某大手IT企業にて、某ECサイトの商材データ拡充と関連システム・DBの整備を担うデータ活用エンジニアを募集しています。 商材情報、発注処理、在庫管理など、現在複数のシステムやDBが分散している状況を整理し、 データ活用基盤をゼロから設計・推進する上流工程が主なミッションとなります。 純粋なコンサルティング業務というよりは、DB設計、データ移行、システム連携設計を自ら主導できる エンジニア気質の方を特に求めています。
・Redshift, PostgreSQL, BigQuery等のDB設計およびデータ基盤構築の実務経験 ・複数のシステムやDB間の連携設計、および移行検討の経験 ・要件定義やシステム設計といった上流工程の経験 ・SQLを用いた実務レベルでのデータ操作経験
製造業におけるデータウェアハウス（DWH）データプラットフォームの アーキテクチャ検討および改善業務に携わっていただきます。 AWSおよびSnowflake環境を活用したデータ基盤の設計・最適化を担当し、 データプラットフォーム全体の構成検討と改善提案を行います。 また、Pythonなどを用いたデータ処理の実装や運用支援も含まれます。
Python AWSを用いた実務経験が3年以上ある方。 Snowflakeを用いた実務経験が3年以上ある方。 データプラットフォームやデータ基盤に関する実務経験をお持ちの方。
AI変革を加速させるプロジェクトにおいて、LLMの最適化と実装を主導していただく役割です。 単なるツール連携にとどまらず、特定ドメインへのファインチューニングや高度なプロンプトエンジニアリングを駆使し、競合他社に差をつける高水準のAI品質を一人称で実現することが求められます。 具体的な業務内容は以下の通りです。 ・特定タスク・ドメインに特化したLLMのファインチューニング（データ選定、学習、評価を含む） ・Few-shot / CoT / ReActといった手法を活用した、プロンプトエンジニアリングの高度な最適化 ・RAG（検索拡張生成）の設計・構築およびベクトルデータベース（Vector DB）の最適化推進 ・GCP/Az...
本プロジェクトで必須となるスキルは以下の通りです。 ・一人称でLLMファインチューニングおよびRAG構築を完遂した実績 ・プロンプトエンジニアリングの高度な最適化と検証経験（評価指標の策定を含む） ・GCP、Azure、AWSいずれかのクラウドにおけるAIサービスの構築・利用経験 ・Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装能力 ・アジャイル開発手法を用いたプロトタイプ構築のリード経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 ドローン測量サービスのフロントエンド開発 ・新機能の企画/開発:測量データの可視化や操作を強化するUIの設計/実装 (例:3D点群のインタラクティブな表示)。 ・機能改善:ユーザーからのフィードバックをもとに、既存UI/UXの継続的な最適化。 ・技術選定/調査:最新のフロントエンド技術やGISライブラリを評価し、プロダクトに導入。 ・営業支援:モックアップやデモ画面を作成し、顧客への提案をサポート。 ・チーム連携:バックエンドエンジニアやデータサイエンティストと協力し、プロダクト全体の品質向上。 (開発環境)...
・Reactを用いた開発経験1年以上 ・フロントエンドの開発経験3年以上 ・Webアプリケーションにおける基本設計、開発の経験 ・要件に基づいた画面設計、UI設計の経験 ・自社サービス企業での開発経験 ・Next.js/Remixの使用経験 ・GISライブラリ(Leaflet,OpenLayers,Mapboxなど)の使用経験 ・AWSを用いた開発または運用経験 ・TypeScriptやVue.jsでの開発経験 ・顧客折衝や企画に関わった経験
某大手医療系メーカー様のDX推進を目的とした社内システム再構築プロジェクトです。 アジャイル開発手法を採用しており、事業拡大に伴う増員のため、新たな技術者を募集しています。 詳細については、面談時にお伝えいたします。
Salesforce (Apex) を用いた3年以上の開発経験。 API連携の経験。
販売管理システムのデータ領域において、技術的なサポートをご担当いただきます。 データに関する専門知識を活かし、チームの課題解決に貢献していただくポジションです。 勤務地は堺筋本町が主となりますが、お客様先の心斎橋に出社していただくこともございます。
・財務系システムの開発・運用経験があり、財務に関する深い知識をお持ちの方 ・BIツールに関する幅広い知識と実務経験をお持ちの方 ・夜間対応や休日出勤が発生した場合でも、柔軟にご対応いただける方
某大手IT企業の開発チームに所属し、AWSクラウド環境における複数の開発プロジェクトに横断的にご参画いただきます。 バックエンド開発とInfrastructure as Code (IaC) の構築を中心に、DB/インフラ領域やインフラ統制、データ活用まで幅広いフェーズでのご活躍を期待される案件です。
・Python、Java、TypeScriptなどのバックエンド開発経験2年以上 ・AWS SAM、CDK、Terraformいずれかを用いたInfrastructure as Code (IaC) 構築経験 ・リレーショナルデータベース(RDB)またはNoSQLにおけるCRUD操作の実務経験
現在、大手のグローバルアドテクノロジー企業と本格的に競争していくフェイズに突入しつつある状況です。このようなフェイズ移行に伴って、これまでのデータサイエンス組織の水準を、グローバル相当のものに引き上げていくことが求められています。フロア最適化、全自動入札機能など、データサイエンス分野のさらなる高性能化を行っていきたく、未来像を描けるかたを募集しております。 ・データサイエンティスト目線での将来像を描く ・アドテクノロジーの予測モデル改修、機能アップデート ・開発組織におけるマネジメント業務 ・PMや社内ビジネスサイドとのコミュニケーション 【体制(人数/構成)】 当該組織は比較的若年層の社員を中心に構成されている状況です。その...
大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 3年以上 / またはそれに準ずるデータサイエンス/機械学習関連のスキルを持つ方
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 学習データを活用した成績予測/推移分析案件 生徒の学習データをもとに、未来の到達予測、合格予測、成績推移、改善ポイントの抽出を機械学習で実現する案件です。これまではBigQueryを活用し、マーケティング予測を行っておりました。今回はデータ分析基盤の活用および予測モデル構築を担うデータサイエンティストを募集いたします。 ▼条件等 出社：週2～3日出社 場所：本郷三丁目 精算幅：140h~180h 面談回数：1～2回 【必須スキル】 ・Amazon SageMaker または BigQuery の実務経験 ・...
・Amazon SageMaker または BigQuery の実務経験 ・Pythonを用いたデータ分析／機械学習開発経験
電力会社向けPoC後続フェーズにおける検討および推進支援を担当します。 解析、生成AI、SaaS領域を横断し、複数案件を並行して推進いただきます。 主な対応内容は以下の通りです。 ・空調サブシステム最適化に関する解析支援 ・送配電領域向けプレス資料想定QA作成支援 ・Bill One活用支援 ・PoC後続フェーズにおける要件整理、基本設計、推進対応 ・インフラを含むフルスタック観点での技術支援 ・複数領域横断での課題整理および推進対応 【技術スタック】 ・クラウド／インフラ：AWS、Azure ・開発言語：Python ・データ分析：機械学習、ディープラーニング
・SEとして基本設計対応可能な方 ・インフラ含めたフルスタック知見 ・複数領域を横断して推進できる方 ・特定スキルに限定せず柔軟に対応できる方
