データサイエンティスト SQLの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア
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データサイエンティスト SQLの求人・転職情報一覧
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必須条件 ① スキル 【ＩＴ(プロダクト知識)】 ・言語は問わないが、Webアプリケーションの開発に関連する知識（アーキテクチャ、サーバフレームワーク、フロントエンドフレームワークに関する知識含む） ・データベース操作に関する一般技術（SQL／環境構築） ・一般的なシステム開発のプロセス・管理に関する知識 ・言語は問わないが、実装経験を5年以上積んでいること
想定年収 1,104～1,515万円
募集職種 会社概要 仕事内容 担当業務 ・AI＆ロボティクスを活用したシステムインテグレーション案件における、開発と導入。 ・自社ソリューションの開発および運用保守リーダー。 ・主な領域は、サービスロボット導入開発、AI-OCR を活用したソリューション開発と導入案件、チャットボットを活用したソリューション開発と導入案件、生成AI活用案件の実証実験～導入、AIモデルを活用した業務アプリケーション開発 （AIモデル、AIソリューション、サービス・ロボットの知識・経験は問わないが、経験があれば、尚良い） 【プロジェクト例】 「AI領域」 ■生成AIを活用した提案型AIチャットボット導入PJ ・生成AIを活用することで、営業担当に代わり、自然な会話の中で催事スペースを提案 ・提案型AIチャットボットが24時間365日情報を提供し、業務負荷軽減とお客様の利便性向上を実現 「ロボ領域」 ■大型複合ビルへのサービスロボット統合管理プラットフォーム導入PJ ・複数のサービスロボットを統合管理する独自開発のプラットフォームを導入 ・構想企画検討フェーズから、業務・システム要件定義、開発・実証を支援 ・ロボットを活用したオフィスビル内でのデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現 【仕事の特色】 AI&ロボティクスの実業務への導入を経験できるポジションです。 AIやロボティクスの知識・経験は問いません。先端技術に興味があり、知識・技術を身につけていきたいという意欲を持つ人材を求めています。 最先端のAI&ロボティクス領域の中で、DX事業（開発・サービス提供)を一緒に推進しませんか？ キャリアパス １年後： ・AI＆ロボティクスインテグレーションのスペシャリスト ・AI＆ロボティクス導入プロジェクトリーダー ５年後： ・AI＆ロボティクスサービスのソリューションオーナー ・AI＆ロボティクスインテグレーションチームのマネージャ 担当業務の特徴、魅力、市場における強み ・最先端のAI&ロボティクスのテクノロジーを身に着けることができる ・最先端テクノロジーを実際の業務に導入していくノウハウを身に着けることができる。 ・市場で求められるDX人材のスキルが身に着く。
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必須条件 ① スキル 【IT(プロダクト知識)】 ・Python実行に必要なシステム環境の理解 ・クラウド環境（AWS、Azure、GCP）に関する理解 ・データ利活用に必要なデータマネジメント基盤に必要な機能の理解（ETL、カタログ、データレイク、データプリパレーション等） ・統計学／機械学習／生成AIの学習経験 （実務経験不問） ② 経験 データ分析・AI／データ基盤関連／生成AIのPoC・導入案件の実務経験 【規模】 小 （2人～3人体制） 【工程】 PoC（データ受領し、分析を行い、顧客に提言し、実行計画を描く報告を行うこと） or 要件～テスト・リリース 【役割】 サブリーダー、メンバー
想定年収 1,104～1,515万円
募集職種 会社概要 仕事内容 担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC（データ受領、分析、顧客および顧客経営層への提言、実行計画策定）及びＡＩモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・データ利活用に関するコンサルティングワークのプロジェクトマネージャー ・案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 ・事業会社様とTISのデータ分析事業を掛け合わせてスキームによる事業企画及び事業の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等） 【仕事の特色】 仕事についての詳細 AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々TISは「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！ キャリアパス ・当該領域おけるスペシャリストポジションの昇格 ・プロダクトオーナー 担当業務の特徴、魅力、市場における強み 1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。 2.統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いてデータ分析を行い、 お客様の事業の価値創造を推進することができます。 また、上記分野での大学・公官庁との共同プロジェクト実績も多数有しているため、 専門家としてスキルアップできる環境が社内外に広がっています。
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必須条件 ① スキル 【ＩＴ(プロダクト知識)】 ・言語は問わないが、Webアプリケーションの開発に関連する知識（アーキテクチャ、サーバフレームワーク、フロントエンドフレームワークに関する知識含む） ・データベース操作に関する一般技術（SQL／環境構築） ・一般的なシステム開発のプロセス・管理に関する知識 ・言語は問わないが、実装経験を5年以上積んでいること
想定年収 1,104～1,515万円
募集職種 会社概要 仕事内容 担当業務 ・AI＆ロボティクスを活用したシステムインテグレーション案件における、開発と導入。 ・当社ソリューションの開発および運用保守リーダー。 ・主な領域は、サービスロボット導入開発、AI-OCR を活用したソリューション開発と導入案件、チャットボットを活用したソリューション開発と導入案件、生成AI活用案件の実証実験～導入、AIモデルを活用した業務アプリケーション開発 （AIモデル、AIソリューション、サービス・ロボットの知識・経験は問わないが、経験があれば、尚良い） 【プロジェクト例】 「AI領域」 ■生成AIを活用した提案型AIチャットボット導入PJ ・生成AIを活用することで、営業担当に代わり、自然な会話の中で催事スペースを提案 ・提案型AIチャットボットが24時間365日情報を提供し、業務負荷軽減とお客様の利便性向上を実現 「ロボ領域」 ■大型複合ビルへのサービスロボット統合管理プラットフォーム導入PJ ・複数のサービスロボットを統合管理する独自開発のプラットフォームを導入 ・構想企画検討フェーズから、業務・システム要件定義、開発・実証を支援 ・ロボットを活用したオフィスビル内でのデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現 【仕事の特色】 仕事についての詳細 AI&ロボティクスの実業務への導入を経験できるポジションです。 AIやロボティクスの知識・経験は問いません。先端技術に興味があり、知識・技術を身につけていきたいという意欲を持つ人材を求めています。 最先端のAI&ロボティクス領域の中で、DX事業（開発・サービス提供)を一緒に推進しませんか？ キャリアパス １年後： ・AI＆ロボティクスインテグレーションのスペシャリスト ・AI＆ロボティクス導入プロジェクトリーダー ５年後： ・AI＆ロボティクスサービスのソリューションオーナー ・AI＆ロボティクスインテグレーションチームのマネージャ 担当業務の特徴、魅力、市場における強み ・最先端のAI&ロボティクスのテクノロジーを身に着けることができる ・最先端テクノロジーを実際の業務に導入していくノウハウを身に着けることができる。 ・市場で求められるDX人材のスキルが身に着く。 【補足：企業情報および人事制度について】 ■従業員数 連結：21,598名 ／ 単体：9,547名 ※2026年3月31日時点：TIS株式会社・株式会社インテック社員数の合算値 ■売上高 連結：596,479百万円 ／ 単体：273,173百万円（2026年3月期、TIS株式会社単体） ■当社合併および制度統合について TIS株式会社と株式会社インテックは2026年7月1日に合併し、TISI株式会社となりました。 制度統合は2027年4月1日を予定しているため、2027年3月31日までの期間は、旧社それぞれの制度に基づく募集となります。 同じTISIの求人であっても、旧TIS・旧INTECのどちらで発行されたかにより、2027年3月31日までの就業条件（事業所勤務地含む）が異なります。
