データエンジニア

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- データ基盤（DWH、データレイク）の設計・構築・運用 - 各種システム（アプリ、SaaS、外部サービスなど）からのデータ収集・統合・加工 - ETL/ELTパイプラインの設計・実装・モニタリング（バッチ・ストリーミング含む） - データスキーマ設計とデータ品質管理（データクレンジング、正規化など） - BIツールやアナリティクス用データマートの構築・最適化 - データガバナンス、セキュリティポリシーの設計と運用 - プロダクト・事業部門のデータ活用を技術面から支援 - データエンジニアチームの採用・文化づくりへの貢献（将来的なリードポジションも期待） 出社とリモートのハイブリット型となります。 業務に内容によってはオフィス出社での勤務が必要になる日もあります。

当社クライアント向けにアクショナブルなダッシュボードの提案から、ダッシュボードやDWH／DMの構築、施策立案支援や効果検証、及びデータドリブン経営の推進支援まで幅広くご担当いただき、利用するツールの制約に引きずられることなく、クライアント課題の解決のための提案・推進いただきます。 データ利活用の観点でクライアントを牽引する役割を担うために、データの意味理解や前処理、ダッシュボード構築などの業務を通して、顧客以上にビジネスや業界を理解した提言、実践、教育を通して、クライアントとの信頼関係を構築いただき、データとの対話を通した初期分析や過去の知見などを手掛かりに、クライアントの目指すべき方向性やゴールの設定をリードいただきたいです。 - TableauやPowerBI, LookerStudioなどのデータ可視化ツールを使用したダッシュボード提案・構築業務 - データから得られる示唆提言、施策提案、及び効果検証 - マルチクラウド環境（Google Cloud、AWS、Azure）、列指向データベース（BigQuery, Snowflake, Redshift）を活用した大規模データの抽出や加工業務、及びDWH／DMの設計・構築・運用支援業務 - 顧客との定例会での報告業務 - データドリブン経営を推進するためのデータ民主化支援、KPI設計、及びデータ戦略立案支援 - 予測AI、時系列予測、LLM、ロケーションアナリティクスなどを利用した拡張分析 - クライアントのビジネス拡大を支援するための提案業務 読売新聞社 / HONDA/ アミューズ/ 東宝/ 東京ガス/ 東北大学/ LION/ SONY　他 - 東京読売グループ：読売グループのデータ分析基盤「yomiuri ONE」を超短期で構築したプロジェクト - 東京ガス：大規模組織のデータ利活用推進メンバーが実践するデジタルイノベーション　 - データ可視化ツール：Tableau, PowerBI, LookerStudio など - クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure など - データベース：BigQuery, Snowflake, Redshift など - その他：SQL, Python, R等のデータ処理言語 - 実践的で事業成長につながるテクノロジーやデータ活用を重視している - 単なる作業者ではなく、プロフェッショナルとしての姿勢や考え方を大切にしている - 深化と探索いずれもOKだが、常に新しいことに挑戦しつづけている - 自発的な情報発信や提案、コミュニティづくりを非常に高く評価 - リモートとオフィスのハイブリッド勤務をOKとし、自律的な働き方を推奨 - メンバー同士で情報共有や教え合う環境を確保するため、客先常駐は原則なし （セキュリティ等の理由で必須の場合を除く） - 実績多数のマネージャ陣や役員が活躍できる案件や環境づくりをサポート - 月に１度の全社会議にて、会社の進捗や新しい取り組みを共有 - 最寄駅：都営三田線／御成門駅 - 在宅勤務・リモートワーク：相談可 無

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, Vertex AI, Dataproc, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

