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主業務：定義された設計書の意図を理解し、設計書に沿ってデータを加工するパイプラインバッチの開発を行う。

主要な使用技術：BigQuery/dbt/Prefect/great_expectations（一部Airbyteの可能性）
期間：短期間（2024/1〜3月の３ヶ月間）想定
その他希望：週５日フルタイム（フレックス制）、フルリモートOK

自社サービスとしての新規プロジェクトにて、在庫管理システムの開発を行います。
開発言語はバックエンド側はJAVA、フロントエンド側はReactとなります。
現在は2次開発フェーズに入っており、要件整理～実装（新規機能追加など）、テストまで行っております。

・12月から詳細設計～結合テストを進めようとしている状況
・8名体制のリーダーをサポートするポジションを担当

工程：設計～テストまで

《ETLに関して》
・IIS(IBM Information Server : DataStage)での新規ETL作成
・上記DataStageジョブをコントロールするためにA-Autoネットワークの設計/設定
・所管DB (Oracle)に新規TBL作成
・コード変換定義テーブルの更新とテスト

《ESBに関して》
・IIB (IBM Integration Bus)のESBアプリ改修
※ETL／ESBいずれも既存のものをコピー新規で作成予定
※IBM Information Server／IBM Integration Busに関しては未経験で問題なし。

【環　境】
DataStage、ESB、SQL Server、Linux

・自社のプラットフォームを展開されている企業様になります。
・メインは開発に携わって頂き、新規機能開発や機能改善を行って頂きます。

目標管理（OKR）のSaaSを提供する会社でのバックエンド、フロントエンド、インフラのエンジニアリング

設計、構築、テスト、システム移行（基本設計から一人称）
データ移行（Oracle→PostgreSQL）
バックアップ、OS/ミドルパッチ適用準備（ローリングアップデート）などの
基盤周りの対応

バックエンドの開発に携わるGo言語エンジニアを募集します。
WEB、モバイル複数のクライアントを提供しており、それら全てのクライアントを支えるバックエンド(API)を開発していただきます。
規模がそれほど大きくない会社のサービス開発なので、開発メンバーが仕様決定に大きく関われる機会がたくさんあります。
メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、前工程のシステム設計、サービス仕様検討に関わっていただき、アイデアをサービスに反映していただくことも大歓迎です。
Go言語を習得しており学ぶ意思があり、コミュニケーション力をお持ちの方を求めています。
バックエンドではAWSを利用しマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。
そのためAWSなどの経験があるのが理想ですが、Go言語を熟知しており、好奇心があり学ぶ意思があれば問題ありません。
開発ＰＪはWEBチーム（5人）とモバイルチーム（3人）という小規模体制で、1人1人が複数の役割を持ち密に連携しながらスクラム開発でプロダクトを作り上げます。
今回メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、このようなチームの中で素早く成果を発揮していただくためのコミュニケーション力が必用です。
■利用技術など
バックエンド：
　Golang(gin, grpc-go, sqlx, testify, zerolog)
　gRPC, Protocol Buffers
フロントエンド：
　React, React Router, React Query（TanStack Query）, Material-UI
　TypeScript
　REST, Axios, Open API
　Adobe XD
クラウド・インフラ：
　AWS(EKS, EC2, RDS(Aurora MySQL), ALB, DynamoDB, S3, CloudFront, ACM, SQS, SES, ECR, Route53)
　Terraform
クラウド・インフラ-運用監視：
　AWS(CloudWatch, SNS, Connect)
　DataDog
その他：
　GitLab(構成管理)
　Visual Studio Code(IDE)
　Confluence(ドキュメント管理)
　Jira(タスク管理)
　Zoom(リモートワーク)

DatabricksMLを使ったユースケース検証対応

内容：
物流マッチングプラットフォームを展開する企業にて、データエンジニアとしてご参画頂きます。
主に各事業のデータ分析基盤（DWHとデータパープライン）の設計・構築・運⽤を⾏っていただきます。
＜具体的な業務内容＞
既存のDWH（BigQuery）とデータパイプラインの拡充

• 利用可能なデータの拡充
• データのリアルタイム性の向上
  将来のデータ基盤戦略の策定とその推進
• 新たなDWHとデータパイプライン（ELT）の設計・構築・運用
  データ分析によるビジネス課題の発見の推進
• データによる課題の可視化
• BIなどを通したモニタリング環境の構築
  技術環境：
  ・言語：Ruby、Python
  ・バージョン管理：Git/GitHub
  ・データ基盤：BigQuery、AWS RDS
  ・BI： Redash、Google Spread Sheet、Google Data Studio
  ・コミュニケーション：Slack、Notion