データエンジニア×副業

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自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

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

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

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)

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。

「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

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

Pythonを用いて、クライアントが持つ各種データの分析・評価を行っていただきます。

•クリニックの顧客情報・電子カルテ・会計情報などのデータを、弊社SaaSプロダクト『medicalforce』に移行する業務 •PythonまたはSQLを使用して、顧客システムからデータを取得 •取得したデータを『medicalforce』の形式に変換し、正確かつ効率的に移行を実施 ※ご志向性に応じて、中長期的に自動化の推進や、新規サービスのデータ移行業務などご相談させてください - スクラム開発をしており、チームで働くことを楽しめます。 - スクラムマスターは当番制を敷いており、全員でスクラム開発を推進しています。 - この進め方がうまく行っている為、開発部門だけではなく、全部署（営業や人事も）にもスクラム体制で進めています。 - 団結力のあるチーム20〜40代（平均年齢30.1歳）かつサービス志向のメンバーが在籍しています。 - 次々に新しいプロダクトを作っていく事業戦略を取っており、かつ基幹システムとして多くの機能が求められるプロダクトのため、新しいポジションや役割が絶えず生まれる環境です。 - そのため、エンジニアとしてのチャレンジ機会が多く、様々な業務を通しスキルを磨くことができます。 実装とFBのサイクルを楽しめる顧客が毎日欠かさず利用するプロダクトのため、本当に求められているものを作る必要があります。そのため、以下のサイクルを楽しむことができます。 ① その機能が必要な理由を理解する（ユーザーストーリーを明確化） ② チームで機能のあるべき姿を議論する（リファイメンで仕様・設計を固めて実装） ③ ユーザーからFBを受ける（喜びの声や改善要望） スクラムをベースとした開発をしており、振り返りを通じ開発プロセスを改善し続けています。 また毎日朝会にてその日の作業や抱えている課題の共有を行い、スプリントの終わりに振返りを行うなど情報共有やチームビルディングにも力を入れ、チームでの開発を大事にしています。 dev a：5名　スクラム開発チームA dev b：5名　スクラム開発チームB CRE：4名　 運用保守開発のチーム サポート：4名 データ移行：1名 ※平均年齢30.1歳、男女比率 5：1 - 2020年11月：創業、シード調達 - 2021年03月：自由診療向けオールインワンSaaS『medicalforce』リリース - 2021年11月：プレシリーズA1億円調達 - 2022年01月：人員拡大に伴い、オフィスを渋谷に移転 - 2022年11月：シリーズA6億円資金調達 - 2023年01月：人員拡大に伴い、オフィスを五反田に移転 - 2024年02月：シリーズB15億円資金調達 - 2024年05月：警備業向けオールインワンSaaS『警備フォース』リリース

•クリニックの顧客情報・電子カルテ・会計情報などのデータを、弊社SaaSプロダクト『medicalforce』に移行する業務 •PythonまたはSQLを使用して、顧客システムからデータを取得 •取得したデータを『medicalforce』の形式に変換し、正確かつ効率的に移行を実施 ※ご志向性に応じて、中長期的に自動化の推進や、新規サービスのデータ移行業務などご相談させてください - スクラム開発をしており、チームで働くことを楽しめます。 - スクラムマスターは当番制を敷いており、全員でスクラム開発を推進しています。 - この進め方がうまく行っている為、開発部門だけではなく、全部署（営業や人事も）にもスクラム体制で進めています。 - 団結力のあるチーム20〜40代（平均年齢30.1歳）かつサービス志向のメンバーが在籍しています。 - 次々に新しいプロダクトを作っていく事業戦略を取っており、かつ基幹システムとして多くの機能が求められるプロダクトのため、新しいポジションや役割が絶えず生まれる環境です。 - そのため、エンジニアとしてのチャレンジ機会が多く、様々な業務を通しスキルを磨くことができます。 実装とFBのサイクルを楽しめる顧客が毎日欠かさず利用するプロダクトのため、本当に求められているものを作る必要があります。そのため、以下のサイクルを楽しむことができます。 ① その機能が必要な理由を理解する（ユーザーストーリーを明確化） ② チームで機能のあるべき姿を議論する（リファイメンで仕様・設計を固めて実装） ③ ユーザーからFBを受ける（喜びの声や改善要望） スクラムをベースとした開発をしており、振り返りを通じ開発プロセスを改善し続けています。 また毎日朝会にてその日の作業や抱えている課題の共有を行い、スプリントの終わりに振返りを行うなど情報共有やチームビルディングにも力を入れ、チームでの開発を大事にしています。 dev a：5名　スクラム開発チームA dev b：5名　スクラム開発チームB CRE：4名　 運用保守開発のチーム サポート：4名 データ移行：1名 ※平均年齢30.1歳、男女比率 5：1 - 2020年11月：創業、シード調達 - 2021年03月：自由診療向けオールインワンSaaS『medicalforce』リリース - 2021年11月：プレシリーズA1億円調達 - 2022年01月：人員拡大に伴い、オフィスを渋谷に移転 - 2022年11月：シリーズA6億円資金調達 - 2023年01月：人員拡大に伴い、オフィスを五反田に移転 - 2024年02月：シリーズB15億円資金調達 - 2024年05月：警備業向けオールインワンSaaS『警備フォース』リリース

