【作業内容】 データエンジニアは、グローバルのデータマネジメント・ガバナンス業務を推進するためのデータ基盤を整備するポジションです。社内に存在するあらゆるデータに対して、全社横断のデータ基盤を構築し、各組織が自律的に分析、データを利活用できる環境を整備しています。このポジションでは、データエンジニアとして、社内のステークホルダに対して、自ら積極的にコミュニケーションをし、データを利活用するための基盤作りに努めていただきます。 - データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを主体的に実施する - データアナリストや専門職のメンバーがデータ分析、機械学習などの業務を定常的に実施するための仕組み、環境整備をする - 法律関連の機密データを扱うため、個人情報保護法やその他の関連規制を踏まえたセキュアなデータ管理体制の設計・構築に携わる - データサイジング・コストを考慮しつつ、各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるセキュアなインフラを整備する - データ要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用する - 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき、運用・保守する

AI技術を事業の柱としているメガベンチャー企業にて、AI技術を活用したソリューション開発を行っている部署がございます。そこでインサイドセールスマネージャーとして事業をお任せできる方を募集いたします。大手クライアントにおける新規顧客開拓を中心に、機械学習・深層学習技術を用いた、音声・自然言語処理技術の提供およびプロダクト化の企画、開発や顧客開拓戦略の立案などのファースト商談、ファーストヒアリング、課題定義、発見をしていただくチームのプレイングマネジメントをしていただきます。 ＜想定業務内容＞ ・インサイドセールスマネージャーとして、リードの仕組みづくりから、 　リード数を増やす、設計からプレイングまで ・インサイドセールスチームを組織し、チームコミュニケーションのプロセスを最適化し、 　迅速に意思決定できる活動環境を構築 ・既存顧客に対するアップセル、クロスセルの提案 ・ インサイドセールスチーム全体のマネジメント 【使用するツール】 ・Googleスプレッドシード ・Googleプレゼンテーション ・Googleカレンダー ・Google Drive ・Slack ・Zoom

【作業内容】 プロジェクトマネージャーとして、システム要件の整理から開発プロジェクト全体の管理までを担当していただきます。主に、生成AIやLLM RAGなど当社の先端技術を活用したPaaSプロジェクトをお任せします。顧客の戦略、解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDSをコントロールしながらプロジェクトを推進していただきます。 生成AIを用いた新規事業企画や用途探索の効率化・高度化に関するプロジェクト、生成AIを用いたマニュアルや規約の解析・構造化プロジェクトの推進、企業個社専用LLMやRAG環境の構築支援プロジェクトなどを担当していただきます。 生成AI LLM RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメント、エンタープライズ企業への提案に関わる技術検討・技術調査・PoCの実施、システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程、事業開発／エンジニア／デザイナーなどとの連携、スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AI LLM RAGなどの技術の社会実装に携わることができます。 PdMやデザイナー、Webエンジニア、機械学習エンジニアと共同して働くことができます。 PoCプロジェクトの初期立ち上げからジョインし、中期的には事業開発やプロダクトマネジメントに関わることができます。