大規模不動産サービスの成長を支えるデータプラットフォームエンジニア/SREを募集しています。 Infrastructure as Code (IaC) を実践しながら、GCP上の様々なデータ基盤を構築・運用する専門家として活躍していただきます。 データ基盤を中心としつつ、AWS上で稼働するインフラについても業務をお願いすることがあります。 (ToC向けのポータルサイト、ToB向けの業務システム、サーバレスアーキテクチャをベースにしたデータパイプラインなど) - 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 - データ分析基盤の開発・運用 - データ提供のためのAPI開発・運用 - 構成管理ツールによるInfrastructure as Codeの実践 - 監視・モニタリング基盤の拡充、コスト計画・管理　など CTO：1名 CDO：1名 フロントチーム　　：10名 バックエンドチーム：9名 インフラチーム　　：2名 データチーム　　　：3名 インフラチームまたはデータチーム配属となります。 20～30代が中心として活躍いただいております。 - 開発言語: TypeScript(CDK), Python, Java など - CI/CD: CircleCI / GitHub Action - 開発ツール: Docker / GitHub Enterprise / Sentry / Datadog / SpeedCurve / PagerDuty / Terraform / Ansible - コミュニケーションツール: Google Workspace / Slack / Jira / Confluence - Google Cloudで使用しているサービス: BigQuery, Cloud Composer, Vertex AI, Dataflow, Cloud Run, Dataproc, Kubernetes Engine, Cloud Key Management Service, Cloud Monitoring など

Data Divisionのメンバーとしてデータ基盤の開発・運用を行っていただきます。 業務内容にはアナリティクス・エンジニアの役割もスコープに含まれます。 - データパイプラインの設計・開発・運用フローの構築 - サービスRDBやログデータなどのBigQuery同期 - API経由でのレポーティングデータ等の収集 - クラウド環境の構築・運用 - データエンジニアが運用するGoogle Cloudの管理 - データガバナンスのためのアクセス管理 - IaC(Terraform)を用いた環境構築 - 分析用データのモデリング - dbtを用いたデータ活用がしやすいデータ設計 - KPIなどの重要指標データの事前集計 - BIツールの運用 - 社内で利用されているBIツールの運用・メンテナンス - 事業・組織の成長にあわせたBIツール更改を含めた改善・検討 - 正社員2名 - 自律したチームメンバーが揃っており、それぞれが捉えた課題を仕事に昇華し、周囲のメンバーを巻き込みながら推進していくような仕事のスタイルを取っています。 - 各自の専門性を活かして、社内外で自分の活躍の場を作りながら関連チームのメンバーと頼り・頼られながら役割を担っています。 - 言語: HCL, Ruby, SQL, Python - IaC: Terraform - パブリッククラウド: AWS, Google Cloud - モニタリング: NewRelic, CloudWatch - ミドルウェア: Digdag, dbt - ソースコード管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions, CircleCI - 分析：BigQuery, Redash, Amplitude, Firebase TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Sketch, Google Workspace TimeTreeは、ユーザーさんの予定情報というとてもセンシティブなデータを取り扱っており、データ基盤では今まで以上にセキュリティとプライバシーに配慮した設計にしていく必要があります。 同時に社内でのデータ活用に応えるべく、より使いやすいデータモデリングを目指していく必要があり、制限と便利を同時に達成していきたいと考えていきます。 それらを踏まえて、2024年1月から新しいデータ基盤へのリニューアルも始まり、少しずつ移行が進んでいるところです。移行にあたって、今後のデータ増やdbtを活用したデータクレンジングなど、やりたいことややれることがたくさんありますが、十分に手が回っていない状況です。 また、社内ではセマンティックレイヤーや新しいBIツールの導入の検討も進められており、データアナリストと協力しながら、次世代のデータ基盤像を想像しながら構築を推進していきたいと考えています。 - 勤務地：会社が定める場所 - 職務内容：会社が定める業務

