データエンジニアの転職求人

【当日の詳細】
実施日時：5月29日(水)19:00〜20:30(90分)
実施形式：オンライン

【組織について】
国内外における全社のデータドリブン経営を事業の当事者としてリードするデジタル戦略統括部

【役割】
●データエンジニア
　・ビジネスニーズに基づくデータ蓄積戦略策定、BI推進
　・全行対象のデータ整備
　・データ関連サービスのレベル向上
●ITアーキテクト
　・全行対象のデータ基盤・分析基盤導入
　・データ基盤・分析基盤の機能改善
●データガバナンス
　・データガバナンス態勢構築・維持に係る報告・ルール策定
　・マネジメント報告・監査対応
　・データガバナンス対象の経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理

各市場調査（海外生活費・海外生活環境・給与・福利厚生）を販売する部門で、当該データの品質保証、データ分析、データを利用したパッケージソリューション開発およびコンサルティングを行っていただきます。

【業務詳細】
●海外データセンター（主にポーランド、インド）と連携し、各種市場調査プロダクトを設計し、製造においては品質保証業務を担当するサブチームのリーダーをしていただきます。データセンターとは英語コミュニケーションが中心となります。（読み・書き重視）データのプロフェッショナルとして、商品の調査手法やデータ変動要因に関する顧客問い合わせにも対応していただきます。
・調査設計/実施
・収集データの検証および修正
・結果レポート（作成物）の承認
・クライアントコミュニケーション（メール、電話）
・プロジェクト管理　等

●各市場調査データを活用した市場ベンチマーキングや、簡易なコンサルティングサービスを提供していただきます。また、顧客の要望に応じたカスタム調査を設計・実施します。
カスタム調査には主にQualtrics社のウェブツールを使用します。所属部門が保有するデータを使った新規パッケージソリューション開発もリードいただきます。
・カスタム市場ベンチマーキング、シミュレーション
・カスタム調査設計/実施
・新規ソリューション開発

当社のデータ資産活用による価値創出を実現するため、データマネジメントの推進をリードし、データドリブンでの課題解決、業務改革を牽引していきます。
・データマネジメント、データガバナンス構想策定、実行プロセス、推進体制のデザイン
・データガバナンス体制の運用（データガバナンスオフィサー補佐、データスチュワード等）
・データアーキテクチャ、データモデル、データ品質管理のデザイン
・データ活用に向けたデータレイク、データウェアハウスのデザイン
・データカタログ、メタデータの方針、ガイドラインの策定、構築・運用
・DWH、ETL、データプレパレーション、AI、BI等の製品選定、導入、活用　等

＜業務詳細補足＞
※その他会社が定める業務に従事する可能性があります

【ポジションの魅力】
2022年4月に新設した組織で、当社のデータ活用活動全体をリードすべく取り組んでいます。当本部には光回線・電話を始めとする各種サービスにおける1,200万を超える顧客情報や営業情報、電柱や電線・マンホール等の設備情報、システムログデータなど、当社が提供するサービスのほぼ全てのデータがあり、経営戦略に結び付くデータの宝庫です。これらのデータを未来のビジネスに活かすことができる状態に整備し、継続的に維持、さらに進化させていくため、全社的なデータマネジメントの導入を一緒に牽引していただける人材を募集します！

データ分析の要件とクライアントのデータ内容を把握し、入手データのチェックや加工処理のための要件整理および実際の加工処理をしていただきます。また、作業効率向上のため、反復的に行う処理については、標準化・システム化していただきます。

各企業の財務諸表監査におけるデータ処理エキスパートとして、データ処理専任者で構成されるデータプロセスチームの中核として、データ処理のみならず、データ処理基盤の構築・展開に関する以下のような内容を実施して頂きます。
(1)データ分析の標準化、システム構築・開発及びその展開サポートを行う。
(2)監査チーム、データ分析チームと協業しデータ抽出・加工要件を整理し、実行する。
(3)データ処理アシスタントを含めたデータプロセスチームのサポート、リードを行う。

エンゲージメントチームから入手したデータの処理（クレンジング）
データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
データプロセスチームに関連する事務作業
Digital Innovation & Assurance統轄事業部の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援（主にデータ処理の領域）
データ処理アシスタント（契約職員）の指導・とりまとめ

エンゲージメントチームから入手したデータの処理（クレンジング）
データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
データプロセスチームに関連する事務作業
Digital Innovation & Assurance統轄事業部の他のプロジェクトや、エンゲージメントチームの支援（主にデータ処理の領域）

会計監査においてクライアントのERP（SAPなど）システム等のデータ分析を行うための、BIツール（QlikViewなど）を使用した分析ダッシュボードの開発・導入と分析のサポートを担当していただきます。
データ分析の対象は、ERPシステムを利用している様々な監査クライアントの会計、販売、在庫、購買、その他多岐にわたるデータです。
ERPシステムや業務知識を身に着け、データ分析者としてステップアップしたい方も歓迎です。

▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア
チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく〜時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。

＜業務内容＞
様々な課題をデータで解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ整備
など

＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider、dbt

＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
など

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▼データアナリスト
＜業務詳細＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
様々な課題をデータで解決いたします
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
など

＜データの種類＞
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など

＜PJT例＞
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など


この仕事で得られるもの
▼クラウドエンジニア／データ基盤構築エンジニア
データエンジニアとして専門的なスキル・知識を極めたい方や、データマネージャーへのステップアップを目指す方にマッチするポジションです。
当社が手掛ける案件には誰もが知っている大規模サービスのデータ基盤構築を要件定義から手掛けられることも多くありますので、やりがいが非常にある業務です。

データ基盤の要件定義・設計・構築・クエリの最適化・自動処理の構築、運用管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきますので、データベースの理解を持った状態でデータの運用までを行うことができるため、ご自身のキャリアアップを実現することができます。

また、今後のステップアップとしてプロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーを目指すことも可能ですし、さらにスキルを磨きたい方にはデータ活用コンサルタントへステップアップも可能です。

▼データアナリスト
◎技術的スキルやデータの洞察力
データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当していただきます。それに加え、データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。

◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。

◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。

業務詳細
1日に数百億のメッセージを捌く当社アプリのバックエンドを担当いただきます。
エンドユーザー同士の日々のメッセージングはもちろんのこと、たくさんの企業や外部組織がアプリ上でサービスを展開しており、重要な生活インフラになっています。それに伴い、安全性と信頼性への期待がますます高まっています。

重大で膨大なトラフィックを支えるプラットフォームをより効率的なリソースで持続運用していくための開発と改善をしつつ、当社内で人々により大きなバリューを生み出すバックエンドの開発と支援を担っていただきます。


ミッション・展望

イノベーションの速度を保ちながら、社会のライフインフラたりえる信頼性と報保護を実現する
各国の文化や時代の変化に伴う多様なニーズに応える拡張性とスケーラビリティを実現する
安定した基盤とインテリジェントなアプリケーションを組み合わせて、コミュニケーションのブレイクスルーを実現する


主な業務内容

当社アプリのメッセージングやソーシャルグラフサービスまたファミリーサービスに伴うサーバサイドの機能のAPIの設計及び開発業務
スケールと分散処理を中心に考えた大容量のデータストレージのデータ構造設計及び開発業務
アプリの基盤プラットフォームの構造・性能・拡張性の継続な改善や多様なビジネス要求事項に柔軟に対応できるシステムとしての技術ビジョン作り
※変更の範囲：会社の定める業務

コミュニケーションサービスのデータ分析に必要なデータエンジニアリングとデータ利活用の推進を担当

データパイプラインの構築やメンテナンス、データの収集、処理、および分析環境の構築を担当していただきます。特に、A/Bテストに関連するデータエンジニアリングの経験を持つ方を歓迎します。

●主な業務内容
大規模データのテーブル設計、ETL開発、運用
データマートの開発、運用
データ品質の確保とモニタリング
データ利用者との要件定義、実装と利用のサポート

※変更の範囲：会社の定める業務

【ミッション】
・当社の既存投資先の事業成長につながるデータ分析
・当社の事業戦略に基づいた新規事業領域、既存事業領域の調査・分析・戦略提案

【主な職務】
・投資先企業の事業成長に資する分析、調査、検証等の実行推進
・様々な事業領域に関する調査、分析、戦略提案

【具体的な職務】
・分析に必要なデータ収集、構造化、整理
・仮説立案、データ分析、仮設検証
・調査、分析結果に応じた戦略等の立案、報告、実行支援

【仕事の魅力】
・投資先スタートアップの成長と発展に直結する重要な役割を果たし、ビジネスにおける戦略的な意思決定や経済活動に影響を与えることができる
・投資先スタートアップ企業の最先端のビジネスモデルが学べる
・論理的思考力、データ分析力の向上が図れる
・自ら導き出した分析結果から経営戦略に直結する提案、実行推進を行うチャンスがある
・幅広い事業領域のビジネスに携われる

デジタル化の進展により生み出される膨大で多様なデータから有益な示唆を引き出し、それを実行に移せるかどうかが、企業の競争優位の源泉となります。そのために、当社は最先端のアナリティクス技術を駆使して、斬新な視点から企業への示唆を抽出し、その示唆を戦略策定、組織改革、プロセス改革を通じて実践に移すコンサルティング・サービスを展開しています。

●役割及び責任
・ETL パイプラインを構築し、CI/CD パイプラインを使用してコードを本番環境にリリースする
・AWS (S3、RedShift など)、Qlik などの複数のテクノロジー スタックでのデータ ウェアハウジングに重点を置いたテクノロジー プロジェクトを管理します。
・構造化データと非構造化データの両方を含むデータを処理および保存するためのデータ システムとパイプラインを設計する
・効果的なレポート作成のためのスケーラブルな ETL および ETL ワークフローをゼロから設計および構築する
・データの整合性と異常検出のためのデータ公開仕様に基づいてデータ検証ルールとアラートを特定する
・ビジネスに最適なソリューションを作成するために、Data Factory、Databricks、Synapse、その他のツールなどの Azure のリソースを頻繁に利用することになります。

生命保険会社における各種財務レポートまたは財務分析を行う上での基礎となるデータの解析、構築、ビジネスへの導入をリードする。また、新しい自動化された財務プロセスの導入を通じて、新しい時代のファイナンスビジネスモデルを構築する。

・経理や決算、各種レポーティングにかかるプロセスのデザインおよび自動化の発案
・生成したデータセットを効果的に使用するための活用例としてのユースケースの作成
・BAU化までの実務者との折衝およびBAU化後のデータ・マネージメントサポート
・分析に必要なデータの収集・整備、そのサポート

【当該業務の魅力】
・プログラミング初心者でも取り扱いやすいシステムインフラストラクチャーが整っており、自身のアイデア次第で「自動化された新しいファイナンス」を新規デザインから導入まで一気通貫で取り扱うことができる
・ファイナンス部門にとどまらず、Groupを含め、様々な部門と携わりながらダイナミックなカルチャーやビジネス環境の中でキャリア形成ができる
・Technology部門やグループ本社へのアサイメントの機会
・当社はTop Employer Japan 2024に選ばれており、従業員に選ばれる企業として引き続きより良い働き方を達成するために努力を続けています。

【将来のキャリア展望】
財務部門の中での上位ポジション
テクノロジー部門でのポジション

We are enriching its cloud-based data platform with external data relevant to our business. The position is part of a new team, dedicated to data enrichment, with the mission to ingest data coming from publicly available sources and vendors. The data is collected to contribute to data-driven decision making and to provide significant advantages over our competition. The value created by the team expands to all divisions of the company.

As a Data Engineer for data enrichment, you are the main contributor for the success of this initiative. You are responsible for the architecture design and maintenance of the data bank and master database by collaborating with engineers inside and outside of your team. Data identifying and consolidation will be a critical part of your role. You will also implement data pipelines to collect data from various external data sources using python on Azure databricks, working with web scrapping libraries and Rest API. Development of simple user interfaces to deliver data to users and editing data might be required, in such case assistance from other team members can be provided.

On a business point of view, you communicate with stakeholders, promote our data platform, review internal processes and suggest ways of improvement.

【当該業務の魅力/ Selling Points of This Position】
・Wide exposure to the latest Cloud technologies (Azure, Databricks, Datafactory, API Management, Terraform)
・Walking the Agile way using Scrum framework
・Creative and fun environment
・Remote work 100% ok
・10% of your working hours are dedicated to learning, you will get access to training and certifications

【将来のキャリア展望/ Perspective of Future Career in this Position】
・Working as engineer or scrum master in other teams
・Product owner/ Managerial position
・Engineering chapter lead position

AzureとMicrosoft PowerPlatform（Data Factory、Databricks、SQL、Logicapps、PowerBIなど）の様々なリソースを活用し、お客様に最適なソリューションを提供していただきます。

職務：
◆ Data FactoryでETLパイプラインを構築し、Databricksでデータ変換、CICDパイプラインを使用してコードを本番にリリーズ
◆ 堅牢なSQLテーブルの作成
◆ エンドユーザーやスクワッド内のエンジニアとにコミュニケーションを行い、最適なソリューションの構築
◆ 新規立ち上げたチームでアジャイルプラクティス（スクラム）に従うため、スクラムマスターと緊密に連携を行う


【当該業務の魅力/ Selling Points of This Position】
●影響力のある仕事：
法務＆コンプライアンスチームの業務プロセスに直接影響を与えるプロジェクトに取り組むことができます。ワークフローを合理化し、タスクを自動化し、業務を効率化する機会があります。

●最先端技術：
Azure Data Factory、Databricks、SQLなど、最新のクラウドコンピューティング技術に携わることができます。急速に進化するこの分野で、スキルと知識を広げる機会を得ることができます。

●協力的なチーム：
法務＆コンプライアンスの専門家や熟練したエンジニアからなるダイナミックなチームで協力しながら仕事をする機会があります。同僚から学んだり、自分のアイデアを共有したりすることができます。また、法務＆コンプライアンスに関する独自の見識や知識を得ることができ、スキルセットの拡大や専門的な経験の幅を広げることができます。


【将来のキャリア展望/ Perspective of Future Career in this Position】
●社内の他のエリアのエンジニアまたはスクラムマスターとして活動
●プロダクトオーナー/管理職のポジション
●エンジニアリングチャプターリーダーのポジション

当社の様々なデータを利活用可能にするため、データ品質の維持・向上、BIツールの整備、データアナリストを始めとした社内のデータ利用者に対するデータ活用のルールづくりや周知などを担当いただきます。

【具体的には】
・Data Warehouse / Data Martの設計・開発
・Looker、他BIツール上での開発・整備
・各種ドキュメンテーションやルールなどの作成・整備

【組織構成】
・3ユニット構成
・Product Analytics（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム）
・Marketing Analytics（マーケティングに関わる分析をするチーム）
・Business Analytics（経営や事業活動に関わる分析をするチーム）
※ユニット間の異動も可能です。

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のアナリティクスエンジニアとして働く魅力】
・800人を超えて拡大し続ける組織の意思決定のあり方を、データ加工とデータインターフェースの開発を通して変革することができます
・アナリストやデータエンジニアとの障壁がなく、1チームとして社内の意思決定に関する課題に取り組むことが可能です
・作成したLookerを始めとしたBIツールを使用するユーザーとの距離が近く、適切なフィードバックを必要なだけ得られる環境で開発が可能です
・スクラムによる適切な意思決定サイクルの中で、常にその時にするべき開発に取り組むことができます

DRE（Data Reliability Engineering）グループの中でSREの知識を活用し、データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用していただきます。

・データ活用を推進するための課題発見・解決
・各種データソースのデータ収集・加工
・GCP、Lookerを用いたテーブル設計・運用
・データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守
・データ分析ツールの管理・運用
・各種設計に対する適切なドキュメンテーション　など

【技術スタック】
＜開発言語＞
- Python
- Ruby
- Shell Script
- LookML　など

＜ツール＞
- Embulk
- Digdag-dbt
- BigQuery
- trocco
- fivetran
- Redash
- Looker Studio
- Terraform
- Looker　など

【当ポジションの魅力】
大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略だった事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりに当事者として関われることが当社で働く魅力であると考えています。
・システム、プロダクト、組織を戦略的に拡大させる当事者となれる経験
・大規模なデータのあるプロダクトの設計・実装・運用経験
・ヒアリングや要件定義から実装までを一気通貫に行う経験
・データに基づいて機能開発やグロース、品質維持を行う経験

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のデータエンジニアとして働く魅力】
・経営陣含め、会社としてデータに対する理解度が深く、データの分析や活用に関してのニーズがかなり多いです。そのため、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。
・DREチーム内にPOがおり、ユーザーヒアリング等を行いながら、データ基盤の構築を行なっております。
・データが生まれ、加工され、データサイエンティストの元に届く一連の流れを経験することができます。そのため、使いやすいデータ基盤の構築を求められる中で、DREチームとしてもデータの品質担保に力を入れております。
・会社やDREチームの未来について考えるのが好きな社員が多く、普段はリモートで働いているメンバーが多いですが、未来について語る時はオフィスに集まってディスカッションを行なっています。

ユーザーとクライアントのマッチング率の向上のため、データ収集・データ分析→他チームと連携して利用しやすい最適なフォーマットへ変換→他チームのサポート、日々の改善を行っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の分析、レポーティング
・各種事業KPIの可視化・レポーティング
・キャンペーン等の施策の企画と効果検証
・BIツール（Looker）のメンテナンス
・サービスのもつデータの価値向上

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【当社のデータアナリストとして働く魅力】
・会社のコアな課題にアクセスすることができるため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
・現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。
・社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことができます。
・分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。
・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

