【募集背景】 顧客要望に応じたデータ分析およびデータプロダクト開発のニーズ拡大に伴い、専門性の高いデータサイエンティストを募集しております。 【作業内容】 顧客の要望に応じた統計・機械学習モデルの構築を行い、分析結果の解釈および説明資料を作成していただきます。適切なアルゴリズムを用いたシミュレーションやモデリング手法の考案、PoCの推進および実装支援を行っていただきます。機器データからの分析用データ生成や、自社提供データの統計的な観点からの検証および改善案の提示も担当していただきます。 【求める人物像】 データに基づき論理的に思考し、分析結果をわかりやすく説明できる方を求めております。顧客の課題に寄り添い、自ら仮説立案や手法検討を主体的に進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 統計・機械学習モデルの構築から分析結果の提案まで一貫して携わることができ、多様な業界や課題に対して高度な分析スキルを発揮できる環境です。PoCやソリューション開発を通じて、データプロダクトの企画・改善にも関与していただけます。 【開発環境】 Pythonを用いたデータ分析環境およびBIツール・可視化ライブラリ、クラウド上のDWHや分析基盤を利用した環境で作業していただきます。

・マーケティング支援のSaasサービスを提供している企業にてLookerを用いたダッシュボードの作成、またデータを収集・分析をお願いします。

【作業内容】 データ活用POCを通じて、AWSのマネージドサービスを組み合わせたデータ活用基盤を構築します。BIツール（Tableau）を利用したデータ分析業務を行います。 【ポジションの魅力】 最先端のAWSサービスを駆使したデータ基盤構築プロジェクトに携わることができ、データ分析のスキルを深められるポジションです。

【作業内容】 大手金融事業会社（銀行）の開発部・次期情報系にて、AWSを活用した情報系基盤の開発・運用支援を担当します。具体的には、データパイプライン構築、AWSサービス連携、DB設計レビュー、ジョブフロー改善など基盤中核業務を担当します。 【求める人物像】 自律的に行動でき、ハンズオン作業に前向きな方を求めています。関係者との調整やコミュニケーションを円滑に行い、金融案件特有のルールやプロセスに柔軟に対応できる方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 金融×AWS×データ基盤の中核を担うポジションで、市場価値の高い経験を積めます。長期継続前提の案件で、安定した参画が見込め、TableauやSnowflakeなど周辺技術にも関与でき、スキル拡張の余地が大きいです。

【案件概要】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。その中でより多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があり、その開発業務をお願いします。 【業務内容】 以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【求める人物像】 ユーザー視点での価値提供を重視する方です。顧客が自力で分析できる環境を構築でき、データの可視化を通じて洞察を引き出せる方を求めます。分析要件を的確に理解し、実装に落とし込め、チームメンバーと連携して業務ができる方であることが重要です。 【開発環境】 最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。開発ツールや生成AIサービスとして、Github CopilotやAzure OpenAI Serviceなどを利用しています。

BigQuery での大規模データ処理とコスト最適化など

【作業内容】 Tableauを利用した帳票及びダッシュボード設計及び開発を行います。

【作業内容】 IFSクラウド（ERP製品）バージョンアップに従ってのデータ移行作業です。

【作業内容】 Snowflakeテーブル管理、各種データ更新、改修対応をメインに担当していただきます。また、ダッシュボード改修・更改も行います。定期型のものと、随時（スポット）型があります。 【ポジションの魅力】 大手通信キャリアでのデータ抽出から可視化までの支援業務を通じ、データの活用とビジネスへの貢献を実感できる環境です。 【開発環境】 DB: Snowflakeを使用、BI: Tableau、PowerBIを使用

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わります。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価および改善 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化 ・プロダクト内および社内へのAI導入 【ポジションの魅力】 ・フルリモートでご自身のリラックスできる環境で作業を行っていただけます。 ・フルフレックスで中抜けなど柔軟な働き方が可能です。 ・現在、複数名が参画中で、稼働が安定しています。

