【データエンジニア】東証一部上場のグループ企業/顧客直取引/データ分析基盤未経験歓迎/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
2024/9/24 更新
データベースエンジニア
東京都
400-700万円
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
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?
仕事内容
【当カンパニーについて】 当社は、東証1部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。
【仕事内容】 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?
【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。開発環境はクラウドメインで、データを収集、DWH(BigQueryやRedshiftなど)の構築し、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準備する仕事です。 データ利用環境を整えるために、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データのビジュアライゼーション データ分析基盤からデータを抽出、可視化する業務を行っていただきます。例えば、SQLでデータマートを作成し、データマートからのデータの集計をBIツール(Tableau、 Google Data Portalなど)で行います。また、Tableauダッシュボードを自動更新するためにBIとDWHのデータパイプラインを構築することもあります。
その他にも、データ分析環境を開発するためのPM業務、機械学習モデルの開発、常駐先でのスキルトランスファーなどを行っていただく場合もあります。
■開発環境の例(案件によりますが、以下環境が多いです) 言語:SQL、Python、R言語 インフラ:AWS、GCP、Docker ソースコード管理:GitHub コミュニケーションツール:Slack BI:Tableau、DOMO、Googleデータポータル、QuickSight 扱うデータ:テーブルデータ中心(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)
■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。
【仕事の魅力】 弊社の社員は、顧客企業の一員としてビジネス課題を解決するために1年、2年といった長いスパンで常駐している方がほとんどです。顧客企業の中の人として顧客のミッションを理解し、データ利用者が活用しやすいデータ分析基盤を構築・運用することで、データを資産へ変えビジネス課題解決へつなげることができるお仕事です。
【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。基本的には今ある経験・スキルを活かしながら、やったことがない・やりたい業務を経験できる案件に入り、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(MUST)】
下記のいづれかの経験をお持ちであればOKです! ・1年以上のシステム開発の実務経験 or ・業務でのSQL使用経験(SQLを使った集計・分析、可視化など)
【歓迎(WANT)】
・インフラエンジニア経験 ・Pythonによる開発経験 ・AWS(Redshift)またはGCP(BigQuery)でのデータ分析基盤構築経験(DWH、データレイク、データマートなど) ・ETL/ELT経験 ・BIツールダッシュボード構築経験
「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
- 勤務地
- アクセス
- 勤務時間
- 想定年収
- 雇用形態
- 休日・休暇
開発環境・現場
■開発環境の例(案件によりますが、以下環境が多いです) 言語:SQL、Python、R言語 インフラ:AWS、GCP、Docker ソースコード管理:GitHub コミュニケーションツール:Slack BI:Tableau、DOMO、Googleデータポータル、QuickSight 扱うデータ:テーブルデータ中心(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) ■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。
【スペシャリストからの学び】 グループ全体としてエンジニアリングやデータサイエンス領域の第一線で活躍しているスペシャリストを外部顧問として迎えているため、顧問の方に直接指導してもらえたり、ハンズオン、コードレビューなど)の講演を聞くことが可能なため、幅広い知見を養うことができます。更に必要に応じて有料の外部セミナーも参加可能です。
【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。
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