合同会社dotData Japan 求人一覧

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• 【オープンポジション】ビジネス職・コーポレート職

  仕事内容 dotDataのビジネス職・コーポレート職のオープンポジションにご興味を持っていただき、ありがとうございます。あなたのバックグラウンドやご意向に合わせて、最適なポジションをご提案させていただきます。 選考の過程で、あなたのご経験を最大限に活かせるポジションを一緒に探探させていただくことも可能です。 もし、現在のオープンポジションに該当するものがない場合でも、dotDataに興味がある、または自分の経験をどこで活かせるかわからないと感じている方は、ぜひお気軽にオープンポジションよりご応募ください。 ※ポジションがご用意できない場合もございますので、予めご了承ください。 あなたのご応募を心よりお待ちしております。

  • 正社員

• Site Reliability Engineer

  ポジション概要 dotDataのSaaSプラットフォームおよびSelf-hosted版を技術的にリードする、戦略的なSREリーダーを募集します。 あなたには、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーと緊密に連携し、クラウドネイティブ技術の最前線で、SaaS及びSelf-hosted版双方の製品とサービスの可用性・信頼性・セキュリティを最高レベルに引き上げるアーキテクチャ設計と運用戦略の策定から実行までをリードしていただきます。既存システムの継続的な改善はもちろんのこと、将来のグローバルな事業成長、そして多様な顧客環境への対応を見据えた抜本的な効率化・自動化、そして次世代インフラの構想と実現を通じて、技術による事業価値最大化を直接的にドライブする役割です。事業価値最大化のため、SREとしての深い専門性を核としつつ、データエンジニアリングやセキュリティエンジニアリングといった隣接領域にも積極的にケイパビリティを拡張し、プラットフォーム全体の最適化を推進する意欲のある方を歓迎します。 業務内容 dotDataのSaaSプラットフォーム「dotData Cloud」、および顧客管理のKubernetes環境で稼働するSelf-hosted版「BYOK8s」双方のSRE戦略の策定から実行までを、技術的オーナーシップを持ってリードしていただきます。 マルチクラウド（AWS/Azure）によるSaaS運用、そして多様な顧客Kubernetesディストリビューション上でのSelf-hosted版運用という、複雑かつチャレンジングな環境で急成長する数百台規模の分散システムに対し、その設計思想の根幹から深く関与し、可用性・信頼性・セキュリティにおける業界最高水準を追求します。 プロダクト開発チームと一体となり、あなたの技術力を駆使して、テスト、デプロイ、モニタリング、インシデント対応といった運用ライフサイクル全体の抜本的な自動化・自律化を実現するソフトウェアやシステムを開発・導入。これにより、SaaSとSelf-hosted版双方の顧客に対し、最高のサービス価値を提供し、dotDataのグローバルな事業成長を技術面から力強く牽引していただきます。 現在dotData Cloudは、単一製品のホスティングサービスから、多様な顧客ペルソナに対応する統合データ分析プラットフォームへと、まさに飛躍的な進化の途上にあります。これと並行し、大企業を中心とする顧客の厳格なセキュリティ・ガバナンス要件に応えるSelf-hosted版の需要も拡大しています。このエキサイティングな変革期において、グローバルな顧客基盤の拡大に伴う、日々高度化・複雑化する要求、そして多様なデプロイメント環境への対応という課題を乗り越え、極めて高い信頼性、最適なコスト効率を実現するSRE体制の確立は、私たちの最重要経営課題の一つです。あなたには、この困難かつ極めてやりがいのある挑戦の先頭に立ち、dotDataの未来を技術で切り拓く中心人物として活躍していただくことを強く期待しています。 必須スキル/経験 テックリードもしくはエンジニアリングマネージャー相当の業務経験2年以上 パブリッククラウド(AWS, Azure, Google Cloud 等) 上でのインフラ設計・構築・運用経験 AWS CDK / Bicep 等の構成管理ツールを利用したシステム構築・運用経験 Managed Kubernetes / Vanilla Kubernetes の構築・運用経験 Python などでの運用自動化ツールの開発経験 Linux、Web、DB、そのほかミドルウェアのトラブルシューティング経験 Amazon CloudWatch / Azure Monitor 等モニタリング基盤の構築・運用経験 業務レベルの日本語の読み書きおよび会話スキル 歓迎スキル/経験 Webアプリケーションやクラウドインフラのセキュリティの知見 データ基盤、データ分析、機械学習に関する製品開発や運用の経験 顧客が何を求めているかを考え不確実性が高くても前向きに業務を遂行する姿勢 採用や育成、コーチングなどチームビルディングの経験 非同期コミュニケーション中心のリモートワークでの勤務経験 業務レベルの英語のコミュニケーションスキル テクノロジーについて 現時点で、以下のようなテクノロジーやツールを活用して開発しています。 クラウド環境: AWS, Azure 構成管理ツール: CloudFormation or CDK for AWS, Bicep for Azure 運用自動化: Python CI: GitHub Actions コラボレーションツール: Google Workspace, Slack, GitHub, Jira, Confluence 生成AIツール: Gemini & Notebook LM, OpenAI, Cursor, Devin また、dotData Cloud 上でホストする製品が、様々な技術スタックによって構成されていたり、お客様のデータ分析システムとの連携などのため、必要に応じて以下のようなテクノロジーの調査、可用性と堅牢性を担保するための運用方法の確立、トラブルシューティングを開発チームと行います。 コンテナオーケストレーション: Managed Kubernetes (EKS/AKS), Vanilla Kubernetes フロントエンド: TypeScript バックエンド: Python データベース: PostgreSQL データ分析: Spark, DuckDB, Databricks, Snowflake チームについて 現在のところ、クラウドインフラ・データ分析基盤に深い知見を持つプロダクトマネージャー (VP of Engineering と兼務)、dotData Japan オフィスに勤務している 3 名の SRE、dotData US オフィスに勤務している 1 名の SRE (他業務と兼務) でチームを組んでいます。 全メンバーが日本語話者なので、チーム内コミュニケーションは日本語ですが、チーム内にも英語の方が得意なメンバーがいたり、米国やポーランドのメンバーとのコミュニケーションを英語ですることがあります。チームでミーティングをする場合は北米西海岸の午後/日本の午前に実施することが多いです。 そのほか、米国、日本、ポーランドのオフィスに所属する、dotData のデータ分析製品の開発チームのメンバー (全体で約 60名以上) と必要に応じて議論をしながら開発を進めています。 魅力ポイント キャリアのハイライトになるような開発プロジェクトへの参画機会 AWS/Azure/Databricks/Snowflake など幅広くプラットフォームを学べる環境 フルリモートワークおよびフレックスタイム制での勤務 (新橋オフィス勤務も可) 入社後一定期間、5万円までの自宅で仕事に集中できる環境作り予算 年間10万円までの自己開発予算（技術カンファレンス参加費用、技術書籍代などの補助） 第二外国語の学習支援 (オンライン英会話費用の補助) 米国・シリコンバレーやポーランド・ワルシャワへの出張機会 副業OK

