データエンジニア

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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

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

・Microsoft SQL Serverデータベースの構築、運用・保守・データベース監視、障害対応、各種メンテナンス作業などの変更作業対応・アプリケーションチームからの各種問い合わせ、新規システム構築案件の対応・データベースの暗号化などのデータ保護の為のソリューションを提供・実装・システム移行時のデータの移行支援、テープへのバックアップ、および復旧プロセス支援・海外拠点の同僚と協働しFollow-The-Supportモデルによる本番環境におけるデータベースサポート

Responsibilities・Be an Independent contributor for managing BI Products used within organization namely Informatica, BusinessObjects and PowerBI・Engineer frameworks and Automate processes along with Production support for BI Products and Platform services.・Strategize, Engineer and Automate various BI platforms and services Provide Product consultancy service on BI products.・Vendor management for enhancements, fixes and issue resolution

データベースの運用・障害対応業務を始め、ハードウェアの交換・バージョンアップ並びにアーキテクチャ刷新に伴うデータベースの設計・構築業務を各部署と連携・マネジメントしながら推進していくことが主な業務となります。【入社後にお任せしたい業務】■DBAチームのマネジメント■障害発生時の原因分析と対応の指揮とりまとめ■ハードウェアのリプレイスやバージョンアップ■新アーキテクチャ導入を見据えての新たなデータベースの方針・構築のとりまとめとその推進

◇職務内容＜キャリアパス＞着任後は、基盤部署のデータベース管理しているチームにて、データベースチームリーダのサポートを実施頂きます。将来は本人の希望に応じて下記のようなキャリアに進んで頂く事を想定しています。・ラインマネージャー：データベースチームリードの立場でチームを統括・コンサルタント：DBに関する社内コンサルとして、先端技術の調査や既存課題の解決方法の提案を実施・アーキテクト：DBに関する社内アーキテクトとして、クラウドも含めた将来のDBインフラをデザイン・クラウドエンジニア：社内DBのクラウド移行を推進・PM：DBに関する社内各種プロジェクトのPM＜業務内容＞下記業務のうち複数いずれかに従事して頂きます。・社内DBの設計・保守運用作業・DB管理業務効率化活動・DBに関する先端技術の調査・DBに関するコンサル/アーキテクとしての立場での各種案件サポート・DBに関する案件のPM・DB契約の管理・協力会社の管理＜入社後の成長サポート＞・各ポジションごとに必要なスキルの研修あり・資格取得支援制度あり

仕事内容〇法人向けビジネスに関わるデータマーケティングの企画・推進〇法人向けビジネスにおけるデータマーケティング施策の立案・遂行法人業務部は、上場企業～中小企業まで幅広く事業法人のお客さまを対象に各種ビジネスを企画・推進する部署です。その中でロイヤルティマネジメントチームは、法人ビジネスにおける業務プロセスのDX化に向けた企画・推進を担っています。金融機関を取り巻く環境が変化していく中で、ビジネスの在り方を考え組織をリードするような熱意のある方を募集します。

Responsibilities：●担当業務： データ分析エンジニアウェルス・マネジメント部門におけるデータ分析プロジェクトに参画し、ビジネス部署やシステムパートナー等と連携の上、データモデリング、エンジニアリング、開発等のデータ分析業務を担当いただきます。●責務・データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化・データ基盤のフレームワーク構築・ツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること・社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業

【職務内容】〇アンチマネーローンダリング(AML)関連システム（アプリケーション、EUC等）のユーザー部としての導入・管理、各種データ分析(補足)金融機関の使命の１つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です。【部署の特徴】〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります〇各種教育研修制度あり〇業務によっては一部リモートでの勤務可能

＜キャリアパス＞着任後は基盤部署のデータベース管理しているチームにて、OJTを通し先輩社員の元、業務の経験を積んで頂き、一人前のデータベースエンジニアとして成長頂く事を期待しています。将来は本人の希望に応じて下記のようなキャリアに進んで頂く事を想定しています。・ラインマネージャー：データベースチームリードの立場でチームを統括・コンサルタント：DBに関する社内コンサルとして、先端技術の調査や既存課題の解決方法の提案を実施・アーキテクト：DBに関する社内アーキテクトとして、クラウドも含めた将来のDBインフラをデザイン・クラウドエンジニア：社内DBのクラウド移行を推進・PM：DBに関する社内各種プロジェクトのPM＜業務内容＞下記業務のうち複数いずれかに従事して頂きます。・社内DBの設計・保守運用作業・DB管理業務効率化活動・DBに関する先端技術の調査・DBに関するコンサル/アーキテクとしての立場での各種案件サポート・DBに関する案件のPM・DB契約の管理・協力会社の管理＜入社後の成長サポート＞・個々に応じた指導計画を実施いただきます・各ポジションごとに必要なスキルの研修あり・資格取得支援制度あり

■Responsibilities:- Analyze the requirement related with these functions, create Test specification and Develoep Automated Test Units, and validate the ECUs under Test- Management of existing tools and modify tool based on Specification update- Develope as smart automated solution for complex test scenarios for 100% test coverage■About the department:- Electric_Electronics Architecture Engineering Group- Department works on ECU development and Vehicle Architecture development of one of the biggest global automotive companies■What you experience and learn:We are working with latest ECU and vehicle architecture platform like HPCs and AUTOSAR based ECUs. We also complete automation for validation of the current ECU system working with various protocols like SOMEIP/DoIP/HTTP in validation process. our company has more than 1000 associates in this account so it is even possible to learn and work on different Systems as ADAS, EE architecture, and IVI/IVC systems.■Potential future career path:- Build expertise in ECU V&V process- Improve hands-on knowledge in Project Management and Client Relationship management- Future Potential Role: Technical Lead