キーワード「リフレクソロジスト」 × 勤務地「東京都 渋谷区」の検索結果

＊ヘッドマッサージをメインにした施術 ＊ボディやアロマ ・リフレクソロジー等の施術を行う接客 ＊日常的なサロンワークなどの業務的なお仕事 ※当社ホームページあり ※変更範囲：変更なし

当法人の運営するリラクゼーションサロンにて ・施術を担当していただきます。 提供しているサービスは ・以下の通り ・リフレクソロジー ・マッサージ ・オイルフットマッサージ 変更範囲：変更なし

＊ヘッドマッサージをメインにした施術 ＊ボディやアロマ ・リフレクソロジー等の施術を行う接客 ＊日常的なサロンワークなどの業務的なお仕事 ＊管理的なお仕事 ※当社ホームページあり ※変更範囲：変更なし

＊ヘッドマッサージをメインにした施術 ボディやアロマ ・リフレクソロジー等の施術を行う接客 ＊日常的なサロンワークなどの業務的なお仕事 ※当社ホームページもご覧ください 変更範囲：変更なし

＜未経験者歓迎＞ 恵比寿店は２０２２年５月２５日オープンの新店です。 ２０１９年にオープンした銀座店に続き関東圏２号店となります。 お客様は２０〜３０代のお客様が中心となります。 フットママ式リフレクソロジーは台湾式をベースにしたオリジナルの施術になり ・オープン以来 ・「足が軽くなった」・「冷え性が改善し妊活が成功した」など圧倒的な技術力が口コミで広がり ・リピート率９５％の人気店となっております。 ２０２４年１月より鍼灸・ほぐしコースを導入。 鍼灸資格をお持ちの方 ・大募集しています。（ない方も可） 「変更範囲：変更なし」

＜未経験者歓迎＞ 恵比寿店は２０２２年５月２５日オープンの新店です。 ２０１９年にオープンした銀座店に続き関東圏２号店となります。 お客様は２０〜３０代のお客様が中心となります。 フットママ式リフレクソロジーは台湾式をベースにしたオリジナルの施術になり ・オープン以来「足が軽くなった」・「冷え性が改善し妊活が成功した」など圧倒的な技術力が口コミで広がり ・リピート率９５％の人気店となっております。 ２０２４年１月より鍼灸・ほぐしコースを導入。 鍼灸資格をお持ちの方 ・大募集しています。（ない方も可） ※変更範囲：変更なし

リラクゼーションサロンでの施術 当法人の運営するリラクゼーションサロンにて ・施術を担当していただきます 提供しているサービスは ・以下の通り ・リフレクソロジー ・マッサージ ・アロマトリートメント ・オイルトリートメント ・オイルフットマッサージ 変更範囲：変更なし

＊ヘッドマッサージをメインにした施術 ボディやアロマ ・リフレクソロジー等の施術を行う接客 ＊日常的なサロンワークなどの業務的なお仕事 ※業務はアシスタントとしての補助的な業務を行います。 ※経験のない方でも施術を行えるよう研修課程を踏んでいきます。 ※当社ホームページあり ＊変更範囲：変更なし

＜未経験者歓迎＞ ２０１９年に銀座店をオープンして以来「足が軽くなった」「冷え性が改善し妊活が成功した」など圧倒的な技術力が口コミで広がり ・現在予約が３ヶ月待ちと大好評頂いております。 お客様の９５％リピーターで経営者やＯＬさんなどとても感じの良い方ばかりです。（女性が多めです） ※変更範囲：変更なし

＜未経験者歓迎＞ ２０１９年に銀座店をオープンして以来「足が軽くなった」「冷え性が改善し妊活が成功した」など圧倒的な技術力が口コミで広がり ・現在予約が３ヶ月待ちと大好評頂いております。 お客様の９５％リピーターで経営者やＯＬさんなどとても感じの良い方ばかりです。（女性が多めです） ※変更範囲：変更なし

「ぬくもりプラス鍼灸院」では ・歩行困難や身体に不自由のある方のご自宅や介護施設へ訪問し ・健康保険を活用した鍼灸マッサージ施術を提供しています。 慢性的な痛みや神経痛などに対し ・鍼灸・マッサージ・機能訓練を組み合わせ ・利用者一人ひとりの症状や生活環境に合わせた施術を行います。 変更の範囲：なし