AIエージェント向けデータ基盤の新規構築プロジェクトにて、Databricksを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討から設計、構築までをご担当いただきます。AI活用を前提としたデータ構成や運用方針の策定、サービス利用設計など、上流から実装フェーズまで一貫して携わることが可能です。データ分析やAIアプリケーションとの連携も想定されており、先端技術領域で経験を積める案件です。 【技術スタック】 ・データ基盤：Databricks ・AI関連：AIアプリケーション ・クラウド/データ分析基盤領域
・Databricksを利用したデータ基盤構築経験 ・データ基盤の要件定義/設計など上流工程の経験
特殊データ集計サービスのデータサイエンティスト業務 ・新たなデータ分析手法の検討、開発 ・分析アルゴリズムのプロダクトへの実装 ・統計的知見、最新分析技術を積極的導入 週5日、リモート
・Pythonを用いたデータ分析経験 ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験 ・機械学習を用いた実務経験（自然言語処理）
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・Bigquery等のデータベース、CDP基盤の構築とデータ集約 ・基盤に蓄積したデータのマーケティング利活用 ・クライアントへのデータ利活用伴走支援 週5日、リモート
・カード明細アプリでBigqueryを活用してデータ分析およびプロジェクトを主導した経験 ・Bigqueryへのデータ集約方法や活用方法に対しての知見 ・SQL/Pythonを用いたデータ処理スクリプト開発経験 ・データを活用したクライアントの課題の抽出と改善策の立案の経験 ・PMとともにクライアントの課題解決に取り組むコミュニケーション能力 ・データ可視化（ドキュメント作成）スキル
： ・水文学、気象学、土木工学に基づく物理モデルの実装 ・偏微分方程式などの数式を用いたコード化 ・流体シミュレーション（有限要素法、有限体積法など）のアルゴリズム構築 ・物理モデルの計算高速化（計算精度を維持した実用速度への改善） 【体制(人数/構成)】： CEO直下（詳細は確認中）
物理、数学の高度な素養（水文学、気象学、土木工学等のドメイン知識） / Pythonによるデータ解析、モデル構築経験 / 流体シミュレーションアルゴリズムの理解 / 気象、地理業界特有のデータ形式（NetCDF等）の扱い経験 / GIS（地理情報システム）の利用または空間データ処理能力
コールセンター業務の自動化を目的としたAIシステム開発プロジェクトに参画いただきます。業務フローの分析から設計、実装、テストまで一貫して担当し、YAMLベースでの会話フロー設計やルール定義を行います。Pythonを用いたAPIおよびバックエンド機能の開発を中心に、LLMを活用したプロンプト設計や応答制御の実装にも携わります。さらに、AIの応答品質向上のための精度検証やチューニング、テストケースの作成および品質担保も担当します。アジャイル開発環境において継続的な機能改善を行いながら、実務に即したAI開発経験を積むことが可能です。 【技術スタック】 ・開発言語：Python ・データ形式：JSON、YAML ・フレームワーク：F...
・システム開発経験3年以上 ・要件、仕様をもとに設計から実装、テストまで自走できる方 ・Pythonでの開発経験（API開発含む） ・JSON、YAML等のデータ構造の理解 ・AIツールを活用した開発経験
LLMを活用したAIエージェントによる投資レポート自動生成システムの開発を担当します。社内外のデータを収集・蓄積し、分析からレポート生成までを自動化する基盤構築に携わります。データ取得から加工、プロンプト生成、LLM連携、アウトプットまでの一連の処理フローを設計・実装し、プロトタイプ開発や精度改善も行います。AIを活用した分析基盤の高度化や業務効率化を目的としたプロジェクトであり、データエンジニアリングとAI活用の両面でスキルを発揮できます。 【技術スタック】 ・開発言語：Python ・インフラ：Microsoft Azure ・データベース：Cosmos DB ・その他：Docker / Git
・システムエンジニアとしての開発経験5年以上 ・Python を用いた開発経験（Pandas 等のライブラリ使用を含む） ・データベースの使用および設計経験