【募集背景】 グループ横断でデータ活用を推進するため、AIレディなデータ分析基盤の整備・高度化を目的として募集しております。 【作業内容】 グループ各社に散在する事業データを整理・設計し、GCPおよびBigQueryを中心としたデータ基盤を構築・運用していただきます。具体的には、データウェアハウスの設計・構築、Cloud Run FunctionsやCloud Composer、Dataflowなどを活用したETL/ELTパイプラインの設計・実装・改善を行います。また、GA4などを用いた行動データ取得の標準化や、広告・CRM・営業・施設運営・コールセンター・来訪ログなどのオンライン・オフラインデータの統合と連携を推進していただきます。さらに、Looker Studio、Power BI、Tableau等を用いたBIダッシュボードの設計・開発・運用、事業KPIおよびマーケティング指標の設計、アドホック分析の実施や既存データ基盤・BI環境の見直しとグループ全体への展開を担っていただきます。 【求める人物像】 事業側のニーズを理解しながら、データ基盤のあるべき姿を自ら考え提案・実装できる方を求めております。新しいクラウドサービスや分析手法のキャッチアップに前向きで、関係者とコミュニケーションを取りながら主体的に課題解決に取り組める方にマッチしたポジションです。 【ポジションの魅力】 グループ横断で多様なデータを扱いながら、データ基盤の設計から可視化・分析まで一貫して関わることができます。GCPやBigQueryを中心としたモダンなデータスタックを活用できる環境であり、機械学習や生成AIを取り入れた高度な分析にもチャレンジできる点が魅力です。また、既存基盤の再設計や標準化を通じて、全社的なデータ活用の仕組みづくりに深く関与していただけます。 【開発環境】 GCP（BigQuery、Cloud Run Functions、Cloud Composer、Dataflow等）を中心としたデータ基盤上で、SQLおよびPythonを用いたデータ処理・分析を行います。BIツールとしてLooker Studio、Power BI、Tableau等を利用し、業務ツールにはMicrosoft 365を標準採用しております。

【募集背景】 生成AI LLM RAGなどの技術を活用したPaaS案件が増えており、プロジェクトマネージャーを増員することになりました。 【作業内容】 プロジェクトマネージャーとして、システム要件の整理から開発プロジェクト全体の管理までを担当していただきます。主に、生成AIやLLM RAGなど先端技術を活用したPaaSプロジェクトをお任せいたします。顧客の戦略や解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDSをコントロールしながらプロジェクトを推進していただきます。 生成AI LLM RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。エンタープライズ企業への提案に関わる技術検討・技術調査・PoCの実施、システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程を担当していただきます。事業開発、エンジニア、デザイナーなどとの連携を行い、スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝を担っていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業のイノベーション創出に興味がある方を求めています。人々の情報収集や市場調査、新規事業開発を再定義していく事業に興味がある方、自然言語処理や生成系AIを用いたテクノロジーに興味があり携わっていきたい方を歓迎いたします。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得して事業を前進させることができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AI LLM RAGなどの技術の社会実装に関わることができます。PdMやデザイナー、Webエンジニア、機械学習エンジニアと共同して働くことができます。PoCプロジェクトの初期立ち上げからジョインし、中期的には事業開発やプロダクトマネジメントに関わることができます。

＜プロジェクト概要＞ · さまざまなサービスと実装パターンを活用して、 安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指し、具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、 データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。 そして、組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、およびグローバル分散向けに設計されているこが目的です ＜想定される作業＞ · データエンジニアと緊密に連携して、バッチおよびリアルタイムデータ処理用の データパイプラインの構築と最適化 · データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、 高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。 1.データモデリング: データ資産が保存、取得、分析のために効果的に整理されるように、 概念的、論理的、物理的なデータ モデルを開発します。 2.データベース管理: データベースの設計、実装、保守を監督し、 パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティの要件を満たしていることを確認します。 3.データ統合: さまざまなソースと形式のデータを統合して、 システム全体の一貫性、正確性、信頼性を確保します。 4.データガバナンスとセキュリティ: データ管理のポリシーと手順を確立し、 規制要件への準拠を確保し、機密データを保護するためのセキュリティ対策を実施します。 5.データ分析と視覚化: データ アナリストやビジネス関係者と協力して、 データ要件を理解し、データ分析と視覚化のためのソリューションを開発します。 6.テクノロジーの評価と実装: 新興テクノロジーの最新情報を把握し、 ツールとプラットフォームを評価して、データ管理と分析機能を強化します。 7.コラボレーションとコミュニケーション: 開発者、アナリスト、ビジネス リーダーなどの部門横断的なチームと緊密に連携して、要件を理解し、優先順位を調整し、ソリューションを効果的に伝えます。 8.戦略計画: 戦略計画活動に参加し、チームの目標を定義し、 　それを組織の全体的なデータ戦略およびビジネス目標と一致させます。