データサイエンティスト AWSの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア(5ページ目)
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データサイエンティスト AWSの求人・転職情報一覧
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必須条件 ・情報系の博士号取得/取得見込み、または、それと同等の実績や経験 ・AI・機械学習に関する基礎的な知識を持っている ・ビジネス課題に向き合い、その課題解決のアプローチを見出すことが好きな方 ・社会課題を技術によって解決したいと思っている方 ・他の研究員や開発メンバーとコミュニケーションを取りながら、より良い実現方法を模索できる方
想定年収 800～1,500万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 主に、AIを活用しビジネス価値につなげる開発研究を担当していただきます。 当社で発生している課題や、新しい企画や機能などで、AI\/機械学習を活用することで解決可能な箇所を特定し、解決方法の提案、その実現に向けての研究を行っていただきます。 主な業務は下記の通りです。 ・研究テーマの検討 ・研究計画の策定 ・研究活動 ・論文執筆・学会発表 ・特許取得 ▼テーマ例 ・個々人の情報を反映したPersonal AIの実現に向けた研究 ・特定ドメイン知識に特化した開発支援AIの研究 ※実際の研究テーマに関しては、入社後相談して決めていきます 【仕事の特色】 ■キャリアパス 研究者としての道を究めていただくことももちろん可能ですし、自身の研究した成果をビジネスへ組み込むところまで行っていただくことも可能です。 新たなイノベーションの牽引者となり、未来のテクノロジーに挑戦していく方を募集しております。 ■組織について ◎テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ・SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ・AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、当社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ・データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。 ■開発環境 ・開発言語：Python, TypeScript ・開発マシン：MacBook Pro ・LLM: ChatGPT, Gemini, Claude ・クラウド: AWS, GoogleCloud, さくらインターネット その他、研究内容に応じて必要なリソースを用意します。
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- 正社員
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必須条件 以下から3つ以上該当するスキルや経験があること - SQLを用いて、ビジネス要件に即した再利用可能なデータマートを開発した経験 - 自社のドメインやリソースに最適なデータモデリングを実施した経験 - Single Source of Truthを意識したデータの民主化に取り組んだ経験 - データアナリストやビジネス部門のデータ利用者と連携して働いた経験 - dbt Cloudの利用経験 - データカタログの運用経験 - BIツールの運用経験 -自分の手でデータ活用環境をデザインし、組織全体でのデータ利用の効率化と品質向上を推進できる方。 -物事の共通点を見出し、複雑なデータや業務フローをシンプルかつ効率的に設計できる抽象化のスキルを持つ方。 -新しい技術や他社の事例を積極的に学び、常に最新の知識を取り入れ、自己成長を続ける姿勢を持っている方。 -課題に対して前向きに取り組み、実現可能な解決策を見出す力を持つ方。 -データ利用者のニーズに応えつつ、データガバナンスを守り、適切なデータ管理と活用を実現できる方。 -データを一元化し、組織全体で効率的な意思決定を行える環境を構築し、影響力を最大化することに価値を感じる方。 -誤ったデータ活用や情報漏洩を防ぎ、適切なデータ管理に強い責任感を持ち、エンジニアリングとビジネスの両面で広い視野を持つ方。
想定年収 760～960万円
募集職種 最寄り駅 五反田駅 (東京都)
会社概要 ・データモデリングのルールに基づいたデータマートの設計 ・セマンティックレイヤーを活用したデータモデリングの実現 ・Google Cloudやdbtを用いたテーブル設計および運用 ・データ品質を考慮した品質テストの設計と実施 ・メタデータ整備を通じたデータの民主化の推進 ・データプロダクトを支える最適なデータプラットフォームのグランドデザインの設計 【仕事の特色】 ＜ポジションについて＞ Communeでは、二人目のアナリティクスエンジニアを募集しています。当社はマルチプロダクト展開やUS事業も進めており、事業横断的なデータプラットフォームを開発するチャンスがあります。現在、生成AI機能、データアナリティクス機能、MLレコメンド、データ連携機能など、データを中心としたプロダクト開発に積極的に投資をしており、データチームも急拡大しています。CPOを務めるデータサイエンティスト出身のリーダーや、経験豊富なシニアデータエンジニア、データプロダクト開発の経験を持つメンバーなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まる活気ある環境で、データの民主化を本格的に推進するために、データモデリングのスペシャリストを求めています。 ＜技術スタック＞ ・Google Cloud(Big Query etc)/ dbt cloud / trocco / redash / Looker Studio / Colab Pro ＜使用ツール＞ ・ソースコード管理: GitHub ・プロジェクト管理: JIRA ・ドキュメント: Notion ・チャット: Slack ＜現在の課題&期待していること＞ ■抱えている課題 ・データの民主化の推進 ・ビジネス要件の抽象化 ・認知負荷の少ないデータモデリング ■期待していること ・データの民主化の実現 組織全体のデータ活用を促進し、誰もが必要なデータに簡単にアクセスできる環境の構築や、データモデリングを通じて分析業務を効率化し、データの利活用を積極的に推進していただくことを期待しています。 ・データモデリングの標準化と品質向上 データモデリングのアーキテクチャを統一し、データの品質を保ちながら、効率的で認知負荷の少ないデータ設計を行い、データ基盤を強化していただくことを期待しています。 ・部門間の連携と調整の支援 各部門のビジネス要件をデータとして抽象化し、部門横断的にデータを活用できる仕組みの整備を期待しています。また、ビジネス部門と技術部門の橋渡し役として、円滑なコミュニケーションとプロジェクト推進も期待しています。 ＜一緒に働くメンバーの特徴＞ ・データチームには、困難な課題にも協力し合えるメンバーが揃っており、スタートアップ特有の整備不足な状況にも柔軟に対応できる体制が整っています。経験豊富なメンバーと共に、理想的なデータ活用環境を自ら構築することが可能です。 ・不確実な未来に対して科学的アプローチで挑戦し、データの力を活用して未知の課題に取り組むことを楽しむチームです。メンバーはお互いをリスペクトし、意見を尊重する姿勢を大切にしています。データに関する学習や自己成長に対しても意欲的で、自然に知識を深めながら共に成長していける環境です。 ＜このポジションの魅力＞ ■マルチプロダクト＆複数地域に跨るモダンなデータプラットフォームの構築 ・コミューンは、アナリティクスエンジニアが経験を積むのに理想的な環境があります。2023年から組織が急拡大をしており、数多くの新しい取り組みを実行中です。経験豊富なデータ人材が集まり、スタートアップ特有の「整備不足」という課題にも対応しながら、最適なデータプラットフォームを構築するタイミングです。 ■Single Source of Truth（信頼できる唯一の情報源）のデータパイプライン構築 ・社内データの流通全体を視野に入れ、データエンジニアが手を入れにくい上流のデータ生成や各部門のレポーティングまで含めた体制とルールを整備することが課題です。