【作業内容】 ・2,000万人近いアクティブユーザーを抱える化粧品サイト運営企業において、データエンジニアとしてご稼働いただきます。 ・現在データ分析基盤のリプレイスプロジェクトを進めており、開発を進めていく上でdbtを用いたデータモデリング要員としてご参画いただきます。 【ポジションの魅力】 ・フルリモート案件ですので、リラックスした状態で勤務することができます。 ・複数名が参画しており、参画中の技術者様からも稼働が安定していて働きやすいとお話を伺っております。 【開発環境】 ・BigQuery ・Docker ・dbt ・Composer ・GitHub

【作業内容】 大手総合商社のDX推進プロジェクトにおいて、生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの企画～PoC～実装までを担当いたします。 産業データを用いたEDA（探索的データ解析）および仮説検証を行います。 Pythonによる機械学習モデル選定・実装を行います。 生成AI（ChatGPT／Claude等）を活用したエージェント・分析レポート生成の開発を行います。 非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善を行います。 【ポジションの魅力】 生成AI／最新技術に積極的な環境で、大手総合商社の大規模データを扱える希少な案件です。 【開発環境】 Python 生成AI（ChatGPT／Claude等）

【作業内容】 金融系SaaSサービスにおけるデータ解析および機械学習モデルの活用をご担当いただきます。 データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価・改善、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、プロダクト内および社内へのAI導入対応に携わっていただきます。 【開発環境】 開発言語：Python、TypeScript 機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy クラウド：Google Cloud Platform 分析基盤：BigQuery アプリケーション：Next.js、FastAPI 構成管理：Terraform、Cloud Build データ関連：Dataform、Cloud Storage 可視化：Metabase、Redash その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

【募集背景】 大手人材会社のデータ推進部門において、HR領域のデータ活用推進を実施しております。 【作業内容】 ・ビジネス要件のヒアリングを実施いたします。 ・ビジネス要件を基にデータマートの要件を整理し、設計を行っていただきます。 ・BPにて開発された成果物のレビューを実施していただきます。

【作業内容】 既存システム廃止に伴い、Snowflakeを活用したDWH上でのデータ加工処理・アプリケーション開発を行います。 Salesforce等の複数データソースからSnowflakeへ取り込まれたデータを加工・集約する処理の実装を行います。 Snowflake上のデータを用いて、既存システムで提供していたデータサービス／帳票機能の再構築（リファクタリング）を行います。 Snowflake上でのデータ加工・集計処理（SQL中心）の設計・実装を行います。 Python／Shell等を用いたバッチ処理の開発を行います。 既存設計書・データ仕様書の読解、データ構造の整理を行います。 実装方針・仕様について顧客との調整を行います。

【作業内容】 大手総合商社のDX推進プロジェクトにおいて、生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの企画～PoC～実装までを担当いたします。 ・産業データを用いたEDA（探索的データ解析）および仮説検証を行います。 ・Pythonによる機械学習モデル選定・実装を行います。 ・生成AI（ChatGPT／Claude等）を活用したエージェント・分析レポート生成の開発を行います。 ・非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善を行います。 【ポジションの魅力】 生成AI／最新技術に積極的な環境で、大手総合商社の大規模データを扱える案件となっております。 【開発環境】 Pythonを用いた機械学習・生成AI開発環境となっております。

【作業内容】 通信キャリア事業者のデジタルマーケティング部門にて、サービス主管部向けのデータ分析業務を伴走支援いただきます。データの分析・加工・抽出を中心に対応いただくポジションとなります。

【募集背景】 Databricksを中核としたデータ基盤構築プロジェクトが複数あり、タイミングによってユーザーや業種が変わります。 【作業内容】 DatabricksおよびMicrosoft Fabricなどを用いたデータ分析基盤の構築を行います。

【作業内容】 Snowflakeテーブル管理、各種データ更新、改修対応を行います。 ダッシュボードの改修・更改などを行います。 定期型の作業と随時（スポット）型の作業があります。 【開発環境】 DBとしてSnowflakeを使用します。 BIとしてTableau、PowerBIを使用します。 対象データはMNP±データ、スタッフ情報、店舗情報、イベント情報などです。

大手通信会社・採用戦略検討に向けたデータ抽出・分析

【作業内容】 ログや他システムのデータベースから取り込んだ各データソースを元に、分析用SQLを作成しSnowflakeへ連携し、Tableauへ表示する業務を行います。新規コンテンツ追加対応、イベント発生時の個別対応、月次処理対応が中心となります。継続的なダッシュボード改善およびデータ抽出ロジックの最適化も含まれます。 【求める人物像】 月次処理等の定型業務を正確に遂行できる方を求めています。

【作業内容】 BI案件の基本設計工程～システムテスト工程を担当いただきます。 【ポジションの魅力】 案件状況によっては、工程途中から参画の可能性もあります。

【作業内容】 お客様の要望に基づいて車両走行データ分析支援をおこないます。

【作業内容】 ロケットの飛行解析に関するシミュレーション・分析業務です。 各種解析データを理解し、可視化・報告までをご担当いただきます。 解析データの理解・整理を行います。 データの可視化およびレポーティングを行います。 軌道寿命解析や溶融解析などの解析業務に基づき、データ活用を行います。 第2段落下予想域の設定を行います。 計画飛行経路の作成を行います。 【開発環境】 Linux／Python（一部業務）を使用します。

【作業内容】 下記のサービスおよびシステムを用いたデータ分析のサービスの開発を行います。 ・Tableau ・AWS Athena ・AWS Glue ・AWS QuickSight

【作業内容】 ・データパイプラインの構築やBIツールの整備を中心とした業務をご担当いただきます。 ・dbt（data build tool）にて構築されたデータパイプラインのデータモデルのリファクタリングを行います。 ・データ利活用のための環境整備等を行います。

【作業内容】 PowerBIからtableauへBIの移行を行なっております。 tableauに関する有識者が不足していることから、tableauの有識者としてプロジェクトの推進と実行を依頼したい内容です。

【作業内容】 社内データレイクからシステム連携に必要なデータの加工、集計、転送作業を行っていただきます。

【募集背景】 2026年に向けたプロダクト戦略（シミュレーション機能強化、新規メディア連携、流通企業との提携拡大）に伴う増員募集となります。取り扱うデータ量と提携先が急拡大しており、データの抽出・整形を効率化できるエンジニアが不可欠となっています。単なるオペレーションではなく、膨大な購買データをいかにビジネス価値へ変換できるかという、サービス成長の核となる役割が期待されています。 【作業内容】 広告配信プラットフォーム（DSP）およびデータ基盤における、データ抽出・整形・管理業務全般を担当いただきます。 ・提携する各小売店から届く多種多様なフォーマットのID-POSデータの標準化および取り込み（データマネジメント）を行います。 ・広告配信管理コンソールのUI/UX改善に伴う、フロントエンドへのデータ連携設計を行います。 ・購買データを活用したリーチ予測やCVRシミュレーション機能のロジック実装およびデータ抽出を行います。 ・Databricksを軸としたETLパイプラインの運用・改善および、BIツール（Tableau等）を統合したデータ可視化フローの効率化を行います。 ・データサイエンティストと連携した、分析ロジックや統計モデルのシステム統合を行います。 【ポジションの魅力】 国内最大級の購買データを扱うデータプラットフォーム開発に携わることができます。大手コンビニチェーンや携帯キャリアが保有する膨大なID-POSデータを活用したデータプラットフォームに関わることができ、複数の大手小売店から届く多様なフォーマットのデータを標準化し取り込むデータマネジメントが主要ミッションとなります。Databricksを採用したモダンな分析基盤上で、大規模データの抽出・整形からML機能の導入を見据えた基盤構築まで、技術的な挑戦が可能です。 【開発環境】 Databricks、AWS、SQL、dbt、Scala、React、Tableauなどを利用しています。

【作業内容】 生徒の学習データをもとに、未来の到達予測、合格予測、成績推移、改善ポイントの抽出を機械学習で実現する案件です。 これまではBigQueryを活用し、マーケティング予測を行っておりました。 今回はデータ分析基盤の活用および予測モデル構築を担うデータサイエンティストを募集いたします。 【ポジションの魅力】 予測分析や機械学習モデル構築経験者にマッチする案件です。