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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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株式会社分析屋
【データアナリスト】AIツールで顧客課題解決／多種多様なデータ分析／上流コンサルへ
- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと ・IT業界における実務経験（目安2年以上、開発・運用不問） ・社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験 ・SQL、またはPythonを用いた実務経験（いずれか一方で可。実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験 ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。 求める人物像 ・抽象的・論理的コミュニケーション能力 顧客の曖昧な要望を整理し、ステークホルダーと対話できる方 ・目的意識の高さ 技術をツールとして捉え、「何のために分析・開発するのか」という目的（ビジネス成果）にこだわる方 ・AI／テクノロジーへの柔軟性 新しいAIツールへの抵抗がなく、業務効率化の視点を持っている方 ・抽象的・論理的コミュニケーション能力
想定年収 350〜600万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築） ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 【仕事の特色】 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 仕事についての詳細 はじめに 「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？」 現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？ 当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。 募集背景 「AIツールを使いこなす技術」と「ビジネス課題を解く力」を掛け合わせ、データ利活用の次世代を担うメンバーを募集します。 昨今、ChatGPTなどの生成AIやローコードツールの急速な普及により、データの集計や定型レポートの作成、簡易的なプログラミングといった「作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これに伴い、データアナリストに求められる役割も大きな転換期を迎えています。 私たちが今、本当に必要としているのは、単に「仕様通りに綺麗なダッシュボードを作る作業者」ではありません。AIという強力な武器を自発的に使いこなし、作業を圧倒的に効率化させた上で、「浮いた時間を使って、顧客の『なんとなく困っている』という曖昧なビジネス課題をどう論理的に整理し、成果に繋がる提案（インサイト）に変えるか」という、より上流の価値を提供できる人材です。 当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、次世代を担うコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。 高度な統計学の実務経験は不問です。「現職で培ったITやSQL・Pythonの基礎知識」と「AIなどの新技術への柔軟性」を活かし、データを使ってビジネスを動かすプロへとステップアップしたい方の挑戦をお待ちしています。 部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 仕事の魅力 1. 【事業会社との違い】多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める 自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。 2. 【一気通貫】仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する 「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。 3. 【約7割が直接対話】顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」 メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。 案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word ■服装備考：私服勤務OK ※プロジェクトによる
株式会社分析屋
【データエンジニア】開発経験からデータ×上流コンサルへ／多種多様な業界のデータを動かす／AI活用
- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと ・IT業界におけるシステム開発・保守の実務経験（目安2年以上、言語不問） ・SQLを用いたリレーショナルデータベース（RDB）の設計、またはデータ抽出の実務経験 ・Python、Java、PHPなどを用いたバックエンド（サーバーサイド）の開発、またはバッチ処理の実装経験（いずれか一方で可） ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。 求める人物像 ・責任感とPMの素養 技術を自己目的化せず、プロジェクトの成果や顧客の利益を意識して自走できる方 コードレビュー ・品質へのこだわり AIが出したコードを鵜呑みにせず、バグやビジネスロジックの矛盾を見抜けるデバッグ力がある方 ・新しい領域への挑戦意欲 既存のシステム開発から「データ領域」へと専門性を広げ、アナリスト要素も含めてスキルを拡張したい方
想定年収 350〜600万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI/CDなど）の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化（ダッシュボード構築）や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成（アナリスト的要素） ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリード業務 【仕事の特色】 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 はじめに 「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？」 現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？ 当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。 募集背景 「AI時代に、仕様通りにコードを書くだけの作業者で終わりたくない」――そんな危機感を持つエンジニアを募集します。 昨今、GitHub CopilotやCursorなどのAIツールの急速な普及により、画面の作成やAPIのコーディングといった「実装作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これまで自分が苦労して身につけたコーディングスキルの価値が下がりつつある現状に、心の底で焦りや不安を感じていませんか？ 私たちが今、必要としているのは、降ってきた仕様書通りにただコードを量産する「一兵卒のエンジニア」ではありません。AIを武器として使いこなし、開発を徹底的に自動化・効率化させた上で、「企業の根幹であるデータ構造をどう設計し、ビジネス成果に繋がるモダンなデータ基盤（DWH/ETLなど）を構築するか」という、市場価値の極めて高い領域を担えるデータエンジニアです。 当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、データ基盤からデータ分析、さらにはプロジェクトマネジメント（PM）までを担う次世代のコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。データ基盤特化の実務経験は不問です。あなたが培ってきたDB設計やプログラミングの素養を、最も価値の高まる「データ領域」で爆発させてみませんか？ 部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 仕事の魅力 1.【事業会社との違い】多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨く 自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWH（データウェアハウス）やETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。 2.【一気通貫】基盤の構築だけで終わらない、ビジネスの成果（分析）まで主導する 「インフラを整えて終わり」「パイプラインを作って終わり」といった部分最適な分業制ではありません。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツール（Tableauなど）を用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。 3.【AIツールのフル活用】泥臭い調整ではなく、「事実（データ）」を武器に周囲を動かすPMへ 当社では、AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。「技術単体で勝負する限界」を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像（市場価値の高い人材）を目指せる環境です。 案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word ■服装備考：私服勤務OK ※プロジェクトによる
