【事業概要】 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る1%未満で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2024年9⽉期決算説明資料より 参考：会社紹介資料 【業務について】 企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 HENNGE One の各種データ (ユーザーの利用ログ・サービス ステータス等) の管理・運用を通じて、サービスの発展や会社の成長に貢献いただきます。 AWS の各種リソースの管理、データへのアクセス権限管理方針の策定、データ閲覧用の BI ツールの管理など、データの利用を支えるための幅広い業務をお任せします。 膨大なデータを扱うための効率的なシステム構築、セキュリティ対策、そしてデータ分析をスムーズに行うための環境整備など、あなたのスキルと経験を活かして活躍できる環境があります。 具体的な業務内容 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを扱う、データ管理基盤の設計・改良・運用が主な業務です。 AWS 上のデータパイプラインやデータベースの最適化、ETL プロセスの設計・開発を通じて、ビジネスの意思決定を支える情報インフラを構築します。 データクレンジングやフォーマット変換など、地道な作業も含まれますが、これらはデータ活用の精度を左右する重要なプロセスです。 具体的なプロジェクト例 HENNGE One
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて トヨタはモビリティの意味を再定義します。ヒト、モノ、情報、そしてエネルギーを動かし、モビリティの常識に挑み続けます。Woven Cityでは、このような様々なモビリティを生み出し、試すテストコースとして、ヒト中心の街・実証実験の街・未完成の街をコンセプトに、幸せの量産を目指します。 Woven Cityには未来のモビリティへの想いを共有する多様な仲間が集まります。Inventors（インベンターズ／発明家）、住民、ビジターは、ヒト・モビリティ・社会インフラが連携する街の形をしたテストコースで、生活をしながら様々なプロダクトやサービスを実証します。 トヨタ「Woven City（ウーブン・シティ）」は、富士山の麓に建設される、完全に接続されたエコシステムです。水素燃料電池によって動力を供給されるこの都市は、「リビングラボ（生きた実験室）」であり、「常に進化する」ことを目指し、さまざまな最先端技術を取り入れています。同時に、「人間中心（ヒューマンセントリック）」であり、人々の安全と快適さを追求します。 ウーブン・シティの研究開発（R&D）チームは、トヨタ自動車が開発した技術を活用して、革新的な製品やサービスを生み出します。 ミッション 1. ウーブン・シティ向けのサービスおよび製品の開発 2. 長期的な研究開発による能力拡大 私たちのチームは、都市にとって不可欠な革新的サービスを開発します。 一方で、ファーストパーティデベロッパーとして、サードパーティパートナーが参加できる基盤も構築します。そのため、アプリケーションだけでなく、基盤となるソフトウェアや機能も担当します。 Woven Cityに関する詳細は、以下をご覧ください： https://www.woven-city.global/jpn/ 求める人材 私たちは、ウーブン・シティの中心にある革新的なデータプラットフォームを実現することに情熱を持つエンジニアを探しています。 このプラットフォームはイノベーターたちが利用でき、彼らのイノベーションを加速させるものです。AI、モビリティ、エネルギー管理、ヘルスケア、ライフスタイル、スマートホーム、EC、その他のウーブン・シティのサービス向けにマイクロサービス（統合APIなど）を開発します。 このポジションでは、横断的な仕様や要件定義から開発および実装プロセス全体を推進して頂きます。 このポジションでは同チームリーダーにレポートし、勤務形態はハイブリッド（リモートとオフィスの併用）のポジションです。 業務内容 複数のデータドメインにわたるスケーラブルなデータアーキテクチャ、データ処理、データ分析の設計・実装 クロスファンクショナルチームとの連携 データフロー、データストレージ、関連サービスの健全性を行うコンポーネントの構築 ドキュメント作成やコードの保守性向上への貢献 各チームと協力し、ベストプラクティスを開発・提供
JD in English follows. 和文の後に英文JDをご覧いただけます。 シニアデータマネージャー / Senior Data Manager - Mercari 雇用形態： 正社員 働き方：フレックスタイム制（コアタイムなし） 勤務地：六本木 詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。 組織・チームのミッション Mercari Engineering Principles Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。 Passion For The
