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条件をクリア
東京都のデータエンジニアの求人327件

データエンジニア プロジェクトマネージャー(PM)

800〜1500万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のデータエンジニアの求人の中央値(600万円)より200万円高い

勤務地
東京都渋谷区
休日
完全週休2日制(※年に1回全社会開催のため、8月最終土曜のみ出勤)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

データ基盤の構築を中心に、インフラに関する非機能要件の整理やアーキテクチャ設計、データパイプラインの構築・最適化を担います。プロジェクト管理や顧客の期待値調整、技術リードを行い、PJ現場でも手を動かします。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

この求人に応募

給与800〜1500万円/年

募集元で応募するARアドバンストテクノロジ株式会社の採用ページへ
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応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

  • ご自身でデータ基盤の構築経験がある方
  • 自分から提案するコミュニケーションをとれたり、PJ推進ができる方

歓迎

  • アーキテクチャ設計を今後チャレンジしたい方
  • データ活用をリードした実績がある方

求める人物像

  • 自走して課題を解決する姿勢をもっている方
  • 技術への関心を持ち続けながら、プロジェクトをリードしたい方
  • 手を動かしながらチームを引っ張る「プレイングPM」がやりたい方
  • 技術が好きな方
  • お客様の課題解決に真摯に向き合える方

使用ツール

BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等)DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等)AWSAzureGCP

募集要項最終確認 10/16

職種
データエンジニア
雇用形態
正社員試用期間:6ヶ月(20代の場合:3ヶ月)
役職
PM・PM候補の皆様が立ち上がった際には以下の業務をお任せするイメージです。プロジェクトマネージャーとしてのプロジェクト管理:20代~30代のメンバーの管理やタスク設計等
給与
800〜1500万円/年
給与の詳細
年収 800万円〜1,500万円 月給:50.0~93.8万円 基本給:40.2~75.4万円 固定残業代(25時間):9.8~18.3万円■時間外労働の有無 有 ■昇給の有無 有:10月 ■賞与の有無 有:3月末・9月末 ■固定残業制の有無 有:固定残業時間25時間
勤務地
【渋谷本社】東京都渋谷区渋谷2-17-1 渋谷アクシュ18F
働き方
おおよそ90%のメンバーがリモートワークを中心とした勤務スタイルで業務を行っています。出社とリモートを組み合わせたハイブリッド勤務推奨
勤務時間
9:00~18:00(休憩:1:00)■時間外労働の有無 有
休日・休暇
完全週休2日制(※年に1回全社会開催のため、8月最終土曜のみ出勤)祝日入社休暇 ※入社時に特別休を2日支給夏季休暇年末年始休暇慶弔休暇
福利厚生
資格取得支援制度社内公募制度複線型人事コース転換制度コミュニケーション費支給制度社員持株会制度結婚、出産祝金制度年間、半期、月間MVP表彰制度
社会保険
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険など社会保険:「関東ITソフトウェア健康保険組合」
受動喫煙対策
屋内全面禁煙
掲載日
2026/07/01 08:30(108日前)
最終確認
2026/10/16 15:32(1日前)

仕事内容

募集背景

  • 当部署は、「データ」を中心としたシステム開発およびコンサルティング業務を担っております。具体的にはデータ基盤の構築、データ活用支援、AI開発などを行っています。
  • 社内ブランド「dateris(デタリス)」のもと、今後ますます重要性を増すデータ・AI活用の分野において業界をリードする存在となることを目指しています。
  • また、メンバー一人ひとりが自身のやりたいことに挑戦できる環境づくりを大切にしつつ、会社全体の方向性と整合性を保ちながら業務を推進しています。
  • 比較的新しい部門であるからこそ技術力とマネジメント力の双方を磨き、先行する他社を追い抜く成長を目指しています。

部門について

  • また当部門はここ数年で立ち上がった新しい部署です。もともとインフラ領域で基盤構築を行っていたメンバーと、コンサルティング領域でBIやデータ活用に携わっていたメンバーが集結し、「データ」を軸とした価値提供を目指して発足しました。
  • 組織としては、大きく「インフラチーム」と「データ活用チーム」の2つに分かれていますが、業務の境界を明確に分けることはしておらず、フラットかつ柔軟な連携のもとで幅広い業務に取り組んでいます。
  • メンバー構成は多様で、新卒1年目から50代前半まで幅広い年代が在籍し活躍しています。若手枠は20代が多く、ベテラン枠のメンバーは40代~50代前半まで とチームとしては幅広い構成です。ラインマネジメント体制は3名体制で、残り20名程度が現場メンバーとしてプロジェクトに携わっています。PM・PM候補の皆様が立ち上がった際には以下の業務をお任せするイメージです。
  • プロジェクトマネージャーとしてのプロジェクト管理:20代~30代のメンバーの管理やタスク設計等
  • 顧客とのコミュニケーション
  • PJ現場でも手を動かしプレイングマネージャーのようなエンジニアの動き

業務内容

  • データ基盤の構築を中心とした役割を担います。インフラに関する非機能要件の整理、アーキテクチャの設計
  • データパイプラインの構築などを通じてスケーラブルで柔軟なデータ基盤の整備を行います。

技術面の具体的な業務イメージ

  • データ基盤の設計・構築・運用(DWH、ETL/ELT処理、クラウド環境など)
  • 非機能要件の整理やアーキテクチャ設計
  • データパイプラインの構築・最適化
  • データガバナンスやセキュリティ対応
  • ※プロジェクトによって範囲は異なります。

管理面の具体的な業務イメージ

  • プロジェクト管理(顧客の期待値調整・技術的なリード)、プレイング
  • 1人月で入るときは技術リードを中心
  • 管理者として窓口に立つ際は顧客期待値調整等、顧客対応

パイプライン構築

  • BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)
  • ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等)
  • DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等)
  • 上記に伴う各種クラウドサービス(製品はSaaS、オンプレ問いません)

データ分析基盤(インフラ)

  • AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築
  • 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築
  • 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)

就業環境

  • 当部署では、プロジェクトの性質にもよりますが おおよそ90%のメンバーがリモートワークを中心とした勤務スタイルで業務を行っています。この柔軟な働き方は、当部署に限らず、全社的な方針として推進されています。
  • 出社とリモートを組み合わせたハイブリッド勤務推奨
  • ARIに出社時は2024年9月に移転したばかりの渋谷駅から徒歩2分オフィスビル
  • デスクはフリーデスクで自由に業務

ポジションの魅力

  • データエンジニアのプロジェクトマネージャーポジションでは、データ基盤構築の実務経験をお持ちで今後アーキテクチャ設計を行っていきたい方を大歓迎しています。
  • いろんな技術に触れる、お客様に応じてアレンジできる
  • 開発領域だけでなく、お客様の課題解決に関わるコンサル領域もチャレンジできる環境がある
  • 技術だけで終わらない、ビジネスに直結する実感
  • 多くの案件が「予測精度の改善による業務効率化」や「顧客体験の向上」など、ビジネス成果に直結しています。
  • 単にモデルを作るのではなく、「どう使うか」まで見届けられるため、価値提供の実感が得られやすいです。

パイプライン構築

  • BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等)
  • ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等)
  • DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等)
  • 上記に伴う各種クラウドサービス(製品はSaaS、オンプレ問いません)

データ分析基盤(インフラ)

  • AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築
  • 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築
  • 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)

プライム案件/請負について

  • 現在、全体の約50%がエンドユーザーとの直接取引(プライム案件)となっており、その他は大手SIer経由の案件が中心です。
  • 今後は、エンドユーザーのデータ基盤を直接受託できる体制をさらに強化していく方針です。

案件事例

  • 業界横断的に幅広く対応しており、データ活用に特化したコンサルティングや開発実績が豊富です。
  • 大手飲料メーカー:販売予測・需給予測システム構築案件
  • 小売業:在庫最適化モデル構築案件
  • 通信業:顧客解約予測モデル開発案件
  • 製造業:設備故障予兆検知、画像検査自動化案件
  • 物流業:配車最適化、配送ルート最適化案件
  • エンタメ系:動画からの人物姿勢検出やアノテーション付きAIモデル生成案件
  • その他

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