同社で保持する学習データ やアセスメント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。 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。 下記の業務を担当して頂きます。 1. 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

業務実施場所東京都千代田区

○ 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。

■歓迎条件： ※必須条件を満たしていれば可　歓迎条件はあくまでも目安です。 ○ Web系 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) ○ Dockerの経験

週4日 週5日

長期プロジェクト 大規模 BtoB フレックス 私服OK ベテラン歓迎 リモート