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて Woven by ToyotaのBehaviorチームは、データ駆動型自動運転を支えるデータ基盤を構築しています。私たちの業務は多岐にわたります。ペタバイト規模のマルチモーダルな車両データおよびシミュレーションデータの分析、データ取り込みから可視化までのスケーラブルなデータパイプラインの設計、そしてMLベースのMotion Planningをオンボード・オフボードの双方で支える正規化されたデータセット、メトリクス、セルフサービスツールの提供などです。私たちは、人間中心の自動運転ソリューションを通じてすべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。 求める人材 私たちは、MLチームおよびプラットフォームチームと密接に連携し、高品質なデータセットの発掘・変換・提供を行う、経験豊富なシニアデータエンジニアを募集しています。データ取り込みから可視化までのデータパイプラインを構築し、他のメンバーが安心して私たちのデータの上に構築できるようなツールとイントロスペクションを提供します。複数の大規模プロジェクトの背後にあるデータアーキテクチャを設計・所有し、データプロダクトを単一の信頼できる基盤へと統合し、次世代の自動運転車プラットフォーム向けモデルのリリースを加速させることで、トヨタの何百万台もの市販車に影響を与えることができます。私たちは、自動運転技術とそれが人類にもたらす可能性に情熱を持つ方を求めています。 シニアメンバーとして、テクニカルリーダーとしての役割を担い、エンジニアのメンタリング、データエンジニアリングの品質基準の設定、そして周囲のチームのデータ能力の向上に貢献していただきます。私たちは、「What can I do for you?（何をお手伝いできますか？）」と問いかけ続ける「Giver」マインドセットと、たとえ困難な対話であっても長期的に正しい設計を主張し抜く信念を高く評価します。 このポジションは、大きな裁量と広い責任範囲を持ちます。あなたは、個々のプロジェクトを超えて長く影響を及ぼす技術的方向性を定め、まだ正しい構造が定義されていない曖昧でゼロベースの課題に挑み、データプラットフォームの成熟とともに自らの影響範囲と技術的リーダーシップを広げていきます。組織全体という、より広い視座で活躍する準備ができた卓越したシニアエンジニアに最適なポジションです。 ハイブリッドな働き方を好み、週に3日、日本橋（東京）オフィスに出社できる方を歓迎します。 業務内容 組織全体のデータを統合するためのエンドツーエンドのデータアーキテクチャを所有し、その技術的方向性を定める。ローカル最適ではなく長期的な視点に立ち、スケーラビリティ・信頼性・コストにわたる設計上および運用上のトレードオフを評価しながら、一貫性があり、検索可能で信頼性の高いプラットフォームへとまとめ上げる データ取り込みから変換、提供、可視化に至るまでのデータパイプラインを設計・構築する。生の車両・シミュレーションログを、信頼でき再利用可能な正規化データセットへと変換し、その発掘・モデリング・提供を通じてデータの価値を引き出すとともに、チーム間で一貫性を保つ チームを越えて共通の技術的方向性を定める。組織全体のステークホルダーと連携して彼らのデータニーズを理解し、技術的なトレードオフを厳密かつ客観的に評価し、ロードマップに影響を与え、単一の信頼できるデータ基盤（single source of truth）へと合意を導く。その際、重要なインサイトを技術者・非技術者の双方にとって明確な形で提示する 担当領域のデータセットについて、データプロダクト、Service Level Agreement、および組織全体で分析をスケールさせるセルフサービスのダッシュボードやツールを定義・所有し、あわせてそれらの約束を守るための監視・アラート・運用体制を構築する 組織が大きなアーキテクチャ上の決断にコミットする前に、迅速なプロトタイピングと集中的な技術調査を通じてリスクを低減し、未解決の問いをエビデンスに基づく意思決定へと変える アーキテクチャ、データモデル、インターフェース、意思決定を明確にドキュメント化し、設計・トレードオフ・生み出されるデータセットを、組織全体の他のメンバーが理解し、活用し、保守しやすいものにする チームを超えたテクニカルリーダーとして行動する。エンジニアをメンタリングし、他のチームにも採用されるデータエンジニアリングのベストプラクティスと標準を確立し、Autonomy組織全体のデータ能力を高める 必須条件 本番環境のデータパイプラインおよびデータプラットフォームを大規模に構築・運用した7年以上の経験 SQLとモダンなプログラミング言語（例：Python）に深く精通し、堅牢なデータモデルおよび複数ステップのETL/ELTジョブを設計した実務経験 クラウドデータウェアハウス（例：BigQuery、Snowflake、Redshift）、およびオーケストレーション・変換ツール（例：dbt、Airflowなど）の使用経験