フリー株式会社
【データエンジニア】新規データ基盤構築／要件定義から開発／モダン技術
- 正社員
- 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 ・ 技術・開発経験 ・ Pythonを用いたアプリケーション開発の経験がある方(2年以上) ・ 実務でのSQL利用経験(2年以上) ・ データウェアハウス・分析環境の設計・運用経験がある方 ・ 外部サービスを含めた複数のデータソースを統合するシステムの開発経験がある方 ・ マインド・ソフトスキル ‐ 課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な方 ‐ 具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る方 ・ freeeの価値基準への理解と共感 ・ 様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方 ・ 経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方 ・ 心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方 ・ 組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方
想定年収 560〜1,125万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■業務内容詳細 データプラットフォームエンジニアは、データ活用を行う専門職の基礎となるため、多様な業務範囲があります。組織やニーズの規模にあわせ最適化・専門家も検討していますが現状の業務は以下の通りです。 データ統合機能開発 ・ マイクロサービスのデータベースやログのデータ統合機能開発 ・ ビジネスや社内で利用するSaaSや外部データソースからのデータ統合機能開発 ・ データクレンジング・仮名加工のETL処理 データプラットフォームの運用 ・ クラウドインフラのガバナンス管理 ・ データ基盤インフラコストの管理・最適化 ・ BIツールなどの基礎的なインフラ・アプリケーションの開発・運用 データ活用の検討 ・ 顧客にむけたデータ活用アプリケーションの検証・開発 【仕事の特色】 ■Summary マルチプロダクトの事業を展開するfreeeにおいて、プロダクト開発、セールス・マーケティング、アナリスト、AIエンジニアなど多様なデータ利用者を支えるプラットフォームの開発・運用を行います。 「スモールビジネスを、世界の主役に。 」 というMISSIONのもと、freeeはマルチプロダクト戦略をとっており、会計、人事労務を始め様々なプロダクトを世の中に提供しています。 プロダクトを通じた顧客との複数の接点があるということは、それだけデータを活用するニーズが存在します。 freeeのデータ活用は分析に始まり、セールス・マーケティング活用、AI、データプロダクトの開発などのユースケースを実現する必要がありますが、残念ながらそれを実現するプラットフォームが整っていません。 社内のニーズや顧客に新たな価値を提供するポテンシャルはあるのに、非常に勿体ないことだと考えています。 本ポジションでは、データ活用の一丁目一番地を担う、データプラットフォームおよびデータ統合の開発・運用を行うロールです。このプラットフォームを事業のインフラとして安定的に統合するのは勿論、高いセキュリティレベルを維持しながらも安心してデータの利用者に活用する必要があります。データエンジニアは、事業のインフラを維持し高めるという矜持を持ちながらも高みを目指せるロールです。 freeeのデータプラットフォームは現在、変革期を迎えているフェーズです。データ分析に留まらず直接顧客への価値提供も担えるポジションです。是非、一緒にデータプラットフォーム・データ活用を盛り上げませんか。 ■現状の課題/今後取り組みたいこと freeeのデータ活用は主にデータ分析が主軸でした。しかし、生成AIの台頭などによりデータを資源とした活用のニーズはより多様化し、複雑化しています。 また、マルチプロダクト戦略もあり、複数のプロダクトを通じた顧客との接点。プロダクトをまたがったデータの活用ニーズも発生してきております。 そのような状況の中で、現行のデータ基盤はこれらのニーズを叶えきれていませんでした。 そこで、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュアーキテクチャが適切と考え、現在プラットフォームの立ち上げを行っています。 データプラットフォームエンジニアとしては、事業に必要なデータ統合は勿論の事、データ利用者との摂理面を探りつつ最適なプラットフォーム機能を提供することで、全体の生産性を上げながら活用する役割を担っています。 当該ポジションで働く魅力 ・ 大規模かつ先進的なデータプラットフォームの開発に従事出来る点 ‐ 複数のプロダクトかつ利用部署があるため、ニーズもデータも多様です。要件と価値を捉えながら具体的なソリューションに落とし込むことは他の企業では中々できない機会だと考えます。 ‐ また、プロダクトが複数存在しますがバックオフィスに関連したサービスが中心となるため、相互利用・横断的な利用ニーズがあり、大規模かつ再利用性が高い仕組みを検討するモチベーションがあることも特徴と言えます。 ・ 最新のクラウドサービスやツールを利用しデータプラットフォーム開発が可能な点 ‐ AWSやGoogle Cloud などのクラウドプラットフォームやDocker等の最新のツール。最近では、生成AIの活用を行いながらプラットフォーム開発に従事することが可能です。 ・ プロダクトやビジネスサイドと距離が近く、データ活用のProjectが四半期毎のマイルストーンを置きながら漸進的に進められる点 ‐ データ活用は、エンジニアだけでは完結せず利用者サイドと価値を追い求める必要があります。freeeの価値基準にも繋がりますが、課題がそこにありムーブメントが巻き起こったときはかなり素早く成果まで導く力があることが、データプラットフォーム開発においてもモチベーション・原動力になり得ると思います。 ・ 組織を跨いだトポロジー型組織での業務に従事出来る点 ‐ ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュアーキテクチャに移行することで、組織を緩やかにトポロジー型組織に移行しています。 ‐ 単体のチームで全て実現出来ることは少ないですが、チーム間の摂理面とコミュニケーションプランを設計しながら、自律性と生産性が高い組織にアップグレードしています。 ‐ 企業やプロダクトの規模が大きいからこその経験になるかと思います。 ■開発環境 ・ バックエンド開発：Python, Ruby ・ データベース：MySQL, Aurora, NoSQL ・ データ処理：Glue, Apache Spark, Embulk, Python, SQL ・ ワークフローエンジン：Digdag, Cloud Workflows ・ 権限管理：IAM , Lake Formation(AWS） ・ DWH：Athena, BigQuery ・ IaC：Terraform ・ コンテナ：Docker, ECS, Fargate, Cloud Run ・ CI/CD：CircleCI, GitHub ・ BI：Redash, tableau, Looker Studio ・ コミュニケーション ‐ Slack, Github, JIRA ・ Generative AI ‐ Github copilot, OpenAI など
IT・Webエンジニアの転職に特化
4人に3人が
レバテックで市場価値を正しく把握することで、多くの方が年収を上げています。
年収アップの手厚いサポート支援実績10年の登録者データを基に診断※2024年2月~2024年8月の実績 レバテックキャリアにおける内定承諾者のうち､応募時年収よりも転職後年収が高い割合
フリー株式会社
【アナリティクスエンジニア】ビジネス改善に貢献／データ分析・活用を推進／※ミドル求人
- 正社員
- 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 ・ 技術・開発経験 ・ 何かしらのプログラム言語の実務経験 ・ gitコマンド の操作経験 ・ ソフトスキル ‐ ビジネスや利用者の課題を理解、言語化し着実にタスクを実行出来る方 ‐ エンジニア部署以外のメンバーとコラボレーションした上で開発を行った経験 ・ freeeの価値基準への理解と共感 ・ 様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方 ・ 経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方 ・ 心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方 ・ 組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方
想定年収 510〜755万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■業務内容詳細 ・ データモデリングの設計・開発： 事業観点・ビジネスロジックに基づき、dbt等を用いたデータウェアハウスおよびデータマートの整備を行います。 ・ KPIの定義と磨き込み： 各部門のステイクホルダーと対話し、事業インパクトに直結するSaaS KPIの策定および継続的な改善をリードします。 ・ データマネジメントの推進： 作成したデータのメタ情報や文脈を整理し、社内でのデータ利活用リテラシー向上を支援します。 【仕事の特色】 ■Summary SaaS企業において、事業指標を司るSaaS KPIがSingle Source of Truth (SSoT)化されていることは重要です。特にデータ分析を起点に事業インパクトを創出していくために、この前提を作り上げていくことは最重要であり、freeeではそれをデータモデリング観点からトライ/実現できる機会が、事業/プロダクト双方にあります。 本ポジションでは、事業観点かつビジネスロジック策定を交えたデータモデリングを担える人材を募集しています。マルチプロダクトの事業を展開するfreeeにおいて、プロダクト、セールス、マーケ、カスタマーサクセスなど多様な分析があり、事業インパクトある分析を推進させていく上で、SSoT化されたデータ分析基盤の構築、データモデリングができる人材の重要性が年々増しています。 SaaS KPIと一言に言っても、セールス、マーケ、サクセスと多数のステイクホルダーと共に多様なdimensionが必要で、一度作ったら終わりになることはなく、本ポジションでは、有識者に従事しながら、事業指標を利活用する側とも日々議論しながら、指標の磨き込みにもチャレンジしていくことができます。 freeeのデータプラットフォームは現在、変革期を迎えているフェーズです。生成AIの活用期待も高まって来ており、データモデリングのニーズは日増しに高まっています。データ分析の力を引き上げ、事業へのインパクトを最大化させる役割として、「事業」と「基盤」の架け橋となり、一緒にデータプラットフォーム・データ活用を盛り上げませんか？ ■なぜ募集しているのか？ freeeは現在、複数のプロダクトを展開するマルチプロダクト戦略を加速させています 。これに伴い、プロダクト、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった多様な部門でデータ活用ニーズが急増している環境下で、部門を横断したSSoTとなるデータ基盤の構築と、それに基づくビジネスロジックの整備が急務となっています。 データ分析を起点に真の事業インパクトを創出するためには、データを整理するだけでなく、事業観点から最適なデータモデルを設計できる人材が必要です。 本ポジションとは別に「アソシエイトアナリティクスエンジニア（システム）」や「データアナリスト」も募集しておりますが、それぞれの関係性は以下となっています。 ・ アソシエイトアナリティクスエンジニア（システム） ‐ インフラ構築含めた技術スタック特化型として、DataLake~システムロジックを取り入れたDWH構築を主戦場として経験を積み、大規模データモデリングを牽引 ・ アソシエイトアナリティクスエンジニア（ビジネス） ‐ DWH~ビジネスロジックを取り入れたDatamart構築を主戦場として経験を積み、セマンティックレイヤー構築などの指標構築も牽引 ・ データアナリスト ‐ 担当領域(プロダクト/事業)の課題特定/分析イシュー創出、担当領域データとSSoT化された事業データを掛け合わせたデータ分析推進、事業貢献できるドライバーの探索/KPI策定 現在、データプラットフォームの変革期、そして生成AI活用の高まりという重要な局面において、この「データモデリング×事業成長」を推進する体制を強化するため、新たなメンバーを募集します。 ■このポジションで成長できること このポジションでは、以下の観点で成長できると考えています。 ・ 事業・プロダクト双方を俯瞰したデータ設計能力： zuoraやsalesforceなど他社SaaSツールのデータモデルの理解、事業ドメインの複雑なビジネスロジックを理解し、再利用性の高いデータモデルを構築する経験が積めます。 ・ 「フルスタック」なデータ活用スキルの習得： 単なる可視化だけでなく、dbtを用いたデータモデリングから、ビジネスサイドとの指標定義、さらには生成AIを見据えた次世代のデータ基盤構築まで、川上から川下まで一貫して携わることができます。 ・ ステイクホルダーを巻き込む推進力： セールス、マーケ、サクセスなど多様な部門の有識者と議論を重ね、事業の「共通言語（KPI）」を磨き上げることで、組織横断のプロジェクトマネジメント能力が養われます。 ・ 変革期のデータ組織での立ち上げ経験： データアナリストとアナリティクスエンジニアが一体化したSteam Aligned Team体制へと移行し、デリバリー力の向上、事業課題に向き合うための基盤構築に向き合っています。先進的なデータプラットフォーム立ち上げ期から参画できます。 ■現状の課題/今後取り組みたいこと ・ 指標のSSoT化の完遂： 例えば、事業のSaaSKPIを司る基盤がSSoT化できても、指標のSSoT化にはセマンティックレイヤー構築推進が必要など、ビジネスサイド/エンジニアサイド双方の意思決定高速化に貢献できるための基盤進化が必要です。 ・ 事業実績管理から拡張した用途への利活用進化： 確固たる事業実績の基盤があることで、事業の着地見込みの精度を向上させたり、着地見込み基盤自体を、顧客ビジネス活動の振り返りにダイレクトに用いていくなど、展望を色々描いており、その実現に向けてPDCAを回していきたいです。 ・ 生成AIを活用した開発生産性の向上： 正解データがある上での差分検証/コードレビュー観点での生成AI活用はもちろん、新規開発においても生成AIを是とした開発を進めていけるためのガバナンスの効いた高品質なデータモデリングを実現していきます。 ■当該ポジションで働く魅力 ・ 「事業を動かす」手応え： 自分が構築したデータモデルが、全社の意思決定を左右する「SaaS KPI」として活用されるプロセスを肌で感じることができます。 ・ 国内屈指の複雑なデータ構造に挑める： 1万テーブルを超える膨大なデータと、多様なSaaSビジネスが交差する環境で、難易度の高いモデリングに挑戦できます 。 ・ 先進的な技術スタックの活用： BigQuery, dbt Cloudなどの最新ツールに加え、生成AIを実務に組み込む最先端の環境で業務が可能です 。 ・ 自律的な組織文化： 「マジ価値」を追求するfreeeの文化のもと、エンジニアリング組織だけでなくビジネスサイドとも密に連携し、職種の壁を超えて本質的な課題解決に向き合えます ■開発環境 ・ データ処理：SQL, Python, 一部 Apache Spark ・ ワークフローエンジン：Digdag, Cloud Workflows ・ Transform: dbt ・ DWH BigQuery ・ コンテナ：Docker, Cloud Run ・ CI/CD：CircleCI, GitHub ・ BI：Redash, Looker ・ コミュニケーション ‐ Slack, Github, JIRA ・ Generative AI ‐ GPT, Claude, Geminiの各種基盤モデル ‐ Claude Code , Codex CLI, Roo CodeなどのAIAgentツール
日本システム技術株式会社
【データエンジニア】DWH設計構築／階層別研修／ETLパイプライン設計開発／AWS／GCP／Azure／DX推進
- 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
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ・システム開発経験（3年以上） ・SQLを用いたデータ処理経験 ・クラウド環境での開発経験
想定年収 558〜823万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 データ活用を支える“基盤から分析まで”を一貫して担うデータエンジニアを募集します。 当社では、企業のDX推進やデータ活用ニーズ拡大に伴い、データ基盤強化を推進しています。 本ポジションでは、データ取得・蓄積・加工・可視化・分析まで、エンドツーエンドでデータ活用を支える業務に携わっていただきます。 ご経験に応じて、要件定義から設計・開発・運用保守まで一気通貫で担当できる環境があり、BI・データ分析など幅広い技術領域に挑戦可能です。 【具体的な業務内容】 業務システムの設計・開発・運用 データ基盤（DWH／データレイク等）の設計・構築 ETL／ELTパイプラインの設計・開発 クラウド環境（AWS／GCP／Azure等）を活用した基盤構築 BIツール連携・データ可視化基盤の整備 データ品質管理・ガバナンスの整備 データ活用に関する技術選定・アーキテクチャ設計 【仕事の特色】 【事業部の特徴】 本事業部では、企業のDX推進やデータドリブン経営を支えるため、データ基盤構築・データ活用支援を中心としたプロジェクトを推進しています。 単なるシステム開発に留まらず、「データをどのように活用し、業務改善や意思決定につなげるか」まで踏み込んで支援していることが特徴です。 【会社としての長期就業への取り組み】 35種類の職種区分を設けており、多様なキャリアパスを整備しています。社員一人ひとりの専門性や志向に応じてキャリアを形成できる環境を提供し、長期的な成長と活躍を支援しています。社員の成長を支援するため、役割等級に応じた階層別研修を実施しています。資格取得に必要な受験料・資格登録料・講習費・テキスト代などを補助する制度を整備し、継続的な学習や専門性の向上を支援しています。技術力の向上だけでなく、社員の心身の健康を支える取り組みにも注力しており、メンタルヘルス研修を実施しています。入社後の定着支援としては、入社1か月・3か月・6か月のタイミングで個別面談を行い、業務や職場環境に関する不安や課題の早期解消に努めています。社員同士の交流を目的とした「つなプロ」を年1回開催し、組織横断的なコミュニケーションの活性化を図っています。社員が安心して長く活躍できる環境づくりを推進しています。 ■作業場所 ・東京本社（品川）もしくは顧客先常駐 ※リモートワーク併用 【開発環境（例）】 ・クラウド：AWS／GCP／Azure ・言語：Python／SQL ・DWH：BigQuery／Snowflake ・DB：MySQL／SQL Server／PostgreSQL ・ETL：Glue／DataSpider ・BI：Tableau／Power BI ・ローコードツール：Kintone／Pleasanter
フリー株式会社
【アナリティクスエンジニア】SaaS KPIのデータモデリング／BigQuery／dbt
- 正社員
- 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 ・技術・開発経験 ・高度なSQLスキル（クエリチューニングや複雑なロジック構築ができる） ・gitコマンド での操作経験 ・ソフトスキル - ビジネスや利用者の課題を理解、言語化し着実にタスクを実行出来る方 ‐エンジニア部署以外のメンバーとコラボレーションした上で開発を行った経験 【求める人物像】 freeeの価値基準への理解と共感 様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方 経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方 心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方 組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方
想定年収 757〜930万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■業務内容詳細 ・dbtを用いたデータモデリング設計・開発：事業観点・ビジネスロジックに基づき、dbt等を用いたデータウェアハウスおよびデータマートの整備を行います。 ・KPIの定義と磨き込み：各部門のステイクホルダーと対話し、事業インパクトに直結するSaaS KPIの策定および継続的な改善をリードします。 ・データマネジメントの推進：作成したデータのメタ情報や文脈を整理し、社内でのデータ利活用リテラシー向上を支援します。 【仕事の特色】 ■Summary SaaS企業において、事業指標を司るSaaS KPIがSingle Source of Truth (SSoT)化されていることは重要です。特にデータ分析を起点に事業インパクトを創出していくために、この前提を作り上げていくことは最重要であり、当社ではそれをデータモデリング観点からトライ/実現できる機会が、事業/プロダクト双方にあります。 本ポジションでは、事業観点かつビジネスロジック策定を交えたデータモデリングを担える人材を募集しています。マルチプロダクトの事業を展開する当社において、プロダクト、セールス、マーケ、カスタマーサクセスなど多様な分析があり、事業インパクトある分析を推進させていく上で、SSoT化されたデータ分析基盤の構築、データモデリングができる人材の重要性が年々増しています。 SaaS KPIと一言に言っても、セールス、マーケ、サクセスと多数のステイクホルダーと共に多様なdimensionが必要で、一度作ったら終わりになることはなく、本ポジションでは、事業を司る事業企画なりのステイクホルダーと、KPIの定義そのものから提案・策定していく経験はもちろん、事業指標を利活用する側とも日々議論しながら、指標の磨き込みにもチャレンジしていくことができます。 当社のデータプラットフォームは現在、変革期を迎えているフェーズです。生成AIの活用期待も高まって来ており、データモデリングのニーズは日増しに高まっています。データ分析の力を引き上げ、事業へのインパクトを最大化させる役割として、「事業」と「基盤」の架け橋となり、一緒にデータプラットフォーム・データ活用を盛り上げませんか？ ■なぜ募集しているのか？ freeeは現在、複数のプロダクトを展開するマルチプロダクト戦略を加速させています 。これに伴い、プロダクト、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった多様な部門でデータ活用ニーズが急増している環境下で、部門を横断したSSoTとなるデータ基盤の構築と、それに基づくビジネスロジックの整備が急務となっています。 データ分析を起点に真の事業インパクトを創出するためには、データを整理するだけでなく、事業観点から最適なデータモデルを設計できる人材が必要です。 本ポジションとは別に「アナリティクスエンジニア（システム）」や「データアナリスト」も募集しておりますが、それぞれの関係性は以下となっています。 アナリティクスエンジニア（システム） インフラ構築含めた技術スタック特化型として、DataLake~システムロジックを取り入れたDWH構築を主戦場として経験を積み、大規模データモデリングを牽引 アナリティクスエンジニア（ビジネス） DWH~ビジネスロジックを取り入れたDatamart構築を主戦場として経験を積み、セマンティックレイヤー構築などの指標構築も牽引 データアナリスト 担当領域(プロダクト/事業)の課題特定/分析イシュー創出、担当領域データとSSoT化された事業データを掛け合わせたデータ分析推進、事業貢献できるドライバーの探索/KPI策定 現在、データプラットフォームの変革期、そして生成AI活用の高まりという重要な局面において、この「データモデリング×事業成長」を推進する体制を強化するため、新たなメンバーを募集します。 ■このポジションで成長できること このポジションでは、以下の観点で成長できると考えています。 事業・プロダクト双方を俯瞰したデータ設計能力： zuoraやsalesforceなど他社SaaSツールのデータモデルの理解、事業ドメインの複雑なビジネスロジックを理解し、再利用性の高いデータモデルを構築する経験が積めます。 「フルスタック」なデータ活用スキルの習得： 単なる可視化だけでなく、dbtを用いたデータモデリングから、ビジネスサイドとの指標定義、さらには生成AIを見据えた次世代のデータ基盤構築まで、川上から川下まで一貫して携わることができます。 ステイクホルダーを巻き込む推進力： セールス、マーケ、サクセスなど多様な部門のビジネスドメイン有識者と議論を重ね、事業の「共通言語（KPI）」を磨き上げることで、組織横断のプロジェクトマネジメント能力が養われます。 変革期のデータ組織での立ち上げ経験： データアナリストとアナリティクスエンジニアが一体化したSteam Aligned Team体制へと移行し、デリバリー力の向上、事業課題に向き合うための基盤構築に向き合っています。先進的なデータプラットフォーム立ち上げ期から参画できます。 ■現状の課題/今後取り組みたいこと 指標のSSoT化の完遂： 例えば、事業のSaaSKPIを司る基盤がSSoT化できても、指標のSSoT化にはセマンティックレイヤー構築推進が必要など、ビジネスサイド/エンジニアサイド双方の意思決定高速化に貢献できるための基盤進化が必要です。 事業実績管理から拡張した用途への利活用進化： 確固たる事業実績の基盤があることで、事業の着地見込みの精度を向上させたり、着地見込み基盤自体を、顧客ビジネス活動の振り返りにダイレクトに用いていくなど、展望を色々描いており、その実現に向けてPDCAを回していきたいです。 生成AIを活用した開発生産性の向上： 正解データがある上での差分検証/コードレビュー観点での生成AI活用はもちろん、新規開発においても生成AIを是とした開発を進めていけるためのガバナンスの効いた高品質なデータモデリングを実現していきます。 ■当該ポジションで働く魅力 ・「事業を動かす」手応え：自分が構築したデータモデルが、全社の意思決定を左右する「SaaS KPI」として活用されるプロセスを肌で感じることができます。 ・国内屈指の複雑なデータ構造に挑める：1万テーブルを超える膨大なデータと、多様なSaaSビジネスが交差する環境で、難易度の高いモデリングに挑戦できます 。 ・先進的な技術スタックの活用：BigQuery, dbt Cloudなどの最新ツールに加え、生成AIを実務に組み込む最先端の環境で業務が可能です 。 ・自律的な組織文化：「マジ価値」を追求するfreeeの文化のもと、エンジニアリング組織だけでなくビジネスサイドとも密に連携し、職種の壁を超えて本質的な課題解決に向き合えます ■開発環境 ・データ処理：SQL, Python, 一部 Apache Spark ・ワークフローエンジン：Digdag, Cloud Workflows ・Transform: dbt ・DWH BigQuery ・コンテナ：Docker, Cloud Run ・CI/CD：CircleCI, GitHub ・BI：Redash, Looker ・コミュニケーション ・- Slack, Github, JIRA ・Generative AI ・- GPT, Claude, Geminiの各種基盤モデル ‐Claude Code , Codex CLI, Roo CodeなどのAIAgentツール
フリー株式会社
【アナリティクスエンジニア】SaaS KPIをSSoT化／事業成長を牽引するデータモデリング
- 正社員
- 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 技術・開発経験 何かしらのプログラム言語の実務経験 gitコマンド の操作経験 ソフトスキル ビジネスや利用者の課題を理解、言語化し着実にタスクを実行出来る方 エンジニア部署以外のメンバーとコラボレーションした上で開発を行った経験 【求める人物像】 freeeの価値基準への理解と共感 様々な職種とコミュニケーションを図り、適切に期待値を調整しながら時には泥臭く、高い目標に対して漸進的に進められる方 経験がない分野・技術でも積極的にキャッチアップを図り、アウトプットに繋げられる方 心理的安全性の本質を理解し、課題に対して文脈を共有しながらもあるべき姿を議論・定義し実現できる方 組織、チームに得られたノウハウや経験を還元する行為を厭わない方
想定年収 510〜755万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■業務内容詳細 データモデリングの設計・開発： 事業観点・ビジネスロジックに基づき、dbt等を用いたデータウェアハウスおよびデータマートの整備を行います。 KPIの定義と磨き込み： 各部門のステイクホルダーと対話し、事業インパクトに直結するSaaS KPIの策定および継続的な改善をリードします。 データマネジメントの推進： 作成したデータのメタ情報や文脈を整理し、社内でのデータ利活用リテラシー向上を支援します。 【仕事の特色】 ■Summary SaaS企業において、事業指標を司るSaaS KPIがSingle Source of Truth (SSoT)化されていることは重要です。特にデータ分析を起点に事業インパクトを創出していくために、この前提を作り上げていくことは最重要であり、freeeではそれをデータモデリング観点からトライ/実現できる機会が、事業/プロダクト双方にあります。 本ポジションでは、事業観点かつビジネスロジック策定を交えたデータモデリングを担える人材を募集しています。マルチプロダクトの事業を展開するfreeeにおいて、プロダクト、セールス、マーケ、カスタマーサクセスなど多様な分析があり、事業インパクトある分析を推進させていく上で、SSoT化されたデータ分析基盤の構築、データモデリングができる人材の重要性が年々増しています。 SaaS KPIと一言に言っても、セールス、マーケ、サクセスと多数のステイクホルダーと共に多様なdimensionが必要で、一度作ったら終わりになることはなく、本ポジションでは、有識者に従事しながら、事業指標を利活用する側とも日々議論しながら、指標の磨き込みにもチャレンジしていくことができます。 freeeのデータプラットフォームは現在、変革期を迎えているフェーズです。生成AIの活用期待も高まって来ており、データモデリングのニーズは日増しに高まっています。データ分析の力を引き上げ、事業へのインパクトを最大化させる役割として、「事業」と「基盤」の架け橋となり、一緒にデータプラットフォーム・データ活用を盛り上げませんか？ ■なぜ募集しているのか？ freeeは現在、複数のプロダクトを展開するマルチプロダクト戦略を加速させています 。これに伴い、プロダクト、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった多様な部門でデータ活用ニーズが急増している環境下で、部門を横断したSSoTとなるデータ基盤の構築と、それに基づくビジネスロジックの整備が急務となっています。 データ分析を起点に真の事業インパクトを創出するためには、データを整理するだけでなく、事業観点から最適なデータモデルを設計できる人材が必要です。 本ポジションとは別に「アソシエイトアナリティクスエンジニア（システム）」や「データアナリスト」も募集しておりますが、それぞれの関係性は以下となっています。 アソシエイトアナリティクスエンジニア（システム） インフラ構築含めた技術スタック特化型として、DataLake~システムロジックを取り入れたDWH構築を主戦場として経験を積み、大規模データモデリングを牽引 アソシエイトアナリティクスエンジニア（ビジネス） DWH~ビジネスロジックを取り入れたDatamart構築を主戦場として経験を積み、セマンティックレイヤー構築などの指標構築も牽引 データアナリスト 担当領域(プロダクト/事業)の課題特定/分析イシュー創出、担当領域データとSSoT化された事業データを掛け合わせたデータ分析推進、事業貢献できるドライバーの探索/KPI策定 現在、データプラットフォームの変革期、そして生成AI活用の高まりという重要な局面において、この「データモデリング×事業成長」を推進する体制を強化するため、新たなメンバーを募集します。 ■このポジションで成長できること このポジションでは、以下の観点で成長できると考えています。 事業・プロダクト双方を俯瞰したデータ設計能力： zuoraやsalesforceなど他社SaaSツールのデータモデルの理解、事業ドメインの複雑なビジネスロジックを理解し、再利用性の高いデータモデルを構築する経験が積めます。 「フルスタック」なデータ活用スキルの習得： 単なる可視化だけでなく、dbtを用いたデータモデリングから、ビジネスサイドとの指標定義、さらには生成AIを見据えた次世代のデータ基盤構築まで、川上から川下まで一貫して携わることができます。 ステイクホルダーを巻き込む推進力： セールス、マーケ、サクセスなど多様な部門の有識者と議論を重ね、事業の「共通言語（KPI）」を磨き上げることで、組織横断のプロジェクトマネジメント能力が養われます。 変革期のデータ組織での立ち上げ経験： データアナリストとアナリティクスエンジニアが一体化したSteam Aligned Team体制へと移行し、デリバリー力の向上、事業課題に向き合うための基盤構築に向き合っています。先進的なデータプラットフォーム立ち上げ期から参画できます。 ■現状の課題/今後取り組みたいこと 指標のSSoT化の完遂： 例えば、事業のSaaSKPIを司る基盤がSSoT化できても、指標のSSoT化にはセマンティックレイヤー構築推進が必要など、ビジネスサイド/エンジニアサイド双方の意思決定高速化に貢献できるための基盤進化が必要です。 事業実績管理から拡張した用途への利活用進化： 確固たる事業実績の基盤があることで、事業の着地見込みの精度を向上させたり、着地見込み基盤自体を、顧客ビジネス活動の振り返りにダイレクトに用いていくなど、展望を色々描いており、その実現に向けてPDCAを回していきたいです。 生成AIを活用した開発生産性の向上： 正解データがある上での差分検証/コードレビュー観点での生成AI活用はもちろん、新規開発においても生成AIを是とした開発を進めていけるためのガバナンスの効いた高品質なデータモデリングを実現していきます。 ■当該ポジションで働く魅力 「事業を動かす」手応え： 自分が構築したデータモデルが、全社の意思決定を左右する「SaaS KPI」として活用されるプロセスを肌で感じることができます。 国内屈指の複雑なデータ構造に挑める： 1万テーブルを超える膨大なデータと、多様なSaaSビジネスが交差する環境で、難易度の高いモデリングに挑戦できます 。 先進的な技術スタックの活用： BigQuery, dbt Cloudなどの最新ツールに加え、生成AIを実務に組み込む最先端の環境で業務が可能です 。 自律的な組織文化： 「マジ価値」を追求するfreeeの文化のもと、エンジニアリング組織だけでなくビジネスサイドとも密に連携し、職種の壁を超えて本質的な課題解決に向き合えます ■開発環境 データ処理：SQL, Python, 一部 Apache Spark ワークフローエンジン：Digdag, Cloud Workflows Transform: dbt DWH BigQuery コンテナ：Docker, Cloud Run CI/CD：CircleCI, GitHub BI：Redash, Looker コミュニケーション Slack, Github, JIRA Generative AI GPT, Claude, Geminiの各種基盤モデル Claude Code , Codex CLI, Roo CodeなどのAIAgentツール
DATUM STUDIO株式会社
【PM】データ基盤開発プロジェクト／データ利活用の企画、アーキテクチャの設計など開発業務全般／バックエンド
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・システム開発におけるプロジェクトマネジメント経験 ・10人以上のチームマネジメント経験 ・要件定義から開発・テストまでの一連の業務経験 ・システム運用経験
想定年収 900〜1,800万円
募集職種 プロジェクトマネージャー(PM)、データサイエンティスト
最寄り駅 目黒駅（東京都）
仕事内容 ＜業務詳細＞ お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するためのプロジェクトを推進いただける、プロジェクトマネージャを募集します。 プロジェクトマネージャとして、様々な業種のお客様の課題に対して、最適なソリューションを提供するためのデータ基盤開発プロジェクトを牽引していただきます。 具体的には、データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進していただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・クライアントのデータ利活用の提案内容の策定 ・各プロジェクトの計画立案 ・アーキテクチャの検討 ・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの設計、開発、運用 ・データ利活用のためのETL処理の開発と運用 ・Tableau、Looker、PowerBI等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発・運用 ・AIシステムの開発・導入、運用 【仕事の特色】 ＜企業の魅力＞ DATUM STUDIOは「データとテクノロジーで、ビジネスに持続的成長と新しい可能性を提供する」データ分析コンサルティング、ソフトウェア開発企業です。 直近5年間における売上高のCAGR（年平均成長率）は25%で成長してきております。 コンサルティングからデータ基盤の構築やデータ分析、システム開発、開発後の運用までワンストップで提供できる強みから将来的にも売上高の拡大が見込まれています。 ＜会社の特徴＞ ① 最先端のテクノロジーを駆使してデータ業界を牽引するコンサルティング企業 、Snowflakeの導入実績は日本国内においてNo.1クラス ② 自然言語処理のスペシャリストである分析業界の女性トップリーダー真嘉比や全世界で30名日本唯一のDATA HERO OF THE YEARを受賞したデータエンジニア菱沼等、業界のトップランナー在籍、社員の8割がデータの技術者であるプロフェッショナル集団 ③幅広いかつ最新の技術領域の勉強会、サポートが充実 ＜プロジェクト事例＞ ・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 ・製薬メーカー向けDMP構築支援 ・機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ＜技術スタック＞ ・言語：Python、SQL、Scala、Java ・DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift ・データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop ・BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど ・クラウド：AWS、GCP、Azure ・ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue ・AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML ・IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible ＜ポジションの特徴＞ ・データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。 データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。 ・常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。 決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。 チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。 常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、Tableau、Microsoftなどとのパートナーシップを結んでいます。 ・プロジェクトマネージャとしてだけでなく、データエンジニアとしてスキルを磨き、市場価値を高められます。 グループ企業が保有する国内有数規模のビッグデータにふれる機会や、AI・機械学習に携わる機会もあります。 PoCや技術検証などにはじまりビジネス要件を満たした仕組みの開発まで、一気通貫で関わることが可能です。 扱うデータ量とコストのバランスを考え、最良のアーキテクチャを提案するスキルが身につき、データエンジニアとして今後必要とされる人材に成長できます。
株式会社TRAILBLAZER
【データサイエンティスト】決済領域／大規模データ分析／フルリモート可／※ミドル求人
- 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 Python, SQLなどの実務スキル（3年程度） ■ 大規模データ処理経験 数百万レコード以上のデータを扱った経験（PySpark等の分散処理経験があれば尚可） ■ パイプライン構築スキル PoC向けのプログラム作成だけでなく、運用に向けたパイプライン構築・実装まで自走できること ### 求める人物像 ・自律的に行動できる方 ・目的志向で意思決定できる方 ・ステークホルダーと円滑にコミュニケーション、合意形成ができる方 ・不確実な状況でも前向きに推進できる方 ・当事者意識を持ち、チームで成果を出せる方
想定年収 540〜870万円
募集職種 データサイエンティスト
最寄り駅 大阪駅（大阪府）
仕事内容 ### 具体的な業務内容 各プロダクトライン（ICOCA、J-WESTカード、キャッシュレス決済等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。 ■ プロダクトグロース支援 SQL/Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化 ■ 施策効果検証 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行 ■ ダッシュボード構築 Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用 ■ ガバナンス・不正検知 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援 ■ ビジネスサイドとの連携 ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案 【仕事の特色】 ### 募集概要 JR西日本グループが展開する決済プラットフォーム（ICOCA、J-WESTカード、移動生活ナビアプリ「Wesmo!」等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。 数百万規模のトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。 ### 募集背景 現在、決済領域では各プロダクト（ICOCA/カード/Wesmo!等）の連携が加速し、JR西日本の決済事業全体のグロースが期待されています。それに伴い、さらなる分析スコープの拡大とスピードアップのため、実務を自律的に推進できるメンバーを増員し、体制を強化することとなりました。 ### ポジションの魅力 ■ 社会インフラ級のビッグデータ 数百万人の移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます ■ 「決済×生活」の最前線 決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます ■ 意思決定に近い環境 分析して終わりではなく、JR西日本の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます
IT・Webエンジニアの転職に特化
4人に3人がレバテックで市場価値を正しく把握することで、多くの方が年収を上げています。
