自社の商品ラインナップが多品種少量生産に近いため、分担しつつも、複数のシステムの開発、保守を担当します。 各自がどのくらい担当できるか（現在の能力）、担当していきたいか（本人の希望）、適性によって、担当する業務内容とその割合を調整していきます。 - 新しい、もしくはデータ量が多い、難易度がやや高いデータプロセスの保守、改良。 - 社内の業務支援システムの開発、拡張。頻度が上がりつつあります。 - 古いシステムの保守。主に社内用のWeb画面とデータ加工ジョブ。頻度は低いです。 - 情シス系。スキルレベルによって以下のような選択肢があります。社内ネットワークのほか、AWS内のネットワークまで含めた仕事。シングルサインオンやintuneのさらなる整備。 ＜開発環境のイメージ＞ - AWSがメイン環境です。 - メインの巨大なデータベースは、運用性を加味して、Snowflake等に移行する予定です。 - 重いデータ処理は、移植性や性能の観点でSQLで処理することが多いです。 - それ以外の部分はRubyを使うことが多いです。一部、Pythonを使っています。 - 社内の業務システムは、もっとも古いものはPHPで稼働していますが、徐々にRails等に移植しています。 <エンタメ業界特化のノウハウ＆新規の自社プロダクトならでは自由度> 2008年の創業以来長年蓄積した業界標準マーケティングデータベースとドメイン知識、映画・映像業界の「データ分析」領域での圧倒的な立ち位置、また弊社のお客様である第一線のプロデューサーはじめ事業者へのアクセスといったリソースを活用した開発が可能です。 自社のサービスのシステム設計、インフラ構築、開発&実装、テスト、リリースまでの一連を全て担当していただきます。 その過程で必要なデータや技術で不足しているものがあれば、それを得ることも一緒に試行錯誤しますので、課題解決に向けた経験も得ながら進むことができます。 1. Webシステムの開発、社内SE、情シスを経験したかたがデータエンジニアのキャリアを始めたい場合に、経験済みの分野の仕事をしつつ、新たなデータプロセスの仕事を始められます。 2. 小さめのサイズの開発で、要件定義、設計、実装、運用を担当して、数サイクル回せるので、要件定義や設計の妥当性を自分で検証でき、設計能力を向上する機会を得られます。 3. 24時間365日のサービスではなく、システムの稼働は安定しています。