社会人向け学習プロダクト GLOBIS 学び放題/GLOBIS Unlimitedの更なる事業拡大と成長に向けたプロダクト開発と保守をご担当いただきます。 【募集背景】 現在､グロービス内で保持する学習データ (例: グロービス学び放題の学習行動データ) やアセスメントデータ (例: GMAPでのビジネス定石の理解度データ) の活用にも本腰を入れ始めています。 またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。 これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを組成し、体制強化を進めています。 なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。 ・データサイエンティスト: データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。 ・機械学習エンジニア: サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。 ・データエンジニア: データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。 データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。 【業務内容】 ●データ基盤の開発・改修・保守運用 ●データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ●データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ●データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 【開発環境】 ●インフラ GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) ●データパイプライン (ETL) CloudComposer (Airflow) ●DWH BigQuery ●その他インフラ管理 Docker GKE / GAE / CloudRun ●可視化ツール Google Data Portal / Tableau ●分析環境 Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML ●その他 GitHub / Slack / Notion 【チーム体制】 データサイエンスチームの体制は以下です (業務委託を含む) 。 　統括ディレクター: 1名 　データエンジニア: 1名 　機械学習エンジニア: 1名 (兼務) 　データサイエンティスト: 3名 　技術顧問: 1名

■必須スキル・経験 ●エンジニアリング能力 ・GCP や AWS などの主なパブリッククラウドサービスにおける開発経験。 ・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。 ・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。 ※上記すべてを満たす方 ●データ専門性 ・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　 ・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。 ※上記すべてを満たす方 ●ビジネス ・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル) ・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など) ・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか) ・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し) ※上記すべてを満たす方 ●求める人物像 ・データエンジニアリング領域に特に強いご興味をお持ちである。 ■歓迎スキル・経験 ●エンジニアリング ・Web系 エンジニアとしての実務経験。 ●データ専門性 ・データサイエンス (統計や機械学習) 領域の基礎的な知識をお持ちである。 ・DMBOK (Data Management Body of Knowledge) もしくは DMM (Data Management Maturity Model) に基づくデータマネジメントの知識や、これらの取り組みのご経験をお持ちである。 ●ビジネス ・ビジネス部門やステークホルダとの調整業務を主体的に進める事が出来る。 ・メタデータ定義やデータ品質のマネジメントに関して企画立案や施策実施をされたご経験。 (インパクトの規模は問わない) ・自ら企画や施策を立案し成功させた経験。 (インパクトの規模は問わない)

■ 働き方: フルリモート ■ 稼働日数: 週5日 ■ 企業情報: 株式会社グロービス

グロービス社が今まで蓄積されてきた学習データを分析するお仕事になるので、現在成長しているエドテック領域にご興味のある方はおすすめです！ また、グロービス社のメンバーの雰囲気も良くとても働きやすい印象です。