データエンジニアとして、未来のビジネスをデータで変革する仲間を募集！年収500-750万円、柔軟な働き方で、製造・医療・金融など多岐にわたる業界のDXを最前線で推進。Python, SQL, Snowflake等の最新技術を駆使し、データ分析基盤構築からAI開発まで、上流工程から社会課題解決に挑む。技術者尊重の文化と豊富なキャリアパスがあなたを待つ。この挑戦で、あなたのキャリアと社会の未来を共に創造しませんか？
給与・報酬 | 年収 500万円 ~ 750万円 |
|---|---|
稼働時間 | 09:00 ~ 18:00 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都 新宿区 西新宿1-26-2 新宿野村ビル33F |
製造や流通、金融、保険、官公庁など業種は多岐にわたり、プライム案件も多数！
◆医療 約700万人・数十億件の医療データの分析プラットフォームを構築。数日かかった更新作業が1日以内に完了。
◆大手ICTサービス ユーザーの利用状況分析サービスの開発を支援。顧客満足度向上を実現し、クライアントの事業成長を後押し。
◆製造 基幹システムに点在するデータの整理から可視化を支援、BIツールとAIを導入し100トンの在庫削減を実現。
◆エンターテイメント チケット販売データから顧客行動を分析。感覚頼りの販売施策から、データに基づくマーケティング施策へ転換。
当社CEOもエンジニア出身のため、技術者を尊重し、スキルアップを応援する企業文化が根づいています。 また、エンジニア同士で最新の技術情報を共有し、技術交流会や勉強会を自主的に開催。 リアルでもリモートでも、何でも気軽に相談できる環境があります。 データ分析に関する技術を自発的に学び、成長し続ける姿勢をお持ちの方は大歓迎です。 皆さまからのエントリーをお待ちしております！
業界やビジネスモデルによって、売上向上・コスト削減・販促効果の可視化など、クライアントの課題は様々。 ご経験やスキルにあわせて、以下いずれかの業務をお任せします。
■課題発見、施策立案、要件定義 「なぜデータが必要なのか・何を解決したいのか」の問いに向き合い、エンジニア視点で最適なソリューションを提案します。
■データ整備、ETL/ELTパイプライン構築 多様なソースから収集したデータのクレンジング、データを統合して分析や活用に適した形式に整形し、データ品質を向上させます。
■クラウド環境の最適化、DWH構築 データを効率的かつ安定的に活用するためのデータ分析基盤を設計・構築します。
■データ可視化、レポーティング BIツールを用いたダッシュボード開発やデータマート構築を行い、顧客の迅速な意思決定を支援し分析効果を最大化します。
■運用、保守 データパイプラインの監視、リカバリ設計やルール整備を通じて、データ運用の安定稼働を実現します。
■教育、オペレーションサポート データ活用プロセスの標準化や、顧客が自立的にデータ活用を推進できるよう、技術的な教育や継続的な運用をサポートします。
■プロジェクトマネジメント 顧客や開発チームと連携し、スコープやスケジュールの他、予算・品質・リスクを統制管理しながら、プロジェクト全体を統括します。
■プリセールス 顧客課題とニーズの深掘り、最適なソリューションの設計や提案活動を通じてプロジェクト受注に向けた合意形成を支援します。
■ラインマネジメント メンバーの育成・評価を担い、1on1等の定期的なコミュニケーションを通じて、パフォーマンス向上や組織成長を促進します。
◆言語：Python、SQL、Java ◆ETL/ELT：TROCCO、Talend、dbt、SQL ◆DWH：Snowflake、Databricks、BigQuery、Amazon Redshift、Azure Synapse、Treasure Data、SAP ◆BIツール：Power BI、Tableau、Qlik、Looker、MotionBoard、LaKeel BI
★ご経験やキャリア志向を考慮し、最適なプロジェクトやポジションをお任せ。 データ活用のフルスタック型、専門技術を深めるスペシャリスト、PMやメンバーマネジメントなど、様々なキャリアパスを描けます。
★上流工程で技術×ビジネスを磨ける環境。 技術的な選択がどのように事業成果に直結するかを身近に感じられるため、将来的にデータアーキテクトやコンサルタント領域を目指す方にとっても、スキルを磨ける環境です。
★経験者優遇 クライアントやチームで関わりながら仕事を進めていくため、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーションが得意な方であれば、より活躍の場が広がります。
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 500万円 ~ 750万円（年収 500万円 ~ 750万円（月額45万円以上（PL/PM経験者：月額45万円～）｜年俸制：540万円～750万円＋諸手当 ※12分割した金額を毎月支給 ※残業代全額支給 ※スキル・経験等を考慮の上、当社規定により決定 ※半期年俸制のため、目標達成度により次半期の給与を改定｜昇給：年2回（2月・8月）｜試用期間3カ月～6カ月 ※期間中の給与に変動はありません｜【入社時の想定年収 ※経験者優遇】［420万円～］一連の開発工程経験者／［550万円～］データ分析業務、TL/PL経験者／［650万円～］PM経験者）） |
