データエンジニアの求人情報の検索結果一覧

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)

【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

【想定業務】 ・プロジェクトマネジメント（進捗管理、課題管理、ベンダー管理、リソース管理、社内外の関係者との折衝等） ・ユーザー部門にあたる三井金属の製造部門と連携し、モノづくりにおけるDX施策の企画・提案・現状調査（業務ヒアリング）を実施 ・システム要件定義を実施（Azure環境構築、データベースの仕様、BIツール、およびそれに伴うベンダー折衝等） ・製造設備から抽出するセンシングデータの結合、前処理、モデリング、クラウドDBへ格納、BIツール活用と最適化（対象データ例：温度センサ、湿度センサ、圧力センサ、流量センサ、加速度センサ、変位センサ、振動センサ等製造設備で計測可能なセンサ情報） ・ローカルPCでのみ管理しているデータを自動的にクラウドに転送・蓄積する機能を構築・導入することで、製造現場におけるデータ解析工数の短縮、データ利活用効率の最大化と付加価値の創出を実現 【魅力】 ・要件定義からツール作成までアジャイルで推進します。DXプロジェクトにおいて上流から下流まで一貫して関わることができますので、柔軟にコミュニケーションを取りながら自ら作品を作り上げたいとお考えの方にお勧めです。 ・三井金属の製造部門を含む多くの関係部署が、より良いシステム開発を通してグローバルでの競争優位性を高めるという共通の目標に向かって一丸となっています。幅広いバックグラウンドを持つメンバーと協働する中で、チームとして成長していける環境があります。 ・モノづくりの現場とDXプロジェクトに同時に携わることができますので、他では得られない希少な経験と知識が身に付きます。

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

本ポジションでは、データエンジニアとして、これらのシステムに対し大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。 例えば、バリエーションに富むデータソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理基盤の構築、データの完全生や一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、当社のシステム全体のデータロジスティクスの中心となるシステムで、ECシステム基盤の中心となる重要な要素です。 本ポジションの主な役割： ・GCPを用いたデータパイプラインの開発運用 ・GCPを用いたストリーム処理の開発運用 ・各種データソースとデータパイプラインの連携のためのシステムの開発運用 ・ETL処理基盤の開発運用 ・データ提供のためのAPIの開発

本ポジションでは、データエンジニアとして、これらのシステムに対し大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。 例えば、バリエーションに富むデータソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理基盤の構築、データの完全生や一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、当社のシステム全体のデータロジスティクスの中心となるシステムで、ECシステム基盤の中心となる重要な要素です。 本ポジションの主な役割： ・GCPを用いたデータパイプラインの開発運用 ・GCPを用いたストリーム処理の開発運用 ・各種データソースとデータパイプラインの連携のためのシステムの開発運用 ・ETL処理基盤の開発運用 ・データ提供のためのAPIの開発

近年グループ会社を横断するデータ統合のニーズが高まっており、B-EN-Gはデータマネジメントの専門部署を設け、大手企業のデータ分析・利活用基盤の構築を行い、マスタデータマネジメントから企業のDX・課題解決を推進しています。 B-EN-Gはマスタデータマネジメント領域における基盤構築において国内随一の実績を誇っており、コロナ禍においても、当社のPJ実績を高く評価いただいている製造業を中心とした顧客からの引き合いは非常に多く、私達と一緒にマスタデータマネジメントに取り組む、データエンジニアを募集しています。 PJでは、グローバル単位でのデータ分析・利活用基盤構築においての戦略立案から、基盤の設計や構築、データ収集・加工・整理、また基盤構築後の利活用のフェーズまで、この分野でのマーケットリーダーであるInformatica社のMDMやETL製品等を用いて取り組みます。 スキルやご経験に応じたSI業務（提案・要件定義・設計・開発・テスト・サポート）をご担当いただきます。 B-EN-Gは"#1 Solution of the Year／MDM of the Year"を受賞するなど、Informatica社の主要パートナとして、データトランスフォーメーションを支援しています。

■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

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。 本ポジションの主な役割： ・ 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 業務具体例： ・ 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

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。 本ポジションの主な役割： ・ 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 業務具体例： ・ 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

◆業務例 データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。 ■具体的には ・分析を前提としたデータベースの要件定義 ・パブリッククラウド基盤(AWS/GCP)へのシステム構築 ・DWHシステム開発 ・技術動向の調査／検証 ・データ分析基盤システム運用 ・BIツールやダッシュボードの開発、運用 ・データサイエンティスト・データアナリストへの技術的サポート など ◆扱う製品例 ・Google Cloud Platform ・CDP（TreasureData） ・Tealium ・AWS ・Azure ・Snowflake ・Databricks　など