開発本部を上げて推進しているローコード開発は各事業部で案件を遂行しています。
そのノウハウを蓄積し、事業部のローコード開発をリードする部隊、Outsystems推進室の募集です。
★Outsystemsのツールによるローコード開発の導入支援★
◎アジャイル開発が多い為、社内外とも密なコミュニケーションをとります。
◎Outsystemsのローコード開発は全社を挙げて推進中、資格保有者数は数百人おり
　国内IT企業のトップクラスの保有数です。
◎ローコードが未経験の場合、入社後は2，3か月間、ローコードについての研修を実施します。

【仕事内容】
ロ―コード開発案件の技術支援、技術者からのQAや技術指南、共通化、技術調査等
ローコードのスペシャリストとして頼られる部署です。
・ローコード開発の共通化、標準化等のガイドライン検討と策定
・新技術の調査
・デリバリー部隊からのQA対応や技術指南

【◆キャリアについて】
3カ月に一度、上司との面談で話し合います。将来に向けていま何をやるべきかを明確にし、ステップアップしてもらいます。

将来はPM、ローコードに専門特化した技術者等、複数のキャリアパスあり

開発本部を上げて推進しているローコード開発は各事業部で案件を遂行しています。
そのノウハウを蓄積し、事業部のローコード開発をリードする部隊、Outsystems推進室の募集です。
★Outsystemsのツールによるローコード開発の導入支援★
◎アジャイル開発が多い為、社内外とも密なコミュニケーションをとります。
◎Outsystemsのローコード開発は全社を挙げて推進中、資格保有者数は数百人おり
　国内IT企業のトップクラスの保有数です。
◎ローコードが未経験の場合、入社後は2，3か月間、ローコードについての研修を実施します。

【仕事内容】
ロ―コード開発案件の技術支援、技術者からのQAや技術指南、共通化、技術調査等
ローコードのスペシャリストとして頼られる部署です。
・ローコード開発の共通化、標準化等のガイドライン検討と策定
・新技術の調査
・デリバリー部隊からのQA対応や技術指南

【◆キャリアについて】
3カ月に一度、上司との面談で話し合います。将来に向けていま何をやるべきかを明確にし、ステップアップしてもらいます。

将来はPM、ローコードに専門特化した技術者等、複数のキャリアパスあり

SAP Data and Analytics Lead

私たちはテレビおよびコネクテッドTV（CTV）の視聴データを収集するスタートアップ企業です。このデータは、一般家庭のテレビに設置された人体認識センサーを通じて、24時間365日、1秒単位で収集されます。これにより、地上波やCTVの放送・ネット動画コンテンツが「実際にどれだけ注目して視られたか」を測定することが可能です。特に、CM広告がどれだけ注目を集めたかを詳細に分析することで、テレビマーケティングをデータドリブンで行うことができます。

●仕事内容
ビッグデータを活用した、SaaS型分析アプリケーションの開発・運用を進めていただきます。
また現在の地上波テレビ放送のみならず、今後新たに動画配信サービスでも同様の視聴データ分析サービスを開発・提供しており、そのサービス設計・開発の立ち上げを担っていただきます。

【プロダクト開発】
・プロダクトの機能開発、運用
・動画配信サービスを対象とした新プロダクトの企画、設計、開発
・データサイエンティストが考案した新たな分析手法に応じたプロトタイプの開発

【データ基盤運用】
・ETLシステムの開発、改善、運用
・AWS上のインフラ基盤の改善、運用

●開発環境
・言語　　　　 　 ：Python、Typescript
・フレームワーク ：Django、Flask、pandas、Angular
・データベース 　： Snowflake、MySQL、PostgreSQL、Redis
・インフラ 　　　：AWS （ECS、Lambda、Batch、RDS、Route 53、SES、SNS、etc）
・CI/CD 　　　　　 ：GitHub Actions
・テスト　　　　　　：pytest、Cypress
・開発ツール　　　　：JetBrains PyCharm有償版、DataGrip、VSCode、その他有用なものは積極的に使用、購入
・デザインツール　　：Figma
・BIツール　　 　　 ：Redash、Tableau
・バージョン管理　　：GitHub
・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、Confluence

当社は創業以来、ものづくり産業に特化したメディアやSaaSサービスを立ち上げて参りましたが、さらなるプロダクト強化に対応すべく、開発を加速させてくれる方を募集します。

▼業務内容
3〜5名のエンジニアのリーダ的ポジションを担っていただきます
・プロダクトマネージャやカスタマーサクセスメンバーと議論しサービスや機能の企画段階から携わる
・概要設計、影響範囲調査、工数見積などの案件開始準備
・チームリーダとして、要求分析、アーキテクチャ設計を実施
・メンバーのコード品質担保、生産性確保、育成等を通して開発をリード
・自らも開発業務、並びに開発したコードのテスト業務
・他のエンジニア/テックリードと協力し、相互依存のある課題を解決しチーム・プロダクトに貢献

▼ ポジションの魅力
当社での開発は業界と顧客に深い理解を持つプロダクトオーナーのもとで、チームで様々な課題を解決していくことになります。製造業の方々は本当に厳しい目をお持ちです。使う人のことを絶えず考え、隅々にまで心を配って作ることが出来た時、初めてそのプロダクトが受け入れて頂けるようになります。丁寧なものづくりを通して難易度の高い課題を解くことには、挑戦しがいを感じていただけると思います。

▼開発環境
・利用言語：Java、Python、TypeScript、GraphQL
・フレームワーク・ライブラリ：Spring Boot、React、Node.js、Next.js
・インフラ：AWS(ECS、Lambda、Auroraなど)、GCP（BigQueryなど）
・ツール：Bitbucket、JIRA、Slack、GoCD、Jenkins

事業の成長をデータから支えるポジションです。
データドリブンな経営方針の中で、データ分析・利活用のためのシステム構築を通じて経営や事業の意思決定に貢献するデータエンジニアを募集しています。
部署横断で事業の成長に向けた課題解決を主体的に推進をしていただきます。

【部署の業務内容】
データ分析基盤の開発及び改善
データ分析基盤の安定稼働
データ分析及び利活用の推進
データドリブンな文化の醸成

【主に担当する業務内容】
・自社プロダクトのバックエンドDB/CRM/SFAなど、多種多様なデータソースをデータレイク/DWHに連携するためのデータパイプライン設計 開発
・Dimensional ModelingやData Vault 2.0等のデータモデリング手法に基づいたテーブル設計 開発
・データ分析基盤のシステムアーキテクチャを改善するための技術調査 検証
・データアナリストと協働し、データの可視化や利活用を安定的かつ効率的に行えるようにするための仕組みづくり

