現在、社内で保持する学習データ (例: 学習プロダクトの学習行動データ) やアセスメン トデータ (例: 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。 このうち、データエンジニアリング領域のコアメンバーとなるデータエンジニアを募集します。 ■ 具体的な業務 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 <1日の業務スケジュール例> 09:30~10:30 Slack やメール等の連絡事項チェック、返信 10:30~12:00 コーディング作業 12:00~13:00 ランチタイム 13:00~16:00 コーディング作業 16:00~17:00 技術顧問とのミーティング 17:00~18:00 プロダクトバックログのリファインメントミーティング

■必須スキル： ・GCPやAWS などの主な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 ・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。 ・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) 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) ■尚可スキル： ・Webエンジニアとしての実務経験。 ・データサイエンス (統計や機械学習) 領域の基礎的な知識 ・DMBOK (Data Management Body of Knowledge) もしくは DMM (Data Management Matur ity Model) に基づくデータマネジメントの知識や取り組みの経験 ・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)

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