  • Tech採用
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター5階

• データサイエンティスト(デリバリー)

  募集背景 当社は、クライアント企業のデータに基づいた意思決定を支援し、ビジネス課題解決に貢献することを目指しています。 近年、データサイエンスへの期待が高まり、PoCやトライアルを通して新たなデータ活用サービスを創出する必要性が高まっています。 そこで、顧客との長期的な関係構築を重視し、デリバリーから運用まで一貫したサービスを提供する「Data Science Delivery Team」を設立しました。 データサイエンス分野におけるクライアントのビジネス課題解決を支援する、熱意あるデータサイエンティストを募集します。 役割と責任 データサイエンスデリバリーチームの一員として、PoCやトライアルの実行から、顧客への有償サービスのデリバリーまでを一貫して担当していただきます。顧客のビジネス課題に対して、データ分析、機械学習、深層学習などの技術を用いて最適なソリューションを構築し、顧客のデータに基づいた意思決定を支援します。技術・専門性の高いプリセールス、カスタマーサクセスマネージャー、パートナーと連携し、デリバリーから運用までをサポートすることで、顧客との長期的な関係構築を目指します。将来的には、データサイエンス分野におけるサービス開発や、新規事業創出に携わっていただく可能性もあります。 顧客課題に基づいたデータ分析・機械学習モデル開発 PoCやトライアルの計画立案・実行・評価 データ分析結果に基づいたレポート作成・プレゼン 顧客への技術的な説明・提案 有償サービス導入に向けた技術支援 デリバリーチームの技術力向上のための貢献 応募資格 (必須) Python等を用いたデータ分析・モデリングの実務経験3年以上 機械学習、深層学習を用いたモデル構築経験2年以上 顧客との要件定義や技術的な説明能力 プロジェクトの進捗管理、課題管理経験 ビジネスレベルの日本語力 応募資格 (歓迎) コンサルティング経験 英語でのコミュニケーション能力（TOEIC 800点以上目安） データサイエンス関連の資格（GCP、AWS、統計検定など） 論文発表や学会発表の経験 クラウド環境での機械学習開発経験 求める人材像 クライアントのビジネス課題を深く理解し、データに基づいた最適なソリューションを提案することに情熱を燃やせる方を求めています。チームワークを重視し、社内外の関係者と積極的にコミュニケーションを図りながらプロジェクトを推進できる方を歓迎します。また、常に最新の技術や知識を学び続ける意欲があり、変化の激しいデータサイエンス分野においても、柔軟に対応できる方を求めています。

