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弊社について エクスチュアは2012年12月に創業し、データ×マーケティング×テクノロジーで日本を代表する企業のビジネス課題を解決支援している会社です。 Data to the People を企業ミッションに掲げ、 ・デジタルマーケティング ・高度な基盤構築及び分析支援 ・生成AI・機械学習 を組み合わせることで、誰もがデータの価値を享受できる世界を目指しています。 Adobe Analytics をはじめとしたデジタルマーケティング領域の支援からスタートし、現在では BigQuery / Snowflake などのモダンDWHや BI、機械学習・生成AI活用まで、データ領域全般に事業を拡大しています。 会社概要 マーケティングテクノロジーやデータ領域のテクノロジーは日々進化を遂げており新しいツールが次々と生まれています。エクスチュアはこれらの最先端のテクノロジーに専門性を持つことで価値を提供しています。 クライアントのデジタルマーケティングにおけるWeb解析ツールの活用や技術コンサルティングを手がける。特に、大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Marketing Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいてご評価いただいております。現在は需要の多い「Google Analytics」および急成長中の「Tableau」をはじめとしたBIツールや分析クラウドの「Snowflake」などを取り扱います。 全てのデータ基盤をモダンに変える先導者となる データインテリジェンス事業部モダンデータプラットフォーム部のミッションです。 クラウド、オンプレミスを問わず、 変化に強いアーキテクチャと運用で成果創出を支え、すべての企業が“モダンなデータ活用”を実現できる社会をつくります。 仕事内容 「データ × 生成AI」でもっと多くの人がデータの価値を享受可能にする仕事。 具体的には... ・分析やSQLのスキルがない人でも、自然言語でデータにアクセスできるようにする ・蓄積したドキュメント・ナレッジ・ログなどの情報資産の有効活用 ・日々の業務オペレーションに、さりげなく生成AIを組み込む といった取り組みを通じて、「Data to the People」を生成AIの力で加速させていきます。 単なるアプリケーション開発者ではなく、クライアントと対話しながら最適な生成AI活用を共に設計・実装していくパートナーとしての役割を期待しています。 募集背景 データ基盤構築や分析、マーケティング支援のご相談を多くいただく中で、 近年はそれらに紐づく 生成AI 活用（Text to SQL / RAG / チャットボットなど）の相談が急増 しています。 「既存の DWH やレポート資産を、自然言語で使えるようにしたい」 「社内外のドキュメントを横断して検索・要約できるようにしたい」 「Snowflake やGoogle Cloud上のデータと生成AIを組み合わせて業務を変えたい」 といったニーズに対して、社内のデータエンジニア・アナリストだけでは対応しきれないケースも出てきました。 そこで、Snowflake Cortex / Snowflake Intelligence や Vertex AI などを活用しながら、 クライアントと一緒に「データ×生成AI」のユースケースを形にしていける生成AIエンジニアを募集します。 具体的には 生成AIエンジニアとして、クライアント案件と社内の両方で「データ×生成AI」の活用をリードしていただきます。 ・Snowflake Cortex / Snowflake Intelligence や Vertex AI などのマネージドサービスを活用した ・チャットボット・検索・要約などのソリューション設計・実装 ・Text to SQL / RAG を用いた、「自然言語でデータやドキュメントにアクセスできる」仕組みづくり ・Streamlit などを用いた、クライアント横断で提案に使える軽量なアプリケーションやダッシュボードの開発 ・社内業務改善のための生成AIツールや、クライアント間で共通利用できるパッケージ・メニューの開発 ・クライアントの業務ヒアリング・ユースケース整理、PoC 設計〜導入・定着までの伴走 クライアントと同じ目線で業務やデータを理解し、「どこを生成AIに任せるか」を一緒に設計していく動きを重視しています。 利用するモダン技術 ・データ基盤構築（ETL / ELT / データ統合） Fivetran / Airbyte / TROCCO（SaaS型データパイプライン） Matillion / dbt（ELT・データ変換の自動化） Apache Airflow / Dagster（ワークフローオーケストレーション） ・データウェアハウス / レイクハウス Snowfl

事業内容 次世代シークエンサーの発展および国際的ながんゲノミクス研究の進展により、多数の遺伝子を同時に調べがん組織の遺伝子変異を明らかにする、がん遺伝子パネル検査が実用化されてきました。がんゲノム医療の発展を加速させるためには、より包括的な変異情報を取得・解析する包括的がん遺伝子パネル検査の開発が望まれています。 当社は最高峰の次世代包括的がん遺伝子パネル検査を開発し、グローバルに展開・普及させることにより、革新的ながん治療法や診断法の開発、新薬の創出、患者の生活の質（Quality of Life: QOL）の向上や、膨張する医療費の抑制などへの貢献をめざしています。 また、2025年10月より、コニカミノルタＲＥＡＬＭ株式会社は、株式会社SB TEMPUSの子会社となり株式会社GenMine Labs(ジェンマイン ラブズ)に社名を変更いたしました。 SB TEMPUSは、遺伝⼦検査やAIを活⽤した適切な治療法の提案において豊富な実績を持つ⽶国のTempus AI, Inc.とソフトバンクグループ株式会社の合弁会社であり、医療データとAIの活⽤による個別化医療の⽀援を⽬指しています。

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一