【仕事内容】 ＜半導体製造装置の生産管理・品質改善＞ ★キオクシア岩手株式会社でのお仕事★ 未経験からチャレンジできるエンジニアのお仕事☆ 充実の研修と万全のフォローで製造現場からエンジニアへのキャリアチェンジも大応援♪ ※PCでのデータ分析がメイン 具体的には… ◆半導体製造装置の生産改善・品質向上に関する分析・資料作成 ・フラッシュメモリ（半導体）製造時の生産データを分析 →製造ラインの中の異常なデータをいち早く発見！ →現場と連携し、エラー対策やより良い製品づくりのための製造ラインの品質改善を考案します！ ・新しい製造装置に対しての稼働効率化・正常稼働の指示設定 →指示通りに稼働しているかの監視・データ管理など ＜職場環境＞ ※クリーンルーム作業 ※空調完備の快適環境 ※未経験歓迎！専門知識や経験がなくてもOK！ 　充実の研修制度あり！ 　先輩も万全のサポート体制で安心です！ ＜おすすめポイント♪＞ ☆派遣先はプライム上場企業！ ☆連結売上1兆円規模の大手半導体メーカーである 　キオクシア岩手株式会社で働けるチャンス！ 　安心×安定の働き方を選択しよう♪ ☆転籍支援制度＆実績（弊社からの実績14名）あり！ 　頑張り次第で直接雇用のチャンス◎ 　転籍後の想定年収は470万～520万円程度♪（※見込み） ☆年2回(6月・12月)賞与あり！※初年度45万程度見込めます ☆安心の研修体制！UTで10日間の座学研修あり！ 　OJT以外に派遣先での研修も手厚くスキルアップできる職場です ☆車・バイク通勤OK！北上市内の各指定場所より無料送迎あり ☆社員食堂完備♪300～600円でお腹いっぱい食べられます！ 　食堂はカフェのようなお洒落空間でランチも気分上々♪ 　食後にスイーツも◎人気のカフェもありティータイムも楽しめます☆ 　構内にコンビニやATMあり ☆個人ロッカー完備でセキュリティも安心 ☆トイレはウォシュレット付き！嬉しい快適なひと時を！ 　 ☆近辺は住宅街で幹線道路も整備され、大型ショッピングセンターやスーパー銭湯施設などあり充実♪自然豊かで生活に便利なエリアです 【1日の流れ】 (早番) 07:00 朝礼・引継ぎ 10:45 昼食・休憩（60分） 11:45 作業再開 16:00 勤務終了 16:25 バス乗車 (現場～村崎野駅) 16:45 電車乗車 (村崎野駅～北上駅) 17:15 帰宅 (遅番・休憩2回) 19:00 調整・引継ぎ 19:30 担当業務開始 21:15 休憩・食事（45分） 22:00 作業再開 01:00 休憩（60分） 02:00 作業再開 04:55 勤務終了 05:15 帰宅（徒歩・工場~村崎野駅） 05:35 電車乗車（村崎野駅~北上駅） 06:00 帰宅 詳細については面談時にご説明させていただきます。 募集状況等によっては当該案件へのご案内が難しい場合があります。 【職場・仕事の様子】 ・現場の様子 　静か ☆☆★☆☆ にぎやか ・業務外交流 　少ない ☆☆☆★☆ 多い ・派遣社員比率 　少ない ☆☆★☆☆ 多い ・派遣先企業社員とのかかわり 　少ない ☆☆☆★☆ 多い ・仕事の仕方 　個人作業 ☆☆☆★☆ チーム作業 ・身につく知識/経験 　汎用性 ☆☆☆★☆ 専門性 【求人の特徴】 ◆社宅費補助あり！カップル入寮・家族入寮可、お気軽にご相談ください！ ◆キャリアアップの様々な制度もあります ◆北上市内の各指定場所より無料送迎あり☆車/バイク通勤もOK、通いやすい職場です ◆安心の交通費上限3万円まで支給！　※規定あり ◆快適な食堂や設備で休憩中もしっかりリフレッシュできます ◆メーカーへの転籍支援制度あり！弊社実績14名♪直接雇用のチャンス◎ ◆入社後10日間の半導体基礎研修を実施後配属になるので半導体未経験大歓迎！ 【求人のポイント】 ・日払いOK ・未経験者歓迎 ・交通費支給 ・女性活躍中 ・寮/社宅あり ・大量募集

