データエンジニアの転職求人

277 件

Key objectives critical to success
We are looking for a talented and experienced professional to join our team as a Big Data Engineer with specific focus on data engineering, automation and innovation. In this role, you will part of a team leading the design, development, and implementation of robust and scalable application which is used for the liquidity reporting. This role is technical and hands-on and requires a deep understanding in big data, Hadoop, mapr, minio, scala / spark, DevOps practices, and software development lifecycle (SDLC). It requires the development and implementation of processes, policies, standards, and solutions in collaboration with the Global treasury users and key stakeholders (e.g., Technology, business, EIS, compliance). You will play a key role in shaping our regulatory platform strategy and ensuring the resilience and effectiveness of liquidity reporting.

2) Responsibilities:
Key Responsibilities
Architect, develop, and enhance large-scale data processing platform using Scala and Apache Spark on Hadoop clusters.
Design and implement robust ETL workflows to ingest, cleanse, and transform financial data from diverse sources to support regulatory requirements such as Basel III and liquidity reporting (LCR/NSFR/PRA).
Manage and optimize object storage solutions using MinIO for scalable data lake architectures.
Integrate and federate data sources using Dremio and Denodo to enable seamless data access for regulatory, risk, and business users.
Collaborate with business users to deliver reliable and high-quality data for regulatory reporting, including liquidity and risk metrics.
Implement best practices for data quality, data governance, security, and regulatory compliance (Basel III, LCR, NSFR, PRA, SOX, FINRA).
Tune cluster resources to ensure system performance, data integrity, and cost-effectiveness.
Provide technical leadership, perform code reviews, and mentor junior engineers.
Document data architectures, workflows, and maintain up-to-date technical documentation, particularly for regulatory data flows.
Stay current with emerging data technologies, banking regulations, and trends in financial risk and compliance.

職務内容
当社は「業務理解に強いIT技術者集団」として、お客様のビジネスや業務に深く入り込み、単なるシステム導入だけではなく、お客様の本質的な課題解決に向き合うことを大切にしています。

【業務内容】
クライアントの情報系グループ会社と一緒にクライアントの基幹システム刷新に伴うBIツール刷新プロジェクトに参加いただきます。
新規導入されたクラウド型BIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してどのような分析アプリを作ってデータを活用していくかをクライアントと協議し、実際のアプリ構築、改善を担当していただきます。
※まずはこれまでのご経験の中でご自身の得意なフェーズから担当いただく予定です。

◆リモート・フレックス相談可、残業10時間程度
◆転勤無

【想定プロジェクト】
・エネルギー事業会社の導入したBIツール上に、新たな基幹システムデータを利用してデータ分析する仕組みを構築する
・その他製造業や製薬業のクライアントにBIツールを導入し、クライアントの実現したいデータ活用アプリをヒアリングし構築する
※プロジェクトの場所：大阪支店／在宅勤務
※プロジェクト人数：5名

【ソリューション】
・特定のBIソリューション
※開発手法：ウォーターフォール・アジャイル・プロト導入等
※情報共有のツール：backlog/Teams

【配属部署の紹介】
様々なお客様向けのBIツール導入を主に行っているグループです。
BIツール経験の長いベテラン社員3名と、企業のDXを実現したいという思いを持った若手社員4名が情報交換やお互いの足りないところをフォローし合い、協力しながら業務を遂行しています。

【キャッチアップ期間とキャリアパス】
入社後はエネルギー事業会社向けのプロジェクトに参画いただき、同プロジェクトに参画している有識者よりOJTを実施してもらいながら実践的にスキルを身につけてもらいます。
1-2年をめどに他のBI案件にリーダーやメンバーとして参画し、BI要件の定義から設計開発、導入まで携わっていただき、DX推進を導く有識者としてのキャリア形成を進めていただく予定です。

【ポジションの魅力】
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、小口のプロジェクトなどは若手のうちからリーダーとしてプロジェクトを牽引できる環境です。
・多くのお客様とのプロジェクトがあるため、特定の業種や業界に寄らず、幅広い業務でのDX知見を習得できます。
・社内のBI有識者とも深く関わることができ、データ活用のための必須スキルが身につけられます。
◎在宅勤務は週4回予定しています。
◎最大15万円の資格取得制度（お祝い金制度）や豊富な研修制度／Udemy受け放題等をご用意しております。
◎残業時間は月平均10時間程度です。

クラウドプラットフォーム上でのデータ利活用プラットフォーム構築プロジェクトのマネジメント業務
データ利活用プラットフォーム構築後の定着支援・継続提案(データスチュワード)業務

【ミッション】
企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供

【主な業務】
・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導

【具体的な業務】
・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定支援
・実装・開発：データ統合基盤の開発（データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援）
・プロジェクトマネジメント：社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施
・ドキュメント管理：提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整：関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

【仕事の魅力】
・提案から設計、開発に至るまで全工程に関与できるため、部分最適に留まらず、業務全体の本質的な改善活動に取り組むことができる
・当社グループ各社やメガクラウドベンダー、最先端のテクノロジーパートナーと連携し、大規模かつ社会的影響力の高いプロジェクトに参画できる
・顧客向けシステムの提案・構築に加え、自社業務へのデータ基盤・生成AIの活用など、幅広い領域での経験を積むことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じて、システムエンジニアとしての専門性とマネジメントスキルをバランス良く高めることができる