受託サービス事業または自社サービス事業開発において、弊社のAI/DXコンサルタントやアーキテクトと連携し、クライアントの課題解決、DX推進などを目的としたAI・データを活用したシステム開発、データ基盤の構築を行います。 - コンサルタントと協調しながら、顧客サービスや事業内容を理解 - データアーキテクトやデータサイエンティストと協調しながらデータ基盤の設計をサポート - 顧客社員と協調しながら、データ基盤の構築と保守運用を推進 - マルチクラウド（Google Cloud, AWS, Azure） - 列指向データベース（BigQuery, Snowflake, Redshift） - ETLTツール（Matillion, Informatica, dbt） - データカタログ（Informatica, Streamlit） - リモート、出社ともに可 - 最寄駅：都営三田線／御成門駅 - 在宅勤務・リモートワーク：相談可 無

当社クライアント向けにアクショナブルなダッシュボードの提案から、ダッシュボードやDWH／DMの構築、施策立案支援や効果検証、及びデータドリブン経営の推進支援まで幅広くご担当いただき、利用するツールの制約に引きずられることなく、クライアント課題の解決のための提案・推進いただきます。 データ利活用の観点でクライアントを牽引する役割を担うために、データの意味理解や前処理、ダッシュボード構築などの業務を通して、顧客以上にビジネスや業界を理解した提言、実践、教育を通して、クライアントとの信頼関係を構築いただき、データとの対話を通した初期分析や過去の知見などを手掛かりに、クライアントの目指すべき方向性やゴールの設定をリードいただきたいです。 - TableauやPowerBI, LookerStudioなどのデータ可視化ツールを使用したダッシュボード提案・構築業務 - データから得られる示唆提言、施策提案、及び効果検証 - マルチクラウド環境（Google Cloud、AWS、Azure）、列指向データベース（BigQuery, Snowflake, Redshift）を活用した大規模データの抽出や加工業務、及びDWH／DMの設計・構築・運用支援業務 - 顧客との定例会での報告業務 - データドリブン経営を推進するためのデータ民主化支援、KPI設計、及びデータ戦略立案支援 - 予測AI、時系列予測、LLM、ロケーションアナリティクスなどを利用した拡張分析 - クライアントのビジネス拡大を支援するための提案業務 読売新聞社 / HONDA/ アミューズ/ 東宝/ 東京ガス/ 東北大学/ LION/ SONY　他 - 東京読売グループ：読売グループのデータ分析基盤「yomiuri ONE」を超短期で構築したプロジェクト - 東京ガス：大規模組織のデータ利活用推進メンバーが実践するデジタルイノベーション　 - データ可視化ツール：Tableau, PowerBI, LookerStudio など - クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure など - データベース：BigQuery, Snowflake, Redshift など - その他：SQL, Python, R等のデータ処理言語 - 実践的で事業成長につながるテクノロジーやデータ活用を重視している - 単なる作業者ではなく、プロフェッショナルとしての姿勢や考え方を大切にしている - 深化と探索いずれもOKだが、常に新しいことに挑戦しつづけている - 自発的な情報発信や提案、コミュニティづくりを非常に高く評価 - リモートとオフィスのハイブリッド勤務をOKとし、自律的な働き方を推奨 - メンバー同士で情報共有や教え合う環境を確保するため、客先常駐は原則なし （セキュリティ等の理由で必須の場合を除く） - 実績多数のマネージャ陣や役員が活躍できる案件や環境づくりをサポート - 月に１度の全社会議にて、会社の進捗や新しい取り組みを共有 - 最寄駅：都営三田線／御成門駅 - 在宅勤務・リモートワーク：相談可 無

当社が今後、将来的にサービス展開を考えている小売店向けの新規事業開発をお任せします。 POSシステムの販売を元に蓄積してきたビックデータを活用し、世の中にないものを創っていただくことがメインのミッションになります。入社後はご経験に合わせて統計解析などのデータ分析やIoT機器、システム開発に取り組んでいただいても構いません。 カメラ認証による来客分析サービス（POS情報と連携した人物、属性カウント滞在時間、売り上げとのデータ分析など） ※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務 ※本人の希望を考慮します Python Jupyter Notebook, Docker, Sequel Pro AWS（EC2,ECS, StepFunction, ElastiCache, S3, Aurora, Lambda, SQS等） GitLab（マージリクエストベースでレビューを実施）, Slack

開発言語：Python/SQL DWH　 ：Snowflake ETL 　 ：Airbyte, dbt, Garouparoo(Revese) BI ：Steep 基盤思想：モダンデータスタック アーキテクチャ　　：モジュラモノリス パブリッククラウド：AWS(メイン), GCP フロントエンド　　：TypeScript, Next.JS(App Router), Tailwind CSS, AWS Amplify バックエンド　 　 ：Go GraphQL　　　　 ：PostGraphile, GraphQL Mesh コンテナ　　　　　：ECS on Fargate データベース　　　 ：Aurora Serverless v2(PostgreSQL) , DynamoDB 認証　　　　　　　：NextAuth ソースコード管理　：GitHub CI/CD　　　　　　：GitHub Actions ペアプロ　　　　　：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　　　　　　 ：CDK for Terraform コミュニケーション：Google Workspace / Slack デザイン　　　　　：Figma 情報共有　　　　　：Notion チケット管理　　　：Linear app テックブログ　　　：Zenn(Publication) 基本リモートワーク or 東京オフィス(秋葉原)

開発言語：Python/SQL DWH　 ：Snowflake ETL 　　：Airbyte, dbt, Garouparoo(Revese) BI ：Steep 基盤思想 ：モダンデータスタック アーキテクチャ　　：モジュラモノリス パブリッククラウド：AWS(メイン), GCP フロントエンド　　：TypeScript, Next.JS(App Router), Tailwind CSS, AWS Amplify バックエンド　 ：Go GraphQL　　　　　：PostGraphile, GraphQL Mesh コンテナ　　　　　：ECS on Fargate データベース　　　：Aurora Serverless v2(PostgreSQL) , DynamoDB 認証　　　　　　　：NextAuth ソースコード管理　：GitHub CI/CD　　　　　　 ：GitHub Actions ペアプロ　　　　　：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　　　　　　 ：CDK for Terraform コミュニケーション：Google Workspace / Slack デザイン　　　　　：Figma 情報共有　　　　　：Notion チケット管理　　　：Linear app テックブログ　　　：Zenn(Publication) 基本リモートワーク or 東京オフィス(秋葉原)

SES会社のエンジニアとして、ITプロジェクトにアサイン頂きます。 弊社では自社開発会社やSES他社と比べて、将来のキャリア形成サポートと希望に沿った就業現場を選ぶことが出来ます。 勤務先はプロジェクト毎に異なります。 ＜作業内容＞ - ユーザ問い合わせ対応、ベンダー対応 - システム改修時、受入テスト（テスト仕様書作成～テスト実施・結果報告書の作成） - システム改修時、ベンダー作成ドキュメント（要件定義書、設計書類）のレビュー - ＤＢを扱う作業。ユーザーのマスタ追加削除や、顧客マスタの追加削除など  （ＡｃｃｅｓｓやＳＱＬの活用） ※保守作業については、手順書・マニュアルがある為、それに即して業務を行って頂きます。 東京都新宿区西新宿7-5-9（最寄駅：新宿） 案件によって異なる