  • データサイエンティスト(デリバリー)
  • 正社員

• テクニカルプリセールス

  募集背景 近年、多くの企業がデータ活用によるビジネス成長を模索しており、データサイエンスへの関心がかつてないほどに高まっています。しかしながら、データサイエンスをビジネスに効果的に適用するには、高度な専門知識や経験が必要となるため、多くの企業が導入に苦戦しています。こうした状況の中、当社では、顧客のデータ活用ニーズに的確に応え、データサイエンス分野における顧客課題解決を支援するため、技術的な知見を持つプリセールスを募集いたします。社内の関連部署と連携し、顧客への最適なソリューション提案体制を強化することで、顧客との長期的な関係構築を目指します。 役割と期待内容 データサイエンスの専門知識を活かし、顧客のビジネス課題解決を技術面から支援する役割を担っていただきます。顧客とのプリセールスフェーズにおいて、営業担当者と協働し、顧客の潜在的なニーズを掘り起こし、最適なソリューションを提案します。具体的には、顧客との技術的な要件定義、提案書の作成、技術的なプレゼンテーション、デモンストレーションの実施などを担当します。顧客との長期的な信頼関係を構築し、技術的な側面から顧客のビジネス成長に貢献することが期待されます。また、将来的には、データサイエンス分野におけるプリセールスの専門家として、社内外の知識共有や人材育成にも携わっていただく可能性があります。 顧客のビジネス課題を理解し、データサイエンスを活用した解決策を提案 提案書や技術資料の作成、プレゼンテーションの実施 顧客との技術的な議論をリードし、最適なソリューションを提案 社内外の技術チームと連携し、提案内容の実現可能性を検証 受注後のプロジェクト計画策定や技術支援 応募資格 (必須) データサイエンスに関する深い知識と実務経験 顧客とのコミュニケーション能力 技術的な提案書作成、プレゼンテーション能力 ITコンサルティングもしくはプリセールス経験 データ分析プロジェクトの経験 応募資格 (歓迎) ITコンサルティング経験 データ分析プロジェクトの経験 データ可視化ツールの利用経験 3年以上のプリセールス経験 機械学習や深層学習に関する知識 求める人材像 顧客のビジネス challenges に深く共感し、データサイエンスの力で課題解決に貢献したいという情熱を持った方を求めています。 チームワークを重視し、社内外の関係者と連携しながら、顧客にとって最適なソリューションを提案できる方を歓迎します。常に最新技術を学び続ける意欲があり、データサイエンスの進化を顧客の success に繋げたいという強い思いを持つ方を歓迎します。

  • テクニカルプリセールス
  • 正社員

• AI Researcher

  仕事内容 dotDataでは、LLMを活用した「分析AIエージェント」を開発し、ターゲット設計、セグメンテーション、因果分析、レポーティングといった高度な分析業務を自動化・半自動化する次世代プロダクトを構築しています。 本ポジションの主な責務は、熟練アナリストの分析プロセス（暗黙知）を形式知化し、LLMエージェントが実行・再現可能な機能としてプロダクトへ実装することです。単なる開発に留まらず、分析の意思決定プロセスそのものを仕様化し、製品価値へ昇華させる中心的な役割を担います。 具体的な業務 分析プロセスの設計と仕様化 熟練者の判断基準や注意点を分解し、エージェントが辿れる思考プロセス（ワークフロー）として設計します。 プロトタイプ開発・検証 プロンプト、テンプレート、ルール、ガードレールを含めた仕様を策定し、プロトタイプを用いて精度や再現性の評価・改善サイクルを回します。 品質管理と評価系の構築 エージェントの出力に対する評価基準やテストケースを整備し、継続的に品質を向上させる仕組みを構築します。 プロダクトへの統合・実装 製品開発チームと密に連携し、検証済みのロジックを運用可能な形でプロダクトコードへ組み込み、製品として成立させるまでを完遂します。 必須要件（Must） 情報科学／機械学習／統計／数学／工学など関連分野の修士号（MS）以上、または同等の実務経験 企業におけるデータ分析・AI活用・業務最適化の実務経験（目安：3年以上） “分析のプロセス設計” ができる（EDA / 目的変数設計 / 評価設計 / 集計設計） 予測分析や最適化技術に関する業務知識・実務理解 Pythonを用いたハンズオンのデータ加工・分析スキル ソフトウェア開発（テスト・保守を含む）への理解・経験 LLM/生成AIの活用経験 歓迎要件（Nice to have） プロダクトコードの開発経験 PoCではなく 本番運用されるプロダクト を作った経験を重視 コンサル／大企業分析部門での標準化・方法論整備経験 因果推論（uplift / DID / PSM 等）の業務適用経験 分析レポートを意思決定者向けにまとめる能力 LLM/生成AIの実務活用（プロンプト設計、評価設計など）経験 AIエージェントの開発経験 求める人物像 「分析」を単なる手法でなく、業務プロセスとして理解している 暗黙知を形式知化し、標準的なプロセスとして整理できる

  • AI Researcher
  • 正社員

• AI Engineer

  仕事内容 dotDataでは、LLMを活用した「分析AIエージェント」を開発し、ターゲット設計、セグメンテーション、因果分析、レポーティングといった高度な分析実務を自動化・半自動化する次世代プロダクトを構築しています。 本ポジションの責務は、熟練アナリストの分析プロセス（暗黙知）を形式知化し、LLMエージェントが実行可能な思考プロセスとして仕様化・実装することです。単なるプロトタイプ開発に留まらず、品質保証（評価・テスト・回帰）と運用性（ログ・監視・再実行性）を担保したプロダクトコードとして製品へ組み込むまでを一貫して担います。 【具体的な業務】 エージェントの思考プロセス設計と実装： 分析の進め方や判断基準をワークフロー化し、LLMエージェントのロジックとして実装します。 プロトタイプ開発と改善サイクル： 曖昧な要件から迅速にプロトタイプを構築し、精度や再現性の検証・改善を繰り返します。品 保証・評価基盤の構築： LLM特有の不確実性に対し、自動テスト、回帰テスト、デバッグ手法を整備し、製品レベルの品質を担保します。 プロダクト実装と運用設計： 製品開発チームと連携し、保守・運用（エラーハンドリング、ログ設計等）を前提としたプロダクトコードへの統合を行います。 必須要件（Must） プロダクトコードの開発経験（目安：3年以上、言語不問）： 設計、実装、テスト、運用までの一連の経験 Pythonを用いた実務での実装経験：機械学習/データサイエンス、またはWebバックエンド領域での経験を重視。アプリやフロントエンドのみ、画像・動画処理のみの経験は不可 LLM/生成AIを用いた開発経験 ソフトウェア品質を担保する開発力： 自動テスト、回帰、デバッグ、障害対応の実務経験 データ分析の基礎知識： SQL/データフレーム操作、統計、予測分析の理解 プロトタイピング能力： 曖昧な要件からプロトタイプを構築し、製品化まで昇華させた経験 歓迎要件（Nice to have） Agentフレームワーク・LLMOpsの知見： LangGraph / LangChain / LlamaIndex / LangSmith等の利用経験 評価基盤の設計経験： LLM-as-a-Judge、回帰評価、品質メトリクスの策定 RAG・検索基盤の実装経験： ベクトルDBを用いた検索・抽出ロジックの構築 B2B SaaS / Enterprise Software の開発経験 求める人物像 技術変化が速い領域において、自ら継続的に学び、高速に実装へ落とし込める方 LLMの不確実性（ハルシネーション等）に対し、根性論ではなく「評価と仕組み」で論理的に品質を担保できる方 プロトタイプで終わらせず、実際に運用されるプロダクトとして仕上げることにプロフェッショナリズムを感じる方