【ミッション】
企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供

【主な業務】
・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード
・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務
・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進

【具体的な業務】
・提案・設計：顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書作成
・実装・開発：生成AIを含むWebアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装
・プロジェクトマネジメント：社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施
・ドキュメント管理：提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備
・技術調整：技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施

【仕事の魅力】
・クラウド、セキュリティ、アプリケーションなど、当社の多彩な商材を各分野のエキスパートSEと協業・共創して、お客さまに価値をお届けする
・CDP、生成AI、データ分析など、最新技術を実際のシステム開発で活用し、実務を通じて技術力とスキルを磨くことができる
・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じ、システムエンジニアとしての専門性とマネジメント能力を高めることができる
・当社のグループ会社と連携した最適なデジタルソリューション基盤の提供
・出資先企業との連携

自動車システム開発向けデータエンジニアは、クライアントのためのエンドツーエンドシステム開発（車載および車外）のデータエンジニアリングを担当します。データパイプラインの設計やデータ前処理から、クラウドプラットフォームでのデータ管理まで、ADASや自動運転（AD）などの戦略的かつ安全性が重要なドメインに対応します。
当ポジションでは、当社のグローバルな専門知識と資産を活用して、日本における自動車関連能力の加速に貢献し、日本で強力な自動車プラクティスを成長させる当社の戦略の重要な担い手となります。
クライアントおよび他の開発チームとのコミュニケーションがこのポジションでは重要であり、日本語/英語（少なくともビジネスレベル）の言語能力が必要です。

職務詳細
ADASドメインまたは他の自動車ドメイン（自動運転やバッテリーデータエンジニアリングなど）のE2Eデータエンジニアリング活動（車載および車外）に責任を持ちます。

複数のセンサーからのデータ取り込み、センサーフュージョン、データフォーマットおよびローカルストレージを含むデータパイプライン設計
データのリサイズ、ノイズキャンセレーションおよびデータキャリブレーション、マルチセンサーストリームの同期化を含むデータ前処理（エッジコンピューティングを通じてなど）
データ収集とクラウドストレージ、バージョニングとメタデータタグ付けの開発、データプライバシーとコンプライアンス要件の実装を含むデータ管理（クラウドプラットフォームにて）

概要
当社のデータ基盤強化に向けて、dbt（Data Build Tool）を活用したデータモデリング・パイプライン構築の実行や、データパイプライン開発のベストプラクティスを構築し、チームに展開する役割を担っていただきます。

詳細
・dbtを用いたデータモデルの設計・開発・運用
・データウェアハウス（Snowflake）との連携
・ETL/ELTプロセスの最適化
・データ品質管理・テストの自動化
・他ツール（ Tableau、DataRobotなど）との連携支援
・他部門との連携によるデータ要件の整理・実装

この仕事の魅力
・経営企画本部においてグローバル含む幅広いデータの収集・統合・管理に携わることが可能
・全社的なデータマネジメント組織の立ち上げに携わることが可能

・データ基盤の設計・開発・運用（DWH、ETLパイプラインなど）
・クライアントのシステム・データ環境を整理し、最適なアーキテクチャを構築
・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化
・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化

設計（Design）
グループ会社全体のデータアーキテクチャ／データモデル／データパイプラインを設計・最適化し、データ統合・データ取込・データクレンジング等についてステークホルダーを指導。
全社共通の設計・実装ガイドラインを策定し、実装を監督。
ETL/ELT、RDB（Oracle / Sybase）、ビッグデータ処理（Hadoop / Kafka / Spark等）を含むデータソリューションを提案。
データモデル／データパイプライン／BIツール／DWH／データレイク／マスターデータ管理等を活用し、分析および業務運営に資するソリューションを提供。

実行（Deliver）
データ関連アプリケーション開発・拡張、データモデリング、データパイプラインの実行責任。
データ要件を技術仕様に落とし込み、開発チームをリード。
グローバルおよび国内規制遵守の観点から、コンプライアンスチームと協働して実装を評価。
コスト効率と技術動向を踏まえた継続的改善。
ベンダー納品物の品質レビューと承認。

コラボレーション（Collaborate）
データ関連アプリケーションのライフサイクル全般をリード。
レガシーデータ資産の合理化および廃止計画をビジネス部門と推進。
グローバルのデータ・アプリケーションデリバリーチームと連携し、分析基盤の強化を推進。
営業・オペレーション部門のニーズを把握し、ビジネスソリューションに転換。
将来の代理店エクスペリエンスの構築において重要な役割を果たす。

今回募集する「データアーキテクト」は、プロダクトにおけるマスタデータの設計・運用・改善をリードしていただきます。 他部門と協力し、より優れたプロダクト体験を実現するための企画・推進を担っていただきます。

【具体的には】
- プロダクト内に存在するマスタデータの設計・更新・改善の企画・推進
- マスタの管理運用ルールの設計とドキュメンテーション、継続的改善
- 開発チームとの連携によるデータ構造の改善提案と影響範囲分析 - ユーザーにとっての「使いやすい」「迷わない」をマスタ設計から検討
- 外部基準（GHGプロトコル、IPCC、国際規格など）の変化に応じたマスタ整備方針の検討
- 過去データとの整合性やバージョン管理、将来の自動更新を見据えた設計検討
- チームの業務設計・管理