リテール業界向けのアプリ開発プロジェクトに参加し、データ分析を担当します。クラウドプロバイダーへの移行を支援し、データ活用の観点からプロジェクトを推進していただきます。シニアコンサルタントレベルとして、顧客との折衝と提案対応が求められます。 【アピールポイント】 ・データ活用によりリテール業界のDX推進に貢献 ・フルリモートで柔軟な勤務が可能 ・大規模プロジェクトでの経験を活かせる ・日英バイリンガルスキルを活用できる環境 ・顧客折衝・提案対応スキルを磨く機会あり
既存のデータ基盤（AWS＋アステリア）から、GCP環境へ移行するリプレイスプロジェクトです。 - 広告/マーケティング領域のデータ基盤を再構築 - GCP上でのデータ処理基盤の設計・開発 - Cloud Scheduler/Cloud Functions 等を用いたバッチ処理の設計・実装（Python） - BigQuery を活用したデータ加工・分析基盤の構築 - 実装フェーズの推進および運用想定の整備 基本はフルリモートですが、初回はPC貸与のため都内の客先に出社いただきます。
GCP 必須スキル - BigQuery を用いたSQL実装経験 - Pythonによるバッチ/データ処理の開発経験
データ分析基盤におけるバッチ処理の開発・検証、および開発用ツールの設計・実装・検証をご担当いただきます。 フェーズは外部設計から製造・検証まで一連の工程を想定しています。 テレワークを基本とし、週1回ほど品川のオフィスに出社していただきます。
Snowflake ・日本語で円滑にコミュニケーションが取れる方 ・外部設計〜製造・検証まで一貫して対応できる方 ・PythonおよびSQLでの開発経験（目安3年） ・AWSを用いた開発経験
国内AI系スタートアップ企業でのプロジェクト案件。 □プロジェクト概要 ・生成AIの安全性評価およびロジック構築プロジェクトへ参画 ・目的：エンタープライズ企業向け生成AI出力の安全性評価において、不確実な挙動を統計的／論理的に整理し、リスク評価に不可欠なデータセット基盤を構築 ・期待：独自の評価軸を用いた分析／可視化を推進し、学習／テストデータの構造設計～クレンジングまでを技術監修の視点で完遂 ・役割：データサイエンティスト □業務内容 ・AI出力の安全性評価および評価ロジックの構築 ・独自の評価軸を用いた生成AI回答の分析および可視化 ・リスク評価に必要な学習およびテストデータの構造設計 ・データのクレンジングおよび要...
Python等を用いたデータ分析、または機械学習の実装経験 統計的／論理的な視点から、不確実なAIの挙動を整理／構造化できる能力
薬のパッケージを画像認識により自動仕分けする調剤機器の開発プロジェクトに参画いただきます。主に基本設計以降の工程を担当し、AI画像処理アルゴリズムの実装および精度向上に向けた改修を行います。実運用を見据えたシステム設計と実装を通して、医療現場の効率化に貢献できるポジションです。 【技術スタック】 ・開発言語：C++、C#、Python ・ライブラリ：PyTorch、OpenCV、TensorFlow ・データベース：各種DB（詳細不明）
・AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験
エンド企業のデータ分析チームにて、データ分析基盤の構築から運用、改善までを一貫して担当します。プロジェクトリーダー候補として、全社および各プロジェクト単位でのデータ活用を推進し、KPIマネジメントやアナリスト業務の支援も行います。 また、AIやビジネスインテリジェンス領域の運用支援、外部パートナーへの基盤導入支援、技術課題の解決や新技術の検証・導入など、データ基盤に関わる幅広い業務を担います。 【技術スタック】 ・開発言語：Python、Ruby、Go言語、C#、JavaScript、PHP、Java、Swift ・インフラ：AWS、GCP ・OS：Linux ・データベース：MySQL、Redis ・その他：Docker、...
・データ分析基盤の開発、運用、保守の実務経験（3年以上） ・SQLでのパフォーマンス最適化経験 ・Linux環境での実務経験（3年以上） ・基盤開発および運用経験（5年以上） ・AWSまたはGCPでの開発、運用経験（3年以上）
顧客のAI・データ部門にて、データ活用およびAI関連のPoC案件を中心に担当します。短期間で成果を求められるプロジェクトにおいて、顧客からの要望をもとに要件を整理し、最適な技術選定や構成を検討しながら実行までリードしていただきます。 PoCフェーズでは3～4ヶ月単位で成果を提示し、その結果に応じて本番環境への展開や追加施策の提案も行います。単なる開発作業に留まらず、顧客と直接コミュニケーションを取りながら課題解決に向けた提案活動も含めてご担当いただきます。 AI、データ基盤、セキュリティなど複数の技術領域にまたがる案件が多く、幅広い知見を活かしながらプロジェクトを推進できるポジションです。 【技術スタック】 ・クラウド：...
