2012年に立ち上げたグローバルプレナーズは、少数精鋭ながら大手企業との直接取引が9割を占めるという好環境で、着実に事業を拡大してきました。
「社員一人ひとりが、グローバルな視点を持った起業家（アントレプレナー）であり、各自の得意分野を組み合わせることでシナジーを生み、面白く、世の中に役に立てるビジネスを生み出していきたい」という創業以来の思いをそのままに、
これからも「データ x クラウド x グローバル」にフォーカスしながら、さまざまなことに果敢にチャレンジしていける会社であり続けたいと考えています。

自社サービス開発への取り組み、組織の拡充など、成長フェーズの当社で、あなたの力を発揮してみませんか。

【グローバルプレナーズのエンジニア】
◼︎データエンジニア
大手企業のお客様のデータ分析基盤を構築します。分析項目、およびメトリクスの設計やデータ分析を実施します。顧客の要望をヒアリングしデータを確認した後に、クラウドサービスや外部ツールを駆使して、最適なデータ基盤を構築します。分析すべき項目や経営判断に役立つ指標・分析手法を提案したり、DWHやBIツールの機能を駆使して分析結果をアウトプットします。

◼︎AIエンジニア
当社では、国内大手企業をはじめとしたお客様に対して、さまざまなデータ構築支援をおこなっています。 現在、こういったお客様先にて「データ分析基盤の上で出口戦略としてAIを活用できないか」というニーズ・ご要望を多くいただいています。 このポジションでは、AI開発における要件定義、PoC実地検証、商用開発など、幅広いフェーズの業務に携わっていただきます。
当社のデータエンジニアが、顧客の要望をヒアリングしデータを確認し、その後クラウドサービスや外部ツールを駆使して、最適なデータ基盤を構築します。

◼︎クラウドエンジニア
AWS／GCPといったクラウドサービス上で分析基盤を支えるインフラの構築や、分析基盤と連携したアプリケーションの開発をおこないます。
データ活用に関する業務では分析だけでなく、お客様の大切なデータをお預かりするための基盤を設計・構築したり、データの質や量に応じて最適なクラウドサービスを組み合わせた提案をおこなったりする必要があります。
また、分析して終わりというだけではなく、分析結果を活かしたアプリケーションを開発するシーンも多く見受けられます。クラウドエンジニアは、データエンジニアやAIエンジニアの業務を下から支えるような働きが求められます。

【職務内容】
エンジニアとしてクライアント案件へ参画し、開発や分析業務に携わっていただきます。
・自社内開発（基本フルリモート）で、客先での常駐はありません。
・データ収集〜基盤構築〜AI活用まで一気通貫で携わっていただけます。
・入社直後から「数億規模のビックデータ」を扱えるダイナミックな環境です。

【募集背景】
今後、1年をかけて現在の倍程度に規模を拡大していくため、中途採用、新卒採用を合わせてメンバーを募集中します。

【入社後のフォロー】
▼研修
当社の研修は、実践的かつ座学的なアプローチを組み合わせ、未経験者でも着実にスキルを磨けるように設計されています。
まず、座学的な研修ではAWSに関する基本的な知識を身に着けるため「AWS Certified Cloud Practitioner」資格の取得を目指していただきます。
AWS公式が提供するWeb講義などを通じて、理論的な知識を補完し、実践と理論の両面からスキルを向上させます。

次に、実践的な研修では、用意されたデータセットの「前処理」から始まり、AWSを用いたデータ分析基盤構築や分析基盤に前処理済みのデータを投入し「分析」をおこないます。
さらに、BIツールを導入し、ダッシュボードを作成するなど、「可視化」にも重点を置いています。
これらはすべてフルリモートでおこないますが、必要に応じてチャットやオンラインミーティングを通じて質問や相談ができますので、安心してスキルを磨くことができる環境が整っています。

▼スキルアップ支援
・書籍
∟業務に関わるものに関しては申請性で全額負担
・資格取得に対する費用補助
∟会社側で指示した資格・講義に関しては全額負担
∟会社側が指示していないが費用負担を許可した資格に関しては合格した際に全額負担（講座受講も全額）
・その他
∟生成AI活用推進のためにLLMや生成AI関連サービスの利用を月$200程度負担

▼仕事のやりがい
◎入社直後から「膨大なデータ」の扱いに精通できる！
最初から「数億規模は当たり前」という規模感から始められる環境で、ダイナミックな思考で設計や開発を進められます。

◎圧倒的な実践力、ノウハウが身につく！
データ収集〜基盤構築〜AI活用まで一気通貫で携われるため、クラウド・AI・データ領域を横断した実践力が身につきます。
クライアントによって支援のフェーズや、規模感、業界も多彩のため、データに関わる圧倒的なノウハウを習得できます。

【働く環境】
当社では、フルリモート勤務が可能なため、全国から場所を選ばず働いていただけます。
また、個人個人にに大きな裁量が与えられるため、一人だけで進めるというイメージを持たれるかもしれませんが、基本的には、チームで協力してプロジェクトを進行しています。新人だけでプロジェクトに参画することはなく、必ず経験者とともに構成されるため、安心して活躍できる環境が整っています。

