Apache Airflowの案件一覧

【募集背景】
社内のデータパイプラインの設計・開発や運用フローの構築などに関連する業務を行うData Engineeringチームにおいて
主にデータのクレンジング業務を行っていただきます。
チームの所属に関わらず、データのライフサイクル全体に関わることができます。

【業務内容】
・データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計
・Dataflow, GCS, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築
・アプリやIoTからのログ収集やその設計
・BIツールやデータ出力機能などの開発・運用
・データガバナンスのポリシー設計、実装

【業務内容】
EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる
新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。

以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。
▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上
学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析
統計的因果推論による施策効果検証
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼受講者集客
非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析
▼法人顧客リピート契約促進
管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼法人顧客集客
法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証
▼マーケティングリサーチ
ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析
▼送客
他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理

【開発環境】
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
監視：Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他：Git / GitHub / Slack / Notion

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

・クライアントグループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託
　(APIやパブリックデータの取得/整備)
・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
★データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発・管理
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・技術調査

【概要】
・広告配信における傾向の分析及び、異常の検知
・WEB広告の種別、サイト内での掲載位置、閲覧ユーザーの情報から成果の確認
・ユーザの行動分析を行い、最も効果が高くなる広告を推測する
・Treasure Data等を経由して連携されるユーザーデータの管理
・データパイプラインの保守運用

【開発環境】
Python、PyTorch、Hive、PySpark、PostgreSQL、Apache Airflow
Google Cloud Dataproc、BigQuery、Cloud Composer
GitHub、Slack

某ユニコーン企業様にて、データエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。

※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。
【業務スコープ】

・データ基盤や分析基盤の開発、運用

・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習パイプラインやBIツールで利用しやすいデータ構築のためのシステム設計・開発・運用

・ストリーミング処理開発、挿入されたデータを分析ログとしての価値を高めるパイプライン開発、CI/ CDも活用したインフラ構築の自動化

今後の世界的な課題であるエネルギー問題に対するシステム的な取り組みとなります。そのため社会意義の高い要件を新しい技術領域で対応していく事になります。現在、国内の一部地域を利用した分散電源のデータを共有化するためデータ連携基盤の構築が進められております。技術的な背景はクラウド・DWHの技術的な知見が必要となります。業務設計は出来ておりますが、アーキテクチャー設計は出来ていないため、抽象的な要件の非機能要件化を進めて頂きます。

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。

弊社最初のプロダクトである、鉄スクラップ解析アプリケーションに搭載されるAIのモデルをAIチームと協業しながら、パイプラインを構築し、本番環境でモデルのトレーニング、テスト、デプロイ、配信、監視、保守、運用を担当いただきます。もちろんチームと相談して分担はしますが、データ収集、前処理といったデータエンジニア領域での活躍も期待しております。
1人目のMLOpsエンジニアとして技術選定はもちろんチームの開発スタイルを形作るところからお任せさせていただきます。将来的にCTOやEM等のポジションを目指すことも期待しています。

まだまだ出来上がった製品ではなく、ユーザーと近い距離で開発をすることができることも魅力の一つです。

・バンダイナムコエンターテインメントのデータパイプライン設計・実装及び実装委託・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)・技術調査
【業務スコープ】・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)・技術調査