【インターネット総合サービスを提供する東証プライム上場企業/土日祝休み/リモート週2日可能/福利厚生制度充実 ■職務内容： サービスや周辺環境に関する事象をデータとして表現し、分析や機械学習などで活用できる状態にするための業務に取り組みます。 サービスや業務プロセスを正しく理解しそれをデータ化するためのソフトウェア開発の上流工程や、実際にデータを取り扱うための分散処理やデータベース・データウェアハウスに関するスキルが求められます。 分析や推薦・検索システムとの連携も必要となるため、統計学や機械学習などの知識も活かすことができます。 またデータマネージメント業務 - ドメインモデリングとデータ設計 - バッチ処理、ストリーム処理によるデータフローの設計、実装 - BIシステムの開発・運用、およびそのためのデータ整備 - 外部システムやオープンデータ活用のための開発、運用も行なっています。 ■開発環境・ツール GitHub / GitHub Actions / Slack / Intellij IDEA / Ansible / Terraform / Mackerel / Grafana / Prometheus / vim / vscode / babel / npm / maven / sketch / zeplin / notion / jenkins / mysql / antlr /CircleCI / iterm2 / i2cssh / Joplin / vi ■組織について データ戦略局は、サイバーエージェント各事業の成長を目指すべく、分析や機械学習などでデータを利活用できる状態にするための業務に取り組んでおり、データ戦略局は下記2チームから構成しています。 Data Management Team(DMT) ・データ基盤の運用 ・データ基盤周りの各種開発/オンプレ用BIツールの開発 　 　開発 3名、運用 6名 Data Analysis Consulting Team(DAC) ・事業部内における分析業務 ・分析組織の体制構築 　 　アナリスト 3名 変更の範囲：会社の定める業務

■募集の経緯について 同社はクラウドネイティブ領域の技術力を武器に米Databricks社と協業し、「Lakehouse」プラットフォームの導入における 内製化支援事業を開始しました。ビッグデータやデータエンジニアリングの分野について、ユーザが抱える課題への提案や支援を行うため、 一緒に事業を推進いただけるエンジニアを募集しています。 ■案件について 「Lakehouse」プラットフォーム導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、新規導入の際の導入支援、 機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、データ収集やデータ統合、 パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、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。 ■業務の例 ①データマネジメントのコンサルティングやロードマップ策定支援 ②データマネジメントプラットフォームの導入提案、PoC、PoV実施 ③データマネジメントプラットフォームの要件定義・設計・構築

当社ではBigQueryやBIツール(DataPortal, Looker)などを全部門/全業務で積極的に活用し、データ分析を行っています。ECサイトにおける 商品検索・レコメンド機能、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業務で活用していますが、部門間での指標の定義の ばらつきや効率的なナレッジ共有体制がないなど課題も多くあります。今後のさらなる成長を見据え、これら課題を解決し一層高度なデータを 活用するための仕組みを整備する必要があります。本ポジションでは、データマネージャとして、データ基盤の開発と運用及びデータや 情報の管理および管理体制の構築を行っていただきます。全社最適なデータマネジメントの仕組みづくりはモノタロウにとって 大きなインパクトがあり、重要なポジションとなっています。 ▼主な役割 ・ 全社横断でのデータ管理体制と管理システムの開発、・ 社内の全データを対象としたデータ管理基盤の開発と運用 ・ データの業務活用を支援するツールおよび環境の構築に取り組み、・ 社内のデータ活用高度化 ▼業務内容 ・ データウェアハウス、データマートの開発と運用、改善、・ データマネジメント観点でのアーキテクチャ設計、構築 ・ データ管理組織の組成、・ メタデータ管理システムの開発、・ ETL 処理基盤の開発, 運用、・ Looker の管理、利用サポート ・ 社内のデータ利用業務を支援するツール作成、・ SQLによるデータ抽出や分析の経験 ・ データに関わる業務理解と、データドリブンな業務改善の支援