【事業概要】 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る1%未満で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2024年9⽉期決算説明資料より 参考：会社紹介資料 【業務について】 企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを活用するための社内向けの Web アプリケーション開発を担っていただきます。 Web サービスの要件定義から仕様策定、AWS 上での開発・テスト・リリースまで、一貫して携わっていただきます。 データ可視化ツールの UI/UX 改善や、業務効率化に繋がる機能開発などといった地道な作業も含まれますが、これらは社内メンバーの生産性向上に直結する重要なプロセスです。 具体的な業務内容 具体的なプロジェクト例 HENNGE One ビジネスを支える各部門における業務のボトルネックにを横断的に解決するためのツールの選定・開発・運用支援を行うことで、会社全体の業務効率を向上する 顧客がどのようにサービスを利用しているかの状況を把握するための利用ログの可視化ツールを構築することで HENNGE One の製品開発の方針策定を支援する 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE
【事業概要】 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る1%未満で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2024年9⽉期決算説明資料より 参考：会社紹介資料 【業務について】 企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 HENNGE One の各種データ (ユーザーの利用ログ・サービス ステータス等) の活用を通じて、サービスの発展や会社の成長に貢献いただきます。 社内メンバー向けのデータ閲覧ツールとしての BI ツールの選定から運用策定およびリリース、その後の運用まで、幅広い業務を担う BI エンジニアを募集します。 部署ごとのデータ活用の目的に合わせた BI 環境を提供いただくことで、あなたのスキルと経験を活かしてビジネスの発展のために活躍できる環境があります。 具体的な業務内容 全社に向けたデータ分析基盤の設計・構築・管理を通じて、ビジネスの成長を加速させるデータ活用プロジェクトを推進します。 BIツールの導入・運用から、ダッシュボードの構築、アクセス権限管理まで、一貫して担当します。 地道なデータクレンジングや権限管理も、誰もが安全かつスムーズにデータを利用できる環境を築くための重要な業務です。 具体的なプロジェクト例 ビジネス部門のメンバーが必要なデータ閲覧ツールに必要な要件をヒアリングし、データ可視化ツールの選定、構築および利用部署への展開を行う
主な業務範囲 要件定義サポート、プロトタイピング、データパイプライン開発、LLMオーケストレーション、CI/CD、クラウドデプロイ、運用サポート。 主な責任（Key Responsibilities） 実践的な質問や前提条件の特定を行い、ビジネスニーズを管理可能な技術タスクへ分解することで、要件の明確化をサポートする。 AIおよび自律型エージェント（Agentic）アプリケーションの概念実証（PoC）、プロトタイプ、MVPコンポーネント、および本番対応機能を開発する。 Pythonサービス、API、データパイプライン、LLMオーケストレーションフロー、プロンプト/コンテキストロジック、および統合コンポーネントの構築と維持を行う。 GitHub Enterpriseまたは同等のツールを使用し、ソース管理、プルリクエスト、コードレビュー、ブランチ戦略、およびリリース連携を行う。 自動テスト、CI/CDパイプライン、コンテナ化されたデプロイ、モニタリングフック、および環境設定を実装する。 クラウド、セキュリティ、アーキテクチャ、データ、運用チームと連携し、エンタープライズのデリバリー基準を満たす。 デイリースクラム、スプリントプラニング、バックログリファインメント、デモ、レトロスペクティブ（振り返り）などのアジャイルセレモニーに積極的に参加する。 技術設計、セットアップ手順、既知の制限事項、運用ランブック、サポートノートを明確にドキュメント化する。 必須の技術スキル（Required Technical Skills） クラウド開発経験: Azure、AWS、Google Cloudなどのプラットフォーム（Azure経験者優遇）。 Pythonプログラミング: バックエンド開発、データ処理、自動化、AIアプリ開発のための高いPythonスキル。 データエンジニアリングの基本: データパイプライン、API、構造化/非構造化データの取り扱い、バリデーション、データ変換。 LLM/エージェント開発フレームワーク: LangChain、LangGraph、Semantic Kernel、AutoGen等の使用経験。 LLM概念の理解: プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、検索パターン（Retrieval）、評価、エラー分析など。 CI/CD・ソース管理: GitHub Enterprise、GitHub Actions、Azure DevOps、または同等のツール経験。 Docker / Kubernetesの基本: パッケージング、デプロイ、設定、実行時のトラブルシューティング。