  • 正社員

• ソリューションアーキテクト

  ポジション概要 このポジションでは、世界最先端かつ唯一無二の「特徴量自動設計技術」を持つ『dotData』（データサイエンスオートメーション）製品の活用を通して、お客様が持つビジネス課題の解決やビジネス効果創出のためのソリューションのデザイン〜提案〜案件獲得後のデリバリーフォローまでを行います。 お客様のビジネスや業務をはじめ、システムの現状やそのシステムが持つ課題を理解し、それを解決するためのアーキテクチャをデザインし、以下業務を通してプロジェクトを成功に導くこと（同時にdotData社にも収益や企業価値の向上をもたらすこと）が主なミッションとなります。  役割と責任 お客様のビジネスや業務をはじめ、システムの現状やそのシステムが持つ課題を理解し、それを解決するためのアーキテクチャをデザインし、以下業務を通してプロジェクトを成功に導くこと（同時にdotData社にも収益や企業価値の向上をもたらすこと）が主なミッションとなります。 プリセールス お客様業務および課題の理解 お客様のビジネス要件（業務フローなど）検討の支援 お客様の課題を解決するアーキテクチャの考案と説明 お客様の潜在的な課題の顕在化 ソリューション導入費用の算出 提案書の作成（システムパート、ソリューション費用、サービス費用） サービス契約締結 ポストセールス 要求・要望理解と仕様化 システム要件定義 システム化のスコープの検討（dotData Data Engineering ServiceとのFi＆Gap。SIが必要な部分の明確化） プロジェクト（報告・予実・課題）管理 以下はSIが必要な場合にポストセールスの上記に加えて担当する必要がある（基本的にはdotData Data Engineering Serviceでカバーすることを考える） データ準備機能の設計・開発 データ管理基盤設計・開発 運用機能設計・開発 各種テスト（単体、結合、システム、UAT）実施と報告 検収 サービス企画 プリセールスやポストセールス活動を通して出てくるお客様要望や課題を元に、新たなdotData Data Engineering Serviceの機能を企画 ・投資のためのdotData社内稟議書作成と承認者からの合意獲得 機能開発のためDEチームへトランスファー  必須スキル/経験 データエンジニアリングの実務能力 複雑なビジネスロジックをSQLやPython（Pandas/PySpark等）を用いてデータ加工・クレンジングした実務経験（3年以上）。 Snowflake, BigQuery, Redshift, もしくは Databricks 等のクラウドデータ基盤上でのアーキテクチャ設計・運用経験。 クラウドインフラの深い理解 AWS / Azure / GCP いずれかにおける、VPC、IAM、S3等のストレージ、セキュリティ設計の実務経験（顧客のIT部門とネットワーク構成について対等に議論できるレベル）。 システム要件定義とドキュメンテーション 単なる要望聞き取りではなく、非機能要件（セキュリティ、パフォーマンス、可用性）を定義し、アーキテクチャ図（構成図）としてアウトプットできる能力。 歓迎スキル/経験 機械学習モデルを推論パイプラインとしてシステム実装し、運用監視まで設計した実務経験 BIツールを用い、分析結果をビジネス価値へ繋げるダッシュボードの要件定義および提案経験 大手企業のレガシーシステムとのデータ連携や、クラウド移行における技術的課題の解決経験 技術デモ、RFP対応、PoCの計画策定から完遂までをリードしたプリセールスの実務経験 求める人物像 ・顧客のビジネス課題を理解し、技術で解決することにやりがいを感じる方 ・自ら課題を見つけ出し、解決に向けて主体的に行動できる方 ・チームや他部門と協力しながらプロジェクトを推進できる方 ・新しい技術のキャッチアップに積極的な方 ・技術的な内容を非エンジニアにもわかりやすく伝えられる方 ・自身の技術的な成長だけでなく事業成長に貢献したいという意欲のある方 魅力ポイント   ・AI分野において日本初でグローバルで成長する本格的なエンタープライズ・ソフトウェアの事業や製品へ直接貢献できます ・世界最先端のAI技術を用いながら、お客様と直接コミュニケーションをしながら課題を解決する経験が得られます ・スタートアップとして裁量と責任をもてます ・フレンドリーな雰囲気、柔軟な働き方（お客様対応を除いてフルリモート勤務可能） ・ストックオプション ・年間10万円までの自己啓発予算

