Job offer curation - ⁨PostgreSQL⁩

【具体的な仕事内容】 メンバー数2～5名、開発期間3か月～半年程度の受託開発案件にプロジェクトマネージャー(PM)兼リードエンジニアとしてアサインされ、下記業務を担当します。 ■成果物の要件定義 ■基本設計、詳細設計 ■技術選定 ■プロジェクト計画立案、進捗管理 ■実装（100％自社内で開発します） ■顧客への報告（営業担当と一緒に行います） 各プロジェクトにはプロジェクトの営業を担当した営業担当者がアカウントマネージャーという形で参画し、顧客と当社開発チームの橋渡しを行うことで、プロジェクトを円滑に進めるサポートをいたします。 また、経験がない方に関しても、まずはプロジェクトにいちメンバーとして参加いただき、ゆくゆくはPM兼リードエンジニアとして、メンバーサポート含めお任せいたしますので、ご安心ください！ 【pluszeroの受託事業の特徴】 受託開発というと「どれだけ頑張っても給料が増えない」「炎上率が高い」などネガティブなイメージを持つ方もいると思いますが、2つの理由から上記のような状態からは一線を画した事業運営をしています。 理由の1つ目は高難度×高単価のプロジェクトを多く受託できていること。画像認識やOCR、自然言語処理などAI系のエンジンを積んだWebシステムの開発や、機能が複雑なプロダクトの新規開発、数理モデルを用いたエンハンス・データ分析など、必要な技術の幅が広く、高難度ゆえ競合が少ない分野の案件を比較的高単価で受注しています。 理由の2つ目はリスクの高い案件は請けない、もしくは事前にリスクを排除してから開発に入っていること。案件の受注時に営業担当とCTOを中心に工数見積りと案件のリスクを精査し、妥当と思われる契約内容でしか受注判断を行いません。 その結果として昨年度の社内エンジニアの平均残業時間は5h/月と低水準に抑えることができています。 【PMであってもコードを書き続けることができる】 一般的な企業におけるPMは管理業務が中心で、コードを殆ど書かない職種となっている場合もありますが、当社は技術に精通した人間がプロジェクト管理を担当することがプロジェクトの成功には不可欠であると考えており、PMをエンジニアの延長性上にある職種として捉えています。 そのため、当社のPMはプロジェクト全体のQCD管理だけでなく、リードエンジニアとして技術選定や実装を担当することで技術面からもプロジェクトを牽引していただいています。 業務を通じてマネジメント、プログミングの両方のスキルを身につけることができるため、ビジネスとエンジニアリングの橋渡し的存在として市場価値を高めていただくことができると考えています。 【働き方や成長するペースを自身で調整できる】 出社/リモートワークのどちらを選ぶかは各自の判断に任されており、自分にとって最適な働き方を実現いただけます。現在でも、約8割の方がフルリモートで勤務されています。 また、平均残業時間は前述のとおり5h/月であり、仮に残業がかさんだ場合も、稼働が増えた分だけ給与も増えていく制度を採用しているため、働けば働くほど体感時給が下がっていくこともありません。 アサインのボリュームはご自身の申告に合わせて調整するため、（法律に違反しない範囲で）多少の残業はいとわず働き、より多くの開発経験を積みたいという方はそのようなアサインをすることも可能です。 【開発の特徴】 受注後の開発はすべて社内のエンジニアが開発するため、ノウハウをどんどん社内に蓄積しています。次々生まれる技術トレンドを勉強し続け、その学んだ技術を実践できる場がありますので、エンジニアはスピード感を持って成長できます。100%自社開発にこだわる理由の1つです。 【開発環境】 ■主要言語：TypeScript(JavaScript), Python, PHP, Rust, C++ ■主要データベース：Aurora, MySQL, PostgreSQL, DynamoDB ■フレームワーク：NestJS, React, React Native, Vue.js, Laravel ■サーバOS：Linux

電話インターフェースを介した業務の代替・効率化を目的に、「AIオペレーター」の開発を行います。本プロダクトは、既存の電話業務を効率化するだけでなく、システム連携など機械ならではの強みを活かすことで、顧客体験そのものを向上させることを目指しています。 近年のLLMの進化により、AIとの対話は人間と遜色ない柔軟性を備えるようになりました。一方で、ハルシネーションのリスクを排除し、人間のオペレーターと同等の「信頼」を獲得するには、単にモデルを導入するだけでは不十分です。そのため、①業務ドメインごとの特性を深く分析・構造化し、②それらを基に柔軟性と信頼性を兼ね備えた形へ昇華させる、というプロセスで粘り強くプロダクトを磨き込んでいく必要があります。 コールセンターが抱える人手不足の解決に真にコミットするため、言語や対話への深い造詣を武器として、エンドユーザーと現場のオペレーター双方が納得する高い品質までやり切る姿勢が求められます。 【具体的な業務内容】 電話業務の自動化に向けて、対話フローを設計・構築する業務です。 実装作業よりも、コールセンターの業務フローを整理し、それをシステムが理解できる構造へ落とし込む作業が中心となります。 ・顧客の電話業務における課題ヒアリング ・自動化する業務範囲の切り分けと特定 ・複雑な業務ルールの整理・構造化 ・構造化したルールに基づく対話フロー・対話システムの設計 ・チャットおよび電話でのテストを通じた、対話品質のブラッシュアップ ・プロジェクトの進行管理 ・定例会での顧客への進捗報告（営業担当と一緒に行います） 【開発環境】 ■主要言語：Python, JavaScript（TypeScript） ■主要データベース：PostgreSQL, DynamoDB, Aurora ■フレームワーク：Pytorch, Scikit-Learn, Numpy, Scipy, pandas (polars), FastAPI ■GitHub Acitons ■サーバOS：Linux ■環境：AWS, GitHub

■募集背景■ 設立から16期目を迎えた当社。今回は、さらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるアナリストに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ■部門紹介■ 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 仕事内容 ・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ分析基盤の設計や構築 ・データ抽出/加工/集計 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 変更の範囲：会社が指定した業務 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ◆◆◆仕事の魅力◆◆◆ ・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる ・最新のデータ分析技術に触れることができる ・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる ・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な 　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能 ・「やりたいことがまだ明確に定まっていない」方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解    まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング    データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案    データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word