【事業概要】 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る1%未満で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2024年9⽉期決算説明資料より 参考：会社紹介資料 【業務について】 企業のクラウド サービスの利活用が進む中で、セキュリティと利便性を両立させる有効な手段として HENNGE One は今後もニーズの拡大が見込まれています。 サービスの成長に伴い、ユーザーの利用ログは増加の一途を辿っており、これらのデータをいかに効率的かつ安全に管理するかが、今後のサービス発展の鍵を握っています。 単なるシステム管理者ではない、データ基盤の構築・運用のスペシャリストとして一緒にビジネスの発展を支える仲間を募集します。 HENNGE One の各種データ (ユーザーの利用ログ・サービス ステータス等) の管理・運用を通じて、サービスの発展や会社の成長に貢献いただきます。 AWS の各種データベース サービスを活用した最適なデータベース アーキテクチャの設計・構築から運用、パフォーマンス改善まで一貫してお任せします。 単にデータベースを管理するだけでなく、定期的な改善活動を通じて常に最適な状態を追求し、データベース運用のデザインやデータ取り扱いルールの策定など、あなたのスキルと経験を活かして活躍できる環境があります。 具体的な業務内容 HENNGE One のビジネスを支える、AWS上のデータベース基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。 膨大なユーザーログを扱うシステムのパフォーマンス最適化や、セキュリティを考慮したデータベース設計など、技術的な挑戦に満ちたプロジェクトが待っています。 データクレンジングやバックアップといった地道な作業も、サービスの信頼性を支える重要な業務です。 具体的なプロジェクト例 最新技術を常に吸収しながらデータベース基盤のパフォーマンスを最適化し、データのリアルタイム性を向上させることで、ビジネスの成長に不可欠な迅速かつ正確なデータ分析環境を構築する ビジネス部門のマネージャーへのヒアリングを通して必要な情報を把握し、データの要件定義やデータベース設計などの技術支援をもってデータ活用の可能性を最大化する
経営幹部・ビジネスステークホルダー・技術チームと幅広く連携し、顧客が抱える複雑な課題を実現可能なソリューションへと落とし込む役割を担っていただきます。 単なる技術提案にとどまらず、顧客のビジネス課題を深く理解した上で、戦略的な視点からアドバイスできる「信頼できる技術パートナー」の役割をお任せします。 業務内容 案件の発掘から提案・契約締結まで、顧客ライフサイクル全体を通じて、社内チームおよびデータブリックスのセールス・エンゲージメント・イネーブルメントチームと密に連携します。 日本およびAPAC地域におけるプロジェクトのプロジェクトマネジメントを担当します。 顧客とのディスカバリーワークショップをリードし、ビジネス課題・データ戦略・技術要件を深く理解します。 顧客要件をソリューションアーキテクチャおよび実装アプローチに落とし込み、エンジニアリングチームと協力して具体化します。 プリセールス活動および経営層とのディスカッションにおいて、主要な技術アドバイザーとして顧客をサポートします。 説得力あるソリューション提案・デモンストレーション・PoC（概念実証）提案資料の作成および提示を行います。 デリバリー・エンジニアリング・顧客の各ステークホルダーと連携し、営業フェーズからプロジェクト実行フェーズへのスムーズな移行を支援します。 提案書の作成、工数見積、SOW（作業範囲記述書）の策定、商務交渉をサポートします。 顧客の経営幹部・ビジネス担当者・技術チームと信頼関係を構築します。 日本およびAPAC全域における顧客ミーティング・業界イベント・戦略的パートナーとのエンゲージメントにおいて、当社の代表メンバーとして活躍します。 市場のインサイトや顧客フィードバックを社内に発信し、サービス開発やGo-to-Market戦略の立案に貢献します。 必須条件 テクニカルプリセールス、ソリューションコンサルティング、カスタマーサクセス、コンサルティング、またはテクノロジーデリバリー領域における2年以上の実務経験 エンタープライズデータプラットフォーム、クラウドテクノロジー、アナリティクス、モダンデータアーキテクチャに関する深い理解 ビジネス担当者・技術担当者の双方と効果的に連携出来る、実証されたコミュニケーション能力 顧客ワークショップ、要件定義セッション、ソリューション検討会議の経験 優れた発表能力・コミュニケーション能力・ステークホルダーマネジメント能力 国際的・多文化的なビジネス環境での就業経験 ネイティブレベルの日本語およびビジネスレベル英語力（読み・書き・会話） 実装作業を担わずとも、ビジネス目標と技術ソリューションを橋渡し出来る能力 歓迎条件 Databricks、Snowflake、Azure、AWS、またはGoogle Cloud Platformの活用経験 データエンジニアリング、アナリティクス、AI/ML、データプラットフォーム、またはクラウド変革プロジェクトにおける経験 システムインテグレーター（SI）、コンサルティング企業、またはテクノロジーサービスプロバイダーでの就業経験 日本国内のエンタープライズ顧客への支援経験 海外での就業経験 提案管理、RFP/RFI対応、およびソリューションアーキテクチャ策定に関する知識 Ultra Tendencyに入社するメリットとは？ Databricksの主要なプロフェッショナルサービスパートナーの一つで働きましょう。 ヨーロッパおよびアジア太平洋地域（APAC）全域の経験豊富なコンサルタントやエンジニアと協働できます。 キャリア開発の大きなチャンスがある、成長中の国際的な組織
Senior Data Scientist Location: Tokyo About us: Deep expertise. Personal and Industry evolution. Impeccable craft. These are Limit Break’s founding principles. Limit Break is founded by global industry leaders in mobile gaming. We are unlocking its
データ基盤構築から分析、生成AI活用までを担い、企業の意思決定を支えるデータエンジニアポジションです。 社内外のプロダクト開発やDX支援を通じて、データ活用を軸に事業成長に直接貢献します。 企業情報 フィンテックおよびデータ解析を軸に、金融機関や大手企業のDXを推進するテクノロジー企業です。 証券・保険・データAIなど複数の事業を展開し、金融サービスの革新と新規価値創出を目指しています。 職務内容 ・データ基盤（DWH／パイプライン）の設計・構築・運用 ・データ分析およびビジネス意思決定の支援 ・生成AI導入・活用に関する開発および顧客支援 ・自社プロダクトやSaaSサービスのデータ関連開発 ・データ利活用を軸とした事業推進 ・エンジニアチームのリード／マネジメント（経験に応じて） 理想の人材 ・データエンジニアリング／データ基盤構築経験 ・クラウド（AWS / GCP / Azure）での開発経験 ・SQL、Pythonなどによるデータ処理・分析経験 ・ビジネス課題をデータで解決する思考力 条件・待遇 ・フルリモート可能な柔軟な働き方 ・フレックス制度あり ・学習支援（年間約12万円） ・住宅手当（条件あり） ・海外カンファレンス参加機会など成長支援が豊富 To apply online please click the Apply button below. For a
データ基盤の刷新プロジェクトにおいて、基盤設計・開発からデータ活用推進まで担うデータエンジニアポジションです。 プロダクト改善やマーケティング高度化のためのデータ環境整備をリードし、事業成長を支える役割を担います。 企業情報 テクノロジーを活用した資産運用サービスを中心に、個人向けの金融プラットフォーム構築を目指すFinTech企業です。 資産運用に加えて保険・年金などを含む「総合金融アドバイザリー」へと事業を拡張しており、急成長フェーズにあります。 職務内容 ・データ基盤（DWH・DB）の設計・構築・運用 ・データ処理システム（ETL等）の設計・開発 ・データの可視化・分析環境の整備 ・SQLによるデータ抽出および品質担保（クロスチェック） ・マーケティングやプロダクト改善に向けたデータ支援 ・他チームとの連携・データ利活用促進 理想の人材 ・ETL設計およびデータ処理開発経験（3年以上） ・Python等によるデータ処理実装経験 ・クラウド（AWSまたはGCP）利用経験 ・データ分析要件の定義および分析実務経験 ・ステークホルダーとのコミュニケーション能力 条件・待遇 ・フレックスタイム制（コアタイムあり） ・週2日リモート可能なハイブリッドワーク ・有給初月付与／時間単位取得可 ・確定拠出年金、書籍購入補助、資格支援 ・社内勉強会、ランチ補助、社内イベントなど充実 To apply online please click the Apply button below. For a confidential discussion
データエンジニアコンサルタントとして、テクノロジーの顧客向けプロジェクトに参画いただきます。Microsoftテクノロジーを活用したデータプラットフォームの設計・構築を担い、データ活用を通じて企業の課題解決と価値創出を支援します。 Client Details 当社クライアントは、Microsoftエコシステムに特化したグローバルIT企業です。クラウド、データ、AIを活用したデジタル変革支援に強みを持ち、幅広い業界の大手企業向けにエンドツーエンドのサービスを提供しています。 Description * データプラットフォーム戦略の策定および導入支援 * Data Warehouse、Data Mart、Data Lakeなどの設計・構築 * ETL/ELTおよびデータパイプラインの設計・開発 * Azureを中心としたクラウドデータ基盤の構築 * 顧客課題の分析およびソリューション提案 * データ活用に関する要件定義、アーキテクチャ設計 * 開発チームやステークホルダーとの協業によるプロジェクト推進 * 国内外のプロジェクトにおける技術支援およびコンサルティング Profile * データ基盤（Data Warehouse、Data Mart、Data Lake等）の設計・構築経験（3年以上） * ETL/ELTやデータパイプラインの開発経験（3年以上） * SQL、Pythonなどを用いたデータ処理・分析の実務経験 * クラウドまたはオンプレミス環境でのデータソリューション構築経験 *
大規模データ基盤の設計・構築をリードし、クライアントのデジタルトランスフォーメーションやAI活用を支援するシニアポジションです。Databricks、Snowflake、AWS、Azure、GCPなどの先進技術を活用しながら、技術選定やアーキテクチャ設計、チームへの技術支援まで幅広くご担当いただきます。 企業情報 クラウド、データ、AI領域に注力する大手グローバルITサービス企業です。金融、製造、通信、流通など幅広い業界の大手企業に対し、コンサルティングから開発・運用まで一貫したデジタル変革支援を提供しています。 職務内容 * データ分析基盤・データプラットフォームのアーキテクチャ設計・構築 * Databricks、Snowflake、AWS、Azure、GCPを活用したデータソリューションの提供 * オンプレミス環境からクラウド環境へのDWH・データレイク移行プロジェクトの技術リード * プロジェクト要件に応じた技術選定およびPoC（概念実証）の実施 * 大規模データ処理パイプラインの設計・開発および最適化 * プロジェクトメンバーへの技術支援・メンタリング * クライアント課題の整理およびソリューション提案支援 理想の人材 * 日本語能力ビジネスレベル（JLPT N2）以上 * データエンジニアリング領域での実務経験3年以上 * AWS、Azure、GCPいずれかを活用したデータ基盤設計・構築経験 * Spark、Pythonなどを用いた大規模データ処理パイプライン開発経験 * データモデリングに関する知識および実務経験 条件・待遇 * 東京拠点での勤務 * クラウド・データ・AI領域の成長事業への参画機会 * 大手企業向けの大規模データ基盤プロジェクトに携われる環境
【 Rapyuta Robotics について】 Rapyuta Robotics（ラピュタロボティクス株式会社）は、2014年にスイス連邦工科大学チューリッヒ校（ETH Zurich）のスピンオフとして設立されたロボティクス企業です。「Empowering Lives With Connected Machines（マシンとマシンを繋げ、人々の生活を豊かにする）」をビジョンに、3K業務の自動化を通じて、人がより知的で創造的な仕事に挑戦できる社会の実現を目指しています。累計調達額は約106億円で、クラウドロボティクスプラットフォーム「rapyuta.io」を中核に、メーカーや機能の異なるロボットを共通基盤上でつなぎ、群制御AIによって複数台の経路計画やタスク配分を最適化するソリューションを提供しています。 物流領域では、ピッキングアシストロボット、自動倉庫、自動フォークリフトなどを同じクラウド基盤上で連携させることで、既存倉庫でも大規模工事を抑えつつ、生産性向上と柔軟な自動化を実現しています。 【主要ソリューション（受賞実績あり）】 ラピュタPA-AMR（ピッキングアシストロボット）：ピッキング生産性を約2倍に向上し、国内シェア約7割を獲得（2023年グッドデザイン賞受賞） ラピュタASRS（自在型自動倉庫）：作業生産性最大約10倍、保管効率最大2.5倍を実現（2024年グッドデザイン賞 金賞受賞） ラピュタAFL（自動フォークリフト）：パレット搬送を自動化し、高精度自己位置推定により既存倉庫にも柔軟に導入可能（夜間無人稼働にも対応） 【期待する役割】 Business Analyst は社内の様々な部署に配属され、部署内のメンバーと密接に連携しながら各部署で必要とされる分析・提案・レポーティングを行います。創意工夫により入手可能なデータから最大のインサイトを導ける方、固定観念にとらわれずに柔軟かつ効果的なソリューション提案ができる方、お客様をはじめとしたステークホルダーの状況を的確にヒアリングできる方、ロジカルかつ明快なプレゼンテーションを提供できる方、これらをスピード感を持って推進できる方を募集しています。 【職務内容】 配属される部署により、下記のいずれかまたは複数に携わっていただく予定です。現在募集している担当部署は下記のとおりです。 ASRS(自動倉庫)の営業・要件定義フェーズにおける顧客向け分析 ASRS(自動倉庫)の導入後のオペレーションサポートにおける顧客向け分析 AMR(ピッキングアシストロボット)の大規模案件における全フェーズを通じた顧客向け分析 ※シニアレベル 自社セールス・マーケティング成果・活動に対する社内向け分析 ※シニアレベル 【各部署での活動内容例 】 ＜製品導入検討フェーズにおける顧客データ分析と導入プランの検討 ＞ 顧客の出荷データ、在庫データ、人員配置、オペレーションフローなどを分析し、物量や製品規模の試算を実施。営業やコンサルティングメンバーと協力して最適な導入プランの検討を行います。 ＜オペレーションデータ解析、ボトルネック可視化、改善策の立案・提案 ＞