【業務の魅力】
・データ分析基盤に集約されたデータ（お客様のサービス利用状況 契約情報 各種マーケティングデータ）によって、アプリケーションや事業の改善に貢献できます
・発展途上のデータ分析基盤の構築を、アーキテクチャ含めた継続的な見直しを主体的に行うことができます
・数十万人の利用者がいる大規模サービスのデータ分析基盤を構築することができます

【技術 開発環境について】
開発言語：Python、SQL
ETL/ELT：AWS Glue、CData Sync、dbt
データレイク：Amazon S3、Amazon Athena
DWH：Snowflake
BIツール：Tableau
VCS：GitHub
IaC：Terraform
CI/CD：GitHub Actions
チームコラボレーション：Slack、Notion、Google Workspace

PC・アプリゲームのデータ分析業務全般をお任せします。
データ分析のアウトプットは、さまざまなマーケティング施策やゲーム施策、経営層レイヤーの意思決定等、多方面で活用されます。
主に以下のような業務を行います。

<具体例>
・プロモーション施策の効果検証と改善提案
・ゲームタイトルのKPI分析及び課題抽出、仮説立案
・ゲームタイトル間のKPI分析比較からタイトル毎の課題抽出
・分析結果を踏まえた施策提案
・ゲームタイトル、またはブランディング戦略立案の為の分析

●プロダクトマーケティングミッション
パブリッシングタイトルのプロモーション活動を担う。
● 自社開発ゲームタイトルの集客戦略立案、及び集客プロモーションを行う
● 自社開発ゲームタイトルイベントに対するプロモーションを行い、売上の最大化を行う

コード実装のカスタマイズやチューニングを施しながら、必要に応じてミドルウェアの選定やモジュール・アプリの開発、データの整理など全般的に携わっていただきます。
特に、処理件数増大に耐えられるようデータ集計・処理に関わる改善案の策定と改善作業や機械学習実装に向けたデータクレンジングなどを行っていただきます。

主な想定業務としては以下です。

(1)データ集約
・当社各サービスとのデータ連携フローの開発、運用、改善
・ビッグデータ管理、蓄積方法の改善、集計フローの開発、運用、改善

(2)データ可視化
・各種データの可視化、提供手段の開発、運用、改善
・リソースの監視や調整、既存コードのリファクタリング作業
・自社利用のクラウドサービス（Google Workspace/SFDC/zendesk/Marketoなど）間のデータ連携ツールの運用

(3)機能追加・企画
・社内からのリクエストをもとに、要望のヒアリングから設計・構築・運用
・顧客のロイヤリティ向上や自社業務の効率化につながる企画の立案・実行

ご経験次第で上記業務の全部または一部をご担当いただきます。

＜やりがい/魅力＞
プロダクト開発部門の担当役員が、CTOでありそしてCEOを務める、テクノロジー信仰の強い会社です。新しい技術や仕組みを取り入れ試していくことが会社の理念でもあり、効率的に少ない人員で運営するために各種クラウドサービスなどを利用していますので、新しい技術や新しいスキルに触れていられる環境です。
自社クラウドサービスのさらなる事業拡大に向けて、カスタマーサクセスのメンバー、セールスメンバー、管理部門メンバーやマネージャー層などの業務をデータ分析を通じて支援をしていくことで、事業の成長に貢献できる醍醐味があります。

機械学習等のデータ解析技術を適用した業務高度化、デジタライゼーション、新規ビジネス創出等の研究・開発（及び当該技術の一般事業会社や金融法人・公共法人向けコンサルティング業務への活用）及び関連技術の研究開発

＜業務例＞
・親会社DX戦略の推進
・信用スコアリングモデルの開発
・不正検知ロジックの開発
・デジタルマーケティング高度化
・機械学習・AI・テキスト解析技術等の研究開発

・SORアプリケーションに蓄積されたビジネスデータ、SOEアプリケーションを経由して取得されるログデータ、リアルアセット上でのユーザー行動履歴等を統合した多面的なデータの解析・可視化
・事業計画の予実管理精度向上等に資するダッシュボード開発
・OMOでのリアルタイムマーケティング実現に向けたアルゴリズムの検討・開発　等

・製造業向けを中心にエンタープライズ向けのデータ利活用に関するコンサルティング・システム導入・継続的なDX支援を担当します。
・役割としては、データ利活用案件のデータ分析エンジニア、コンサルタントとして、ご自身の業務・技術知識、導入経験をもとに顧客のDX推進を担います。
・新規顧客に対する案件提案や各種プロモーション活動（セミナー等含む）も実施頂きます。

【入社後の役割】
・データ分析エンジニア、及びデータ分析コンサルタントとしてデータ利活用案件を推進

弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。

●具体的な業務内容
・GCP上でのデータ活用基盤開発、保守運用
・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用
・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発
・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー
・SQLやPythonを用いたデータ加工、抽出、集計およびレポートやリストの作成
・各事業におけるデータマーケティング施策の支援
・機械学習プロダクトのMLOps体制構築
・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理

●扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動（架電履歴など）データ
・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）
・音声データ（通話）

●使用技術
・GCP（GCE、GCS、Cloud Functions、BigQuery、LookerStudio、Dataform、Dataplex）
・AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker）
・ワークフローエンジン（Digdag、Airflow）
・Python
・SQL
・Git
・Terraform
・dbt

●働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー

営業本部の法人営業活動の生産性改善のため、戦略、戦術、作戦の立案、推進、各種歩留まりの分析が主な業務内容です。
ゆくゆくは、営業本部長や事業部長といったハイレイヤーともやり取りすることが想定されます。
適性に応じて分析/企画/管理などの業務をご担当いただきます。

