【デジタルテクノロジー戦略本部】CRM・SFA・MA領域のマネージャー（管理職採用）
求人カテゴリー
≪コーポレートエンジニア（情報システム部門）≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆530万円～840万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆530万円～840万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
マイナビグループ各事業で利用されているCRM・SFA・MA基盤の企画・運用を担う組織のマネージャーとして、チームマネジメントおよびプロジェクト推進をお任せします。
事業部門やパートナー企業と連携しながら、CRM・SFA・MA領域におけるシステム戦略の立案から企画・導入・運用改善、データ活用推進、人材育成まで幅広く担っていただきます。
また、全社横断で進めている営業DX・マーケティングDXを推進する中核組織の責任者として、組織運営とプロダクト価値向上の両面をリードいただくことを期待しています。
＜業務詳細＞
◆CRM・SFA・MA基盤の企画・運用
・CRM／SFA／MAの運用方針策定および改善施策の企画
・各事業部門で保有する顧客データの統合・活用推進
・ETL・EAIツールを活用したデータ連携基盤の構築・運用
・CRM／SFA／MAシステムの導入・開発・保守運用の推進
・社内ユーザーからの要望収集およびサービス改善
◆プロジェクト推進
・CRM／SFA／MA領域における各種プロジェクトの推進・統括
・各事業部門へのヒアリングおよび要件整理
・ベンダーコントロールおよびステークホルダーマネジメント
・開発案件の進捗・品質・予算管理
◆組織マネジメント
・メンバーの目標設定、評価、育成および1on1の実施
・チームのリソース管理、開発費用の予実管理、および業務アサインメントの最適化
・協力会社を含めたチームビルディングおよび組織運営
・チーム課題の抽出および改善施策の企画・実行
＜このポジションならではの魅力・面白み＞
・社内千名規模が利用するCRM・SFA・MA基盤の戦略立案から企画・運用までをリードできる
・事業部門や経営層と近い距離で連携し、全社横断の営業DX・マーケティングDXを推進できる
・システム導入・改善だけでなく、組織づくりや人材育成などマネージャーとしての経験を
積むことができる
・CRM・SFA・MA、DWH・BI、業務システムまでを含めた大規模なデータ活用基盤の構築、
改善に携われる
・ユーザーの声をダイレクトに聞きながら、事業成長に直結する仕組みづくりに挑戦できる
＜このポジションで身につくスキル＞
・CRM／SFA／MA領域の専門知識および最新トレンドの知見
・組織マネジメント・人材育成スキル
・全社横断プロジェクトの推進スキル
・ステークホルダーマネジメント力
・データドリブンな事業推進に関する知識・経験
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
CRM・SFA・MA領域を通じて、営業活動やバックオフィス業務の生産性向上を実現し、マイナビグループ全体の事業成長を支えることが私たちのミッションです。
現在は事業ごとに分散している顧客情報や営業情報を統合し、全社横断で活用できるデータ基盤の整備を推進しています。単なるシステムの維持・運用にとどまらず、データドリブンな営業活動や意思決定を実現するための仕組みづくりに取り組んでいます。
また、従来はCRM・SFA・MAにさまざまな役割を持たせていましたが、現在は各システムの特性を活かした最適なアーキテクチャへの再構築を進めています。
具体的には、HubSpot（Sales Hub）を企業情報管理の中核となるCRM基盤として活用し、営業担当者の案件管理や売上予測に特化したSFA、見込み顧客の獲得・育成から営業への案件連携までをシームレスにつなぐMA、DWH・BIによる分析基盤、さらには契約管理や販売管理などの後続業務システムとの連携基盤を組み合わせることで、それぞれの役割を明確化し、システム全体の価値を最大化する構成へと進化させています。
今後は、全社共通で利用できる顧客管理基盤やマスタデータ管理の整備、データ活用の高度化、業務プロセスの標準化を推進しながら、マイナビグループ全体の営業・マーケティング・業務プロセスを支えるセールステック組織を目指しています。
マネージャーには、こうした変革を技術面・組織運営面の両方からリードいただき、チームメンバーの育成や組織力向上を通じて、CRM・SFA・MA領域における全社的な価値創出を推進いただくことを期待しています。
＜環境・風土＞
大型案件のため、組織を横断したチームで取り組みを行っており、会話をしながらの仕様確認が多くあります。 何かわからないことがあっても周囲の者のサポートが得られる協力的な雰囲気の職場です。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
マイナビグループ各事業で利用されているCRM・SFA・MA基盤の企画・運用を担う組織のマネージャーとして、チームマネジメントおよびプロジェクト推進をお任せします。
事業部門やパートナー企業と連携しながら、CRM・SFA・MA領域におけるシステム戦略の立案から企画・導入・運用改善、データ活用推進、人材育成まで幅広く担っていただきます。
また、全社横断で進めている営業DX・マーケティングDXを推進する中核組織の責任者として、組織運営とプロダクト価値向上の両面をリードいただくことを期待しています。
＜業務詳細＞
◆CRM・SFA・MA基盤の企画・運用
・CRM／SFA／MAの運用方針策定および改善施策の企画
・各事業部門で保有する顧客データの統合・活用推進
・ETL・EAIツールを活用したデータ連携基盤の構築・運用
・CRM／SFA／MAシステムの導入・開発・保守運用の推進
・社内ユーザーからの要望収集およびサービス改善
◆プロジェクト推進
・CRM／SFA／MA領域における各種プロジェクトの推進・統括
・各事業部門へのヒアリングおよび要件整理
・ベンダーコントロールおよびステークホルダーマネジメント
・開発案件の進捗・品質・予算管理
◆組織マネジメント
・メンバーの目標設定、評価、育成および1on1の実施
・チームのリソース管理、開発費用の予実管理、および業務アサインメントの最適化
・協力会社を含めたチームビルディングおよび組織運営
・チーム課題の抽出および改善施策の企画・実行
＜このポジションならではの魅力・面白み＞
・社内千名規模が利用するCRM・SFA・MA基盤の戦略立案から企画・運用までをリードできる
・事業部門や経営層と近い距離で連携し、全社横断の営業DX・マーケティングDXを推進できる
・システム導入・改善だけでなく、組織づくりや人材育成などマネージャーとしての経験を
積むことができる
・CRM・SFA・MA、DWH・BI、業務システムまでを含めた大規模なデータ活用基盤の構築、
改善に携われる
・ユーザーの声をダイレクトに聞きながら、事業成長に直結する仕組みづくりに挑戦できる
＜このポジションで身につくスキル＞
・CRM／SFA／MA領域の専門知識および最新トレンドの知見
・組織マネジメント・人材育成スキル
・全社横断プロジェクトの推進スキル
・ステークホルダーマネジメント力
・データドリブンな事業推進に関する知識・経験
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
CRM・SFA・MA領域を通じて、営業活動やバックオフィス業務の生産性向上を実現し、マイナビグループ全体の事業成長を支えることが私たちのミッションです。
現在は事業ごとに分散している顧客情報や営業情報を統合し、全社横断で活用できるデータ基盤の整備を推進しています。単なるシステムの維持・運用にとどまらず、データドリブンな営業活動や意思決定を実現するための仕組みづくりに取り組んでいます。
また、従来はCRM・SFA・MAにさまざまな役割を持たせていましたが、現在は各システムの特性を活かした最適なアーキテクチャへの再構築を進めています。
具体的には、HubSpot（Sales Hub）を企業情報管理の中核となるCRM基盤として活用し、営業担当者の案件管理や売上予測に特化したSFA、見込み顧客の獲得・育成から営業への案件連携までをシームレスにつなぐMA、DWH・BIによる分析基盤、さらには契約管理や販売管理などの後続業務システムとの連携基盤を組み合わせることで、それぞれの役割を明確化し、システム全体の価値を最大化する構成へと進化させています。
今後は、全社共通で利用できる顧客管理基盤やマスタデータ管理の整備、データ活用の高度化、業務プロセスの標準化を推進しながら、マイナビグループ全体の営業・マーケティング・業務プロセスを支えるセールステック組織を目指しています。
マネージャーには、こうした変革を技術面・組織運営面の両方からリードいただき、チームメンバーの育成や組織力向上を通じて、CRM・SFA・MA領域における全社的な価値創出を推進いただくことを期待しています。
＜環境・風土＞
大型案件のため、組織を横断したチームで取り組みを行っており、会話をしながらの仕様確認が多くあります。 何かわからないことがあっても周囲の者のサポートが得られる協力的な雰囲気の職場です。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
◆マネジメント経験
メンバーのマネジメント経験（1年以上）
└目標設定、評価、育成の経験
└組織運営またはチームリーダーとしての業務推進経験
◆システム開発・導入経験
(1) PL／開発リーダーなどの立場でプロジェクトを推進した経験
(2) システム導入（機能・DB含む）における要件定義・基本設計・テスト設計経験
(3) 以下のいずれか1つ以上の経験
a. HubSpot（Sales Hub）、Salesforce等のCRMシステム導入経験および知識
b. Web・DBサーバのミドルウェア環境の設計・構築経験
c. ETL・EAIツール等を活用したデータ連携の開発経験
d. クラウドサービス関連のAPI連携開発経験
＜あると活かせるご経験・知識・スキル＞
・複数案件を横断して推進したプロジェクトマネジメント経験
・DX推進や業務改革プロジェクトの企画・推進経験
・5名以上のメンバーまたは協力会社を含む組織のマネジメント経験
・導入支援ベンダー、SIer、ITコンサルティングファームでの業務経験
・HubSpot（Sales Hub、Marketing Hub）に関する認定資格または実務経験
・Salesforce、Microsoft Azure、Microsoft Fabric、Power Platformなどの認定資格または実務経験
＜求める人物要件＞
・メンバーの成長支援や組織づくりにやりがいを感じる方
・事業部門や経営層など、多様なステークホルダーと良好な関係を構築できる方
・課題を構造的に整理し、優先順位を付けながら意思決定できる方
・論理的かつ主体的に課題解決へ取り組める方
・変化を前向きに捉え、組織や業務の改善を推進できる方
・プレイヤーとしての専門性を活かしながら、マネージャーとしてチームを牽引できる方
上記の経験・知識・スキルについて、
なにかひとつでも当てはまるものがあれば、ぜひエントリーください！
◆マネジメント経験
メンバーのマネジメント経験（1年以上）
└目標設定、評価、育成の経験
└組織運営またはチームリーダーとしての業務推進経験
◆システム開発・導入経験
(1) PL／開発リーダーなどの立場でプロジェクトを推進した経験
(2) システム導入（機能・DB含む）における要件定義・基本設計・テスト設計経験
(3) 以下のいずれか1つ以上の経験
a. HubSpot（Sales Hub）、Salesforce等のCRMシステム導入経験および知識
