ELTの案件一覧

データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計
データパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援
顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解
CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定等
【プロダクト開発部】
言語：TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【R&D部門】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース以降はプロダクト開発部と同様

・Pythonを含む複数言語（TypeScript等）での開発経験(3年以上)
・SQL、Java、Scalaでの開発経験尚可
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用およびスケーラブルなクラウドベースのアーキテクチャデザイン・実装経験
ETLやELTの実装経験
・TerraformなどInfrastructure as Codeの運用経験または興味関心

データベースエンジニアとしてデータアナリティクスプロジェクトに参画いただき、将来的なデータ利活用による新たな付加価値創出に貢献いただきます。

・RDBMS、SQLを利用したデータベースを運用あるいは利活用した経験が3年以上

【募集背景】
・海外向け新規のプロジェクト進めていく上で、データエンジニアが不足している為業務委託にて募集をしています。

【業務概要】
・金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、　データエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的には、検索エンジンの設計～実装やデータの収集や統合として、フレームワークを用いたETL・ELTの構築を行っていただきます。
・また、海外向けサービスになりますので、検索機能の多言語対応にも携わって頂きます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：Python
・DB：Postgre
SQL・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等）
・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

概　要：

• ロード対象データのスコープ選定
• データロード先テーブルの設計・作成
• データ更新パイプラインの検討・設計・構築
• LCBを利用したデータの名寄せ処理およびviewの設計・作成

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

・増員のための募集ですが、チームを技術で引っ張ることのできる中堅レベル、リーダポジションとなれる方をお願いしたいと考えております。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
（Webサイト等その他サービス）

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・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

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。（BigQueryなど）
インフラ管理：terraform
パイプライン構築：Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

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

▼業務内容
・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
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

・データ基盤の現行調査（バッチ数やテーブル数、データサイズなど＋現行の課題把握）
・アーキテクチャ選定（SybaseIQ、Treasure Dataから分析に最適なDB選定および検証）

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
（Webサイト等その他サービス）

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・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

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。（BigQueryなど）
インフラ管理：terraform
パイプライン構築：Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。
今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。

クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。

＜具体的な業務内容＞
・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計
・データパイプラインの設計・構築
・データ分析のためのBIの開発・運用
・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援
・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解
・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等

技術環境
＜プロダクト開発部＞
言語：TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

＜R&D部門＞
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn