職種
データエンジニア年収
742万円 〜 1,142万円利用技術
- BigQuery
- Salesforce
- Kubernetes
- Tableau
- Slack
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-08-04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
Cursor, Devin, Notion AI, Claude Code, Codex
生成AI活用状況の詳細
全社的に生成AIによる効率化は積極的に活用しており、特にCodex/Claude Codeは希望者にアカウントを発行、MCPサーバの連携の知見も共有されています。
開発組織としても、AI活用による効率化を推めており自由に実践できる環境になります。
実際にClaudeを用いて一部プロダクトのコードを作成したり、QAが簡易的なバグ修正を行うことは実践し始めています。
R&Dとしてプロダクト・サービスへの活用については実証中になりますがいくつかプロジェクトは進行中です。
開発組織としても、AI活用による効率化を推めており自由に実践できる環境になります。
実際にClaudeを用いて一部プロダクトのコードを作成したり、QAが簡易的なバグ修正を行うことは実践し始めています。
R&Dとしてプロダクト・サービスへの活用については実証中になりますがいくつかプロジェクトは進行中です。
仕事内容
■ この求人のポイント
・教育データの利活用を通じて日本の公教育のアップデートに貢献できる
・データ基盤の構築から一貫して関わり、経営の意思決定に直接寄与できる
・プロダクトを良くするために必要なデータのあり方を、開発と一緒に育てられる
■ COMPASSが目指していること
目まぐるしく変わる世界で、子どもたちがただ未来が来るのを待つのではなく、自らの力で「
開発環境
・作業ツール
Google Workspace
・タスク管理
Asana、Instagantt
・ドキュメンテーション
Notion、Google Drive、Confluence
・コミュニケーション
Slack、Gather、Google Meet、M
求人の特徴
利用技術
- BigQuery
- Salesforce
- Kubernetes
- Tableau
- Slack
- Confluence
- Notion
- Asana
- Miro
- Google Workspace
- Google Meet
- Gather
趣向性
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- テスト
- ビッグデータ・データ解析
- 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
- 法人顧客向けサービスの開発
- 社会的な影響力や意義
- ロジカルさや問題解決能力
- ネットワーク