企業情報

機械学習や統計モデリング、データ分析、データ基盤を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出します。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 【プロジェクト事例】 ・AI自動発注システム ・未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発 ・航空会社向け生成AIを用いた会議の議事録作成を自動化するしゃべログ ・高齢者のデジタルデバイドを解消する事業を支えるデータ分析基盤の構築 ・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 ・機械学習を用いたオークション落札価格の予測 【技術環境】 言語：Python、SQL、Ruby、JavaScript、TypeScript DWH：Snowflake、Redshift、BigQuery データ基盤：Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤 BIツール：Tableau、Looker、Datoramaなど クラウド：AWS、Azure、GCP ETL/ELTツール: Fivetran, Talend, AWS Glue AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、BigQuery ML、Gemini、Azure OpenAI Service IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible 【開発環境】 VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可　　　　　　　 Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント 【仕事の魅力】 ◆データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。 データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。 ◆常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。 決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなどとのパートナーシップを結んでいます。