる経験が得られます。２. アナリティクスエンジニアとしてデータドリブン経営に直接貢献できるモノタロウでは、全26部門・1,000人以上の社員が月間500万回のクエリを実行するなど、データを活用することが全社に浸透しているため、アナリティクスエンジニアとして各部門に与える影響度・貢献度が非常に大きい重要なポジションです。そのため、必要なリソースや予算、大きな裁量を持ってチャレンジできる環境です。【業務内容】・ドメインの特性を理解したデータプロダクトの設計・構築・運用・共通基盤としてのデータプラットフォームの設計・構築・運用・データの品質マネジメント　・対象ドメインにおける業務プロセスの整理やデータモデリング　・データマネジメントの仕組み化・データドリブンな意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進【データ系エンジニアについて】「アナリティクスエンジニア」「ソフトウェアエンジニア (データ基盤)」について。下記ワードについて、より興味が合致する方にご応募ください！●アナリティクスエンジニア ※当ポジションhttps://hrmos.co/pages/monotaro/jobs/104B0816_001・データの管理、利活用の促進・データマネジメント・データガバナンス・dbt, dataform・BI（looker、tableauなど）・データウェアハウス、データマート●ソフトウェアエンジニア (データ基盤)https://hrmos.co/pages/monotaro/jobs/102A0101_019・データ収集、流通・異なるデータベース間のレプリケーション・大規模データを用いたAPI基盤・大規模データのバッチ、ストリーミング処理・データレイク（BigQuery）・NoSQL（Bigtable、Redis）・メッセージングサービス（GCP Pub/Sub、Apache Kafka）

【官公庁/ヘルスケア/流通系システム開発】会社HP業務案内はこちら　 https://www.tokai-soft.co.jp/business/government/【ポジション】シニアアーキテクト官公庁/公共系システム開発【ミッション】・クラウド技術、Web先進技術の調査、部内伝播・発信・社内の技術的なサポート【業務内容】【案件】官公庁、公共系システム開発【詳細】技術サポートシステムアーキテクト設計支援【ポジションの魅力】・様々な技術獲得のチャンス・高度な技術スキル習得【開発環境】【Web系】■ フロントエンド・HTML / CSS / Javascript / TypeScript / React / Angular / Vue / Nuxt / jQuery / Bootstrap■ バックエンド・JSF / JSP/Servlet / Struts / Spring / Spring Boot / ASP / ASP.NET / ASP.NET MVC / Django / Ruby on Rails / Sinatra / Laravel / CakePHP【通信系】・TCP/IP / UDP / RS232C / Modbus / PROFIBUS / CAN / LIN / CAN-FD / CXPI / 車載Ether / EtherCAT / EtherNet/IP / DeviceNet / ControlNet / CC-Link / Fins / OPC / OPC-UA / WCF【アプリケーション】・.NET Core / WPF / Windows Forms【インフラ】■ サーバー・Webサーバー / Proxy Server / メールサーバー / FTPサーバー / 認証サーバー■ ネットワーク・ルーター / ロードバランサ― / スイッチングハブ（L3/L2） / 無線LAN■ セキュリティ・ウィルス対策■ データベース・Oracle / SQL Server / DB2 / MySQL / Postgresql / Access■ 仮想化・VMWare / Hyper-V / Docker■ クラウド・AWS / Azure / GCP■ OS・Windows / Linux / Unix / リアルタイムOS■ マイコン・ルネサス / TI / ST Micro / NXP / サイプレス■ その他ミドルウェア・Websphere Application Server / Apache / Tomcat / IIS【共通プログラミング】■ 開発言語・C言語 / C++ / Java / C# / VB.NET / Ruby / PHP / Python / SQL / PL/SQL■ ローコード・WebPerfomer / OutSystems

■業務内容：全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。・データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定・現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施・データマネジメント方針策定（ガバナンス、メタデータ管理、品質管理）およびデータ活用プロセスの整備・構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進（要件定義～運用まで）・パイプライン開発、ETL/ELT設計■開発環境：【言語】Pythonなど【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど【ソースコード管理】Git【プロジェクト管理】Backlog【インフラ】AWS、GCP、Azure【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams■本ポジションの特徴/魅力・大規模データ環境：主力サービスであるdodaは法人・個人をマッチングするリボンモデルです。法人企業の求人データや個人の支援データといった膨大なデータを保有しており、ビックデータの分析環境構築に携わることが可能です。・マルチクラウド環境：分析プラットフォームはAWS、GCP、Azureマルチクラウドで構成されているため、様々な技術に携わることが可能です。・超上流工程の経験：企画・構想化検討段階からシステム構築・導入・運用までの全行程を担当できます。・キャリアパス：データアーキテクト/基盤リードといった役割やマネジメント/エキスパートといった管理職への成長機会があります。■組織体制・配属グループは、MGRの元、エンジニアが9名在籍しています。・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。■働き方・フレックスタイム制度を導入。　子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。・リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です（必要に応じて出社の必要あり）。　遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です（要相談）。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。・PC選択（Mac・Windows）が可能。・研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。

【部署のビジョン/ミッション】同社は、AI技術を活用したソフトウェア開発プロセスの革新により、IT業界をリードすることを目指しています。AI駆動開発を上流から下流までバランスよく推進し、業務の生産性や開発品質の飛躍的な向上を実現することで、より高品質なITサービスを顧客企業や社会に提供することが私たちの使命です。同時に、アーキテクティング、フルスクラッチ実装力をベースに、各種AI技術を用いて「開発生産性を極限まで高めること」、各種Opsの高度化や様々な自動化を通じて開発体験(DX)を向上させ、「システム開発の効率と楽しさを爆上げすること」を目指しています。【職務内容】同社におけるAI駆動開発の価値を最大化することを目指し、以下の業務を担当いただきます。・AI駆動開発の全社的な推進（企画、開発チームへの導入支援、ガイドラインの策定）・LLMを活用した独自AIエージェントの開発・要件定義/設計/実装/テストを含む全開発工程の効率化・GitHub Copilotに代表される様々なAI駆動開発サービスの評価と活用推進【プロジェクトにおける開発環境・要素技術】・開発言語：Python、TypeScript、Rust、Java、go・クラウド：AWS、Azure、GCP（AWS Bedrock/Azure OpenAI Service含む）・データベース：PostgreSQL等・関連技術：LangChain、プロンプトエンジニアリング、オブジェクト指向分析・利用サービス：有用なもの、調査に値するものは全て　　　【このポジションで目指せるキャリア・やりがい・魅力】・LLMを活用した新しい開発手法を構築し、業界をリードする経験を積める・AI駆動開発のノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える・AIエージェント開発の実務経験を通じて、最先端の技術革新に直接関与できる・実装に典型的な開発作業が、より効率的に、より楽しくやりがいをもって実践できる

