【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

■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

∇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

LINEヤフーの持つ国内最大級のデータ分析を行い、 事業のさらなる成長に貢献いただきます。 日本最大級のユーザー数を抱える当社のビッグデータの分析結果をもとに 事業、プロダクト改善に貢献できるのは本ポジションならではの魅力です。 ETLツールを利用し、Hive、Teradata、などのDBに格納されているデータを用いて、 ニーズに合わせたテーブルの設計やETLジョブの開発、保守・運用作業、利用サポートなどを行います。 各DBの特性と仕様を理解し、大規模なデータ処理を行うスキルを身に付けることで、 データエンジニアとして成長することができます。 【業務詳細】 ■データ利用者との要件定義、利用サポート ■大規模データのテーブル設計、ETL開発、ETLジョブの保守・運用 ■トレーニング用データセットの前処理とクリーニング ■データの保守、運用 【配属想定部門】 ■検索グループ

【業務内容】 大規模データの収集、処理、ストレージ管理をご担当いただきます。 効率的で信頼性の高いデータパイプラインを構築します。 最新技術を駆使してデータインフラを整備し、ビジネスインサイトを引き出すための基盤を提供します。 データ品質に責任をもち、ガバナンスルールに基づくシステム設計ができること、日々のオペレーションをモニタリングし、データ品質を確保できること、セキュリティ設定にてリスクを下げることができること等を期待します。 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のメンバーとして全社のデータマネジメントを担います。 ・クラウドサービス（AWS、Snowflakeなど）を活用したデータ基盤の構築と運用 ・データパイプラインの設計、開発、メンテナンス ・データの収集、変換、ロード（ETL）プロセスの管理 ・データベースおよびデータウェアハウスの設計と最適化 ・データの品質と整合性を確保するためのプロセスの導入と管理 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし、中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーション ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義をする機会

【業務内容】 大規模データの収集、処理、ストレージ管理をご担当いただきます。 効率的で信頼性の高いデータパイプラインを構築します。 最新技術を駆使してデータインフラを整備し、ビジネスインサイトを引き出すための基盤を提供します。 データ品質に責任をもち、ガバナンスルールに基づくシステム設計ができること、日々のオペレーションをモニタリングし、データ品質を確保できること、セキュリティ設定にてリスクを下げることができること等を期待します。 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のメンバーとして全社のデータマネジメントを担います。 ・クラウドサービス（AWS、Snowflakeなど）を活用したデータ基盤の構築と運用 ・データパイプラインの設計、開発、メンテナンス ・データの収集、変換、ロード（ETL）プロセスの管理 ・データベースおよびデータウェアハウスの設計と最適化 ・データの品質と整合性を確保するためのプロセスの導入と管理 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし、中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーション ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義をする機会

【業務内容】 大規模データの収集、処理、ストレージ管理をご担当いただきます。 効率的で信頼性の高いデータパイプラインを構築します。 最新技術を駆使してデータインフラを整備し、ビジネスインサイトを引き出すための基盤を提供します。 データ品質に責任をもち、ガバナンスルールに基づくシステム設計ができること、日々のオペレーションをモニタリングし、データ品質を確保できること、セキュリティ設定にてリスクを下げることができること等を期待します。 具体的には下記の業務内容に取り組み、DMO組織のメンバーとして全社のデータマネジメントを担います。 ・クラウドサービス（AWS、Snowflakeなど）を活用したデータ基盤の構築と運用 ・データパイプラインの設計、開発、メンテナンス ・データの収集、変換、ロード（ETL）プロセスの管理 ・データベースおよびデータウェアハウスの設計と最適化 ・データの品質と整合性を確保するためのプロセスの導入と管理 ※その他の特徴 これまでに培ってきた知識・経験を活かし、中心的なプレーヤーとして活躍できる大きなフィールドがあります。 ・新しいチャレンジを推奨・評価する風土 ・ワークライフバランスを重視、風通しの良いコミュニケーション ・自己成長実現のため、自らのスキルセットを考えながら貪欲に学べる環境 ・さまざまな大学に対して講義をする機会

★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

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)

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。

～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

■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）

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。

【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。

【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

◆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。

■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

〜1回面接／プライム上場SHIFTグループ唯一のデータ分析専門企業／SQLでのデータ抽出経験を活かしてデータエンジニアにキャリアチェンジ／自社研修充実で安心／年休123日／残業平均15h／異動希望制度で希望部署にいける〜 ■概要 プライム上場(株)SHIFTグループの中でも、データ分析を主軸としIT全般にサービス領域を拡げております。 データ分析に特化しており、大手案件も多数あります。 ■安心の研修制度 入社後1か月〜2か月の研修を用意しています。Tableau、SQL、Pythonなどデータ分析に特化した研修で、丁寧に教育します。IT業界・データ分析が未経験でも安心してご入社頂けるようにカリキュラムを組んでおります。また、入社以降も様々な研修を用意しているので、キャリアプランに合わせて受講可能です。 ■研修後の業務【変更の範囲：会社の定める業務】 データ分析のプロになっていただくために、まずはデータ処理などの基礎業務を担当いただきます。その後は自身の希望に沿って力をつけていただき、データ分析エンジニアとして成長していただきます。 ・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出・加工・集計 ・データ分析・結果考察・改善方針提案 ■キャリアパス 経験者未経験者問わず、入社後半年はSES部門への配属となります。それ以降は四半期に一回、部門異動の希望を出すことができます。統計検定2級相当の試験に合格すると必ず希望の部門へ移動することができる制度です。この制度を利用する社員も多く、皆さん希望を叶えて仕事をしています。 ■データ分析の常駐型とSEの常駐型の違い 【顧客の課題をデータ分析で解決する面白さ】お客様先に常駐して集計したデータから課題分析を行うことで、顧客に近い立場で課題解決提案を行えます。 【分析結果を元に自分で意思決定していく】データを集めてPDCAを回していき、分析結果を元に施策を顧客に提案していきます。SEの常駐型で指示通り業務をする内容とは異なり、顧客の課題解決のために自身で意思決定をしていく業務となります。 ■案件例 ・大手ゲーム会社：ログデータの分析 ・大手飲食チェーン・大手化粧品メーカー：ユーザーの分析 ・大手マーケティング企業：マーケティング分析 変更の範囲：会社の定める業務

■仕事内容： 顧客企業のデータ活用を技術面から支援するエンジニアとして、下記業務をお任せします。 （1）データエンジニアリング ・データ基盤（DWH、ETL、データレイクなど）の設計／構築／運用 ・クラウド環境（AWS／GCP／Azure ）を利用したデータパイプラインの設計／実装 ・Snowflake、BigQueryなどのクラウド型DWHの導入・活用 （2）データサイエンス ・統計分析／機械学習を用いたデータ分析および予測モデルの構築 ・分析結果に基づくレポーティング、インサイト抽出支援 （3）AIエンジニアリング ・機械学習／深層学習モデルの開発／評価／チューニング ・MLOps環境の設計・構築（MLflow、kubuflowなど） ・生成AIの業務活用支援（プロトタイプ開発・PoCなど）

■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

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。