＜未経験からデータサイエンス×コンサルの専門性を身につけたい方へ／金融データを分析し、新しい“気づき”を生み出して企業の課題解決をサポートする仕事＞ ■業務概要： 当社は金融機関を中心に、大企業向けのデータ分析を行うシンクタンクです。金融ビッグデータの分析や、分析結果をもとにした企業の課題解決支援をお任せします。 ※入社後：統計解析ソフト「SAS」を使ったデータ分析業務からスタートしますので、データサイエンティストとしての経験は必要ありません。データ分析への興味・関心があれば挑戦できます。 ＜詳細＞ ・企業、とくに金融機関が持つ膨大なデータを使い、データを活用した課題解決のサポートを行います。 ※イメージ： ・どんな傾向があるか分析する ・分かりやすく資料にまとめる ・分析結果をもとに改善策を提案する ▼扱うテーマ例 ・審査モデルづくり：どんな人がローンに通りやすいかを予測 ・収益管理：どのサービスが利益につながっているか分析 ・不正検知：怪しい取引を見つける仕組みづくり ・マーケティング：どんなお客さまにアプローチすると効果的かを分析 ・病院経営の改善：医療データを使って病院の運営効率を上げる ・人材マネジメント：人材データを使って組織運営を改善 ■配属部署： ・部長を含め約28名のデータ分析に特化した専門チーム ・金融系シンクタンクでありながら、全国の大企業とも仕事ができる ・派閥や上下関係が強くない、オープンでフラットな職場 ・“決まった分野だけしかできない” という縛りがなく、 ・幅広い分析テーマ・領域を経験できる ■この仕事の魅力： ・データ初心者でもスタートしやすい（分析業務から丁寧に学べる） ・SASを使った高度なデータ分析スキルが身につく ・金融×データという専門性の高い市場価値が得られる ・分析結果をもとに提案もできるため、コンサルスキルも習得可能 ・金融だけでなく医療・人事など多分野のデータ活用プロジェクトに携われる ・顧客との長期的な関係構築が多く、信頼されながら仕事ができる ・社内には経営コンサルタント・エコノミストなど多彩な専門家が在籍 → 学べる環境が非常に充実 変更の範囲：会社の定める業務

【人的資本領域に特化した経営コンサルティング会社／東証プライムの船井総研グループ】 ■募集背景 事業拡大に伴い、社内のデータ活用ニーズが急速に高まっています。 現在は個別最適での対応が中心となっており、これを全社最適なデータ基盤へと進化させるフェーズにあります。 データ活用を推進するCoE（Center of Excellence）の組成に向け、データ基盤の設計・構築をリードいただける方を募集します。 ■業務内容 （1）データ基盤の設計・構築（全社横断） ・データ基盤のアーキテクチャ設計（ToBe設計） ・既存データソースの調査・整理 ・データ取得・連携方式の設計（Web／アプリログ等） ・スキーマ設計、DWH設計、データ連携方針の策定 （2）データマート・パイプライン構築 ・データレイク／DWH（Snowflake）の構築・運用 ・ETL／データパイプラインの設計・開発 ・BIダッシュボードの構築（Tableau等） ・データ品質・ログ監視・セキュリティ設計 （3）ビジネス部門との連携 ・各部門のデータニーズの把握と要件定義 ・データ活用を前提とした業務改善提案 ・意思決定支援のためのデータ提供・活用促進 （4）データ活用文化の醸成（CoE機能） ・データドリブン文化の推進 ・社内トレーニング・教育の企画／実施（Snowflake・BI） ・利用促進・評価・改善サイクルの設計 ■配属組織 データ活用の中核組織として、全社DXを推進しています。MGR：1名、メンバー：2名 ■技術スタック 言語：Python / SQL / JavaScript クラウド：Google Cloud / AWS DWH：Snowflake BI：Tableau / Looker Studio ETL：trocco / CRM Analytics その他：Terraform / Hightouch / GitHub / Slack / Notion ■魅力 ・データ基盤の立ち上げ（0→1）に携われる ・単なる基盤構築に留まらず、ビジネス部門と連携した価値創出まで関与可能 ・CoE機能として、組織・文化づくりにも関われる ・全社の約2割がTableau資格保有など、データ活用への投資意欲が高い環境 変更の範囲：会社の定める業務