【募集背景】ドクターネットは現在を「第二創業期」と位置づけ、遠隔画像診断サービスを軸に事業の拡大を進めています。その成長を支えるには、現行システムではスケーラビリティや柔軟性の面で限界が見えはじめており、抜本的なアーキテクチャの刷新が不可欠です。これまでもシステムのモダナイゼーションを進めて参りましたが、さらなる進化に向けてデータ活用による業務効率化や生成AIの応用など、先進技術を積極的に取り入れながら、画像診断領域のDX／スマート化を推進しています。こうした変革を実現するため、プロダクト開発をさらに加速し、エンジニア組織のスケールアップにも貢献いただける仲間を積極的に募集しています。ミッション/役割】ドクターネットが保有するデータ（依頼情報/検査画像/読影レポートなど）を機械学習などにより遠隔画像診断サービスのオペレーション/UX改善に活かす施策の立案と開発をしていただきます。【職務内容】・AI関連のPoC（自然言語処理/画像認識）と実用化検討・医療データ収集パイプラインの設計と作成・医療データを用いた識別エンジンの構築や評価 など【関わるプロダクト/サービス】・Tele-RAD・Tele-DOC・Virtual-RAD・AI-RAD・ドクターPACS※https://dr-net.co.jp/service/◆開発環境・開発言語　　　　　　　　　：Python3, TypeScript ・フレームワーク　　　　　　：FastAPI, React, Next.Js ・データベース　　　　　　　：MySQL・インフラ　　　　　　　　　：AWS・プロジェクト管理　　　　　：Github, Backlog・ソースコードバージョン管理：Git (GitHub)・コミュニケーションツール　：Slack・デザインツール ：Figma※開発言語やFWはプロダクト毎に最適な技術を選定しております。また必要に応じて適宜新規技術/ツール採用を検討し導入しております。【同社で働く魅力】◆技術的チャレンジ/医療という社会インフラのDXに貢献ドクターネットは、1995年から医療のDXに取り組んできたパイオニアであり、遠隔画像診断に関する豊富な知見と実績を持っています。現在ではこの分野で圧倒的なシェアを誇り、毎年平均10％以上の売上成長を続けています。医療という社会に不可欠な分野において、私たちはAIやクラウド技術を活用しながら、既存システムのモダナイゼーションや新しいプロダクト開発を進めており、大量の医療データや専門性の高い業務フローを扱う中で、技術的なチャレンジと社会貢献の両方を実感できる環境です。 ◆医療現場に近い環境でフィードバックを得ながらの開発が可能 医療の専門家が社内に在籍しており、エンジニアが直接コミュニケーションを取りながら開発を進めていき、UXテストやユーザーヒアリングも日常的に行われ、実際の現場の声を反映したプロダクト開発が可能です。また本社1階には、ドクターネットが運営支援する画像診断クリニックが併設されており、検証環境として活用できるほか、医療機関のユーザーからのフィードバックを直接得られることも強みです。 ◆安定した財務基盤の中でベンチャー並のスピード感をドクターネットは、時価総額4,000億円超の上場グループに属し、高い自己資本比率を誇る安定した経営基盤を持つ企業です。その安定性を背景に、研究開発への積極的な投資を可能にしています。一方で、全社150名規模とコンパクトな組織であるため、経営層との距離も近く、意思決定が速く柔軟な開発ができることも大きな特徴です。【組織】開発組織全体としては業務委託メンバー合わせて約30名のエンジニア組織となります。現状では小規模な組織なので開発領域もフロントエンドやバックエンドなどで分けておらず、個人の得意領域や要望を考慮してプロジェクトやタスクをアサインしていきます。プロジェクト毎に朝会を実施したり、一部ではスクラム開発を導入しスピード感を重視して開発を進めております。

【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の1000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同社にクライアントからのご相談が増加しています。我々には、おおよそ20年蓄積してきた、活用することを前提にした基盤設計・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。【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。■入社時にお任せしたいこと※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。・データ基盤改良に関わる提案と案件立案・小規模案件や既存クライアントの機能拡張提【開発環境】プロジェクト管理：Backlog、Confluence、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【働く魅力】・同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。・3大クラウド（AWS/GCP/Azure）上での新しいサービスを取り入れたシステムが主となっているため、常に最新の技術を使った案件に携わることができます。・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。3-10名程度のプロジェクトが多いため、プレイングマネージャとしても案件に関与できます。・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。・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できます。【歓迎要件】※以下のご経験がある方を歓迎します▼DWH・データ基盤構築に関する開発経験▼AWS/GCP/Azureのいずれかのクラウドサービス、主にDataAnalytics・Database、ネットワーク・権限に関する技術知識・開発経験▼BIツール導入に関わる経験・ノウハウ▼SQLを用いたデータ抽出・集計・レポート経験▼マーケティング支援の知見やご経験【求める人材像】・テクノロジーを通してデータ活用を促進し、お客様と共に課題を解決し、未来を作りたい方・曖昧な状況・困難な課題がある状況でも本質に向き合い、打開策を考え、提案できる方・行動した結果から学び、次の成果に向けて、行動し続けられる方・様々なバックグラウンド・異なるスキル経験を持つ方々の意見を尊重し、敬意を払える方

■ミッション当社では中長期経営計画の中で、モノづくりDX改革（生産のスマート化、人作業のデータ分析、生産性向上）を掲げ、全社一丸となりDXを推進しています。DX技術部門では、自社の製造現場における自動化や省人化に向けたデータ分析・利活用に取り組んでおり、データ収集や可視化、データ分析基盤を構築し、継続的に改善サイクルを回せる工場の実現を目指しています。それらの基盤構築を進める中で、データサーバーの構築や保守運用などデータ処理関連の業務が拡大しており、既存メンバーとともに業務を推進いただける方を募集します。■職務内容具体的には、主力事業のチェーン製品の製造現場におけるDX改革に向けたシステム開発を進める上で必要となるサーバー、RDBMS、Webサーバー等の各種ミドルウェアの構築をご担当いただきます。また、アプリケーション開発もご担当いただきます。具体的には以下の業務を想定しています。・ データ活用のためのインフラ基盤の構築・運用改善・ データ活用/分析支援のための各種ダッシュボードやアプリケーションの設計、開発、運用改善＜テーマ例＞熱処理工程での省エネ（電力使用量削減）や稼働効率を高めるデータ可視化及び分析・ 新規技術の検証/導入(OSS、クラウド、商用ソフトウェア等)【使用ツール・環境】- OS：Ubuntu-ServerもしくはWindowsServer- インフラ関連：Docker- ミドルウェア：PostgreSQL、Nginx、mosquitto- BI/ダッシュボード/データ分析：Grafana、JupyterLab等- 開発言語：Python、Javascript、C#、Bash、VBA等- 開発補助/コミュニケーションツール等：VSCode、Git、GitLab等■将来的なキャリアパス本ポジションは当社製造ビッグデータの収集から加工、利活用までの一連を下支えする重要な役割であり、マネジメントだけでなくデータエンジニアのスペシャリストやシステム全体の最適化を担うアーキテクトなどの多彩なキャリアパスを目指すことができます。■魅力・工場に隣接した当部門の事務所スペースがあるため、製造現場密着型でものづくりの課題解決に向けてDXを推進できる環境があります。また、現場からのフィードバックをタイムリーに得ながら、アジャイル開発でスピード感を持って段階的に検証を進めることができます。