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| 必須条件 |
① スキル 【業務】 ・クライアントワークの経験があること（提案、案件推進） ・データ基盤、MLOps 基盤構築のプロジェクト推進 ・データサイエンティス、基盤エンジニア、開発エンジニアと協力しながらの推進 ・データ基盤、MLOps 基盤に対するコンサルティングプロセスの理解 ② スキル 【IT(プロダクト知識)】 ・データ基盤、ETL等の基本知識 ・機械学習のプロセスを踏まえたうえでの MLOps の基本知識 ・クラウド（AWS、GCP、Azure 等）のサービスに関する基本知識 ※いずれかのクラウドについては、実務経験があり、深い知識を有していることが望ましい） ③ 経験 【規模】 10人月程度のマネージメント経験 【工程】 要件定義～開発・テスト 【役割】 プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、プロジェクト責任者 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,104万円～ |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
仕事内容 担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、データ基盤構築（DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー）の専門家・プロジェクトマネージャー ・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築（AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築）の専門家・プロジェクトマネージャー ・上記領域に関するコンサルタント業務 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。 【プロジェクト例】 ・AI事御者向けのAI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築（DataRobot＋クラウドベンダー）、船向けの異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築 【仕事の特色】 仕事についての詳細 AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。我々TISは「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！ キャリアパス ・当該領域おけるスペシャリストポジションの昇格 ・AI/データ分析を活用した新規事業に関する取り組み 担当業務の特徴、魅力、市場における強み 1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織（会社）で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。 2.統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いてデータ分析を行い、 お客様の事業の価値創造を推進することができます。 また、上記分野での大学・公官庁との共同プロジェクト実績も多数有しているため、 専門家としてスキルアップできる環境が社内外に広がっています。 |
- 正社員
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| 必須条件 |
・データマート構築やETLの要件定義フェーズのディレクション経験 ・クラウドデータベース(Treasure Data・Google Bigquery・Snowflake・Databricks等)の利用経験 ・SQL等でのデータ抽出や集計経験などデータに触れるスキル 【カルチャー】 ■課題解決型の思考ができる方 ■学習意欲が高く、好奇心を持って取り組める方 ■顧客への価値提供にコミットできる方 ■会社のコアメンバーとして働いていきたい方 ■スタートアップ企業にて組織を創っていきたい方 【ビジョン】 ■キャリアビジョンと企業ビジョンの一致 ビジネス/マーケ×エンジニアのキャリアを目指している方、興味を持っている方。 ■成長意欲 データエンジニアリングのスキルやマーケティングのスキルを活かしつつ、市場価値を高めていきたい方 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,100～1,300万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
顧客が保有するデータをどのように活用すべきか、課題の整理から解決策の実行まで一気通貫して対応していただきます。
【顧客のデータプラットフォーム構築】
Treasure DataやGoogle Bigquery、Snowflake、Databricksを用いてデータプラットフォームを構築します。
顧客が保有するデータの棚卸しをはじめ、
データ戦略立案などの要件定義フェーズから、実装フェーズまで一気通貫して対応します。
【顧客のデータプラットフォーム活用】
SQLやPython、BIツールでデータを集計・分析し、顧客が意思決定する際に役立つアウトプットを提供します。
顧客へのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで全ての範囲を対応します。
【仕事の特色】
【服装備考】
顧客訪問先によってはビジネスカジュアルまたはスーツの場合があります。
【開発環境】
<プラットフォーム>
Treasure Data CDP
Bigquery
Google Cloud Platform
Databricks
Snowflake
<言語>
SQL、Python
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
顧客の業務課題をヒアリングし、データ活用を通じた解決策を提案・実装した経験 社内外のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメントの経験 データ分析基盤およびBI ツールに関する開発経験 BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験 Looker, Tableau, Power BIなどのBI ツールを利用したダッシュボードの構築経験 SQLによるデータモデリングの経験（ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計／実装経験） ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験 ビジネス課題を解決するためのKPI設計の経験 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,029～1,524万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
