⁨データエンジニア⁩関連の求人⁨20⁩選

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。 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。 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では下記をミッションとして掲げています。 *「全てのデータ基盤をモダンに変える先導者となる」* クラウド・オンプレを問わず、 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る 仕事内容 パブリッククラウド（Google Cloud・AWS）を中心としたクラウド環境を構築し、Snowflake、BigQueryやRedshiftなどの分析基盤にデータを格納、利用可能な状態にするためのデータパイプラインの構築、Tableauを用いたデータの可視化までの総合的な支援を主な業務としています。また、最近では機械学習案件や分析案件など業務の幅も広がっていますので、新しいことに挑戦する機会もあります。 募集背景 社会的にもデータ分析の重要性が認識される中で、データ分析基盤構築のお問い合わせを多くのお客様からいただいておりますが、エンジニアが不足してご希望に添えない状況にあります。 組織全体の底上げを目指しており、今後もニーズ拡大が予想されるためデータエンジニアを募集いたしました。 具体的には ・BIツールのダッシュボード設計及びデータの可視化 ・上記を行うための環境構築、ETL設計・開発、複数のデータソースからのデータ抽出など ・定期レポートの作成・配信自動化 ＜案件一例＞ ・Google Cloud／AWS／Azure等のクラウドを用いたデータ分析基盤の設計、構築 ・Tableau／DataStudio／Looker 等のBIツールを用いたデータビジュアライゼーションの設計、構築 ・機械学習やディープラーニングを用いたデータ分析業務 *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 Snowflake BigQuery Databricks ・データモデリング / データマート構築 dbt（Core / Cloud） LookML（Looker） Apache Iceberg / Delta Lake（オープンテーブルフォーマット） ・データ可視化 / BI Looker / Looker Studio Tableau / Tableau Cloud Lightdash / Redash / Superset ・リアルタイムデータ処理 Apache Kafka / Confluent Cloud Amazon Kinesis ・データカタログ / ガバナンス Select Star / Secoda / Datahub ・機械学習・AI統合 Vertex AI / Amazon Bedrock / Azure Machine Learning LangChain / LlamaIndex（生成AIアプリ開発） *当社で働くメリット・魅力* ■エンジニアスキル×プロジェクトマネジメント力の向上 チームがまだそれほど大きくないこともありますが、普段の業務では要件定義から納品まで一貫して担うことが求

設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・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AIエンジニア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。 お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。 ＜案件事例＞ ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発 ・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発 ・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発 ・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発 ＜開発環境/使用ツール＞ ・AWS／Azure／GCP／Python／Docker 他 顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。 ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。 ・案件の種類/クライアントの業種 ⇒ 製造業 ⇒ 通信業 ⇒ 大手メーカー ⇒ 大手リサーチ会社 ⇒ 大手広告代理店 ⇒ 飲食チェーン会社 ⇒ ソーシャルゲーム会社 ⇒ 鉄道運営会社 ⇒ 製薬会社 ⇒ 国／地方法自治体 ⇒ 大学法人、教育関連会社 ■研修内容 AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。 研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。 入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます！ ※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。 ＜研修メニュー例＞ ・Excel研修 ・SQL研修 ・Python実務研修 ・pandas研修 ・AIエンジニア研修 ※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援事業が大きな成長フェーズにあります。特に現在は、多くの企業で「分析がビジネス成果につながっていない」という課題があり、高度な分析基盤を構築した上で、その結果を戦略に落とし込み、実装までやり遂げる「データ工学でビジネスを動かす」専門家が不可欠です。 今回は事業拡大と組織強化を見据えた増員です。「事務作業や調整業務に追われる日々」から脱却し、「分析・実装して終わり」ではない、技術を成果に直結させるデータ活用に挑戦することで、エンジニアとしての市場価値を最速で高めていきたい方を歓迎します。 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。 ～《人材紹介マッチングアルゴリズム》国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発～ ターゲットとミッション： 大手人材紹介サービスにおいて、求職者の属性情報や行動履歴を機械学習（LightGBMやW2Vなど）で解析し、最適な紹介先を提示するシステムの予測精度向上と開発をミッションとします。 介在価値： 単なるシステム改修や事務的な管理業務に留まりません。求職者の「内定獲得」という人生の転機を創出すべく、膨大なデータをどう解析・実装すれば成果が出るのかをエンジニアの視点で追求します。技術的な研鑽がビジネスの核心を動かす、データエンジニアリング本来の醍醐味をチームと共にリードしていただきます。 育成方針： ビジネス理解・統計学・プログラミングの3要素を兼ね備えた、市場価値の高い「データ領域のスペシャリスト」を目指せます。単にコードを書くだけ、あるいは調整に終始するのではなく、アジャイル開発の現場で「技術をどうビジネス成果に昇華させるか」という、AI時代に最も必要とされる実力をチームで磨くことができます。 課題抽出： ビジネスサイドからの変更要望に対し、予測精度向上に向けた新特徴量やモデルの組み込み、ABテストの設計案を策定します。 データ抽出・集計 ： AWS RedshiftからSQLを用いて、求職者の行動ログなどの大規模データを抽出・加工します。 高度な解析 ： Pythonを用い、機械学習アルゴリズム（LightGBM等）の適用や、処理時間の最適化、メモリ使用率の改善を実装します。 レポート作成 ： ABテストの結果や学習パラメータの変更による精度変化を可視化し、ビジネスへの影響を言語化します。 報告・コンサルティング ： クライアントのプロパーエンジニアと連携し、AIモデルの社会実装に向けた技術的なアドバイザリーを行います。 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 本求人は、弊社が参画している「国内最大級の転職サービスを支えるAIレコメンドのエンハンス開発」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。