⁨データエンジニア⁩関連の求人⁨21⁩選

キーウォーカーは、データやAIなどのテクノロジーの力で、日本企業の競争力向上に貢献することを目指しています。 私たちは、ビジネス部門の非エンジニアの方でもデータ分析やAI開発を「内製化」できるよう、ツールの提供と教育・伴走支援を通じて企業のデータ活用を強力に後押ししています。 さらに、自社開発サービスとして、国内シェアNo1のWebスクレイピング＆Webクローリングサービスである「ShtockData」、累計導入社数100社以上のWebモニタリング自動化ツール「CERVN」を提供。加えて、Webデータと顧客データを組み合わせ、AIによる最適なプライシングを自動算出するなど、お客様にとって価値あるデータを届けることで、幅広いビジネスシーンでの成果創出に貢献しています。 募集背景 事業拡大に伴う増員募集です。データ分析基盤の構築やデータガバナンス支援の案件拡大に伴い、顧客の課題整理から、データ基盤・データモデル、さらにBIツールや生成AIから参照されるセマンティックレイヤの設計まで関わるデータエンジニアを募集しています。 業務内容 顧客企業のデータ活用を支える、データ分析基盤の設計・構築をお任せします。 単に基盤を構築するだけではなく、顧客の課題を理解しながら「どのようなデータ構成・仕組みにすべきか」を考えていただくポジションです。分析要件から逆算したデータモデリング（ファクト／ディメンション、粒度設計、指標定義）と、BIツールや生成AIから参照されるセマンティックレイヤの設計・実装まで担っていただきます。 まずはご経験に応じて、以下のような業務からプロジェクトに参加いただきます。 *主な業務* ・顧客のデータ活用状況や業務課題のヒアリング ・DWH、データマートなどデータ分析基盤の設計・構築 ・ETL／ELTなどデータパイプラインの設計・構築 ・分析要件を踏まえたデータモデリング、指標・粒度の設計（分析・可視化用データモデルの設計） ・BIツールやAIエージェントから参照されるセマンティックレイヤの設計・実装 ・指標定義やデータ辞書のドキュメント化 その後、ご経験や志向に応じて、以下のような領域にも担当を広げていただけます。 ・データ基盤構築案件やAIエージェント環境構築の技術リード ・お客様組織のデータガバナンス／データマネジメント支援 ・新しいデータ基盤構築サービスの企画・開発 ・プロジェクトマネジメント、技術選定や顧客提案 ・若手メンバーの育成、技術発信

運送管理SaaS「ロジックス」のデータエンジニアを募集しています。 月間16.7万件の配車データ・月間79億円分の請求額など、複数ドメインの物流データが日々蓄積される基盤を、dbt + Snowflake + QuickSightで進化させ、運送会社の経営改善（運行単位損益・車両別原価分析）に直結する価値を届ける役割です。 業務委託メンバーが構築・運用してきた基盤の上に立つ、正社員1人目のデータエンジニアとして、信頼性・拡張性の両面で基盤を進化させていただきます。 アセンドは32兆円の物流産業をデジタル化するVertical SaaSスタートアップです。2025年11月にシリーズBで11億円を調達し、運送管理SaaS「ロジックス」を起点に3PL事業・コンサルティング・プラットフォームへ展開中。

「在庫戦略モデルでモノづくりの価値をより高みへ」をビジョンに掲げ、製造業界で50年間解決されていない「在庫」における根深い問題を解決するために立ち上がった FACTORY X 。 CEO 神谷はトヨタ自動車の本拠地がある愛知県で生まれ、幼少期より製造業に強い興味を持ち、17歳で在庫管理に出会いました。大学在学時には独自に取り組んだ研究である「収益性を考慮した在庫価値評価モデル」により、国際学会で Best Paper Award を獲得。外資コンサルティングファーム・アクセンチュアで、グローバルSCMの売上・在庫分析システムの要件定義・設計・運用保守などシステム全体に従事しました。また製造現場により近付きたいと、AIベンチャー・エクサウィザーズで人手不足を補うための AIロボット開発のPdMとして、IPOに貢献。 スタートアップであれば学生時代より取り組んできた製造業の在庫に関する研究を事業化できると感じ、2022年9月に FACTORY X を創業しました。 プレシード期では、在庫戦略モデルにニーズがあることがわかってきました。シード期は在庫戦略モデルをシステムとして実装し、実際の工場で稼働させることがミッションとなります。 ■組織体制 FACTORY X は、3つのチームを柱に組織を構成しています。在庫戦略モデルを世界に届けるには、それぞれのチームが密に連携し、強固な組織とすることが必須であると考えているためです。 1.会社の地盤作りチーム：会社全体の地盤となるタスクを実施する 2.顧客対応チーム：在庫戦略モデルの開発・導入のためのPoCやデリバリーを実施する 3.プロダクト開発チーム：在庫戦略モデルを基にプロダクトを開発する 在庫戦略モデルは顧客と協力して、必要な業務・データを集める必要があります。そのため顧客に対する在庫戦略モデルの提案から始まり、PoCの実施、実際にプロダクトの導入・運用保守を担当する、「顧客対応チーム」。 在庫戦略モデルを共通基盤システムとして開発を進めていく、「プロダクト開発チーム」。昔ながらのシステムが多く存在する製造業企業に対して、新しい技術を駆使することで大量のデータを使用しながらも速い処理、使い勝手の良いUIを用いたプロダクトの確立を目指します。 会社全体の地盤を確立するために、バックオフィスだけではなく事業戦略の具体化・新規業務提携・海外展開・デザイン戦略・人事や組織設計を担当する、「会社の地盤作りチーム」。 ■具体的な仕事内容 在庫戦略モデルの導入のためにPoCの実施・システム導入のために必要なデータのためのプログラム構築 ・顧客となる製造業企業の業務内容・システム、その裏に存在する文化・課題を理解した上で、在庫戦略モデルの必要なデータを収集・加工・実装するプログラムを開発する ・必要なデータを集め、不足があれば作成した上で、在庫戦略モデルのロジックに当てはめてシステム導入や適用の可能性をデータロジックから検討する ・顧客対応チームの一員として、プロダクトの導入・運用のための必要な作業を理解した上で、顧客やステークホルダー、社内メンバーと連携しながら、チーム・プロジェクト全体をサポートする ■ポジションの面白み ・会社の方向性が決まる事業確立フェーズ！ 在庫オタク・神谷と新しいアイデアや解決策を共有し合うことで、社会にインパクトを残しながら成長できる機会が日常に溢れています。挑戦的な状況に直面しながらも、刻一刻と変化するスピードに柔軟に対応していく、会社の方向性が決まる事業確立フェーズです。 ・「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクト 在庫を減らすのではなく、戦略的に持つ方法として生まれた「在庫戦略モデル」。算出過程で使用するデータを応用すると経営改善のための分析やサプライチェーン全体の見える化など、製造業の経営と現場を繋ぎます。「在庫」に尖りつつも応用の幅も広い可能性の高いプロダクトとなっています。 ・日本で結果を残すことで世界に通じる企業へ 自動車メーカー・部品メーカーを中心に多くの問合せが届いています。地方展開・海外展開にも需要が高い可能性がわかってきており、日本全体の活性化・日本で結果を残すことで世界に通じる企業として成長していく事業戦略を描いています。