具体的な業務 本ポジションはForward Deployed Engineer（FDE）として、顧客の現場に深く入り込み、Sansan AIを活用した業務変革をリードする役割を担います。 顧客の業務フローやデータフローを理解した上で、AI エージェントの導入設計から実装・定着までワンストップで推進します。 具体的には以下の業務を担当します。 顧客の業務理解とソリューション設計 顧客の営業プロセス・データフローをヒアリングし、課題を構造化する Sansan AI導入後の業務フローを設計し、成功指標（KPI）を定義する AI エージェントが業務フローのどこに介入すべきかを見極め、最適な活用シナリオを提案する AI エージェントの導入設計と活用シナリオの構築 プロダクトの標準機能で顧客課題をどこまで解決できるかを見極め、最適な活用シナリオを設計する Sansan が持つ接点データ・企業データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、AI エージェントが最大限の価値を発揮する導入パターンを構築する 導入パターンの型化を推進し、再現性のある成功モデルをつくる 必要に応じてデータモデリング（BigQuery）やダッシュボード構築（Looker）を組み合わせた分析環境を整備する プロダクトの定着支援と顧客フィードバックの還元 導入後の利用状況をモニタリングし、活用度を高めるための改善を提案・実行する 顧客の課題やフィードバックを収集し、プロダクトチームに還元する 顧客から得た知見を型化し、CS（カスタマーサクセス）が自律的に支援できるドキュメント・プロセスを整備する 社内のプロジェクト推進 エンジニア・デザイナー・PdM など関係者との円滑な情報共有を促進する データ基盤を開発するエンジニアと連携し、顧客要件を実現するための技術的課題を解決する 顧客の課題やフィードバックを基に、Sansan AIとして追加すべき機能要件を定義し、ロードマップに反映させる 【仕事の特色】 サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」の新プロダクトである「Sansan AI」を担当します。 Sansan AIは、Sansanに蓄積された接点データ・企業データベースなどを活用し、AI エージェントが営業活動を支援するプロダクトです。顧客の業務フローに組み込まれたAI エージェントが、アカウント分析・意思決定者の特定・アプローチ戦略の提案などを自律的に行い、営業の行動変容を後押しします。 組織のミッション CTO室直下の「AI Solution Development Group」は、Sansanが持つビジネスデータと AIテクノロジーを掛け合わせ、顧客のビジネス課題を解決するプロダクト・機能を開発し、事業の非連続な成長をけん引することを目指しています。 組織構成 AI Solution Development Groupは約20名の組織で、チームトポロジーに基づく4チーム構成です。 本ポジションはその中のカスタマーイネーブルメントチームに所属し、エンジニア・PdM・PM・デザイナーと密に連携しながら、顧客へのプロダクト導入・活用支援を行います。 募集背景 Sansan AIは、Sansan が長年蓄積してきたビジネスデータを AIで解放する新しいプロダクトとして立ち上がりました。プロダクト自体が立ち上げフェーズにあり、顧客の現場でAI エージェントの価値を実証し、プロダクトを磨き上げるための専門人材の採用が急務となっています。 本ポジションの魅力 顧客と直接対話しながら、AIとデータの力でビジネス価値を創出する役割です。顧客の課題発見から、AI エージェントの導入設計、実際にインパクトをもたらすプロダクトの定着までワンストップで携わることができます。 プロダクトが立ち上げフェーズにあるため、ご自身の働きによりプロダクト自体を成長させていくことができます。 Sansan株式会社は「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げており、Sansan AIはマルチプロダクトのハブとなります。Sansanが持つ多様なサービスのデータを横断的に活用でき、インパクトの大きなプロジェクトをリードできます。 開発環境、使用するツールなど 開発言語：Python、SQL データベース・DWH：BigQuery ETL/ELT：Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt BIツール：Looker インフラ：Google Cloud、AWS 構成管理：Terraform バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notionなど |
- 正社員
- リモート可
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| 必須条件 |
- 顧客の業務課題をヒアリングし、データ活用を通じた解決策を提案・実装した経験 - 社内外のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメントの経験 - データ分析基盤およびBI ツールに関する開発経験 - BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験 - Looker, Tableau, Power BIなどのBI ツールを利用したダッシュボードの構築経験 - SQLによるデータモデリングの経験（ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計／実装経験） - ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験 - ビジネス課題を解決するためのKPI設計の経験 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,029～1,524万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
### 具体的な業務 本ポジションはForward Deployed Engineer（FDE）として、顧客の現場に深く入り込み、Sansan AIを活用した業務変革をリードする役割を担います。 顧客の業務フローやデータフローを理解した上で、AI エージェントの導入設計から実装・定着までワンストップで推進します。 具体的には以下の業務を担当します。 ##### 顧客の業務理解とソリューション設計 - 顧客の営業プロセス・データフローをヒアリングし、課題を構造化する - Sansan AI導入後の業務フローを設計し、成功指標（KPI）を定義する - AI エージェントが業務フローのどこに介入すべきかを見極め、最適な活用シナリオを提案する ##### AI エージェントの導入設計と活用シナリオの構築 - プロダクトの標準機能で顧客課題をどこまで解決できるかを見極め、最適な活用シナリオを設計する - Sansan が持つ接点データ・企業データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、AI エージェントが最大限の価値を発揮する導入パターンを構築する - 導入パターンの型化を推進し、再現性のある成功モデルをつくる - 必要に応じてデータモデリング（BigQuery）やダッシュボード構築（Looker）を組み合わせた分析環境を整備する ##### プロダクトの定着支援と顧客フィードバックの還元 - 導入後の利用状況をモニタリングし、活用度を高めるための改善を提案・実行する - 顧客の課題やフィードバックを収集し、プロダクトチームに還元する - 顧客から得た知見を型化し、CS（カスタマーサクセス）が自律的に支援できるドキュメント・プロセスを整備する ##### 社内のプロジェクト推進 - エンジニア・デザイナー・PdM など関係者との円滑な情報共有を促進する - データ基盤を開発するエンジニアと連携し、顧客要件を実現するための技術的課題を解決する - 顧客の課題やフィードバックを基に、Sansan AIとして追加すべき機能要件を定義し、ロードマップに反映させる 【仕事の特色】 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 ### サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」の新プロダクトである「Sansan AI」を担当します。 Sansan AIは、Sansanに蓄積された接点データ・企業データベースなどを活用し、AI エージェントが営業活動を支援するプロダクトです。顧客の業務フローに組み込まれたAI エージェントが、アカウント分析・意思決定者の特定・アプローチ戦略の提案などを自律的に行い、営業の行動変容を後押しします。 ### 組織のミッション CTO室直下の「AI Solution Development Group」は、Sansanが持つビジネスデータと AIテクノロジーを掛け合わせ、顧客のビジネス課題を解決するプロダクト・機能を開発し、事業の非連続な成長をけん引することを目指しています。 ### 組織構成 AI Solution Development Groupは約20名の組織で、チームトポロジーに基づく4チーム構成です。 本ポジションはその中のカスタマーイネーブルメントチームに所属し、エンジニア・PdM・PM・デザイナーと密に連携しながら、顧客へのプロダクト導入・活用支援を行います。 ### 募集背景 Sansan AIは、Sansan が長年蓄積してきたビジネスデータを AIで解放する新しいプロダクトとして立ち上がりました。プロダクト自体が立ち上げフェーズにあり、顧客の現場でAI エージェントの価値を実証し、プロダクトを磨き上げるための専門人材の採用が急務となっています。 ### 本ポジションの魅力 顧客と直接対話しながら、AIとデータの力でビジネス価値を創出する役割です。顧客の課題発見から、AI エージェントの導入設計、実際にインパクトをもたらすプロダクトの定着までワンストップで携わることができます。 プロダクトが立ち上げフェーズにあるため、ご自身の働きによりプロダクト自体を成長させていくことができます。 Sansan株式会社は「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げており、Sansan AIはマルチプロダクトのハブとなります。Sansanが持つ多様なサービスのデータを横断的に活用でき、インパクトの大きなプロジェクトをリードできます。 ### 開発環境、使用するツールなど - 開発言語：Python、SQL - データベース・DWH：BigQuery - ETL/ELT：Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt - BIツール：Looker - インフラ：Google Cloud、AWS - 構成管理：Terraform - バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notionなど |
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