整形外科クリニックでのマッサージと簡単なリハビリの補助 ※立ち仕事です。 ※変更範囲：変更なし

整形外科クリニックにおける ・運動療法やマッサージ業務の介助をお願いします。

＊渋谷区近郊にて ・公共交通機関 ・自転車 ・バイク等を利用し ・患 者様宅や介護福祉施設へ訪問して鍼灸 ・マッサージ ・リハビリ等 の医療サービスを医療保険により提供しています。 ＊週１回１時間から仕事ができます。 ＊変更範囲：変更なし

リラクゼーションサロン スパサロンでのセラピスト業務 ・アロマオイルを使用した施術あり ・フェイシャル ・ボディ等の施術あり ・予約 ・受付業務 ・カウンセリング業務 ※未経験でもトレーニングで一流のセラピストに ※新卒・第２新卒の方も大歓迎 〈変更範囲：変更なし〉

◎「阿部整形外科クリニック」の理学療法士のお仕事です 運動器リハビリテーションを実施しています 【現在の体制】理学療法士３名，各々１日平均１１名の患者を担当 完全予約制で ・１患者：２０〜４０分程度 【リハビリ分類】回復期・外来・急性期・維持期・生活期など ＊スポーツ整形・再生医療に対するリハビリテーションも学べます ＊スキルアップのための院外研修費用援助も行っています。 ◆業務変更範囲：会社の定める業務

＊渋谷区近郊にて ・公共交通機関 ・自転車 ・バイク等を利用し ・患 者様宅や介護福祉施設へ訪問して鍼灸 ・マッサージ ・リハビリ等 の医療サービスを医療保険により提供しています。 ＊充実した社内研修あり ＊変更範囲：変更なし

オフィスビルの日常清掃スタッフを募集中です。 主な業務は ・ゴミ回収・掃除機掛け・机上拭き等です。 社員が丁寧にお教えします。 少しずつ覚えていただければ大丈夫です。 ※変更範囲：変更なし

《介護付き有料老人ホームでのリハビリ業務》 ・歩行訓練 ・ストレッチ ・筋力訓練など ・ご入居者の症状に 合わせた身体的訓練 ・日常生活動作訓練 ・心身機能評価 ・集団リハビリの実施 ・ご入居者一人ひとりに合わせた個別機能訓練計画書 （運動プログラムや訓練内容）の作成 ・ご入居者に合った車イスや補助具 ・福祉用具の選択 ・介護スタッフに対して ・自立支援に基づいた生活リハビリの 提案と助言 変更範囲：変更なし

※スペイン製高周波音熱機器「インディバ・ａｃｔｉｖ」を使って 治療院（接骨院・鍼灸院等）又はスポーツチームのトレーナーに 対し取扱いと効果的な使用方法を説明・指導していく仕事です。 ■年数回の勉強会で ・講師としてデモストレーション （勉強会のテーマは社内チームと打ち合わせにより決定） ■日々の業務内容をデータ化 ■引き合いのあったスポーツチーム等に出向き ・使用方法を説明など行っていただきます。 ★国内出張あり 変更範囲：会社の定める業務

患者様宅を訪問する薬剤師のサポートが主な業務になります。 〈主な業務〉 ・処方受付 ・処方箋の入力 ・薬のピッキング ・患者様や各医療機関への電話対応 ・不足薬のお届け 変更範囲：会社の定める業務

＊渋谷区近郊にて ・公共交通機関 ・自転車 ・バイク等を利用し ・患 者様宅や介護福祉施設へ訪問して鍼灸 ・マッサージ ・リハビリ等 の医療サービスを医療保険により提供しています。 ＊充実した社内研修あり ＊変更範囲：変更なし

≪作業療法士≫ 身体機能や日常生活動作に関する評価を行い ・食事・トイレ・入浴などといった生活に必要な動作のリハビリを提供 認知機能や精神疾患に対するサポートも行う それに伴う諸記録。 訪問エリア：幸区・鶴見区の一部 変更範囲：変更なし