データの品質を担保し、全社的なデータパイプラインを構築することで、組織全体の意思決定がスムーズに行える環境を目指しています。 ■データを活用した価値創出のための「データプロダクト開発」 ・コミューンでは、データやAI技術に積極的に投資し、データプラットフォームを通じて、プロダクト体験や事業全体における価値創出を目指しています。データを基盤にした機能を開発し、プロダクトの重要なポイントをデータの力で解決する「データプロダクト」の機能を展開していきます。データプラットフォームの成長戦略を描きながら、プロダクトにおける価値創出を支える取り組みに挑戦できます。 ■データドリブンなプロダクトの生命線となるデータ活用基盤の構築 ・データはコミュニティの声を可視化し、プロダクトの価値を高める「生命線」です。分析が迅速かつ正確に行えるデータ基盤を構築し、組織全体の意思決定プロセスを最適化します。データモデリングを通じて、組織全体でデータをスムーズに活用できる環境を整備し、データを基盤としたプロダクト体験を提供するための強固な基盤を築きます。これにより、組織の成長を支え、データドリブンなアプローチでプロダクトの価値創出を推進します。 ＜データチームの取り組み＞ ・Commune's ML/DS Casual Tech Talk https://commmune.notion.site/Commune-s-ML-DS-Casual-Tech-Talk-33699b7766a74f11afe89badfed165a2 初めてコミューンという会社を知ったみなさまへ コミューンにご興味をお持ちいただいた方、またカジュアル面談前にコミューンについて知りたいとお考えのみなさまに向けて、会社やプロダクトに関する公開情報を一つのページにまとめました。下記ページをご覧いただければ、会社情報やプロダクト情報に加え、プロダクト作りを牽引する3名のCxOについても深くご理解いただけます。情報量は多めですが、コミューンをより知るきっかけとしてお役立ていただければ幸いです。ぜひご覧ください！ https://commmune.notion.site/157d641ad08280cca37ddea6f1ee3576
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必須条件 ■業務経験・スキル ・システム開発の設計～開発までの一連のご経験 ・データベースに関する知見やSQLのご経験 ・クラウド（AWS、GCP、Azure）上での開発経験 ■いずれかの専門知識 ・数億を超えるような大規模なレコードのデータセットを扱った経験 ・MDM（マスターデータマネジメント）導入・運用の経験 ・GoogleAnalytics、GoogleTagManagerの使用経験 ・データに関する緒法令に関する知識 ・BIでのKPIの設計・構築・運用のご経験 ・不確定要素の多い、流動的な状況のなかでも臨機応変に対応できる方 ・コミュニケーション能力をお持ちの方
想定年収 730～1,200万円
募集職種 最寄り駅 芝公園駅 (東京都)
会社概要 Analytics＆Innovation推進部内の分析基盤領域でご活躍いただけるメンバーを募集しています。 ＜具体的な業務内容＞ ・データ資産を生かした既存／新規サービス、機能の開発、企画、運用 ・アクセスログ収集やクローラーの開発運用などのデータ収集基盤の開発、運用 ・DeepLearningなどAI／機械学習を利用したサービス開発、運用 ・BI、DWH、RPA、分散処理、分析ツール、リアルタイムなどのデータ関連システムの企画、構築、運用、マネジメント ・エス・エム・エスグループのデータ分析業務を支えるAWS上での分析プラットフォームの企画、構築、運用 ・データ活用ソリューションのフレーム作り、運用 ・新製品の機能評価、選定 ・サービスリニューアルに伴うデータ処理の移管、再構築 【仕事の特色】 【募集背景】 2018/4にAnalytics＆Innovation推進部が組織され、人員が急拡大しているものの、クラウド環境を理解した開発者が手薄となっており、マネジメント業務を視野に入れた開発者を募集しております。 【事業概要】 本ポジションのミッションは、数理技術や先端技術を用いたイノベーションによる超高齢社会への貢献です。 「IT・数理統計・先端技術をはじめとした知見・専門性を駆使してビジネスオーナーとして価値創造を行う人」を人材として掲げています。 エス・エム・エスでは、介護、ヘルスケア領域で事業者向け・従事者向け・エンドユーザ向けに数十に及ぶ事業が運営されています。 Analytics＆Innovation推進部は会社横断組織であり、バックオフィスも含め、全事業部を対象にデータ活用・イノベーション推進を担当します。 国内のみならず海外関連会社とのやりとりも発生しています。 事業課題と志向・専門性をもとに担当領域・テーマを決めさせていただきます。 【配属部署/配属部署の組織体制】 Analytics＆Innovation推進部へ所属をしていただく予定です。 通常、分析組織はシステム部門もしくは事業部の下に属することが多いですが、社長直下の部門に属しており、事業横断かつ、新規事業の創出に関与することを役割として担っています。 部門は3つのグループで構成されています。 ビジネス・トランスレーショングループ：データ活用を行います。一般にデータサイエンティストというと、機械学習や深層学習などの手法を駆使するエンジニアを指すことが多いですが、エス・エム・エスでは、ビジネス接続を重視しており、ビジネス・トランスレーターという名称を用いています。 分析基盤グループ：データ資産を活用した新既存サービスの開発や、分析環境の構築・運用を担っています 研究開発グループ：対外発表や、社外、大学との共同研究等を行う役割を担っています。 2020/10時点で社員：10名、外部パートナー：15名、学生：5名となっています。 経営工学、エンジニア、心理学、看護学、保健学、情報系と専門分野はさまざまです。 社員の男女比は5:5で分析組織としては女性が多い職場です。 完全リモート勤務体制で、12:00～16:00がコアタイムのフレックスタイム制となっています。部門の平均月残業時間は10hを下回っています。 事前申請をしたうえで認められた場合副業可能であり、大学講師等を行っている社員も存在します。
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必須条件 以下いずれかの経験必須 ・機械学習を用いた製品開発 ・データサイエンスを用いた分析 ・自然言語処理を用いた製品開発 ・画像認識を用いた製品開発
想定年収 714～1,505万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 ■業務詳細 専門分野に応じて、以下のいずれかを担当します。 1）機械学習・データ分析（データサイエンス・データ解析） データ化オペレーションにおける業務フローの最適化やシミュレーション技術の開発 データの名寄せに関する技術開発 2）自然言語処理 インボイス管理サービス「Bill One」、契約データベース「Contract One」 におけるテキストからの情報抽出技術の開発 大規模言語モデルのプロダクト応用のための技術開発 3）画像認識 機械学習とOCRを活用した、名刺・請求書・契約書のデータ化技術の研究開発 4）新規事業向け技術開発 上記の1)～3)を組み合わせた、新たな事業の核となる技術の研究開発 5.グループ企業への技術支援 上記の1)～3)を組み合わせた、ログミー株式会社、クリエイティブサーベイ株式会社、株式会社言語理解研究所などのSansanグループ企業への技術支援 【仕事の特色】 ■本ポジションの魅力 ▼プロダクション投入と大きな自己裁量 自社サービスへの実装を目的とした研究開発組織のため、開発した技術は製品として形にし、その後の運用改善も行えます。 自社サービスと距離が近いので、実装した後はすぐにデータとしてフィードバックを得ることが可能。 自身の裁量で改良していくことができます。 また、学習データの作成を入力オペレーターに依頼できたり、R&Dアーキテクトにアドバイスをもらったりと、技術開発から実装までのサポートも充実しています。これまで7割以上の研究開発案件が製品に組み込まれています。 ▼研究対象は、唯一無二の出会いのデータベース 独自の名刺データ化システムによって、正確にデータ化された出会いのデータ。 日本のビジネスシーンにおける人と人のつながりの情報に特化したデータベースは他に類を見ません。