データエンジニア×高単価

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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

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

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

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

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。 - 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 - プログラミング言語: Python, SQL - バージョン管理: Git/GitHub - データ分析基盤、環境: AWS, Snowflake - ETLツール: trocco, Airbyte, dbt(導入準備中) - IaCツール: Terraform - BI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studio - コミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion - ターゲットの潜在ニーズを探索・可視化し、顧客への価値提供・効果計測をしていく - 素早くマーケットにデリバリーして、プロダクトを実際に動かしながら磨きあげる - 技術負債に対して戦略的に取り組み、開発の生産性を向上、最大化する - 技術やデザインを武器にして、新しい価値を生み出すことを使命とする - 組織としてナレッジが共有され、モチベーション高く開発が続けられる状態を維持する - 個のスキルや経験だけでは解決することが難しい課題に直面した場合でも、目的達成のためにチームで協働し解決していくことができる データプロフェッショナルチーム

新しい技術を取り入れながら、顧客にとって本質的価値のあるプロダクト開発をリードしていただけるバックエンドエンジニアを募集します。 - プロダクトのサーバーサイド設計、実装、改善、運用 - ミドルウェアやフレームワーク等の技術選定、検証 - バックエンドシステム全体のアーキテクチャ設計 - 各種定性、定量リサーチに基づくシステムの改善 - アルゴリズム、フロントエンドとのインターフェース設計 ■利用している技術(開発環境・言語・手法・OSS) Frontend - React - TypeScript - GraphQL - Hasura - Vite Backend - Go言語 - Hasura Infra - Embulk - Kubernetes - Argo Workflow - Argo Events - Firebase - BigQuery - Snowflake - GitHub Actions

- 「Scalebase」の契約・請求管理データの分析画面メンテナンス - 顧客要望を踏まえたダッシュボードの追加・改修 - 顧客からの仕様の質問対応 Scalebase上での販売管理データを集計し、MRR・チャーンレート等のビジネスメトリクスをお客様にとってわかりやすく可視化させ、見たい軸を柔軟にカスタマイズ可能なダッシュボードのメンテンスを行っていただきます。 Scalebase分析機能の情報については以下のページを参照いただければ幸いです。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000050107.html