・鍼灸整骨院内での鍼灸施術業務 ・その他付随する業務 ・変更範囲：変更なし

患者様宅を訪問する薬剤師のサポートが主な業務になります。 〈主な業務〉 ・処方受付 ・処方箋の入力 ・薬のピッキング ・患者様や各医療機関への電話対応 ・不足薬のお届け 変更範囲：会社の定める業務

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 - 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード - クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 - 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） - 国際会議、論文などによる技術調査 - アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価 - AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） - 前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、https://stackshare.io/abeja/abeja-datascienceをご覧ください。 - https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 - フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 - プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 - 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) - お客様とのコミュニケーション - 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 - 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

【募集背景】 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - チームリーディング、メンバーメンタリング - クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う - メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う - 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり 【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】 - プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます - 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 - 参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） - ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 - Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 - 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（[https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』 - 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 - 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89) - 外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ - ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 - データサイエンスのスペシャリスト - データサイエンス組織の責任者 - 技術に強いプロジェクトマネージャー - 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 - 大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていくために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり 【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】 - プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます - 多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。 - 参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience） - ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。 - Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。 - 参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（[https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211%EF%BC%89)』 - 勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。 - 参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23[）](https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23%EF%BC%89) - 外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。 ＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ - ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引 - データサイエンスのスペシャリスト - データサイエンス組織の責任者 - 技術に強いプロジェクトマネージャー - 事業会社のデータサイエンス部門の責任者 - 大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

子会社である株式会社ヘルスケアコンサルティングへの出向していただき、データサイエンティストとしてご活躍いただきます。2022年1月に会社を始動させたばかりですが、多くの引き合いをいただいており、業務拡大による募集となります。 ■業務内容： HCC社では、現状製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、下記の通り幅広い業務を行っております。 ◇市場調査／マーケティング戦略／医療ビックデータ解析によるレポーティング／論文執筆／HTAなど ■業務の特徴： 今回は顧客開拓を行う社長／役員のもとで解析実務や論文執筆実務を担っていただきます。 ※労働集約的なコンサルティングのみならず、ご希望に応じてプロダクト開発などのプロジェクトへの参画も可能です。 ■キャリアパスについて： データサイエンティストとして医療ビックデータや医薬マーケットへの理解や経験をさらに深めていただき、その後はコンサルタントとして自ら顧客を開拓していただくことや、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆いただくこともできます。また、プロダクト開発も検討しておりますのでプロジェクトに参画いただき、ビジネス側でプロダクトマネージャーや事業部長等のポジションを目指していただけます。 ■働きやすい環境： 残業月20時間以下、フレックス制度、在宅勤務（一部利用可能）と、ワークライフバランスを重視した働き方が可能です。また、産休・育休率取得率が非常に高く、その後の復職者も多いのが特徴で、男女問わず家庭と仕事を両立して働くことをサポートしています。 ■当社の特徴： 【40万人を超える医療従事者が利用する医療情報専門サイト】 当社は「情報技術と映像の力で明日の医療をもっとよくする」ことをミッションとし、インターネットを通じて医師・医療者の日常臨床に役立つ記事や動画等の情報をお届けするとともに、製薬企業に対し、医薬情報提供活動を効率的に行うソリューションを提供しています。 【製薬企業・医療従事者双方のニーズに並走したサービス展開】 生活習慣病からスペシャリティ（がんや希少疾患など）への情報提供の充実を望む製薬企業、医療従事者双方のニーズに応えるべく、がん治療に関わる専門家医師を抱えるフェーズワン社との業務提携や、キーオピニオンリーダーの生の声を届けるため、ソーシャル機能を備えた医療・医学ニュースサイトをオープンするなど、製薬企業、医療従事者双方のニーズをマッチングさせるためのサービス提供に力を入れております。