【具体的な仕事内容】
(1) 各種データの分析
　・EXCEL、sales force、Tableau等を使用
(2) 分析結果に基づく業務改善施策の計画・実行
(3) 戦略の立案
(4) 営業活動の推進
(5) 営業活動のDX化
(6) 営業資料・販促品の作成
(7) 研修・イベントの企画・運営
※すべて基本内勤です。

プロダクト開発本部の基盤開発ユニットにて、システム基盤の監視やAWS等を用いた技術選定やアーキテクチャの方針・方式の設計などの上流工程からメンバーの設計・構築レビューや構築支援に至るまでの基盤に関する技術的リーデングをご担当いただきます。

開発準備
・開発ノウハウ、過去トラブルやビジネス要求を基にしたアーキテクチャの方針方式設計
・陳腐化した技術の刷新に関する提案とPoC

構築
・開発部隊への開発基盤の提供と開発支援
・個社別要件に最適な構成案の策定と構築
・オンプレミスからクラウド移行案件における要件整理と構築

運用
・システム基盤の監視とトラブル検知に関する初動
・監視により明らかになった課題に関する改善活動

＜実装技術＞
　コア言語：Java、Javascript、Python
　データベース：PostgreSQL、SQLServer
　フレームワーク：Vue.js、Node.js、ReactNative、Spring boot、Hibernate、Mybatis
　
＜実行環境＞
　AWS ECS、AWS Lambda等
　AWS：EC2、ECS(Fargate)、SES、SNS、CloudWatch、Lambda、API Gateway、WAF、CloudFront、SecurityHub、GuardDuty等
　Infrastructure as Code：Terraform
　APM：NewRelic

＜CI/CD環境＞
　AWS CodeCommit、AWS CodePipeline、Github

＜管理ツール＞
　Backlog、Redmine、eセールスマネージャー（自社製品）

【仕事のやりがい】
完全自社開発なのでアーキテクチャの基盤選定から自身の技術的裁量を持ち推進いただくことが可能です。
常に新たな領域へチャレンジするプロダクトなので、企画から保守運用・改善に至る全てのサイクルに関わることも可能です。

ゲーム開発における、以下の業務を担当いただきます。

・ゲームの開発業務を効率化するためのシステムやアプリケーション構築
・ゲームの開発業務における、AI/機械学習活用の提案、検証、導入
・上記における、要件定義、設計、実装、運用(調整、進行などを含む)

【業務内容】
データ基盤の構築、生成系AIを活用した基盤開発業務をご担当いただきます。
・各種クラウドベンダー製品を利用したデータウェアハウスの設計、開発、運用
・パブリッククラウドを活用したETL、ELT処理の開発、運用
・データカタログ等を利用したデータマネジメント体制の構築
・生成系AIやビッグデータ処理に関する新規技術の検証

【キャリアステップイメージ】
入社後は上記業務に取り組んでいただきつつ、全社的なデータドリブン経営の戦略を推進できる人材やデータエンジニアリング、データサイエンス領域のスペシャリスト等、ご自身の適性に応じたキャリアパスを形成できます。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
・生成系AIの全社プロジェクトでは内製化開発を進めており、高度なエンジニアリングスキルを活かし、全社プロジェクトを開発面からリード頂けます。
・社長を始めとした経営層への成果報告を実施する機会があります。
・配属部門は多様なバックグラウンドを持った人材が活躍する組織です。製造業という枠組みに捉われずご自身の経験や知見を発揮いただけます。
・新しいことにどんどんチャレンジする風土の組織です。

DX推進の世の中の潮流を見据え、ますます重要度が高まるデータ活用ニーズに対応すべく、データ活用を支えるデータ分析プラットフォームの設計・構築・導入・運用/保守を行うための体制強化を進めています。
グループ企業と協働し、コンサルティングからデータ分析/活用をワンストップで提供する当社にて、データエンジニアをお任せします。
データ活用における抽象的な課題を具体化するコンサルの立ち位置で参画する案件もございます。

●詳細:
データ活用におけるコンサルティング/データ分析プラットフォームの選定〜運用・保守業務/分析プラットフォーム上でのデータ収集・加工・可視化業務

●顧客:
金融/公共/大学/鉄道会社等

【備考】
＜変更の範囲＞
●就業の場所：会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
●従事すべき業務の内容：会社の定める業務

日本のキャッシュレス化推進をけん引する当社において、法人顧客に対するセールスを一層強化するため、法人カードの与信企画・業務に従事いただきます。
配属先となるグループでは、法人顧客のカード利用データから支払傾向を分析し、新しい与信基準を決めていただきます。

【主な業務内容】
1.法人顧客のカード利用データを分析し、新たな与信基準設定
2.審査モデルの効率的な運用を実現するシステム構築

●魅力
社内外ともに発展途上段階にある法人顧客向けのキャッシュレス市場において、以下のように裁量権をもって働くことができます。
1.Fintechにより急速に変化する市場環境に対して、大企業から中小企業までのクレジットの膨大な利用データはもちろん、法人顧客の企業属性情報（外部情報含む）などを元に、新しい与信モデル構築や与信手法（改善含む）を担っていただきます。
2.企画・分析からシステム構築までプロジェクトの上流から下流までを一気通貫で経験いただけます。
3.現状マニュアルに行っている業務において、自らデジタル化を企画立案し、推進をしていくことが可能です。

顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。

●業務内容
・データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
・プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
　- データ分析のためのBIの開発・運用
　- 継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
　- 顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
・プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
・プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
・運用保守を見据えたデプロイ環境構築（クラウド・エッジ含む）

ディーリング収益最大化にむけたデータ分析業務と自動化をお任せします。

【主に担当していただくこと】
暗号資産カバーディーリングの収益最大化にむけたデータ分析業務と自動化全般を担当いただきます。
具体的には、販売所顧客の注文単位でのカバー完結までのコスト算出、複数カバー先間の入出金コストや取引手数料をも考慮したコスト最適化を検討いただき、社内の部署と協働し在庫調整の自動化までシステム化を進めていただきます。
将来的には日々数百万件ある自社取引所や販売所の注文データ、さらには膨大なカバー先の価格情報を解析し、自己売買や販売所プライシングアルゴリズムの開発を行っていただきます。