◇◆プライム上場フリービットG／業界トップクラスのWeb広告代理店×グループ売上高150億円超／土日祝休み／リモートワーク有◆◇ ■業務内容： 新サービスにおけるデータ基盤構築、およびクライアントへの分析アウトプット作成、示唆出しをご担当いただきます。営業担当と連携しながら、顧客のマーケティング投資対効果を最大化するための「武器」を作る仕事です。 ■具体的な業務内容： ＜データ基盤の構築・運用（集計・可視化）＞ ・クライアントのGA4データとSFA（営業支援システム）データの統合・整形 ・BigQueryを用いた大規模データの処理、SQLによる抽出・集計 ・Looker Studio等を用いた、経営層・マーケティング責任者向けダッシュボードの構築 ※「どう集計すればビジネスの意思決定に使えるか？」という設計からお任せします。 ＜データ分析・インサイト導出＞ ・統合データを用いた予実管理分析、チャネル別ROI分析 ・統計的手法（MMM：マーケティング・ミックス・モデリング等）を用いた、Webとオフラインを含めた広告効果の分析 ・データから導き出される「事実」に基づき、次の打ち手（予算配分変更、媒体選定など）の示唆出し ＜新規事業のサービス磨き込み・標準化＞ ・サービス責任者と共に、分析手法のパッケージ化や自動化の検討 ・営業担当が顧客へ提案する際のロジック構築支援（技術的側面からのバックアップ） ■当ポジションの特徴： ・「0→1」の事業開発経験 サービスや分析基盤をゼロから作り上げる経験が積めます。 ・経営へのインパクト クライアントの経営層（事業部長クラス）が意思決定に使うデータを作るため、仕事の影響範囲が非常に大きいです。 ・市場価値の向上 「Cookieレス時代のデータ計測」×「SFA連携」×「統計分析」という、今後市場価値が極めて高くなるスキルセットを磨くことができます。 変更の範囲：会社の定める業務

∇配属となるソリューション開発部では、ビジネス要件の実現に向けたシステムの要件定義からデータ基盤の構築、データ活用支援までを担います。 国内・外大手化粧品会社・マスコミ・金融等、幅広い業界のマーケティング部門を中心としたお客様と相対し、 マーケティング施策や分析のPDCAを円滑に回すためにデータ起点で業務の支援を行っています。 【具体的には】データ基盤やデータ分析システム開発後のシステム活用支援業務をお任せいたします。 ・SQLを用いたデータマート作成／データクレンジング ・BIツールを用いた顧客データの可視化やデータ分析支援 ・DMP、CDP利活用のための運用保守、改善業務 ■事業内容：同社は創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。 データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。 データエンジニアリング本部は、分析基盤の構築やツールの提供、モデルの仕組み化等のシステムを通じて、 クライアントにビジネス価値を生み出す支援を実施しています。

サイバーエージェントグループの様々なデータを活用するデータエンジニアのポジションを募集しています。 データ分析業務 - 社内の様々なデータを利用して効率化やコストダウン、投資判断などを行います。 データ解析基盤開発 - 社内外の様々なデータを収集する基盤の開発などを行います。 Webアプリケーション開発（社内） - 従業員などからデータを取得するためのWebアプリケーションの開発・運用などを行います。 ◆主な利用技術 AWS全般/Snowflake/Datadog/Asteria/CData/Tableau/Bubble ◆開発環境・ツール GitHub / GitHub Actions / Slack / Intellij IDEA / Visual Studio Code / Notion

