株式会社ナウキャストからの指名（2026年7月回）
指名日時：2026.07.31 18:03
提示年収とは？
- あなたのレジュメの内容から読み取った実力に対して、企業が判断した金額です。そのため、必ずしもこの金額と同額で内定となるわけではなく、面談等を経て上下することもあります。
- 採用になった場合の実績としては、約50％が提示年収と同額、約25％が提示年収より高い金額、約25％が提示年収より低い金額（ただし90％ルールの範囲内）となっています。
- 今抱えている課題
## xxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxx-xxxxxx)xx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。# xxxxxxxxxxxxxxxxx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)x
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)x
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)x
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxx)xxxxx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx# xxxxxxxxxxx xxxx xxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)xxxxxxxxxx
xxxx、xxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxx xxxxxxxxxxx、xx xx xxxx x xxxxxxxxxxxxxxxxxx。
- xxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
- xxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxx xxxx xxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxx)xxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxx。
- xxxxxxxxx、xxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。## xxxxxx
xxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxx。文字数：1621
（※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません） - 課題に基づいた指名理由
xxxxxx。
xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx。xxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxx**xxxxxxxxxxxx**xxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx**xxxxxxx**x、xxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxx**xxxxxx**xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxx。x**xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx**xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
**xxxxxxxxxxxx**xxxx、xxxxxxxxxx。xxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、**xxxxxxxxxxxxxxxxxxx**xxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxx。xxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、**xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx**xxxx。
xxxxxxxxxxxxx、**xxxxxxxxxxxxx**xxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
---
xxxxx
- xxx xx xxxx x xx xxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)文字数：914
（※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません） - 何を任せたいか
## xxxxx
xxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxx、xxxxx、xxxxxxx、xxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx### xxxxxxxxxx
- xxxxxxxx、xx、xxx、xx、xx、xx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xx、xx
- xxxxxxxxxxxxxx## xx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)## xxx
- xxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx xxxx xxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx xx xxx xxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxx、xx xx xxxx x xxxxxxx x xxxxx xxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)## xxxxxxxx
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
- xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)## xxxxxxxx
### x xxxxxxx xxxx xxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxx-xxx-xx-xxxxxxxxxxxxxxxxx)
xxxxxxxxxx xxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
### xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxx-xxx-xx-xxxxxxxxxxxxxxxxx)
xxxxxxxxxxxxxx、xxxxxx、xxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxx。
### xxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxx-xxx-xx-xxxxxxxxxxxxxxxxx)
xxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
### x xxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxx-xxxx-xxxxxxx-xxxxxxx)
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(xxxxx)、xxxxxxxxxxxxx(xxxx)xxxxxxxx。
xxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
xx、xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx、xxxxxxxxxxxxxxxxxx。## xxxxxx
xxxxxx、xxx、xxxxxxx、xxxxxxxxx、xxxxxxxx、xxxxxxxxx、xxxxxx、xxxxx、xxx、xxxxxx xxxxx、xxxxx、xxxxxx文字数：2541
（※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません）
- 所属先候補チーム名Data AI Service事業ミッションAlternative Data for Actionable Insights オルタナティブデータを通じて、世の中の意思決定を円滑にする。 様々な企業からデータをいただき、SaaSとして顧客に提供することでビッグデータのマネタイズを実現する。主要言語・フレームワークなどPython, SQL, dbt, Airflow, Streamlitその他技術TypeScriptTerraformGitHubAWSSnowflakeチームの人数30人以下エンジニアの人数比率50%以下飲み会の頻度月に1-2回程度このチームで恒常的に行われている開発文化
- コードレビューしている
- リファクタリングをしている
- DevOpsをしている
- 小さなことでも称賛している
- 失敗が許容されている
このチームで自動化できている項目- 開発環境構築
- テスト
- Lint等の静的解析
- 本番環境の構成管理
- デプロイ
このチームに導入し、運用されているツール- ビジネスチャット
- タスク管理ツール
- wiki等の情報共有ツール
- コードのバージョン管理ツール
- コードレビューツール
テストを書いているかどうか書く必要がない・または少ないプロダクトだ全く書けていない書く文化がまだ浸透しておらず、必要な分は書けていない書く文化は浸透しているが、まだ必要な分は書けていない必要な分は書けているライブラリなどを更新しているかどうか定期的に更新する必要がない・または低いプロダクトだほとんど更新していない不定期だが更新している期間を決めて定期的に更新している期間を決めて定期的に自動で更新しているチーム内のエンジニアの発言力エンジニアの意見が通りづらいどちらかといえばエンジニアの意見が通りづらい職種による差はないどちらかといえばエンジニアの意見が尊重されやすいエンジニアの意見が尊重されやすいスケジュール調整のしやすさ納期や仕様が優先されやすく、エンジニアの裁量では調整しづらいどちらかといえばエンジニアの裁量で調整しづらいどちらともいえないどちらかといえばエンジニアの裁量で調整しやすい納期や仕様をエンジニアの裁量で調整しやすいプロダクトの内容を決める人主にエンジニア以外が考えて決めるどちらかといえばエンジニア以外が考えて決めることが多いどちらともいえない、または職種間の差はないどちらかといえばエンジニアが考えて決めることが多い主にエンジニアが考えて決めるチーム内の職種間の協力体制各職種のリーダーへ話を通したり規則がある等で協力しづらいどちらかといえば協力しづらいどちらともいえないどちらかといえば協力しやすい職種間の風通しもよくいつでもカジュアルに相談しあえるなど協力しやすいチームの方針決定をする人会社が大まかな方針を考えており、ほぼトップダウンで決まる会社が大まかな方針を考えているが、チームも一定の範囲内で決定に関わるどちらともいえないチームが主体的に考えて決めるが、会社の方針に左右される面もあるチームが主体的に考えて決めており、会社はあまり個々のプロダクト方針にかかわらない長期的価値の優先度短期的な売上を重視せざるを得ない状態であるどちらかといえば短期的な売上が重視されているどちらともいえないどちらかといえば長期的なユーザ価値を重視できている長期的なユーザ価値が重視できている利用可能な主なAIツール・サービスChatGPTGitHub CopilotgeminiClaudeCursorClaude Code開発プロセスにおける生成AIの導入状況GitHub Copilotやコーディングツールを全社員のアカウントに導入し、コーディングや単体テストの作成に活用しています。 