b. Web・DBサーバのミドルウェア環境の設計・構築経験
c. ETL・EAIツール等を活用したデータ連携の開発経験
d. クラウドサービス関連のAPI連携開発経験
＜あると活かせるご経験・知識・スキル＞
・複数案件を横断して推進したプロジェクトマネジメント経験
・DX推進や業務改革プロジェクトの企画・推進経験
・5名以上のメンバーまたは協力会社を含む組織のマネジメント経験
・導入支援ベンダー、SIer、ITコンサルティングファームでの業務経験
・HubSpot（Sales Hub、Marketing Hub）に関する認定資格または実務経験
・Salesforce、Microsoft Azure、Microsoft Fabric、Power Platformなどの認定資格または実務経験
＜求める人物要件＞
・メンバーの成長支援や組織づくりにやりがいを感じる方
・事業部門や経営層など、多様なステークホルダーと良好な関係を構築できる方
・課題を構造的に整理し、優先順位を付けながら意思決定できる方
・論理的かつ主体的に課題解決へ取り組める方
・変化を前向きに捉え、組織や業務の改善を推進できる方
・プレイヤーとしての専門性を活かしながら、マネージャーとしてチームを牽引できる方
上記の経験・知識・スキルについて、
なにかひとつでも当てはまるものがあれば、ぜひエントリーください！
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】マイナビ全社向け統合顧客マスタの企画・構築・運用
求人カテゴリー
≪コーポレートエンジニア（情報システム部門）≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～840万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～840万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
マイナビ全社で利用する統合顧客マスタの企画・構築・運用を推進し、事業横断で顧客データを活用できる次世代データプラットフォームの開発プロジェクトを担っていただきます。
＜業務詳細＞
現在マイナビでは、事業ごと・システムごとに管理されている企業情報を統合し、全社共通企業コードを中核とした顧客データ基盤の構築を進めています。
数年前からの構想を経て、プロジェクトが始動するフェーズであり、入社後すぐに対象プロジェクトの担当として業務に携わっていただきます。
多くの事業部に関連するプロジェクトのため段階的なリリース、推進を予定しておりますが、将来的には多くの事業部で活用されるマイナビ社内の基盤に初期段階から携わることができる貴重なポジションです。
また本ポジションでは、統合顧客マスタの構築に加え、Snowflakeを中心としたデータ基盤やCRM・SFAとの連携を推進し、顧客データ活用の仕組みづくりをリードしていただきます。
＜このポジションならではの魅力・面白み＞
マイナビ全体に影響を与えるプロジェクトです。
新卒、転職、アルバイト、進学、ウエディング、農業、ニュースメディアなど多数の事業を持つマイナビにおいて、事業横断で利用される基盤構築に携わることができます。単一事業向けシステムではなく、全社レベルの変革を推進する経験を得られます。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
・顧客データを企業の資産へ変える
事業やシステムごとに分散している顧客情報を統合し、全社で活用可能なデータ基盤を構築することで、マイナビの持続的な成長を支えます。全社共通企業コードを軸として、CRM、SFA、ERP、DWH、BI、AI活用基盤などが連動し、「顧客を中心としたデータ活用が当たり前に行われる会社」の実現を目指します。
＜このポジションで身につくスキル＞
・顧客データ基盤の設計・構築スキル
統合顧客マスタやSnowflakeを活用した顧客データ基盤の構築を通じて、企業情報の統合やデータ活用基盤の設計・運用スキルが身に付きます。
・データマネジメントスキル
マスタ設計、データモデリング、データ品質管理、データガバナンス、名寄せ設計など、市場価値の高いスキルを習得できます。
・プロジェクト推進力
経営層、管理部門、事業部門、ベンダーなど多くの関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進する経験を積むことができます。
＜環境・風土＞
20年以上、30年以上マイナビで経験を積んだメンバーがいる組織です。
年齢が高い部署ながら、長年課題になっていた企業マスタの統合に意欲的なメンバーがおります。
チームでは週1回対面で顔合わせ、チャットでも頻繁にコミュニケーションを取っています。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
マイナビ全社で利用する統合顧客マスタの企画・構築・運用を推進し、事業横断で顧客データを活用できる次世代データプラットフォームの開発プロジェクトを担っていただきます。
＜業務詳細＞
現在マイナビでは、事業ごと・システムごとに管理されている企業情報を統合し、全社共通企業コードを中核とした顧客データ基盤の構築を進めています。
数年前からの構想を経て、プロジェクトが始動するフェーズであり、入社後すぐに対象プロジェクトの担当として業務に携わっていただきます。
多くの事業部に関連するプロジェクトのため段階的なリリース、推進を予定しておりますが、将来的には多くの事業部で活用されるマイナビ社内の基盤に初期段階から携わることができる貴重なポジションです。
また本ポジションでは、統合顧客マスタの構築に加え、Snowflakeを中心としたデータ基盤やCRM・SFAとの連携を推進し、顧客データ活用の仕組みづくりをリードしていただきます。
＜このポジションならではの魅力・面白み＞
マイナビ全体に影響を与えるプロジェクトです。
新卒、転職、アルバイト、進学、ウエディング、農業、ニュースメディアなど多数の事業を持つマイナビにおいて、事業横断で利用される基盤構築に携わることができます。単一事業向けシステムではなく、全社レベルの変革を推進する経験を得られます。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
・顧客データを企業の資産へ変える
事業やシステムごとに分散している顧客情報を統合し、全社で活用可能なデータ基盤を構築することで、マイナビの持続的な成長を支えます。全社共通企業コードを軸として、CRM、SFA、ERP、DWH、BI、AI活用基盤などが連動し、「顧客を中心としたデータ活用が当たり前に行われる会社」の実現を目指します。
＜このポジションで身につくスキル＞
・顧客データ基盤の設計・構築スキル
統合顧客マスタやSnowflakeを活用した顧客データ基盤の構築を通じて、企業情報の統合やデータ活用基盤の設計・運用スキルが身に付きます。
・データマネジメントスキル
マスタ設計、データモデリング、データ品質管理、データガバナンス、名寄せ設計など、市場価値の高いスキルを習得できます。
・プロジェクト推進力
経営層、管理部門、事業部門、ベンダーなど多くの関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進する経験を積むことができます。
＜環境・風土＞
20年以上、30年以上マイナビで経験を積んだメンバーがいる組織です。
年齢が高い部署ながら、長年課題になっていた企業マスタの統合に意欲的なメンバーがおります。
チームでは週1回対面で顔合わせ、チャットでも頻繁にコミュニケーションを取っています。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・業務システムの要件定義・設計・開発・運用経験（3年以上）
・CRM、SFA、ERPなど基幹システムの導入・運用経験
・システム間連携やデータ連携基盤の設計・構築経験
・SQLを利用したデータ分析・データ活用経験
・プロジェクト推進またはベンダーマネジメント経験
・関係部門との折衝・要件調整経験
＜あると活かせるご経験・知識・スキル＞
■データマネジメント領域
・MDM（Master Data Management）導入・運用経験
・顧客・企業マスタ統合プロジェクト経験
・名寄せ設計・データ品質管理経験
・データガバナンス構築経験
・データモデリング経験
■Snowflake・データ基盤領域
・Snowflakeを利用したデータ基盤構築経験
・Snowflakeを利用したデータ統合・データ活用経験
・DWH／データレイク構築経験
・dbt、Fivetran、DataSpider等を用いたデータ連携経験
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）の導入・活用経験
・CDPや顧客データ基盤の構築経験
■クラウド・アーキテクチャ領域
・AWS、Azure、GCPの利用経験
・API設計・システム連携設計経験
・マイクロサービスアーキテクチャに関する知見
・エンタープライズアーキテクチャ設計経験
＜求める人物要件＞
・システム視点だけでなく業務視点で課題を捉えられる方
・全社最適の視点で物事を考えられる方
・前例のない課題に対して主体的に取り組める方
・多様な関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進できる方
・顧客マスタ、商品マスタなどのマスタデータ管理に関心がある方
・データ基盤やSnowflakeを活用した全社横断のデータ活用に挑戦したい方
・CRM、SFA、DWHをつなぐエコシステムの構築に興味がある方
・システム開発だけでなく業務変革にも携わりたい方
・エンタープライズアーキテクトやデータアーキテクトとしてキャリアを築きたい方
上記の経験・知識・スキルについて、
なにかひとつでも当てはまるものがあれば、ぜひエントリーください！
・業務システムの要件定義・設計・開発・運用経験（3年以上）
・CRM、SFA、ERPなど基幹システムの導入・運用経験
・システム間連携やデータ連携基盤の設計・構築経験
・SQLを利用したデータ分析・データ活用経験
・プロジェクト推進またはベンダーマネジメント経験
・関係部門との折衝・要件調整経験
＜あると活かせるご経験・知識・スキル＞
■データマネジメント領域
・MDM（Master Data Management）導入・運用経験
・顧客・企業マスタ統合プロジェクト経験
・名寄せ設計・データ品質管理経験
・データガバナンス構築経験
・データモデリング経験
■Snowflake・データ基盤領域
・Snowflakeを利用したデータ基盤構築経験
・Snowflakeを利用したデータ統合・データ活用経験
・DWH／データレイク構築経験
・dbt、Fivetran、DataSpider等を用いたデータ連携経験
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）の導入・活用経験
・CDPや顧客データ基盤の構築経験
■クラウド・アーキテクチャ領域
・AWS、Azure、GCPの利用経験
・API設計・システム連携設計経験
・マイクロサービスアーキテクチャに関する知見
・エンタープライズアーキテクチャ設計経験
＜求める人物要件＞
・システム視点だけでなく業務視点で課題を捉えられる方
・全社最適の視点で物事を考えられる方
・前例のない課題に対して主体的に取り組める方
・多様な関係者を巻き込みながらプロジェクトを推進できる方
・顧客マスタ、商品マスタなどのマスタデータ管理に関心がある方
・データ基盤やSnowflakeを活用した全社横断のデータ活用に挑戦したい方
・CRM、SFA、DWHをつなぐエコシステムの構築に興味がある方
・システム開発だけでなく業務変革にも携わりたい方