※エントリー後にメールにて参加日程を調整するためのご連絡をいたします
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グローバルプレナーズは小規模ながらも大手のお客様の膨大なデータ分析の支援を行ってきたノウハウを活かしながら、近年ではLLMなどの最先端技術を用いた開発を行っている会社です。
上流から下流までワンストップでサービスを提供するため幅広いスキルを身につけることができます。また、コロナ前からフルリモートを実施しており、全国各地でエンジニアが働いております。
まずは会社説明会にご参加いただき、今後の早期選考やインターンシップのご案内ができればと思いますのでお気軽にご参加ください！

＊事業内容
・クラウド上でのデータ分析およびAI活用支援
・海外テクノロジーの日本市場向け事業開発

＊長期インターンシップの業務内容
・社内AIプラットフォームの開発
　　- マルチエージェントによるタスク連携機能開発
　　- ローカルLLM開発基盤構築
　　- AIエージェントと分析基盤の連携（データ分析エージェント開発）

会場
Web開催となります。（所要時間は45分程度）

定員
各回3名まで
※エントリー後に参加日程を調整いたします
※ご不明点は下記のお問合せ先にご連絡ください

長期インターンシップの内容
弊社業務を効率化するためのAIエージェント基盤構築を担当していただきます。

＊具体的な内容
社内の業務を効率化するためのAIエージェント基盤（弊社AWS）への機能追加を担当していただきます。
詳細は状況次第で随時決めていこうと思いますが、現時点では以下の機能追加を考えています。
　　- マルチエージェントによるタスク連携機能開発
　　- ローカルLLM開発基盤構築
　　- AIエージェントと分析基盤の連携（データ分析エージェント開発）

＊身につくスキル
　　- クラウド上でのAIエージェント開発スキル（Amazon Bedrock AgentCore 等）
　　- サービス開発における一連の流れ
　　- データ分析基盤構築に関するスキル

＊開発環境
　　- Windows / Mac（開発PCを貸与します）
　　- 環境：Amazon Web Service
　　- 言語： Python/ TypeScript / SQL　FW: FastAPI, Next.js, StrandsAgent, LangGraph その他： Docker
　　- AI Agent: Claude, Gemini 等

お問い合わせ先
グローバルプレナーズ株式会社 CTO 新村
メールアドレス： recruit@globalpreneurs.jp

更なる事業拡大のため、新規に営業部門を立ち上げ、そのスターティングメンバーとして営業担当者を迎えようと思います。

直近の目標は成功事例をつくり、経営基盤をより強固なものにすること。エンジニアの方々と一緒に、受託開発またはSES案件のヒアリング・提案を行っていただきます。 新規顧客の開拓はもちろん、既存顧客への状況確認・追加提案もですし、各種書類の作成や問い合わせ対応がメインの業務になります。 営業先は、日本有数のエンタープライズ企業様であるケースもあれば、中堅企業様まで様々であり、業種業態も異なります。 IT系の営業が未経験であった場合でも、ポテンシャル採用の枠もございますので未経験の方でも応募可能です。

大手エンタープライズ企業のデータ活用を支援するプロジェクトにて、クラウド基盤の構築・運用を担当いただきます。

ミッションは「データ活用の土台づくり」。データ活用の入口から出口までを一気通貫で支援します。
AWS/GCPを中心に、データ基盤・DWH・分析環境・アプリケーション基盤など幅広い領域に携わるポジションです。
＊AWS・GCPを用いたクラウドインフラの設計・構築
＊Snowflake/BigQuery/Redshift/Aurora/S3 など
DWH・データレイク環境の整備
＊セキュリティ設計、モニタリング、性能改善、コスト最適化 等

＜具体的な業務内容＞
◆基盤構築〜運用
・要件整理、構成設計
・クラウドリソースの構築、運用
・オンプレ資産のクラウド移行（AWS・GCPなど）

◆データ基盤・パイプライン構築
・DWH/データレイク整備、ETL/ELTパイプライン構築
・性能改善、コスト最適化

◆アプリケーション・API基盤構築
・Cloud Run/Lambda/Step Functionsによる処理基盤構築
・AIモデルや分析処理のAPI化、コンテナ化
応

◆他職種との連携
・データエンジニアと協働したデータ活用基盤の構築
・AIエンジニアと連携したAIモデル運用環境の整備
・BIチーム向けの基盤チューニング、最適化 等

AWS/GCP/Snowflake/BigQuery/Redshiftなど主要クラウド上でのDWH構築に加え、Lambda・Cloud Runなどを用いたアプリ開発にも携われます。