現在進めているクローズドβ版の開発・改善やオープンβ版（正式リリースできる状態）の開発について、中長期でご助力頂ける方を探しております。 - 「フローライトデータ」のクローズドβ版・オープンβ版のインフラ・バックエンド全体の設計・開発： （1）Google Cloudのデータ関連サービス、Golangを用いたデータ活用基盤全体の設計・開発、データセキュリティやデータプライバシーを意識した対策の実施等 （2）データソースとなる外部サービス・SaaSやデータクラウドプラットフォーム（Snowflake等）とのAPI連携によるデータ転送ワークフロー（ETL/ELT）の設計・開発 - 業務委託 / 副業 - フルリモート（※1） ※1 代表の田中は京都、現メンバーは関東近郊に居住しています。 - 12h/週〜 応相談（※2） ※2 週1回の定例MTGへの参加は必須。捗共有及びタスクや今後の開発方針・内容に関するディスカッション・認識合わせを実施します。直近は現メンバーの都合を踏まえ、毎週木曜23:00から1h程度の実施しておりますが、新たに参画頂く方のご都合を踏まえて改めて調整予定。 - 時給：最低時給〜応相談 ※3 ご経験・スキルセット、お願いする期待役割や稼働割合（コミット度合）を踏まえてご相談・決定できればと思います。ある程度稼働が安定してきた場合、ご希望があれば固定報酬（その時点の時給単価 x 目安稼働時間/月）とすることも可能です。 - 代表、および現メンバー2名（フロントエンドエンジニア、インフラ・バックエンドエンジニア）と連携を取って頂きます。 - コミュニケーション：Slack、Zoom - プロダクトデザイン：figma - プロジェクト管理：Repsona - ドキュメント・情報共有：Notion, Google Workspace（Google Drive) - ソース管理：Github - フロントエンド - 言語・FW - TypeScript - Vue（3系） - SCSS - その他 - vite - vitest - storybook - インフラ・バックエンド - 言語 - Golang - 環境：GCP、Docker、Git、コンテナ、Swagger etc

＜ お任せしたい業務内容 ＞ 【職種名】 データエンジニア 【業務内容】 『SaaS+Database』サービスを支えるビッグデータ（数十TBオーダー）基盤の構築・改善 以下のいずれか、もしくは複数を対応いただきます。 - Webデータクローリングのためのパイプライン新設や改善 - データのクレンジングやエンリッチメント処理 - データの品質改善を目的とした品質モニタリング環境の構築 - スケーラブルかつコスト効果の高いデータ基盤への改善 - 将来的なデータサイエンス活用を踏まえたデータ基盤やデータ品質整備設計 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り ＜ 利用するツール・技術 ＞ ■進捗管理 - AsanaとNotion を利用したアジャイル開発 ( 週 1 回 30 分の定例 mtg ) - 週1回のメンターとの1on1による技術相談 - データベース技術勉強会（ 週1回60分 ） 【主な技術スタック】 - データ収集 - Python（Scrapy） - AWS Fargate for Amazon ECS - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow - データストア - Amazon S3 - Amazon Aurora PostgreSQL - データトランスフォーム - Apache Spark（PySparkがメイン。一部Scala Spark） - Databricks - その他 - GitHub - Slack - Notion - Asana - Google Workspace

大手企業/ITベンチャー含め様々なプロジェクトで 希望するBD設計・移行・構築案件に参画していただきます。 ※スキル、希望により、リーダー、PM業務もお願い致します。

モバイルオンラインゲームの大型タイトルにおける部門内データ分析チーム所属のデータアナリストとして、 複数の担当スマートフォンゲームアプリの分析およびその結果を用いたアプリ収益最大化にコミットしていただきます。 まずは1タイトルをお願いする想定ですが、パフォーマンス次第では複数タイトルをお願いしていきたいと考えています。 ▼具体的な業務内容の一例 ・SQLを用いたアプリ運営課題に対するアドホックなログデータ分析 ・分析により得られた知見のレポーティングおよびサービス改善提案 ・ゲームアプリ各タイトル分析のためのログ項目設計 ・ゲームアプリ各タイトル固有KPI策定とBIツールでの帳票作成 などの業務を、これまでのご経験や今後築かれたいキャリアを考慮し、ご対応いただきます。 ▼チーム体制と役割 プランナーとのコミュニケーションやデータエンジニアリングの経験がある方は 基盤チームとのコミュニケーションなど他部署と連携を図りながら対応をしていただく想定です。 ▼開発環境一例 ・Python,R ・SQL ・Amazon Web Services(Amazon Redshift等) ・Snowflake ・Google Cloud Platform(Google BigQuery等) ・Microsoft Azure ・Treasure Data ・BIツール（Tableau,Looker,DOMO,Redash等） ※業務内容によって異なります。