【ミッション】同社のデータ＆AIソリューションチームにて、下記業務をお任せいたします。・AIを活用したエネルギートレーディング戦略の開発・AIモデルのプロダクションシステムへの統合・蓄電池やその他のディスパッチ可能リソースの運用最適化・電力市場における時系列予測モデルの開発【募集背景】組織強化を目的とした募集です。同社では、電力市場価格データ、再生可能エネルギーの発電データ、顧客需要データ、気象データ、エネルギー資産の運用データなど、複数のデータソースを統合した包括的なデータプラットフォームを構築しています。現在、このデータ基盤を活用し、エネルギートレーディング戦略の高度化やエネルギー資産の最適運用を支援するAIを活用した意思決定システムの開発を進めています。これらのシステム開発をさらに加速させるため、機械学習、データ分析、システム統合の知見を持つAIエンジニアを募集しています。【具体的な業務】■ AIモデルの研究・開発・電力市場分析および予測のための機械学習・深層学習モデルの研究・開発（電力価格予測、再生可能エネルギー発電量予測、需要予測など）・時系列データを対象とした機械学習アルゴリズムおよび最新AI技術の調査・適用■ AIを活用したトレーディング・最適化システムの開発・エネルギートレーディング戦略を支援するアルゴリズムおよび意思決定システムの設計・開発・蓄電池およびその他ディスパッチ可能リソースの運用最適化アルゴリズムの開発・シミュレーションおよびバックテストによる戦略評価およびモデル改善■ AIシステムの実運用への統合・社内データプラットフォームを活用したAIモデルの学習・評価基盤の構築・AIモデルの本番環境へのデプロイおよび運用・AIモデルの出力を業務システムやAPIへ統合し、実際の業務意思決定へ活用■ チーム連携・プロダクト開発・データサイエンティスト、バックエンド／フロントエンドエンジニア、プロダクトマネージャーと連携し、　業務課題をAI・データ技術を活用したプロダクトとして実装【技術スタック】・プログラミング/データ分析：Python/Pandas/NumPy/SQL・機械学習/AI：PyTorch/TensorFlow/時系列予測フレームワーク・最適化/数理モデリング：Pyomo/数理最適化（LP/MILP）・データ基盤 / インフラ：AWS / PostgreSQL / Data Lake アーキテクチャ【配属先部署】Data & AI ソリューションチーム同チームは、データサイエンティスト、AIエンジニア、バックエンドおよびフロントエンドエンジニアで構成されており、データパイプラインや機械学習モデルの開発から、本番環境で稼働するシステムやユーザー向けアプリケーションまで、エンドツーエンドのソリューション開発に取り組んでいます。【働き方】フレックス制度有在宅勤務：週2日まで可能残業：月平均10h【ポジションの魅力】・本ポジションでは、AI・電力市場・エネルギーインフラが交差する最先端領域において、データとアルゴリズムを活用した次世代エネルギーシステムの開発に携わっていただきます。・電力市場価格、再生可能エネルギー発電量、電力需要、気象データ、エネルギー資産の運用データなど、多様なデータを統合した大規模エネルギーデータプラットフォームを活用しながら、AIモデルの研究・開発から本番システムへの実装まで、エンドツーエンドでAIシステムを構築していただきます。・データとAIを活用し、電力トレーディング戦略の高度化やエネルギー資産の最適運用を実現することで、よりインテリジェントで持続可能なエネルギー社会の実現を支える次世代エネルギープラットフォームの開発に挑戦できるポジションです。

【業務について】DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。【お任せする業務例】　＜具体的な仕事内容＞【データをつなぎ、使える形にする】・社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積・ETL／ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発・SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化【クラウドDWHを育てる】・Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善・性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化・障害やデータ品質課題の調査、再発防止【利用部門と価値をつくる】・分析、マーケティング、事業部門との要件整理・データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備・生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用【内製チームを強くする】・コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善・外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積＜仕事の面白さ＞・企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。・クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。・自分がつくったデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。・メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。＜キャリアパス＞まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。＜このポジションの魅力＞・大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる・Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる・上流と下流を分けず、自分のアイデアを形にできる・クラウドの性能、品質、コストをバランスよく設計する力が身につく・内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる【扱うデータ基盤】クレジットカード、電子マネー、コード決済、ポイントなどの会員・決済情報や、イオングループのPOS情報を集約し、会員分析やマーケティングに活用するクラウドデータ基盤を構築しています。【組織構成】＜チームについて＞データ基盤の企画・開発・運用を担うチームです。得意分野を持ち寄り、レビューや勉強会、日々の相談を通じて学び合います。組織人数などの詳細は、選考時にご案内します。＜入社後のフォロー＞まずはデータ構成、業務知識、開発・運用フローをOJTで学びます。経験に応じてSQL開発、パイプライン改善、クラウド設計、利用部門との要件整理へ担当を広げます。　＜期待する立ち位置＞手を動かしてデータを届けるエンジニアであると同時に、利用部門の課題を理解し、より良いデータの持ち方や届け方を提案する役割です。＜活躍いただきたい方＞データエンジニア、アプリケーションエンジニア、SIerのSEなど、出身業界は問いません。SQLを軸に、クラウド・Python・生成AIへスキルを広げたい方も歓迎します。

■業務内容：・データベース新規構築（要件定義、基本設計、詳細設計、構築、テスト、運用、保守）・データベース移行作業（オンプレからオンプレ、オンプレからクラウド、クラウドからクラウド）・データベースバージョンアップ・データベース運用、保守業務、障害対応（調査、問題解決）・ドキュメンテーション作成■組織構成：客先常駐案件が多いため、場合によっては常駐メンバーとして参画していただきます。社内で請負案件も対応しているため、2～3名体制で案件に携わっていただく事もあります。■キャッチアップ体制：入社後はデータベース知識を身に付けて頂くため資格取得をして頂きます。将来的にスキルに応じたプロジェクトに参画していただき、データベース経験を積んでいただきます。■プロジェクト事例：・サーバ老朽化に伴うOracleデータベース移行作業Oracle 11gからOracle12cへ・EBS更改Oracle EBS環境のバージョンアップ・仮想環境（VMWare）からクラウド（OCI）への移行OCI Iaas環境を構築後、DBの移行■働く環境：名古屋支社は、160名程度在籍、平均年齢36.7歳、男女比は7:3です。平均残業時間7時間、年間休日124日の他、入社直後から使用できるウェルカム休暇、年3回のリフレッシュ休暇等、ワークライフバランスが充実しています。

【職務内容】クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。【身につくスキル】・Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI Platformなどクラウドの生成AIサービスを活用したバックエンドシステムの設計・開発・運用・生成AIモデルを組み込んだAPIの開発、外部システムとの連携処理の実装・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・FastAPI、Django、Flaskなどのフレームワークを用いた開発・LangChainの利用、RAGの実装経験・マイクロサービスアーキテクチャでの開発経験・サーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions等）での開発経験・コンテナ技術（Docker, Kubernetes）の利用経験、CI/CDパイプライン構築経験・APIのセキュリティ（認証・認可など）実装・パフォーマンスチューニング、ログ監視【魅力】◎中途入社社員が大活躍20名いる社員のうち、8割ほどがエンジニア。男女比は5：5で、平均年齢は30歳。ほとんどが中途入社で、年次に関係無く、20代後半～30代前半の若いうちからPL、PMとして活躍しています。◎スキルアップ充実エンジニア出身の講師が複数在籍。資格取得支援制度、AWSハンズオン研修もあり、Java等の社内勉強会も随時開催しております。また今後は生成AIやクラウド系も展開していく予定です。◎年に一度給与UPのチャンスあり顧客満足度、技術力、業務遂行力など複数の観点から総合的に評価を行い、年1回の昇給機会を設けています。成果に応じて年収ベースで約20～60万円の昇給が可能です。努力と成果が正当に報われる制度設計となっており、継続的な成長を支援します。