営業担当と連携しながらクライアントの課題抽出・解決方法の検討を行い、データ基盤構築や受託開発、ITソリューションの提供等の技術的アプローチによって課題解決に貢献します。 自社プロダクトも継続的に開発しており、要件定義〜リリースまでの全工程を担います。 ■業務詳細： ・自社プロダクトの開発・運用 ・生成AIを含む機械学習によるクライアントの課題解決 ・受託開発・運用 ・社内及びクライアントの技術支援 ・上記に関連する技術調査 ■取り扱うデータ： 【クライアントデータ】 ・CDP 構築支援 WEB／アプリアクセスログ、広告データ、会員データ、CRMデータ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ ・VOC データ分析 会員データ、コールセンターログ ・広告効果検証、改善 広告データ、クリエイティブ 【自社プロダクト】 弊社ではデータエクスチェンジサービス（データをセグメント化し、広告配信に利活用する）を行っており、主に以下のようなデータを取り扱っています。 WEBアクセスログ、広告データ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ ■職務魅力： ・社内外の多様なビッグデータに触れる事ができる ・自社プロダクトの開発もしており、データエンジニアとソフトウェアエンジニアを同時に経験ができる。 ・AWS／GCPでの開発スキルが身に付く ・クライアントのニーズや課題解決に繋がる技術要素を都度検討するため、幅広い技術に触れる事ができる ■ミッション： 顧客企業が抱える様々な事業課題に対しデータを活用して本質的な理解を行い、改善に向けたコンサルティングを提供します。ビジネス課題の解決のために顧客が保有する様々なビッグデータを解析し、課題の抽出と短期的、中長期的な事業戦略の構想支援を行います。データ利活用においては顧客環境におけるデータ集積基盤の開発や分析、データの可視化を支援することで事業開発やマーケティング施策への活用を実現します。 ■DataCurrent社について： 企業のデータ活用推進事業を行う株式会社DataCurrent（データカレント）に出向頂きます。我々は適切なデータの取り扱いにおける知識と技術を起点に生活者に対してデータを基にした最適な顧客体験を提供することをお客様と取り組んで参ります。 変更の範囲：会社の定める業務

★東京海上日動火災保険(株)、および東京海上グループが提供するサービスや研究開発等、ビジネス部門と協業し、以下のような業務に従事頂きます。 ・データサイエンティストが分析に利用するためのデータマートの設計・構築・Python/R を用いたデータ分析、AI モデル構築 ・BI ツール Tableau を用いたデータ分析・データレイクの各種データ整備 ・AWS やサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発 ■働き甲斐①社内外の各分野の専門家の方と仕事ができることで成長し、成長を実感できる。 ②Udemy for business が提供されており、自ら勉強できる環境が整っている。 ③自ら提案がしやすい環境。より良い職場環境を作るための改善に積極的に取り組んでいる。 将来はマネジメントに限らず、専門性を活かしデータサイエンティスト、AI エンジニアなど専門分野を極める道も切り開けます。 自発的に取り組む研究環境(業務外ですが、AWS や GCP 等のクラウドサービスを自己学習に使用できます。) ■開発・分析事例・データ分析基盤における分析用データの作成／標準化 ・AWSサーバレスアーキテクチャを利用したビッグデータ処理基盤／アプリケーションの開発 ・センサーデータを用いたリスク分析・生命保険、損害保険における傾向分析・非対面ネット商品の WEB マーケティング分析 ・地理情報(GIS)を用いたリスク分析 ・外部企業とのデータを用いたアライアンス事業支援 ・音声テキストデータを用いた自然言語モデル開発・生成 AI(大規模言語モデル)を用いた研究開発

