エクスチュアは2012年12月に創業し、データ×マーケティング×テクノロジーで日本を代表する企業のビジネス課題を解決支援している会社です。
Data to the People を企業ミッションに掲げ、
・デジタルマーケティング
・高度な基盤構築及び分析支援
・生成AI・機械学習
を組み合わせることで、誰もがデータの価値を享受できる世界を目指しています。
当社は、マーケティングテクノロジーとデータインテリジェンスを軸に、多くの大手企業のビジネスを支えるプロフェッショナル集団です。AdobeやGoogleといった世界的な企業とパートナーシップを結び、最先端のノウハウを蓄積。大規模なデータ処理で培った実績を強みに、クライアントに最適なプランを提供しています。事業拡大に伴い、体制をさらに強化するため、新たな仲間を募集することになりました。
マーケティングテクノロジーやデータ領域のテクノロジーは日々進化を遂げており新しいツールが次々と生まれています。エクスチュアはこれらの最先端のテクノロジーに専門性を持つことで価値を提供しています。
クライアントのデジタルマーケティングにおけるWeb解析ツールの活用や技術コンサルティングを手がける。特に、大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Experience Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいてご評価いただいております。現在は需要の多い「Google アナリティクス」および急成長中の「Tableau」をはじめとしたBIツールや分析クラウドの「Snowflake」などを取り扱います。
全てのデータ基盤をモダンに変える先導者となる
データインテリジェンス事業部モダンデータプラットフォーム部のミッションです。
クラウド、オンプレミスを問わず、 変化に強いアーキテクチャと運用で成果創出を支え、
すべての企業が“モダンなデータ活用”を実現できる社会をつくります。
「データ × 生成AI」でもっと多くの人がデータの価値を享受可能にする仕事。
具体的には...
・分析やSQLのスキルがない人でも、自然言語でデータにアクセスできるようにする
・蓄積したドキュメント・ナレッジ・ログなどの情報資産の有効活用
・日々の業務オペレーションに、さりげなく生成AIを組み込む
といった取り組みを通じて、「Data to the People」を生成AIの力で加速させていきます。
単なるアプリケーション開発者ではなく、クライアントと対話しながら最適な生成AI活用を共に設計・実装していくパートナーとしての役割を期待しています。
データ基盤構築や分析、マーケティング支援のご相談を多くいただく中で、 近年はそれらに紐づく 生成AI 活用（Text to SQL / RAG / チャットボットなど）の相談が急増 しています。
「既存の DWH やレポート資産を、自然言語で使えるようにしたい」
「社内外のドキュメントを横断して検索・要約できるようにしたい」
「Snowflake やGoogle Cloud上のデータと生成AIを組み合わせて業務を変えたい」
といったニーズに対して、社内のデータエンジニア・アナリストだけでは対応しきれないケースも出てきました。
そこで、Snowflake Cortex / Snowflake Intelligence や Vertex AI などを活用しながら、 クライアントと一緒に「データ×生成AI」のユースケースを形にしていける生成AIエンジニアを募集します。
生成AIエンジニアとして、クライアント案件と社内の両方で「データ×生成AI」の活用をリードしていただきます。
・Snowflake Cortex / Snowflake Intelligence や Vertex AI などのマネージドサービスを活用した
・チャットボット・検索・要約などのソリューション設計・実装
・Text to SQL / RAG を用いた、「自然言語でデータやドキュメントにアクセスできる」仕組みづくり
・Streamlit などを用いた、クライアント横断で提案に使える軽量なアプリケーションやダッシュボードの開発
・社内業務改善のための生成AIツールや、クライアント間で共通利用できるパッケージ・メニューの開発
・クライアントの業務ヒアリング・ユースケース整理、PoC 設計〜導入・定着までの伴走
クライアントと同じ目線で業務やデータを理解し、「どこを生成AIに任せるか」を一緒に設計していく動きを重視しています。
利用するモダン技術
・データ基盤構築（ETL / ELT / データ統合）
Fivetran / Airbyte / TROCCO（SaaS型データパイプライン）
Matillion / dbt（ELT・データ変換の自動化）
Apache Airflow / Dagster（ワークフローオーケストレーション）
・データウェアハウス / レイクハウス
Snowflake
BigQuery
Databricks
・データモデリング / データマート構築
dbt（Core / Cloud）
LookML（Looker）
Apache Iceberg / Delta Lake（オープンテーブルフォーマット）
・データ可視化 / BI
Looker / Looker Studio
Tableau / Tableau Cloud
Lightdash / Redash / Superset
・リアルタイムデータ処理
Apache Kafka / Confluent Cloud
Amazon Kinesis
・データカタログ / ガバナンス
Select Star / Secoda / Datahub
・機械学習・AI統合
Vertex AI / Amazon Bedrock / Azure Machine Learning
LangChain / LlamaIndex（生成AIアプリ開発）
当社で働くメリット・魅力
■エンジニアスキル×プロジェクトマネジメント力の向上
チームがまだそれほど大きくないこともありますが、普段の業務では要件定義から納品まで一貫して担うことが求められます。 エンジニアとしてコードを書いたり、アーキテクチャを設計したりするのはもちろん、ほぼ全員が顧客と直接コミュニケーションを取りプロジェクトを進めていくことで、 プロジェクトマネジメント力の向上にもつながります。
■新たな技術やトレンドの技術の習得・向上
エクスチュアでは、既存のサービスをただ使い回すような意識はなく、新しい技術・トレンドを柔軟に取り入れていくという全社的な姿勢があります。 気になるトレンド技術やツールがあり、且つ案件で活用できそうなものである場合、POC形式で技術取得を行なっていただけます。 POC内で得た知識を社内で共有したり、会社ブログとして記事を執筆することで興味のあるデータ分析案件のお話しをいただいたという実績も 過去にあったことから、積極的に技術習得を推進しています。
スキルアップ支援が充実しています！
トレーニングプログラムを用意しているため、必要な製品知識を学んでいただけます。またセミナーや勉強会の参加も補助をしており、常に最新の知識にキャッチアップしやすい環境です。
AIであらゆる体験をデザイン/生成AIエンジニア
正社員
最寄駅：JR各線「渋谷駅」新南口より徒歩5分、
東京メトロ各線「渋谷駅」より徒歩7分
※在宅勤務or出社を日によって自由に選択できます！
※ただし金曜は出社となります。
フレックスタイム制
標準勤務時間 10：00～19：00
コアタイム 11:00～15:00
【雇用形態】
正社員
試用期間：6ヶ月（給与・待遇の変動なし）
契約期間：期間の定めなし
【勤務時間】
フレックス制
所定労働時間：8時間
休憩時間：60分
コアタイム 11:00～15:00
月の平均残業時間：20時間
【休日・休暇】
年間休日：120日以上
休日：土日祝（完全週休2日制）
休暇：有給、介護、看護、産前産後、育児、夏期、年末年始
【福利厚生】
・社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
※関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
・休業補償給付
・受動喫煙対策あり（屋内全面禁煙）
【研修・教育制度】
・トレーニングプログラムあり
・各種スキルアップ支援制度あり
海外でのカンファレンスや、1人あたりの参加費が数十万円のセミナーも、補助の対象です。
プログラミングや英会話などのeラーニング利用費も、会社が全額負担します。
その他諸手当
・通勤手当：実費全額支給
・勉強手当：セミナー代、書籍代、eラーニング代など会社負担
・通信費等補助費：リモートワーク時にかかる費用補助
【必須（MUST）】
・Python / TypeScript / Node.js を用いた開発経験
・クラウド環境（Google Cloud / AWS / Azure いずれか）での開発・運用経験
・LLM / 生成AI を用いたシステム開発または PoC の経験
・クライアントワーク、要件定義や調整業務の経験
【歓迎（WANT）】
・Snowflake / BigQuery などの DWH の利用経験
・Snowflake Cortex（Analyst / Search）の利用経験
・Vertex AI やその他クラウドベンダーの LLM サービスの利用経験
・RAG / ベクトル検索（pgvector / BigQuery Vector / Pinecone / Elasticsearch など）の経験
下記のようなデータエンジニアリングの経験
・ETL/ELT パイプライン構築、スキーマ設計、バッチ/ストリーミング処理など
・データサイエンス・機械学習の経験
・モデル評価指標設計、ABテスト、統計的な思考