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

■募集背景　MonotaROでは、日本最大級のBtoB ECサービスとして、商品数2,800万点以上・登録ユーザー数1,100万件以上の膨大なデータを活用し、事業成長を続けています。　現在、全社でデータドリブンな意思決定をさらに加速させるため、データ基盤・API基盤・データマネジメント領域の強化を推進しています。　社員の6割以上がSQLを活用し、全26部門・1,000名以上の社員が月間500万回以上のクエリを実行するなど、データ活用は経営そのものを支える重要な基盤となっています。一方で、事業拡大に伴い、データ品質の維持やガバナンス、リアルタイムデータ連携、API基盤の高度化など、新たな課題も生まれています。　そこで今回、データエンジニアリング領域を横断的に担い、より強固でスケーラブルなデータプラットフォームの構築を推進いただける方を募集します。■業務内容ご経験やご志向に応じて、以下いずれか、または複数の領域をご担当いただきます。・データ基盤・データプラットフォームの設計・構築・運用・データウェアハウス・データレイクの設計・運用・API基盤の設計・構築・運用・データガバナンス・データ品質管理の推進・データマートや分析基盤の整備・BigQueryを中心としたデータ活用環境の改善・BIツールやdbt等を活用したデータモデリング・大規模データを活用したリアルタイム処理・ストリーミング基盤の構築※経験や専門性に応じて、アナリティクスエンジニア、データ基盤エンジニア、API基盤エンジニアなど最適なポジションをご提案します。■ミッション　MonotaROが目指すのは、「誰もが正しく、安心してデータを活用できる環境」の実現です。単なるデータ基盤の開発ではなく、各部門が自律的にデータを活用し、迅速な意思決定ができる環境を構築することがミッションです。　データ収集から加工、蓄積、分析、API連携まで一貫した仕組みを整備し、事業の成長スピードに耐えられるデータプラットフォームを構築していただきます。■このポジションの魅力⇒国内最大級のデータ基盤に携われるMonotaROでは、商品・在庫・物流・検索・購買履歴・ユーザー行動など、多種多様な一次データを保有しています。ECだけでなく、自社物流網も持つため、「リアル」と「デジタル」の両方を支えるデータを扱えることが大きな特徴です。一般的なWebサービスでは経験できない、大規模かつ複雑なデータ基盤の構築に挑戦できます。⇒データドリブン経営を支える中核ポジション全26部門・1,000名以上の社員が日々データを活用しており、月間500万回を超えるクエリが実行されています。　構築した基盤が全社の意思決定を支え、事業へ直接インパクトを与えるため、自身の仕事の価値を実感しやすい環境です。

IT・デジタルを用いて、会計監査業務の効率化・高度化に係る課題解決をお任せするポジションです。■業務内容・監査業務プロセスの改善　－現状分析、仮説設定、分析、投資対効果測定・ITアプリケーションの企画、設計、開発、運用・調査、実証実験　－AI研究開発　－データ分析　－資料自動作成【ITアプリケーション例】・帳票情報を抽出・集計するツール（Python）・従業員の労働時間を様々な切り口で分析・可視化するツール（SQL、各種BI）・稼働モニタリング結果の可視化ツール（各種RPAサービス、Teams）・ファイルの自動振り分けを行うツール（各種RPAサービス）■訴求ポイント・「会計監査×IT」の領域は発展途上であるため、専門家がまだ多くありません。このタイミングで参画いただくことで、希少価値の高いキャリアを積むことが可能です・当ポジションには、会計監査未経験の者が多く在籍しています。自由度の高い環境であり、お持ちの知見、経験を存分に活用いただくことが可能です・当面の業務領域は会計監査ですが、当該業務で得られたご知見を基に、他の領域への転換も可能です 【その他】勤務地から、公共交通機関で100km圏内での居住をお願いしています

面倒な契約(法務)業務の変革を目指し、AI技術で契約プロセスの高速化・高度化、事業の高速化を実現するプロダクトを展開しています。企業の事業活動に絶対に必要な 「契約業務のインフラ」 を展開し、毎日使われるほどに深く浸透しています。【導入企業】トヨタ自動車、三菱商事、三井住友銀行、ニトリ、パナソニックなど※プロダクトはチャーンゼロ、受託ゼロ、個社カスタマイズゼロです【業務詳細】 データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 同社は、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。　・契約データ解析・検索・推薦に関する事業課題・技術課題の発見と解決　・大規模言語モデル（LLM）を活用した製品機能の設計と開発　・プロンプトの評価・デプロイメントおよびデータのパイプライン構築　・AIプロジェクトの計画立案と実行　・カンファレンスやイベント等への登壇・寄稿■技術スタック言語: Python, TypeScriptフレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorchクラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloudデータベース・検索エンジン: MySQL, Elasticsearchツール: GitHub, Docker【企業について】MNTSQ（モンテスキュー）は自社開発のSaaSである「MNTSQ CLM」の提供を通じ、大企業の契約関連業務のDXを推進しております。さらに、2024年6月にはシリーズBのフェーズにおいて総額10億円の資金調達を実施し、より成長を加速させていきます。日本を動かす大企業顧客に、最高のUI/UXを体験していただくために、顧客フィードバックや価値仮説を基に、AI契約レビュー機能などの新規機能の開発や既存機能の改善を継続的に行っています。最高のプロダクトをお客様に届け、「すべての合意を、フェアにする」というMNTSQのVisionを実現するというチャレンジに力を貸してくれる仲間を、私たちは募集しています。【働き方】コアタイム無しのフルフレックス。リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月8日以上となります。エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

【募集概要】生成AIや大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用が始まろうとしている今、契約業務のあり方も大きな変化のタイミングを迎えています。最新の技術の後押しを得て、ユーザに革新的な体験を提供できる千載一遇の機会として、今回、AI契約レビューの開発チームのソフトウェアエンジニアを募集しております。【担当業務】MNTSQ CLMの新機能や新規プロダクト（AI契約レビュー）の開発をご担当いただきます。主にLLMに関連した製品機能の開発を想定しています。MNTSQ CLMは、自然言語処理技術を活用した法務部門向けの契約業務支援サービスとして、これまで企業法務のお客様を中心に導入されてきました。自然言語処理技術からLLM技術へと進化する中で、契約書を中心とした新たなビジネスアプリケーションサービスの可能性を追求する業務となります。顧客対面チームや他プロダクトチームのメンバーと共に、最大限の裁量を持ったエンジニアとしてプロダクトを作り上げていく、チャレンジングでやりがいのある仕事です。・プロトタイピングと仮説検証を通じた新規サービス開発と改善基盤の整備・LLMアプリケーションや技術に関する情報キャッチアップと調査・大企業のユーザーにとって使いやすい業務機能の設計と開発・ビジネスメンバーやドメインエキスパートと連携しての仕様検討・策定【技術スタック】用途に合わせて攻め・守りのバランスを意識した技術とサービスを採用しております。言語：Ruby, JavaScript, Python, Java,Goフレームワーク：Ruby on Rails, Vue.jsビルドツール：Viteライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybookプラットフォーム：Amazon Web Servicesデータベース：Aurora MySQL検索エンジン：Elasticsearch監視ツール：CloudWatch, Datadogコンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate構成管理：Terraform, ItamaeOS：Linux

当社では、社内データを活用したAIモデルの設計・開発を行い、実際の製品への統合・運用を進めています。開発したAI機能を最大限に活かすため、データの前処理からモデル構築、評価、継続的改善までをエンドツーエンドで担当いただくことが可能です。また、開発チームや製品チームと連携しながら、実際にユーザーが利用するAI機能の要件定義・実装に関わる機会も豊富にあります。【職務内容】・社内データを活用したAIモデルの設計・開発・開発したAIモデルの製品への実装・統合・データ収集から前処理、モデル構築、評価までの一連のプロセス管理・製品利用状況のモニタリングとモデルの継続的改善・開発・製品チームや社外の関係各所との連携によるAI機能の要件定義と実装【魅力】主軸のソフトウェアテスト事業にて活用される自社ツールを開発しているR&D部門で今最も力を入れている開発に従事いただくことができます。実務未経験者も歓迎。AI技術を活用した製品開発に挑戦いただけるポジションです。【歓迎要件】・機械学習/深層学習アルゴリズムの実務での活用経験・SQL等を用いたデータ操作の知識・Docker等のコンテナ技術の知識・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure等）での開発経験・AIモデルを製品に組み込んだ経験、またはソフトウェア製品開発経験・CI/CDパイプラインの構築経験・ビジネス要件を理解し、技術的解決策に落とし込む能力【求める人物像】・データとAI技術を活用した製品開発に情熱を持つ方・AI分野に対する興味・キャッチアップ意欲が高く、長期的な成長が期待できる・エンドツーエンドで問題解決できる実装力と思考力を持つ方・ビジネス価値と技術的な実現可能性のバランスを考慮できる方・開発・製品チームと効果的にコミュニケーションできる方

■配属先当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。マーケティングトランスフォーメーション統括部では、データ取得・統合・分析からマーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。エンジニア、アナリスト、ディレクター、広告プランナー、MAコンサル、デザイナーなど、250名以上の専門家が在籍しています。■業務内容クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。・データ抽出要件の整備：クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。・データ基盤の構築：顧客データ（広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ）を活用して、データ基盤（CDP・DMPやDWH）を構築します。・中間テーブルの設計・プログラミング：データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。■開発環境例（担当案件によって異なります）開発言語：Python, SQL, JavaScript開発環境：Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebookデータベース：Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQLリポジトリ管理：Git※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。■案件例1. 大手通信会社の基盤構築PJTデータ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。活かせるスキル：ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル2. 大手通信会社のデータ活用・分析PJTペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。活かせるスキル：クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル3. 大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJTSalesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。活かせるスキル：Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力■ポジションの魅力・やりがい1. ビジネス視点のキャリアアップ：ビッグデータを扱いながら、分析チームと連携してマーケティング戦略を練り、ビジネスに精通した視座の高い人材として成長できます。2. プライム案件の担当：クライアントと直接対話し、要件定義から設計、実装、運用まで一貫して管理できます。IT、通信、金融、マーケティングなど様々な業界のプロジェクトに携わることで、幅広い経験を積むことができます。3. 裁量権がある環境：技術選定やプロジェクト運営に大きな裁量権があります。自分のアイデアや判断がプロジェクトに反映され、創造力を発揮できます。4. AIサービスの導入：顧客のニーズをいち早くリサーチし、市場で求められる最先端技術を活用したAIサービスの導入を積極的に進めているため、時代のニーズに合った市場価値の高いスキルを身に着けることができます。5. 柔軟なキャリアパス：志向性や希望に応じて、組織をリードするマネジメントコースと高い専門性を持ったエキスパート職を選択することが可能です。

【業務内容】各事業部のサービス上の課題を解決するためのAI/データ分析プロジェクトの開発エンジニアとして、データ分析やモデル開発をしたり、APIなどシステム開発をして頂きます。適性や希望に応じてプロジェクトを自ら主導する上流工程にチャレンジすることも可能です。【具体的な職務内容】■AI技術の調査/選定■レコメンドアルゴリズムの評価/改善■transfomerベースのモデル開発■画像処理技術を用いた新規機能開発■API開発/運用/保守など【主な開発言語／環境】■言語：Python3■フレームワーク：Flask, FastAPI■ライブラリ：PyTorch, 各種データ分析ライブラリ（numpy, scikit-learnなど）■クラウド：GCP■DB：MySQL（Cloud SQL）, BigQuery■その他ツール：Git, Docker, Kubernetes, Slack【ポジションの魅力】本ポジションは以下のような幅広い経験ができる貴重なポジションです。■画像処理/自然言語処理/数理最適化など次々と新しい技術に触れることができる。■バックオフィス/ライブ配信/医療など様々なドメインでのAI/データ分析経験が積める。■AI/データ分析だけでなくAPI開発やデータエンジニアリング・MLOpsの経験ができる。■全社横断的なプロジェクトに携わることができる。■いずれは上流工程にチャレンジすることもできる。【同社で働く魅力】■自己資本経営を貫き売上200億円を突破、急成長を続ける弊社の更なる成長をリードすることができます。■AI技術を通して、数多くのユーザーを抱えるサービスに新たな価値を生み出すことができます。■自社サービスのため、ユーザーが本当に求めている価値の実現に集中でき、スピード感をもって開発できる環境です。■社内には、開発に携わるエンジニアはもちろん、プロダクト企画、PM、マーケティング、セールスやCSなどサービス提供に携わるすべてのポジションのメンバーが在籍するため、直接意見交換をしながらプロダクト作りを進めることが出来ます。■社員同士が毎日顔を合わせながら業務を行っており、ささいな雑談でもコミュニケーションが取りやすい環境です。■個人の意見や提案を受け入れるオープンでフラットな社風ですので、皆さんが思い描くプロダクトを一緒に実現していきましょう！AI技術を活用して社会に貢献することに興味がある方は、是非弊社にご応募ください。一緒に、未来を変える新しいプロダクトを創り上げましょう！！

