・分析基盤の構築・改善 ・社内のデータマネジメント業務 ・技術調査【業務スコープ】 (a)（推薦システム基盤開発）分析官や(ML/MLOps)エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せる環境の構築のサポートをお任せします ■ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ■下記の内容について特に、要件定義/技術調査/設計をお任せいたします ※一部実装、運用をお任せする可能性がございます 　・共通分析基盤構築 　・機械学習ワークフロー(b)（社内環境整備の技術的アプローチ）分析官や社内各チームと連携しながら、分析環境の改善と様々なデータ課題の解決に向けた取り組みをお任せいたします。 ■社内に散らばるソースコードとデータの実態調査、解決方法の提案 　・PMと連携し、組織規模のスケールアップに伴う様々な課題の整理 ■分析環境の整備 　・メタデータ管理、運用ルールの策定、利用状況の可視化

・SQLを用いたデータ抽出経験 ・InfrastructureasCodeおよびCI/CDの経験 ・Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験 ・GCPでの開発経験 ・コンテナ技術（Docker）を用いた開発経験 ・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築 ・MLOpsまたはデータエンジニアの業務経験

・Kubernetesの利用経験 ・ワークフローの構築経験（Digdag/Airflowetc.） ・監視ツールの導入・運用経験 ・データマネジメント（DMBOK）に関する理解や実践経験

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