新卒採用

New Graduate Recruitment

小さなチームで大きな仕事をする

2027年、2028年に大学を卒業される方を対象に採用を検討しています

27卒採用募集は終了しました

グローバルプレナーズは、大手企業のデータ分析・AI開発を支援する16名規模の専門集団です。
小さなチームだからこそ、入社初日から上流の設計にも、最先端のAI実装にも関われる。
あなたの可能性を、スケールの大きな仕事でためしてほしい。

特徴 1 ─ 上流から下流まで

クラウド基盤の設計・構築からデータ分析、AI開発まで、ワンストップで経験できます。「自分はインフラしか知らない」「分析だけ」では終わらない、幅広いスキルセットが身につく環境です。

特徴 2 ─ 最先端技術に触れ続ける

AI駆動開発を前提とした開発スタイルで、最新技術を実務に取り入れることを会社として推進しています。「新しいことを学び続けたい」という意欲が、そのまま仕事の武器になる環境です。

特徴 3 ─ フルリモート・全国勤務可

コロナ前から続くフルリモート体制で、全国各地のエンジニアが活躍しています。自宅でもコワーキングスペースでも、自分が最もパフォーマンスを発揮できる環境で働けます。

なぜ今、新卒採用を始めるのか。

創業13年目、次のステージへ踏み出すために。

グローバルプレナーズは2012年の創業以来、少数精鋭のチームで大手企業のデータ分析・AI開発を支えてきました。そのノウハウを次の世代に継承し、会社をさらに成長させるために、今年はじめて新卒採用を開始します。

REASON 01
会社の成長フェーズ
次の13年を、一緒につくる人が必要だから。
創業から13年、大手企業のデータ基盤やAI開発を支えながら、着実に実績を積み上げてきました。これからさらに事業を拡大するにあたって、経験者採用だけでなく、会社の文化や仕事の流儀を最初から一緒に育てていける人が必要だと考えています。
REASON 02
環境の強み
「先輩の背中」が、すぐそこにある規模だから。

16名規模のチームは、新卒にとって最高の学習環境です。AWS出身・トレンドマイクロ出身など、各分野のプロフェッショナルとの距離が近く、大企業では学べないスピードで実力が身につく。知識をもらいに行ける先輩が、いつでも隣にいます。

REASON 03
技術のタイミング
AIシフトの今こそ、ゼロから育てたい。

データ分析の現場はAI駆動開発へと急速に変わりつつあります。この転換期は、10年のキャリアを持つエンジニアと、今年学び始めた新人との差が、かつてないほど縮まっている瞬間でもあります。だからこそ今、白紙から育てることに大きな意味があると私たちは考えています。

REASON 04
働き方
「どこでも働ける」を、入社初日から。

コロナ前からフルリモートを実践してきた私たちにとって、場所にとらわれない働き方はすでに当たり前の文化です。どこからでも、日本を代表する大企業のプロジェクトに携われる。それがグローバルプレナーズで働くということです。

業務内容とスキル

入社後にどんな仕事をするのか、正直にお伝えします。

グローバルプレナーズのエンジニアは、技術実装だけでなく、顧客の課題に深く踏み込み、ソリューションを設計する「Forward Deployed Engineer(FDE)」です。AIが台頭していく時代でも必要とされるエンジニア像がここにあります。

データエンジニア
データの「流れ」をすべて設計する仕事。
大手企業が持つ膨大なデータをクラウド上で活用できる形に整える、データ基盤の設計・構築を担当。上流から下流まで一気通貫で関われるのがこのポジションの醍醐味です。
主な業務内容
  • 分析項目・指標(メトリクス)の設計
  • AWS / GCP を用いたデータウェアハウス(DWH)構築
  • データパイプライン(ETL)の開発・保守
  • BIツール(Looker / Tableau 等)を使ったダッシュボード開発
  • 顧客へのヒアリング・要件定義への参加(経験を積んだ後)
入社後に身につくスキル
AWS / GCP
BigQuery / Redshift
SQL
ETL設計
BIツール
データモデリング
AWS / GCP
AIエンジニア
データ分析の「出口」を、AIで切り拓く仕事。
蓄積されたデータを使って機械学習モデルを開発し、顧客の経営課題を解決する出口戦略を担います。要件定義・PoC・商用開発まで一気通貫で関わります。
主な業務内容
  • AIモデルの要件定義・PoC(実証実験)の設計と実施
  • コンピュータビジョン・自然言語処理モデルの開発
  • 時系列データを用いた需要予測・異常検知の実装
  • 開発したモデルのクラウド環境への実装・運用
  • AI駆動開発を活用した最先端の開発プロセスへの参加
入社後に身につくスキル
Python
機械学習 / 深層学習
TensorFlow / PyTorch
AWS SageMaker
コンピュータビジョン
自然言語処理
クラウドエンジニア
データとAIを支える、インフラの「土台」をつくる仕事。
データエンジニアやAIエンジニアの仕事を下から支えるクラウドインフラの設計・構築を担当。設計段階から意見を求められる、システム全体の品質に直接影響するポジションです。
主な業務内容
  • AWS/GCP 上でのネットワーク・ストレージ・コンピューティング設計
  • オンプレミスからクラウドへのデータ移行
  • コンテナ(Docker/Kubernetes)を活用したアプリ基盤の構築
  • Infrastructure as Code(IaC)による環境の自動化
  • セキュリティ設計・コスト最適化の提案
入社後に身につくスキル
Python
Docker / Kubernetes
Terraform(IaC)
ネットワーク設計
セキュリティ
コスト最適化
どの職種に配属されても、これは共通です
  • 大手企業のリアルな課題に、入社1年目から関われる
  • 1人あたり平均2社のプロジェクトを並行担当
  • 新人だけのチームはなく、必ず経験者と組む
  • 技術書・資格・カンファレンス費用は会社が全額負担
  • フルリモート勤務・全国どこからでも勤務可能
  • 将来的には自社サービス開発への異動も視野に入る
在籍社員数
16
平均年齢
37
平均残業時間
17
時間/月
年間休日
123

未経験から、実践へ。

入社後のステップと、成長を支える仕組みを紹介します。
入社後
まず「クラウドの基礎」を体系的に学ぶ

AWS公式の講義コンテンツを使い、「AWS Certified Cloud Practitioner」の取得を目指します。座学で理論を押さえながら、試験合格という明確なゴールに向けて進む研修です。受験費用は会社が全額負担します。

入社後
研修後半
実データで「前処理→分析→可視化」を一通り体験

用意されたデータセットを使い、データの前処理・クラウド上での分析基盤構築・BIツールでのダッシュボード作成まで、実務と同じ流れをそのまま研修で体験します。わからないことはチャット・オンラインMTGでいつでも質問できます。

研修後半
研修修了後
向き不向きを見ながら、プロジェクトにアサイン

本人の志向や研修の状況をふまえ、適したプロジェクトに配属します。最初は会議の議事録・社内Wikiの閲覧からプロジェクト全体像をつかんでいきます。新人だけのチームはなく、必ず経験者と組む体制です。

研修修了後
配属後・日常
毎朝の朝会で、チームとつながり続ける

フルリモートでも孤立しないよう、ほぼ毎日朝会を実施。進捗・課題・気になる情報を共有し合い、チームの結束を保ちます。複雑な相談はオンラインMTGに切り替え、Slackで細かい質問をいつでも飛ばせます。

配属後・日常