飲食の案件一覧

飲食店向けサービスのバックオフィス系案件
・ユーザーが近いため、システムや事業を作る一体感を感じることができ、

要件定義から開発、リリース後の運用サポートも一気通貫で携わることが可能です。

・ruby/Ruby on Rails

・MySQL

・RSpec

大手飲食ブランド全社横断グループの事業推進本部 マーケティング部にて24年6月ローンチ予定のグループ横断のCRMサービスのデータ利活用をお任せします。

【業務詳細】
・各事業子会社と連動しての、問題の深掘り、課題の抽出、解決の方向性、施策の立案・実行
・組織として今はまだ高度なデータ利活用にいたっていないため、まずは手元でライトに始めるという意味合いでデータアナリストを募集しております。
・上流工程であるデータストラテジスト、データコンサルタント（社内コンサル）的な動きができる方
・データサイエンティスト（機械学習なども手掛ける）、データエンジニア（事業会社の要求分析からデータ項目への落とし込み）も大歓迎致します。
・同時並行で、全社のデータ分析基盤となる、一連のデータベース（Data Lake/DWH/Data Mart）構築も行っております。
主幹は原則システム部ですが、ご志向性によっては、積極的にご参画頂きたく思っております。

【使用ツール】
Tableauタブロー
ecbeing
GA／Googleアナリティクス
Looker Studio（旧Googleデータポータル）など

LookerStudioを用いてKPIおよびマーケティング施策に関連する情報を見える化する。

・ローコードノーコードでアプリケーション開発とデータ利活用ができる営業基盤（ETL、snowflake、Salesforce、Tableau）を、4月から半年かけてSIerと構築していきます。
・アプリケーション開発については、各業務部門が使っているパッケージのアプリケーションを、Salesforceに置き換えていきますが、担当はDX推進部門の1名しかいない状況。
・営業基盤に蓄積されていくデータを、クライアントのビジネスに利活用（客数予測や自動発注など）していくことも必要になりますが、その人材も不足。

・月間ユニークユーザー数1億人を超えるサイト開発
・自身が開発に携わった機能を非常に多くのユーザに利用してもらうことができ、
反応をダイレクトに感じることができます。

【システム概要】
複数のビジネスチーム向けに必要なデータセットの要件を整理し、
Databricks上で分析用データセットを効率的に作成するETL、
ワークフローを開発します。

【業務内容】
各チームから挙げられる要件の整理や、ベストプラクティスを調査し、
購買情報、各種施策、会員情報やアクセスログなどを元に、効率的な
データセットを作成するためのETL、パイプラインの作成を行います。
データ分析基盤チームに参画しており、必要に応じてノウハウなどを
共有しながら作業を進めて頂きます。

【担当領域】
要件定義～実装

【開発方式】
お客様と都度調整しながら進めるアジャイル開発となります。

【システム構成】
サービス：AWS、Databricks、Redshift
利用ツール：Slack、Backlog、Git (GitHub)

・SpringBoot+Java を用いた設計・実装
・顧客との要件調整

【案件概要】
弊社クライアント（HR系）にて既存サービスのリプレスを行っており、リプレイス後のTypeScript/Nest.jsにてバックエンド開発を行っていただきます。

既にフロントバックともに弊社メンバーがアサインされており追加のバックエンドエンジニア募集となります。
【具体的な業務内容】

・TypeScript/Nest.jsでのバックエンド開発

・APIの開発

・コードレビュー

・要件定義書、基本設計、詳細設計の作成

・テスト

デジタルメニューブック（セルフオーダー端末）の導入と機能向上、自社配達ネットワークにおける配達員専用アプリの開発、共同デリバリーやエリア配達のシステム構築などをの実績がある
業務スコープその中でデータは溜まってきているがうまく活用ができておらずtoC向けのマーケティングチームと分析施策のアドバイザリー+データ分析基盤構築※知見でOK+ガバナンス
データソース

・Google Analytics

・DWHへ統合　※CDP、CRM等部門ごとのデータを統合

・外部Web API

データ統合先

・BigQuery

マーケティングレイヤー

・toC向けのデータ活用

ガバナンス

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状：
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験