株式会社キーウォーカー すべての求人一覧

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• 【採用人事マネージャー】ベストベンチャー100選出／AI×データ企業の人材戦略を牽引

  【募集背景】 キーウォーカーは直近4年で売上3倍・従業員数3.5倍と急成長し、現在はIPO準備を本格化させています。 データ・AIの内製化支援や自社プロダクト（ShtockData・CERVN）の需要拡大を背景に、新卒・中途ともに採用ニーズが急増。特に新卒採用は「年10名 → 3年後30名規模」への拡大を計画しており、母集団形成から選考設計、クロージング、入社後のオンボーディングまでを再現性高く運用できる仕組みづくりが急務となっています。 そこで今回、採用人事として戦略立案から実行までをリードする人事マネージャーを募集します。 【業務内容】 採用業務全般をプレイングマネージャーとして推進していただきます ・中長期の採用戦略の検討および、実行推進 ・新卒／中途採用における企画・改善・運用 ・採用、労務メンバーの業務整理およびサポート 必要な能力 【必須】 ・採用経験５年以上 ・マネジメント経験３年以上 ・IT企業若しくはベンチャー企業での採用経験（従業員数100〜500名規模） 【歓迎】 ・エンジニア採用経験がある方 ・中長期視点で再現性のある採用体制づくりの経験がある方 【現在の体制】 ・採用担当　2名 ・労務担当　1名 今回募集するのは、上記3名を土台にしながら、採用戦略の立案から実行までをリードする採用人事マネージャーです。 新卒採用の拡大（年10名→3年後30名規模）に向けた仕組みづくりに加え、中途採用の強化、労務メンバーのマネジメントを担っていただきます。 【当社で働く魅力】 採用戦略の立案から実行まで、幅広い経験を積める環境です。 ■ 採用の全領域を担当 新卒・中途採用を通じて、母集団形成からクロージングまでをリード。 ■ 採用ブランディングを自ら設計 採用広報を含めて「選ばれる理由」を発信。経営直下の裁量でスピーディに実装できます。 選考フロー 書類選考→カジュアル面談→WEB適性検査・1次面接→最終面接→内定 ※適性検査は10分程度の性格検査となります。 ※一次面接はオンライン可能 ※最終面接は【対面】となります ★「ベストベンチャー100」とは、これから成長が期待されるベンチャー企業100社限定のサイトで、ベンチャー通信を運営するイシン株式会社が提供する法人向け有料会員制サービスになります。イシン株式会社にエントリーした企業の中から、イシン株式会社が厳正な審査のもと選出したベンチャー企業100社が「ベストベンチャー100」として紹介されます。 サービス概要や審査内容については下記をご参照ください。 https://best100.v-tsushin.jp/ 続きを見る

  • 人事
  • 正社員

• AIプロジェクトリード｜機械学習の知見を活かし、顧客のAI導入を推進

  当社現状と募集背景 キーウォーカーは、Webスクレイピング国内トップクラスの実績を持ち、データ収集からAI活用・定着支援まで一気通貫で支援しています。 生成AI活用や企業の業務変革ニーズを背景に、今期上半期の売上は前年1年間の約4倍まで成長しています。 案件拡大に伴い、AI・データ活用を顧客の成果につなげるデータサイエンティストを募集します。 このポジションで得られること ■「使われて成果の出る」AIの活用設計 課題整理から実装、定着・内製化まで一貫して関わり、PoCで終わらない経験ができます。 ■ 技術を手放さないキャリア 顧客折衝や設計に関わりながら、Pythonや生成AIの実装もプレイヤーとして続けられます。 ■ 多業界・多ユースケースの圧縮経験 製造・金融・流通・医療など、特定ドメインに閉じず幅広いAI活用に携われます。 ■ 技術を組織に定着させる経験が積める 顧客の内製化や人材育成にも関わり、AIを「使える状態」にする力を身につけられます。 仕事内容 顧客企業のAI・データ活用を、課題整理から定着支援まで一貫して担当します。「分析レポートを納品する仕事」ではなく、「顧客の社内メンバーのように深く入り込み、成果創出まで関わる仕事」です。 具体的な業務  フェーズ1｜ 課題整理・設計 顧客との対話を通じ、表面的な分析依頼の奥にある本質的な業務課題を整理し、AI・データ活用の方針・ロードマップを設計します。 （例：課題ヒアリング／KPI設計／PoC企画／要件定義・提案） フェーズ2｜ 実装 Python・生成AI・BIツールを用いて、実際に使われることを前提としたシステム・モデルを開発します。 （例：機械学習モデル開発／RAG構築／AIエージェント設計／Tableau・Dataiku活用） フェーズ3｜ 定着・内製化支援 納品後も顧客に伴走し、AI活用が組織に根付くまで支援します。 （例：活用定着支援／社内研修・育成／継続的な技術レビュー） フェーズ4｜ チームリード（経験次第） 2〜4名規模のプロジェクトリードや若手育成もお任せします。 プレイングを継続しながら、チームを牽引する役割です。 【組織について】 技術者比率73%のエンジニアファーストな組織です。大学時代からAIを学んでいたり、事業会社・コンサル・研究機関出身など多様なバックグラウンドのハイレベルなメンバーが在籍しております。営業・エンジニア・マネジメントがチームで動くため、一人で現場に放り込まれることはありません。 プロジェクト例 https://www.keywalker.co.jp/dataiku/case_study_26.html https://www.keywalker.co.jp/dataiku/case_study_24.html https://www.keywalker.co.jp/dataiku/case_study_18.html ※案件内容は顧客課題に応じて異なります。   必要な能力   【必須スキル】 ・プロジェクトリード経験 ・機械学習モデル開発経験（Python） ・提案書／企画書の作成経験 【歓迎するご経験】 以下のうち、いずれかのご経験をお持ちの方は歓迎します。 ・分析案件における要件定義、顧客折衝、提案経験 ・生成AIを活用したアプリケーション開発経験 ・メンバー育成経験 ・マーケティング、SCM、CRM等のドメイン知識 ・研修やセミナーなどの講師経験   【こんな方に合うポジションです】 ・分析や実装だけでなく、顧客の事業成果まで関わりたい ・技術を続けながら、上流やプロジェクトリードにも役割を広げたい ・生成AIやAI活用を、実務の中で深く経験したい 選考フロー 書類選考→カジュアル面談→WEB適性検査・1次面接→最終面接→内定 ※適性検査は10分程度の性格検査となります。 ※選考フローは変更になる場合がございます。 続きを見る

  • 【データサイエンティスト】
  • 正社員

• 【データアナリスト】成長企業／Tableau・BIを活用したデータ活用支援

  募集背景 事業拡大に伴う増員募集です。 BI・データ活用支援の案件拡大に伴い、顧客の課題整理からダッシュボード開発・活用支援まで関わるメンバーを募集しています。 業務内容 Tableauを中心としたBI・データ可視化を通じて、顧客のデータ活用を支援します。 まずはご経験に応じて、以下の業務を中心にお任せします。 ・Tableauを活用したダッシュボードの設計・開発 ・顧客への要件ヒアリング、ダッシュボードの企画・提案 ・SQL、Tableau Prep、Pythonなどを用いたデータ集計・加工 ・既存ダッシュボードの改善、デザインのブラッシュアップ その後、ご経験や志向に応じて、BI導入・活用支援、利用トレーニング、データ活用ワークショップ、プロジェクトリードなどにも担当領域を広げていただけます。 この仕事の魅力 顧客の課題から、何をつくるか考えられる 要件が決まった後の開発だけでなく、顧客との会話を通じて課題や要望を整理し、ダッシュボードの企画・提案から関われます。 データ活用の幅を広げられる 業界やテーマの異なる案件に加え、自社のWebデータ収集サービスを活用したデータにも触れられます。 Tableauの先へキャリアを広げられる BIの専門性を活かしながら、導入・活用支援、企画提案、プロジェクトリードなどへ担当領域を広げられます。 組織について 技術者比率73%のエンジニアファーストな組織です。大学時代からAIを学んでいたり、事業会社・コンサル・研究機関出身など多様なバックグラウンドのハイレベルなメンバーが在籍しております。営業・エンジニア・マネジメントがチームで動くため、一人で現場に放り込まれることはありません。 必要な能力 【必須】 ・TableauなどBIツールを使ったダッシュボード開発経験（1年以上を目安） ・SQLなどを用いたデータ抽出・集計・加工経験 ・顧客や社内ユーザーの要望を聞き、要件を整理した経験 ※経験年数よりも、利用者の課題や要望を理解し、必要なアウトプットを考えてきた経験を重視しています。 【歓迎】 ・BIツールの導入・展開支援経験 ・顧客向けBIツールの開発・利用トレーニング経験 ・業務改善やシステム導入など、何らかの企画・提案経験 ・1～3名程度の小規模な開発チームのリード経験 ・Salesforce、kintone、Notionなど、業務システムの導入・運用経験 【こんな方と働きたい】 ・データ分析を通じて、顧客の業務課題を解決したい方 ・顧客との会話を通じて、曖昧な要望を整理し形にすることを楽しめる方 ・新しい技術やデータ活用方法を学びながら、周囲と協力して仕事を進められる方 選考フロー 書類選考→カジュアル面談→WEB適性検査・1次面接→最終面接→内定 ※適性検査は10分程度の性格検査となります。 ※選考フローは変更になる場合がございます。 続きを見る