「データとテクノロジーでビジネスを加速させる。」をミッションに掲げ、BtoBセールスのデジタル化を推進するSaaS「SalesNow」にて、将来のCDO（Chief Data Officer）候補となるデータエンジニアコアメンバーを経営陣直下で募集します。 SalesNowは、業界最大規模（日本全国510万社）の企業情報サービスで、日々莫大な企業データを収集・整理しています。「企業データ」がSalesNowのコアとなっており、さらなるデータ強化に予算・人的リソースを割いていくフェーズです。 現状データチームは業務委託2名 / インターン7名で構成されており、経営陣と共に強固なデータチームを創っていく初期コアメンバーを募ります。 - 長期的な競合優位性を構築するためのデータ収集戦略設計 - 企業データの収集・整理が行える基盤・仕組み構築 - データを収集・整理するだけでなく、ユーザーへの価値提供まで責任を持つ - 長期的な競合優勢を構築するためのデータ収集戦略の立案・実行 - Pythonを用いたスクレイピングプログラムの作成 - HTMLをパース・整形・保存するETLプロセスプログラムの作成 - データベース設計・モデル作成・管理、データ分析基盤の作成 - 上記を実現するインフラ（AWS Batch/Lambda/S3/RDS/RedShift等の整備）作成・管理 - データチーム全体の基盤・仕組み作り - 収集したデータをユーザー視点でアプリケーションに落とし込む機能要件定義・実装 - 言語: Python, TypeScript, Scss - ライブラリ: React, SQLAlchemy, Scrapy, Selenium, Beautiful Soup, など - 状態管理: SWR - フレームワーク: FastAPI, Next.js, Tailwind CSS - インフラ: AWS（ECS, EC2, RDS, S3, DynamoDB, Lambda） - デザイン: Atomic Design, figma - GitHub Projects を利用したスクラム開発 - 4 ~ 8 人のチーム内でリリース完結するスクラムチーム - 2週間単位でのスプリント / 見積り実施 - 月次でのKAIZEN振り返り Slack / Zoom / Gmail / Pardot / GA / Google SS / Salesforce / GoogleMeet / Github / Notion - フルフレックス / フルリモート - slackやgooglemeetを中心としたコミュニケーション **※複業からスタートし, 1 ~3ヶ月相性を見てフルコミットするか否か決定することも可能です。** 半期ごとに評価あり

- 自社・パートナー・クライアントのサービスからログを取得するためのSDKの開発 - パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのデータインテグレーション基盤の構築 - Webクローリングやスクレイピングなどの、webから情報を収集するシステムの構築 - 収集したデータを保存するデータレイクの設計と構築 - 加工済みデータを保存するデータウェアハウス(DWH)の設計と構築 - データの閲覧・処理権限の管理 - バッチ / ストリーミングベースのデータパイプラインの開発と運用 - BIツールを用いたデータの可視化 - サービスの安定提供を24×7で維持するためのシステム運用 - システムの技術的な問題の発見と解決 - 運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発

以下の業務に取り組んでいただきます。 ・クラウド上でデータウェアハウスやETL/ELTパイプラインの設計・構築 ・Dagster / Google Workflows / GitHub Actionsを用いたパイプラインの自動化 ・各種ローデータからデータ統合・分析 ・システムパフォーマンスの監視・最適化 ・複数チーム連携した、技術課題の解決　　など 【使用するツール】 言語：SQL / Python ETL / ELTツール：dbt BIツール：Looker Studio コンテナ：Docker クラウド：Google Cloud CICD：GitHub Actions laC：Terraform