株式会社NTTデータ・ニューソン

【データエンジニアリング開発リーダ】D-AIB2(G2-G4)先進ソリューション事業部 AIビジネス統括部 アナリティクスAI担当

年収

498万円〜814万円

勤務地

東京都

職種

データエンジニア

リモートワーク
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
技術試験なし
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求人情報

仕事内容

AIを正しく動作させるためには、AIに正しいデータを参照させる必要があります。 AI向けのデータの準備についての一連の作業となる、データエンジニアリング領域の業務を上流工程から開発リーダとして担当頂きます。 ■担当案件例 Databricksを中心としたAI基盤の構築(環境構築およびAI‑Ready化に向けたデータ整備) ■担当フェーズ 要件定義-総合試験、保守運用までの一連の工程 ■開発環境 言語：PySpark 開発環境：Databricks クラウド基盤：AWS／Azure／GCP ■このポジションの魅力 Databricksは、世界の大企業がAI構築のために採用するデータ・AI基盤であり、データ統合、ETL/ELT、モデル開発、MLOps、ガバナンスまで一気通貫で扱えます。 この一連の工程を経験できるため、データおよびAI領域のトップエンジニアを目指せます。

必須条件

●DWH、またはDataLakeにてデータ統合、ETL/ELT、データガバナンスについての 　設計、開発のご経験（3年以上程度） ●開発リーダのご経験（1年以上程度）

歓迎要件

●DWH、またはDataLakeの要件定義等の上流工程のご経験 ●モデル開発、MLOpsのご経験

想定年収

498万円〜814万円（給与形態：月給制）
想定年収補足
※選考を通じた変更の可能性あり ※みなし残業手当は月15時間分とし、15時間を超えたものは全額支給
月給
323,000円〜543,000円
基本給
288,000円〜421,000円
固定残業代
35,000円〜60,000円

ポジション

職種
・データエンジニア

配属先

部署名
先進ソリューション事業部 AIビジネス統括部 アナリティクスAI担当
部署の特徴・業務環境
労働集約型ビジネスからAI駆動型ビジネスへの進化を体現し、自社/顧客のビジネス変革・社会変革に向けた価値創造や競争力の源泉を最先端のAIを扱う技術の力で構築します。

開発環境

開発言語
Python
DB・DWH
Spark
クラウド
AWS、Azure、GCP

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし

勤務形態

フレックスタイム制 ※クライアント先に準ずる
就業時間
9:00〜17:30
就業時間補足
スーパーフレックスタイム制 ●標準労働時間 　9:00-17:30 （所定労働時間：7時間30分） ●休憩時間：60分 ●時間外労働有無：有 ●コアタイム：無※規程によりコアタイム(10：00-14：00)適用の可能性あり
フレックスタイム
8:00〜21:00

残業時間

固定残業時間
月15時間

予定勤務地

東京都港区芝五丁目34番2号ミタマチテラス11階 （最寄駅：都営三田線・浅草線「三田」駅 A2出口直結、JR山手線・京浜東北線「田町」駅より徒歩2分） ※クライアント先に準ずる
勤務地補足
担当していただくプロジェクトによっては、顧客のプロジェクトルーム常駐となる可能性があります。

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
保険補足
団体生命保険、損害保険
健康・医療
定期健康診断
健康・医療補足
定期健康診断、産業医無料健康診断

受動喫煙防止措置

受動喫煙対策特記事項
その他は顧客先ビル等のルールによる

制度

財産形成
企業型確定拠出年金、社員持株会制度、財形貯蓄
財産形成補足
確定拠出年金制度、財形貯蓄、NTTデータ社員持株会
職場環境
リモートワーク制度、永年勤続制度

休日・休暇

年間休日日数
124日
土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
夏季休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、特別休暇、出産・育児休暇、介護休暇、病気休暇
育児・介護
育児休暇、介護休暇、産前産後休暇
育児・介護補足
育児休暇制度、介護休職制度

諸手当

残業手当、通勤手当、リモートワーク手当、慶弔見舞金制度
諸手当補足
通勤手当(全額支給)、リモートワーク手当、業績手当

その他

資格取得支援
その他補足
資格取得、研修受講支援あり、クラブ活動（野球・釣り等）

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・面接 2回
選考情報補足
書類選考 → 1次面接(部門担当／人事担当) → SPI試験 → 最終面接(部門長／人事部長) → 内定→オファー面談 ※面接は全てオンライン実施 <面接のポイント> ・転職理由 ・志望動機 ・今後のキャリアプラン ・自己研鑽状況　など

株式会社NTTデータ・ニューソンの企業情報

企業について

・情報処理システムのコンサルティング、システム企画ならびに販売、システムの開発、賃貸および保守の受託 ・情報処理システムに係わるソフトウェアまたはハードウェアの販売、賃貸ならびに開発および保守の受託 ・電気通信役務の提供 ・前各号に関する調査、研究および研修の受託 ・情報処理システムに係わる研究会、講習会の開催および運営 ・労働者派遣 ・その他前各号に付帯する業務

会社情報

企業名
株式会社NTTデータ・ニューソン
Webサイト
https://www.newson.co.jp/
設立年月日
1974年02月
本社所在地
〒108-0014 東京都港区芝五丁目34番2号ミタマチテラス11階
資本金
1億円
従業員100名以上
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株式会社NTTデータ・ニューソン

【社内システム担当(管理職)】ITマネジメント担当

■必須条件

・ITインフラ、または業務システムの導入・運用のご経験(5年以上程度) ・育成/人事評価、予算管理などのラインマネジメントのご経験 ・クラウド(AWS)環境構築、利用に関する知識、経験のある方 ・社内外のステークホルダーとの調整・交渉力がある方 ・情報セキュリティに関する実務のご経験

822万円〜913万円

社内SE

株式会社NTTデータ・ニューソン

≪大阪≫【管理職・PM(ビッグデータ領域)】地域事業部 関西事業所 ビッグデータビジネス担当

■必須条件

・PLとして5名以上の開発チームリーディングのご経験(3年程度) ・システム構築のご経験(3年程度)

845万円〜1,071万円

プロジェクトマネージャー(PM), データエンジニア

株式会社NTTデータ・ニューソン

【データサイエンティスト／アナリスト】ITプラットフォーム事業部 ビッグデータ統括部 ビッグデータビジネス担当

■必須条件

下記のいずれかのご経験(1年以上) ・BIダッシュボード、BIレポート作成 ・ETLツールを使用したデータ加工、取込 ・DWHを利用したシステム開発やデータマート作成 ・Pythonを用いたデータ加工、分析

489万円〜802万円

データサイエンティスト, データアナリスト

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株式会社キャリアデザインセンター

【東京】◆データエンジニア◆平均残業5.5時間／リモート可／手当充実／年4回昇給機会／30段階の評価制度

■必須条件

◆開発経験をお持ちの方 【開発環境】　※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓Python、R言語 ・使用ツール：Tableau、Microsoft Power BI、Qlik Sense　など ・データベース︓BigQuery、Apache Hadoop、MySQL　など ・インフラ：GCP／AWS　など 　 ・工程：基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース後の運用改善

400万円〜750万円

データエンジニア

株式会社エクストリーム

社内DX・データ活用エンジニア

■必須条件

■エンジニアとしての実務経験（言語不問）36か月以上 ■データベース（DB）に関する実務経験 (例：テーブル設計の経験がある、SQLを用いたデータ抽出・加工・クレンジングの経験がある、 RDB（リレーション）の構造を深く理解しているなど)

360万円〜720万円

社内SE, データエンジニア

株式会社クラウドワークス コンサルティング

AIアプリ開発エンジニア

■必須条件

Pythonによる開発実務経験（2年以上） AWS / Azure / GCP いずれかでの開発経験（1年以上） SQLを用いたデータ操作、またはデータモデリングの基礎知識 「ChatGPTを業務効率化に使い倒している」という実績（プロンプト自作など）

400万円〜600万円

データエンジニア, AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人（2025年4月時点）。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

YouTubeX

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※1：2025/01/01～2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2：2025年の20～30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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