現在、弊社ではETLにTrocco、DWHにBigQueryを用いた分析基盤がありますが、まだ利用は限定的であります。 今後は全社的にデータを利用した分析や意思決定を行うことができるような組織を目指しており、多くのメンバーが活用しやすいデータ基盤の構築と運用方針の策定などを担っていただきたいと思います。 具体的には、以下のようなお仕事内容を想定しております。 - データ基盤の運用や方針策定 - データレイクやウェアハウス、マートの設計や ETL（ELT）の実装 - データ利用部門との課題の定義、要件整理 - データの可視化やデータ活用の支援及び推進 - バックエンド：Ruby（Ruby on Rails）、GraphQL、Go、Elasticsearch - フロントエンド：TypeScript、React、Next.js、Storybook、Cypress - インフラ：AWS(ECS、Fargate 、RDS、CloudFront、S3、SES、ELB、ElastiCache、Route 53、Cognito...)、Terraform、Docker、Terraform - モニタリング： Datadog、Bugsnag - 分析：BigQuery、Trocco、Redash、Looker - その他ツール： GitHub、GitHub Actions、Slack、Notion、JIRA - 技術とプロダクトに対する熱意と関心を持ち、個々の専門知識を活かして事業課題を解決する意欲あるエンジニアが多く在籍しています - コミュニケーションを重視する風土があり、メンバーは文章や口頭のコミュニケーションの両方を気軽に行えるような環境で働いていま - 技術的な知識のインプットとアウトプットを重視し、開発ブログや社内LT、会社イベント（ハッカー鮨など）を通じて、エンジニア同士での情報共有や技術文化の促進を積極的に推奨しています

【仕事内容】 ・データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計 ・Airflow, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築 ・アプリやIoTからのログ収集やその設計 ・BIツールやデータ出力機能などの開発・運用 ・異常検知ツールによるデータ異常の検知自動化やそれに基づくインサイト提供 ・データガバナンスのポリシー設計、実装 ・社内のデータ利用状況の定量・定性分析と改善策の提案 【仕事の魅力】 LUUPのサービスでのライドデータなどの需要のプロキシとなるログは、特にその中でも鍵となるデータです。利用者の行動パターンや再配置の動きなど、実際の運用から得られるログは、我々のMLモデルで解析され、日次の作業オペレーションなどに活用することでLUUPのサービスの質を向上させるための貴重な情報源となっています。 また、LUUPは日本で数少ない電動キックボードのシェアリングサービスを展開する企業として、新しいデータ活用のチャレンジが溢れています。"ポートモデル"と言われる形態でのマイクロモビリティのシェアリングサービス展開は、世界の中でも早い段階から取り組んでいる企業のひとつです。そのため直面する課題には世界でも明確な成功例がないものも多く、このようなフロンティアでの事業環境はスタートアップに限らず簡単には味わえない環境です。

水処理インフラ領域におけるAIプロダクト開発を進める上で下記2つの課題に直面しています。 - 水処理プラント内に設置されているセンサーから取得するデータの正確性が担保されていない。 - 水処理プラント内でセンサーが順次追加されていくので、どれが有効なデータかの判断に苦労し、分析業務負荷が上がっている。 そこでこの課題解決を担って頂くデータマネージャーを探しています。 データマネジメントを担当して頂きます。 具体的な業務例は以下になります。 - メタデータ管理 (例：水処理プラント関連データの構造や意味を整理して管理) - マスターデータ管理 (例：水処理プラント関連データをデータ基盤内で統合する共通ID体系の定義。定義したID体系へのデータ変換) - データモデリング (例：データ利用者が利用しやすい形になるようにデータウェアハウス内のデータ構造を定義) - データ品質管理 (例：データ品質指標の定義とモニタリング。データ転送時のデータ品質担保) - データセキュリティ (例：IAM設計。個人情報の扱い定義) データ基盤開発は別職種であるデータエンジニアと分担して進行します。 両者の役割分担は下記のようになります。 - データマネージャーの役割：データマネジメントの方針設計、要件定義。 - データエンジニアの役割：データマネージャーが定めた要件を実現するためのシステム設計 /開発 / 運用 (例：ETL処理の開発)