・エンタープライズアーキテクトやデータアーキテクトとしてキャリアを築きたい方
上記の経験・知識・スキルについて、
なにかひとつでも当てはまるものがあれば、ぜひエントリーください！
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】データアーキテクト（データ仮想基盤／DWH・データプロダクト推進）
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データアーキテクト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～800万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～800万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
社内のデータ利活用を推進するため、データアーキテクトとしてデータの管理・最適化を行い、ビジネス成果の最大化を支えていただくポジションです。事業部と連携しながらデータ戦略の策定および実行を担い、データ仮想基盤（Denodoプラットフォーム）の運用管理やデータカタログの整備、データガバナンスポリシーの策定・定着を推進します。
また、DWH（Snowflake）を含むデータ基盤全体を俯瞰し、データマートや指標設計の方向性整理、事業部要望の優先度判断などのディレクション業務にも関与します。
データを単なる基盤としてではなく「社内向けデータプロダクト」として捉え、誰にどのデータをどのように提供するかを設計・改善し、継続的に価値を高めていく役割を担っていただきます。技術的な知識だけでなく、事業視点・全体最適の観点からデータ活用の意思決定を支援し、社内のデータドリブンな文化を広げていくことを期待しています。
＜業務詳細＞
・データ仮想基盤(Denodoプラットフォーム)の運用管理
・データカタログの運用管理
・データガバナンスのポリシー策定および実施
・データ統合プロジェクトの計画と実行
・社内データの利活用を促進し、データドリブンな意思決定を支援
・データ戦略の策定と実行
・DWH（Snowflake）における全体設計および利用方針のディレクション
・データマート／指標設計に関する優先度整理およびレビュー
・事業部要望を踏まえたデータ活用テーマの整理
・データを「プロダクト」と捉えた提供方法の検討（誰に、何を、どの形で提供するか）
・データ活用施策における投資対効果やコストを意識した意思決定支援
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
マイナビのビジネス目標に沿ったデータ戦略を描き、その実行をリードすることがチームのミッションです。
データ基盤やDWHを単なるインフラではなく、事業に価値を提供する「社内向けデータプロダクト」として育て、データ活用によってビジネス成果を最大化することを目指しています。
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
本ポジションは、マイナビにおけるデータドリブン文化を支える重要な役割を担います。
ビッグデータを活用し、データ基盤やDWHを事業に価値を届けるプロダクトとして設計・改善することで、意思決定を支援し、企業の成長に直接貢献できます。技術だけでなく事業視点や全体最適の観点から「何を作るか」を判断でき、自身の仕事がビジネス成果につながることを実感できる点が大きなやりがいです。
＜このポジションだからこそ身につくスキル＞
・データガバナンススキル
・データ仮想化知識
・データカタログ知識
・DWH全体設計・ディレクションスキル
・データプロダクト思考（価値設計・優先度判断）
・事業視点でのデータ活用企画力
・コミュニケーション能力
・プロジェクト管理能力
＜環境・風土＞
チャレンジを歓迎する風土があり、新しい取り組みについては成功・失敗に関わらず前向きに評価される環境です。
事業部や関係部署との距離も近く、役割や立場に関係なく意見を出し合いながら業務を進めています。チーム内の雰囲気はフラットで、不明点や課題があればオン・オフラインを問わず気軽に相談できるため、自律的に成長しやすい環境です。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
社内のデータ利活用を推進するため、データアーキテクトとしてデータの管理・最適化を行い、ビジネス成果の最大化を支えていただくポジションです。事業部と連携しながらデータ戦略の策定および実行を担い、データ仮想基盤（Denodoプラットフォーム）の運用管理やデータカタログの整備、データガバナンスポリシーの策定・定着を推進します。
また、DWH（Snowflake）を含むデータ基盤全体を俯瞰し、データマートや指標設計の方向性整理、事業部要望の優先度判断などのディレクション業務にも関与します。
データを単なる基盤としてではなく「社内向けデータプロダクト」として捉え、誰にどのデータをどのように提供するかを設計・改善し、継続的に価値を高めていく役割を担っていただきます。技術的な知識だけでなく、事業視点・全体最適の観点からデータ活用の意思決定を支援し、社内のデータドリブンな文化を広げていくことを期待しています。
＜業務詳細＞
・データ仮想基盤(Denodoプラットフォーム)の運用管理
・データカタログの運用管理
・データガバナンスのポリシー策定および実施
・データ統合プロジェクトの計画と実行
・社内データの利活用を促進し、データドリブンな意思決定を支援
・データ戦略の策定と実行
・DWH（Snowflake）における全体設計および利用方針のディレクション
・データマート／指標設計に関する優先度整理およびレビュー
・事業部要望を踏まえたデータ活用テーマの整理
・データを「プロダクト」と捉えた提供方法の検討（誰に、何を、どの形で提供するか）
・データ活用施策における投資対効果やコストを意識した意思決定支援
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
マイナビのビジネス目標に沿ったデータ戦略を描き、その実行をリードすることがチームのミッションです。
データ基盤やDWHを単なるインフラではなく、事業に価値を提供する「社内向けデータプロダクト」として育て、データ活用によってビジネス成果を最大化することを目指しています。
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
本ポジションは、マイナビにおけるデータドリブン文化を支える重要な役割を担います。
ビッグデータを活用し、データ基盤やDWHを事業に価値を届けるプロダクトとして設計・改善することで、意思決定を支援し、企業の成長に直接貢献できます。技術だけでなく事業視点や全体最適の観点から「何を作るか」を判断でき、自身の仕事がビジネス成果につながることを実感できる点が大きなやりがいです。
＜このポジションだからこそ身につくスキル＞
・データガバナンススキル
・データ仮想化知識
・データカタログ知識
・DWH全体設計・ディレクションスキル
・データプロダクト思考（価値設計・優先度判断）
・事業視点でのデータ活用企画力
・コミュニケーション能力
・プロジェクト管理能力
＜環境・風土＞
チャレンジを歓迎する風土があり、新しい取り組みについては成功・失敗に関わらず前向きに評価される環境です。
事業部や関係部署との距離も近く、役割や立場に関係なく意見を出し合いながら業務を進めています。チーム内の雰囲気はフラットで、不明点や課題があればオン・オフラインを問わず気軽に相談できるため、自律的に成長しやすい環境です。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・データベース（RDB／DWH 等）の設計・運用・利用経験（目安：2年以上）
・SQLを用いたデータ取得・加工・確認を行った実務経験
・データ基盤、BI、分析基盤などの基本的な知識、業務経験
・業務推進・リーダー経験（目安：2年以上）
・関係部署（事業部・情シス・外部ベンダー等）と連携し、調整しながら業務を推進した経験
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・データガバナンス/ポリシーの策定、運用経験
・DWH（Snowflake、Redshift 等）やデータレイクの設計・利用経験
・データ仮想化基盤（Denodo 等）またはBI／分析基盤の構築・運用経験
・データ活用施策における優先度判断やロードマップ策定の経験
・PM／PL経験
・KPIや指標定義を事業部と調整し、標準化・展開した経験
・課題や要望を整理し、関係者に分かりやすく説明できるコミュニケーション能力
・技術的な正しさだけでなく、事業価値・全体最適の観点で判断できる思考力
・正解が定まっていない領域でも、試行錯誤しながら前に進める主体性
・システムを「作ること」よりも「使われ、価値を生むこと」にやりがいを感じるマインド
※何かひとつでも当てはまるものがございましたら、
ぜひエントリーください！
・データベース（RDB／DWH 等）の設計・運用・利用経験（目安：2年以上）
・SQLを用いたデータ取得・加工・確認を行った実務経験
・データ基盤、BI、分析基盤などの基本的な知識、業務経験
・業務推進・リーダー経験（目安：2年以上）
・関係部署（事業部・情シス・外部ベンダー等）と連携し、調整しながら業務を推進した経験
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・データガバナンス/ポリシーの策定、運用経験
・DWH（Snowflake、Redshift 等）やデータレイクの設計・利用経験
・データ仮想化基盤（Denodo 等）またはBI／分析基盤の構築・運用経験
・データ活用施策における優先度判断やロードマップ策定の経験
・PM／PL経験
・KPIや指標定義を事業部と調整し、標準化・展開した経験
・課題や要望を整理し、関係者に分かりやすく説明できるコミュニケーション能力
・技術的な正しさだけでなく、事業価値・全体最適の観点で判断できる思考力
・正解が定まっていない領域でも、試行錯誤しながら前に進める主体性
・システムを「作ること」よりも「使われ、価値を生むこと」にやりがいを感じるマインド
※何かひとつでも当てはまるものがございましたら、
ぜひエントリーください！
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断データアナリスト
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データアーキテクト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
データ利活用、データアナリティクスの推進業務を通じて、マイナビグループの事業成長に貢献します。
また、データドリブン文化の醸成やデータ民主化を目指す為に必要な施策も実行していきます。
＜業務詳細＞
・データ利活用の戦略策定、提案、実行支援
・全社セルフBI基盤（Tableau、Power BI）の運用管理
・BI活用ユーザーのデータ活用支援
・データ教育コンテンツの企画、提供
・データドリブン文化、データ民主化を目指した企画の検討と実施
・BIダッシュボードの開発（上流工程から）
・データ分析業務（様々な分析手法を用いた仮説検証、インサイト創出、戦略立案）
事業部と共にデータ活用戦略の策定と実行の支援、全社セルフBI基盤の運用保守、社員のデータリテラシー向上を目的とした教育コンテンツの開発などを行います。
また、今後はデータ分析業務にも注力していく予定となっており、
ビジネスや業務上の課題からデータで検証可能な仮説を立て、様々な手法を用いて検証や傾向、インサイトの発見、その結果から業務改善や戦略を検討し、事業部への提案業務も行っていただく想定です。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
マイナビのビジネス目標に沿ったデータ戦略を策定し、その実行をリードする事をミッションとしております。その先に社内のデータドリブン文化を広げ、データを利用してビジネス成果を最大化させることを目指しています。
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
本ポジションはデータを通じて業務やビジネスの課題を解決する役割を担っております。
ただデータ活用を推進する、データの分析をするだけではなく、社内の課題発見から仮説検証、実行、改善提案、サポートまでを一貫して担うことで、組織や事業の意思決定・成果に直接貢献できます。
また、マイナビには様々な事業のデータがたくさん蓄積されており、これらのデータを活用することは企業の成長にも繋がってきます。
マイナビをデータドリブンな組織に変革すること、自身の業務が企業の成長に繋がる点は大きなやりがいに感じていただけると思います。
＜このポジションだからこそ身につくスキル＞
・データ分析力
・コミュニケーション能力
・プロジェクト管理能力
・プレゼン能力
・企画力
・ビジネス課題解決力
＜環境・風土＞
年齢は20代前半から40代まで幅広い年代の方が活躍しております。
チームの雰囲気は明るく、メンバー全員が分け隔てなくコミュニケーションを取っており、
不明点などがあればオンライン/オフライン問わずに気軽に相談できる環境となっております。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
データ利活用、データアナリティクスの推進業務を通じて、マイナビグループの事業成長に貢献します。
また、データドリブン文化の醸成やデータ民主化を目指す為に必要な施策も実行していきます。
＜業務詳細＞
・データ利活用の戦略策定、提案、実行支援
・全社セルフBI基盤（Tableau、Power BI）の運用管理
・BI活用ユーザーのデータ活用支援
・データ教育コンテンツの企画、提供
・データドリブン文化、データ民主化を目指した企画の検討と実施
・BIダッシュボードの開発（上流工程から）
・データ分析業務（様々な分析手法を用いた仮説検証、インサイト創出、戦略立案）
事業部と共にデータ活用戦略の策定と実行の支援、全社セルフBI基盤の運用保守、社員のデータリテラシー向上を目的とした教育コンテンツの開発などを行います。
また、今後はデータ分析業務にも注力していく予定となっており、
ビジネスや業務上の課題からデータで検証可能な仮説を立て、様々な手法を用いて検証や傾向、インサイトの発見、その結果から業務改善や戦略を検討し、事業部への提案業務も行っていただく想定です。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
マイナビのビジネス目標に沿ったデータ戦略を策定し、その実行をリードする事をミッションとしております。その先に社内のデータドリブン文化を広げ、データを利用してビジネス成果を最大化させることを目指しています。
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
本ポジションはデータを通じて業務やビジネスの課題を解決する役割を担っております。
ただデータ活用を推進する、データの分析をするだけではなく、社内の課題発見から仮説検証、実行、改善提案、サポートまでを一貫して担うことで、組織や事業の意思決定・成果に直接貢献できます。
また、マイナビには様々な事業のデータがたくさん蓄積されており、これらのデータを活用することは企業の成長にも繋がってきます。
マイナビをデータドリブンな組織に変革すること、自身の業務が企業の成長に繋がる点は大きなやりがいに感じていただけると思います。
＜このポジションだからこそ身につくスキル＞
・データ分析力
・コミュニケーション能力
・プロジェクト管理能力
・プレゼン能力
・企画力
・ビジネス課題解決力
＜環境・風土＞
年齢は20代前半から40代まで幅広い年代の方が活躍しております。
チームの雰囲気は明るく、メンバー全員が分け隔てなくコミュニケーションを取っており、
不明点などがあればオンライン/オフライン問わずに気軽に相談できる環境となっております。
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・各種ツールを活用してデータの分析、加工、可視化などデータに関する実務経験3年以上
・分析したデータをもとに課題の抽出、課題解決に向けた提案・実行した経験
・Excel、Power Pointによる資料作成能力
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・SQLやPythonを使用した実務経験
・TableauやPower BIなどBIツールを活用した経験
・AWSなどのクラウドインフラの運用保守経験
・PM/PLなどのリーダー経験
・戦略策定や企画立案の経験
・機械学習を用いた業務経験
※何かひとつでも当てはまるものがございましたら、
ぜひエントリーください！
・各種ツールを活用してデータの分析、加工、可視化などデータに関する実務経験3年以上
・分析したデータをもとに課題の抽出、課題解決に向けた提案・実行した経験
・Excel、Power Pointによる資料作成能力
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・SQLやPythonを使用した実務経験
・TableauやPower BIなどBIツールを活用した経験
・AWSなどのクラウドインフラの運用保守経験
・PM/PLなどのリーダー経験
・戦略策定や企画立案の経験
・機械学習を用いた業務経験
※何かひとつでも当てはまるものがございましたら、
ぜひエントリーください！
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断データエンジニア（上流から実装まで一気通貫で担当）
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データアーキテクト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜仕事概要＞
◆データ基盤のモダナイズ
マイナビのデータ基盤の構築・運用やデータ基盤・データ利活用環境を最新テクノロジーを利用した構造へと変革するモダナイゼーションなどを目的とした上流工程から、プログラミングやクラウドインフラ構築などの開発工程も行う内製主体のデータエンジニアリング業務を行います。
◆ビジネスサイドへのデータの活用・分析環境の提供
サービスサイトのデータやERPなどの社内基幹システムのデータを掛け合わせ、BIツールやダッシュボードなどをビジネスサイドへ提供します。
そのためにビジネスサイドとの要求分析・要件定義から始まり、データ連携の設計、データ加工パイプラインの設計、開発、テスト、運用などデータライフサイクル全体に直接かかわる業務を担当頂きます。
＜業務詳細＞
現在、マイナビ社内にはいくつかのデータ基盤が存在しており、それぞれが個々に運用されている状態です。このような状態のため、横断的なデータ活用への障壁になっている状態です。
これらを1カ所のデータ基盤に統合することで、データガバナンスの向上やデータマネジメントの効率化を行っていきたいと考えています。
まずは、いくつかあるデータ基盤のうち、オンプレミスで稼働中のデータ基盤を対象に、Snowflakeとdbtを使ったクラウドデータウェアハウスに作り替えることを内製で構築検証をしています。このようなSnowflakeとdbtを用いたデータ基盤へ作り替える開発業務に携わっていただきます。
また、今後は以下のようなことも構想しています。
・他のデータ基盤とのデータ統合を進める
・現状のデータ基盤に関する定常作業を削減・低減できるような方法に刷新し、運用負荷を減らす(自動化やCI/CD/IaC化など)
・dbtやOpenMetadataなどを用いたデータカタログの充実化
・Python等を用いてデータ基盤のデータを観察・分析することで、
システム部門発信でのデータ利活用やデータシステムを当社のビジネスサイドへ提案・提供する
・その他、データ利活用が促進できるような様々な施策
上記のように新しく拡大していくような業務もありますが、それ以外にデータ基盤の定常運用作業もあります。このような定常運用業務をいかに自動化などの工夫をしながら効率化し、クリエイティブな仕事の比率を上げていけるかという点にも重点を置いています。
■プログラミング言語・開発環境
・Python
・SQL(dbt & Snowflake)
・Git/Github
・Terraform
・Docker
・AWS (今後の状況により、EC2/S3/MWAA/Fargate/Batch/App Runner/ECSなどを利用する可能性が高いです)
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
マイナビの人材系・メディア系などの各種サービスデータを扱うことができます。
大規模なデータであるため、データ活用に関する様々なスキルが身に着きます。
＜扱っているデータ＞
・マイナビの各種サービスサイトデータ(サイト掲載情報・反応データ・サイト利用者データなど)
・ERPシステム(商品データ・売上データなど)
・SFA(クライアント情報・営業行動データなど)
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・SQL/Snowflake/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・AWS等のクラウドインフラに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
◆チームのミッション
テクノロジーを駆使して効率的かつビジネス的価値の高いデータ基盤を構築し、?データの利活用を促進する。
◆目指している方向性
テクノロジーを駆使して手間を少なくかつ価値の高いデータ基盤やその周辺のデータ利活用環境の整備を行っていきます。
既存の開発業務は外注比率が高いですが、当チームの立ち上げに伴い、今後は内製によるシステム開発比率を上げていき、開発や意思決定の高速化へと繋げていきます。また、技術や業務知識などの知見・ノウハウを社内に溜める効果にも期待しています。
＜本ポジションにて従事する社員のご紹介＞
データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ
ビジネスに貢献する基盤を自らの手で構築、運用するマイナビのクラウドエンジニア
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
◆データ基盤のモダナイズ
マイナビのデータ基盤の構築・運用やデータ基盤・データ利活用環境を最新テクノロジーを利用した構造へと変革するモダナイゼーションなどを目的とした上流工程から、プログラミングやクラウドインフラ構築などの開発工程も行う内製主体のデータエンジニアリング業務を行います。
◆ビジネスサイドへのデータの活用・分析環境の提供
サービスサイトのデータやERPなどの社内基幹システムのデータを掛け合わせ、BIツールやダッシュボードなどをビジネスサイドへ提供します。
そのためにビジネスサイドとの要求分析・要件定義から始まり、データ連携の設計、データ加工パイプラインの設計、開発、テスト、運用などデータライフサイクル全体に直接かかわる業務を担当頂きます。
＜業務詳細＞
現在、マイナビ社内にはいくつかのデータ基盤が存在しており、それぞれが個々に運用されている状態です。このような状態のため、横断的なデータ活用への障壁になっている状態です。
これらを1カ所のデータ基盤に統合することで、データガバナンスの向上やデータマネジメントの効率化を行っていきたいと考えています。
まずは、いくつかあるデータ基盤のうち、オンプレミスで稼働中のデータ基盤を対象に、Snowflakeとdbtを使ったクラウドデータウェアハウスに作り替えることを内製で構築検証をしています。このようなSnowflakeとdbtを用いたデータ基盤へ作り替える開発業務に携わっていただきます。
また、今後は以下のようなことも構想しています。
・他のデータ基盤とのデータ統合を進める
・現状のデータ基盤に関する定常作業を削減・低減できるような方法に刷新し、運用負荷を減らす(自動化やCI/CD/IaC化など)
・dbtやOpenMetadataなどを用いたデータカタログの充実化
・Python等を用いてデータ基盤のデータを観察・分析することで、
システム部門発信でのデータ利活用やデータシステムを当社のビジネスサイドへ提案・提供する
・その他、データ利活用が促進できるような様々な施策
上記のように新しく拡大していくような業務もありますが、それ以外にデータ基盤の定常運用作業もあります。このような定常運用業務をいかに自動化などの工夫をしながら効率化し、クリエイティブな仕事の比率を上げていけるかという点にも重点を置いています。
■プログラミング言語・開発環境
・Python
・SQL(dbt & Snowflake)
・Git/Github
・Terraform
・Docker
・AWS (今後の状況により、EC2/S3/MWAA/Fargate/Batch/App Runner/ECSなどを利用する可能性が高いです)
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
マイナビの人材系・メディア系などの各種サービスデータを扱うことができます。
大規模なデータであるため、データ活用に関する様々なスキルが身に着きます。
＜扱っているデータ＞
・マイナビの各種サービスサイトデータ(サイト掲載情報・反応データ・サイト利用者データなど)
・ERPシステム(商品データ・売上データなど)
・SFA(クライアント情報・営業行動データなど)
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・SQL/Snowflake/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・AWS等のクラウドインフラに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
◆チームのミッション
テクノロジーを駆使して効率的かつビジネス的価値の高いデータ基盤を構築し、?データの利活用を促進する。
◆目指している方向性
テクノロジーを駆使して手間を少なくかつ価値の高いデータ基盤やその周辺のデータ利活用環境の整備を行っていきます。
既存の開発業務は外注比率が高いですが、当チームの立ち上げに伴い、今後は内製によるシステム開発比率を上げていき、開発や意思決定の高速化へと繋げていきます。また、技術や業務知識などの知見・ノウハウを社内に溜める効果にも期待しています。
＜本ポジションにて従事する社員のご紹介＞
データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ
ビジネスに貢献する基盤を自らの手で構築、運用するマイナビのクラウドエンジニア
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
■SQLを利用した実務経験2年以上 ※下記歓迎する経験・スキルをお持ちの方であれば1年程度でも可
■プログラミング、クラウド、データ分析・利活用への強い興味・関心
＜歓迎するご経験・スキル＞※一部でも該当する方はぜひご応募ください
■Python経験1年以上（自学含む）
または何らかのプログラミング言語経験3年以上
■Gitを利用したシステム開発経験
※自学含む。チームでの並行開発経験がある方も歓迎
■AWS / GCP / Azureなどクラウドを利用したシステム開発経験
＜あると活かせるご経験・スキル＞
■SnowflakeもしくはBigQueryの利用経験
■dbtを利用したデータパイプライン構築・運用経験
■統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発経験
■データベース・SQLのパフォーマンスチューニング、プログラムの高速化経験
■KVS等のNoSQLデータストアの利用経験
■データベースやデータストアの製品選定やアーキテクチャ設計の経験
＜求める人物要件＞
◇最新技術の情報を収集し続けることに抵抗のない方
最新技術のキャッチアップが継続的に必要な部署であるため、継続的な情報収集は欠かせません。
◇ビジネス部門などの前提知識が異なる人達とのコミュニケーションも臆さず積極的に行える方
データ活用のアイディアを考える上では業務知識の習得も必要であるため、
色々なバックグラウンドの方とコミュニケーションできた方が活躍できると思います。
◇変化を楽しむことができ成果や作ったものから得られる利益や恩恵の最大化にフォーカスできる方
保守的な視点ももちろん大事ですが、変化を楽しむ姿勢も持てる方がマッチすると思います。
■SQLを利用した実務経験2年以上 ※下記歓迎する経験・スキルをお持ちの方であれば1年程度でも可
■プログラミング、クラウド、データ分析・利活用への強い興味・関心
＜歓迎するご経験・スキル＞※一部でも該当する方はぜひご応募ください
■Python経験1年以上（自学含む）
または何らかのプログラミング言語経験3年以上
■Gitを利用したシステム開発経験
※自学含む。チームでの並行開発経験がある方も歓迎
■AWS / GCP / Azureなどクラウドを利用したシステム開発経験
＜あると活かせるご経験・スキル＞
■SnowflakeもしくはBigQueryの利用経験
■dbtを利用したデータパイプライン構築・運用経験
■統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発経験
■データベース・SQLのパフォーマンスチューニング、プログラムの高速化経験
■KVS等のNoSQLデータストアの利用経験
■データベースやデータストアの製品選定やアーキテクチャ設計の経験
＜求める人物要件＞
◇最新技術の情報を収集し続けることに抵抗のない方
最新技術のキャッチアップが継続的に必要な部署であるため、継続的な情報収集は欠かせません。
◇ビジネス部門などの前提知識が異なる人達とのコミュニケーションも臆さず積極的に行える方
データ活用のアイディアを考える上では業務知識の習得も必要であるため、
色々なバックグラウンドの方とコミュニケーションできた方が活躍できると思います。
◇変化を楽しむことができ成果や作ったものから得られる利益や恩恵の最大化にフォーカスできる方
保守的な視点ももちろん大事ですが、変化を楽しむ姿勢も持てる方がマッチすると思います。
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】セマンティックレイヤー導入対応ならびに社内データ基盤構築・運用担当
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データアーキテクト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜仕事概要＞
◆事業部データ整備
今後のAI利用などに向け、AIも人も同じ認識で同じデータを使えるようにデータ整備を強化していきます。手段の一つとしてセマンティックレイヤー製品の利用を検討しており、利用要否の検討から製品選定導入と計画しております。
・データ活用相談
・セマンティックレイヤー導入検討
・利用要否PoC
・製品選定
◆社内データ基盤運用・保守
内製開発とベンダー依頼の双方で対応している、SnowflakeとAWSで構築されたマイナビのデータ基盤の構築・運用業務を行います。また、定期的に事業部から挙がってくる要望に対応し、データ連携部分の改修を行います。今後はSnowflakeのAIなど機能活用も進めていく予定です。
・Snowflakeの運用・管理
・データ連携運用・保守
・新規利用方法検討
◆データプレパレーションツール運用・サポート
社内ユーザーがノーコードでデータ加工できるツールとして社内に向けReckonerを提供しています。
社内からデータ加工について相談が挙がってきた際に、要件整理・データ調査・実装提案等を行い、ユーザーの実装をサポートします。
また、ユーザーの利用が進むようなイベント開催や、データ基盤やAIと組み合わせて使うなどでプレパレーションツールでできることの幅を広げるなど新たな活用についても検討していきます。
・データ活用相談
・社内活用活性化
・問い合わせ対応
・新規利用方法検討
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
マイナビの人材系・メディア系などの各種サービスデータを扱うことができます。
大規模なデータであるため、データ活用に関する様々なスキルが身に着きます。
＜扱っているデータ＞
・マイナビの各種サービスサイトデータ(サイト掲載情報・反応データ・サイト利用者データなど)
・ERPシステム(商品データ・売上データなど)
・SFA(クライアント情報・営業行動データなど)
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・Snowflakeに関する知識・経験
・Reckoner/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・Power BI/Tableau等のBIに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・
問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・IT相談等による要件整理能力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
誰もが同じデータを正しい意味で使え、迷わず意思決定できるように整備する。
＜本ポジションにて従事する社員のご紹介＞
データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ
ビジネスに貢献する基盤を自らの手で構築、運用するマイナビのクラウドエンジニア
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
◆事業部データ整備
今後のAI利用などに向け、AIも人も同じ認識で同じデータを使えるようにデータ整備を強化していきます。手段の一つとしてセマンティックレイヤー製品の利用を検討しており、利用要否の検討から製品選定導入と計画しております。
・データ活用相談
・セマンティックレイヤー導入検討
・利用要否PoC
・製品選定
◆社内データ基盤運用・保守
内製開発とベンダー依頼の双方で対応している、SnowflakeとAWSで構築されたマイナビのデータ基盤の構築・運用業務を行います。また、定期的に事業部から挙がってくる要望に対応し、データ連携部分の改修を行います。今後はSnowflakeのAIなど機能活用も進めていく予定です。
・Snowflakeの運用・管理
・データ連携運用・保守
・新規利用方法検討
◆データプレパレーションツール運用・サポート
社内ユーザーがノーコードでデータ加工できるツールとして社内に向けReckonerを提供しています。
