溝口担当の案件一覧

概要：

Saas金融サービスを持つ会社内の事業課題を自発的にデータ分析を用いて解決いただくアナリストを募集しています。

ステークホルダーと会話しながら、事業を理解いただき、ご自身でテーマを設計、分析いただきます。
課題例：

・退会要因分析

・サービスの機能改善後の効果測定
業務スコープ：

・分析企画、設計、分析

・ステークホルダーとの折衝
環境：

aws athena、redash、Python、SQL

・FXプラットフォームサービスを提供している企業に参画頂き、金融機関（銀行、証券会社等）向けに提供しているFXプラットフォームの開発をご担当頂きます。

・ご担当頂く業務は、FXの注文取引機能、管理者向け機能、日時でのデータ処理機能の何れかになる予定です。

・今回、新規の顧客向けに既存FXプラットフォームサービスをベースにした上記機能の開発を担当頂きます。

・業界未経験の方でも、ご自身でFX口座を作っている等、業界用語の知識をお持ちの方であれば大歓迎です。

・クラウドページの更新作業、新規クラウドページ制作・検証業務

・新規シナリオ企画・設計・製造・検証業務

・既存シナリオ改修・検証業務

・定量・定性データによる効果測定作業支援

・前各号の関連付随業務

・Salesforce Marketing Cloudの運用経験

【概要】

TreasureData→PowerBIへの可視化までご対応をお願いします。
【環境】

TreasureData,PowerBI,SQL
【業務】

・データパイプラインの設計、構築

・ダッシュボード構築・クライアントとの細部仕様調整

データソース→ETL→BIへのデータ連携業務となります。

複数案件があり、タスクベースでアドホックな対応をお願いします。

分析は別スコープとなります。

AWSで開発・運用されているサービスのデータアナリストを担当いただきます。
具体的にはデジタルサービスを開発・運用するための社内プラットフォーム内に溜まっているデータの利活用を推進いただきます。

Flutterを利用したネイティブアプリ開発をお願いします。

プロダクマネージャーからの要求事項から各種機能の設計/開発を行っていただきます。

また、フロントエンドの開発にも参画いただく可能性もあります。
最初は既存アプリのFlutter化のリプレイスから入っていただき、将来的にはアプリの新規機能の開発をしていただきます。

新規機能は以下を検討しています。

- リアルタイムコミュニケーション機能

- GeoFencing機能

開発環境

ネイティブアプリ
- 利用OS: Mac/macOS

- 開発言語: Dart, Flutter

- 使用ライブラリ: Riverpod, freezed, dio, Firebase, etc

- CI/CD: CircleCI, Codemagic

- バージョン管理: Git/GitHub
フロントエンド
- フロントエンド :

　- ハコベルコネクト：Vue.js, Vuex, TypeScript, ES6

　- ハコベルカーゴ：jQuery, Sass, Vue.js, Webpack

- テスト: Jest, TestCafe

- デザインツール：Figma など
(参考)

サーバーサイド

- 言語: Ruby

- フレームワーク: Ruby on Rails

- インフラ: AWS (EC2, S3, Lambda, etc)

- データベース: Aurora MySQL
【備考】

リモートワークをベースとしていますが、週1~月1日程度オンサイトを設けています。

週5未満の場合でも、オンサイト日、スクラムイベントのため水曜・金曜は勤務日となるようお願いします。

オンサイトの曜日、日数については今後変更する可能性があります。

BtoB向け商材において顧客が製品管理・操作をするためのアプリケーション開発を担当いただけるエンジニアを募集。すでにリリースされている製品ですが、アップデートや新規機能の開発も行われており裁量権を以て幅広く対応いただけるエンジニアを募集。

概要：

社内エンジニアへAWSのナレッジを落とし込める人材を募集しています。また、顧客とのMTGにも出席頂き、技術領域や費用計算等のフォロー及び質疑対応や、アーキテクチャの構想～設計をお願いします。
業務：

・社内メンバーへのナレッジ共有

・アーキテクチャの構想～設計

・費用計算（できれば）

・顧客MTG

・クラウド構築（稼働と相談）
環境：

AWS全般（ec2/ecs/RDS/lamda/s3等)

概要：

エンドクライアントの分析基盤の設計、開発、運用を担当いただきます
業務内容：

・外部とのデータ連携

・データ仕様や処理のスキームについての要件擦り合わせ

・AWS S3, Google Cloud Storage, Google Drive と言った各種ストレージと BigQuery 間でのデータの転送処理を Cloud Functions と Airflow を用いて実装・管理

・IAM の発行・管理、データのアクセスコントロール

・データサイエンティストと意見交換しながら、データの取得や前処理、予測モデル・予測値生成、および抽出のバッチ化・運用

・データ処理に係るコストのモニタリング、最適化施策

・データ連携に係るプライバシーマークへの対応

フラットな組織で、自身で物事を推進する文化です。