- 顧客の業務課題をヒアリングし、データ活用を通じた解決策を提案・実装した経験 - 社内外のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメントの経験 - データ分析基盤およびBI ツールに関する開発経験 - BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験 - Looker, Tableau, Power BIなどのBI ツールを利用したダッシュボードの構築経験 - SQLによるデータモデリングの経験（ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計／実装経験） - ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験 - ビジネス課題を解決するためのKPI設計の経験 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,029～1,524万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
### 具体的な業務 本ポジションはForward Deployed Engineer（FDE）として、顧客の現場に深く入り込み、Sansan AIを活用した業務変革をリードする役割を担います。 顧客の業務フローやデータフローを理解した上で、AI エージェントの導入設計から実装・定着までワンストップで推進します。 具体的には以下の業務を担当します。 ##### 顧客の業務理解とソリューション設計 - 顧客の営業プロセス・データフローをヒアリングし、課題を構造化する - Sansan AI導入後の業務フローを設計し、成功指標（KPI）を定義する - AI エージェントが業務フローのどこに介入すべきかを見極め、最適な活用シナリオを提案する ##### AI エージェントの導入設計と活用シナリオの構築 - プロダクトの標準機能で顧客課題をどこまで解決できるかを見極め、最適な活用シナリオを設計する - Sansan が持つ接点データ・企業データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、AI エージェントが最大限の価値を発揮する導入パターンを構築する - 導入パターンの型化を推進し、再現性のある成功モデルをつくる - 必要に応じてデータモデリング（BigQuery）やダッシュボード構築（Looker）を組み合わせた分析環境を整備する ##### プロダクトの定着支援と顧客フィードバックの還元 - 導入後の利用状況をモニタリングし、活用度を高めるための改善を提案・実行する - 顧客の課題やフィードバックを収集し、プロダクトチームに還元する - 顧客から得た知見を型化し、CS（カスタマーサクセス）が自律的に支援できるドキュメント・プロセスを整備する ##### 社内のプロジェクト推進 - エンジニア・デザイナー・PdM など関係者との円滑な情報共有を促進する - データ基盤を開発するエンジニアと連携し、顧客要件を実現するための技術的課題を解決する - 顧客の課題やフィードバックを基に、Sansan AIとして追加すべき機能要件を定義し、ロードマップに反映させる 【仕事の特色】 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 ### サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」の新プロダクトである「Sansan AI」を担当します。 Sansan AIは、Sansanに蓄積された接点データ・企業データベースなどを活用し、AI エージェントが営業活動を支援するプロダクトです。顧客の業務フローに組み込まれたAI エージェントが、アカウント分析・意思決定者の特定・アプローチ戦略の提案などを自律的に行い、営業の行動変容を後押しします。 ### 組織のミッション CTO室直下の「AI Solution Development Group」は、Sansanが持つビジネスデータと AIテクノロジーを掛け合わせ、顧客のビジネス課題を解決するプロダクト・機能を開発し、事業の非連続な成長をけん引することを目指しています。 ### 組織構成 AI Solution Development Groupは約20名の組織で、チームトポロジーに基づく4チーム構成です。 本ポジションはその中のカスタマーイネーブルメントチームに所属し、エンジニア・PdM・PM・デザイナーと密に連携しながら、顧客へのプロダクト導入・活用支援を行います。 ### 募集背景 Sansan AIは、Sansan が長年蓄積してきたビジネスデータを AIで解放する新しいプロダクトとして立ち上がりました。プロダクト自体が立ち上げフェーズにあり、顧客の現場でAI エージェントの価値を実証し、プロダクトを磨き上げるための専門人材の採用が急務となっています。 ### 本ポジションの魅力 顧客と直接対話しながら、AIとデータの力でビジネス価値を創出する役割です。顧客の課題発見から、AI エージェントの導入設計、実際にインパクトをもたらすプロダクトの定着までワンストップで携わることができます。 プロダクトが立ち上げフェーズにあるため、ご自身の働きによりプロダクト自体を成長させていくことができます。 Sansan株式会社は「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げており、Sansan AIはマルチプロダクトのハブとなります。Sansanが持つ多様なサービスのデータを横断的に活用でき、インパクトの大きなプロジェクトをリードできます。 ### 開発環境、使用するツールなど - 開発言語：Python、SQL - データベース・DWH：BigQuery - ETL/ELT：Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt - BIツール：Looker - インフラ：Google Cloud、AWS - 構成管理：Terraform - バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notionなど |
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
- 顧客の業務課題をヒアリングし、データ活用を通じた解決策を提案・実装した経験 - 社内外のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメントの経験 - データ分析基盤およびBI ツールに関する開発経験 - BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験 - Looker, Tableau, Power BIなどのBI ツールを利用したダッシュボードの構築経験 - SQLによるデータモデリングの経験（ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計／実装経験） - ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験 - ビジネス課題を解決するためのKPI設計の経験 |
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| 想定年収 |
1,029～1,524万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