社内からデータ加工について相談が挙がってきた際に、要件整理・データ調査・実装提案等を行い、ユーザーの実装をサポートします。
また、ユーザーの利用が進むようなイベント開催や、データ基盤やAIと組み合わせて使うなどでプレパレーションツールでできることの幅を広げるなど新たな活用についても検討していきます。
・データ活用相談
・社内活用活性化
・問い合わせ対応
・新規利用方法検討
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
マイナビの人材系・メディア系などの各種サービスデータを扱うことができます。
大規模なデータであるため、データ活用に関する様々なスキルが身に着きます。
＜扱っているデータ＞
・マイナビの各種サービスサイトデータ(サイト掲載情報・反応データ・サイト利用者データなど)
・ERPシステム(商品データ・売上データなど)
・SFA(クライアント情報・営業行動データなど)
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・Snowflakeに関する知識・経験
・Reckoner/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・Power BI/Tableau等のBIに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・
問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・IT相談等による要件整理能力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
誰もが同じデータを正しい意味で使え、迷わず意思決定できるように整備する。
＜本ポジションにて従事する社員のご紹介＞
データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ
ビジネスに貢献する基盤を自らの手で構築、運用するマイナビのクラウドエンジニア
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
■IT業界3年以上
■BIもしくはAI作成経験2年以上
■非エンジニアとの要件整理経験1年以上
■データ加工ツール（ETL・ELT・データプレパレーションツール問わず）を利用、
またはデータ整備（DWH・データマート）の実務経験1年以上
■データ分析・利活用への強い興味・関心
＜あると活かせるご経験・スキル＞
■SaaS製品のサポート経験1年以上
■AWS / GCP / Azureなどクラウドを利用したシステム開発経験
（ベンダーコントロール含み）経験1年以上
■Snowflake運用経験1年以上
■Python経験1年以上（自学含む）または何らかのプログラミング言語経験3年以上
■Gitを利用したシステム開発経験
※自学含む。チームでの並行開発経験がある方も歓迎
＜求める人物要件＞
◇与えられた業務を責任もってやり遂げられる方
◇幅広い業務に対応できる方
◇最新技術の情報を収集し続けることに抵抗のない方
◇変化を楽しむことができ成果や作ったものから得られる利益や恩恵の最大化にフォーカスできる方
■IT業界3年以上
■BIもしくはAI作成経験2年以上
■非エンジニアとの要件整理経験1年以上
■データ加工ツール（ETL・ELT・データプレパレーションツール問わず）を利用、
またはデータ整備（DWH・データマート）の実務経験1年以上
■データ分析・利活用への強い興味・関心
＜あると活かせるご経験・スキル＞
■SaaS製品のサポート経験1年以上
■AWS / GCP / Azureなどクラウドを利用したシステム開発経験
（ベンダーコントロール含み）経験1年以上
■Snowflake運用経験1年以上
■Python経験1年以上（自学含む）または何らかのプログラミング言語経験3年以上
■Gitを利用したシステム開発経験
※自学含む。チームでの並行開発経験がある方も歓迎
＜求める人物要件＞
◇与えられた業務を責任もってやり遂げられる方
◇幅広い業務に対応できる方
◇最新技術の情報を収集し続けることに抵抗のない方
◇変化を楽しむことができ成果や作ったものから得られる利益や恩恵の最大化にフォーカスできる方
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト（AIマッチング領域のモデリング担当）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む ◆580万円～1000万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜募集背景＞
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、モデル設計・特徴量設計・精度改善を担い、ビジネスKPI向上に直結する推薦精度の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① モデル設計・実装
・レコメンド／ランキング／マッチングモデルの開発
・学習データ作成・前処理・ラベル設計
・モデル選定（LGBM / FM / Deep Learning / Two-Tower 等）
② 特徴量設計（Feature Engineering）
・求職者／求人データの構造化（タグ化・スキーマ設計）
・行動ログ（閲覧、応募、お気に入りなど）の活用
・テキストデータ（職務経歴書、求人票）からの特徴量・埋め込み（Embedding）抽出
③ 精度改善・チューニング
・モデルチューニング（ハイパーパラメータ最適化）
・アンサンブルやハイブリッドモデルの構築
・モデルの再学習、改善サイクルの実行
④ 評価・分析
・オフライン評価（recall@k / HitRate / AUC など）
・エラーパターン分析、バイアス分析
・改善インパクトの定量評価
⑤ 本番適用・連携
・推論処理の設計・高速化
・モデルのリリース・運用改善
・MLエンジニアやプロダクト開発側への実装・API連携
①～④のサイクルを2週間単位で回し改善を行っていただきます。
テックリードやPMがスクラム推進や他部署調整を担うため、モデリングと精度改善の領域にて最大限価値発揮いただける環境が整っております。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・「純粋なモデリング」に集中できる環境
アジャイル推進や他部署との調整業務はテックリードやPMが巻き取るため、データと向き合い、モデルを磨き上げる本来の業務に没頭できます。
・大規模かつ高次元なマッチングデータ
数万〜数百万規模の「求職者×求人」という、複雑で解きがいのあるマッチングデータを取り扱うことができます。
・技術の成果がダイレクトに見える快感
ご自身が設計した特徴量やモデルの改善結果が、応募率やマッチング精度などのビジネスKPIにダイレクトに反映される手応えを感じられます。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、モデル設計・特徴量設計・精度改善を担い、ビジネスKPI向上に直結する推薦精度の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① モデル設計・実装
・レコメンド／ランキング／マッチングモデルの開発
・学習データ作成・前処理・ラベル設計
・モデル選定（LGBM / FM / Deep Learning / Two-Tower 等）
② 特徴量設計（Feature Engineering）
・求職者／求人データの構造化（タグ化・スキーマ設計）
・行動ログ（閲覧、応募、お気に入りなど）の活用
・テキストデータ（職務経歴書、求人票）からの特徴量・埋め込み（Embedding）抽出
③ 精度改善・チューニング
・モデルチューニング（ハイパーパラメータ最適化）
・アンサンブルやハイブリッドモデルの構築
・モデルの再学習、改善サイクルの実行
④ 評価・分析
・オフライン評価（recall@k / HitRate / AUC など）
・エラーパターン分析、バイアス分析
・改善インパクトの定量評価
⑤ 本番適用・連携
・推論処理の設計・高速化
・モデルのリリース・運用改善
・MLエンジニアやプロダクト開発側への実装・API連携
①～④のサイクルを2週間単位で回し改善を行っていただきます。
テックリードやPMがスクラム推進や他部署調整を担うため、モデリングと精度改善の領域にて最大限価値発揮いただける環境が整っております。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・「純粋なモデリング」に集中できる環境
アジャイル推進や他部署との調整業務はテックリードやPMが巻き取るため、データと向き合い、モデルを磨き上げる本来の業務に没頭できます。
・大規模かつ高次元なマッチングデータ
数万〜数百万規模の「求職者×求人」という、複雑で解きがいのあるマッチングデータを取り扱うことができます。
・技術の成果がダイレクトに見える快感
ご自身が設計した特徴量やモデルの改善結果が、応募率やマッチング精度などのビジネスKPIにダイレクトに反映される手応えを感じられます。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・機械学習モデルの開発経験（回帰／分類／推薦など）
・レコメンド／検索／ランキングモデルの開発経験
└e.g. NLP（BERT／Sentence-BERT等、またはLLM）を用いたテキストデータのベクトル化・解析経験
・Pythonによるデータ分析・モデル実装経験
・e.g. LightGBM / FM / Deep Learningの活用経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工スキル
・特徴量設計・モデル評価の実務経験
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・大規模データ（数百万件〜）のハンドリング経験
・クラウド環境（GCP/AWS）でのML開発・MLOps（Vertex AIやSageMakerなど）の経験
・Kaggle / SIGNATE等データ分析コンペでの上位入賞実績
・機械学習モデルの開発経験（回帰／分類／推薦など）
・レコメンド／検索／ランキングモデルの開発経験
└e.g. NLP（BERT／Sentence-BERT等、またはLLM）を用いたテキストデータのベクトル化・解析経験
・Pythonによるデータ分析・モデル実装経験
・e.g. LightGBM / FM / Deep Learningの活用経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工スキル
・特徴量設計・モデル評価の実務経験
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・大規模データ（数百万件〜）のハンドリング経験
・クラウド環境（GCP/AWS）でのML開発・MLOps（Vertex AIやSageMakerなど）の経験
・Kaggle / SIGNATE等データ分析コンペでの上位入賞実績
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト（AIマッチング領域のテックリード）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む ◆700万円～1000万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜募集背景＞