・データドリブンプロジェクトに必要な分析データの準備。
・既存のデータ基盤の仕様変更やメンテナンス、検証作業。
・データ品質の向上とデータガバナンスの強化。
・リードデータサイエンティストとともにデータチームジュニアメンバーの指導とサポート。

【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策（下記は一例）。
・各種指標モニタリングダッシュボード開発。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発

・データドリブンプロジェクトに関するビジネスサイドの支援、部分最適と全体最適とのバランスを考慮したデータ課題解決。
・活用可能なデータの棚卸と、メタデータ管理フレームワークの構築
・データ利活用の推進と利用ルールの明確化。データ利活用に関する問い合わせ対応。
・全社的なデータ基盤の要件整理、アーキテクチャー設計支援。

【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策（下記は一例）。
・経営・収益指標モニタリングダッシュボード開発。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発

【業務の魅力】
1.我が国トップクラスのリサーチチームにて、データサイエンスを活用した分析及びレポート執筆の経験を積めるだけでなく、専門家としてマスコミや政府等へ自分の意見を発信できます。
2.リサーチ本部の各専門家だけでなく、データサイエンティストが多く在籍する社内の専門部署とも連携できるなど、調査分析を進める上で十分なバックアップ体制を備えています。
3.在宅勤務を組み合わせた業務遂行が可能です。

【業務詳細】
1.データサイエンスを活用したテーマレポート等（調査季報・コラム・外部原稿を含む）の執筆
2.各種レポートに関する社内外からの問い合わせ対応やセミナー・講演依頼、メディア出演
3.リサーチ本部内および他本部等との共同研究
4.作業効率化のプログラム作成

組織のミッション
顧客管理ツールやマーケティングオートメーションと連携させ、社内に散らばるデータを正しく一つに統合することができます。
将来的にはありとあらゆる企業における顧客データ基盤となることを目指しており、「この機能がなければ、顧客データを活用することができない」という世界観を目指しています。

業務内容
「営業DXサービス」の開発・運用におけるテクニカルリードを担当します。具体的な業務は以下の通りです。

・プロダクトの新規機能、既存機能の開発、改善、運用
・開発プロセスの改善
・組織全体のコード品質向上、および生産性向上のための取り組み
・各チームに対する設計・実装の支援とチームメンバーの教育
・中長期を見据えた、重要な技術的課題の発見と解決、意思決定
・各種の技術選定と導入のリード

本ポジションの魅力
・顧客データが本質的に抱える問題（情報が間違っている・古い・欠けている）を解決するプロダクトです。独自性があり、かつビジネスインフラになり得る普遍性があるプロダクト開発に携わることができます。
・当プロダクト開発に携わるチームは20名ほど。シニア / ミドル / ジュニアがバランスよく在籍しているので、異なる世代のメンバーから多くを学んだり刺激を受けたりできます。
・営業部門やカスタマーサクセス部門と近い距離で、共に事業成長やプロダクト価値に向き合うことができます。
技術選定について高い裁量と責任が与えられます。

【職務内容】
医療介護×人材分野で業界トップクラスのシェアを持つ当社において、主力事業である人材紹介事業のデータ活用に関する企画・開発・運用を担当していただきます。
プロジェクトはエンジニアだけではなく、事業部門、マーケターと一緒にチームを組んで推進します。関係者を巻き込んで自社サービスのグロースができる方を募集しています。

＜具体的には＞
データ活用による事業成長・業務改善を実現させるための企画・開発・運用が主な業務となります。
例えば下記のような幅広い分野でのデータ活用に関わる業務を担当していただき、事業側と調整しながら業務を遂行していただきます。
・基幹システム・業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン構築
・事業の意思決定に関わるBIデータの提供
・マーケティング業務のリスト出力、システム自動化・運用
・機械学習等を用いたマーケティング業務の自動化・運用
・蓄積している非構造化データの自然言語処理を活用した業務改善
・事業部門、マーケターなどへの社内向けWebアプリの設計、開発、運用業務

【開発環境・利用ツール】
開発環境・利用ツールはその課題を解決するために最適なものを自分たちで選定し、利用しています。
・GCP、AWS、IBM cloud、Salesforce
・Python、PHP、Google Apps Script、Shell、JavaScript
・BigQuery、Cloud SQL、Amazon Aurora
・IBM Watson、Google Natural Language

【仕事のやりがい・キャリアパス】
・自身のやる気次第で裁量を増やしていくことができます
・事業に関わることでエンジニアとしての幅が広がります
・事業のデータに関わる業務を幅広くカバーしているため、幅広く知識・技術を身に付けることができます
・マネジメント・ディレクター・テックリードなど、ご自身の志向・適性に合わせたキャリアパスがあります

当社では、一般向け・企業向けに様々なデータとトランザクションが発生するサービスを提供しております。それらのデータを有効に活用するために、データ分析基盤およびデータ利活用の推進を求めています。
弊社ビジネスの拡大に伴い、各事業を一層スケールするために、データ関連の利活用を主導するメンバーを求めています。

●業務概要
・当社のデータ分析とそれに対する戦略の立案と施策の実行
・全社的なデータ分析基盤のためのデータ設計や分析に関する開発および運用
・全社的なデータ利活用向上のための継続的な改善を実行
・社内ユーザ向けにデータ利活用推進のための勉強会や支援等を実施

●具体的な業務内容
データ利活用の推進のため、ビジネスメンバー、開発チームといったステークホルダーと協調しながら、当社が保持しているデータの利活用に関する責任者としての活動を担当いただきます。
事業やプロジェクト単位では各チームがデータ活用を実施しているものの、全社レベルでデータ活用に責任を持つ専任のチームが未組成のため、チームの立ち上げから行っていただきます。

・当社における全社的なデータ利活用のロードマップの策定
・全社的なデータ分析基盤構築のための基板設計やデータ分析環境に関する開発および運用
・全社的なデータ利活用向上のための継続的な改善施策の実行
・社内ユーザ向けにデータ利活用推進のための勉強会やハンズオン支援等を実施