### 具体的な業務 本ポジションはForward Deployed Engineer（FDE）として、顧客の現場に深く入り込み、Sansan AIを活用した業務変革をリードする役割を担います。 顧客の業務フローやデータフローを理解した上で、AI エージェントの導入設計から実装・定着までワンストップで推進します。 具体的には以下の業務を担当します。 ##### 顧客の業務理解とソリューション設計 - 顧客の営業プロセス・データフローをヒアリングし、課題を構造化する - Sansan AI導入後の業務フローを設計し、成功指標（KPI）を定義する - AI エージェントが業務フローのどこに介入すべきかを見極め、最適な活用シナリオを提案する ##### AI エージェントの導入設計と活用シナリオの構築 - プロダクトの標準機能で顧客課題をどこまで解決できるかを見極め、最適な活用シナリオを設計する - Sansan が持つ接点データ・企業データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、AI エージェントが最大限の価値を発揮する導入パターンを構築する - 導入パターンの型化を推進し、再現性のある成功モデルをつくる - 必要に応じてデータモデリング（BigQuery）やダッシュボード構築（Looker）を組み合わせた分析環境を整備する ##### プロダクトの定着支援と顧客フィードバックの還元 - 導入後の利用状況をモニタリングし、活用度を高めるための改善を提案・実行する - 顧客の課題やフィードバックを収集し、プロダクトチームに還元する - 顧客から得た知見を型化し、CS（カスタマーサクセス）が自律的に支援できるドキュメント・プロセスを整備する ##### 社内のプロジェクト推進 - エンジニア・デザイナー・PdM など関係者との円滑な情報共有を促進する - データ基盤を開発するエンジニアと連携し、顧客要件を実現するための技術的課題を解決する - 顧客の課題やフィードバックを基に、Sansan AIとして追加すべき機能要件を定義し、ロードマップに反映させる 【仕事の特色】 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 ### サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」の新プロダクトである「Sansan AI」を担当します。 Sansan AIは、Sansanに蓄積された接点データ・企業データベースなどを活用し、AI エージェントが営業活動を支援するプロダクトです。顧客の業務フローに組み込まれたAI エージェントが、アカウント分析・意思決定者の特定・アプローチ戦略の提案などを自律的に行い、営業の行動変容を後押しします。 ### 組織のミッション CTO室直下の「AI Solution Development Group」は、Sansanが持つビジネスデータと AIテクノロジーを掛け合わせ、顧客のビジネス課題を解決するプロダクト・機能を開発し、事業の非連続な成長をけん引することを目指しています。 ### 組織構成 AI Solution Development Groupは約20名の組織で、チームトポロジーに基づく4チーム構成です。 本ポジションはその中のカスタマーイネーブルメントチームに所属し、エンジニア・PdM・PM・デザイナーと密に連携しながら、顧客へのプロダクト導入・活用支援を行います。 ### 募集背景 Sansan AIは、Sansan が長年蓄積してきたビジネスデータを AIで解放する新しいプロダクトとして立ち上がりました。プロダクト自体が立ち上げフェーズにあり、顧客の現場でAI エージェントの価値を実証し、プロダクトを磨き上げるための専門人材の採用が急務となっています。 ### 本ポジションの魅力 顧客と直接対話しながら、AIとデータの力でビジネス価値を創出する役割です。顧客の課題発見から、AI エージェントの導入設計、実際にインパクトをもたらすプロダクトの定着までワンストップで携わることができます。 プロダクトが立ち上げフェーズにあるため、ご自身の働きによりプロダクト自体を成長させていくことができます。 Sansan株式会社は「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げており、Sansan AIはマルチプロダクトのハブとなります。Sansanが持つ多様なサービスのデータを横断的に活用でき、インパクトの大きなプロジェクトをリードできます。 ### 開発環境、使用するツールなど - 開発言語：Python、SQL - データベース・DWH：BigQuery - ETL/ELT：Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt - BIツール：Looker - インフラ：Google Cloud、AWS - 構成管理：Terraform - バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notionなど |
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 上場企業
- 社宅・家賃補助制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
・組織のマネジメント経験 ・Pythonを用いたデータ解析の実装経験 ・LLMを活用したプロダクト、または新機能の設計・開発経験 ・SQL (BigQueryなど) を用いた大規模データの抽出、加工、特徴量エンジニアリングの経験 歓迎する人物像 ・未知の領域への挑戦にワクワクできる方 ・変化の激しい環境を楽しみ、自ら動いてスピード感を持って解決できる方 ・「一度に完璧を目指すより、まずは動くものを作って改善したい」というアジャイルな思考をお持ちの方 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,000～1,600万円 |
| 募集職種 | |
| 最寄り駅 |
中洲川端駅 (福岡県) |
| 会社概要 |
仕事内容 BigQueryに蓄積されたデータを活用し、家具小売事業のUX向上および業務効率化を推進するAIプロダクトの設計・開発・運用部隊の運営をお任せします。 入社後にお任せしたい業務 まずは、社内のAIプロジェクトの一員として以下の業務を推進いただき、当社のデータや業務フローへの理解を深めていただきます。 将来的には、AI活用を全社規模で推進する責任者として、組織マネジメントや全社的なAI戦略の立案・実行を主導いただくことを期待しています。 ・カスタマーサポート、商品企画、マーケティングなど、社内のあらゆる部門の生産性を劇的に向上させるAIツールの設計・開発 ・AIを活用した新たな顧客体験の検証・開発 ・BigQuery上の膨大な数値データを、AI活用が可能な形式に構造化 上記テーマに限らず、生産性を劇的に向上させるご提案をお待ちしております！ 【仕事の特色】 事業紹介 インテリアECにおける業界トップクラスとして、企画製造から販売まで一貫して自社で行う当社では、マーケティング、サプライチェーン、商品企画といったお客様に商品を届けるまでの一連のシステム開発や、業界に先駆けたARサービスの開発等を、企画の段階から全て社内で実施しています。 インテリア×テクノロジーの領域で、福岡発のグローバルテックカンパニーを目指します。 募集背景 家具・インテリアのEC・OMOブランドとして急成長を続ける「LOWYA」を運営しております。 現在、私たちの基盤には、200万人を超えるユーザーによるWebサイトやアプリでの行動ログ、購買データ、さらには実店舗のデータや商品画像など、膨大なデータが日々蓄積されています。 しかし、これらのデータをプロダクトの進化やUXの向上に結びつけるための体制が、まだ十分に追いついていません。 これからLOWYAがさらに市場をリードし、次のステージへと進化するためには、データ分析からAIモデルの実装・検証までの「スピード感」を圧倒的に引き上げる必要があります。 蓄積されたビッグデータをもとにLOWYA事業を次の次元へと進化させるべく、プロダクト開発を強力に推進してくれる部長候補を募集します。 新しい試みであり、失敗を恐れず、トライアンドエラーを繰り返しながら、自走してほしいと考えております。 VISION・MISSION グループVISION：家具業界においてデータ活用の先進企業に グループMISSION：デジタル技術でアタリマエを変え、ベガコーポレーションの企業競争力を高める 当ポジションならではのやりがい ・リアルな購買・行動データを扱うことができ、施策の効果が売上やユーザーレビューとしてダイレクトに返ってくる手応えがあります。 ・BigQueryを起点としたモダンなデータ基盤の上で、本格的なMLOpsの設計・運用スキルが身につきます。 ・提案が通りやすい環境であり、技術選定からビジネスインパクトの創出まで一気通貫で主導できます。 職場の雰囲気 ・最新のAIツールを即座に採用・検証できる環境です。 ・多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まり、新たな価値を共に創造しています。 ・オープンなコミュニケーションとサポート体制を大切にして、革新的なアイデアを生み出しています。 ＜開発環境＞ 言語：Python インフラ：Google Cloud、AWS データ基盤/BI：Google Cloud(BigQuery)、Looker ソースコード管理：GitHub コミュニケーション/タスク管理：Slack、Backlog 開発スタイル： エンジニア主導のアジャイル開発。GitHubを用いたプルリクエストベースの開発 作業環境 利用マシンはMac/WindowsのノートPCを選択可能です。ディスプレイは3枚まで支給可能です。 |
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 交通費補助
| 必須条件 |
■ハードスキル ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験（直近含めて5年以上） ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（直近含めて5年以上） ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS） ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ■ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,000～1,500万円 |
| 募集職種 | |
| 最寄り駅 |
汐留駅 (東京都) |
| 会社概要 |
ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜推薦システムの開発＞ アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。 ロードマップの策定 システム設計、ログ設計 ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証の実施 ＜プラットフォームの信頼性・安全性向上＞ 機械学習や自然言語処理技術、特にLLM（大規模言語モデル）を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。 不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発 課題設定、ロードマップ策定 システムの設計・開発・運用 継続的な精度改善のためのサイクル構築 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 プロジェクト組成 KPI設計 効果検証の設計 具体のモデリング・エンジニアリング業務 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証の実施 【仕事の特色】 ■募集背景 タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。 タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。 ■扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 |
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
・自然言語処理（NLP）やLLM/生成AIに関する深い知見・豊富な実務経験（PoC・プロダクト開発等） ・機械学習モデルの設計・実装・評価の豊富な実務経験 ・SQLを用いたデータの抽出および加工の実務経験 ・Pythonによるデータ分析・モデル開発の豊富な実務経験 ・ビジネス課題を理解した上で適切な分析手法・モデルを選択し、実装まで一貫して遂行できる方 求める人物像 ・当社のミッション「ひとりひとりが輝く、ジョブマーケットを創る。」に共感し、データの力でその実現を推進したい方 ・データに対して誠実で、事業価値への接続を意識した分析・開発ができる方 ・技術的な探究心が強く、NLP/ML領域の最新動向を主体的にキャッチアップできる方 ・エンジニアやPdM、ビジネスサイドなど多様な職種のメンバーと円滑に連携できる方 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,000～2,000万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
■業務内容
OpenWorkが保有する社員クチコミ・評価スコア・行動ログ等のデータとAI/機械学習技術を掛け合わせ、サービスの進化を主導いただきます。
当社は、社員クチコミをはじめとする「働く」に関するあらゆるデータを網羅的に蓄積し、ジョブマーケットだけでなく経営・組織開発や金融マーケットにも活用していく「Working Data Platform（WDP）」という事業構想を掲げています。本ポジションでは、この構想の中核となるデータ活用・AI開発を担っていただきます。
具体的には・・・
・NLP/LLMを活用した新たなプロダクト機能やサービスの研究開発・実装
・OpenWorkのサービスで稼働するマッチングアルゴリズムの開発や改善
・ユーザー向けの企業や求人、企業向けの求職者のレコメンドエンジンの開発
・クチコミデータの自然言語処理による企業分析・スコアリング（オルタナティブデータサービス）
・機械学習や統計モデルを用いたクチコミ審査等の業務の効率化
・各種KPIの異常検知や変動時の原因分析
・データ活用戦略の立案やR&D企画の推進
※入社後はまず既存のデータサイエンス業務の理解からスタートし、適性や志向に応じてR&D領域にも携わっていただきます。
【仕事の特色】
■募集背景
私たちは、社員クチコミをはじめとする「働く」に関するあらゆるデータが集まるWorking Data Platform（WDP）を掲げ、転職・就職のための情報プラットフォームを運営しています。
順調に事業は成長し、閉鎖的な側面の大きかった労働市場に対して一石を投じることはできている状況です。
しかし、労働市場全体を見渡したときの影響力はまだ小さく、個人・企業の行動変容を起こすまでには至っていません。
今後、WDP構想をさらに推進し、AIによるサービス開発を主軸としたデータドリブンなプラットフォームへと進化させていくにあたり、データサイエンス/機械学習の技術力をもってプロダクト価値の最大化をリードしていただける方を募集します。
2,060万件を超えるクチコミデータという大きな強みをどのように活かすか、これからが勝負です。
そんなフェーズだからこそ、NLP/LLMをはじめとする技術でモデルを作成しサービスに落とし込み、事業を伸ばすための仮説検証をし続けることができるデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを求めています。
※適性やご志向次第では、将来的にデータ領域全体の技術戦略をリードするポジション（VPoD）をお任せすることも想定しています。
■技術環境
Treasure Data, BigQuery, AWS, Tableau, Python, Airflow, R, Presto, SQL 等
■OpenWorkについて
・2007年にサービスを開始したOpenWork。ユーザー登録は約775万人を突破し、社員クチコミ・評価データの登録数は約2,060万件にのぼります。
・実際に働いた経験に基づく「社員の声」を参考に、「働きがい」を得られる企業や求人の検索やリサーチを行うことができます。
・企業向け採用支援サービスとしての一面もあり、社員評価をオープンにする中で健全なジョブマッチングが実現できる点が特徴です。
・近年では企業の人事・経営層の方からも組織改善のためのデータとしてご利用いただく機会が増えました。さらに、ヘッジファンドなどの機関投資家の方からも、クチコミスコアは投資判断の指標として信用できると高評価を得ています。
・クチコミデータをAI（自然言語処理）で分析し、企業の組織課題を可視化する「従業員クチコミレポート」など、オルタナティブデータサービスの領域も拡大中です。
■本ポジションの魅力/特徴
<「働く」に関するデータ>
2,060万件超のクチコミテキスト、775万人のユーザーの行動ログ、企業評価スコア、求人データなど、他社では得られない規模と独自性を持つデータに触れながら開発に取り組むことができます。
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 交通費補助
| 必須条件 |
ハードスキル 高度な技術的リーダーシップ ：機械学習・データ分析を用いた複雑なビジネス課題において、技術選定から実装、本番運用までの全工程をリードし、成果を創出した実務経験（5年以上） 開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 機械学習・統計学の知識 ：確率論、学習手法、評価指標、および非構造化データの処理に関する深い理解 スケーラブルなインフラ運用の知見 ：クラウド（Google Cloud/AWS等）において求められるサービス要件の特性を理解した上での、高可用かつコスト効率の良いインフラ構成を検討・推進できる能力 戦略的データセットエンジニアリング ：データの枯渇や品質劣化を防ぐため、戦略的なデータキュレーション、高品質なアノテーションプロセスの構築、および検証済みの合成データ生成パイプラインを指揮・遂行できる能力 実験・評価プロセスの標準化 ：チーム全体が再現性を保ち、迅速に改善を回せるよう、実験管理の仕組みや、AI評価（AI as a Judge）を含む多角的な評価メトリクスの標準化を導入した経験 基盤モデルを用いたAIアプリケーションの開発経験 ：コンテキストエンジニアリングや評価パイプライン構築、RAGなどの基盤モデルを用いたアプリケーション開発の実務経験 MLOps/AIインフラの知識 ：モデルの学習・評価・デプロイを自動化するパイプラインの構築経験 エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 ソフトスキル 不確実性下での戦略的合意形成 ：安全性基準が曖昧な領域において、法的・倫理的リスクとプロダクト価値のトレードオフを論理的に整理し、経営層や他部門のステークホルダーと高度な合意形成ができる能力 技術的なメンタリング ：コード・設計レビューや勉強会を通じて、チーム全体のエンジニアリング品質を底上げし、シニアレベルの後進を育成できる能力 Timeeのミッションへの強いコミットメント ：社会的責任の極めて大きい「プラットフォームの信頼性」を守り抜くというミッションに対し、技術的な卓越性をもって誠実に向き合える方 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 当社のバリューにフィットする方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方 |
|---|---|
| 想定年収 |
1,000～1,300万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
■業務内容 現在、データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「ML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションでは、このうち「プラットフォームの信頼性・安全性向上」を専門的に担当いただき、ML/LLMを駆使して、安心安全なプラットフォームの構築をリードしていただきます。 1. 基盤モデルを用いた高度な安全性制御 * *コンテキストエンジニアリングによる事実整合性の確保* ：内部ドキュメントやガイドラインの内容をモデルに正確に参照させ、事実に基づいた安全な情報提供を行うためのコンテキスト構築の最適化 * *防御的プロンプトエンジニアリング* ：モデルの脆弱性を突く悪意ある入力（ジェイルブレイク等）からシステムを保護する堅牢なプロンプト設計 * *多角的ガードレールの実装* ：サービス規約やポリシーに基づき、不適切な情報の入出力を制御するガードレールシステムの構築 2. LLMOpsツール等を活用した継続的な品質改善サイクルの確立 * *実験の追跡と管理* ：採用するモデル、プロンプト、パラメータといった多様な変数の組み合わせをログに記録し、再現可能な形での管理 * *プロンプトのバージョン管理* ：複雑化するプロンプトをコードから分離し、体系的にテスト・更新できるバージョン管理フローの構築 * *自動評価パイプラインの運用* ：「AI as a Judge」等の手法を用い、モデルの出力品質（一貫性、安全性、事実整合性等）を定量的かつ客観的に評価する仕組みの構築 3. 戦略的データセットエンジニアリング * *データキュレーション* ：プラットフォーム上の多様なリスクを網羅するため、データの品質、カバレッジ、量を考慮したデータセットの設計と収集 * *高度なアノテーション管理* ：曖昧な安全性基準を定義し、一貫性のあるアノテーションガイドラインの策定、および品質管理プロセスを構築 * *合成データの生成* ：AIモデルを活用して、実データだけでは不足するエッジケースや希少な異常パターンのデータを合成し、モデルの堅牢性を強化 4. 統計的アプローチによる高度な安全性制御 * *リスク予測・異常検知モデルの開発* ：構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なう特異なパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築 * *特徴量エンジニアリング* ：リスク識別に有効な特徴量を抽出・加工するデータパイプラインの設計 5. 体系的な評価とオブザーバビリティの構築 * *システムの監視とドリフト検知* ：パフォーマンス（レイテンシー・コスト）の監視に加え、ユーザー行動やモデル挙動の変化を検知する環境の整備 * *定量的な改善サイクルの推進* ：定義された評価指標（メトリクス）に基づき、モデルの品質を客観的にモニタリング・改善するフィードバックループの構築 【仕事の特色】 ■ 本ポジションの魅力 * 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 * 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 * 施策の設計から携わることが可能です。 * データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 * 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 * グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 【開発環境】 技術スタック(主要な部分の抜粋) Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR Mobile（iOS） 開発言語: Swift Mobile（Android） 開発言語: Kotlin Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 Monitoring Datadog, Sentry CI/CD GitHub Actions, Dependabot その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code |
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
| 必須条件 |
(1、2、3に関して全てMUST。ただし、うち1~2個の経験が特に優れている場合などに、他のMUST要件を緩和することがあります。) 1.ラインマネジメント経験 2.プロジェクトリーダ経験 (データ分析・AI活用に関わるプロジェクトが好ましい) 3.以下の条件の1つ以上に対し、3年以上の職務経験有すること。あるいは、以下の条件のいずれかに対し1年以上の職務経験およびWANT条件を任意に数個を満たしていること。 ・データ分析・AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの企画を中心的に主導して遂行した経験 ・データ分析・AI活用に関する自社及び他社の実業務システムをプロジェクトマネージャとして開発した経験 ・データ分析・AI活用に関する自社及び他社の実業務システムの運用に関し、特にデータや分析モデルについて運用設計を行い、実際の運用を行った経験 ・総合的なデータサイエンス業務に対して前向きに取り組んでいただく方 ・狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方（例：機械学習モデルの作成のみに強い関心がある）ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある方 |
|---|---|
| 想定年収 |
930～1,100万円 |
| 募集職種 | |
| 最寄り駅 |
三田駅 (兵庫県) |
| 会社概要 |
