事業概要
ヴェネクト株式会社は2013年の設立以降、デジタルマーケティングエージェンシーとして、クライアントのビジネス課題を解決する為に、ビジネスの交通整理を行ってきました。 データを軸にしながら、クライアントの現状を理解する「調査・分析」、明らかになった事実を基に立案する「戦略」、立案だけで終わらせない「施策実行」を一気通貫で行う事で、クライアントの事業成長に伴走するマーケティング支援を行っています。
仕事内容
■役割 自社サービス/社内ツールの開発・運用
■業務内容 社内メンバーが広告配信結果を分析しやすい形式のデータマートを構築する社内ツールの開発・運用のお仕事です。 ①GoogleやYahoo!広告の配信実績データをGoogleやYahoo!からAPIで取得。 ②そのデータをBigQuery内に格納。 ③Cloud Functions（Python使用）などの簡易アプリケーションやETLサービスを活用して、データの結合や加工を実施。
※その他に形態素解析（Python✕MeCab）や自然言語解析（Google Natural Language API）を用いたデータ分析サービスの開発・運用のプロジェクトにも携わっていただきます。
■扱うデータ 日別での配信金額や広告表示回数、広告のクリック数などのRawデータ
■特に担っていただきたい内容 社内メンバーが広告配信結果を分析しやすい形式のデータマート構築における以下の部分 ・広告配信実績のRawデータに分析軸ごとのラベル処理の実施。 ・データクレンジング（欠損値や異常値の処理、名寄せ処理など）・データ結合・データ型の変換
■関わり方 構築するシステムの構成や仕様、データ処理方針や実装方針を自身で考えることができ、自発的に提案可能です。 また、提案内容の採用の判断はトップダウンではなくチームリーダーと協議しながら決定していくので、採用されやすい環境です。 構築されたツールを社内メンバーが活用するので、ダイレクトに利用者の反応を見ることができます。
■ この仕事の面白み、魅力 ・組織の柔軟性の高さが特徴です。例えば、具体的なソリューションを持っているのではなく、クライアントの成功のために「何をすべきか」という部分から問題の解決に向かっているスタンスです。 ・広告データはじめマーケティングに関するデータは規模や種類も多いので、今後の開発環境や取り扱うデータも多種多様になり、様々な開発経験が積めます。 ・マーケティングの知見と技術力をかけ合わせた経験を得られます。 ・隔週で読書会を実施しています。技術書などを読みながらアウトプットしあい、取り入れたほうがよいものはチームのルールに付け加えていっています
■開発環境 《プログラミング言語/フレームワーク》 メインで利用するプログラミング言語はPython。その他はGoogle Apps Scriptも利用。 ・Python/Flask ・Google Apps Script
《インフラ》 メインで利用するインフラ環境/クラウドサービスはGoogle Cloud ・Google Cloud （Google Cloud Function、Google Cloud Storage、Google BigQuery、Google Data Fusionなど） ※AWS（AWS Elastic Beanstalk、Amazon S3、AWS Lambdaなど）も頻度は多くないですが、利用します。
《バージョン管理ツール》 ・GitHub
《構成管理》 ・Terraform
求められるスキル・人物像
■必須スキル ・何らかのプログラミング言語を使ってサイト開発・運用をした経験 ・DBを用いたWebサイトやWebシステムの開発・運用経験があり、SQLを用いて、DB操作（CRUD）の経験
■歓迎スキル ・AWS・GCPなどのマネージドサービスを用いた開発・運用経験 ・BigQueryなどDWHの知識や経験 ・ETL処理の開発・利用経験 ・BIツールの構築・運用経験 ・インフラエンジニア、SREとしての業務経験 ・バージョン管理ツールを利用したチーム開発の経験（GitHubを利用）
■求める人物像 社内外の関係者とコミュニケーションをとりながらプロジェクト推進できる方
勤務地・給与・その他情報
開発環境・現場
このPJ・案件で使われている技術
| プログラミング言語 |
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|---|---|
| フレームワーク・ライブラリ |
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| ミドルウェア・ツール |
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| クラウド |
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| プロジェクト管理 |
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| 支給PC | 現場で選択可能（Windows/Mac） |
得られる経験・キャリアパス
■得られる経験 中規模〜大規模データを管理・活用するデータエンジニアとしてのスキルが身につきます。
・データ管理の基礎知識： データを出し入れする為のSQLのスキルはもちろんのこと、大規模データを社内メンバーが活用しやすい形式に変換・管理するデータ構造の設計スキルも身につきます。
・インフラ・分散処理に関する知識： データ分析基盤となるインフラの知識、膨大なデータを扱いますので複数のサーバーに分散して処理する技術なども身につきます。
・クラウドサービスの知識： 大規模なデータを処理させる為のプラットフォームやサービスはGoogle Cloudを筆頭としたクラウドサービスを活用しますので、大手パブリッククラウドの活用スキルも身につきます。
・プログラミングの知識： データ加工〜分析に使われるPythonをメインのプログラミング言語とし、Google系のオフィスソフトのバックエンドで動作させる為のGoogle Apps Scriptなど実装スキルも身につきます。