【ミッション】：Data (基礎事実，資料) からInsight (知識や適切な判断を生じさせるもの、気づき、洞察) を獲得する活動を支える 【業務例】：Google Cloudを利用したデータ分析基盤の設計、運用に関するコンサルティング Google Cloudを利用したデータ分析基盤の設計、開発 Google Cloudに関するお客様からの問い合わせに対応するサポート業務 Google Cloudトレーニングトレーナー 【配属部署】：データ/MLディビジョンは約40名のエンジニアがいて、主に2つの領域に分かれています。 ＜データエンジニア＞＜データアナリスト＞ 主に「データ基盤構築」を実施主に「BIでの可視化やデータ分析」を実施 【参画方法】：案件へのアサインの際は、本人の希望を聞いて極力「やりたい」を優先できるように配慮しています。 エンジニア6～8名に対して、1名のチームユニットマネージャーがついており、 技術的な相談やプロジェクトでの相談等しやすい環境があります。 【キャリア】：ご希望と適性に応じて、本ポジションのように、プレイヤーとしてスキルを伸ばしていくか、 またはマネージャー・技術部長などのマネジメントをしていただくポジションを担っていいただくことが可能です。

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)

～ライアント企業のデジタルマーケティング施策を実施するための基盤となるデータプラットフォームの設計、開発、運用業務を行っていただきます～ ◆業務内容 プロジェクトマネージャーやソリューションコンサルタントと連携し、設計・開発・運用を行い、クライアント企業の課題解決に貢献する役割です。 また、自社プロダクトや社内ツールの開発も行います。 ◆業務内容 BigQuery, Snowflake, TreasureDataなどを活用したデータプラットフォームの設計・開発・運用 データ収集からアプリケーション (BI, MA, WEB appなど) へフィードバックするパイプライン全体の設計・開発・運用 BIツールを活用したKPI等Dashboardの構築 /各種データスタックの製品評価・選定 各種社内ツールの開発 ◆同社の強み 博報堂本体と連携しながら、自社サイトやSNS、アプリなどのデジタルマーケティング領域において、企業の目的や課題に応じて 戦略立案～運用までを一貫して対応し、PDCAサイクルの実行を行っていきます。 社内にエンジニアがいるため、システム構築から運用まで一貫して企業の課題解決に貢献できることが強みです。 ◆働く環境 フルリモート可/残業時間20時間以内/オフィスは博報堂と同じBizタワーにオフィスがあります

◆グループにおけるDX、データ利活用を支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するポジションです。 工程によって、MLOpsチームと適宜連携を図って業務に取り組んで頂くことになります。 ※三井住友信託銀行にて採用、グループ会社の「Trust Base株式会社」へ出向となります。 （https://trustbase.co.jp/） 【業務詳細】 ◆データアーキテクチャ、クラウド、分散処理基盤等、データエンジニアリングの技術を駆使して、 利用者の用途や活用目的、セキュリティ要件に応じた環境の構築 ◆データパイプラインの維持 ※Trust Base株式会社について 2021年にデジタル戦略子会社として設立し、グループ全体のDX推進、「デジタル×金融」の新サービス創出をミッションとしております。 中途と銀行プロパーの割合は6:4と中途の割合が多く、金融という社風というよりもベンチャーに近い風土となります。 現在の60名から100名体制に向けて動いており、新サービスの創出に向けて積極的に携わっていただける方を募集しております。

1.顧客はパーソルグループを代表する、転職支援サービス『doda』で有名な企業です。 2.データビジネスに向き合う顧客のデータ部門を、IT支援する組織です。 3.データ活用を目的としたデータ基盤の保守・開発業務を担当いただきます。 【主な作業内容】 ・情報活用基盤の設計/構築及び保守 ・Web(API) やバッチ等のシステム保守や開発（例：Python、DDL/DML、Shell） ・データ調査やデータモデル開発 4.データビジネスの領域で、データエンジニアとしてジェネラリストを目指している方にマッチします。 【開発環境】 ・データセンタ環境と複数のクラウド環境に配置された大小様々な複数のシステムで構成されています。 ・今回特に利用するデータ基盤はクラウド環境です(主にAWS, Azure)。クラウドスキルを磨けます。 ・大半のプロジェクトは顧客の情報システム部門と一緒に進めています。上流工程から本質的な課題に取り組むことができます。 ・データ系エンジニアを目指す約30名の組織で、一緒に取り組んでいただきます。切磋琢磨し、一緒に成長できます。

■業務内容 様々な顧客データ（※）を統合し、データプラットフォームを構築するサービス領域のエンジニアとして以下を担当いただきます。 ※広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEB上で得られる顧客データと、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ ・クライアント企業の分析要件に基づいたデータ抽出要件の整備 ・データ基盤の構築（CDP・DMPやDWH） ・データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルの設計・プログラミング（SQL等を活用） ■利用する主なツール例 ・TresureData（CDP）※TresureData社のマスターパートナーとして認定されています。 ・Adobe Audience Manager（DMP） ・GCP（GoogleCloudPlatform）（DWH） ・Tableau（BI） ・DOMO（BI）

【概要】：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。 三菱総合研究所等と協働し、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。 【業務詳細】：顧客ニーズやプロジェクト体制によって役割は変わりますが、下記3つの職種を募集しております。 〇データエンジニア ：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 〇データアーキテクト： ：データパイプライン領域において、顧客の要件に応じて、オンプレやクラウド、SaaSなどを組み合わせたシステム構成のアーキテクト検討 〇データコンサルタント ：データマネジメントを検討する上で、顧客経営層やシステム企画部等への上流工程におけるコンサルティング業務 【顧客】：金融/公共/大学/鉄道会社等

【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発

データエンジニアの方に弊社のSREチームへ参画いただき、データ基盤、および、マーケツールの構築・保守をお任せ致します。 具体的にお任せする業務内容としては - プロダクト、および、業務データの収集・管理- データ基盤の構築・運用- マーケティングツールの構築・運用 - 機械学習データの準備- 周知、訓練プロセスの構築 このあたりを中心にご対応頂く形になります。 【募集背景】現状の課題として- 一連のデータ業務が複数チームの掛け持ちにより実現されている - データ基盤の運用がSRE業務を圧迫している - マーケツールの内製化によりデータ活用・訓練プロセスの必要性が予想されるが挙げられます。 これらを解消し、データ収集、蓄積、加工、活用の流れを一元管理することで、 業務の効率化とデータ活用先の拡大を目指したいと考えています。 現在は主要なプロダクトを対象にパイプラインが稼働し、データ基盤が形になるとともに、 マーケ領域でのデータ活用が進んでいるものの、継続して注力している新規プロダクト開発や、生成AIへの期待感などからデータエンジニアへの相談も増えている状況です。 そのため、そういった業務を担って頂ける3人目のデータエンジニアとしてジョイン頂ける方を探しております。

■データ活用を軸としたソリューション/サービスの企画・開発 ■ビジネス改善/創出を目的とする、データ活用システム構築のためのコンサルティング、システム開発のリード ＜ポジションの魅力＞ ・データ分析システムに必要な幅広い経験ができる ・業界を横断し、幅広い業種・業務のお客様に対して活動ができる ・先端技術の実適用に向けて、当社研究所やスタートアップとも密に連携している ・データ活用の推進に必要な、コンサルティング、データ分析、データ基盤構築、データ分析の運用プロセス整備を組織全体でカバーしている ＜組織構成＞各メンバが得意領域を持って連携しながら業務に取り組んでいます。 ■データエンジニアリング領域：2グループ12名※募集対象 ・データ活用システムを中心とした、ソリューション企画およびコンサルティング/エンジニアリングによる顧客向け構築案件への参画 ■データサイエンス領域：1グループ12名 ・AI（機械学習、数理最適化）を中心とした、ソリューション企画および顧客向け分析案件の実行