セキュアな体制の下、この未知の領域のデータを用いて、自社サービスのユーザー、ひいては社会への貢献を意識した研究開発を行えます。 全事業を横断的に支援する研究組織のため、幅広い裁量をもって仕事を進められ、個人の強みを最大限に活かすことができます。 ▼多様なバックグラウンドや専門領域を持つメンバーがいる環境 自然言語処理、画像処理、データ解析、社会学的分析など多様な研究者が在籍。 また、「Kaggle」において、全世界で100名程度しか存在しないGrandmasterの称号を保持するメンバーも在籍しており、世界トップレベルのデータサイエンティストと切磋琢磨できる環境があります。 ■開発環境 クラウド：AWS、GCP（Google Cloud Platform） ソースコード管理：GitHub PC：Windows PC、Macbookから選択。GPU内蔵PCも選択可。AWSやGCPのインスタンスも使用できます。 使用するライブラリやフレームワーク：テーマに合わせて自由に選択できます。 サービス本番環境への実装：Dockerコンテナ技術やAWS（Batch、Lambda、SageMakerなど）、GCP（AppEngine、Kubernetesなど）など、各サービスの活用によって低負荷で実装できる環境を整えています。
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必須条件 ・大卒以上 ・リーダーシップ及びチーム・プロジェクトを牽引することができるコミュニケーション能力 ・システム開発プロジェクトにおける開発管理経験 ・抽象的な事象に対し、自ずから考え抜き、対応について整理し、実行を牽引できる方
想定年収 700～900万円
募集職種 最寄り駅 虎ノ門駅 (東京都)
会社概要 ビッグデータ・AI、最新のクラウドアーキテクチャを用いて、クライアントのビジネスゴール達成に向けた課題解決案の策定と実行支援まで行って頂きます。 【主な仕事内容】 ・データを活用した新規デジタル施策の策定 ・クイックウィン施策やPoC実施、効果検証の実施、支援 ・中長期的なデータ活用に向けたオペレーションやマネジメントスキームの策定 ・AI導入に必要となるデータの調査や解析 ・AsIsシステム調査とToBeアーキテクチャーの策定 ・AI導入後のオペレーションフロー作成 ・データ分析や基盤構築プロジェクトのPMO 【仕事の特色】 DATUM STUDIOは、データと先端テクノロジーで経営課題を解決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。コンサルタントとエンジニア、サイエンティストがお客様と伴走し、業界知識とAIなどの先端テクノロジーを駆使しビジネスとテクノロジーを繋げることで、お客様の事業成長と経営課題の解決をサポートしています。 ＜プロジェクト事例＞ * 製造業界向けAIモデル導入アドバイザリー * メタバース事業の立ち上げ支援 * 小売業界向けデータ基盤構築支援 * KPI策定支援及びダッシュボード要件定義 ＜オフィス環境＞ * 自由な社風で私服勤務も可能です。 * オフィスとリモートワークを使い分けながら、生産性が高まる方法を各自で選択できる「Hybrid Working Style」を推進しています。 * 外資コンサルファームや大手SIer出身メンバーが在籍する10名以下の少数精鋭のコンサルティングチームです。20代後半〜40歳前後のメンバーで構成されています。" ＜ポジションの特徴＞ * データサイエンティストやデータエンジニアと共同しながら、クライアントの課題解決をするマネジメント力が求められます * 各バリューチェーンの最適化から経営視点でのデータの取り扱いを考え、企業のデータを使ったトランスフォーメーションに幅広く携わることが可能です * 各インダストリーのビジネスと最新テクノロジーの知見を深めていくことが可能です * チームの多様性を活かし付加価値を提供していくことが求められます。 ＜参考記事＞ ・最先端のデータサイエンスやエンジニアリングの技術を武器に、クライアントの変革を“実現”するプロフェッショナル集団 https://liiga.me/columns/1252 ・DATUM STUDIOテクノロジーブログ https://datumstudio.jp/blog/ ・コンサルティング本部社員インタビュー https://datumstudio.jp/explorejobs/interview03/
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- 正社員
- リモート可
- 上場企業
- ベンチャー企業
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 下記いずれかにおける3年以上の職務経験 ・SQL・Python等を用いたデータ処理・可視化・分析スキル ・ビジネス側要求を整理し、分析に落とし込むスキル・経験 ・他社や社内の意思決定者への分析結果のレポーティング経験 【求める語学力】 ・英語スキル：ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC 700点以上） ※TOEIC以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください 例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定FCEなど ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC 700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で当社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）
想定年収 650～1,001万円
募集職種 最寄り駅 田町駅 (東京都)
会社概要 ■主な業務内容 新規サービスを中心としたプロダクトのアナリティクスエンジニアとして、toB向けセールスチームと協力して、データ分析の分析設計や企画・実行しながら事業成長を推進していただくのがミッションとなります。 データを活用したクライアント向けレポートの分析設計・作成・報告 マネーフォワード MEのデータを活用した新データビジネス・サービスの企画・実行 データ集計案件のマネジメント、分析コードレビュー データサイエンティストと連携して、新たな広告セグメント・手法の開発 データ分析に必要な要件定義とデータマートの設計 【仕事の特色】 ■マネーフォワードホームについて マネーフォワードと三井住友カード株式会社は、個人向け事業における、合弁会社の設立を含む資本業務提携に関する最終契約締結を締結しました。 マネーフォワードの持つ個人のお客さまのお金に関わる各種サービスと、三井住友カードが提供するデジタルをベースとした最先端のキャッシュレスサービスや、SMBCグループが提供する個人のお客さま向け総合金融サービス『Olive』の価値を融合・最大化し、より多くのお客さまのお金にまつわる課題解決を目指していきます。 マネーフォワードホーム株式会社 ※当ポジションは株式会社マネーフォワードで雇用、マネーフォワードホーム株式会社へ在籍出向となります。 評価制度や福利厚生はマネーフォワードに準じます。 ■ポジションの魅力 多様なデータ分析・活用のチャンス MoneyForward MEは家計簿のデータが豊富に揃っています。その範囲は銀行、証券会社の金融データから小売の購買データまで、幅広くカバーしています。データ分析によるインサイトを多岐にわたる業界・分野で生み出す機会があります。 対象とする連携サービス例 業務の幅 豊富な家計簿データで、アンケート調査ではできないような多様な提案を企画することができます。また三井住友カード株式会社との業務提携により、さらに企画の幅が広がることが見込まれています。 家計簿データを活用したtoB事業を直近大きく拡大させており、事業拡大に合わせてどのようなデータ組織にしていくのか？というところから一緒に考えていただきながらチームの成長やサービスの成長を支えていただきます。 新たなソリューションの創出 分析を通じて新たな知見や視点を得ることで、ユーザーやクライアントにとってより有益なサービスを提供するためのソリューションを創出することが可能です。 成長機会 当室ではAIを始め常に新しい知識を吸収し、専門性を高めることで、さらなる成長を続けることができます。 