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エンジニア・プログラマの転職求人
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エンジニア・プログラマの転職求人一覧
DX支援企業でのデータ基盤構築エンジニア or データアナリスト / オープンポジション
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
担当者
仕事内容
▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく〜時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。
＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など
＜プロジェクト例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
など
＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
======================
▼データアナリスト
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など
＜PJT例＞
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
＜詳細PJT 一部＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく〜時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。
＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など
＜プロジェクト例＞
※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
など
＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt
======================
▼データアナリスト
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など
＜PJT例＞
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など
＜詳細PJT 一部＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS
DX支援企業でのデータアナリスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
担当者
仕事内容
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など
＜PJT例＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など
＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など
＜PJT例＞
●例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
1．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
2．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
3．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
●例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
2．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
3．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
●例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出
＜開発環境＞
・言語：SQL、Python、R
・データPF：BigQuery、Redshift、snowflake、TD、他
・BI：Tableau、DOMO、PowerBI、Looker Studio
・その他ツール：Google Analytics、SAS、SPSS
大手SIerでの金融機関向け情報系システムのD&Iアプリケーション開発技術者
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜900万円
ポジション
課長代理／主任／一般
仕事内容
【職務内容】
大規模金融機関向け情報系システムの新規構築プロジェクトにおいて、アプリケーション開発者を募集します。
お客様：大規模金融機関
役割：ＩＴスペシャリスト（ソフトウェア）
業務内容：情報系システムDWH構築、分析機能、デジタルマーケティング機能、データマネジメント機能の設計・構築・試験
【アピールポイント（職務の魅力）】
本プロジェクトでは、他に例を見ない大容量データからDWHを構築し、分析やデジタルマーケティング、データマネジメント機能の構築を行います。
また、構築に使用するパッケージ群はどれもメジャーな製品であるため、習得できるスキルはポータビリティ性が高く、ご自身の価値を高めることが可能です。
大規模金融機関向け情報系システムの新規構築プロジェクトにおいて、アプリケーション開発者を募集します。
お客様：大規模金融機関
役割：ＩＴスペシャリスト（ソフトウェア）
業務内容：情報系システムDWH構築、分析機能、デジタルマーケティング機能、データマネジメント機能の設計・構築・試験
【アピールポイント（職務の魅力）】
本プロジェクトでは、他に例を見ない大容量データからDWHを構築し、分析やデジタルマーケティング、データマネジメント機能の構築を行います。
また、構築に使用するパッケージ群はどれもメジャーな製品であるため、習得できるスキルはポータビリティ性が高く、ご自身の価値を高めることが可能です。
【札幌】BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア(リモートワーク中心)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜620万円
ポジション
アソシエイト〜コンサルタント
仕事内容
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。ご入社後は、札幌オフィスの拠点立ち上げメンバーとして事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。
【詳細】
●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、
東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。
【詳細】
●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、
東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。
【札幌】BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア(PL、PMもしくは候補)※リモート中心
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜800万円
ポジション
コンサルタント〜シニアコンサルタント
仕事内容
日本企業のデジタルトランスフォーメーションの実現に貢献するため、ビックデータの活用支援を行います。データ蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）やAzure、AWS、GCPなどのクラウド、AI、機械学習などを含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。ご入社後は、新設された札幌オフィスにて事業、そして組織拡大に貢献いただきたいと考えております。
●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、
東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。
●直案件が多く、エンドユーザー様とのやり取りも多く発生します。クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【ポジションの魅力】
●新規事業所の立ち上げにオフィス立ち上げ等の、普段は経験できない業務に関われ経験することが出来ます。
●北海道拠点でも顧客は東京本社と同様で、大手企業を中心とした企業様のデータやDX推進に触れる機会も多く、
東京ではない環境でも、エンジニアとしても最先端の案件に関わりながらご経験を積んでいただけます。
BI専業ベンダーでのデータプラットフォームエンジニア＜フルリモート＞
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜790万円
ポジション
シニアアソシエイト〜シニアコンサルタント
仕事内容
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
データ解析支援企業でのデータ分析エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜700万円（前職待遇を考慮します）
ポジション
スタッフ、シニアスタッフ
仕事内容
同社では、SASシステムのコンサルティングから開発・導入までを行なっています。 医薬業界における新薬開発や、金融・流通・通信業界では現場におけるデータ解析に必要なシステムの開発をお任せします。 医薬・製薬、金融、流通、通信など、当社社員はさまざまな業界で活躍しています。
全7件
1-7件目を表示中