職種
データエンジニア年収
600万円 〜 1,200万円利用技術
- Python
- SQL
- Salesforce
- Airflow
- Databricks
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-04-22最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Devin, Notion AI, Perplexity
生成AI活用状況の詳細
▼ Devin導入者へのヒアリング
社内でもDevinが話題となり、2月末に紹介。業務の合間を縫って準備を進め、3月に正式導入しました。Devin導入の大きな狙いは、最新AIにいち早く触れ、働き方をアップデートしていくため。ツールの評判を待つのではなく、自ら使い、新しい前提に順応することを重視しています。
導入後は、Slackからタスクを依頼し、GitHubで成果物を受け取る「エージェント型」の体験を実現。小さな修正や設定作業など、タスクを手軽に任せられるようになり、自然な分業体制が生まれました。エディタ作業に縛られず、日々の小さなタスクをスムーズに進めることができています。
今後も新しいAI技術に積極的に触れ、働き方の最適化と組織の成長に活かしていきます。
社内でもDevinが話題となり、2月末に紹介。業務の合間を縫って準備を進め、3月に正式導入しました。Devin導入の大きな狙いは、最新AIにいち早く触れ、働き方をアップデートしていくため。ツールの評判を待つのではなく、自ら使い、新しい前提に順応することを重視しています。
導入後は、Slackからタスクを依頼し、GitHubで成果物を受け取る「エージェント型」の体験を実現。小さな修正や設定作業など、タスクを手軽に任せられるようになり、自然な分業体制が生まれました。エディタ作業に縛られず、日々の小さなタスクをスムーズに進めることができています。
今後も新しいAI技術に積極的に触れ、働き方の最適化と組織の成長に活かしていきます。
仕事内容
AI 利用を想定したデータマートを構築し、LLM をインターフェースとして社内分析活動をより一層活発にすることで、事業成長スピードを高速化させることを狙うポジションです。
# お任せしたい主な業務
## 現在の課題
データ活用の発展の仕方として、各ドメインチームにデータ担当をつける派遣型のアプローチを経て、中央集権的なアプローチとハイブリッド化していくのがよくある方法でしたが、AI を導入するこ
開発環境
- 言語: SQL, Python
- データウェアハウス: Databricks
- ツール: dbt Core, Salesforce, Google Spreadsheet, GitHub, Slack, Notion
サービス全体の技術スタック / アーキテクチャ / データパイプラインは「プロダクト開発 採用ページ」をご確認ください。
https://www.notion.so/ivry-jp/IVRy-127
開発環境や技術選定等に関する特集記事
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求人の特徴
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
利用技術
- Python
- SQL
- Salesforce
- Airflow
- Databricks
- dbt
- LLM
- GitHub
- Slack
- Notion
趣向性
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- これまでにない挑戦
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- アプリケーション開発
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- マネジメント