稼働時間 | 09:00 ~ 18:00（9：00～18：00 または 10：00～19：00／所定労働時間8時間／休憩1時間 ※クライアントの就業時間によって異なる場合があります。 ※原則、夜勤や土日の対応はありません。 ※残業：月平均10時間以下） |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都 新宿区 西新宿1-26-2 新宿野村ビル33F |
出社に関する補足情報 | 【現場配属後】東京都内のクライアント先 ※常駐勤務、リモートワーク（ハイブリッド含む）可能かはプロジェクトにより異なります。 |
休日・休暇 | 【年間休日】
|
社内制度 | ＜各種手当＞
|
※以下いずれかのご経験（2年以上）
★業界や開発プロジェクトの規模、使用言語は不問です
■面接はすべてオンラインで実施可能です。 ■応募の際に、履歴書・職務経歴書のご提供をお願いする予定です。 ■1次面接前に適性検査を受検いただきます。（Webで10分程度のもの、能力検査なし） ■面接日・入社日は相談に応じます。在職中の方もお気軽にご応募ください。 ■応募から内定までは1カ月程度を予定しています。 ※ポジションによってフローは異なる場合がございます。
給与・報酬：
年収 420万円 ~ 750万円
稼働時間：
09:00 ~ 18:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
年収 500万円 ~ 750万円
稼働時間：
09:00 ~ 18:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
年収 500万円 ~ 750万円
稼働時間：
09:00 ~ 18:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
時給 4,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
80時間 ~ 160時間（週20 ~ 40時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
時給 5,000円 ~ 6,500円
稼働時間：
64時間 ~ 80時間（週16 ~ 20時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
フルリモート
給与・報酬：
時給 4,000円 ~ 7,500円
稼働時間：
16時間 ~ 160時間（週4 ~ 40時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
フルリモート
開催前
前回「LT&ディスカッション5ラウンド！うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」（ https://offers.connpass.com/event/298939/ ）のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
アーカイブ公開中
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか？ 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
.jpg)
アーカイブ公開中
2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか？Web標準に回帰することで何が変わるのか？そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか？ 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15
アーカイブ公開中
Claude CodeやDevinなどのAIコーディングエージェントが登場し、「チケットを書いたらAIが実装してくれる」という開発スタイルへの期待が高まっています。 しかし、いざ導入してみると「簡単なタスクは任せられるけど、完全な自動化には程遠い」「結局人間が手直しする工数がかかる」「精度が安定しない」といった壁にぶつかっている方も多いのではないでしょうか。 本イベントでは、完全自動化に正面から向き合い、仕様策定から実装までのAI自動化を試行錯誤しているminatoya氏とshiraji氏をお招きします。 現状は「当たればラッキー」という精度でも、その"当たり"をいかに増やしていくかという視点で、ツール選定、チケットの書き方、バリデーションの入れ方など、完全自動化に近づくための実践知を共有いただきます。 minatoya氏からはAIパートナー（AIP）とUbin（自作のDevin風エージェント）を活用したフルサイクル自動化の全体像を、shiraji氏からは現場目線でのチケット駆動開発の実践と改善ポイントを共有いただきます。
開催日:
2025年12月23日(火)19:00~21:15
アーカイブ公開中
AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan
開催日:
2025年12月10日(水)19:00~20:00