年収アップの手厚いサポート支援実績10年の登録者データを基に診断※2024年2月~2024年8月の実績 レバテックキャリアにおける内定承諾者のうち､応募時年収よりも転職後年収が高い割合
株式会社TRAILBLAZER
【データ活用推進メンバー】WESTER経済圏を拡大／1200万人以上の顧客データ／フルリモート可／※ミドル求人
- 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：Python、SQLなどの実務スキル（3年程度） ・ビジネス課題を構造化し、分析に落とせる力 ・多様な関係者を巻き込むコミュニケーション力 求める人物像 ・自ら課題を見つけ、動ける方 ・不確実なテーマでも仮説を立てて前に進める方 ・周囲を巻き込み、最後までやり切れる方 ・データだけでなく、WESTER経済圏に関わるサービス・プロダクトへ強い興味を持ち、事業拡大へコミット出来る方
想定年収 540〜870万円
募集職種 データサイエンティスト
最寄り駅 大阪駅（大阪府）
仕事内容 ### 具体的な業務内容 担当ライン（WESTER経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。 ・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案 ・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援 ・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成 ・分析モデル構築 ・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進 【仕事の特色】 ### 募集概要 JR西日本グループの共通ID・ポイント「WESTER」を軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。1,200万人以上の顧客データをもとに、 マーケティング戦略の立案〜実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。 ### 募集背景 現在、WESTER経済圏領域では、アプリの急成長やグループ各社とのシナジー創出が加速しています。JR西日本グループが保有する膨大な1st Party Dataを活かし、データ分析やデータエンジニアリングを通じてWESTER経済圏の関連サービスの拡大を推進するメンバーを採用します。 ### ポジションの魅力 ■ 圧倒的な社会的影響力 数千万規模のユーザー行動を変容させ、西日本エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。 ■ JR西日本グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング： 鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付く日本屈指のマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。
株式会社TRAILBLAZER
【データサイエンティスト】決済領域／大規模データ分析／フルリモート可
- 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 Python, SQLなどの実務スキル（3年程度） ■ 大規模データ処理経験 数百万レコード以上のデータを扱った経験（PySpark等の分散処理経験があれば尚可） ■ パイプライン構築スキル PoC向けのプログラム作成だけでなく、運用に向けたパイプライン構築・実装まで自走できること ### 求める人物像 ・自律的に行動できる方 ・目的志向で意思決定できる方 ・ステークホルダーと円滑にコミュニケーション、合意形成ができる方 ・不確実な状況でも前向きに推進できる方 ・当事者意識を持ち、チームで成果を出せる方
想定年収 540〜870万円
募集職種 データサイエンティスト
最寄り駅 大阪駅（大阪府）
仕事内容 ### 具体的な業務内容 各プロダクトライン（ICOCA、J-WESTカード、キャッシュレス決済等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。 ■ プロダクトグロース支援 SQL/Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化 ■ 施策効果検証 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行 ■ ダッシュボード構築 Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用 ■ ガバナンス・不正検知 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援 ■ ビジネスサイドとの連携 ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案 【仕事の特色】 ### 募集概要 JR西日本グループが展開する決済プラットフォーム（ICOCA、J-WESTカード、移動生活ナビアプリ「Wesmo!」等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。 数百万規模のトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。 ### 募集背景 現在、決済領域では各プロダクト（ICOCA/カード/Wesmo!等）の連携が加速し、JR西日本の決済事業全体のグロースが期待されています。それに伴い、さらなる分析スコープの拡大とスピードアップのため、実務を自律的に推進できるメンバーを増員し、体制を強化することとなりました。 ### ポジションの魅力 ■ 社会インフラ級のビッグデータ 数百万人の移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます ■ 「決済×生活」の最前線 決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます ■ 意思決定に近い環境 分析して終わりではなく、JR西日本の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます
株式会社TRAILBLAZER
【データ活用推進メンバー】WESTER経済圏を拡大／1200万人以上の顧客データ／フルリモート可
- 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：Python、SQLなどの実務スキル（3年程度） ・ビジネス課題を構造化し、分析に落とせる力 ・多様な関係者を巻き込むコミュニケーション力 求める人物像 ・自ら課題を見つけ、動ける方 ・不確実なテーマでも仮説を立てて前に進める方 ・周囲を巻き込み、最後までやり切れる方 ・データだけでなく、WESTER経済圏に関わるサービス・プロダクトへ強い興味を持ち、事業拡大へコミット出来る方
想定年収 540〜870万円
募集職種 データサイエンティスト
最寄り駅 大阪駅（大阪府）
仕事内容 ### 具体的な業務内容 担当ライン（WESTER経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。 ・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案 ・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援 ・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成 ・分析モデル構築 ・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進 【仕事の特色】 ### 募集概要 JR西日本グループの共通ID・ポイント「WESTER」を軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。1,200万人以上の顧客データをもとに、 マーケティング戦略の立案〜実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。 ### 募集背景 現在、WESTER経済圏領域では、アプリの急成長やグループ各社とのシナジー創出が加速しています。JR西日本グループが保有する膨大な1st Party Dataを活かし、データ分析やデータエンジニアリングを通じてWESTER経済圏の関連サービスの拡大を推進するメンバーを採用します。 ### ポジションの魅力 ■ 圧倒的な社会的影響力 数千万規模のユーザー行動を変容させ、西日本エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。 ■ JR西日本グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング： 鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付く日本屈指のマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。
株式会社VRAIN Solution