【ミッション】
・法人顧客の業務改善や新規ビジネス創出に向けて、データ活用基盤の設計・構築を通じ、ビジネス価値を最大化する
・多様なクラウド・データ技術を駆使し、顧客課題に対して柔軟かつ現実的なデータソリューションを提供する

【主な業務】
・顧客の業務・事業課題に対するデータ活用施策の企画支援
・データパイプラインの設計・構築・運用（ETL／ELT）
・クラウドベースのDWH、データレイク環境の構築
・各種分析・可視化基盤との連携設計
・プロジェクト推進、ベンダー・パートナーとの連携管理

【具体的な業務】
・クラウド（GCP、AWS、Azureなど）を活用したDWH／データレイクの設計・構築
・BigQuery、Redshift、Snowflakeなどを活用したデータ統合アーキテクチャの設計
・PythonやSQLによるデータ前処理・変換処理の実装
・Airflow、dbtなどによるデータパイプラインの自動化設計
・Tableau、Looker、Power BIなど、BIツールとの連携・設計
・複数ステークホルダーとの要件定義・仕様調整・進行管理

仕事の魅力
・業種・業態問わず多様な企業の課題解決に関わることができる
・最新のクラウド／データ技術を業務で実践的に活用できる
・データ分析基盤の上流から下流まで一貫して経験できる
・AI／デジタルマーケティング／業務DXなどとの連携領域も広い
・顧客・パートナーと共創する形で「成果」に直結する提案が可能

・当行のデータ活用基盤であるデータレイクの開発・運用・保守を担当していただきます。
・データエンジニアとして、多様なデータソースからのデータ取り込み、データの品質管理、データパイプラインの構築・最適化、データレイク基盤の安定運用などを通じて、ビジネス部門やデータサイエンティストが効率的にデータを活用できる環境を提供していただきます。
・また、LLMや生成AI、マルチモーダルデータ処理に対応したデータ基盤の拡張も重要な業務となります。

▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・運用・保守
・ETL/ELTプロセスの設計・開発・運用（データの抽出・変換・ロード処理）
・データパイプラインの構築・最適化・監視およびパフォーマンス調整
・データ品質管理とデータガバナンスの実装、メタデータ管理とデータカタログの整備
・データセキュリティとアクセス制御の実装、コンプライアンス対応
・障害対応とトラブルシューティング、システム安定運用の維持
・LLMや生成AIのための学習データ準備とRAG（Retrieval-Augmented Generation）システム構築支援
・画像・音声・動画などのマルチモーダルデータの取り込み・処理・保存基盤の構築
・データサイエンティストやビジネス部門との連携によるデータ要件の定義と実装
・新技術の評価と導入検討、生成AIを活用したデータ処理の自動化・効率化

ビジネスの変化の速さに対応していくためにシステムの内製化を推進しており、企画・実装いただくエンジニアを募集しています。
プロダクトオーナーやアジャイル開発グループのエンジニアと協業し、サーバーサイドの設計・構築・運用をお任せします。

▼具体的な業務内容
・顧客向けサービスのサーバー設計・構築
・データベースのパフォーマンス維持/改善
・社内の各種プロジェクトにおけるモデル実装のようなデータサイエンス領域のバックエンド開発
・データカタログの整備やデータ保全のためのデータマネジメント・モニタリング
・フロントエンドのエンジニアをはじめとする各ステークホルダーとのコミュニケーション・調整
・外部サービスとの連携するためのバックエンドAPIの開発・運用・保守

単なるダッシュボード作成にとどまらず、「そもそも何のために見える化するのか」から考え、実現するのがあなたの役割です。

・クライアント（経営層や事業部門）とディスカッションし、可視化すべき指標を設計
・BIツールを用いたダッシュボード・帳票の設計、開発、運用
・SQLによるデータ抽出・加工、基盤エンジニアとの連携
・情報システム部門やITコンサルタントと協働し、全社横断のデータ活用を推進
・将来的にはプロジェクトリーダーやデータコンサルタントとしてチームを牽引

具体的な業務内容
BIツール（Tableau / Power BI / Lookerなど）を活用したダッシュボード構築
データ抽出・加工（SQL使用）
レポート作成およびKPI設計
クライアントとのヒアリング・要件整理
可視化を通じた課題発見・改善提案
BIダッシュボードの定期メンテナンスと運用支援

この仕事の魅力
1.「言われたものを作る」から「何を作るべきかを考える」へ
SIerでは要件が固まった後に参画することが多いですが、当社では指標設計の前段階から関わり、現場が本当に必要とする可視化を一緒に作り上げられます。
2.経営・現場の意思決定に直結する手応え
作ったダッシュボードが「会議で使われて意思決定が変わった」「現場の行動が改善した」という実感を持てます。
成果が目に見えるからモチベーションも高まります。
3.幅広いキャリアの可能性
BIエンジニアとしての専門性を磨くだけでなく、データアナリストさらにはPM/PLなどリーダー職へのキャリアシフトも可能です。
4.多様な専門家と学び合える環境
データ基盤エンジニアやコンサルタントと日常的に連携し、SQL・BI以外の知見も吸収できます。
好奇心を持って学びたい方には最適なフィールドです。
5.グループの安定基盤 × 成長ステージ
グループの知見・顧客基盤を活かしつつ、まだ進化の余地が大きいフェーズだからこそ、新しい仕組みづくりや提案に挑戦できる余白があります。

仕事内容
当チームのミッション/サービスについて
本部門は、地震・風水災を中心とした自然災害リスクの定量化に関する技術（リスク評価モデル）を用い、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを計測する業務並びにデータベースのオペレーション業務を担う部門です。
専門性の高いスタッフが所属しております。

具体的な業務内容
自然災害リスクモデルの分析担当者として、以下のような業務をご担当いただきます。
(1)各種のリスク分析ツールを使用した個別保険契約のリスク指標算出
(2)同ツールを使用した保険ポートフォリオの集積リスク量計測
(3)リスク分析の入出力データの作成・加工・整備
(4)リスク分析結果報告書の作成
(5)解析用ビックデータのクレンジング

取引先/プロジェクト例
（取引先）
・グループ各社

入社後の流れ
・入社初日：入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間：採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修（社内知識、社内ツール利用方法など）
・その後はＯＪＴを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、ビジネスグループの事業について理解を深めていただきます。
配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。

当ポジションの強みや魅力
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える自然災害リスクを業務の対象としたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。
そして、リスク分析業務を通じて、コンサルティング業務の支援、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。

得られる経験・スキル
特徴
リスク計測業務経験・損害保険に関する知見や以下の技術を習得することができます。
・SQLなどデータベース言語によるデータ操作
・VBA、Pythonなどプログラミング言語による効率化ツール開発
また、海外とのメールでのコミュニケーション等、英語に触れる機会が多いです。

スキルアップについて
・ＯＪＴ、社内の研修制度、自己啓発支援、グループ内の勉強会など、社員のスキルアップを全面的にサポートします。

Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.

Data engineers are responsible for building reliable and scalable data infrastructure that enables organizations to derive meaningful insights, make data-driven decisions, and unlock the value of their data assets.

Job Description - Grade Specific
Roles and Responsibilities-
Retrieve data from an SQL database in real-time to support various business applications.
Develop and maintain batch data pipelines to transfer data between databases.
Collaborate with IT members to discuss and implement NCS (Network Control Systems) requirements.
Ensure data quality, integrity, and security across all data processes.
Lead and mentor a team of data engineers, providing guidance and support.
Stay updated with the latest industry trends and technologies to continuously improve our data infrastructure.

業務内容
当社のデータエンジニア組織のマネージャーとして、データエンジニアリングチームをリードし、データ基盤の設計・運用、データ連携機能の開発、セキュリティおよびガバナンスの確立を担当していただきます。

主な業務内容:
1. 戦略の策定と実行
- データ基盤戦略の策定
- 戦略の浸透と実行をリードすることによるビジネスの成長支援
2. チームマネジメントと運営
- データエンジニアチームのメンバー育成・評価
- チームのリソースとプロジェクト管理
3. データ基盤の設計・構築・運用
- Snowflakeへの移行プロジェクトのリード（中長期的には特定のウェアハウスに捉われないデータ基盤のアーキテクチャの構想）
- データウェアハウスおよびデータ基盤の設計・構築・運用
- データ基盤の運用性を高めるためのモニタリング、アラート設定、パフォーマンスチューニングの実施
- SREの原則に基づいたシステムの信頼性、可用性、スケーラビリティの設計・構築・運用
- 将来的なAI / ML Opsの設計・構築・運用
- データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査
4. データ連携機能の開発
- AWS、Salesforce、Marketo、Pendo、Googleスプレッドシートなど外部ツールとのデータ連携機能の設計・実装
- ETL/ELTプロセスの最適化と自動化の推進
5. セキュリティおよびガバナンス
- データセキュリティおよびガバナンスのポリシー策定と実行
- データ品質の維持

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、当社サービスが保持しているデータ活用テクノロジーの開発を担当していただきます。

具体的には‥
・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。
・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。
・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

●開発環境（使用ツール）
・dbt, Snowflake, github, IDE(VScode…etc), コンテナ開発ツール(DockerDesktop…etc)

ビジョン『トータルソリューションにて人的資本経営を実現させるソリューションパートナーへ！』を掲げ、HRM×HCM×クラウドによるトータルソリューションで、企業の”人事”を”人材戦略“へと変革し、経営戦略へと繋げることでお客様の持続的な成長を支援します。お客様HRシステムのDX推進の中で、データマネジメントを担当して頂きます。

・次期HRシステム構築に向け、データエンジニアとしてデータの整理、設計を行うデータマネジメント
・データ基盤上のデータ設計、DB論理設計

当部門では「製造業の未来を形にする価値提供集団へ」というビジョンの元、製造業のお客様を中心にデータ利活用システムの保守開発、基盤システムを中心とした保守開発、Web/モバイルアプリケーションの保守開発と、幅広いサービスの提供を行っております。
データ分析に関係する技術を中心としたシステム構築・システム開発・保守運用業務。
将来的に顧客要件のヒアリングやコンサルティング、要件定義策定ができる人材となって頂きたい。
大きく関東と関西の課に分かれており、関東側は常駐型の保守業務、関西側は請負型の開発業務が多い傾向にあります。
リモートを活用し、お互いの業務を分担するPJもあります。
キャリアとしてはプロジェクトのPL/PMを目指して頂くのが理想ですが、技術力の高さを生かしてスペシャリストとしてキャリアを積んで頂くことも可能です。

