 職種Position |
技術職 (SE・インフラエンジニア・Webエンジニア・ゲーム)
System Engineers / Infrastructure Engineers / Web Engineers / Game Developers |
 会社概要Company profile |
【会社概要】
企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。
事業は、大きく3つの柱で構成されています。
①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援
DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。
②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援
広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。
③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築
分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。
クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。
【会社/お仕事の魅力】
三井物産の100%子会社で安定した経営基盤があります。
【会社概要】
企業の「意思決定の仕組み」を進化させるために、AIとデータの力を用いて、経営・事業・組織の三軸に対して総合的なソリューションを提供しています。単なる分析会社でも、広告代理店でも、SaaSベンダーでもありません。「志ある企業に伴走し、成果が出るまでやりきる」データカンパニーです。
事業は、大きく3つの柱で構成されています。
①経営と現場をつなぐ、データ活用コンサルティング・分析支援
DX戦略やデータ活用戦略の立案・実行を通じて、経営と現場の間に一貫性のある意思決定プロセスを構築します。KPI設計、ファクト分析、BI構築、ファネル分解などを用いて、現場の感覚に寄りすぎず、理屈に偏りすぎず、筋の通ったDX推進を実現します。
②LTV最大化に向けた、マーケティング施策実行・テクノロジー実装支援
広告運用やCRM施策、SNS活用に加えて、生成AIやBIツールといったプロダクトも活用しながら、新規顧客の獲得から既存顧客のエンゲージメント強化までを支援します。事業の持続的成長を現場レベルで実装していきます。
③組織を強くする、内製化支援・育成体制構築
分析や施策を外部に丸投げするのではなく、「自分たちの意思で意思決定できる状態」を目指し、データ活用やツール運用の内製化を支援します。現場の自走力を高めることで、中長期的にクライアント組織の変革を可能にします。
クライアントごとにスクラッチ開発を繰り返すのではなく、汎用性のあるプロダクト基盤を持ち、それをベースに効率的かつ柔軟に支援を展開しています。自社開発の「BI Suite」や「AI Craft」などを活用しながら、「使えるAI」「活きるデータ基盤」の設計・実装を主導できるエンジニアリング環境があります。
【会社/お仕事の魅力】
三井物産の100%子会社で安定した経営基盤があります。 |
 仕事内容Job description |
■業務内容
- データ分析案件におけるデータ基盤の要件定義、設計、構築、テスト、リリース、運用、保守までの一連の業務
- 各種データソースからのデータ収集、パイプラインの設計・開発・運用(ETL/ELT プロセス)
- データマネジメント業務(データ品質管理、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ対策等)
- ジュニアメンバーの育成・タスク管理、関連部署・海外拠点との連携やプロジェクト推進支援
- 新技術の調査・PoC 実施、データエンジニアリングにおけるベストプラクティスの確立および展開
- ドキュメンテーション、社内コミュニケーションの促進、データ活用のための社内トレーニングおよびサポート提供
■開発環境
- インフラ: Google Cloud(BigQuery、Cloud Storage、Compute Engine 等)
- パイプラインツール: Dataform / Digdag 等
- 開発言語: SQL、Python、Shell スクリプト 等
- 管理ツール: Git、CI/CD(Github Actions / Cloud Build 等)
- タスク管理・情報共有: Notion、Slack 等
■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス
- グローバル案件への参画: 海外拠点や多国籍メンバーとの協力で、大規模なデータ活用プロジェクトに携われます。
- リーダーシップの発揮: チームを率いてプロジェクトを推進するだけでなく、ジュニアメンバーを育成しながら組織・チーム作りに関わることができます。
- 最新技術へのチャレンジ: Google Cloud をはじめとするクラウド技術やビッグデータ領域での新しいサービスやツールを積極的に導入する環境があります。
- キャリアパス: データエンジニアリング領域のリーダーとしての経験を積んだ後は、アーキテクトへのステップアップや、複数のチームを統括するマネージャーとしてキャリアを広げていくことが期待できます。
■業務内容
- データ分析案件におけるデータ基盤の要件定義、設計、構築、テスト、リリース、運用、保守までの一連の業務