＜プロジェクト例＞
▼大手医療サービス
オンプレミス環境からAWS環境へのデータ移行及びDWH基盤構築

▼大手通信キャリア
AWS環境でのAI制御基盤設計・開発支援

▼大手化粧品メーカー
GCP環境でのML診断API開発
ほか

多業種の大規模データ・クラウドを扱い、数十億〜数千億レコードの分析基盤など技術的にスケールの大きい案件が多数！

◎入社後は、社内Wikiや議事録の確認を通じて既存プロジェクトの理解を深めていただき、お持ちの経験やスキルに応じたプロジェクトにジョイン。
必ずチームで取り組むため、全体像を掴みながらスムーズにチームに馴染めるようサポートしますのでご安心ください。

大手エンタープライズ企業のデータ活用を支援するプロジェクトにて、基盤構築・分析支援・可視化・AI連携まで幅広く担当いただきます。
課題の深掘りから提案まで⼀貫して伴走し、顧客事業に深く入り込んで価値を創出していただくところまで携わるポジションです。

扱うデータは数十億～数千億レコード規模と非常に大きく、Snowflake・BigQuery・Redshiftなど最新のDWH環境を活用しながら高度な分析を行えます。
また、「データを可視化して終わり」ではなく、事業成長への貢献に直結する分析を行う点が当社の特徴。
クラウド・データ・AIを横断する技術に触れながら、大規模プロジェクトで幅広いスキルを磨けます！

＜具体的な業務内容＞
◆分析基盤の構築
・Snowflake/BigQuery/RedshiftなどDWHの設計・構築
・テーブル設計、データモデリング
・クエリチューニング・性能改善
・セキュリティ・権限設計・コスト最適化

◆データ収集～ETL/ELT
・Airflow/Lambda/Cloud Runなどを用いたパイプライン構築
・データ収集、前処理、加工処理の自動化
・品質チェック機構の整備

◆分析・可視化
・Tableau/Looker/Amplitudeによるダッシュボード開発
・KPI設計、メトリクス定義
・事業課題に踏み込むインサイト抽出・レポーティング

◆AI領域との連携
・AIモデル用データセットの作成
・特徴量設計・評価指標策定
・生成AI/LLMを活用したプロジェクトとの協働

＜プロジェクト例＞
▼大手通信キャリア
・数千億レコード規模のビッグデータ分析
・Snowflake/Tableauによる分析基盤・可視化
・最適な分析手法の提案とインサイト抽出支援
▼大手アパレルメーカー
・世界中の店舗、ECデータをBigQueryに統合
・Airflowによるパイプライン自動化
・自律的にPDCAを回せる運用体制を構築
▼化粧品メーカー
・AIモデルをクラウドへ移行
・API化し外部システムから利用可能に
▼その他
・リアルタイム異常検知基盤
・LLM/RAGを活用した資料再構築PoC
ほか

◎入社後は、社内Wikiや議事録の確認を通じて既存プロジェクトの理解を深めていただき、お持ちの経験やスキルに応じたプロジェクトにジョイン。
必ずチームで取り組むため、全体像を掴みながらスムーズにチームに馴染めるようサポートしますのでご安心ください。

大手エンタープライズ企業のAI活用を支援するプロジェクトにて、企画・案件整理から実装・運用まで一貫して担当いただきます。

クライアントと直接コミュニケーションを取りながら、生成AI・RAG・データ分析基盤構築をはじめとした最前線のテーマに取り組める点が当社の特徴です。
PoC段階から参画することも多く、技術選定やアーキテクチャの検討にも主体的に関われる点が魅力。
また、当社は仕組みをつくって終わりではなく、運用段階までエンジニアがオーナーシップを持って推進します。
自分の手がけたものが実際にユーザーに使われ、社会に役立っていることを肌で実感できるやりがいを感じられるはずです！

＜具体的な業務内容＞
◆事業価値の創出
・課題の深掘り、要件化、PoC設計
・分析、レポーティング、次フェーズ提案
・プロダクト側との長期伴走支援

◆生成AI/RAG
・LLM(GPT/Claude/Gemini)を活用した生成AIアプリケーション開発
・RAGパイプラインの構築（ベクトルDB、前処理、Retriever設計）
・プロンプト設計・開発、評価指標策定、運用改善
・スコアリング・ハルシネーション抑制設計

◆GraphRAGによる知識抽出
・Neo4jを利用したナレッジグラフ構築
・エンティティ抽出・関係性推論・Graph Embedding
・LLM×RAGによる分析

◆AIモデルの実用化（MLOps）
・既存AIモデルのクラウドリフト（GCP/AWS）
・FastAPI/Cloud RunによるAPI化
・推論基盤の最適化、ログ収集、評価基盤整備


＜プロジェクト例＞
▼大手小売
棚割自動生成ロジック開発
（数理最適化とルールモデルを組み合わせ、棚割計画を高速自動化）

▼大手通信キャリア
AI制御統制システム開発
ほか

◎入社後は、社内Wikiや議事録の確認を通じて既存プロジェクトの理解を深めていただき、
AI案件の背景やデータ構造・技術判断をスムーズに把握できるようサポートします。
その後お持ちの経験やスキルに応じたプロジェクトにジョイン。必ずチームで取り組むのでご安心ください。