＜募集背景＞ 組織拡大によりPMポジションの方を増員したいと考えています。 データサイエンティストのご経験がある方に、新たな知識・技術の導入をしていただき分析屋組織の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事内容＞ ～顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援～ ＜業務概要＞ ■課題ヒアリング～戦略立案、分析設計などの支援を行います。 　ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や 　データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 ＜主な業務内容＞ ご経験やご志向に合わせて①か②又は①と②の両方をお任せします。 ①エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ②ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント 　-顧客のIT開発プロセス／予算／年間案件数の把握 　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 　-全体方針の検討／策定 　-タスク・スケジュール管理 　-稼働／コスト管理 　-進捗管理 　-品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　 ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ＜主要取引＞ 　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 　多数いただいております。 ＜特徴（強み）＞ 　現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を 　含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 　そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 　分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを 　一貫してご担当いただくことが可能です。 　また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を 　評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって 　取り組んでおります。 ＜開発環境・使用ツール＞ ※実装に関する知識があれば問題なし！ ■データ分析基盤/BIツール：Python,Tableau,Google Analytics SQL,R ■DB：Oracle Database/SQL Server MySQL/AWS ■インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

◆クライアント支援 Java,Pythonを中心としたクライアントのWeb開発プロジェクトを成功に導く支援をします。 ご経験によって担当フェーズを決めていきますが、例えばご経験が少ない場合は要件に沿ったシステム開発から担当していただき、どんどんレベルアップしていただくイメージです。 ≪POINT≫ ・8割以上のメンバーが要件定義～基本設計など上流から経験しています。 ・7割のプロジェクトがクラウド環境（AWS環境のプロジェクトを推奨しています。） ・リーダー、マネジメントポジションへのキャリア構築を推奨 【開発環境】 ◆言語：Java,Python,C#,TypeScriptなど ◆フレームワーク：Spring, Django,Reactなど

■業務概要 画像解析・画像認識・AIの要素研究、製品化に向けた開発を担当いただきます ■業務詳細 画像処理及びAI技術の研究開発を行っている当社プロジェクト先で、以下2業務のいずれかをご担当いただきます (1)要素開発・先行開発業務：自動運転におけるセンサーとしてのカメラ/レーダー/LiDARのデータ機械学習 (2)ポーティング開発：顧客が開発した、画像解析・画像認識関連のIP（Intellectual Property）を様々な製品に組み込むポーティング開発 (1)・(2)いずれの業務も、リサーチャーとの連携や設定された課題に対する検証/考察が求められます

【仕事内容】 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、 それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、 プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当していただきます。 基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的です。シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発になります。（LLM自体の開発ではありません。またプロンプトエンジニアの募集とも異なります。） ＜技術開発＞ ・機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 ・技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 ・モック開発 ＜組み込み＞ ・モック開発からシステム開発へのブリッジ ・実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

＜業務内容＞ 顧客のクラウドには置けないデータに関して、顧客データセンタにて提供するマネージドサービスのプロジェクトに従事 いただきます。 提案フェーズから参画して上流工程を経験していただいた上で、導入/運用といった一連の流れを行うプロジェクトの リーダとしてチームを取り纏めて推進いただける方を募集いたします。 5名～20名程度のプロジェクトチームの取り纏め者として、メンバーを牽引し、顧客ニーズに対応可能なソリューション・サービスの提供を行います。 マネージドサービス担当のチームリーダーとして、社内外関係者との関係を構築し、安定したシステム提案・開発・運用 を行います。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。 ●注力ポイント AIに関連する分野。 機械学習、特にディープラーニングを利用したデータ分析 トピックモデル分析を利用した自然言語解析など ●ステップアップ事例 機械学習を用いたデータ分析スキルを習得したい方 入社1年：先輩エンジニアについて、データ分析の前処理、パラメータチューニングなど補助業務を担当 入社2年：分析プログラム実装から、データ分析まで、一人称での業務を担当 ●案件内容① 農家の野菜育成サポート： 実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など 野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。 技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。 ●案件内容② 加工製品の性能予測： 原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。 これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。 技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。 ●案件内容③ アイドルグループのブログ解析： 特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、 どのようなファン層を集められるか分析します。 技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。 ●案件内容④ ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測： 過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。 この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。 技術要素としては、Python, scikit-learnを使用します。 ・従事すべき業務の変更の範囲→【変更の範囲】会社の定める業務

