職種
データエンジニア年収
300万円 〜 500万円利用技術
- JavaScript
- Python
- TypeScript
- Django
- Next.js
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-06-05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・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
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, GitHub Copilot, Claude, Gemini, Cursor, Dify
生成AI活用状況の詳細
▼プロダクト・サービスへの組み込み
・自社プロダクトである営業管理ツールにて、チャットボット機能(案件の情報や検索機能)にてGeminiやGoogle Development Kitを活用
・Google Cloud主催の第二回AIエージェントハッカソンにKIYONOとして出場し、サービス開発を進めており、そのサービスの中でGeminiやGoogle Development Kitを活用
▼業務効率
・CursorやGitHub Copilotを使いコードの補完や作成等で活用しプログラミングにかかる時間を効率化
・ChatGpt、Claude、Geminiにて技術調査の効率化
・効率化のサービスについては福利厚生として活用可能
各種活用状況については、テックブログからも確認できます!
https://laboratory.kiyono-co.jp/
・自社プロダクトである営業管理ツールにて、チャットボット機能(案件の情報や検索機能)にてGeminiやGoogle Development Kitを活用
・Google Cloud主催の第二回AIエージェントハッカソンにKIYONOとして出場し、サービス開発を進めており、そのサービスの中でGeminiやGoogle Development Kitを活用
▼業務効率
・CursorやGitHub Copilotを使いコードの補完や作成等で活用しプログラミングにかかる時間を効率化
・ChatGpt、Claude、Geminiにて技術調査の効率化
・効率化のサービスについては福利厚生として活用可能
各種活用状況については、テックブログからも確認できます!
https://laboratory.kiyono-co.jp/
仕事内容
KIYONOは「データマーケティングで、日本を創生する」をVISIONに掲げ、「戦略設計」「システム構築」「広告運用」を三位一体で提供し、日本企業のマーケティングを根本から変革している会社です。
エンジニアユニットは「開発チーム」と「データチーム」の2チーム体制で、本ポジションは各種データ基盤の構築・運用や分析環境の整備を担うデータチームでの募集となります。マーケターやコンサルタントと連携しながら、クライアントの事業課題に直結するデータ活用を、要件定義〜設計〜実装〜運用まで一気通貫で推進していただきます。
開発チームの業務領域
①データ基盤の設計・開発
- GCPやAWS環境でのデータパイプライン設計・運用
- dbt / Dataform / Airflow を用いた ETL/ELT開発
- G
開発環境
KIYONOではクライアントワークの比率が高く、案件ごとにお客様のご要望や既存環境に沿った技術選定を行います。
そのため以下は「よく使う技術スタック」であり、固定の構成ではありません。状況に応じて新しい技術にも積極的に挑戦できる環境です。
言語:Python, JavaScript, TypeScript
フレームワーク:Django, Next.js, React
データベース:MySQL, Cloud Datastore
インフラ:
求人の特徴
利用技術
- JavaScript
- Python
- TypeScript
- Django
- Next.js
- React
- BigQuery
- AWS
- MySQL
- Tableau
- Google Analytics
- Airflow
- dbt
- Looker
- Dataform
- Gemini
- Claude
- Backlog
- Slack
- GitHub
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 自社サービスの開発
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 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
- 成果に対する意識
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- 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
- 機械学習
- 開発の効率化・最適化
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計