  • ソリューションアーキテクト
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター5階

• Software Development Engineer in Test (SDET)/English environment

  ポジション概要 本ポジションでは、dotData製品の品質保証（QA）を「エンジニアリング」の側面からリードしていただきます。単なるテストの実施・管理にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーと密に連携し、「品質の作り込み」と「開発速度の最大化」を両立させるための仕組み作りを担う重要な役割です。 dotData製品は、業務部門の担当者が高度な知識なしにデータからビジネスインサイトを導き出せるプラットフォームです。生成AIを活用した分析仮説の自動生成やデータクレンジング支援など、最先端のAI技術を活用しています。 この複雑かつ進化の速いプロダクトにおいて、スケーラブルな品質保証体制を構築し、生成AIやAgent AIを活用しながら、またそれを前提としたQAプロセスの構造化・再設計や、継続的なその改善をリードしていただくことが期待されます。 【主な業務内容】 品質戦略の策定とリード: 開発スピードを損なうことなくエンタープライズ品質を担保するための、Agent AIを活用した抜本的なテスト計画および戦略の改善・立案。 テスト自動化基盤の設計・構築 E2Eテスト、統合テストの自動化フレームワークの設計・実装およびメンテナンス。 生成AI/Agaent AIのQA活用 LLMを活用したテストコードの自動生成、テストデータの作成、バグ検知の効率化など、最新技術を用いたQAプロセスのアップデート。 DevOps/CI/CDの最適化 テスト自動化をCI/CDパイプラインへ統合し、開発者へのフィードバックループの速度を高める。 プロセス改善 仕様レビュー段階からの参画による不具合の未然防止（Testabilityの向上提案） 必須スキル/経験 ソフトウェア開発の深い理解 4年以上のソフトウェア開発またはテストエンジニアリングの経験。 プログラミング能力: Python、TypeScript、Java等、少なくとも一つの言語を用いた、再利用性の高いテストコードやツールの設計・実装スキル。（「簡単なスクリプト」ではなく「ソフトウェア設計」としてのテストコードが書けること） テスト理論の体系的知識 境界値分析、状態遷移テストなどのテスト技法、および単体/結合/システム/非機能テストの適切な設計能力。 複雑なドメインへの理解 データ分析やビジネスロジックを理解し、ユーザーストーリーに基づいた的確なテストシナリオを構築できる能力。 英語力 業務レベルの英語力（海外チームとのコミュニケーションに抵抗がない方） 歓迎スキル/経験 モダンな自動化ツールの経験 Playwright, Cypress, Selenium等を用いたフロントエンド自動テストの構築経験。 AI/機械学習プロダクトへの知見 データ分析、機械学習、または生成AIを活用した製品のQA・開発経験。 クラウドネイティブな知識 AWS/Azure環境下でのテスト実行、コンテナ技術（Docker/K8s）の理解 開発経験からの転向 Webフロントエンド・バックエンドの開発実務経験があり、その知見を品質向上に活かしたい意欲のあるかた チームビルディング 採用、育成、コーチングなど、組織としてのQAレベルを底上げした経験 魅力ポイント 最先端技術への挑戦 生成AI/LLMをプロダクト機能としてだけでなく、自らの業務（QA工程）の自動化・高度化にフル活用できる環境 裁量 「あるべき品質保証」を定義し、技術選定からプロセス構築まで担当 キャリア 将来的にはQAマネージャーとして組織を率いるほか、SETとしてのスペシャリスト、あるいはプロダクトエンジニア等へのキャリアの可能性有 グローバルな環境 米国・ポーランドといった海外拠点と連携し、世界基準の製品開発に携われる 柔軟な働き方 フルリモート・フルフレックスをベースとしつつ、自己研鑽予算（10万円/年）や語学学習支援など、エンジニアの成長をバックアップします

