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【データエンジニア】プライム上場／顧客直取引／クラウドメイン／データ分析基盤の構築・運用を行うデータエンジニア募集

2024/12/11 更新

データベースエンジニア

東京都

500-1000万円

MySQLAWSPythonGCP

リモートワーク可フルリモート可服装自由副業可オンライン選考可新技術に積極的残業月20時間未満実務未経験歓迎上場企業女性エンジニアが活躍中

事業概要

【当カンパニーについて】当社は、東証プライム上場のグループ企業において、社長公募制度によって生まれたカンパニーです。「データと意志と情熱で心豊かな社会をつくる」というミッションと、「データをキーに人の心を揺り動かし、持続可能社会への変革をリードする」をビジョンに掲げ、データ活用領域に特化した、常駐型プロフェッショナルサービスを展開しています。

株式会社メンバーズについて

仕事内容

【仕事内容】データをビジネス上の価値に繋げるためのデータ分析環境の構築をお任せします。データ活用を効率的に行うための、データ分析基盤の構築はもちろん、運用・定着化まで支援していきます。

【具体的な仕事内容】スキルやご経験、今後のキャリアプランに合わせて、主に①、②、③の業務をお任せします。

①データ活用のためのデータ分析基盤構築・運用

クライアントが持つビッグデータを活用するためのデータ分析基盤を構築していただきます。開発環境はAWSやGoogleCloud、Snowflakeなどクラウドメインで、要件整理、データ連携（ETL）、データ蓄積（DWH）を行い、データ利用者がデータを利用できるように様々なデータ分析環境を整える業務です。クライアントの業務フローやデータの構造を把握したり、クライアントの要望をヒアリングするなど上流工程からかかわることも多いです。

②データ分析環境を開発するためのPM業務

クライアント先でデータ活用を推進するためにプロジェクトリーダーを担っていただきます。顧客が抱えている課題のヒアリングをし、どのように実現していくかを設計していきます。複数名のメンバーのマネジメントを行うこともあります。

③データのビジュアライゼーション、生成AIの活用

可視化や機械学習はアナリストやサイエンティストが行うことが多いですが、エンジニアリングが必要な場合や社員のスキルに応じてデータエンジニアがこの領域を担うことがあります。ビジュアライゼーションでは、データマートの作成、データマートからのデータの集計をBIツール（Tableau、Googleデータポータルなど）で行います。また、生成AI活用ではクライアントの社内業務効率化を目的に生成AI環境を構築していただきます。

その他にも、常駐先でのスキルトランスファーなどを行っていただき、クライアント社内でのデータ活用内製化を支援していきます。

＜プロジェクトについて＞クライアントはIT系から通信・金融・アパレル・物流など、幅広い業界の大手有名企業が多数揃います。担当するフェーズも当社のエンジニアが、要件など最上流から関わるケースがほとんどです。また、1年以上の長期案件に携わりますので、腰を据えてじっくりと経験を積んでいただけます。

【魅力・やりがい】 ◆新たな可能性を提案組織が多岐にわたる企業では、部署ごとで行っている施策に応じて多種多様なシステムを導入している場合があり、結果、組織全体での横断的なデータ活用ができないというケースが少なくありません。だからこそ、アナリストとエンジニアが社内に在籍するデータ活用のプロフェッショナルの当社に依頼が入ることが多いのです。

当社が入ることで、クライアント企業がこれまで気づけなかった新たなマーケティング戦略（SNS広告やDM配信の最適化など）を試せるようになるなど、蓄積されたビッグデータが初めて活かされる瞬間は、大きなやりがいも感じられます。

◆分析データ取得に集中した開発データベース中心でプロダクト開発ができるため、純粋に分析のためのデータを取得することに集中して開発ができます。また、エンドユーザーへの影響がほとんどないため、緊急対応が発生することも少なく残業はほとんどありません。しかも常駐先のクライアントも大企業が多いため、働く環境は◎です。

◆PMや上流工程へのチャレンジ紹介する案件では要件など最上流から関われるものやPMの役割を担うものも多数ございます。これまでの実務経験を生かして次のステップにチャレンジしてみたい、よりプロフェッショナル人材を目指したいという方にとっても成長できる環境はございます。

【入社後の流れ】入社後約1ヶ月はGCPなどの研修と並行して常駐先の案件を選定していきます。常駐先が決定しましたら、出勤またはリモートで業務を開始していただきます。今ある経験やスキルを活かせる案件に入り、常駐中も勉強会などでインプットしながら実務でアウトプットして成長していって欲しいと思っています。