  • 【データサイエンティスト】
  • 正社員

• 【データエンジニア】データ基盤・データモデリングからBI／AI活用まで

  募集背景 事業拡大に伴う増員募集です。 データ分析基盤の構築やデータガバナンス支援の案件拡大に伴い、顧客の課題整理から、データ基盤・データモデル、さらにBIツールや生成AIから参照されるセマンティックレイヤの設計まで関わるデータエンジニアを募集しています。 業務内容 顧客企業のデータ活用を支える、データ分析基盤の設計・構築をお任せします。 単に基盤を構築するだけではなく、顧客の課題を理解しながら「どのようなデータ構成・仕組みにすべきか」を考えていただくポジションです。分析要件から逆算したデータモデリング（ファクト／ディメンション、粒度設計、指標定義）と、BIツールや生成AIから参照されるセマンティックレイヤの設計・実装まで担っていただきます。 まずはご経験に応じて、以下のような業務からプロジェクトに参加いただきます。 主な業務 ・顧客のデータ活用状況や業務課題のヒアリング ・DWH、データマートなどデータ分析基盤の設計・構築 ・ETL／ELTなどデータパイプラインの設計・構築 ・分析要件を踏まえたデータモデリング、指標・粒度の設計（分析・可視化用データモデルの設計） ・BIツールやAIエージェントから参照されるセマンティックレイヤの設計・実装 ・指標定義やデータ辞書のドキュメント化 その後、ご経験や志向に応じて、以下のような領域にも担当を広げていただけます。 ・データ基盤構築案件やAIエージェント環境構築の技術リード ・お客様組織のデータガバナンス／データマネジメント支援 ・新しいデータ基盤構築サービスの企画・開発 ・プロジェクトマネジメント、技術選定や顧客提案 ・若手メンバーの育成、技術発信 この仕事の魅力 業務とデータの間に入り、設計から考えられる 顧客の課題や「この指標を誰がどう使いたいか」を聞きながら、データモデルや指標設計に落とし込むところから関われます。データ構造を決める前段の要件整理そのものが仕事の範囲です。 BI・AIで使われるところまで見据えられる データ基盤をつくって終わりではなく、TableauなどのBIやAIエージェントから使われるデータ構造・セマンティックレイヤの設計・実装にも携われます。生成AIがデータを正しく参照できる状態をつくる、これから重要度が増す領域です。 まだ決まっていないものを、チームでつくれる データ基盤構築やデータガバナンスは、これから伸ばしていく領域です。データアナリストや営業など他職種と連携しながら、技術選定やサービスづくりにも関われます。 組織について 技術者比率70%のエンジニアファーストな組織です。大学時代からAIを学んでいたり、事業会社・コンサル・研究機関出身など多様なバックグラウンドのハイレベルなメンバーが在籍しております。営業・エンジニア・マネジメントがチームで動くため、一人で現場に放り込まれることはありません。 技術環境 案件に応じて、以下のような技術・サービスを利用します。 ・DWH／データ基盤：Microsoft Fabric、Snowflake、BigQuery、Redshift など ・BI：Tableau、Power BI など ・言語：SQL、Python ・クラウド：AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 必要な能力 【必須】 ・DWH、データマート、ETL／ELTなどデータ分析基盤の設計・構築経験 ・データベース設計またはデータモデリングの経験 （業務や分析要件をもとに、データモデルやデータ構造を設計した経験） ※特定の製品経験や経験年数よりも、「誰が・何のために使うデータか」から逆算して設計してきた経験を重視しています。 【歓迎】 ・Microsoft Fabric、Snowflake、BigQuery、Redshiftなどを利用したデータ基盤環境の構築・整備経験 ・セマンティックレイヤ／指標定義の設計・実装経験 ・BIツールでのダッシュボード設計・作成経験、またはデータアナリスト・BIコンサルタントとしてのご経験 ・データガバナンス／データマネジメント領域の整備・検討のご経験 ・顧客との要件定義、プロジェクトリード、提案活動のご経験 【こんな方と働きたい】 ・業務担当者の要望や曖昧な課題を整理し、データ構造や仕組みに翻訳することが好きな方 ・新しい技術を自ら調べ、試しながら取り入れていける方 ・他職種と協力しながらものごとを形にしていくことを楽しめる方 選考フロー 書類選考→カジュアル面談→WEB適性検査・1次面接→最終面接→内定 ※適性検査は10分程度の性格検査となります。 ※選考フローは変更になる場合がございます。 ★「ベストベンチャー100」とは、これから成長が期待されるベンチャー企業100社限定のサイトで、ベンチャー通信を運営するイシン株式会社が提供する法人向け有料会員制サービスになります。イシン株式会社にエントリーした企業の中から、イシン株式会社が厳正な審査のもと選出したベンチャー企業100社が「ベストベンチャー100」として紹介されます。 サービス概要や審査内容については下記をご参照ください。 https://best100.v-tsushin.jp/ 続きを見る