■業務内容：データエンジニアとして、以下2つの業務を担当いただきます。 （1）データ基盤設計/開発/運用 ・GCP環境を中心にしたデータレイクやデータウェアハウスの設計、開発、運用 ・データ活用のためのETL開発・運用 （2）データマネジメント実現のための開発 ・データに関わる業務理解と業務改善の支援 ・データマネジメント要件を満たすメタデータ管理システム、データ品質管理システム、アーキテクチャの設計、構築 ・データマネージャーや分析官、PM等の社内外他職種の関係者との協業 ■データマネジメント業務における担当範囲： データマネジメント方針(例：ポリシー設計)は専任担当者(データマネージャー)が実施するので、その実現のための開発がデータエンジニアの担当業務範囲となります。そのためデータエンジニアは開発に専念する事ができます。 ■開発の進め方： 自身で開発を進めつつ、数名の外部パートナー(フリーランスエンジニア)と協業して開発を進める形になります。 ■魅力： ・経験豊富なデータエンジニア(外部パートナー)との協業を通して、データエンジニアリングの知見を吸収できます。 ・データエンジニアの出身業界が多様なので、事例を通してデータ基盤開発のナレッジ獲得ができます。 ・新規でのデータ基盤構築なので、技術選定の自由度が高く、技術的な挑戦が可能な環境です。 ・フレックスタイム制、ABWに基づいたメリハリの効いた働き方が可能。 ■開発環境： 【分析基盤】BigQuery【統合分析環境】Jupyter、Vertex AI【BIツール】Looker、Looker studio【CI/CD】GitHub Actions【コンテナ技術】GKE【ワークフローエンジン】Cloud Composer【ETLツール】Dataflow、trocco【監視ツール】Cloud Monitoring【インフラ構成管理】Terraform【コード管理】GitHub【ツール類】Slack／Google Workspace／Chatwork ■データ戦略部について： 主力事業の1つである「バンダイナムコグループ内の単体/横断分析」を進める中核となるのがデータ戦略部であり、「グループ内の事業運営に関する意思決定への貢献」をミッションにしています。 変更の範囲：会社の定める業務

■案件について Databricks Lakehouse Platformの導入にあたり、既存環境からの移行にともなう最適な設計や構築作業、 新規導入の際の導入支援、機械学習モデル運用における内製化支援を行います。データAIプラットフォームを通したデータソースの特定、 データ収集やデータ統合、パターンの特定や分析、仮説検証、モデル構築などデータの可視化等々、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。 ■業務の例 ①下記案件のプロジェクトマネジメント業務 ・パブリッククラウド上におけるDatarbicksの評価、大規模マイグレーション案件 内容：PoC、仮想基盤へのマイグレーション検証、ロードマップ作成 ・既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 内容：インフラ部分の設計 ②提案業務 ・顧客への内製化支援の提案：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等の業務が お客様内で完結する姿を目指し、現状のヒアリングや分析基盤の構築に関する提案を行います。

DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREのプラクティスを活用し、 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、運用に加えて、データ基盤を活用したデータ活用を通じたビジネス価値の創出を担っていただきます。 【業務詳細】：・データ活用を推進するための課題発見・解決 ・各種データソースからのデータ収集・加工 ・GoogleCloud(BigQuery)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o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、Shell Script、LookMLなど ＜ツール＞Embulk、Digdag、dbt、BigQuery、trocco、fivetran、Redash・Looker Studio、Terraform・Looker等 【扱うデータ】：アプリユーザーや企業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、企業ユーザーからいただいた各種データ上記のようなデータを扱っております。

同社では、主に旧態依然とした産業のためのプラットフォーム開発に技術投資をしており、 これまで印刷/広告/物流サービスを立ち上げ急成長をし続けてきました。 今回募集を行うのは各事業横断のデータエンジニア職となります。 同社サービスの各事業および全社データ活用推進の要となる データ基盤をリードしていただくポジションとなります。 【具体的な業務内容】 ・既存のDWH（BigQuery）とデータパイプラインの拡充 ・利用可能なデータの拡充 ・データのリアルタイム性の向上 ・将来のデータ基盤戦略の策定とその推進 ・新規事業等、新たなDWHとデータパイプライン（ELT）の設計/構築/運用