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採用情報
データとテクノロジーで、企業の課題解決に挑む仲間を募集しています。
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働き方
フルリモート
全職種フルリモート勤務。案件によりクライアント先への訪問あり。
フレックスタイム
コアタイムなし。自分のリズムで成果を出せる環境。
業務委託 / インターン
スキル・経験に応じた柔軟な雇用形態。カジュアル面談から歓迎。
Positions
募集職種
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01 ビジネスアナリスト
業務課題を分析・整理し、解決策の要件を定義してビジネスとITを橋渡しする
ビジネスアナリスト
業務課題を分析・整理し、解決策の要件を定義してビジネスとITを橋渡しする
業務内容
- クライアントの業務プロセス分析・課題抽出
- 要件定義・業務フロー設計
- データに基づく改善提案・効果試算
- ステークホルダーへのヒアリング・合意形成支援
必須スキル
- 業務分析・要件定義の実務経験
- ステークホルダーへのヒアリング・課題整理の経験
- ドキュメント作成スキル（業務フロー図、要件定義書など）
歓迎スキル
- データ分析（SQL、Excel等）の経験
- BIツールやダッシュボードの利用経験
- コンサルティングファーム・SIerでの実務経験
- 業務改善・BPR（Business Process Re-engineering）の経験
02 プロジェクトマネージャー（PM）
期限・予算・品質・調整を管理しプロジェクトを完遂させる
プロジェクトマネージャー（PM）
期限・予算・品質・調整を管理しプロジェクトを完遂させる
業務内容
- プロジェクト計画の策定・実行管理
- 予算・スケジュール・品質のコントロール
- クライアント・社内メンバーとの折衝・調整
- リスク管理・課題解決の推進
- プロジェクト完了後の振り返り・改善提案
必須スキル
- IT系プロジェクトにおけるPM経験（3年以上）
- 予算管理・スケジュール管理の実務経験
- 複数ステークホルダーとの折衝・合意形成経験
歓迎スキル
- データ活用・BI領域のプロジェクト経験
- PMP等のプロジェクト管理資格
- アジャイル開発の経験
- 10名以上のチームマネジメント経験
03 PMO
プロジェクト運営の標準化や支援でPMを支える
PMO
プロジェクト運営の標準化や支援でPMを支える
業務内容
- プロジェクト進捗・課題管理の支援
- ステークホルダーへの報告資料作成
- プロジェクト管理プロセスの標準化・型化
- リスク管理・品質管理の仕組み整備
- UAT計画の策定・実施支援
必須スキル
- IT系プロジェクトにおけるPM/PMO経験（2年以上）
- 複数部門間の調整・折衝経験
- PowerPoint等を用いた提案資料の作成経験
歓迎スキル
- データ活用・BI領域の知見
- SIer・コンサルティングファームでの実務経験
- PMP等のプロジェクト管理資格
04 データアナリスト
データを集計・可視化して課題や意思決定に役立つ示唆を出す
データアナリスト
データを集計・可視化して課題や意思決定に役立つ示唆を出す
業務内容
- クライアント企業のデータ収集・整備
- BIダッシュボードの設計・構築
- KPI設計、データ分析レポートの作成
- 定例レポートの自動化
必須スキル
- SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
- BIツール（Tableau、Power BI、Lookerなど）を用いたダッシュボード構築経験
- Excelでの分析・集計の実務経験
歓迎スキル
- Pythonを用いたデータ分析の経験
- データ基盤（BigQuery、Redshiftなど）の利用経験
- 統計学の基礎知識
- 業務改善やコンサルティングの経験
05 データサイエンティスト
統計や機械学習を使って予測・最適化など価値を作る
データサイエンティスト
統計や機械学習を使って予測・最適化など価値を作る
業務内容
- クライアントの事業課題に対する分析設計
- 統計モデル・機械学習モデルの構築
- 予測・最適化・因果推論による意思決定支援
- 分析結果のビジネス提言
必須スキル
- Python（pandas、scikit-learn等）を用いた分析・モデリング経験
- 統計学（検定、回帰分析、ベイズ推定等）の基礎知識
- SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
歓迎スキル
- 深層学習フレームワーク（PyTorch、TensorFlow）の経験
- 因果推論・A/Bテスト設計の経験
- ビジネスコンサルティングの経験
- Kaggle等のコンペティション実績
06 機械学習エンジニア
MLモデルを作りプロダクトに組み込み運用できる形にする
機械学習エンジニア
MLモデルを作りプロダクトに組み込み運用できる形にする
業務内容
- 機械学習モデルの設計・実装
- モデルのAPI化・プロダクト組み込み
- 推論パイプラインの構築
- モデル精度の評価・改善
必須スキル
- Python（PyTorch or TensorFlow）を用いたMLモデル開発経験
- モデルのAPI化・デプロイ経験
- Gitを用いたチーム開発経験
歓迎スキル
- 自然言語処理（LLM、RAG等）の実務経験
- コンピュータビジョンの経験
- クラウド環境（AWS SageMaker / GCP Vertex AI等）での開発経験
- MLOpsの知見
07 MLOpsエンジニア
MLの開発〜デプロイ〜監視〜再学習を安定運用する仕組みを作る
MLOpsエンジニア
MLの開発〜デプロイ〜監視〜再学習を安定運用する仕組みを作る
業務内容
- ML学習・推論パイプラインの自動化
- モデルのデプロイ・監視・再学習基盤の構築
- 実験管理・モデルバージョニングの整備
- インフラのIaC化・CI/CD構築
必須スキル
- Pythonを用いた開発経験
- クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのインフラ構築経験
- Docker / Kubernetesの実務経験
歓迎スキル
- MLflow、Kubeflow、Vertex AI Pipelines等のMLOpsツール経験
- Terraform / Pulumi等のIaCツール経験
- 機械学習モデルの開発経験
- SREやDevOpsの経験
08 データエンジニア
分析やAIのためのデータ基盤（収集・加工・パイプライン）を作る
データエンジニア
分析やAIのためのデータ基盤（収集・加工・パイプライン）を作る
業務内容
- データ基盤の設計・構築
- ETL/ELTパイプラインの開発・運用
- データウェアハウス・データレイクの構築
- データ品質管理・モニタリングの仕組み構築
必須スキル
- SQLを用いたデータモデリング・パイプライン構築経験
- クラウド環境（AWS / GCP / Azure）での開発経験
- Python等を用いたETL/ELT開発経験
歓迎スキル
- dbt、Airflow、Dagster等のデータパイプラインツール経験
- BigQuery / Redshift / Snowflake等のDWH運用経験
- Spark等の分散処理フレームワークの経験
- データガバナンス・メタデータ管理の知見