仕様書作成やコードレビューの一次チェックにはChatGPT EnterpriseやClaudeを利用し、セキュリティを担保しつつ積極的な活用を推奨しています。 さらに自社開発のMCPサーバー「MCPass」を用い、SlackやGoogle Workspaceなど外部サービスへ適切な権限でアクセスできる環境を整備。 エンジニアだけでなく非エンジニアもCursorを使い、AIと協働する「バイブワーキング」を日常的に実践しています。プロダクトにおける生成AIの実装・組み込み状況不動産業界特化型のAIエージェント「DataLensHub」シリーズに生成AIを組み込んでいます。 たとえば「DataLens店舗開発」では、不動産会社からメール等で届くPDFを含む様々な形式の物件資料から、生成AIで必要な情報を自動抽出・整理し、店舗開発担当者の物件情報の収集・管理を効率化しています。 また、法人データ統合DaaS「DataLinc」では、文字列比較（ルールベース）の名寄せエンジンに加え、GPTを用いたAIエージェントが法人名・商品名・ドメインからWeb検索を繰り返して法人番号を特定する仕組みを実装。 ルールベースで合致しないケースをAIエージェントが自動フォールバックすることで、高い付与率・精度を実現しています。チームの文化年次や肩書にとらわれないフラットな組織で、「役割を越えて、助け合おう」というPrincipleのもと、誰もが専門性を活かしながら互いをサポートします。 財務情報を含む社内情報は基本的に全社員に開示され、「フォーラム」で全員が意思決定に参加できる透明性の高い文化です。 全エンジニアがデータ領域のフルスタックエンジニアを目指し、ロールを超えて様々な技術に挑戦できます。備考データや分析結果が直接顧客に提供されるため、数%のエラーも許容されない高品質なデータ運用が求められる環境です。 テーブル・権限を含む全リソースをTerraformでIaC管理し、Atlantis/GitHub Actionsで変更のレビュー・承認・適用をGitHub上で完結。 Snowflakeを全面採用し「Snowflake Select」パートナー認定、「Industry Solution Partner of the Year – Japan」受賞、社員が「2026 Snowflake Data Superheroes」に選出されるなど、データ基盤技術に強みを持つチームです。 三菱地所・GOSSO・ウェンディーズ/ファーストキッチン等への「DataLens」シリーズ導入実績、OpenWorkへの「DataLinc」導入実績があります。 1人あたり年12万円の学習支援、オフサイト支援制度（Hackathon/社内ISUCON等）も整備しています。チームメンバー隅田 敦東京大学経済学部経済学科にて計量経済学を専攻。2019年より東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学し、大規模言語モデルの仕組みや人間との対話を取り入れた自動定理証明支援器など自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャスト入社し、現在はReal Estate Unitのユニットリーダーとして新規事業の立ち上げに従事。
2026年7月に取締役CTOに就任。当社では、AI関連の技術を筆頭に新しいものを積極的に取り入れる文化があります。縦横無尽に様々な技術を駆使し、変化の激しい時代を前向きに楽しめる方と一緒に働けるのを楽しみにしています。まずは気軽に話を聞きに来てください！チーム名Data AI Solution事業ミッションBuild data-driven businesses with clients 私たちはデータの力でより良いビジネスを実現するプロフェッショナルです。 創業以来培ったデータエンジニアリングの専門性で様々な顧客のデータにまつわる課題を解決し、競争力があり柔軟な事業運営を実現します。主要言語・フレームワークなどPython, SQL, dbt, Airflow, Streamlitその他技術TypeScriptTerraformGitHubAWSSnowflakeチームの人数30人以下エンジニアの人数比率50%以下飲み会の頻度月に1-2回程度このチームで恒常的に行われている開発文化- コードレビューしている
- リファクタリングをしている
- DevOpsをしている
- 小さなことでも称賛している
- 失敗が許容されている
このチームで自動化できている項目- 開発環境構築
- Lint等の静的解析
- 本番環境の構成管理
- デプロイ
このチームに導入し、運用されているツール- ビジネスチャット
- タスク管理ツール
- wiki等の情報共有ツール
- コードのバージョン管理ツール
- コードレビューツール
テストを書いているかどうか書く必要がない・または少ないプロダクトだ全く書けていない書く文化がまだ浸透しておらず、必要な分は書けていない書く文化は浸透しているが、まだ必要な分は書けていない必要な分は書けているライブラリなどを更新しているかどうか定期的に更新する必要がない・または低いプロダクトだほとんど更新していない不定期だが更新している期間を決めて定期的に更新している期間を決めて定期的に自動で更新しているチーム内のエンジニアの発言力エンジニアの意見が通りづらいどちらかといえばエンジニアの意見が通りづらい職種による差はないどちらかといえばエンジニアの意見が尊重されやすいエンジニアの意見が尊重されやすいスケジュール調整のしやすさ納期や仕様が優先されやすく、エンジニアの裁量では調整しづらいどちらかといえばエンジニアの裁量で調整しづらいどちらともいえないどちらかといえばエンジニアの裁量で調整しやすい納期や仕様をエンジニアの裁量で調整しやすいプロダクトの内容を決める人主にエンジニア以外が考えて決めるどちらかといえばエンジニア以外が考えて決めることが多いどちらともいえない、または職種間の差はないどちらかといえばエンジニアが考えて決めることが多い主にエンジニアが考えて決めるチーム内の職種間の協力体制各職種のリーダーへ話を通したり規則がある等で協力しづらいどちらかといえば協力しづらいどちらともいえないどちらかといえば協力しやすい職種間の風通しもよくいつでもカジュアルに相談しあえるなど協力しやすいチームの方針決定をする人会社が大まかな方針を考えており、ほぼトップダウンで決まる会社が大まかな方針を考えているが、チームも一定の範囲内で決定に関わるどちらともいえないチームが主体的に考えて決めるが、会社の方針に左右される面もあるチームが主体的に考えて決めており、会社はあまり個々のプロダクト方針にかかわらない長期的価値の優先度短期的な売上を重視せざるを得ない状態であるどちらかといえば短期的な売上が重視されているどちらともいえないどちらかといえば長期的なユーザ価値を重視できている長期的なユーザ価値が重視できている利用可能な主なAIツール・サービスChatGPTGitHub