  • Tech採用
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター5階

• データサイエンティスト（カスタマーサクセス・技術デリバリー担当）

  募集背景 当社はデータ分析プロダクトを提供するSaaS企業です。顧客数の増加とデリバリーチームの役割拡大に伴い、既存顧客への技術支援体制の強化が急務となっています。 当社のプロダクトはデータ分析をコア機能としており、顧客がプロダクトを最大限に活用しビジネス成果を出すためには、Pythonを用いた高度な分析やデータ活用の技術的なサポートが欠かせません。 そこで今回、カスタマーサクセス（CSM）メンバーと強固に連携し、技術的な側面から顧客のデータ活用を支援する「データサイエンティスト（カスタマーサクセス・技術デリバリー担当）」を新たに募集することになりました。 本ポジションは、入社後に当社のシニアメンバーのサポートのもとでdotDataの製品仕様や高度なデータサイエンスの知見を学び、データサイエンティストとしてステップアップしていくことを前提とした「育成枠（アソシエイトクラス）」としての採用です。 ビジネス面での顧客管理やリテンション・アップセル対応などは既存のCSMメンバーが担当（役割分担）するため、ご自身はデータサイエンスの専門性を活かした技術支援・分析業務に集中していただける環境です。 役割と期待内容 カスタマーサクセスメンバーと連携し、既存顧客への技術支援のフロントラインとなって、プロダクトの価値最大化とデータ分析の成功をサポートします。 既存顧客への技術支援・分析サポート 顧客のデータ分析課題に対する、dotDataを活用した分析アプローチの提案・支援 顧客のデータ構造の理解、およびプロダクト適用に向けたデータ準備（クレンジング、加工など）の技術サポート PythonやSQL等を用いた、顧客のデータ活用を補完する補助的な分析やコード提供 顧客のデータ分析力・プロダクト活用度の引き上げ 顧客（データサイエンティストやビジネスアナリスト）からの技術的な問い合わせへの対応 プロダクトのハンズオンやワークショップの実施による、パワーユーザーの育成支援 ナレッジの言語化と社内連携 顧客への支援実績をもとにした、技術的なベストプラクティスやユースケースの社内ナレッジ化 顧客からの製品フィードバック（技術的な要望やバグなど）を抽出し、製品開発チームへ連携 応募資格 (必須) データ分析の実務経験（1〜3年程度を想定） PythonやR等を用いた、データ集計・加工、統計解析、または機械学習モデルの構築経験 データハンドリング能力 SQLを用いたデータの抽出・加工・集計の実務経験 非技術者へのトランスレーション能力 データ分析の結果や技術的な概念を、顧客（必ずしもデータサイエンスの専門家ではない場合もあります）や社内メンバーに向けて、分かりやすく言語化・説明できるコミュニケーションスキル 目的志向の分析アプローチ 単に指示された通りの分析を行うのではなく、ビジネスの目的に沿って、どのようなデータ・手法が必要かを自ら考えて動ける方 応募資格 (歓迎) 機械学習モデルの構築・運用（MLOps）に関する基礎知識 Tコンサルティングや、システムインテグレーター（SIer）でのデリバリー・技術支援経験 データ基盤（DWH/データレイク）の構築や運用に関する知見 スタートアップ、またはスピード感のある環境での業務経験 ビジネス会話レベルの英語力（※必須ではありませんが、海外拠点との連携に興味がある方歓迎） 求める人材像 データサイエンティストとして、最先端のプロダクト（dotData）を通じてさらに専門性を高め、成長したいという強い意欲をお持ちの方 顧客の技術的な課題解決に寄り添い、データに基づいた支援で顧客のビジネス成功に貢献することにやりがいを感じる方 チームワークを重視し、CSMメンバーや他のデータサイエンティストと積極的にコミュニケーションを取りながら、柔軟に行動できる方

  • データサイエンティスト（カスタマーサクセス・技術デリバリー担当）
  • 正社員

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