【サービスとして大事にしていること】－顧客企業の「中の人」として動く ‐データ活用が目的ではなく、成果を出すことが目的 ‐顧客ミッションを顧客以上に理解する ‐社会に対して不誠実なことはしない

少しでも興味を持っていただけましたら、オンラインカジュアル面談で一度お話しができればと思います。ちょっと話を聞いてみたい、この部分の詳細が知りたい！など、お気軽にご連絡ください。ご応募をお待ちしております！ ※面談/面接はすべてオンラインにて実施しております。

求められるスキル・人物像

【必須要件】以下、いずれかの経験をお持ちの方 ■データエンジニアとしての実務経験が2年以上（下記のスキルを想定）・DWH構築経験・ETL処理やでデータパイプライン構築経験

■ITエンジニアとしての実務経験が3年以上（下記のスキルを想定）・基幹システム開発経験・Webアプリケーション開発経験・DB設計や構築

【歓迎要件】・GoogleCloudやAWSでのインフラ構築経験・BIツールダッシュボード構築経験・データ分析業務経験・何らかのプロジェクトでPMやリーダー経験のある方・決まった業務ではないので主体的に業務遂行できる方・指示待ちにならずクライアントからの要望をヒアリングできる方

「成果が先、手段は後！」この言葉にピンとくる方ほど、弊社へのジョインをオススメします。

◼️サービスとして大事にしていること・データ活用が目的ではなく、成果を出すことが目的・顧客ミッションを顧客以上に理解する・社会に対して不誠実なことはしない・顧客の「想い」がビジネスになるようサポートする・データからストーリーを語れる・顧客ビジネスをCSV型に変革する知識とスキルを持つ

勤務地・給与・その他情報

想定年収、待遇・福利厚生、
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休日・休暇

開発環境・現場

【開発環境】言語：SQL、Python フレームワーク：Pyspark、Pytest インフラ：GoogleCloud、AWS、Terraform DWH：BigQuery、Redshift(+Spectrum)、Snowflake ソースコード管理：GitHub BI：Tableau、DOMO、Googleデータポータル、QuickSight　など【取り扱うデータ】売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心 ※案件により異なります ■タスクの例・SQLでデータマートを作成。データマートからのデータの集計をBIツール（Tableau、 Google Data Portal）で行う。・複数の事業部から集まってくる膨大なデータをローデータ、DWH、データマートなど階層にチームに分かれて、チーム間で連携を取りながらデータ分析環境をAWS、Terraform、Dockerなども用いて設計・構築する。・Tableauダッシュボードを自動更新するため、GCP/BigQuery上のDWHをベースとしてデータパイプラインを構築する。

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: Python
データベース: MySQL
ミドルウェア・ツール: DockerTerraform
クラウド: AWSGCP
プロジェクト管理: GitHub
マーケ・データ分析ツール: ETLBIツールTableau
支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

■仕事で得られるもの　

【データ分析基盤構築・運用の経験】データ分析基盤を専門とするデータエンジニアは大量データの活用が進むなかでニーズが高まっている新しい職種です。また、今後もデジタルサービスの増加に伴い、必要性は高まっていくと考えられます。昨今のデータ活用の現場では多くの場合クラウドを活用したデータ分析基盤の構築・運用が求められており、環境的にもモダンであることが多いです。

【ユーザーからのフィードバック】当社には基盤のユーザーとなるアナリストが多数在籍しています。彼らが普段どんなことを考え、仕事をしているか知る機会が多いため、よりユーザーにとって有用な基盤を構築・運用する能力がつきます。

【学び合う文化】社内勉強会は月数回コンスタントに開催。社内チャットで質問をするとすぐ回答がつきます。多数の人の知見にアクセスして吸収することができます。

事業内容の詳細

デジタルサービスベンチャーを中心に、クライアント先へ出勤または自宅からリモート環境で常駐先のデータ分析基盤の構築・運用業務を担当して頂きます。データエンジニアは近年注目の新しいお仕事です。同じ職種の仲間や技術顧問が在籍する弊社で、データエンジニアのキャリアを伸ばしていきませんか？

【社員が語る会社の面白さ】データエンジニアの魅力は、データベース中心でプロダクト開発ができる点だと思います。普通、プロダクト開発はユーザー起点で設計していくためシステム設計をユーザーに合わせたりしますが、データ基盤は純粋にいかにデータ分析のためのデータを取得するかを追求できるので汎用的なモデルを考えることにとても知的な営みが出来ることがうれしいです。さらに、メンバーズデータアドベンチャーの場合は、データ分析基盤構築・運用だけでなく、ビジネスサイドと連携してKPIや指標を定義し、ビジネスとシステムをつないでいくエンジニアリングが行えるのも魅力だと思います。