【28卒】クラウドエンジニア（クラウドテクノロジー×データ基盤）～データ×人間の力でビジネスを革新する、顧客理解No.1を目指すプロフェッショナル集団～日本全国どこからでも勤務可能

• 東証グロース市場上場企業
• エンタープライズ企業との取引実績多数
• データインフォームドの推進企業
• フルリモートフルフレックスに対応

データ×人間の力でビジネスを革新する、顧客理解No.1のプロフェッショナル集団

「データインフォームド」という独自のアプローチで市場価値を高める：

戦略コンサルティングの思考法と、高度なアナリティクスのケイパビリティを融合させたプロフェッショナル集団です。データだけで自動的に判断を下すのではなく、データを用いて人間の論理的思考や判断力を最大限に引き出す「データインフォームド」を提唱しています。ビジネス戦略とデータ基盤構築の両輪をシームレスに担うため、コンサルティングとエンジニアリングの垣根を越えた高い専門性を身につけることができます。

生成AI時代をリードする最先端の開発環境：

複雑なデータをAIや人間が理解できるビジネス用語へ変換・定義づけする「セマンティックレイヤー」の構築において、独自の「ゾクセイメソッド」と10年以上の実績を有しています。また、生成AIとデータ基盤を組み合わせ、AIが仮説を提示して人間が判断する意思決定プロセスを支援する新サービス「AI-Informed Platform（AIP）」を展開しており、最先端のAI活用プロジェクトに携わるチャンスがあります。

多様な人材が自律と成長を加速させる、次世代の働き方と圧倒的な評価制度

プロフェッショナルとして自律的に働けるフルリモート・フルフレックス：

単なる「出社しなくていい会社」ではなく、多様なメンバーがプロフェッショナルとして成果を最大化するための手段として、フルリモート・フルフレックス制度が定着しています。自分自身のライフスタイルに合わせた柔軟で自律的な働き方が可能です。

成長を即座に給与へ反映する「リアルタイムプロモーション（毎月昇格）」 ：

「1年に1度の評価」ではなく、社員の急速な成長に合わせた毎月昇格のチャンスがある自己申告制の「リアルタイムプロモーション」制度を運用しています。職種別に必要なスキル（ケイパビリティ）とレベルが明確に定義されており、定期的な1on1を通じて上司と目線合わせができるため、納得感のある客観的かつ公平な評価のもと、圧倒的なスピードでキャリアアップを目指せます。

地方から世界水準の仕事に挑む、多様なキャリアパスの提示：

富山エアポートとの連携により空港内にオフィスを開設し（2026年夏頃予定）、当社社員が空港のCDO（チーフ・データ・オフィサー）に就任するなど、実践の場を活用した事業推進を経験できます。都市部からのUターン・Iターン人材の受け皿としても機能しており、地方にいながら世界水準のデータ・AIの仕事に挑戦できる魅力的な選択肢が用意されています。

「分析」にとどまらず「実行と成果」まで伴走。社会課題解決にも貢献する確かな実績

「分析で終わらせない」手触り感のあるコンサルティング業務：

分析結果やレポートを提示して終わるのではなく、データから問いを導き出し、仮説構築から現場での施策実行までを一気通貫で伴走支援します。実際に、多くのコンサルティングファーム出身者が「実行まで伴走できる仕事のやりがい」に惹かれて同社を選んでおり、目に見える事業成果創出に直接コミットできます。

自社プロダクトを通じた社会課題解決への貢献：

“データ・AI×ゲーミフィケーション”を活用した自社プロダクト「マイグル」は、商業施設や鉄道事業など幅広い企業に導入されています。神戸市の「都市OS」と連携した渋滞解消（公共交通シフト）の取り組みや、富山空港における地方のAI・データ人材育成や雇用創出など、テクノロジーの力で地域活性化や社会課題の解決にダイレクトに貢献できる点も、日々の業務の大きなやりがいとなります。

担当業務（概要）

クライアントの経営・事業課題を解決するため、クラウドテクノロジーを活用したデータ基盤・データ処理環境の設計・開発を行います。 ギックスが目指すのは、単にシステムを構築することではありません。
「もっとこういうデータを見たい」 「この意思決定に必要なデータをすぐに使いたい」 といったビジネス上のニーズに対し、「欲しいときに、欲しいデータを活用できる」環境をテクノロジーによって実現します。
データを用いて人間の論理的思考や意思決定を最大化させる「データインフォームド」の考え方のもと、ビジネスの目的を理解し、最適な技術やアーキテクチャを考え、実装まで一気通貫で担います。