■業務内容: アパレル企業のみではなく、百貨店や飲料メーカーなどモデルを必要としている企業様に対して、AI技術で生成したオリジナルモデルの制作や、モデルを使用したブランディングやプロモーションの最適化を提供している同社にて、AIエンジニアとして業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： ・当社サービスにおける画像生成AIの精度向上業務 ・AI技術を用いた新規プロダクトの開発 ・最新論文を含む技術的な調査及び自社技術への実装検討 ■技術スタック： ・Python、PHP

■3つの事業(オルタナティブデータの提供、オルタナデータによるDX支援、資産運用助言)を支える、 　データサイエンティスト業務を担当いただきます。 【主な業務内容】 ・オルタナ/ビッグデータ分析 ・新規オルタナデータの検証、マネタイズ方法の考案 ・資産運用戦略の開発 ・実用に耐えうる戦略が構築できた場合、資産運用助言事業にてパイロット運用の実施

【仕事内容】 MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に サービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進を リードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ・推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、 ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、 新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

【解決したい課題】 ・レガシーな技術からモダンな技術へのリプレイス ・技術負債の解消 【業務内容】 ・ミキワメ ウェルビーイングサーベイのシステム設計、開発、テスト、運用保守まで一貫して携わっていただきます。 ・ミキワメ ウェルビーイングサーベイのPdM・デザイナーと協働し 　新機能開発、機能修正の設計、開発、テストまで一貫して携わっていただきます。 ・要件を満たすための技術選定から行うことができます。 ・フロントエンド、バックエンドを横断的に開発が行えます。 ・問い合わせ対応、仕様確認、不具合調査などの運用保守 ・技術的負債の解消や開発者体験向上のための改善活動 　例）・フロントエンドをreact,typescript構成に置き換え 　　　・AWSコスト削減の為の構成見直し 　　　・パフォーマンス改善 【従事すべき業務】 （雇い入れ直後）職種 / 募集ポジションに記載の業務 （変更の範囲）当社業務全般 【開発環境】 開発言語：Ruby, JavaScript, TypeScript フレームワーク/ライブラリ：Ruby on Rails, React インフラ：AWS AIツール：Github Copilot データべース：PostgreSQL（Amazon RDS） リポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI プロジェクト管理：Notion ドキュメント管理：Notion コミュニケーションツール：Slack

▼概要 TLとして、モダン JS フレームワークを用いた高度な開発案 件の設計・実装、 および全社的なフロントエンドに関わる技術選定・啓蒙をお任せいたします！ ▼具体的な業務内容 ・技術上の調査及び提案のための研究 ・顧客との要件定義、打ち合わせへの同席 ・メンバーのレビューや指導や支援などの開発チームの技術力向上 ・プロジェクトのスケジュール管理 ▼過去の開発案件事例 ・マンションオンライン販売「sumune for LIVIO」 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」 ・多言語対応ヘルスケアサービス「WELL ROOM」 ・中小企業の経営相談と専門家を派遣できるサービス「中小企業119」 ・オンライン対戦ゲーム「ソーセージレジェンド2」 ・結婚式専用ライブ配信アプリ「WeddingLive」 ・オンラインクレーンゲーム「Liftる」 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております！ 【言語・フレームワーク】 ◆開発言語：JavaScript, Node.js, TypeScript, HTML5, CSS3, SCSS, PHP ◆フレームワーク：React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js ◆DB：MySQL, Cloud Firestore ◆テスト：Jest, Cypress ◆ツール：Swagger, Docker, Github Actions