DataForward室以外にもデータを取り扱うチームがいくつかあるため、DataForward室を超えて情報共有やそこからの学びを得ることが可能です。 ■こんな方に仲間になってほしい チームワークを大切にし、向上心をもって仕事に励んでいただける方 業務上の課題を主体的に解決できる方 技術的な向上心が強く、業務の中でも技術的チャレンジをしていきたい方 ■技術スタック インフラ：GCP,AWS データ分析:BigQuery, Looker, Databricks, Airflow 言語：SQL, Python ■使用ツール（エンジニア） リポジトリ管理：GitHub コミュニケーション：Slack, Zoom, Kibela, Google Sheets, Google Slides, Google Docs, miro プロジェクト管理：Jira ■環境 マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。 ・支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OCへのリプレイスも可能 ・開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。 ・マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。 ・リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。 ・カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。
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- 正社員
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- ベンチャー企業
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必須条件 ・チーム開発経験 ・SQLの基本的な知識および実装経験 ・データウェアハウス(DWH)に関する理解・知識 ・データ処理のパフォーマンス向上に関する知識・経験 ・データ処理システムの構築・運用経験 ・データベース設計に関する知識・経験 ・当社の理念やビジョンに共感していただける方 ・当事者意識を持ち自ら提案し新しい仕事を作っていける方 ・最先端テクノロジーの開拓にモチベーションが高い方 ・チームメンバーと積極的にコミュニケーションが取れる方 ・サポーティブに働ける方 ・問題を発見し、それに対して提案ができる方 ・事業や会社、チームの変化に柔軟に対応していける方
想定年収 600～1,100万円
募集職種 最寄り駅 内幸町駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、Chatworkが保持しているデータ活用テクノロジーの開発を担当していただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。 ・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。 ・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 「Chatwork」は、2024年で13周年を迎えました。現在多くの中小・非IT企業様にご利用いただいており、中小企業のオンラインコミュニケーションのスタンダードサービスを目指して日々改善を重ねています。 テレワーク急増に伴い普及が加速する中、数年の間に業務でのコミュニケーション手段がビジネスメールからビジネスチャットへと不可逆に変化していくことが予想されています。 そんな変革の時代に、ユーザーの皆さまの「働くをもっと楽しく、創造的に」を実現するため、わたしたちとともに「Chatwork」のデータ利活用を進められるデータエンジニアを募集しています。 ＜配属予定チーム＞ ■ミッション Chatworkは国内におけるさらなるシェア拡大を目的として、プロダクトを通して顧客獲得を行うProduct-Led Growthモデルへの転換を進めています。 Product-Led Growthの促進のため、サービス内におけるデータやユーザアクティビティデータをまとめ、効果検証や各種データの分析を行うための新しい基盤づくりを必要としています。 新データ分析基盤では、データアナリストなどが行うBIなどの直接的な分析だけではなく、A/Bテストなどの施策検証やデータサイエンティストをチーム内に含めた分析を想定しております。 また今後、Chatworkはビジネスプラットフォームとしてビジネス版スーパーアプリ化を計画しております。 その中で新規事業の立ち上げを複数予定しており、その際にはChatworkのデータ分析基盤を利用してサービス予測などの事業計画への判断材料とする予定です。 株式会社kubell（Chatwork株式会社）2023年12月期決算説明（https://finance.logmi.jp/articles/379069） 現在、新しいデータ分析基盤の開発を積極的に行なっています。 Snowflake、dbt、Terraform等を活用して最先端のデータ分析基盤を構築し、Chatwork内にある大量の活用されていないデータを最先端テクノロジーの力で活用できる形にすることを目指しています。 ＜企業の魅力＞ 当社は、クラウド型ビジネスチャットツールを主力事業として展開しているベンチャー企業です。 現在は中小企業をはじめ大企業・教育機関・官公庁と幅広く、30万社以上の企業様にご利用いただいています。 「働くをもっと楽しく、創造的に」のコーポレートミッションのもと、誰もが当たり前と思っていたコミュニケーションを見直すことで、各組織の生産性向上やコミュニケーション活性化に貢献しております。 IT業界において、これまで国産のビジネスツールが世界のプラットフォームになった事例はありませんが、国産初の世界的ビジネスプラットフォームを目指してチャレンジしております。 ※日本国内では大手企業との業務提携により新しいサービスも展開しております。 ＜開発環境＞ ・dbt, Snowflake, github, IDE(VScode…etc), コンテナ開発ツール(DockerDesktop…etc) ＜参考URL＞ プロダクトへの貢献を目指す、Chatworkの次世代データ分析基盤 https://creators-note.chatwork.com/entry/2022/09/15/090509
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必須条件 ・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験2年以上 ・ITインフラの構築運用経験をお持ちで、データサイエンス、AI、機械学習に関する学習をされている方
想定年収 600～900万円
募集職種 最寄り駅 神田駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 当求人は、統合データ分析プラットフォームを活用した下記サービスを提供している「Lakehouse部」の求人です。 生成AIを活用した事業やデータ&AIの民主化を目指すためAIプラットフォーム開発を得意領域としており、コンサルタント、プロジェクトマネージャーやデータエンジニア、データサイエンティストのご経験を活かしてエンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ・AIと連携したデータ分析 ・データサイエンス 、機械学習に関する内製化支援 ・上記に関連するクラウド基盤環境の提供やインフラSI業務 ＜具体的な仕事内容＞ 主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ・分析基盤の構築（AWS、Azure、Databricks環境等） ・既存分析基盤から新環境へのマイグレーション（OracleからLakehouseプラットフォーム等） ＜業務の進め方の例＞ ■案件開始～2週間 ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 ■1か月～2か月目 ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 ※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備 ■2か月～3か月目 ・ダッシュボードの試作 ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。 当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。 ＜ポジションの魅力＞ ■キャリアパス 案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。 ・Databricks社の研修ドキュメントの提供しています。 ・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施しています。 ・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。 ・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。 ＜チーム体制＞ ・PM2名 ・データエンジニア3名 ・インフラエンジニア1名 ＜開発環境＞ ・言語：Python,SQL,Q言語 ・インフラ：Microsoft Azure,AWS ・データプラットフォーム：Databricks ・可視化ツール：Tableau,PowerBI ・ソースコード管理:GitHub
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必須条件 ・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験 ・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験
想定年収 600～900万円
募集職種 最寄り駅 神田駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 生成AIを活用した事業やデータ&AIの民主化を目指すためAIプラットフォーム開発を得意領域としており、コンサルタント、プロジェクトマネージャーやデータエンジニア、データサイエンティストのご経験を活かしてエンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 ・AIと連携したデータ分析 ・データサイエンス、機械学習に関する内製化支援 ・上記に関連するクラウド基盤環境の提供やインフラSI業務 ＜具体的な仕事内容＞ 主にDatabricksを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ・既存環境からAzure Databricksへのマイグレーション（マイグレーションプロセスの最適化やデータ分析・レポート作成の提案） ・既存システムからDatabricks Notebookへの移行検証と移行対応 ・MLflowを用いた分析モデル改善の提案 お客様製品に関するAI分析/開発モデルの構築（データ分析・前処理、モデル構築、精度検証等） ＜業務の進め方の例＞ ■案件開始～2週間 ・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS） ・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング ・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換 ■1か月～2か月目 ・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等） ・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備 ※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備 ■2か月～3か月目 ・ダッシュボードの試作 ・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明 【仕事の特色】 ＜配属予定部署＞ 当求人は、統合データ分析プラットフォームを活用した下記サービスを提供している「Lakehouse部」の求人です。 ＜募集背景＞ データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。 当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。 ＜ポジションの魅力＞ ■キャリアパス エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々 ＜チーム体制＞ ・PM2名 ・データエンジニア3名 ・インフラエンジニア1名 ＜開発環境＞ ・言語：Python,SQL,Q言語 ・インフラ：Microsoft Azure,AWS ・データプラットフォーム：Databricks ・可視化ツール：Tableau,PowerBI ・ソースコード管理:GitHub
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 【データアナリスト】 ・統計学および機械学習の基礎知識 ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・データ加工、データ抽出作業の経験（SQL、Python等） 【データアーキテクト】 ・BIツールを用いたデータ可視化、ダッシュボード開発の経験 ・ビジネスにおけるデータの活用推進を行った経験 ・データ加工、データ抽出作業の経験（SQL、Python等） 【求める人物像】 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方 ・問題発見から課題解決まで幅広く携わることができる方 ・目的指向性の強い方 ・データ整備や前処理の効率化にこだわりがある方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・成長企業で事業データの基盤作りの実績を積みたい方
想定年収 600～1,000万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 ｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ・データアナリスト：データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ 事業課題に即したデータ分析の設計 ‐ データの抽出・可視化・分析 ‐ 分析結果の報告及び施策提案 ‐ その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データアーキテクト：データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ KPI設計及びデータの定義 ‐ DWHの構築及び改善 (BigQuery、TreasureData) ‐ データ活用を促進するための社内教育 ‐ その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ‐ BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet) ・データアナリスト/データアーキテクト共通 - 事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション - 要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 - 事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 【仕事の特色】 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ◎使用技術 ・言語：Python、R、SQL ・データ基盤：BigQuery ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet ・環境：Linux ・クラウド：GCP（Dataform、Dataplex）、AWS ・バージョン管理：Git、Github ◎当ポジションの魅力 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。 ・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です。 ・セールスやマーケティングの現場から事業全体まで、様々な意思決定に携わりながら、事業がどのように運営されているのかを理解することができます。 ・社内の他職種とコミュニケーションをとりながら業務を進めていくため、事業に関する意思決定者とコミュニケーションする機会が多くあります。 ・データ分析チームが拡大途上の状況なので、分析チームの組織づくりに興味がある方や、ゆくゆくは分析組織のリーダーを目指したい方にとって価値のある経験を積むことができます。 ◎働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー 【組織について】 ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ▼詳細は以下の資料をご確認ください ・データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages_marketing_designer/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke ＜メンバー構成＞ マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名（2024年4月時点） ※データエンジニア：システム本部テクノロジー戦略室所属 【参照記事】 データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433 データ戦略室ブログ https://analytics.leverages.jp/ マーケティング部採用ページ https://recruit.leverages.jp/recruit/marketer/ 「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ・データエンジニアリング関連領域の経験2年以上 ・セールス、マーケター、事業企画といった非エンジニアかつ非データ職種との協業経験 ・成長企業で事業を推進する基盤作りの実績を積みたい方 ・技術選定やアーキテクチャ設計といった上流工程の経験を積みたい方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・目的に向かった主体的に動ける方 ・セールスやマーケターといった非技術職とのコミュニケーションを円滑に行える方
想定年収 600～1,000万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 当社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ■扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） 【仕事の特色】 ＜開発環境＞ ■使用技術 ・GCP（BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex） ・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker） ・ワークフローエンジン（Airflow） ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ＜募集背景＞ 現在、レバレジーズでは事業部ごとに自社開発のCRMシステム（MySQL/PostgreSQL）、BigQuery、Google Analytics 4などにデータが蓄積されています。 しかし、データの定義や抽出条件などの一元管理などが十分にされておらず、データの取り扱いに慣れていない社員にとってはデータ集計や分析を行うことが難しい状況です。 データドリブンな経営実現のために、あらゆる職種が複雑なSQLを書かずとも様々な集計や分析ができるようなデータ分析基盤が求められており、データアナリスト・データサイエンティスト・セールス・マーケターの要望に寄り添いながら、データ分析基盤の設計・開発・運用・発展を担当いただける方を募集しております。 ＜ポジションの魅力＞ ・データ基盤自体はBigQueryを中心としたGCPで構築していますが、データソースとなる社内システムは全てAWSで構築されているため、GCP/AWS両方の知識や経験を身に付けることができます。 ・事業部長やマーケティング責任者といった意思決定層や、セールス、マーケターなど他職種ともコミュニケーションを取りながら業務を進める機会が多く、エンジニアの立場から事業をドライブさせていくことができます。 ・データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアと一緒にプロジェクトを推進することも多く、BIツールの活用やデータマネジメント、機械学習プロダクト開発といったデータエンジニアリング周辺知識を身につける機会も多いため、データ活用に関する広い専門性を身につけると同時にキャリアを柔軟に構築することができます。 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、事業企画やマーケティングで使用するSaaSデータ、テキストデータや音声データといった非構造化データを扱うことができ、新規事業立ち上げと事業成長により、扱うデータの種類やデータ量は年々増加しています。 ・技術選定やアーキテクチャ設計から担当することも多く、上流工程の経験を積む機会も少なくありません。 ＜職場環境＞ ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ＜配属予定チーム＞ ■データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ■メンバー構成 マネージャー1名、データアナリスト4名、データエンジニア3名、データアーキテクト5名、データサイエンティスト4名（2023年11月時点） ＜参照記事＞ ・「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/ ・データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/article/2192/ ・ブログ https://analytics.leverages.jp/
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 【データアナリスト】 ・統計学および機械学習の基礎知識 ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・データ加工、データ抽出作業の経験（SQL、Python等） 【データアーキテクト】 ・BIツールを用いたデータ可視化、ダッシュボード開発の経験 ・ビジネスにおけるデータの活用推進を行った経験 ・データ加工、データ抽出作業の経験（SQL、Python等） 【求める人物像】 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方 ・問題発見から課題解決まで幅広く携わることができる方 ・目的指向性の強い方 ・データ整備や前処理の効率化にこだわりがある方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・成長企業で事業データの基盤作りの実績を積みたい方
想定年収 600～1,000万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 ｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ため、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアナリスト・データアーキテクトの領域に該当する業務を担当いただきます。 ・データアナリスト：データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ 事業課題に即したデータ分析の設計 ‐ データの抽出・可視化・分析 ‐ 分析結果の報告及び施策提案 ‐ その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データアーキテクト：データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ‐ KPI設計及びデータの定義 ‐ DWHの構築及び改善 (BigQuery、TreasureData) ‐ データ活用を促進するための社内教育 ‐ その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ‐ BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet) ・データアナリスト/データアーキテクト共通 - 事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション - 要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理 - 事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行 【仕事の特色】 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ◎使用技術 ・言語：Python、R、SQL ・データ基盤：BigQuery ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet ・環境：Linux ・クラウド：GCP（Dataform、Dataplex）、AWS ・バージョン管理：Git、Github ◎当ポジションの魅力 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。 ・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です。 ・セールスやマーケティングの現場から事業全体まで、様々な意思決定に携わりながら、事業がどのように運営されているのかを理解することができます。 ・社内の他職種とコミュニケーションをとりながら業務を進めていくため、事業に関する意思決定者とコミュニケーションする機会が多くあります。 ・データ分析チームが拡大途上の状況なので、分析チームの組織づくりに興味がある方や、ゆくゆくは分析組織のリーダーを目指したい方にとって価値のある経験を積むことができます。 ◎働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー 【組織について】 ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ▼詳細は以下の資料をご確認ください ・データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages_marketing_designer/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke ＜メンバー構成＞ マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名（2024年4月時点） ※データエンジニア：システム本部テクノロジー戦略室所属 【参照記事】 データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433 データ戦略室ブログ https://analytics.leverages.jp/ マーケティング部採用ページ https://recruit.leverages.jp/recruit/marketer/ 「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・SQLやPythonを用いたデータ加工、抽出、集計の経験 ・AWSやGCPといったパブリッククラウドを使用した設計 / 開発 / 運用の経験 ＜仕事のマインド＞ ・成長企業で事業を推進する基盤作りの実績を積みたい方 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方 ・データ整備や前処理の効率化にこだわりがある方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・目的指向性の強い方 ・問題発見から課題解決まで幅広く携わることができる方
想定年収 600～1,000万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 当社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・SQLやPythonを用いたデータ加工、抽出、集計およびレポートやリストの作成 ・各事業におけるデータマーケティング施策の支援 ・機械学習プロダクトのMLOps体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ■扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・Web広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） 【仕事の特色】 ＜開発環境＞ ■使用技術 ・GCP（GCE、GCS、Cloud Functions、BigQuery、LookerStudio、Dataform、Dataplex） ・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker） ・ワークフローエンジン（Digdag、Airflow） ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・dbt ＜募集背景＞ 現在、レバレジーズでは事業部ごとに自社開発のCRMシステム（MySQL/PostgreSQL）、BigQuery、Google Analytics 4などにデータが蓄積されています。 しかし、データの定義や抽出条件などの一元管理などが十分にされておらず、データの取り扱いに慣れていない社員にとってはデータ集計や分析を行うことが難しい状況です。 データドリブンな経営実現のために、あらゆる職種が複雑なSQLを書かずとも様々な集計や分析ができるようなデータ分析基盤が求められており、データアナリスト・データサイエンティスト・セールス・マーケターの要望に寄り添いながら、データ分析基盤の設計・開発・運用・発展を担当いただける方を募集しております。 ＜ポジションの魅力＞ ・データ基盤自体はBigQueryを中心としたGCPで構築していますが、社内システムは全てAWSで構築されているため、GCP/AWS両方の知識や経験を身に付けることができます。 ・事業部長など事業に関する意思決定者や、セールス、マーケターなど他職種ともコミュニケーションを取りながら業務を進める機会が多く、エンジニアの立場から事業をドライブさせていくことができます。 ・「データに関することはなんでもやる」チームですので、データサイエンティストやデータアナリストといった他職種と一緒に業務を行うことも多く、エンジニアリング以外のスキルや知識を身に付けることができます。 ・統計学を用いた検定や機械学習モデルの構築、BIツールの活用やデータマネジメントなど、データエンジニアリング以外の業務を行うこともでき、キャリアを柔軟に構築することができます。 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。(特に非構造データの活用は業界としても希少なスキルとなります) ・技術選定やアーキテクチャ設計から担当することも多く、上流工程の経験を積む機会も少なくありません。 ＜職場環境＞ ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ＜配属予定チーム＞ ■データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ■メンバー構成 マネージャー1名、データアナリスト4名、データエンジニア3名、データアーキテクト5名、データサイエンティスト4名（2023年11月時点） ＜参照記事＞ ・「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/ ・データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/article/2192/ ・ブログ https://analytics.leverages.jp/
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ＜経験など＞ ・ビジネス上の課題を解決するための問題解決能力、論理的思考力 ・SQLなどを用いた分析業務の経験 ＜仕事のマインド＞ ・データ分析だけでなく、分析結果を活かした施策の企画立案、最終的な施策実行まで責任を持って取り組める方 ・チームとしての成功を達成するための強い自律的推進、自己駆動型の方 ・プロダクト／サービスの成長/改善することに対する熱意がある方 ・HRT（謙虚／尊敬／信頼）の原則を遵守することができる方
想定年収 600～1,280万円
募集職種 最寄り駅 東京駅 (東京都)
会社概要 主にデータプランナーとしてご活躍いただきます。 国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルート社のデータを扱い、幅広い領域において新しい価値の創造に貢献していただきます。 ＜具体的な業務内容（一例）＞ ・担当領域のステークスホルダと連携し、データ関連のプロジェクトにおける短期、中長期の企画・立案および推進 ・担当領域の情報収集および分析 ・新商品などの効果見立て、施策ABテストのスキーム改善、モニタリングレポートの設計 ・領域窓口業務 株式会社リクルート データ推進室は、同社におけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ組織です。この組織には、現在約300名ほどの従業員が所属。データサイエンス/エンジニアリング／ビジネスといった多様な専門性を持つ社員が所属しています。 ■データ推進室の目指すスタイル エンジニアやデータサイエンティストが全事業領域をまたいで業務に取り組むことで、事業拡大と個人の成長を同時に実現するスタイルを目指す。 ■データ推進室の将来像 ・4万5千人の社員が安全かつ自由にデータを活用できるよう整備を進めていく ・一部のエンジニアやデータサイエンティストだけがデータを活用するよりも、社員全員でデータを活用することで「予測できない大きな変化」を起こす ・データを活用できる環境をつくり、自分自身が想像もつかない未来をつくるためデータを安全に自由に、優秀な次の世代のために、着実に地盤を固めていく ・利益を生み出すコアコンピタンスを「サイエンスとエンジニアリング」へ。“テクノロジーの力”で成長していくスタイルを確立し、ビジネス上の競争力強化を図る ＜仕事の役割＞ ・事業戦略に基づく案件の立案（プロダクトボードへの起案） ・立案した案件の推進 ・案件のQCDS管理 ・事業のKPIマネジメント 【仕事の特色】 ＜データプランナーの仕事の魅力＞ ■多様なサービスから収集されるデータを扱うことができる 同社は、日常生活に関わるさまざまなサービスを展開。そのため、扱うデータの「幅」は世界でも類を見ないものになります。データプランナーは、これらのデータを管理するだけでなく、ビジネス面と技術面の双方に貢献することができる、とてもユニークなポジションです。 ■大規模かつさまざまなサービスに関わることができ、豊富な経験を積むことができる 同社は、「Hotpepperビューティー」「じゃらん」「SUUMO」「ゼクシィ」など、日常消費領域における大規模なプロダクトを複数運営。同時に多くの新規プロダクトも創り出されています。アクセス解析を強みにこれらの領域に関わることで、それぞれのパターン（広告、メディア、ECなど）の事業に触れることが可能。高速に豊富な経験を積むことができ、キャリアアップにつなげることができます。 ■データを用いた多様な施策と触れるチャンス 日々さまざまなデータ施策が打たれており、それらの当事者になることもあれば、モニタリングやその他の関わりで、さまざまなデータ施策を目の当たりにすることができます。幅広い事業において、幅広い施策と触れ合うことができる機会はとても貴重です。将来のキャリアに対して非常に良い刺激を受けることができるでしょう。 ＜開発環境＞ SQL, Python, Java等 GCP BigQuery, GCE, GCS, GKE, Cloud Composer, Cloud Pub/Sub AWS EMR, Redis, Elasticsearch, DynamoDB, EC2, S3, SNS JIRA, Confluence, GHE, Slack
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- 正社員
- リモート可
- 転勤なし
- 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 ・SQLを使ったデータ集計・加工および探索的データ解析等の経験 ・アプリケーション開発に伴うデータベース設計・開発の経験 ＜最終学歴＞ 大学院、大学、短期大学、専修・各種学校、高等専門学校卒以上 ※大学中退も可
想定年収 550～1,200万円
募集職種 最寄り駅 銀座駅 (東京都)
会社概要 東京海上日動火災保険（株）、および東京海上グループが提供するサービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事頂きます。 ・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築 ・Python/Rを用いたデータ分析、AIモデル構築 ・BIツールTableauを用いたデータ分析 ・データレイクの各種データ整備 ・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発 【仕事の特色】 ■募集背景 東京海上グループでは、データ活用の高度化とさらなる取り組みの加速を目指しています。そのため、ビッグデータの処理技術や、社内外のデータ知識を活かしたデータモデル設計・加工ができるデータエンジニアの力が必要です。データサイエンティストに頼るだけではなく、前処理工程だけでなく自らデータ分析を行える方を求めています。 特に、BIツール「Tableau」の有識者は大歓迎です。また、経験や価値観にこだわりすぎず、組織の状況や課題を的確に捉え、広い視野を持って行動できる方を歓迎します。 私たちは、技術に特化したプロフェッショナル集団を目指しており、あなたの得意分野を活かしつつ、新しい業務領域の開拓に挑戦し、共に成長していきませんか？ ■本ポジションのポイント ◯成長できる環境とキャリアパス 社内外の各分野の専門家と協力しながら、日々の業務を通じて成長を実感できる環境が整っています。 また、成長意欲をサポートするために「Udemy for Business」などの学習プラットフォームが提供され、自己学習を促進する体制が整備されています。 ◯働きやすい職場環境の整備 社員からの提案が受け入れられやすい風通しの良い環境です。 より良い職場環境を目指し、改善に積極的に取り組んでいます。 ◯多様なキャリアパス 将来的には、マネジメント職に限らず、専門性を高めてデータサイエンティストやAIエンジニアなど、専門分野を追求するキャリアも選択可能です。 ◯自主的な学習と研究のサポート 業務外でも自主的にスキルを向上させる環境があり、AWSやGCPなどのクラウドサービスを利用した自己学習が可能です。 専門知識を深めたい方に最適な職場です。 ■開発・分析事例 ・データ分析基盤における分析用データの作成・標準化 ・AWSサーバレスアーキテクチャを利用したビッグデータ処理基盤・アプリケーションの開発 ・センサーデータを用いたリスク分析 ・生命保険、損害保険における傾向分析 ・非対面ネット商品のWEBマーケティング分析 ・地理情報（GIS）を用いたリスク分析 ・外部企業とのデータを用いたアライアンス事業支援 ・音声テキストデータを用いた自然言語モデル開発 ・生成AI（大規模言語モデル）を用いた研究開発 ■特徴・魅力 東京海上グループのため、福利厚生が充実しています。 ・特別連続休暇…年間に1回、連続して10日間の休暇が取得でき、全社員の取得率はほぼ100％ ・リフレッシュ休暇…勤続年数に応じた、最大15日間の連続休暇 ・記念日休暇…社員個人が自由に特別な日を指定し、当該日に取得できる休暇 ・女性の産休、育休取得はもちろんのことながら、男性の育休実績もございます。 ・研修体制や資格の補助金も充実
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ご回答ありがとうございます。
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ご協力ありがとうございました
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