JD in English follows. 和文の後に英文JDをご覧いただけます。 シニアデータマネジメントスペシャリスト / Senior Data Management Specialist - Mercari 雇用形態： 正社員 働き方： フレックスタイム制（コアタイムなし） 勤務地： 六本木 詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。 組織・チームのミッション Mercari Engineering Principles Mercari Engineering Principles は、メルカリのエンジニアリング組織における信念や行動の基盤となる共通認識を明文化したもので、メルカリのメンバー全員が共有するMission、Value、Cultureをエンジニアリングの視点から補完するものとなります。これらのPrinciplesは、私たちが長期的に実現しようとする理想的な姿を定義することで、最終的にメルカリのミッションを達成するために活用していきます。
職務内容 【業務内容】 エンドツーエンドの機械学習（ML）およびAIパイプラインの構想、設計、構築、導入および運用（運用定着）をリードする エンタープライズ全体を見据えた堅牢なAIアーキテクチャを構築し、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者、運用、セキュリティチームと連携しながら推進する 以下のプロセスを含むAIシステムのライフサイクル全体を主導する 要件分析：組織の課題やニーズを分析し、AIによる解決可能性を明確化する ソリューション設計：拡張性・コスト効率・ビジネス戦略との整合性を考慮したAIソリューションを設計する 技術選定：AIシステム構築に必要な最適な技術スタックおよびツールを選定する 監査（Audit）：データ、モデル、ソフトウェアエンジニアリングを含むAIツールおよび開発・運用プロセス全体を対象とした監査を実施し、継続的改善を推進する フィードバックループを確立し、AIサービスの評価、モデルの再調整、再学習を適切に実施する 実装管理：AIシステムの実装全体を統括し、組織要件を満たしていることを保証する 監視・保守：AIシステムのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、課題対応、運用保守、定期的なアップデートを行う ビジネス全体の構造や業務理解とAI技術への理解を併せ持ち、AIプロジェクトを成功に導くための意思決定および方向付けを行う テクニカルアーキテクト、データエンジニア、ドメインエキスパートなどのクロスファンクショナルチームと協働し、ビジネス要件を深く理解した上で実効性の高いAIソリューションを開発する データサイエンスおよびAI分野において、自発的かつ継続的に学習・スキル向上に取り組み、自身の専門性とキャリアの高度化を追求する 登録資格 Nice to have 【望ましいスキル】 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI関連技術に関する深い理解および実務経験 AIアーキテクチャおよびパイプライン設計に関する知識と経験 ML／ディープラーニングワークロードにおけるワークフローおよびパイプライン構成の理解 データ管理、ガバナンス、モデル構築、デプロイメント、本番運用に至るまでの各コンポーネントおよびアーキテクチャ上のトレードオフに関する深い知識 ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの原則に関する理解 Git、コンテナ技術、Kubernetes、CI/CDなどのDevOpsワークフローやツールの利用経験 データサイエンスおよび高度分析に関する知識・経験 SAS、R、Pythonなどの高度分析ツール 応用数学、機械学習、ディープラーニングの理論理解 ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク等の機械学習手法 TensorFlow、PyTorch、KerasなどのAIフレームワークを用いた大規模モデル開発経験 Google Cloud、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用したAIシステムの設計・開発経験 AIモデルの運用・展開（MLOps）に関する知識・経験（モデル最適化、監視、バージョン管理、ライフサイクル管理等） BigQuery、Spark、Hadoopなどの大規模データ処理技術に関する実務経験 AI倫理およびプライバシーに関する知識を有し、それらを考慮したAIシステム設計ができること ビジネス要件を正確に理解し、拡張性・信頼性の高いAIプラットフォームを設計できる能力 AI関連プロジェクトにおいて、開発チームをリードし、技術的な意思決定・指導を行った経験