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

【募集背景】 弊社は2005年4月に札幌の地で創業し、本社は横浜に移転しましたが、 開発センターを札幌に設けてご支援を継続してまいりました。 QA（品質検証）をメイン事業としている弊社ですが、 その専門性を生かしながらシステム開発における上流から下流までをトータルにご支援するため、 今後今後QA以外の領域も含め開発プロジェクトのの比率を高めていきたいと考えています。 その中で直近は数千万円規模の開発案件や、クラウド技術を活用したシステム開発案件、 スマホアプリやIoTの開発など、モダンな技術を必要とする案件を中心に多数の引き合いを頂いております。 そのような状況に伴い、現在50名ほどの開発部門のメンバー数を大幅増員し組織拡大を計画しています。 【仕事内容】 Webアプリケーション、スマホアプリのバックエンド開発をお任せします。 【具体的な業務】 ・バックエンドのシステム開発における、要件定義から設計、実装、テスト、デプロイまでのサイクル ・既存システムの保守・改修業務による安定性とパフォーマンスの向上 ・データベースの設計、最適化 ・パフォーマンスチューニングやセキュリティ対策　など ※必ずしもバックエンドのみならず、プロジェクト状況によってフロントエンドやインフラもお任せする場合がございます。 【プロジェクト例】 下記はプロジェクト例で、それぞれの経験や志向性、希望に合わせてのプロジェクトアサインとなります。 (1) 建設業向け 危険予知活動促進管理システム AWS、Vue.js/Pythonを用いて、建設現場でのKY活動(危険予知)をAR漫画で 視覚的に提供するSaaS型WEBサービスを約4カ月で開発。 危機管理情報の全体周知が容易になり、危機管理確認作業もWEB上で 可能になったことで、現場作業員の負担軽減に貢献。 (2) 総合電機メーカー向け IoT対応家電システム IoT対応家電の制御、情報収集を行うAPIの開発を行う新規プロジェクト。 テスト工程まで一貫して当社で対応し、開発効率の向上に貢献。 【募集背景】 弊社は2005年4月に札幌の地で創業し、本社は横浜に移転しましたが、開発センターを札幌に設けてご支援を継続してまいりました。QA（品質検証）をメイン事業としている弊社ですが、その専門性を生かしながらシステム開発における上流から下流までをトータルにご支援するため、今後QA以外の領域も含め開発プロジェクトのの比率を高めていきたいと考えています。 その中で直近は数千万円規模の開発案件や、クラウド技術を活用したシステム開発案件、スマホアプリやIoTの開発など、モダンな技術を必要とする案件を中心に多数の引き合いを頂いております。 そのような状況に伴い、現在50名ほどの開発センターのメンバー数を、今期約60名規模への組織拡大を計画しています。

PREVENTでは、レセプトや健康診断情報などの医療情報に加え、提供するDMPから蓄積されたライフログデータ、健診・採血データ、面談データ等の多種多様なデータを保有しています。 これらのデータを分析し、インサイトを提供することがデータサイエンス部のミッションです。 現在は社内解析基盤が整理され、次のステージに進む段階です。データ統合に関しては目処が立ってきたため、今後はアクティベーションやデータガバナンス（コレクション含む）に力を入れたいと考えています。 上記のミッションを牽引いただけるデータサイエンティストを募集しています。 経験豊富なデータエンジニアやアナリストと協力しながら、PREVENTおよび日本の疾患管理プログラム事業（DMP）の未来を切り開くであろうミッションの達成を目指しませんか？ ※DMPとは？https://www.wantedly.com/companies/prevent/post_articles/171126 # 具体的業務 フルリモートではあるものの、隔週で実施しているミーティングや朝会、勉強会でチームメンバーとの交流も可能です。 - Myscope運用 - アドホック分析 - ダッシュボードツールの運用 - 社内におけるデータ利活用の推進（データマネジメント） - 全社横断的なKPI策定支援 ※ DS部の概要についてはDSブログ（https://note.com/prevent_ds）もご参照ください。 # 開発環境 - 言語：Python - Cloud：AWS, GCP - DB/DWH：PostgreSQL, Athena, BigQuery - ETL/ELT：Embulk, dbt, AppFlow - ワークフロー：Step Functions - BI/ダッシュボード：Tableau, Superset - 構成管理：Docker - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：Notion, Miro ※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 　主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 　検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 　最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 　成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。 【配属予定プロジェクト】 企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ ▽プロジェクト体制 ・通信系のIT企業、または大手小売（EC）企業のPJ配属を予定しています。 ・クリエーションラインの２〜３人＋顧客企業のエンジニア２〜３人の１チーム ・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。 ▽環境 ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL ＜その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数！＞ ・大手製造業向け：アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト ・大手物流業向け：クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト ・大手小売業向け：トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト ・大手通信業向け：セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト