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課題解決エンジニア データエンジニア兼ソフトウェアエンジニア
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制(土・日)
- 雇用形態
- 正社員
- ※交通費 月額5万円まで
どんな仕事かAIによる生成
営業担当と連携してクライアントの課題を抽出し、データ基盤構築や受託開発、ITソリューションの提供によって課題解決に貢献します。自社プロダクトの開発では、要件定義からリリースまでの全工程を担います。データエンジニアとソフトウェアエンジニアの両方を経験し、幅広い技術を活用するポジションです。
この求人に応募
応募資格
必須
求める人物像
- DataCurrent のミッション、ビジョン、バリューに共感いただける方
- 依頼通りに作るだけの「開発専門エンジニア」ではなく、その背景にある本質的な課題に向き合い技術で解決に導く「課題解決エンジニア」に共感いただける方
- 幅広い技術や業務への興味を持ち、継続的なスキルアップ努力を惜しまない方
使用ツール
募集要項最終確認 10/17
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 正社員■雇用形態補足 期間の定め：無 ■試用期間 3ヶ月 期間中の労働条件に変更なし
- 給与
- 550〜900万円/年
- 給与の詳細
- 月給 460,000円〜750,000円 ■月給内訳 ・ベース給：279,545円～490,455円 ・ライフプラン支援金：55,000円 ・固定残業手当（45時間分）：117,619円～191,813円 ・固定深夜手当（15時間分）：7,842円～12,788円 ※超過分別途支給 ■想定年収 550万円～900万円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による） ※昇降給：年2回
- 手当
- 交通費月額5万円までライフプラン支援金55,000円固定深夜手当7,842円～12,788円
- 勤務地
- 105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36～38階
- 転勤
- 会社の定める場所（リモートワークおよび出向先会社を含む）
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9:30～18:30（所定労働8時間／休憩60分） ＜スーパーフレックスタイム制あり＞ ・1日の標準労働時間：8時間 ・コアタイム：なし ・フレキシブルタイム：6:00～22:00の間で労働者の決定に委ねる ・時間外労働有無：有
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土・日)祝日年末年始年次有給休暇慶弔休暇ボーナス休暇ウェルビーイング積立休暇有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります）1月〜2月入社：14日3月〜4月：12日5月〜6月：11日7月：8日8月：6日9月：4日10月：3日11月：2日12月：1日入社日問わず、次休暇年度より17日
- 福利厚生
- ・保険（団体割引 GLTD任意保険）・歯科検診（全年齢対象）、脳ドック（40歳以上対象※健保補助あり）・ベビーシッター割引・アップル優待販売・ローソンチケット・不動産賃貸・購入割引・選択制確定拠出年金制度・キャリア開発プログラム・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度・会員制リゾートホテル「エクシブ」・関東ITS保養施設
- 社会保険
- 各種保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 ※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
- 受動喫煙対策
- 喫煙室設置
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務（出向先会社での業務を含む）
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所（リモートワークおよび出向先会社を含む）
- 選考の流れ
- ・書類選考・一次面接(現場マネージャー・現場社員)・適性検査・二次面接（HRBP）・最終面接(取締役)※選考回数、面接官は変更の可能性有り* 選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります* 1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています* 入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします* ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示（第三者提供）を行いますのでご承知ください。* 応募者様の氏名* メールアドレス* 応募書類（履歴書、職務経歴書など）<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>back check 株式会社※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。
- 掲載日
- 2026/06/29 20:34（110日前）
- 最終確認
- 2026/10/17 02:05（今日）
仕事内容
組織ミッション：テクノロジーコンサルティング本部
- 課題の解決のために、顧客が保有する様々なビッグデータを解析し、ビジネスサイドでは解決できない課題をエンジニアリングの観点からアプローチします。
- 特定の商品を販売するのではなく、様々なソリューションパートナーとともに、顧客の環境や課題に合わせて最適なシステム環境や構成をその都度カスタマイズして提供するのが課題解決型エンジニアである当組織の特徴です。
- 我々のミッションは、顧客企業のデータ利活用を支援することで、顧客とサービス利用者とのコミュニケーションデザインの場を開発することです。
お任せする業務内容
- 営業担当と連携しながらクライアントの課題抽出・解決方法の検討を行い、データ基盤構築や受託開発、ITソリューションの提供等の技術的アプローチによって課題解決に貢献します。
- 自社プロダクトも継続的に開発しており、要件定義〜リリースまでの全工程を担います。
自社プロダクトの位置づけ
- 弊社の主事業はデータビジネスコンサルティングです。
- コンサルティングにおいては特定のベンダーやサービスに偏ることなく、クライアントの課題解決に最も適した技術を都度選択するニュートラルな立場を大事にしています。
- 自社プロダクトも同様で、 プロダクトの開発/販売を主目的とはしておりません 。
- 課題解決におけるプラクティスを型化し、スピーディにクライアントに提供する事を主目的に開発しています。
- Google Cloud 上に CDP（Customer Data Platform）を簡単に構築するための機能テンプレート群です。
- Web サイトに Consent Update の JavaScript タグを張る事で、顧客から利用規約への再同意を取得することができるシステムです。
- 広告やプロモーションの効果測定などマーケティング領域に特化したデータマーケティングツールです。
業種
- 小売業
案件背景
- お客様は生活者から電話やネットで注文を受け、デリバリーするサービスを展開しています。
- 店舗スタッフはアルバイトが中心で、店長が主に教育を担っています。
- 通常業務と教育の両立は負荷が高く、店長の負担を軽減するために教育の効率化がお客様の重要課題となっていました。
実施概要
- 店舗スタッフ業務の中でも生活者と直接会話する電話注文の難易度が高いことから、電話応対の教育システムを生成 AI を活用して構築しました。
- システム利用者（店舗スタッフ）は練習したい難易度を選択し、システムからの注文指示に応じた接客をシミュレーションします。
- 音声はリアルタイムで文字起こしされ、シミュレーション終了後に接客レベルの評価と課題を提示することでご自身の習熟度と課題を把握し、改善に取り組んでいただきます。
- 主なインフラ：AWS
- 主な利用サービス：Vertex AI、Gemini、Cloud Run
業種
- エンターテインメント
案件背景
- 流行のきっかけや要因を分析し、データ活用による事業変革（DX）を実現するためのパートナーを求めていました。
実施概要
- アクセスログやCRMデータ、外部データ等を統合するデータ基盤を構築。
- そのデータを使ってSNSと流行の関係性や顧客の属性、商材同士の類似度等を可視化するダッシュボードを開発しました。 本件も戦略立案等の上流から下流まで担当しています。
- 主なインフラ：AWS、Treasure Data
- 主な利用サービス：Redshift、Ahena、S3、Step Function、ECS、Lambda、vue.js、OpenAI
クライアントデータ
- クライアントの課題によってさまざまなデータを取り扱っています。
- CDP 構築支援
- WEB／アプリアクセスログ、広告データ、会員データ、CRMデータ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ
- VOC
- データ分析 会員データ、コールセンターログ ・広告効果検証、改善 広告データ、クリエイティブ
自社プロダクトデータ
- 弊社ではデータエクスチェンジサービス（データをセグメント化し、広告配信に利活用する）を行っており、主に以下のようなデータを取り扱っています。
- WEBアクセスログ、広告データ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ
このポジションの魅力
- 社内外の多様なビッグデータに触れる事ができます。
- 自社プロダクトの開発もしており、データエンジニアとソフトウェアエンジニアを同時に経験できます。
- AWS／GCPでの開発スキルが身に付きます。
- クライアントのニーズや課題解決に繋がる技術要素を都度検討するため、幅広い技術に触れる事ができます。
主な技術要素
- 言語：Python、Golang、JavaScript、シェルスクリプト、SQL
- インフラ：AWS、GCP
- DWH：BigQuery、Redshift、Athena、Treasure Data
- ML：Vertex AI、SageMaker、BigQuery ML、Datarobot
- コード管理：AWS Code Commit、GCP Cloud Source Repositories
- コミュニケーション：Slack、Google Meet 他
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