●技術環境
・AWS(Redshift, ECS, S3, MWAA, Glue, etc.,), GitLab

●会員の購買データ分析
●会員の購買データによる定型分析帳票の作成
●顧客理解に向けた新たな分析アプローチの設計

【仕事のやりがい・面白さ】
●データドリブン経営というグループ経営方針の中核となる業務
●購買データという膨大なデータの中から購買行動に影響を与える規則性の発見
●業務を進める中で継続的に新しい知識を学ぶ事が出来る

【他社との違い(差別化ポイント)】
●グループの膨大な顧客データにアクセスすることが出来る
●デジタル領域と連携した横断的な業務が出来る
●34期連続増収増益という安定した基盤がある

【入社後のキャリアステップ】
●入社〜3ヶ月：統計、数理、マーケティング、分析ツールなどの研修プログラム
●3ヶ月後〜：先輩からのOJTを通して定型業務からお任せします
●1年後〜：独り立ちレベル(分析設計 レポーティング)のデータアナリストを目指します

●会員の実績分析の正確性を担保するための分析基盤運用と改善
●分析業務を効率化するシステムの開発及び運用サポート
●新たなシステムサービス導入時にデータ分析視点でのシステムサポートと分析基盤対応
●社内利用サーバ構築・保守

【仕事のやりがい・面白さ】
●データドリブン経営というグループ経営方針の中核となる業務
●購買データという膨大なデータの中から購買行動に影響を与える規則性の発見
●業務を進める中で継続的に新しい知識を学ぶ事が出来る

【他社との違い(差別化ポイント)】
●グループの膨大な顧客データにアクセスすることが出来る
●デジタル領域と連携した横断的な業務が出来る
●34期連続増収増益という安定した基盤がある

【入社後のキャリアステップ】
●入社〜3ヶ月：統計・数理、システム、マーケティング、分析ツールなどの研修プログラム
●3ヶ月後〜：先輩からのOJTを通して定型業務からお任せします
●1年後〜：システム及びデータベースエンジニアとして独り立ち

以下の関連業務に取り組んでいただきます。

1. ビジネスアイデアのPoCの迅速な実現
・ビジネスチームと協業し、ビジネスアイデアに対して迅速なPoCを実施による効果検証を行う。

2. ビジネス基盤のプロトタイプ作成／構築
・自部門もしくはパートナーと協業しアイデアの実現や事業化などのサービス基盤を構築する。

3. ビジネスバリューの向上／事業化の支援
・ビジネスチームと協業し、アイデアの事業化やビジネスバリューの向上を実現するために技術サイドからの支援を実施する。

【キャリアステップイメージ】
ミッションベースでプロジェクト単位での仕事をするため、柔軟に希望を踏まえながら経験を積むことができます。
入社後は、他セクションとのPoCの実施やサービス基盤の構築をご担当いただき、その後、ご経験とご希望を踏まえて全社他領域のDX推進プロジェクトに携われることも可能です。キャリアパスとしては、ご希望を踏まえてマネジメント、企画、スペシャリストのいずれかでご活躍いただきたいと考えています。

【当部門の役割・業務概要・魅力】
データストラテジーチームはビジネスとITの混成チームとなり、それぞれの専門領域で成果を出しつつ、他領域についても学ぶ事ができます。特に当セクションはデータストラテジーチームの他セクションとの協業が必須となるため、単純な技術経験だけではなくビジネス面の幅広い経験も積むことができます。また、少人数のチームということもあり、幅広い技術領域へも挑戦いただけます。

●募集ポジションについて
全社的なデータ活用を推進するという観点から、プロダクトチームやマーケティングチーム、カスタマーサポートチームなど様々な部署と連携しながら、分析基盤の構築・運用を行います。時にはデータアナリストに近い立ち回りをすることもあり、幅広い役割が期待されるポジションです。

●業務内容
具体的には以下のような業務を想定しています。また手を挙げればデータエンジニアというロールにとらわれずに自らやりたい業務をすることも可能な環境です。

- データウェアハウス(BigQuery)の設計・開発・運用
- バッチ処理やストリーミング処理などのデータパイプライン構築
- コストパフォーマンス管理やメタデータ管理、ポリシー策定など
- 各部署へのデータ活用支援や業務効率化など
- 関連部署へのヒアリングや要件定義
- データマート、ダッシュボード構築や分析支援
- データウェアハウスから各種基盤へのデータパイプライン構築
- BIツール(Looker)の設計・開発・運用
- 機械学習に関わるシステム基盤の設計・開発・運用

●開発環境
・使用言語： Python, SQL
・インフラ： AWS, GCP
・DB： BigQuery, Amazon Aurora MySQLなど
・BIツール： Looker
・ソースコード管理：GitHub, Terraform
・ワークフロー：Apache Airflow
・その他のツール：Slack, Notion

データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。

【業務詳細】
・データ分析基盤（インフラ）の設計・構築、運用
・データ処理アプリケーションの開発（パイプライン構築、BI構築）
・データ分析業務の効率化・自動化
・データガバナンス、マスターデータ管理などの推進
・データの集積と活用のための人材育成

【利用技術】
●パイプライン構築
・BIダッシュボード製品（Tableau, PowerBI等)
・ETL製品（Talend, trocco, Fivetran等)
・DWH（Snowflake, RedShift, Synapse, Bigwuery等)
・上記に伴う各種クラウドサービス
※製品はSaaS、オンプレ問いません

●データ分析基盤（インフラ)
・AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築
・上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築
・上記に伴う、インフラ設計・実装（監視、セキュリティ、認証、ネットワーク)

【チームの良いところ】
・最新技術に携われる
・データ領域の技術幅広く携われる
・裁量権もって業務に取り組める
・顧客の悩みに積極的に解決策を出せる
・AWSに特化したスペシャリストがいる
・困ったときは助け合う文化がある

【就業環境】
・在宅・出社のハイブリッド（在宅が多いです）
・出社に関するレギュレーションはなく、生産性、効率性を重視しております
・PJや組織状況によっては、出社が多くなることもあります