日本市場向けのAI活用推進を担う専門チームにて、顧客課題の分析からAIソリューションの設計・開発・提案までを一貫して担当いただきます。データサイエンスと顧客折衝の両方の経験を活かし、企業のAI活用を加速させるポジションです。 企業情報 当社クライアントは、グローバルに事業を展開する大手ITサービス企業です。日本市場におけるAI活用の拡大を戦略的に推進しており、研究者・データサイエンティスト・アーキテクト・コンサルタントが連携する専門組織の強化を進めています。 職務内容 * クライアントのビジネス要件を理解し、AIソリューションの設計・開発を推進 * ビジネスアナリスト、データエンジニア、ドメインエキスパートなどの関係者と連携 * 機械学習・生成AI・データ分析プロジェクトの実装および検証 * データ前処理、特徴量エンジニアリングの実施 * 最適なモデル選定、性能改善およびチューニング * Pythonを活用したモデル開発・学習・精度評価 * 分析結果や提案内容のレポート作成、顧客向けプレゼンテーション * 技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明 * 最新のAI技術や業界動向の継続的な調査・学習 理想の人材 * AIまたはデータサイエンス領域での実務経験6年以上 * ネイティブレベルの日本語力（N1相当） * Python、R、SQLなどを用いたデータ分析経験 * クライアントとの要件定義、課題分析、提案活動の経験 * データサイエンスまたはAIプロジェクトのリード経験 * 英語での読み書き能力 条件・待遇 *
AIを活用したADAS（先進運転支援システム）の開発を支えるデータパイプラインの設計・構築・運用を担うポジションです。マルチセンサーデータを活用し、スケーラブルで高品質なAIプラットフォームの実現に貢献いただきます。 Client Details 大手グローバル自動車サプライヤー向けプロジェクトに参画いただきます。自動車業界のデジタル変革を推進する技術組織において、AI、クラウド、IoT、サイバーセキュリティを活用したSoftware-Defined Vehicle開発を支援しています。 Description * カメラ、LiDAR、レーダーなどのマルチセンサーデータ向けエンドツーエンドのデータパイプライン開発 * データ取り込み、前処理、品質管理の設計・実装 * 機械学習チームおよびプラットフォームチームとの連携によるモデル学習・検証支援 * データガバナンス、コンプライアンス、トレーサビリティの確保 * MLOpsワークフローおよび拡張性の高いAIプラットフォームの運用支援 * ADASシステム開発におけるデータ基盤の最適化・改善推進 Profile * Pythonを用いた開発経験 * データエンジニアリングおよびETL/ELTパイプライン構築経験 * SparkやDaskなどの分散処理技術の利用経験 * Airflowなどのワークフロー管理ツールの利用経験 * マルチセンサーデータの取り扱い経験 * Azureなどのクラウドプラットフォームに関する知識 * Docker、Kubernetesに関する知識 * データガバナンスやデータ管理に関する理解 * 日本語・英語ともに上級ビジネスレベル以上
JD in English follows. 和文の後に英文JDをご覧いただけます。 Senior Analytics Engineer - Mercari 雇用形態： 正社員 働き方： フレックスタイム制（コアタイムなし・フレキシブルタイムなし） 勤務地： 六本木 詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。 組織・チームのミッション メルカリのデータ分析環境は月間で1200人程度(全従業員の6割程度)が利用し、すでにSocratesというLLMベースの分析アプリケーションを提供するなど 、その土壌は国内でも最先端の水準にあります。 しかしながら、データ活用のニーズやそれを取り巻く環境は急速に変化しており、既存のアプローチでは需要増にエンハンスの供給が追いつかない等、日々新たな課題が発生しています。私たちは、変化へ柔軟に対応し、データプロダクトがプロダクト開発を何倍にも加速させる環境を構築するため、データモデリングのライフサイクル自動化といった新たなアプローチを積極的にリードします。AI/LLMを活用してこれらの構造的な課題を解決し、全従業員のデータ活用体験を滑らかにすることで、お客さまへの提供価値の最大化を目指します。 業務内容 メルカリのデータ分析環境を次のフェーズへと進化させ、全従業員が最高の効率と信頼性をもってデータから価値を引き出せる、高度に自動化・知能化されたデータエコシステムの構築をリードしていただきます。 （業務例） 全社で利用されるSocrates、Basic Tables、Semantic Layer、各種ダッシュボードといった既存データプロダクトの継続的な機能改善・価値向上 AI/LLM等の技術を活用し、最適化すべき処理の検知〜設計〜実装までのデータモデリングのライフサイクル全体を自動化する仕組みの構築