【募集背景】当社は現在を第二創業期として捉えており、データビジネスの更なる事業推進にあたって組織の拡大が必須と考えています。エンジニアとして、エンタープライズ規模のデータとIT技術を用いてデータビジネスを更に加速させたい方を求めております。【業務概要】当社の先端技術開発室において、弊社の[データビジネス]に関するあらゆる業務をエンジニアとして一手に引き受けていただきます。データサイエンス・データ基盤構築など一部分だけではなく、データを通じてデータに関する周辺領域も幅広く対応いただきます。＜想定している業務＞・データ収集方法の検討～データ収集・加工分析における企画・要件定義・開発実装・収集したデータの利活用における企画やビジネスサイドとの協働・データ基盤の設計構築・運用※上記は一例です以下は開発環境の一例です。【技術環境】・開発言語: Python、Golang、Scala、C♯、Java、JavaScript（TypeScript、React）、SQL、HTML5、CSS3（Sass）・ツール・プラットフォーム: VS Code、Kubernetes、Docker、GitLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server）・クラウド: GCP、AWS・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS【同社の魅力】当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに『パッケージメーカー』として、業務支援パッケージシステムを提供し、シェアNo1を誇っています。当社の圧倒的No1の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータ※です。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出しさらにマーケットを発展させていこうと考えております。クラウド開発部門を大幅に強化する予定です。昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。業界シェアNo1である当社が、取引先ひいては業界のDXを推進していきたいと考えております。「パッケージメーカー」から自動車アフターマーケット全体を支援する『プラットフォーマー』として、自動車アフターマーケットを支える各事業者や3rdパーティー保有するベンダー、ユーザーをシームレスに繋ぐプラットフォームサービスをつくる構想がございます。※当社は、国内における3台に1台（約1682万台）の車両データ、膨大な自動車の修理データ、年間20億点以上の流通・製造データなどを保有しています。（車の仕様：48万点以上／車の部品仕様：4億6000万点以上／車、部品の流通：2億点）

【ミッション】同社の低圧事業部にて、事務業務の効率化を目的とした内製開発、データ分析、CIS運用をメインに担っていただきます。【具体的な業務】■データ分析業務・経営・事業部門向けのKPI設計・可視化 ・Tableau / Power BI / Looker / AWS / Azure 等を用いたダッシュボード構築・運用 ・SQLを用いたデータ抽出・集計・分析 ・各種データマート設計および改善 ■内製開発・RPAツール等を活用した定型業務の自動化開発・AI（Claude等）を活用した業務改善・効率化支援・ノーコード／ローコードツールを用いた簡易的な事務機能の開発■顧客管理システム（CIS）導入支援・導入後の運用・CIS導入前後におけるベンダーとの各種折衝・CISと各種ツールとの連携企画※CISは1年後にSalesforce製品に切替予定■部内外コミュニケーション・データエンジニア・アナリストとの連携 ・ジュニアメンバー育成・レビュー" 【組織について】■低圧事業部■約45名（派遣社員含む）で構成され、30～40代のメンバーが活躍中です。■エネルギー業界の経験者だけでなく、異なる業界から転身をされて活躍されている方がほとんどです。【働き方】・リモートワーク：週2日までリモートワークが可能・フレックスタイム制度：始業・終業時間を柔軟に設定※コアタイムあり(11時～15時）【企業・ポジションの魅力】・世界的な太陽光パネルのリーディングカンパニーです。・新築住宅分野では、太陽電池パネルの国内トップクラスのシェアを誇ります。・事業拡大のための縁の下の力持ち的な役割を担っていただき、電力事業者としてのキャリアアップが望めるポジションです。・上流工程から一貫して経験を積める環境です。・経験を積んでいただき、ゆくゆくはマネージャーなど責任のあるポジションを目指していただくことが可能です。

【採用背景】今日、先端テクノロジーを活用した事業創生、BPR(ビジネス・プロセス・リエンジニアリング)、新規ビジネスモデルの構築は企業の持続的な成長に不可欠な要素となっています。これまでの「人手」による社会構造やビジネスモデルを見直し、安全で自律的かつ公平な社会やビジネスの新しい仕組みを創っていく仲間を募集しています。多様な業種・業界、国内外の大手企業とよりアイデアにあふれた世界をめざし、先端テクノロジーや研究開発テーマを取り入れながら、困難な技術的課題に挑戦し、社会やビジネスの革新に挑みます。ぜひ、我々とともに、課題解決・革新による社会貢献とあわせ、自らの自己実現と市場価値を高め、成長を続けていきませんか？【業務概要】テクノロジーを活用した事業企画、業務改革構想、BPR推進、プロトタイピング、実践まで、応募の皆さまの志望領域に応じ、一貫しての推進もしくはビジネス寄り/実装寄りのフェーズを担当いただきます。<主なテーマ>・AI(生成AI/AIエージェント/Physical AI/AI半導体/チャットボットなど)・データ分析(Python/R/Tableau/SQL/SASなど)・機械学習(予兆検知、画像処理、自然言語処理、など)・生体認証(静脈認証、顔認証など)・XR(AR/VR/3DCG)、メタバース、シミュレーション・IoT、ロボティクス・量子コンピューティング・データセンタ・スマートシティ/デジタルシティ・PHR(医療、介護、バイタル、ライフログなどのデータ)・イノベーションの仕組み化(CVC、コンソーシアム/ラウンドテーブル、協創方法論の開発・推進)【同職種で働く魅力】・複雑化を増す社会課題やビジネス課題に対して、先端テクノロジーを活用した価値創出アイデアを企画・構想～プロトタイピング・実装～事業拡大まで、一気通貫で取り組めます・各々のアイデアや意見を積極的に取り入れ失敗を恐れず挑戦し、デジタルスキルを通じ社会や企業にポジティブな影響を与えるとともに、自己の専門性を高め成長することができます・同グループの各事業部門、研究開発部門、コーポレートベンチャリング組織、テクノロジースタートアップと連携し、新たなビジネスをリードできます・同グループやクライアントを巻き込んだビジネスプロデュース活動を経験できます※テクノロジーの本番実装は同グループのSIerなどで実施【主なクライアント業界】製造、物流、交通、小売流通、通信、電力、ガス、金融、エンタメ、サービス業、公共、学術、商社・卸など業種業界を問わず多種多様な業界で実績があります。また、労働人口減少や縦割り組織の弊害、マスカスタマイゼーションなどビジネスモデルが個別化・複雑化するなかで生まれる複数業種・企業にまたがる複合的な課題に取り組み、社会を支えるインフラから変革し人々の生活を豊かにするより良い世界へテクノロジーを活用した社会革新を実践しています。【コンサルティングの案件例】3～5名体制、3カ月～1年の案件が多く、同グループと顧客を牽引し全体では100名を超える大規模案件もあり裁量あるリード役を担います。(A)テクノロジー戦略室(TSO)・ANA：運航計画の自動修正立案・最適化・サントリー：AIを活用した生産計画立案・NTT：XAI(AIを説明する技術)を活用したビジネス高度化・上記のニュースリリース以外に、自動車OEMで次世代車両企画、次世代半導体企画、製造・物流業でデータドリブン経営改革、複数企業のバリューチェーンでビジネスモデル構築など、最上流の企画構想からテクノロジー活用での実現まで推進(B)テクノロジー＆トランスフォーメーションディビジョン(TXD)・東武鉄道、JCB、上新電機、博報堂との協創を通じた本人確認/決済プラットフォーム(SAKULaLa)の立上・事業展開・大手アウトソーシング事業者：AI事業構想、BPRの推進・大手製造業：研究開発テーマをもとにした事業構想、立上・同グループ：イノベーション創出組織の立上、運営支援【採用クラス】アナリストクラス～シニアマネージャークラス