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、ビジネス課題の整理からモデル開発・評価・改善の一連のプロセスをリードし、プロダクト価値および事業成果の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① AIマッチング戦略・課題整理
・事業KPI・現場課題をもとにAIマッチングの課題構造を整理
・データ課題（欠損・粒度・ラベル設計）およびオペレーション課題の特定
・ユースケースの優先順位付け／ロードマップ策定
② プロジェクト推進・スクラムマスター業務
・ミッションクリティカルなAIマッチング開発における全体進行・スケジュール管理
・2週間単位のスプリント（スクラム開発）の運営、バックログ管理、ブロッカーの排除
・関係部署（事業部門・企画・開発）との要件整理・合意形成
③ モデル設計・改善
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計
・特徴量設計（タグ設計・行動ログ活用・スキル構造化）
・モデル精度向上・性能改善（精度／カバレッジ／ビジネスKPI）
④ 評価・KPI設計
・オフライン・オンライン評価指標の設計（recall@k、CTR、CVR 等）
・A/Bテスト設計・効果検証
・KPIモニタリング環境の構築・改善サイクルの確立
⑤ 技術リード・メンバーの壁打ち相手
・DS/MLエンジニアの技術的なディスカッションパートナー（壁打ち相手）としての課題解決サポート
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計レビュー・方向性のアドバイス
・モデル精度（精度／カバレッジ）とビジネスKPIのトレードオフにおける意思決定支援
課題の整理や進捗管理、メンバーとの壁打ちを中心に「案件の旗振り役」をお任せいたします。
本ポジションはご自身での実装（コーディング）に軸足を置くのではなく、2週間スプリントのスクラム推進（アルゴリズム選定や優先順位付けなどの判断）や上流の意思決定を担いながら、必要に応じて実装や分析にも関与し、チーム全体の成果最大化を推進していただきます。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・事業のコア（売上や主要KPI）に直結するミッションクリティカルな「AIマッチング」という
事業インパクトが非常に大きい領域における中核ポジション
・モデル改善だけでなく、KPI設計・業務設計・ロードマップ策定まで関与可能
・上流（戦略・課題整理）〜下流（評価・改善）まで一貫してリードできる環境
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、ビジネス課題の整理からモデル開発・評価・改善の一連のプロセスをリードし、プロダクト価値および事業成果の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① AIマッチング戦略・課題整理
・事業KPI・現場課題をもとにAIマッチングの課題構造を整理
・データ課題（欠損・粒度・ラベル設計）およびオペレーション課題の特定
・ユースケースの優先順位付け／ロードマップ策定
② プロジェクト推進・スクラムマスター業務
・ミッションクリティカルなAIマッチング開発における全体進行・スケジュール管理
・2週間単位のスプリント（スクラム開発）の運営、バックログ管理、ブロッカーの排除
・関係部署（事業部門・企画・開発）との要件整理・合意形成
③ モデル設計・改善
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計
・特徴量設計（タグ設計・行動ログ活用・スキル構造化）
・モデル精度向上・性能改善（精度／カバレッジ／ビジネスKPI）
④ 評価・KPI設計
・オフライン・オンライン評価指標の設計（recall@k、CTR、CVR 等）
・A/Bテスト設計・効果検証
・KPIモニタリング環境の構築・改善サイクルの確立
⑤ 技術リード・メンバーの壁打ち相手
・DS/MLエンジニアの技術的なディスカッションパートナー（壁打ち相手）としての課題解決サポート
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計レビュー・方向性のアドバイス
・モデル精度（精度／カバレッジ）とビジネスKPIのトレードオフにおける意思決定支援
課題の整理や進捗管理、メンバーとの壁打ちを中心に「案件の旗振り役」をお任せいたします。
本ポジションはご自身での実装（コーディング）に軸足を置くのではなく、2週間スプリントのスクラム推進（アルゴリズム選定や優先順位付けなどの判断）や上流の意思決定を担いながら、必要に応じて実装や分析にも関与し、チーム全体の成果最大化を推進していただきます。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・事業のコア（売上や主要KPI）に直結するミッションクリティカルな「AIマッチング」という
事業インパクトが非常に大きい領域における中核ポジション
・モデル改善だけでなく、KPI設計・業務設計・ロードマップ策定まで関与可能
・上流（戦略・課題整理）〜下流（評価・改善）まで一貫してリードできる環境
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・レコメンド／検索／マッチングモデルの開発・運用経験、またはそれに準ずる技術的な深い理解
・スクラム（アジャイル）開発環境におけるプロジェクト推進、またはチームリードの経験
・データサイエンティストやMLエンジニアと円滑にディスカッションできる、
機械学習モデル開発の深い理解
・ビジネス課題からデータ分析・モデル設計へ落とし込む能力
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・ステークホルダーとの合意形成・コミュニケーション能力
・スクラムマスターの経験、または関連資格
・大規模、かつミッションクリティカルなシステムにおけるAI導入・運用経験
・LGBM / Factorization Machine / Deep Learningなどの技術トレンドに対する高いアンテナ
・A/Bテスト・オンライン評価の実務経験
・KPI設計およびプロダクトグロース経験
・クラウド環境（GCP/AWS）での開発経験
・レコメンド／検索／マッチングモデルの開発・運用経験、またはそれに準ずる技術的な深い理解
・スクラム（アジャイル）開発環境におけるプロジェクト推進、またはチームリードの経験
・データサイエンティストやMLエンジニアと円滑にディスカッションできる、
機械学習モデル開発の深い理解
・ビジネス課題からデータ分析・モデル設計へ落とし込む能力
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・ステークホルダーとの合意形成・コミュニケーション能力
・スクラムマスターの経験、または関連資格
・大規模、かつミッションクリティカルなシステムにおけるAI導入・運用経験
・LGBM / Factorization Machine / Deep Learningなどの技術トレンドに対する高いアンテナ
・A/Bテスト・オンライン評価の実務経験
・KPI設計およびプロダクトグロース経験
・クラウド環境（GCP/AWS）での開発経験
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト（グループ全体のデータ利活用の推進）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆470万円～850万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆470万円～850万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発
(2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施
(3) AIツール利用の支援・コンサルティング
＜業務詳細＞
・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、
データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価の
PDCAサイクルに関わって頂きます。
データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。
・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解やマーケティング・広告配信などの
周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、
ビジネス側にフィードバックします。
・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーや
コンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。
当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。
モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発
(2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施
(3) AIツール利用の支援・コンサルティング
＜業務詳細＞
・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、
データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価の
PDCAサイクルに関わって頂きます。
データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。
・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解やマーケティング・広告配信などの
周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、
ビジネス側にフィードバックします。
・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーや
コンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。
当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。
モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・PM, PLなどのリーダー経験：1年以上
・データ分析・機械学習モデル構築業務経験:3年以上
・Python（Pandas）やSQLなどを利用した、データ加工の実装経験など
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜歓迎する経験・スキル＞
・データ分析コンサルティング経験をお持ちの方
・統計/多変量解析/機械学習や人工知能関連の経験
・DataRobotなど機械学習のモデル作成を省力化するソフトウェアの実装・運用経験
・人材業界の業務知識・経験
＜求める人物像＞
・勉強会に参加するなど、好奇心・向上心が強い方
・チャレンジすること、壁に挑んで越えていくことを楽しいと感じられる方
・経験のない分野でも、前向きに技術や業界動向をインプットし、社内にアウトプット出来る方