【データチームに立ち上げ期に携わる/業界知識など入社後の研修・教育制度充実】 ■業務内容 デジタルマーケティングを行っている企業へのデータエンジニアリング全般の支援をしていただきます。 具体的には、膨大な量のマーケティングデータを有効活用していくための調査、加工、分析、基盤構築などをお任せします。機械学習やAI活用のニーズが高まる中、企業のデータ活用を下支えする重要な仕事です。 現在データチームは立ち上げ期のため、まずは開発経験を活かして分析基盤の構築等から携わっていただき、一緒にチーム拡大を目指していただきます。 立ち上げ期のため、データ以外にも幅広くPJTに関わりながら、データエンジニアとしてもアプリエンジニアとしてもスキルを高められる環境です。 現在は、データエンジニアリング業務：クラウド、ウェブ系開発業務：モバイルアプリ開発業務＝3:1:6の割合です。 ■業務詳細 PJTとしては動画配信サービスプッシュ通知基盤構築の実績などがございます。動画配信サービスのスマートフォンアプリにおいて、コンテンツ情報のPUSH配信のための基盤システムを、GCP上のPaaSサービスを利用して構築しています。また、既存のコンテンツ配信システムおよびアナリティクスデータ（AWS）と連携し、配信ユーザーのセグメント管理やPUSH配信の管理を行っています。 ■使用技術例 言語：SQL, Java, Python, Ruby, JavaScript, HTML, CSS DB：RDB全般 その他：Snowflake, BigQuery, Redshift, Treasure Data, AWS, GCP ■当ポジションの魅力 ・未開拓市場に挑戦するチームだからこそ、密な連携で裁量権をもって働ける ・DX、デジタルマーケティングの知見を得ることでデータエンジニアとしてのキャリアを形成できる ・アプリやウェブにおけるユーザー行動などの膨大なデータを扱える ・チームの立ち上げから携われるため、組織のコアメンバーとしてビジネス拡大を目指せる ▼本求人の責任者インタビューもぜひご覧ください。 https://www.isoroot.jp/recruit/blog/archives/1259

■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。

■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。

【期待役割】 データ専門家でなくても、容易にデータ利活用できる環境を整備していきます。　 そのために、データ基盤を1から設計・開発して頂きます。 並行して、データの可視化やマーケティング業務の支援も行います。 【仕事内容詳細】 ・新規データ構造、および、新規データベースの構築と保守 ・新規データ処理システムの設計 ・データの可視化 ・マーケティングの支援（キャンペーンの運用） ・SQLを用いたデータ抽出業務 ・データのクロスチェック ・他チームからのデータに対する問い合わせ対応 【技術スタック】 ・DWH：BigQuery ・インフラ：AWS, GCP ・ワークフローエンジン: DigDag ・ETL: Embulk ・使用言語：SQL, Python, Ruby など

【職務概要】 会社の資産であるデータの活用を図って資産価値を高め、 イノベーションを生み出す基礎となるためのデータマネジメント全般の活動を行っていただきます。 当社には製造現場や日々のビジネスで生み出される多種大量のデータが存在しますが、 それらを有効に活用し新たな事業価値を生み出すことがまだできていません。 これらのデータの活用によって業界No.1のデジタル企業となるべく、データマネジメントを推進できる人材を求めています。 【担当業務】 ①業務部門との連携を密に行い、データ活用に必要な社内・外部データをデータプラットフォームに取込み、社内利用を可能とする。 ②データプラットフォーム上で保有するデータを利用者が活用・分析しやすいデータ設計・加工を行い、 品質が担保されたデータを提供することで、事業部門の業務効率を向上させる。 【業務内容】 ・データモデリング、データアーキテクチャの設計・構築 ・データカタログ整備による検索性・利便性の向上 ・データクレンジングによるデータ品質の維持・向上 ・ETLを利用したDWHの実装 ・ETL開発に必要な要件ヒアリング、要件定義、テーブル設計等 ・外部パートナーによるETL開発の受入テスト・品質検査 ・データプラットフォームの活用推進業務

■業務概要： 社内の営業向けデータ連携開発やデータマネジメントを担当していただきます。 ■業務詳細：【変更の範囲：会社の定める業務】 LINEヤフーのマーケティング事業において、商品のログベースデータの集計・加工・提供を行い、事業で活用できる状態までのデータフローを構築いただきます。 この過程では、開発担当から実際にデータを扱う営業担当まで、様々なステークホルダーと連携することが求められます。周囲を巻き込みながらデータ連携の全体を担当し、営業のデータ基盤を構築することができます。 ■ミッション・展望： ・ETLやデータベースを扱い、ログ粒度のデータを実際に業務で使える提案レポートにすることで営業活動を推進 ・社内で手動で行っている業務を連携したデータを駆使することで自動化し生産性向上に貢献 ■主な業務内容： ・各商品のパフォーマンスデータの管理 ・未開拓データのフロー構築 ・ETLを用いてのデータの加工・集計 ・データガバナンスやルールの整理 ■関わるサービス： MSCで扱うサービスすべて ・LINE公式アカウント ・LINEプロモーションスタンプ ・広告（検索・ディスプレイ広告） ・販促プロダクト（LINEで応募、Yahoo!セールスプロモーション、LINEポイントADなど） https://www.lycbiz.com/jp/service/ ■企業概要： LINEヤフー株式会社は、2023年10月に、LINE株式会社やヤフー株式会社などのグループ会社による再編を経て誕生した日本最大級のテックカンパニーです。『「WOW」なライフプラットフォームを創り、日常に「！」を届ける。』をミッションに掲げ、検索・ポータル、eコマース、メッセンジャー、広告など、多様な領域において事業を展開しています。 約40の国と地域から集まった1万人以上の従業員が働くLINEヤフーは、ユーザーに感動を与えるサービスを提供し続けるとともに、インターネットの力を通じてより豊かで便利な暮らしの実現に貢献していきます。 変更の範囲：本文参照