高機能部品で多くの世界・国内TOPクラスのシェアを獲得しているプライム市場上場の総合部品メーカーにて、NOKグループ各社の製造系システム、MES、IoTシステムのシステム開発・保守業務（自社開発）や製造現場DX推進を行って頂きます。【具体的な職務内容】■システム要件定義■DB設計（DBMS:PostgreSQL）■デスクトップアプリ開発（VC++,C#）■ハンディターミナルアプリ開発（VC++)■WEBアプリの開発（.NET MVC、Blazor等）【開発システム一例】■PLCと通信し設備への製造条件設定および出来ばえ値をDBへ登録するシステムの開発■ハンディターミナルを利用したポカヨケシステムの開発■各種検査装置とデータ連携できる検査システムの開発■その他、工程進捗システム、計測器管理システム、トレーサビリティシステム等多数あり【ポジションの魅力】■主に製造現場系のシステムの要件定義から開発、保守までの業務に携わることで、幅広い知識の習得が可能■自身のスキルをダイレクトに現場改善に反映することができ、やりがいを感じることが出来る。■国内事業場はもちろんのこと海外出張の機会もあり、語学を生かせる。【組織構成】■勤務地：湘南R&Dセンター（神奈川県藤沢市辻堂新町4-3-1/最寄駅：藤沢駅、藤沢本町駅）■配属予定部署：システム開発部 システム開発課※部署のミッション※グループ会社内の製造系システム導入、および製造DXの推進による工場のQCDES向上をミッションとしています。■人数構成：10名【働き方】■在宅勤務可能（週2回程度）■残業：平均30時間程度■転勤：将来的な転勤の可能性あり（当該部署に配属されている限りは可能性少ない）■社宅制度有 ※独身寮有■勤続年数：平均18.5年※福利厚生制度※https://www.nok-recruit.com/shinsotsu/workstyle/benefit/【同社について】＜世界NO.1のシェア多数＞NOKのオイルシールは国内シェア70%、世界でも50％のシェアを誇ります。「オイルシール」とは、その名の通り、オイル（油）をシール（封じる）する機能部品で、自動車をはじめ航空機や船舶、鉄道車両、各種産業機械、家電製品などの幅広い製品で使用されています。また、柔軟性のある回路基板「フレキシブルサーキット」は、電子機器の小型化・軽量化・高性能化に大きく貢献しています。世界No.1シェアの製品も抱えており、自動車・電子業界を支えています。＜グローバル展開＞1960年にカールフロイデンベルグ社（西独）と資本および技術提携契約を締結して以来、NOKグループは積極的に海外進出を果たしており、アメリカ・ヨーロッパ・アジア・中南米など、現在の海外拠点数は約60か所。総合職の約10％の社員がワールドワイドで活躍しています。

【ミッション】同社のデータアナリティクスグループにて、データおよびAIを活用した事業課題の解決と価値創出に取り組んでいただきます。データ分析や機械学習モデルの開発に加え、生成AI（LLM）やAIエージェントを活用したソリューションの設計・実装を行い、AIを業務プロセスやオペレーションへ組み込むことで、実際の事業成果につなげていくポジションです。事業部門やデータエンジニアと連携しながら、課題整理からアーキテクチャ設計、AIシステム構築、業務適用、運用・改善まで一貫して携わっていただきます。【募集背景】・組織強化を目的とした募集です。・AI技術の進化を踏まえ、今後はAI/データ活用を前提としたビジネスプロセスおよびオペレーティングモデルへの転換を加速していくフェーズにあります。・単なる分析や個別最適の改善に留まらず、業務プロセスや意思決定のあり方、さらには事業における価値創出の構造そのものを見直し、AIを組み込んだ新たな事業運営を実現することが求められています。・データ分析やモデル開発といった既存のデータサイエンティスト業務にどまらず、機械学習モデルや生成AI（LLM・AIエージェント）を業務プロセスに組み込み、事業成果に結び付く形で機能させることができる人材が不可欠となっています。【主な業務】・事業課題の整理・構造化およびAI／データ活用戦略の立案・データ分析、機械学習、生成AIを活用した解決アプローチの設計・SQL・Python等を用いたデータ分析、仮説構築・検証【入社後お任せしたい業務】・AI・データ活用を通じて、売上向上やコスト削減、業務効率化などの事業課題解決に取り組んでいただきます。・技術そのものだけでなく、事業成果につながる活用方法を検討・推進していただきます。・機械学習や生成AIなどの技術を組み合わせながら、実際の業務で活用できるソリューションの構築に携わっていただきます。・分析や開発に留まらず、業務への適用や定着まで見据えた取り組みを推進していただきます。・事業課題に対して、データ分析・機械学習・生成AIなどを適切に組み合わせた解決策を検討していただきます。・仮説立案と検証を繰り返しながら、より良い解決方法を導き出していただきます。・事業部門やデータエンジニアなどの関係者と連携しながら、業務要件と技術を橋渡ししていただきます。・技術的な内容をわかりやすく整理し、現場で活用できる形へ落とし込んでいただきます。・AIの導入に留まらず、運用・改善を通じて継続的に価値を生み出す仕組みづくりに取り組んでいただきます。・利用状況や効果を確認しながら、より高い成果につながる改善を進めていただきます。【配属組織】データアナリティクスG　データサイエンスチーム補足：■同グループはその他2チームで構成されています。・データビジネスチーム（新設）・データサイエンスチーム■21名中15名がキャリア採用で構成されている多様性のある組織です。リモートワークも可能で、個人の志向に合わせた働きやすい環境が整備されています。■配属先にてデータ分析・AIを活用したプロジェクトの推進に携わっていただいた後、同社グループ内のデータ・AI関連部署を経験して頂く可能性がございます。【働き方】・フレックス勤務制（所定時間8:40～17:20/内休憩60分）・在宅勤務：週2～4回程度【魅力】・電力インフラを支える小売事業領域において、事業インパクトの大きいテーマに対し、ビジネスの根幹に踏み込んだ変革に携わることができます。・生成AI／LLMやAIエージェントなどの最先端技術を、GCPを中心とした基盤上で実業務に適用しながら活用できます。・経営層と近い距離で、自ら描いたTo-Beを起点にテーマを推進できる裁量があります。・Google主催の生成AIコンペティションのファイナリスト経験や、外部メディアでの発信実績もあります。・従来のデータサイエンティストが担ってきた分析やモデル開発に加え、本ポジションでは、AIを業務プロセスに組み込み、実業務として機能させ、継続的に価値を生み出すところまで担います。

当社のサービス・製品開発部門において、第二新卒の開発エンジニアとしてポテンシャルを発揮してご活躍いただける方を募集します。東証プライム上場企業で、業界トップクラスを誇るSaaSの開発エンジニアとして経験を積み、将来的にはプロジェクトリーダー・プロジェクトマネージャー、先端技術領域でのITスペシャリストを目指してみませんか？※勤務地によって業務内容や給与等の待遇が変わることはありません、北海道へのUターン・Iターンも歓迎です【主な業務内容】■弊社SaaS製品のサービス開発業務（設計・開発・テスト・運用など）■プロジェクトリーダー候補として、プロジェクト運営の補佐業務※上記は一例です、ご経験やスキル、適性によってお任せする業務はすり合わせを行います【期待する役割】■ポテンシャルを発揮して意欲的に技術のキャッチアップを行う■開発部門の一員として、サービス・製品の品質向上マインドを持って取り組む■将来的なプロジェクトリーダー候補として、プロジェクト管理・進行にも関心を持って業務に取り組む【具体的なプロジェクト例】1. 新サービスの企画・開発におけるプロダクトマネジメント・プロジェクトマネジメント　・プロジェクトを主導し、計画策定から実行、完遂までを一貫して推進　・市場調査や顧客ヒアリングを通じた新サービスの企画立案　・開発ロードマップの策定および実行　・ステークホルダーとの調整、進捗管理2. リリース済みプロダクトの機能開発・改善　・既存サービスにおける機能拡充の計画・実行　・システムのリファクタリング、パフォーマンスチューニング　・ユーザーからのフィードバックを基にした継続的な改善活動3. 大手企業向けSI案件のプロジェクト管理　・当社のパッケージサービスをベースとしたカスタマイズ案件の管理　・顧客の要望に基づく機能開発のディレクション　・エンジニアチームと連携し、納期・品質を担保したプロジェクト推進以下は開発環境の一例です。【技術環境】・開発言語: Java（Spring、SpringBoot）、C♯、JavaScript（TypeScript、Angular）、HTML5、CSS3（Sass）・ツール・プラットフォーム: Eclipse、IntelliJ、Visual Studio Code、Docker、Jenkins、CI/CD、Kubernetes、nginx、GitLab・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL・クラウド: GCP、AWS・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS★魅力■事業の安定性当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに業務支援システムを提供し、業界トップクラスのシェアを誇っています。またビジネスモデルをSaaS型に切り替えたことで、安定的な売り上げ実績を作っています。■豊富なデータ量：圧倒的No1の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータです。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出し、さらにマーケットを発展させていこうと考えております。そこで開発部門を大幅に強化する方針です。■自動車業界DX化への貢献度の高さ：昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり、整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。業界トップクラスのシェアを誇る当社が、取引先ひいては自動車業界のDXを推進していきたいと考えております。

●データ基盤の設計・構築●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL/ELT設計）●データ分析・機械学習の活用●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築●生成AIや機械学習モデルの運用●開発プロセスの改善支援●データに基づいた開発プロセス改善提案●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック●組織横断でのデータ活用推進●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。【開発環境・ツール】● プログラミング言語・スクリプト：Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++（一部領域）● データ基盤・分析環境：AWS（S3, Redshift, Glue, Lambda等）、GCP（BigQuery, Dataflow, Vertex AI等）、Azure（Synapse, Databricks等）● 開発・運用ツール：Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence● データ分析・可視化ツール：Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn● 機械学習／AI関連：TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール（LLM活用基盤等）● 車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform【魅力・やりがい】●HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます●データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。●組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。●生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。【募集の背景】Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDVの実現に向けて本気で取り組んでおります。上記実現に向けてソフトウェア開発や車両制御から得られる膨大なデータを活用し、開発プロセスの効率化や製品価値向上につなげることが重要になっています。そのため、データ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを募集します。Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDV（Software Defined Vehicle）の実現に向け、本格的にデータ駆動型の開発体制への変革を進めています。ソフトウェア開発や車両制御、実走データなど、あらゆる領域から生まれる膨大なデータを横断的に活用することで、開発プロセスの効率化と製品価値の最大化を目指しています。その中核を担う「データ基盤」の設計・構築から、分析・AI活用までをリードできるデータエンジニアを募集します。 【当部署で働く社員から、応募検討者様へのメッセージ】「開拓・変革する余地はいくらでもあり、やれるかどうかは自分次第。でもそこに無限の面白さがあります。」「ソフトウェアの高効率開発が可能な先進プロセスとエンジニアリングプラットフォームを開発出来るのは、ホンダ内でも唯一無二の部署ですので、是非様々な知見を持つメンバーの方に参画頂きたいと思います。」「多くの人を巻き込んでいける仕事で、技術的なタスクもたくさん作り出すことが出来ると思っています。そのため、自分から動ける人は組み込み技術、クラウド技術など色々なことに挑戦できる環境だと思います。」

【仕事概要】小売・電力事業などのLeading Companyと共同で業界のDXを牽引し、国内外の商品・サービスのサステナビリティを向上させるデータエンジニア・MLOpsエンジニアを募集します【担っていただきたい役割】・大手企業が運用中・新規導入するシステムからデータを集め統合するためのデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用・AIアルゴリズム・各種設備・業務運用の状況を定期的にモニタリングする機能の実装・改善方針の策定・改修・ 継続的なAIアルゴリズムの学習を支援する基盤の構築・改善【主な開発環境】言語：Python, SQL等IaC: Terraform等データベース：RDS/Aurora, MySQL/PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure等ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence【キャリアアップの上での特長】私たちのチームはみなさまに以下の価値をご提供できます・実践的な経験: 戦略コンサルティングやデータサイエンスメンバーとともに、プロトタイプから社会実装まで幅広いフェーズに関われます・技術的成長: 様々な補助制度やツール・環境があり、最新のデータエンジニアリング技術に触れられます・社会的インパクト: クライアントの事業成長と変革を通じ、社会課題の解決に貢献できます【主な業務内容】オープンデータ化が始まった電力データ、業務を通じて生まれるデータ、その他データを統合することで、社会のサステナビリティ向上を実現します。例えば、以下のような取り組みを進めています。・データのトレーサビリティを担保することで、グリーンであることを証明された電力を24時間、安定供給する・調達～製造～物流～販売～消費にわたって、どこでどのような環境負荷・無駄が生じているか分析し改善手段を実行する・電力データと自治体が保有するデータを統合することで、要介護の予兆（フレイル）を捉え、早期介入することで社会保障費を削減するとともに、高齢者のウェルビーイングを維持・向上させる環境/サステナビリティに意識が高くない方でも、自然と環境貢献している状況を生み出すべく、私たち同社のエネルギーチームと各業界のLeading Companyは商品/サービスをサスティナブルなものに変えていきます。そのための肝であるデータ基盤の構築・運用をになっていただきます。【本ポジションの魅力について】データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えています。私たちのチームは国内最大手の電力会社・小売業のデータを取り扱い、CFE（カーボンフリーエナジー）の安定供給や、商品/サービスのサステナビリティ向上、社会の持続的発展の実現を目指しています。サステナビリティは今後発展していく領域ですので、今後のキャリア形成において価値のあるデータを取り扱っていただけると確信しています。また、サステナビリティに関して多くの”世界初/日本初”の取組みを経験していただけます。【歓迎要件】・対顧客PJにおけるアプリケーションの開発経験、特に複数名での開発経験・データパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験・クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験・Docker等のコンテナ技術を活用したソフトウェア開発運用の経験・DevOpsやSREにおける知見や経験・データサイエンス一般に関する理解・経験・B2Bソフトウェア（パッケージ・SaaS）・システム開発の経験・Webアプロケーション開発経験（Go言語, TypeScript, React等）・Kubernetesの利用・運用経験・OSSや勉強会登壇などのアウトプット経験