＜概要＞ 金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。 ＜詳細＞ 1. ラインマネジメント データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。 メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。 リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。 環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。 2. プロジェクトマネジメント 顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。 案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。 実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。 ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。 #分析や開発の例 ・AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等) ・データ可視化/BI/統計的分析 ・データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等) ※組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 【仕事の特色】 【事業・組織構成の概要】 社外の顧客向けに、AIコンサルティングサービス/データ分析サービス/人材育成サービスの提供、個別AIシステムの開発・構築/データマネジメントシステムの構築をしています。統括部内には、AIコンサルタント、データサイエンティスト、ラーニングプランナーが在籍しています。 AIコンサルタントは主に戦略コンサルや、一部のデータマネジメントシステムの導入を担当しています。データサイエンティストは、一部の上流のコンサルフェーズやデータ分析・(AIシステムに組み込む)AIモデル開発などを担当しています。ラーニングプランナーは、DX人材戦略コンサルや、全社DXリテラシー教育やAI教育などの研修サービス提供を担当しています。 この募集では、このうち、データサイエンティストチームにおいて、データサイエンティストとしての業務と、主任層以下のデータサイエンティストをラインマネジメントする業務の、両方を担うプレイングマネージャーとしての人材を募集します。 【ポジションのアピールポイント】 1. 多様なプロジェクト参画による実践的な成長機会 ・大規模データサイエンスプロジェクト（金融、公共インフラ、製造業など）に直接関与し、実社会の課題解決に寄与できます。 ・プロジェクトマネジメント経験：5名以上の中小規模チームから数十名の大規模チームまで、業界最先端のAI/データ分析・AIシステム構築プロジェクトを主導。 2. 技術的優位性とイノベーションへの挑戦 ・業界最先端のAIアルゴリズムやOSSを適材適所で活用。NECの独自技術基盤とAI研究者との協業を通じて、常に技術のフロントラインに触れる環境。 ・技術スペシャリストとしての発展：特定の領域（画像認識、自然言語処理など）での深い専門性の確立と、横断的な技術統合スキルを習得。 ・学術連携の機会：NECのAI研究チームとの協働で、学術的知見を実務応用する経験を積めます。 3. AI運用ノウハウの習得 ・AIシステムの継続的運用（MLOps）やガバナンス体制構築に深く関わり、企業に不可欠なAI活用基盤の確立に参画。 4. キャリアパス ・技術知見を基にした経営視点でのAI活用提案が可能な、AIコンサルタントへのキャリアパス。 ・技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのシニアデータサイエンティストへのキャリアパス。 【採用形態・ランク】 ・正社員を想定 ・課長レベルを想定 ※ピープルマネジメントあり |
- 正社員
- リモート可
- 上場企業
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
| 必須条件 |
■求める経験 ・Pythonを用いた、統計解析・機械学習モデルの実務的な開発・本番運用経験 ・SQLを用いた複雑なデータ抽出、およびDWH/ETLの設計、構築経験 ・データプラットフォームの開発経験 5年以上 ■求める人物像 データへの深い探求心と論理的課題解決力 財務データや取引ログの背後にある「ビジネスの実態」を解き明かすことに執着し、論理的な仮説検証を通じて本質的な課題解決ができる方。 変化を厭わない自律的なリーダーシップ 急成長するFintech事業の不確実性や環境変化を楽しみ、自らオーナーシップを持ってプロジェクトを推進し、成果を出し切れる方。 「基盤から運用まで」をやり抜くフルスタックな自走力 データベースの構造設計からモデル開発、そして本番環境での運用保守まで、一連のプロセスを点ではなく「線」で捉え、自走できるデータサイエンティスト/エンジニア。 |
|---|---|
| 想定年収 |
900～1,230万円 |
| 募集職種 | |
| 会社概要 |
【業務内容】 急成長を続けるFintech事業において、与信ロジックの立案からデータ基盤の構築、本番環境への実装・継続的な改善までをオーナーシップを持って推進していただきます。 与信・審査ロジックの企画立案・社会実装 統計モデルや機械学習を用いた、高度な信用スコアリング・デフォルト予測モデルの開発 「リスク許容度」と「事業成長」を両立させる審査基準の最適化アルゴリズムの設計 モデルの実装・運用・継続的改善 MLOpsの観点を取り入れた、推論エンジンの本番実装とモニタリング体制の構築 精度モニタリングに基づくロジックおよび与信管理制度自体のアップデート 技術選定とチームの技術水準の向上 最新の技術トレンド（LLMの活用や新たな異常検知手法など）の調査と実務への適用検討 データ基盤の構築・整備（End to End） ビジネス要件に基づいたスケーラブルなデータパイプラインの設計・構築 DWH/データレイクの整備を通じた、分析・モデリング環境の最適化 【仕事の特色】 【Summary】 freeeが2012年の創業当初から描いている一つのマイルストンは「人工知能CFOをつくること」です。ルーチンワークを自動化し、経営状況をリアルタイムに可視化することで、データドリブンな意思決定と経営のアクションを技術でサポートする。この「技術のテコ」を、今最もダイレクトに効かせられる領域が、当社が推進する金融事業（支出管理）です。 本ポジションは、法人向けビジネスカード「freeeカード Unlimited」を中心とした金融サービスにおいて、事業の「脳」となる次世代型与信エンジンの設計・開発、およびリスク管理体制の構築をリードしていただきます。プラットフォーム上の膨大なリアルタイムデータと銀行APIを駆使し、従来の金融機関では救えなかったスモールビジネスの資金ニーズをテクノロジーで解決していく、極めて社会的意義の大きな挑戦です。 当社のミッションは、単なるスコアリングモデルの作成に留まりません。カード不正対策から信用リスク管理、内部ガバナンスに至るまで、Fintech事業におけるリスク管理の全領域を職務範囲とし、プロダクトの成長フェーズに応じた「攻めの管理体制」を自由な発想でデザインすることにあります。 「研究」の枠を超え、データベース構築からモデル開発、本番環境での運用保守までをフルスタックに完遂し、自らの設計で事業を動かす。不確実性の高い新規事業の最前線で、リスク管理のプロフェッショナルとして「新しい金融の形」を社会実装までやり遂げるデータサイエンティストを募集します。 【ポジションの魅力】 「Fintechの核心」を自ら定義する 既存の仕組みの運用ではなく、freeeが持つ膨大なデータを武器に、次世代の与信インフラをゼロから構築していく手応えがあります。 社会的意義の大きな挑戦 財務・リアルタイムデータを活用し、従来の金融機関では救えなかった層へ資金を届ける、スモールビジネス支援の最前線です。 「フルスタック×専門性」の追求 基盤からアルゴリズム、ビジネス実装まで一気通貫で裁量を持つため、データサイエンティスト・MLエンジニアとしての市場価値を飛躍的に高めることが可能です。 ■ 開発環境（参考） 開発言語: Python (マイクロサービス), SQL, Go データ基盤: BigQuery, dbt, Redash, Airflow インフラ/MLリソース: AWS, EKS, SageMaker, MLflow, GitHub Actions モニタリング: Datadog |
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