CopilotgeminiClaudeCursorClaude Code開発プロセスにおける生成AIの導入状況データ基盤と生成AI Ops基盤を軸に、顧客のDXを支援するソリューションを提供しています。 生成AI Ops基盤では、情報検索（RAG）、精度評価・ガードレール、プロンプトのバージョン管理、データ前処理（チャンク化・事前要約・メタ情報付加）、認証/認可といった生成AI開発に必要な機能群を、クラウドのマネージドサービスやOSSを組み合わせて構築しています。プロダクトにおける生成AIの実装・組み込み状況自社プロダクト「Finatext Advisory Assist」では、会議の自動文字起こし・営業日誌作成アシスト・自動データベース化を連携して提供し、金融機関や保険代理店の営業・コンプライアンス業務を効率化。 また、AIエージェント統制基盤「MCPass」では、AIエージェントが業務システムにアクセスする際の認証・権限を一元管理し、すべての操作を監査証跡として自動記録します。 案件としては、相鉄グループのChatGPT導入PoC、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングのSnowflakeデータ基盤「DataHub」構築、ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアによる生成AI社内アプリ開発などを手がけています。チームの文化年次や肩書にとらわれないフラットな組織で、「役割を越えて、助け合おう」というPrincipleのもと、誰もが専門性を活かしながら互いをサポートします。 財務情報を含む社内情報は基本的に全社員に開示され、「フォーラム」で全員が意思決定に参加できる透明性の高い文化です。 全エンジニアがデータ領域のフルスタックエンジニアを目指し、ロールを超えて様々な技術に挑戦できます。 入社して早い段階から要件定義などの上流工程に関わり、事業立ち上げの当事者として高い視座で取り組むことができます。備考データや分析結果が直接顧客に提供されるため、数%のエラーも許容されない高品質なデータ運用が求められる環境です。 テーブル・権限を含む全リソースをTerraformでIaC管理し、Atlantis/GitHub Actionsで変更のレビュー・承認・適用をGitHub上で完結。Airflowで毎日300以上のタスクを実行し、CI/CD基盤も整備しています。 Snowflakeを全面採用し「Snowflake Select」パートナー認定、「Industry Solution Partner of the Year – Japan」受賞、社員が「2026 Snowflake Data Superheroes」に選出されるなど、データ基盤技術に強みを持つチームです。 証券・保険・メーカー・デベロッパーなど幅広い業界の上流工程から関われるのが魅力で、デロイト・ベイカレント・野村総研・TIS・NTTデータ・LINEヤフー・サイバーエージェントなど多様な出身企業のメンバーが活躍しています。 1人あたり年12万円の学習支援、オフサイト支援制度（Hackathon/社内ISUCON等）も整備しています。
- その他カードカードについて他社選考待ちOK平日夜の面談OKリモートワーク可（週3日以上）リモートワーク可（週4日以上）あなたとマッチする文化
- 基本給（月）年収を表示する権限がありません
- 裁量労働制か否かはい裁量労働の種別
専門業務型
裁量労働時間8時間 0分
- 固定残業代（みなし含む）提示年収に含む時間外労働の有無に関わらず以下を時間外手当として支給固定残業時間/月40時間 / 月固定残業代/月年収を表示する権限がありません固定残業代の詳細
年収を表示する権限がありません
規定の「固定残業時間/月」を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給 - 理論賞与提示年収に含む提示年収に対する理論賞与の割合年収を表示する権限がありません理論賞与詳細年収を表示する権限がありません理論賞与の支給条件と内訳
年収を表示する権限がありません
- 手当額（年）含まない
- その他待遇
年収を表示する権限がありません
- 時間外労働有り時間外労働の備考
年収を表示する権限がありません - 試用期間有り3ヶ月試用期間の条件変更 無し
- 就業場所
東京都千代田区九段北1丁目8番10号 住友不動産九段ビル 9階
- 加入保険
各種社会保険完備
- 休憩時間（分）
60分
- 休憩時間（備考）
未入力
- 就業時間（備考）
始業: 10 時 00 分 就業: 19 時 00 分
を基本とし、労働者の裁量に委ねる。 - 休日
完全週休２日
- 休日（備考）
有給休暇、5日間連続休暇、年末年始休暇、慶弔休暇
※入社日より有給休暇付与 - 受動喫煙防止措置対策
屋内禁煙
（※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません）
- 代表者名辻中 仁士
- 設立年2015年
- 従業員数96人
- 会社HPhttps://nowcast.co.jp/about/
MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。
オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月に Data AI Solution事業責任者に就任、同年6月からナウキャスト取締役。