  • データエンジニア
  • 正社員

• 【データ・AI領域 オープンポジション】データアナリスト／データエンジニア／データサイエンティスト

  募集背景 キーウォーカーでは、データ収集からデータ基盤の構築、BI・データ分析、AI活用まで、顧客のデータ活用を幅広く支援しています。 現在、以下の3職種を募集しています。 ・データアナリスト ・データエンジニア ・データサイエンティスト データ領域のキャリアは、必ずしも一つの職種に分かれるものではありません。 ・BI・分析とデータ基盤の両方に携わってきた ・基盤構築から分析・可視化まで経験している ・機械学習の実装に加え、要件整理や顧客提案にも携わっている など、複数の領域を横断して経験を積んできた方も多くいます。 そこで、これまでの経験を一つの職種に限定せず、幅広く検討するために「データ・AI領域 オープンポジション」を設けています。 これまでの経験や得意領域、今後やりたいことをお伺いしたうえで、データアナリスト・データエンジニア・データサイエンティストの中から、経験を活かせるポジションをご提案します。 ※希望する職種が明確な方は、各職種の求人からご応募ください。 想定ポジション ■データアナリスト Tableauを中心としたBI・データ可視化を通じ、顧客のデータ活用を支援します。 ・ダッシュボード設計・開発 ・顧客への要件ヒアリング・企画提案 ・SQL／Tableau Prep／Python等を用いたデータ加工 ・BI導入・活用支援 ・プロジェクトリード ■データエンジニア BIやAIで利用されるデータを支える、データ分析基盤の設計・構築を担当します。 ・DWH／データマートの設計・構築 ・ETL／ELTの設計・構築 ・データモデリング ・セマンティックレイヤの設計・実装 ・データガバナンス支援 ・技術リード ■データサイエンティスト 顧客のAI・データ活用を、課題整理から実装・定着まで支援します。 ・AI・データ活用方針の設計 ・機械学習モデル開発 ・生成AIアプリケーション開発 ・RAG／AIエージェント設計 ・AI活用の定着・内製化支援 ・プロジェクトリード このオープンポジションについて ・これまでの経験を、一つの職種名だけで判断しません ・経験・得意領域・今後やりたいことを踏まえて、マッチするポジションをご提案します ・複数領域の経験がある方も、横断的に検討します ・現在の専門性を活かしながら、今後広げたい領域も含めて相談できます キーウォーカーでの仕事の特徴 いずれのポジションも、技術だけを担当する仕事ではありません。 ・顧客の課題や要望を整理するところから関わる ・技術やデータを使って、解決方法を考える ・開発・構築して終わりではなく、実際に使われるところまで支援する ・経験に応じて、提案・プロジェクトリードなどへ役割を広げられる 組織について 技術者比率73%のエンジニアファーストな組織です。大学時代からAIを学んでいたり、事業会社・コンサル・研究機関出身など多様なバックグラウンドのハイレベルなメンバーが在籍しております。営業・エンジニア・マネジメントがチームで動くため、一人で現場に放り込まれることはありません。 必要な能力 【必須】以下いずれかの実務経験 ・Tableau、Power BI等を用いたBI・ダッシュボード開発 ・SQLを用いたデータ抽出・集計・加工・分析 ・DWH、データマート、ETL／ELT等の設計・構築 ・データベース設計、データモデリング ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発 ・AI・データ活用案件における要件整理、顧客折衝、企画・提案 ※経験・志向を踏まえて選考ポジションをご相談します。 選考フロー 書類選考→カジュアル面談→WEB適性検査・1次面接→最終面接→内定 ※適性検査は10分程度の性格検査となります。 ※選考フローは変更になる場合がございます。 続きを見る

  • 【データサイエンティスト】
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