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。 ・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)

◆国内トップクラスのデータ復旧ソリューションを中心に顧客課題解決サービスを提供する同社にて、 　データ消失等のトラブルがあるスマホ・タブレット・Mac・USBカード・SDカード等のデータ復元作業です。 【業務内容】　　　・認識しなくなったスマートフォン、タブレットの復元作業　／　・認識しなくなったSSD、USBメモリ、SDカード等の修復作業 　　　　　　　　　・Apple製機器の基板修復作業・データ復元作業　／　・光学ドライブからの復元作業

【この職種について】社内のデータを一箇所に集約する「顧客情報基盤システム」の運用・活用を担当します。 　　　　　　　　　　チーム全員で「Google BigQuery の運用」から「SQL、Python を用いた可視化」、 　　　　　　　　　　「統計・機械学習を用いたデータ分析」まで、幅広く対応します。 　　　　　　　　　　単発の依頼への対応だけでなく、社内の施策への伴走や、意思決定に役立つ情報提供を行います。 　　　　　　　　　　施策に伴走する上で、技術だけでなくプロジェクトマネジメントのスキルも必要です。必要なスキルが多岐に渡るので、 　　　　　　　　　　定期的にチーム内で勉強会を開催しています。 【業務内容】 ●「顧客情報基盤システム」の構築・運用　　Google Cloud Platform 上のデータ基盤を構築・運用します。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　データの収集元は、当社製品や、他にも社内で活用されている 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　マーケティングオートメーションツールや社内システムなど、多岐に渡ります。使用する言語も、 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Python や Node.js、SQL、shell scriptなど、収集元に合わせて様々です。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　集約したデータは、営業活動の優先度付けや、施策の意思決定など、ビジネスに活用されます。 ●「顧客情報基盤システム」の活用　　Python や SQL、BI ツールで集計・分析し、事業の意思決定に役立つ情報を提供します。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　社内のメンバーへのヒアリング・要件定義から、集計・分析、結果の報告まで、一気通貫で対応します。

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

事業は順調に急成長をしており、今後の更なる成長を見越し、中核を担える人材を数名募集しています。 本求人では、ノバセルのプロダクトや分析業務を支える基盤の機能拡充ならびに運用自動化に関わる開発を主導し、 責任者と合意を取りながらデータ設計と統制・管理が適切に行える環境として成長させ続ける方を募集します。 【業務詳細】 ・データウェアハウスへのデータ連携を含む、 　データ基盤で動作するETL処理の開発 ・データパイプラインを管理/運用/監視する仕組みづくり ・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応 ・各種運用業務の自動化とドキュメント整備 【求める人物像】 ・自社サービスに携わりたい方・大きい裁量を持ちたい方 ・技術戦略を考えたい方・マーケティング知見を深めたい方 ・技術で参入障壁を築きたい方

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG（S&Pグローバル,2020年4月）は、 3,400万人の個人、130万社の法人のお客さま（MUFGレポート,2019）のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、 店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、 画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、 MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用

【業務内容】 主体的にMulesoftおよびPowercenterの導入プロジェクトを推進いただくことを期待しています。 ・未導入の事業部および関係会社へのMulesoftおよびPowercenterの導入プロジェクトの推進 ・導入後の利用改善を含む運用保守（提案・改修による業務改善） 様々なシステム・ソリューション間の連携強化によるデータ利活用を進める取り組みを加速化させていくために、先行導入した事業部の運用保守のみならず他事業部・関係会社への導入（展開）を担えるICT人財を募集します。 【ご自身でアジャイルに推進できる】 ・要件定義からツール作成までアジャイルで推進します。DXプロジェクトにおいて上流から下流まで一貫して関わることができますので、柔軟にコミュニケーションを取りながら自ら作品を作り上げたいとお考えの方にお勧めです。 【チームで活躍・成長できる】 ・三井金属がより良いシステム開発を通してグローバルでの競争優位性を高めるという共通の目標に向かって一丸となっています。幅広いバックグラウンドを持つメンバーと協働する中で、チームとして成長していける環境があります。 【最先端の知識を得られる】 ・最先端の素材開発現場とDXプロジェクトに同時に携わることができますので、他では得られない希少な経験と知識が身に付きます。

【業務内容】 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。 ・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 【扱っているデータ】 ・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。 【データエンジニアリング部の特徴】 ・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 ▼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 など