担当業務（詳細）

• クラウドデータ基盤の設計・開発
  • GCP、Microsoft Azure、AWS等を活用したデータ基盤・データ処理機構の設計、構築
• データパイプラインの開発
  • 多様なデータソースから必要なデータを収集・加工・蓄積するETL／ELT処理の設計・実装
• データ活用環境の構築
  • アナリストやクライアントが「欲しいときに欲しいデータ」を活用できる環境の設計・提供
• 開発プロセス・品質向上
  • IaC、コード管理、テスト、CI/CD等を活用した効率的かつ高品質な開発環境の構築
• 技術選定・アーキテクチャ設計
  • ビジネス課題やデータ特性に応じたクラウドサービス・技術の選定
• 新規プロダクト・サービス開発
  • 自社アセット（AI-Informed Platform等）やデータを活用した新規サービス・プロダクトの技術検証・開発

業務の魅力／面白さ

• 「テクノロジー」×「戦略」×「アナリティクス」を横断できる
  • システムを「作って終わり」にするのではなく、「何のためにデータを活用するのか」というビジネス課題から考えます。テクノロジーを軸に戦略・アナリティクスにも関わり、複数領域に強いエンジニアを目指せます。
• ビジネス成果につながるデータ基盤をつくる
  • 大規模なデータを処理すること自体が目的ではありません。その先にいるクライアントや顧客を理解し、意思決定や施策実行につながるデータ環境を構築します。
• 生成AI×データ基盤の最先端領域
  • 自社基盤「AI-Informed Platform（AIP）」や独自の「ゾクセイメソッド」など、生成AI時代に必要となる次世代のデータ・AI基盤構築に携われます。
• 技術選定から携われる裁量の大きさ
  • 特定のクラウドや製品を使うことを目的とせず、解決すべき課題に合わせて技術を選択します。慣習や前例にとらわれず、より良いアーキテクチャを考え、実現できます。
• 幅広いキャリアパス
  • クラウド・データエンジニアとして専門性を高めるだけでなく、プロジェクトマネージャーやアナリティクス領域など、志向や適性に応じてキャリアの幅を広げられます。

プロジェクト・取り組み例

• 大手企業向けデータ活用基盤・データ処理環境の構築
• クラウド上での大規模データ処理・分析環境の設計、開発
• データ分析・施策実行を支えるデータパイプラインの構築
• 「AI-Informed Platform（AIP）」を活用した次世代型意思決定プロセスの導入支援
• 自社プロダクト「マイグル」等を通じたデータ・AI活用および社会課題解決

活用テクノロジー／利用サービス（一例）

クラウド環境での開発をメインとしています。

• クラウドプラットフォーム／サービス
  • Google Cloud Platform：Kubernetes Engine、BigQuery、Cloud Dataflow、Cloud Composer、Cloud Run など
  • Microsoft Azure：Synapse Analytics、Data Factory など
  • Amazon Web Services：Fargate、Redshift、Batch など
• データ／AIプラットフォーム
  • Databricks など
• 開発言語
  • SQL
  • Python など

※プロジェクトの目的や要件に応じて、最適な技術・サービスを選定します。

在席しているメンバーのバックグラウンド例

大半のメンバーがエンジニア未経験から入社しています！

• 工学系研究科精密工学専攻卒。客室乗務員の機内接客サービスの行動分析に取り組む。
• 理学府化学専攻卒。液体の統計力学理論に関する研究に取り組む。
• 電気・機械工学専攻卒。多素子アレー送受信アンテナ間の無線通信におけるビームフォーミング性能の向上に関する研究に取り組む。

育成・研修制度（未経験でも安心のサポート体制）

入社後約2～3ヶ月間、ギックスオリジナルの実践型研修を実施します。 エンジニア経験の有無にかかわらず、実際のプロジェクトで価値を提供できるスキルとマインドセットを身につけることを目的としています。

• STEP 1：エンジニアリング基礎 開発環境の構築
  • SQL・Python等のプログラミング、Git等を用いたコード管理など、開発に必要な基礎を習得します。
• STEP 2：クラウド・データエンジニアリング実践
  • クラウド環境におけるデータ処理、コードテスト、デプロイ、IaC等について、実際に手を動かしながら学習します。
• STEP 3：pre-OJT／疑似プロジェクト
  • 実際の案件を想定した課題に取り組み、要件を理解し、技術を選定し、データ処理環境を構築する一連のプロセスを実践します。
• STEP 4：OJT・実プロジェクト参画
  • トレーナーや先輩エンジニアのサポートのもと、実際のプロジェクトへ参画。得意領域から実践をスタートします。

研修は単に「教えてもらう場」ではありません。自ら調べ、試し、失敗しながら答えを見つける姿勢を大切にしています。

チーム環境・在籍メンバーのバックグラウンド

大半のメンバーがエンジニア未経験から入社し、活躍しています。

例1）工学系研究科精密工学専攻卒：客室乗務員の機内接客サービスの行動分析
例2）理学府化学専攻卒：液体の統計力学理論に関する研究
例3）電気・機械工学専攻卒：多素子アレー送受信アンテナ間の無線通信におけるビームフォーミング性能向上に関する研究

また、定例ミーティングや1on1に加え、メンバー同士で知識を共有する「輪読会」なども実施しています。 新しいクラウド技術、生成AI、データエンジニアリングなどについて互いに学び、気軽に相談・質問できる相互学習の文化があります。

応募資格

必須条件（MUST）

2028年3月に大学院を修了見込みの方

歓迎条件（WANT）

• 理工系（情報・通信、機械、電気・電子等）での研究のご経験がある方。
• ビジネス成果の実現に際し、「新しい手法/テクノロジー」を取り入れることに抵抗を感じない方（自分のやり方に固執しない柔軟性のある方）
• ExcelやPower Pointの使用経験がある方。
• 研究活動の中でPythonやSQLなどの開発およびプログラミング言語の使用経験、活用スキルがある方。
• 自己研鑽の範囲で何らかのシステムやプログラムを構築した経験がある方。

求める人物像

• セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、業務に取り組める方
• 前例のない課題に対する好奇心や思考力を持った方
• 他者と協力でき、チームワークを大切にできる人
• 課題解決の手段として新しい技術の習得/活用や、プロジェクト自体を楽しめる方

GiXoのカルチャー

• ラーニング・アニマル
  • 自発的に学び続ける。
  • 環境変化に負けない。
  • 進化についていく。
  • 立ち止まらない。
• 高い好奇心
  • 新しいことに興味を持つ。
  • 知らない＝面白そう、と思える。（知らない＝怖い、と思わない）
• 合目的性
  • 手段にとらわれ過ぎない。
  • 常に目的を意識し、見失わない。
  • 問いを疑う。
  • 目的を確認し、答えるべき問いを合意する。
• やり遂げる力
  • やり切る・逃げない・責任を全うする
  • GRIT（Guts「闘志」、Resilience「粘り強さ」、Initiative「自発」、Tenacity「執念」）

学生の皆さんへ

研究で培った「問いを立て、試行錯誤する力」は、テクノロジーでビジネスを支える大きな武器になる。
大学院での研究生活において、皆さんは「正解のない問い」に対して仮説を立て、必要な情報を集め、失敗と検証を繰り返しながら未知の事象を解明してきたはずです。その「思考のプロセス」や「粘り強く探究する姿勢」は、クラウドエンジニアとして複雑な課題に向き合ううえでも、そのまま活かすことができます。

弊社が求めるクラウドエンジニアの仕事も、まさに研究活動そのものです。
現実社会の複雑なビジネス課題に対して、「どのような仕組みであれば、必要なデータを必要なときに活用できるのか？」「どうすれば、より安全で効率的なシステムを実現できるのか？」という問いを立て、さまざまな技術やアーキテクチャを比較し、実装と検証を重ねながら最適な仕組みをつくり上げていく——。

扱う対象が「複雑な現象やシステム」から、「クラウド」「データ基盤」「企業の事業や社会課題」に変わるだけで、複雑な対象を構造化し、仮説を立て、検証しながら答えに近づいていくという根底の思考プロセスは共通しています。

「自分が積み重ねてきた探究心を、テクノロジーを通じて社会やビジネスの場で試してみたい」
「クラウドやデータの力で、企業がより良い意思決定をできる仕組みをつくりたい」

そう考える皆さんの挑戦を、心よりお待ちしています。研究で磨かれたその思考力と探究心を、ぜひ次のステージで発揮してください。