【インフラエンジニア】AI画像認識データ基盤構築／MLOps／Python／SQL
- 正社員
- 転勤なし
- 上場企業
必須条件 データベース/データ基盤の設計・実装・運用経験（RDB もしくは NoSQL/検索基盤でも可） ETL/パイプライン実装経験（バッチ/ストリームいずれか） セキュリティ/権限/監査/バックアップ等、運用を前提にした設計ができる PythonおよびSQLによるデータ処理経験
想定年収 600〜900万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 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
株式会社ドワンゴ
【ソフトウェアエンジニア】データサイエンス／教育サービス開発／モダンな開発環境／※ミドル求人
- 正社員
- リモート可
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 * コンピューターサイエンスの基礎知識を身に着けている * Webサービスやアーキテクチャの基礎知識を身につけている * 統計の基礎知識を身につけている * データ解析およびサービス適用の実務経験がある * 標準的なプログラミングスキルを持っている（プログラミング言語を用いて実務に必要な分析を実行できる。GUIでの経験は含めない） * 論理的思考力の基礎を身に付けている方 * 困難な課題に対し現実的な課題の再定義をしたりその解決方法を見いだしたりできる方 * 様々なステークホルダを巻き込んで議論を推進していける方 * ものごとを多角的な視点から考えることができる方 * ユーザーにより良い学習体験を届けることを中心に考えられる方
想定年収 590万円〜
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■職務内容 様々な授業を受けることができるWeb上の学習サービス「ZEN Study」や教職員向けのコーチング支援Webサービス、また関連する教育サービスの企画開発を担当していただきます。 ＜業務内容＞ 学習サービス「ZEN Study」やコーチ向けの「ZEN Compass」、または関連する教育サービスのデータ解析・技術検証、検証結果の実サービスへの適用に関わる設計・実装を主業務とし、必要に応じて企画者や教材開発者とのコミュニケーションを行なっていただきます。 主業務の一例： ・新企画の技術検証・機能開発に向けた設計・実装 ₋新企画構築に向けてさまざまな理論や手法を適用できるかを検証・プロトタイピング ₋例：学力測定や行動理解のためのデータ分析、アダプティブラーニングやレコメンドなどのデータ活用型アプリケーションの実現など ₋仮説検証後の課題抽出・企画への提案 ・データ解析基盤の構築・運用・改善 ₋他チームと協力しながらZEN Studyのデータを収集する部分の 検証・設計・構築 ₋実際に企画検証としてデータ解析を行い不足データの提案・設計・構築 ・データ駆動アプリケーションを支えるパイプラインの改善・保守・運用 ₋データ解析基盤等を活用したデータ駆動アプリケーションの保守・運用 ₋オペレーション改善のための機能提案や実装 ・企画開発と企画開発チームのための種々の業務 ₋カジュアル面談や選考への参加などの採用活動 ₋技術や教育領域のサーベイやトレンド調査 【仕事の特色】 ＜開発環境＞ 技術検証や解析によって変わりますが、代表的なものを記載します。 *□ 使用言語/ライブラリ* ・Python ・SQL ・terraform （必要に応じて利用がある言語） ・Ruby/Ruby on Rails ・JavaScript ・R *□ Public Cloud* ・Google Cloud BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage… ・AWS S3, RDS, Lambda… *□ 使用ツール* ・Figma ・GitHub ・Google Meet, Zoom ・Slack, Google Workspace, JIRA, Confluence ・Google Analytics ・claude code / gemini / github copilot ■やりがい ・多くのユーザが使ってくれるサービスを自ら企画・開発することができ、反応をダイレクトに感じることができます。 ・企画から開発～運用まで含めて、すべての面でエンジニアが関わります。 ・スキル次第でやりたいことに挑戦できる、裁量が大きい環境です。 ・経営者を含めて技術用語が通じます。技術的な要因を無視した指示が下ることはありません。 一方で、技術的に甘い部分がある場合は経営陣からも指摘があります。 ■職場環境 ・組織や役職に縛られず、フラットに議論ができる風土があります。 ・エンジニア同士の交流も活発です。カフェテリアは仕事の合間のリフレッシュや雑談の場として活用されており、セミナールームはハッカソンや勉強会の場として活用されています。 ・産前・産後休暇や育児時間制度が整っており、女性社員が結婚した場合でもほとんどの方が継続して就業しています。出産後でも職場復帰するケースが増えています。 ・同好会が盛んに活動しています。公認の同好会には予算範囲内で補助金を支給しています。同好会はボルダリング、野球、フットサル、ボードゲームなど多数あります。
株式会社サーバーワークス
【データ基盤構築エンジニア】データ統合の自動／AI活用の未来を支える／フルリモート可
- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 上場企業
- 交通費補助
必須条件 ・プログラム開発経験（Python または TypeScript） 3年以上 ・AWS / Google Cloud/ Azure のいずれかを利用した開発経験 ・SQL を用いたデータの抽出・加工に関する基礎知識 ※データエンジニア未経験の方でも、サーバーレス開発やバックエンド開発の経験があり、データ基盤領域に挑戦したい意欲のある方は歓迎します。
想定年収 600〜850万円
募集職種 データサイエンティスト
仕事内容 ■仕事概要 ・データ活用におけるお客様の様々な問題に対して、クラウドサービスを組み合わせたソリューションを提案 ・AWS および Databricks を用いたモダンなデータレイクハウスの構築・運用 ・Python / TypeScript を用いたデータパイプライン（ ETL / ELT ）の実装 ・AI分析・可視化を加速させるためのデータマネジメント環境の整備 ■具体的な業務内容 私たちの仕事は、AWS や Databricks などのクラウドネイティブな技術を駆使して、お客様の「データ活用基盤」を構築・運用することです。 現在、多くの企業で「データが各所に散らばり、AI活用や迅速な意思決定が妨げられている」という課題に直面しています。それらを解決するために、以下の原則に基づいた基盤づくりを行います。 ①データ統合の自動化： 手作業を排し、スケーラブルなパイプラインを構築する ②Databricks による統一環境： 構造化・非構造化データを一元管理し、処理を高速化する ③AIフレンドリーな設計：分析者が即座にAI学習や可視化（BI）に取り組める環境を作る ④IaC（Infrastructure as Code）の徹底：AWS CDK / Terraform 等を活用し、基盤そのものをコードで管理する ⑤セキュリティとガバナン：多層防御とデータガバナンスを両立させる これまでの「サーバー管理」や「単なるDB構築」に費やしていたリソースを、**「いかにデータを価値ある形に変えるか」**という本質的な課題に集中させます。 ビジネスの変化に即応し、最新のAI/機械学習ニーズに応えられるデータアーキテクチャを設計・実装・運用します。 【仕事の特色】 ■この仕事でできること 『データ基盤』を単なる貯蔵庫ではなく、『ビジネスの羅針盤』へと昇華させる開発を経験できます！ AWS のマネージドサービスと Databricks を組み合わせ、データの収集から加工、そして AI による予測や可視化までを一気通貫で手がけることで、データ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。 ■キャリアパスの例 ・データアーキテクト：複雑なデータ構造を整理し、全社的な基盤を構想する専門家 ・AI/MLOps エンジニア： データ基盤と機械学習モデルの運用を統合するスペシャリスト ・データマネジメントリーダー： チームを牽引し、データガバナンスや戦略を策定するリーダー 会社から決められたルートは無く、ご自身のやりたい方向性を尊重します。サーバーレス開発からデータエンジニアへ、あるいはその逆など、社内でのスキルトランスファーも歓迎しています。 ■技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。
IT・Webエンジニアの転職に特化
4人に3人がレバテックで市場価値を正しく把握することで、多くの方が年収を上げています。
年収アップの手厚いサポート支援実績10年の登録者データを基に診断※2024年2月~2024年8月の実績 レバテックキャリアにおける内定承諾者のうち､応募時年収よりも転職後年収が高い割合
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