製造業/小売業のお客様向けのSCM最適化システム、分析ダッシュボード開発
製造業お客様向けの在庫・販売管理システムの保守開発業務
製造業/サービス業のお客様向けのWebアプリケーション・モバイルアプリケーション開発

当部門では「製造業の未来を形にする価値提供集団へ」というビジョンの元、製造業のお客様を中心にデータ利活用システムの保守開発、基盤システムを中心とした保守開発、Web/モバイルアプリケーションの保守開発と、幅広いサービスの提供を行っております。
データ分析に関する技術を中心とした顧客提案・要件定義・システム構築・システム開発・チームマネジメント。
顧客要件のヒアリングやコンサルティング、プロジェクト立ち上げから実装・運用整備までを一連で担当していただきます。

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営するプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。

ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える（Analytics-ready）、かつ AI による利活用が可能（AI-ready）』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です（一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます）。

本職種のミッション
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していただきます。
マネジメント層・経営企画・営業企画・経理・プロダクトマネージャー・プロダクトエンジニア・基幹システムエンジニアなど、様々なロールの方々と関わりながら、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
データ分析基盤のシステムアーキテクチャや、DWHのデータモデルを継続的に見直すことができます
毎日数億~数十億件発生する超ビッグデータを効率的に捌き、短時間で分析用のテーブルに落とし込むためのデータパイプラインを実装することができます
専門性の高いメンバーと議論しながら、DataVault 2.0やDimensional Modeling等のデータモデリング手法に則り、運用保守性の高いテーブル設計を進めることができます
自社プロダクトだけではなく、SFA・CRM等を含む、多数のデータソースを横断的に分析できるようにする必要があるため、広く深くドメイン知識を身につけることができます

職務内容
顧客企業や組織の経営戦略のコアのひとつとしてのデータ戦略に関するアドバイザリーとコンサルティング業務全般。
経営、事業(ビジネス)、IT部門の顧客のビジネスゴールの達成や課題の解決などに関わるデータ戦略に最適なデータ基盤やアーキテクチャ、フォーマットなどのデータエンジニアリングのアドバイザリーや戦略の策定、設計と実装。
データパイプライン、データやプロセスや統合、ストレージなどデータ基盤の構築に関わる業務。
データ基盤やソリューションの選定におけるパフォーマンスやコスト最適化に関する技術的なアドバイザリー。

会社、仕事の魅力
私たちの組織は、2005年から日本市場にてサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。
2025年にはAIデータセンター・クラウド事業のサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。
ディープラーニングの研究機関との連携やパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていた当社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。
本国およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。
私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。
フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。
そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。
私たちの基盤は、多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。
グローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

●金融機関本部各部署に常駐し、お客様のビジネス課題の発見や事業戦略の策定をデータの専門家として支援
●サービスや商品に関する計数管理、マーケティング分析などをデータエンジニアの立場で支援
●膨大なデータの整理、再構築、可用性向上などをデータアーキテクトの立場で支援
●システム間連携や仕様変更に伴う影響調査やリスク管理、完全性確認などをデータガバナンスの立場で支援

【強み】
●メガバンクとの取引が長く、システム提案・企画・要件定義等、上流から携わることができます
●金融機関の様々な業務領域における専門家と接することができます
●専門分野でスペシャリストを目指すか、多彩な経験を積んでゼネラリストを目指すか、ご自身のキャリア志向に合わせた働き方ができます
●ご経験とご希望に応じて、早期にプロジェクトリーダーとしてご活躍いただけます

【職務内容】
dotData製品（特に特徴量自動設計機能）やsnowflake等を活用し、顧客におけるデータ利活用あるいはデータ利活用基盤の導入・構築を推進するためのアプリケーションやサービスの企画及び開発のリード。
具体的な活動内容としては、以下を想定しています。
営業フェーズで活用するデモ・プロトタイプの企画／開発(*1)
検証案件(PoC)での試用に耐えうる最低限のアプリケーションの企画／開発／技術支援
複数の顧客向けに提供可能なアプリケーション／サービスの企画／開発
1 3を推進するための技術検証
*1　営業活動そのものは営業担当者が主体となって実施します。
必要に応じて営業担当者に同行し、顧客向けにアプリケーション／サービスの概要や提供価値などの説明を行っていただく場合がございます。

業務内容
主にデータプラットフォームを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上におけるデータプラットフォームの評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境から特定プラットフォームへのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

業務内容
主にDatabricksを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務(プレイヤー業務)
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python, Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

業務の魅力
・OJTの他にDatabricks社の研修ドキュメント提供、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で毎週実施しており、安心して参入することが出来ます。
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富。メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換、イベントへの参加等インプットとアウトプットの場が豊富です。
・技術書の翻訳に携わったエンジニアが在籍している等、技術力の高いエンジニアと切磋琢磨出来る環境です。

業務内容
主にデータ利活用に関するお客様課題の解決を行います。

【データエンジニアリング業務】
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計・構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python, Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援

【プロジェクト事例】
・パブリッククラウド上における評価、大規模マイグレーション案件
・既存分析環境からのマイグレーション案件
・データパイプラインの設計及び実装案件

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

キャリアアップへの支援
案件や研修の他に下記を提供しており、データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
・研修ドキュメントの提供
・毎週、新入社員向けのフォローアップをチーム全体で実施
・朝会やチーム定例会議等、相談や情報共有の場が豊富です。
メンバー同士フォローし合いながら業務を行っています。
・LTや技術ブログの執筆、技術の情報交換等、インプットとアウトプットの場が豊富です。

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

募集ポジション
生成AIを中心としたクラウドAIサービス関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
配属予定はAIアプリケーション推進チームです。
事業部全体では約30名の規模です。

業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮いただきながら、案件を遂行しています。
また、勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。

具体的には…
以下のプロジェクトリード（進捗推進、顧客調整）
クラウドAIサービスを用いたAIアプリケーション構築（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装）
クラウド機械学習による機械学習ソリューションの開発（AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など）
データエンジニアリング（データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など）
ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
クラウドAIサービスやAI駆動開発における新技術の調査・習得
戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援

[変更の範囲]
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

統合後のさらなる事業拡大を目指していく中で、経営管理の現場では、旧会社ごとに異なるKPIやシステム、データが混在しています。これを一から現状分析し、あるべき経営指標とデータフローを設計、SQLやPythonを用いて自らダッシュボードを構築し、現場部門への定着まで一貫して携わりながら、経営企画室として全社の意思決定をデータドリブンに進化させていただきます。

【具体的な業務】
・統合に伴い分散・混在したKPIやデータ基盤・経営プロセスの現状分析
・事業実態ヒアリングを通じた経営課題抽出およびKPIツリー再設計
・データフロー設計、集計プロセス・業務フロー改善の推進
・SQL/Pythonを用いたデータ抽出・加工・集計
・BIツール（Looker/Tableau等）を用いたダッシュボード構築・運用を自ら担当
・dbtを活用したデータパイプラインの設計・構築
・Cloud Run Functions等のサーバーレスアーキテクチャを用いたデータ連携処理の実装
・新たな管理指標やダッシュボードの社内定着・PDCAサイクルの主導
・PDCA/課題改善につながる運用・フォローアップ

※今後のキャリアステップ
KPI・データ経営領域の全社推進担当として、構想 実装・運用・現場定着すべてを主導いただきます。その経験を活かし、中長期的には経営企画室のリーダーや全社横断プロジェクトの責任者等へキャリアアップを目指せます。

【業務の魅力】
・統合直後の成長企業で、「ゼロベース」で指標・仕組みを設計・構築できます
・ダッシュボード開発 全社定着活動まで自分主導で裁量大きく関われます
・経営陣や現場部門とのコミュニケーションが多くダイナミックな変革・成長を実感できます
・新しい経営管理の在り方を、全社規模で形にできるやりがいがあります

【具体的な業務内容】
現在利用されているDWHの開発及び運用・保守業務に従事いただきます。
更に新しいデータ基盤整備を数年単位で進めていくため、そちらの業務への参画も携わっていただきます。

ビジネス・企画チームとの企画会議
データ基盤における要件定義〜リリースまでのシステム開発
システム・サービス維持のための保守運用
インシデント等のシステム障害発生時の原因分析・対応

▼Tech Stack
言語：Python,SQL
Platform : Google Cloud
DWH : BigQuery
CICD : Github Actions,Cloud Function
コード管理ツール : Github
社内ツール : Jira , Confluence , Zoom , Slack , Miro etc..

仕事内容
当社が日本国内でクロスプラットフォーム新規タイトルの全体の収益最大化を目指し
各種マーケティングデータのデータ分析、及び分析結果による提案や更なる改善分析を行って頂きます。
データを分析するだけで終わらず施策の提案やその結果の分析まで、担当タイトルの運営に責任をもって取り組んで頂く為、ゲーム運営に深く関わっていくことが出来ます。

具体的には下記業務をご担当頂きます。
・マーケティングキャンペーンの成果測定および分析
- ユーザー行動データに基づく戦略最適化
- リアルタイムダッシュボード構築
分析結果を基に関係各所とコミュニケーションを取りながら業務を進めていきます。

業務内容
各プロダクト（アバターサービス）に応じたデータパイプラインの設計・開発・運用、データ品質管理、大規模データ基盤の最適化など、データエンジニアリング全般の業務を担っていただくポジションです。
▼具体的なミッション
・SQLやPythonによるデータ加工・分析基盤の整備・自動化
・BigQueryやAirflowを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用
・データウェアハウスおよびデータ基盤全体の運用・最適化・障害対応
・データ品質管理、ガバナンス体制の整備、各種KPIダッシュボードの設計・開発
・プロダクトやデータ分析チームとの連携・技術的な課題解決の推進

この仕事の魅力／やりがい
・世界規模のデータを扱う経験
・データエンジニアとして幅広い業務領域に携われること
・プロダクトとチームの成長をデータ分析で支えるやりがい

・データウェアハウスの設計・構築・運用
・BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング
・データ品質向上のための施策立案と実装
・新しい分析基盤やツールの検証・導入提案

本ポジションの魅力
最新のBI技術に触れながら、データ分析基盤の設計から運用まで一貫して携われます。
分析基盤の技術選定から携わることができ、最新技術の採用判断にも関与できます。
プロジェクトの規模に関わらず、企画・設計段階から参画でき、主体的に意見を発信できる環境です。
経営層との距離が近く、提案したアイデアを迅速に実現できる風通しの良い社風です。
経験豊富なシニアエンジニアによる手厚いメンタリング制度があり、技術力を着実に向上できます。
将来的にはテックリードやマネージャーとしてのキャリアパスも用意されています。