・PM, PLなどのリーダー経験：1年以上
・データ分析・機械学習モデル構築業務経験:3年以上
・Python（Pandas）やSQLなどを利用した、データ加工の実装経験など
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜歓迎する経験・スキル＞
・データ分析コンサルティング経験をお持ちの方
・統計/多変量解析/機械学習や人工知能関連の経験
・DataRobotなど機械学習のモデル作成を省力化するソフトウェアの実装・運用経験
・人材業界の業務知識・経験
＜求める人物像＞
・勉強会に参加するなど、好奇心・向上心が強い方
・チャレンジすること、壁に挑んで越えていくことを楽しいと感じられる方
・経験のない分野でも、前向きに技術や業界動向をインプットし、社内にアウトプット出来る方
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】AI推進スペシャリスト（マイナビグループ全体のAI活用推進）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～750万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～750万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
マイナビグループ全体のAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造を実現するためのAI導入・活用支援を行います。各事業部が抱える課題に対して、適切なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用を推進します。
＜業務詳細＞
■ AI活用の認知拡大・文化醸成
・社内向け勉強会や相談会の企画・運営を通じた生成AI活用の啓発活動
・部門責任者・マネジメント層へのアプローチを通じた意識変革および組織変革の推進
・職種や部門ごとの課題・ニーズに応じたコミュニケーション施策の立案・実行
・AI活用を当たり前にする組織文化の醸成
■ AIツールの定着・活用促進
・Dify、Microsoft Copilot等のAIツールの導入・運用・オンボーディング支援
・利用者向けマニュアル、活用事例、ベストプラクティスなどのコンテンツ企画・実行
・利用状況データの分析・モニタリングを通じた利用率向上施策の立案・実行
・現場ユーザーの声をもとにした継続的な改善活動の推進
■ AI人材育成・ナレッジ基盤の構築
・人材育成制度と連動したAIリテラシー向上プログラムの企画・運営
・市民開発者の育成支援
・AI活用ノウハウや成功事例の収集・体系化によるナレッジの展開
・組織全体のAI活用レベル向上に向けた学習基盤の構築・運営
<チームのミッション（目指している方向性）>
AI推進課は、マイナビグループ全体におけるAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造に貢献することをミッションとしています。事業部が自律的にAIを活用できる環境づくりと、全社共通のAIガバナンス体制の確立を目指しています。
各事業部の特性やニーズを理解した上で、最適なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用方法を共に考え、伴走支援することで、マイナビグループ全体のDX推進とAI活用の高度化を実現します。
<本ポジションならではの魅力・やりがい>
マイナビグループ10,000名以上の社員を対象に、AI活用の定着と浸透を推進できるスケールの大きなポジションです。
社員がAIを「知る」段階から「業務で当たり前に活用する」状態へ変化していく過程を現場に近い立場で支援できます。
また、勉強会や相談対応だけでなく、利用データや現場の声をもとに施策の企画・改善を行い、成功事例を全社へ展開する仕組みづくりにも携わることができます。
自身の取り組みが社員の行動変容や生産性向上につながり、その成果を全社規模で実感できることが、このポジションならではの大きなやりがいです。
<業務を通じて身に付くスキル>
全社規模のAI活用推進の実務を通じて、施策企画・運営力、生成AIに関する知見、データを活用した改善力に加え、多様な関係者を巻き込みながら変革を推進するプロジェクトマネジメント力を身につけることができます。
<使用技術>
・AIツール
Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365 / Vertex AI / Azure OpenAI
・プログラミング言語
Python / SQL
・各種クラウド技術
Google Cloud / Amazon Web Service / Microsoft Azure
＜当ポジションの取り組み＞
・全国行脚で社員の悩みに寄り添うマイナビ流IT×EX向上術 ボトムアップで“デジタル成功体験”を広げる
・管理職の42%がAIを使えない──マイナビが「全管理職必須研修」に踏み切った理由
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
・“人の可能性”を引き出すAI活用とは
・ マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
マイナビグループ全体のAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造を実現するためのAI導入・活用支援を行います。各事業部が抱える課題に対して、適切なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用を推進します。
＜業務詳細＞
■ AI活用の認知拡大・文化醸成
・社内向け勉強会や相談会の企画・運営を通じた生成AI活用の啓発活動
・部門責任者・マネジメント層へのアプローチを通じた意識変革および組織変革の推進
・職種や部門ごとの課題・ニーズに応じたコミュニケーション施策の立案・実行
・AI活用を当たり前にする組織文化の醸成
■ AIツールの定着・活用促進
・Dify、Microsoft Copilot等のAIツールの導入・運用・オンボーディング支援
・利用者向けマニュアル、活用事例、ベストプラクティスなどのコンテンツ企画・実行
・利用状況データの分析・モニタリングを通じた利用率向上施策の立案・実行
・現場ユーザーの声をもとにした継続的な改善活動の推進
■ AI人材育成・ナレッジ基盤の構築
・人材育成制度と連動したAIリテラシー向上プログラムの企画・運営
・市民開発者の育成支援
・AI活用ノウハウや成功事例の収集・体系化によるナレッジの展開
・組織全体のAI活用レベル向上に向けた学習基盤の構築・運営
<チームのミッション（目指している方向性）>
AI推進課は、マイナビグループ全体におけるAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造に貢献することをミッションとしています。事業部が自律的にAIを活用できる環境づくりと、全社共通のAIガバナンス体制の確立を目指しています。
各事業部の特性やニーズを理解した上で、最適なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用方法を共に考え、伴走支援することで、マイナビグループ全体のDX推進とAI活用の高度化を実現します。
<本ポジションならではの魅力・やりがい>
マイナビグループ10,000名以上の社員を対象に、AI活用の定着と浸透を推進できるスケールの大きなポジションです。
社員がAIを「知る」段階から「業務で当たり前に活用する」状態へ変化していく過程を現場に近い立場で支援できます。
また、勉強会や相談対応だけでなく、利用データや現場の声をもとに施策の企画・改善を行い、成功事例を全社へ展開する仕組みづくりにも携わることができます。
自身の取り組みが社員の行動変容や生産性向上につながり、その成果を全社規模で実感できることが、このポジションならではの大きなやりがいです。
<業務を通じて身に付くスキル>
全社規模のAI活用推進の実務を通じて、施策企画・運営力、生成AIに関する知見、データを活用した改善力に加え、多様な関係者を巻き込みながら変革を推進するプロジェクトマネジメント力を身につけることができます。
<使用技術>
・AIツール
Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365 / Vertex AI / Azure OpenAI
・プログラミング言語
Python / SQL
・各種クラウド技術
Google Cloud / Amazon Web Service / Microsoft Azure
＜当ポジションの取り組み＞
・全国行脚で社員の悩みに寄り添うマイナビ流IT×EX向上術 ボトムアップで“デジタル成功体験”を広げる
・管理職の42%がAIを使えない──マイナビが「全管理職必須研修」に踏み切った理由
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
・“人の可能性”を引き出すAI活用とは
・ マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・生成AIを用いて業務の効率化や自動化を実現した経験
・生成AI関連ツールの特性理解と活用経験（例：Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365など）
・施策の企画立案から実行、効果検証、改善まで一連のプロセスを主体的に推進したご経験
＜歓迎する経験・スキル＞
◇開発経験
・AIサービス開発経験
・Pythonを使った開発経験
・データベース開発・運用経験
・コーディングAIなどを用いたバイブコーディングに関する知見・経験
・RPAによる業務効率化・自動化の経験
◇クラウド経験
・GoogleCloud、AWS、Azureなどのクラウドサービスを用いたシステム開発経験
◇その他
・データ分析・活用経験
・AIガバナンス策定・運用経験
・社内勉強会や啓蒙活動の企画・実施経験
・業務効率化の提案・推進経験
＜求める人物像＞
・高い裁量のもと、組織や事業にインパクトを与える施策を自ら企画・推進したい方
・新しい技術への興味・学習意欲をお持ちの方
・攻めと守りのバランスを取れる視野の広さ・柔軟性
・生成AIを用いて業務の効率化や自動化を実現した経験
・生成AI関連ツールの特性理解と活用経験（例：Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365など）
・施策の企画立案から実行、効果検証、改善まで一連のプロセスを主体的に推進したご経験
＜歓迎する経験・スキル＞
◇開発経験
・AIサービス開発経験
・Pythonを使った開発経験
・データベース開発・運用経験
・コーディングAIなどを用いたバイブコーディングに関する知見・経験
・RPAによる業務効率化・自動化の経験
◇クラウド経験
・GoogleCloud、AWS、Azureなどのクラウドサービスを用いたシステム開発経験
◇その他
・データ分析・活用経験
・AIガバナンス策定・運用経験
・社内勉強会や啓蒙活動の企画・実施経験
・業務効率化の提案・推進経験
＜求める人物像＞
・高い裁量のもと、組織や事業にインパクトを与える施策を自ら企画・推進したい方
・新しい技術への興味・学習意欲をお持ちの方
・攻めと守りのバランスを取れる視野の広さ・柔軟性
勤務地詳細
■事業所のご案内
※勤務地は希望を考慮して決定します。
※勤務地は希望を考慮して決定します。
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）