・AzureもしくはAWSのベース知識 ・お客様からのリクエストを受け取り解釈できるスキル ・SnowflakeやAI、セキュリティ周り等いずれかの分野での知見
AIエージェント開発プロジェクトにおいて、テックリードとして技術面の中核を担っていただきます。エンジニアメンバーに対する技術方針の提示やコードレビューを通じて開発品質を高めるとともに、プロジェクト全体の技術的意思決定をリードします。 また、顧客との技術的な折衝や説明にも関与し、要件に対する最適な技術選定や実現方法の提案を行います。PoCフェーズにおけるAIエージェントの検証・開発にも携わり、実用化に向けた基盤構築を推進していただきます。 【技術スタック】 ・開発言語：Python ・インフラ：AWS / Azure / GCP
・LLM/AI Agentの開発経験 ・商用開発（本番リリース）経験 ・何かしらの言語を他者へ指導できるレベル ・クラウド環境構築経験
■ 案件概要 大手インターネットサービス企業の経営管理部門にて、BIツールを活用したデータ分析業務を担っていただきます。経営層からのトップダウン依頼に基づき、予算管理やKPI変動要因の分析、戦略策定支援など、データドリブンな意思決定を推進するポジションです。 ■ 業務内容 ・BIツール（主にDOMO）を用いたデータ抽出・分析 ・KPIの変動要因分析および新規プロジェクトの業務要件定義 ・経営層向けKPIおよびTvAレポーティングのための情報収集・部門間調整 ・分析結果に基づくインサイト抽出および示唆の提示 ・役員向け資料（Excel、PowerPoint）の作成 ■ 案件ポイント ・経営層直下で企業の意思決定に貢...
必須条件 ・BIツールの業務利用経験 ・プログラミング言語（SQL等）の理解および実装経験 ・データ収集～KPI分析・インサイト抽出の実務経験 ・役員向け資料（Excel／PowerPoint）の作成スキル ・自ら主体的に業務推進できる方 歓迎条件 ・DOMO（BIツール）の利用経験 ・大規模ITサービス企業での分析業務経験 ・経営層向けレポーティングの経験
全社横断のデータ基盤構築プロジェクトにおいて、データハブシステムとのインターフェース連携処理の実装および後続ETL処理の構築をご担当いただきます。 基幹システム刷新に合わせ、マスタテーブルの取り込みやデータモデリングを踏まえたETLパイプラインの整備、ジョブ運用までを一連で対応します。 主な作業は、要件に基づくETL設計・実装、SQLを用いた複数テーブルの結合・集計・最適化、データ品質確認、運用手順化です。 基本は在宅リモートですが、PCセットアップ時に一度、首都圏のオフィス（築地方面）へ出社いただく可能性があります。
・アプリケーションまたはデータ基盤領域でのプログラミング経験3年以上 ・SQLを用いた開発経験1年以上（複数テーブルの結合や集計、パフォーマンスを意識したクエリ作成の経験）
データ分析基盤におけるバッチ処理および開発支援ツールの開発・検証を担当していただきます。 外部設計から製造、検証まで一連の工程をリードし、AWS上でのデータパイプラインやジョブ運用を想定しています。Snowflake を用いたDWH連携や最適化にも関与いただく想定です。 週1回、品川の拠点へ出社し、その他はテレワークでの作業となります。
Snowflake ・円滑なコミュニケーション能力 ・外部設計～製造・検証まで一通りの工程対応経験 ・PythonおよびSQLでの開発経験（目安3年） ・AWS上での開発経験（ETL/バッチ/データ基盤いずれか）
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単価相場
データサイエンティスト案件を、単価相場・働き方・担当工程の観点で整理しました。求人一覧を見る前に、募集傾向と単価帯の目安を確認できます。
データサイエンティスト案件は、単価だけでなく担当工程、働き方、求められる周辺スキルによって条件が大きく変わります。求人一覧では、報酬レンジとあわせて開発フェーズ、リモート可否、稼働日数を確認すると、自分に合う案件を見つけやすくなります。
データサイエンティスト案件では、事業課題の整理から分析設計、データ加工、モデル構築、可視化・レポーティングまでを一連で担う仕事が多く見られます。需要予測や解約予兆、セグメンテーション、効果検証など、意思決定に直結するテーマに落とし込み、仮説検証を回す動きが中心です。
一方で、データ基盤側の整備や運用改善に踏み込む案件も増えています。たとえばDWH/データマートの設計、ETL/ELTやデータパイプラインの構築、データ品質の担保、既存基盤のパフォーマンス改善などを通じて「分析できる状態」を作る役割です。
生成AI・LLMを扱う案件では、RAG構成の設計、プロンプトやワークフローのチューニング、評価用データセット設計、対話ログの分析などが目立ちます。PoCで終わらせず、本番導入に向けた実装・運用まで視野に入れた設計が求められやすい点が特徴です。
必須として挙がりやすいのは、Pythonを中心にした分析・実装スキルです。pandas等での前処理、特徴量設計、学習・評価までを自走できることに加え、可読性や保守性を意識したコーディングが求められます。分析だけでなく、プロダクトへの組み込みや運用改善まで含む案件もあります。
SQLによるデータ抽出・集計も基礎体力として重要です。単純な集計にとどまらず、結合やウィンドウ関数、実行計画を意識した最適化、データマート作成に必要な設計・テストまで求められるケースがあります。DWH上での分析経験が必須または前提になる案件も見られます。
また、要件定義や関係者調整を含むコミュニケーション能力が強く問われます。業務部門のKPIや意思決定プロセスを踏まえて分析の「使われ方」を設計し、ドキュメントやレポートで合意形成する力が、技術スキルと同じくらい重要になりやすい傾向です。
歓迎要件としては、統計的検定や因果推論、A/Bテスト設計など、効果測定を精度高く進められる経験が評価されやすいです。PSMやDIDのように手法選定の理由を説明できること、再現性を担保するためのコード管理や検証設計まで含めて語れると強みになります。
機械学習領域では、自然言語処理や非構造化データの扱い、深層学習フレームワークの実務利用が歓迎されることがあります。加えて、モデルを「作って終わり」にせず、改善サイクルを回してきた経験や、Webアプリケーションへ実装・評価してきた経験は幅広い案件で通用しやすいです。
リード・マネジメントやコンサルティング寄りのポジションでは、提案・折衝、ロードマップ策定、チームの技術レビューや育成の経験が武器になります。複数テーマを並行して推進し、優先度調整しながら成果に着地させた実績は、上流比率が高い案件で特に評価されがちです。
データサイエンティスト案件の環境は大きく「分析・実験環境」と「データ基盤・運用環境」に分けて捉えると理解しやすくなります。前者はJupyterやDatabricks等を使い、pandas、scikit-learn、PyTorch/TensorFlowなどで検証を進める形が一般的です。
後者では、SnowflakeやBigQuery、Redshift、DatabricksなどのDWH/レイクハウスと、dbtやETL/ELT、ワークフロー（Airflow等）がよく登場します。ここで重要なのは、単にツール名を知っていることより、データモデリングや権限設計、品質担保、パフォーマンス最適化といった運用上の論点を理解していることです。
生成AI系は、RAG構成（ベクトルDB、Embedding、Chunk設計）、プロンプト設計、評価の仕組み、CI/CDやコンテナ（Docker、Kubernetes）などが関係してきます。参画後に詰まりやすいのは「精度」「コスト」「速度」のトレードオフなので、どこまで責任範囲に入るかを前提にスタックを読み解くと判断しやすくなります。
まず、役割が「分析中心」か「基盤寄り」か、あるいは「生成AI実装中心」かを確認しましょう。求人上はデータサイエンティストでも、実態がデータマート作成やBI構築、運用整備の比率が高いことがあります。担当範囲（設計〜実装〜運用、可視化まで含むか）を擦り合わせることが重要です。
次に、データの入手性と品質、意思決定までの導線を確認します。必要なテーブルやログが揃っているか、欠損・重複・名寄せなどの課題に誰が向き合うか、KPI定義やアウトプットの利用者が誰かが曖昧だと、分析より前の調整に工数が寄りやすくなります。
最後に、開発プロセスと運用前提です。Git/GitHubやGitLabの運用、レビュー文化、CI/CD、セキュリティチェックや権限設計の関与範囲、PoC止まりか本番導入まで責任を持つのかを事前に確認すると、期待値のズレを減らせます。特にLLM系は評価設計と運用監視まで含むかで求められる準備が変わります。
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