募集要項

応募資格

学歴不問

＜応募資格/応募条件＞
■必須条件
・データ活用の提案またはコンサルティング経験、又は技術営業・プリセールスの立場での提案経験5年以上
・データ分析基盤やクラウド技術（Azure, AWS, GCP)に関する基礎知識
・ビジネス課題をデータで解決した経験（PoC〜実装まで）
・プロジェクト推進・関係者マネジメントの経験

■歓迎条件
・DatabricksやSparkの導入・活用経験
・機械学習や生成AIのビジネス活用経験
・チームマネジメント・人材育成経験


＜語学力＞
必要条件：英語中級

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
800万円〜1,000万円

＜賃金形態＞
月給制

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：520,000円〜665,000円
固定残業手当/月：80,000円〜105,000円（固定残業時間20時間0分/月）
超過した時間外労働の残業手当は追加支給

＜月給＞
600,000円〜770,000円（一律手当を含む）

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
■賞与：年1回（当社規程に基づく）
■給与改定：年1回


賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務地

東京23区、その他東京都
＜勤務地詳細＞
本社
住所：東京都中央区日本橋2-1-3 アーバンネット日本橋二丁目ビル6F
勤務地最寄駅：各線／日本橋駅
受動喫煙対策：屋内喫煙可能場所あり
変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

交通

＜転勤＞
当面なし

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可（週1日リモート）

特徴

• 募集人数10名以上
• 学歴不問
• フレックス勤務
• 年間休日120日以上
• 週休2日制

勤務時間

＜労働時間区分＞
フレックスタイム制
コアタイム：10:00〜16:00
休憩時間：60分
時間外労働有無：有

＜標準的な勤務時間帯＞
9:00〜18:00

待遇・福利厚生

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：補足事項なし
社会保険：補足事項なし

＜教育制度・資格補助補足＞
■資格取得支援制度（当社が推奨する資格取得プログラムは全額会社負担）

＜その他補足＞
■社外社員相談窓口（カウンセリングサービス）の利用
■団体保険加入制度有
■定期健康診断
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

＜試用期間＞
3ヶ月
※労働条件の変更なし

休日・休暇

完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇10日〜13日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
年間休日日数122日

■有給休暇：入社から3ヶ月経過後に支給※初年度最大13日（※4月入社の場合）入社月により変動します。




完全週休2日制

注意事項

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　（2）採用条件に合致した方については、ご入力いただいた情報にて、そのまま企業への応募手続きをいたします。
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汎用的な内容としていただくことをお勧めいたします。
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　※ご経験やご経歴などから、この求人情報へのご応募がいただけない場合があります。あらかじめご了承ください。

企業情報

社名

ａｒｃｂｒｉｃｋｓ株式会社

業種

ソフトウェア・情報処理

事業内容

■事業内容：
Databricksを活用したデータ分析・利活用支援事業

米国Databricks社の認定パートナーとして、日本企業のデータドリブン経営を支援するデータ+AIコンサルティング企業です。
東証グロース市場に上場したサークレイスグループの一員として、グループ全体で蓄積してきた知見・ネットワークを活用しながら、事業の急成長を目指しています。

■特徴：
＜Data+AIユースケースの考案＞
サークレイスグループがお客様に導入を支援しているServiceNow、Salesforce、SAPなどで蓄積されている豊富なデータと多様な業界別ユースケースを活用し、企業特有の課題やニーズに即した差別化されたAIユースケースを迅速に創出します。課題の明確化から実現可能性の分析、最適なユースケースの特定、実践的なロードマップの策定までをビジネス面・技術面の両面から包括的に支援します。
＜Data+AI分析基盤構築支援＞
Databricksに特化したレイクハウス基盤の構築を迅速に支援します。公式パートナーとして培った知見を活かし、安全なクラウド環境上にスケーラブルで安定したデータ基盤を迅速に構築します。
＜AIエージェント構築支援＞
Mosaic AI Agent Frameworkを活用し、構想から設計、評価、運用までを一気通貫で支援するAIエージェントの構築をサポートします。 レイクハウス基盤上に、目的に応じたタスク駆動型のAIエージェントを設計。 ユースケースに応じて、LLMの調整、ツールカタログ連携、関数呼び出し（Function Calling）を実装し、MVPを迅速に実現します。 また、評価・改善プロセスとしてLLMジャッジ、ピアラベリング、トレーシングを通じて、精度と妥当性の高い運用フェーズへとスムーズに移行。 MLOps/LLMOpsによる継続的なデリバリーと管理体制を整え、実際の業務で稼働するAIエージェントの導入を実現します。
＜AIカタリストの育成支援＞
技術支援と並行して人材育成にも注力し、次世代を担う「AIカタリスト」の育成を支援します。当社スタッフが、座学でのAI基礎知識習得と、自社課題をテーマにした実践型プロジェクト演習を組み合わせたプログラムを提供し、即戦力となるAI人材を社内に育成します。