- 各種データソースからのデータ収集、パイプラインの設計・開発・運用(ETL/ELT プロセス)
- データマネジメント業務(データ品質管理、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ対策等)
- ジュニアメンバーの育成・タスク管理、関連部署・海外拠点との連携やプロジェクト推進支援
- 新技術の調査・PoC 実施、データエンジニアリングにおけるベストプラクティスの確立および展開
- ドキュメンテーション、社内コミュニケーションの促進、データ活用のための社内トレーニングおよびサポート提供
■開発環境
- インフラ: Google Cloud(BigQuery、Cloud Storage、Compute Engine 等)
- パイプラインツール: Dataform / Digdag 等
- 開発言語: SQL、Python、Shell スクリプト 等
- 管理ツール: Git、CI/CD(Github Actions / Cloud Build 等)
- タスク管理・情報共有: Notion、Slack 等
■ポジションの魅力と想定されるキャリアパス
- グローバル案件への参画: 海外拠点や多国籍メンバーとの協力で、大規模なデータ活用プロジェクトに携われます。
- リーダーシップの発揮: チームを率いてプロジェクトを推進するだけでなく、ジュニアメンバーを育成しながら組織・チーム作りに関わることができます。
- 最新技術へのチャレンジ: Google Cloud をはじめとするクラウド技術やビッグデータ領域での新しいサービスやツールを積極的に導入する環境があります。
- キャリアパス: データエンジニアリング領域のリーダーとしての経験を積んだ後は、アーキテクトへのステップアップや、複数のチームを統括するマネージャーとしてキャリアを広げていくことが期待できます。 |
 応募資格Requirement |
必須スキル
- Google CloudやBigQuery等の何かしらのクラウドデータ基盤の構築・運用経験(3 年以上)
- SQL や Python を用いたデータパイプラインの設計・実装経験
- ETL/ELT の基本的な知識・実務経験
- チームリードまたはメンターの経験(2～3名以上のエンジニアを指導・育成した実績)
- 日本語でのコミュニケーション能力(社内外のステークホルダーとの折衝)
歓迎スキル
- データマネジメント領域(データガバナンス、メタデータ管理、データ品質管理等)への深い理解・実務経験
- グローバル案件への参画経験、または英語でのコミュニケーションスキル
- パイプラインツールの運用経験
- 大規模データの分散処理アーキテクチャ(Hadoop/Spark 等)に関する知見
- DevOps / MLOps などの知見
- AWS や Azure等のクラウドデータ基盤の構築・運用経験
必須スキル
- Google CloudやBigQuery等の何かしらのクラウドデータ基盤の構築・運用経験(3 年以上)
- SQL や Python を用いたデータパイプラインの設計・実装経験
- ETL/ELT の基本的な知識・実務経験
- チームリードまたはメンターの経験(2～3名以上のエンジニアを指導・育成した実績)
- 日本語でのコミュニケーション能力(社内外のステークホルダーとの折衝)
歓迎スキル
- データマネジメント領域(データガバナンス、メタデータ管理、データ品質管理等)への深い理解・実務経験
- グローバル案件への参画経験、または英語でのコミュニケーションスキル
- パイプラインツールの運用経験
- 大規模データの分散処理アーキテクチャ(Hadoop/Spark 等)に関する知見
- DevOps / MLOps などの知見
- AWS や Azure等のクラウドデータ基盤の構築・運用経験 |
 日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
フレックス制(実働 7.5時間) コアタイムあり(コアタイム:11:00 - 1
フレックス制(実働 7.5時間) コアタイムあり(コアタイム:11:00 - 1 |
 想定年収Salary |
750万円～1200万円
750万円～1200万円 |
 条件・待遇Condition |
雇用形態 正社員
勤務体系
◆勤務時間
フレックス制(実働 7.5時間・休憩時間1時間含む)
コアタイムあり(コアタイム:11:00 - 16:30)
◆休日・休暇
・完全週休2日制(土・日)
・祝日
・夏季休暇(7月〜9月の間で5日)
・年末年始休暇(12月28日～1月4日)
・年次有給休暇(入社日支給、前職在籍年数によってプラス支給 ※規程あり)
・慶弔休暇
など
試用期間 あり(3ヶ月)
福利厚生
・各種社会保険完備
・交通費全額支給 ※規定あり
・資格取得手当(IPA資格やGoogle資格等)
雇用形態 正社員
勤務体系
◆勤務時間
フレックス制(実働 7.5時間・休憩時間1時間含む)
コアタイムあり(コアタイム:11:00 - 16:30)
◆休日・休暇
・完全週休2日制(土・日)
・祝日
・夏季休暇(7月〜9月の間で5日)
・年末年始休暇(12月28日～1月4日)
・年次有給休暇(入社日支給、前職在籍年数によってプラス支給 ※規程あり)
・慶弔休暇
など
試用期間 あり(3ヶ月)
福利厚生
・各種社会保険完備
・交通費全額支給 ※規定あり
・資格取得手当(IPA資格やGoogle資格等) |
 選考についてProcess |
書類選考→面接2-3回→内定
※面接はオンライン可
※最終面接は対面が好ましい
書類選考→面接2-3回→内定
※面接はオンライン可
※最終面接は対面が好ましい |