単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。

ーーーーー
1.データ基盤の整備（ETLパイプライン）
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。

2.AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。

3.モデル配信と運用（デプロイメントパイプライン）
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
ーーーーーー

上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。

仕事内容
〜顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援〜
＜業務概要＞
●課題ヒアリング〜戦略立案、分析設計などの支援を行います。
ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。
●現在増えてきているプロジェクト内容としては、
具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。
＜主な業務内容＞
以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。
1.ビジネス領域
PMとしてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成をお任せします。
・プロジェクトマネジメント
-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
-全体方針の検討／策定
-タスク・スケジュール管理
-稼働／コスト管理
-進捗管理
-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉
2.エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
※業務内容について
変更の範囲：会社が指定した業務
＜主要取引＞
親会社商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。
＜開発環境・使用ツール＞
※実装に関する知識があれば問題なし！
●データ分析基盤／BIツール：Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R
●DB：Oracle Database,SQL Server,MySQL
●インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure

具体的な仕事内容
当部門で開発／運営しているシステム群（基幹およびセキュリティ）に対して、
・データ連携基盤の構築
・共通データストアや統合マスタの構築
・業務プロセス統合＆自動化の推進
・開発手法／ミドルウェアの選定
を行い、変化に対応できるエンタープライズ・オートメーション基盤の構築をしていただきます。
また、他部門のシステムに対してもデータの提供／収集、業務プロセスの連携を行い、当社の共通プラットフォーム化を推進していただきます。
将来的展望として、収集した各種データを用いて、社内に対してデータビジネス化と業務プロセスの自動化の推進を目指していただきます。

以下が現在弊社で主に利用している技術要素となります。
・言語　　 ：Ruby／JavaScript／Python／Perl
・ストア　 ：MySQL／Postgres／DocumentDB／BigQuery／Redis
・サービス ：ETL（TROCCO）／iPaaS（Workato）／IDaaS／BI（Tableau）
・インフラ ：AWS／Azure／GCP
＋業務SaaS
●運用システム例
・勤怠／工数システム
・稟議／ワークフローシステム
・社内SNC
・Microsoft365、各種SaaS
・経営管理システム
・連携基盤（認証、データ、システム）

魅力
・高成長の会社をあなたの技術力／発想力／構築力で支えていくことができる
・誰もやったことがないことにもチャンジできる
・ビジネスへの価値貢献を実感できる

・Databricks、Power BI、MySQL、Postgres、および関連する保険COTSシステムを活用した、安全でスケーラブルなデータソリューションを設計します。
・ポリシー、クレーム、アクチュアリー、および運用データのデータ管理標準（モデリング、ETL、データ品質、セキュリティ）を定義および実装します。
・リアルタイムおよびバッチデータ処理のための保険データパイプライン、統合、およびAPIの設計を監督します。
・ビジネスおよびITと連携し、バイリンガル（日本語/英語）のデータ解釈、リネージ、およびレポートを可能にします。
・設計レビュー、アーキテクチャボード、およびデータガバナンス委員会で協力します。
・生命保険向けの保険分析、ダッシュボード、およびセルフサービスBIの設計と最適化をサポートします。
・最新のデータおよび分析テクノロジーのベストプラクティスについて、開発者とデータエンジニアを指導します。

職務内容
本ポジションでは、データ分析基盤の構築を通じて、新規事業の成功を技術面から支える役割を担っていただきます。
具体的には、以下のような業務をお任せします。
・データプラットフォームを活用したデータ基盤の設計・構築
・プロジェクトの要件定義から実装、運用までの全プロセスのリード
・チームメンバーやクライアントと連携し、実際の課題解決に向けた提案と改善
等

【使用する言語やフレームワークなどの例】
Python、Ruby、Javascript、vue.js、Node.js、Django、FastAPI、Ruby on Rails、Scapy、Selenium、Jupyter notebook、MySQL、Elasticsearch、Redis、nginx、Linux、AWS、GCP、Git、Power BI、Power Apps、etc.

当ポジションの魅力
・企画から開発まで関与: システム開発を企画から開発まで一気通貫で携わることができ、「企画もできるエンジニア」へと成長するチャンスがある
・新規事業への挑戦: 新規事業に関する包括的なスキルと経験を得ることができる
・小規模チームならではの裁量: 新規事業・新サービスの中心メンバーとして携わり、裁量を持って業務を推進可能
・キャリアの柔軟性: ご自身の目指したい姿に応じて、技術スペシャリストや経営に携わるCxOを目指すことができる

・目的の商品を2000万点の中から正しく素早く見つけ出すための全文検索エンジンの開発・運用
・新たな検索アルゴリズムの技術検証や、クエリ・インデックスの見直しによる性能改善
・Elasticsearch をホストする GCP の安定化や IaC の推進による Ops 改善
・データサイエンスチームとの協業による検索体験向上のための施策検討・実施
・上記を通じた学びに関する社内カンファレンスや社外カンファレンス等への登壇、テックブログへの寄稿

