⁨MySQL⁩関連の求人⁨21⁩選

日常の『裏側』をデータで解き明かす 普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。 私たちが目指す、データ分析のあり方 当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。 私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。 今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。 案件事例 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。 ～《大規模ゲームログ分析基盤》BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略～ 【業務概要】 ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から**「運営の次の一手を決める決定的な予兆」**を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。 介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、**「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」**ダイレクトな手応えを味わえます。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 1. 課題抽出： プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。 2. データ抽出・集計 ： BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。 3. 高度な解析 ： 継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。 4. レポート作成 ： BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。 5. 報告・コンサルティング ： データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。 そのほかの案件事例 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 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 ＜担当プロジェクトについて＞ 本求人は、弊社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 入社時研修について 分析の世界という「フィールド」に出る前に、まずは1〜2ヶ月かけて必要な武器（SQL・Python・BIツール等）の習得と、データ構造を読み解くための「型の理解」を集中的に行います。実務を想定した演習データを用い、失敗を恐れずに試行錯誤できる環境を用意しています。 ★Step 1: 設計図の読み解き方を学ぶ（分析環境の理解） データの流れを把握し、自在に抽出するための基礎体力を養います。まずはデータベースの仕組みを理解するところからスタートです。 使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: ロジックを組み立てる（コーディング・加工） 生のデータを、目的に合わせて整えるスキルを磨きます。複雑なデータ構造をどう紐解き、いかにビジネスの文脈に沿った「意味のある数値」へ加工するか。そのロジックを組み立てる面白さを、演習を通じて体感するフェーズです。 使用環境・ツール ： SQL / P

仕事概要 交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』のコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 募集背景 『DRIVE CHART』は契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの１つ１つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデル的の構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 開発環境 ・言語：Python ・ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化：Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ：AWS / GCP ・データベース：Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール：GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini 所属組織 ■データサイエンティスト：6名 ・危険運転行動を検知するAIモデルの開発 / 運用を担っています。 ・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。 ・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。 ・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサイン、勉強会の開催や自己研鑽の支援（クラウド費用の補助等）など、スキルアップのための環境が整えられています。学んだことをXやテックブログなど通じて発信する文化が醸成されています。

東京ガス　経験者採用サイト システムアーキテクト【最適化戦略部】 ■業務内容 ①電力事業基幹システムの再構築に向けた全体設計とロードマップ作成 ②技術優位なプロジェクトの自身での主導 ③並走する関連プロジェクトに対する統制のあり方検討と推進 ■採用背景・求人の魅力 ●自由化の進展や世界的な再エネ需要の拡大、地政学的な先行きの不透明性等により、電力・ガス（LNG）の需要や価格は大きく変動する時代となっており、ボラティリティ増加や予見性低下への対応が、エネルギー事業者として喫緊の経営課題となっています。 ●こうした課題に対処するためには、未来を幅広く想定しながら、状況の変化に応じて、当社が保有するアセットを短中長期それぞれの時間軸で機動的に組み合わせることが不可欠であり、デジタル技術の活用とそれによるオペレーションや意思決定スタイルの抜本的な見直しが求められています。 ●そうした中、エネルギートレーディングカンパニーでは、Compass Transformation 23-25で掲げたAO&T（Asset Optimization& Trading）の高度化やデジタル取引プラットフォーム構築の実現に向け、DXや必要なシステム開発を推進しています。 ●エネルギー事業の制度改革も相俟って、今後は電力システムの全面刷新や分散電源の統合制御、LNGトレーディングのデジタル化（AI、アルゴリズム）、データ活用基盤の構築をはじめとする各種開発の本格化が見込まれており、体制強化が望まれています。