より高速で適切な検索体験を提供するために、基盤の安定化・高速化や新たな検索アルゴリズムの適用などの施策を検討・実施いただくことを期待しています。

▽取り組み例
- 商品データの投入完了までの処理時間の更なる短縮 => 商品データベースの最終更新時刻の延長
- 商品データの差分更新 => 商品のリアルタイム更新
- GCPマネージドサービス活用によるワークフローの改修 => 運用負荷の軽減、機能拡張性の向上
- ベクトルベース検索

仕事内容
・ECサイトやモバイルアプリなどが提供するサービス上のユーザー行動の計測処理の開発 (GA4, 自社開発の計測処理)
・イベント駆動アーキテクチャを使った自社開発の計測基盤の開発、保守運用
・ユーザー行動データの利活用部門との要求、要件調整
・ユーザー行動データのデータ品質管理

この業務の魅力
最新技術スタックを活用し、大量のデータを効率的に収集・処理し、スケーラブルなデータ基盤を構築するポジションです。
これにより、エンジニアリングスキルを高めるだけでなく、膨大なデータを「価値ある情報」として形にする実践的なノウハウを得られます。
また、自社サービスを支える基盤構築だからこそ、プロジェクト単体で終わらず、システムが継続的に運用され、サービスの成長に貢献するプロセスを長期にわたり見届けることができるのも大きな魅力です。
自ら構築したものを継続的にモダン化・最適化していく挑戦を通じ、大規模な基盤設計・運用の経験を積むとともに、長期的な影響力を持つ「成長できるエンジニア」へと飛躍できるポジションです。

【このポジションのミッション】
ミッションは、「自律的にデータ活用が可能なデータ基盤の設計・構築を通じて、各ドメインが、事業スピードに合わせて自律的にデータを活用できる基盤を整備すること」です。

【具体的な取り組み】
- 安全に自律的にデータ活用できるようにするためのデータガバナンス
- データロジスティクスを実現するためのニアリアルタイムなCDCデータパイプラインの開発・運用
- 大量のデータをサービスで高速に活用するためのAPI環境の開発・運用

このポジションの魅力
1. エンジニアリングで「リアルとデジタル」の高難度issueを解く経験ができる
ECサイトと自社在庫（物流拠点）を持ち、リアルとデジタルが複雑に絡み合う環境のため、商品・在庫・ユーザー行動などのデータ量と種類が膨大です。
ドメイン特性を反映したデータモデリング、スケーラブルなデータロジスティックスの確立など、高難度かつ複雑なissueをエンジニアのスキル・知識を活用し解決できる経験が得られます。
2. データドリブン経営にエンジニア視点で直接貢献できる
データをもとにビジネスの意思決定しているこのデータ基盤は、全18部門・1,000人以上の社員が利用し月間500万回のクエリを実行されているほど、事業成長を支える極めて重要な役割を果たしています。
そのため、「正確性・信頼性・品質が高いデータの活用」を実現できるよう取り組んでおり、この事業拡大に対して、大きなインパクトを与えるポジションになっています。
3. ビジネス成長を支えるデータ基盤構築の再現性を持たせられる人材になる
単にデータを扱うだけではなく、「どんなデータ基盤であるべきか？」という理想を設計し、エンドユーザーが自律的にデータ活用できるようなデータガバナンスの構築に取り組んでいます。
実現するためには、各部門や経営陣と連携し、会社全体の構造、ビジネスモデル、各部門の業務内容を深く理解することが重要です。
技術スキルだけでなく、ビジネス全体を俯瞰する力が養われ、視座の高いエンジニアへと成長できます。

業務内容
・ドメインの特性を理解したデータプロダクトの設計・構築・運用
・共通基盤としてのデータプラットフォームの設計・構築・運用
・データの品質マネジメント
　・対象ドメインにおける業務プロセスの整理やデータモデリング
　・データマネジメントの仕組み化
・データドリブンな意思決定を推進するためのデータ分析環境の整備・活用推進

▼職務内容
当社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。
本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。
具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。
また、当社の機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。
当社にとって重要な、データサイエンスグループにおけるマネージャーとして、機械学習を活用したアプリケーション開発、プロジェクトマネジメント、組織マネジメントの中核として関わることが出来ます。

航空機エンジン部品の量産工場において、品質／生産性向上や改善活動で必要になるデータを活用する仕組み作りとその推進を担って頂きます。 Tableau(タブロー）を使用し、データ分析/可視化を進めております。

【業務詳細】
製造時の設備データ／品質データ／生産管理データなどを収集・蓄積する仕組み作りから、既存のデータ基盤と連携・統合し、各職場のユーザーが活用し、判断・アクションが取れるようなデジタル技術の活用・推進がミッションです。工場現場部門を始め、多くの部門と連携して要件定義をするため、要望を聞き出したり、システム構築上の制約を説明したりと、積極的にコミュニケーションを取って業務を進めて頂きます。

【技術キーワード】
Excelマクロ(VBA)やPython（個人レベルでも可）

【アピールポイント】
現在は3Dデータの蓄積やERP連携などデジタル技術の活用を推進している段階にあり、ご経験によってはトップレベルで活躍頂けるチャンスが充分にあります。国内外からの顧客をお迎えすることも多々あり、アピールの一つとして事例紹介をする可能性は充分にあり、また交流会として他社工場を訪問することもあります。

【具体的な業務内容】
・データ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのアプリケーション開発推進
・データ取得・連携処理の実装
・デザイナー・データサイエンティスト・ビジネスメンバーとの協業による仕様調整
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務