データサイエンティスト Javaの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア(3ページ目)
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Java データサイエンティストの求人・転職情報一覧
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ■下記のうち複数のご経験・知識 ・エンジニアとして手を動かすことができる ・何らかの大規模データを実務で取り扱った経験 ・AWS、GCP、Azure等の主要クラウドプラットフォームでのデータ分析・データ基盤の構築・開発・運用経験 ・システム開発における要件定義～運用保守まで一連の実務経験 ・難易度の高い課題に対しても、周囲と協力して前向きに取り組める方 ・継続的に自己学習を続け、知識の拡大・技術の習得が好きな方 ・データ分野でのリードエンジニア（ITアーキテクト、テックリード）として、チームの牽引や後押し、業務推進できる方
想定年収 600～1,200万円
募集職種 最寄り駅 品川シーサイド駅 (東京都)
会社概要 【概要】 当社の先端技術開発室において、当社の"データビジネス"に関するあらゆる業務をエンジニアとして一手に引き受けていただきます。 データサイエンス・データ基盤構築など一部分だけではなく、データを通じてデータに関する周辺領域も幅広く対応いただきます。 ＜想定している業務＞ ・データ収集方法の検討～データ収集・加工分析における企画・要件定義・開発実装 ・収集したデータの利活用における企画やビジネスサイドとの協働 ・データ基盤の設計構築・運用 ※上記は一例です 【仕事の特色】 【技術環境】 ・開発言語: Python、Golang、Scala、C♯、Java、JavaScript（TypeScript、React）、SQL、HTML5、CSS3（Sass） ・ツール・プラットフォーム: VS Code、Kubernetes、Docker、GitLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino ・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server） ・クラウド: GCP、AWS ・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS 【募集背景】 当社は現在を第二創業期として捉えており、データビジネスの更なる事業推進にあたって組織の拡大が必須と考えています。 エンジニアとして、エンタープライズ規模のデータとIT技術を用いてデータビジネスを更に加速させたい方を求めております。 【ポジションの魅力】 当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに『パッケージメーカー』として、業務支援パッケージシステムを提供し、シェア上位を誇っています。 当社の圧倒的上位の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータ※です。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出しさらにマーケットを発展させていこうと考えております。クラウド開発部門を大幅に強化する予定です。 昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。 整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。 業界シェアNo1である当社が、取引先ひいては業界のDXを推進していきたいと考えております。 「パッケージメーカー」から自動車アフターマーケット全体を支援する『プラットフォーマー』として、自動車アフターマーケットを支える各事業者や3rdパーティー保有するベンダー、ユーザーをシームレスに繋ぐプラットフォームサービスをつくる構想がございます。 ※当社は、国内における3台に1台（約1682万台）の車両データ、膨大な自動車の修理データ、年間20億点以上の流通・製造データなどを保有しています。（車の仕様：48万点以上／車の部品仕様：4億6000万点以上／車、部品の流通：2億点）
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必須条件 ■下記のうち複数のご経験・知識 ・エンジニアとして手を動かすことができる ・何らかの大規模データを実務で取り扱った経験 ・AWS、GCP、Azure等の主要クラウドプラットフォームでのデータ分析・データ基盤の構築・開発・運用経験 ・システム開発における要件定義～運用保守まで一連の実務経験 ・難易度の高い課題に対しても、周囲と協力して前向きに取り組める方 ・継続的に自己学習を続け、知識の拡大・技術の習得が好きな方 ・データ分野でのリードエンジニア（ITアーキテクト、テックリード）として、チームの牽引や後押し、業務推進できる方
想定年収 600～1,200万円
募集職種 最寄り駅 品川シーサイド駅 (東京都)
会社概要 【概要】 当社の先端技術開発室において、当社の"データビジネス"に関するあらゆる業務をエンジニアとして一手に引き受けていただきます。 データサイエンス・データ基盤構築など一部分だけではなく、データを通じてデータに関する周辺領域も幅広く対応いただきます。 ＜想定している業務＞ ・データ収集方法の検討～データ収集・加工分析における企画・要件定義・開発実装 ・収集したデータの利活用における企画やビジネスサイドとの協働 ・データ基盤の設計構築・運用 ※上記は一例です 【仕事の特色】 【技術環境】 ・開発言語: Python、Golang、Scala、C♯、Java、JavaScript（TypeScript、React）、SQL、HTML5、CSS3（Sass） ・ツール・プラットフォーム: VS Code、Kubernetes、Docker、GitLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino ・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server） ・クラウド: GCP、AWS ・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS 【募集背景】 当社は現在を第二創業期として捉えており、データビジネスの更なる事業推進にあたって組織の拡大が必須と考えています。 エンジニアとして、エンタープライズ規模のデータとIT技術を用いてデータビジネスを更に加速させたい方を求めております。 【ポジションの魅力】 当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに『パッケージメーカー』として、業務支援パッケージシステムを提供し、シェア上位を誇っています。 当社の圧倒的上位の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータ※です。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出しさらにマーケットを発展させていこうと考えております。クラウド開発部門を大幅に強化する予定です。 昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。 整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。 業界シェアNo1である当社が、取引先ひいては業界のDXを推進していきたいと考えております。 「パッケージメーカー」から自動車アフターマーケット全体を支援する『プラットフォーマー』として、自動車アフターマーケットを支える各事業者や3rdパーティー保有するベンダー、ユーザーをシームレスに繋ぐプラットフォームサービスをつくる構想がございます。 ※当社は、国内における3台に1台（約1682万台）の車両データ、膨大な自動車の修理データ、年間20億点以上の流通・製造データなどを保有しています。（車の仕様：48万点以上／車の部品仕様：4億6000万点以上／車、部品の流通：2億点）
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
必須条件 ＜経験＞ ・Linux環境の使用（2年以上） ・スクリプト言語の使用（2年以上） ＜学歴＞ ・自然言語処理分野の修士号※自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験でも可 ＜スキル＞ ・ビジネスレベルの日本語 ・翻訳結果の誤り分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安） ＜マインド＞ ・機械翻訳の全体的な精度向上のために個々の翻訳結果／誤訳と向き合える ・タスクを整理し、論理的思考での問題解決を自律的に進めることができる ・顧客課題の発見/解決に積極的な姿勢 ・プロダクト思考 ・新たなことを学ぶ好奇心
想定年収 600～900万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 主な業務は、ニューラル機械翻訳モデルの精度向上への取り組みです。 ■目的：日英中で世界最高精度のサービスを提供していくため ■同社の現状 同社の提供するAI自動翻訳SaaSプロダクトである『Mirai Translator®』は、TOEIC960点のビジネスマン相当の英作文能力という高い翻訳精度を誇るBtoBサービスとして、上場企業をはじめ多くの企業で採用されています。 ＜具体的な業務内容＞ ・学習データ作成のためのコーパス収集および整備 ・機械翻訳モデルの学習および評価（翻訳結果の誤り分析を含む） ・前処理／後処理を含めた、翻訳結果を改善する技術の検証および実装 ・機械翻訳を効果的に活用するための周辺技術開発 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ ・翻訳者も含めたチームで翻訳精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献できる ・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携われる ・同社の事業は現在、主となる事業が継続的に利益を生み出せる状態、B2BSaaSにおける最初のPMFを終え10→100フェーズ(※1)に移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画できます。 (※1) 具体的にはARR100億、現在の顧客基盤を大きく成長させつつ、LTVの引き上げを可能とする付加価値の高いサービスを継続的に生み出す仕組みをつくるフェーズです。 ＜配属予定チーム＞ エンジニアリング部 ※メンバー17名 ＜開発環境＞ ・機械翻訳コア：Python／C++ ・機械翻訳サーバ：Java／Scala／Akka ・データベース：Redis／Elasticsearch ・インフラ：AWS／Docker／Jenkins ・その他：GitHub／Jira／Confluence／Slack／Zoom／DocBase／Office365／Box／Miro ＜企業について＞ みらい翻訳は、企業向け翻訳AI SaaS『Mirai Translator®』を開発・運営しています。NTTドコモが機械翻訳事業の強化を図るため、2014年に設立されたベンチャー企業です。「言語の壁を越える」ことをビジョンに、根底には、長年言語の壁に苦しんできた日本人に「英語を母語とする人と同じ体験をしてほしい」という思いがあります。 機械翻訳技術は、海外との取引やグローバル展開など後押しし、日本や日本企業の世界における活躍を促進できるものです。機械翻訳を日常的に利用することで、誰もが言語の違いを意識することなく、日々の業務を行える社会を目指したい。「言語の壁をこえる」世界を実現する第一歩として、『Mirai Translator®』をローンチしました。 現在、OEM製品も含めると1000組織、60万IDを超える有償アカウントが稼働しており、月間15億ワードを翻訳。日本のエスタブリッシュメントを中心に、組織の生産性向上に寄与しています。同社プロダクト翻訳AIは、AI社会実装（多くの人々が利用可能になり社会における付加価値生産性・効用が引き上がること）を実現した希有なプロジェクトです。 みらい翻訳の強みは、機械翻訳エンジンを独自開発し、サービス提供のプラットフォームまで自社で開発していることです。つまり技術開発から提供まで一貫して行うこと、自社内で改善ループを回すことが可能です。さらなる精度向上に向け、ぜひ一緒にチャレンジしませんか。 ■事業優位性 ・プラットフォームやアプリケーションの開発を行うことで、利用シーンに合わせカスタマイズされた翻訳を様々な形態で提供 ・徹底したセキュリティ管理 ・世界最高レベルの翻訳精度（TOEIC960点と同等）を実現する技術を保有 ■参考記事 ・みらい翻訳で『一人目のリサーチャ』として働く魅力 https://www.wantedly.com/companies/company_5286615/post_articles/344859 ・15年間自然言語処理技術の研究開発をしてきた私が、これから実現したいこと https://www.wantedly.com/companies/company_5286615/post_articles/372489
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- 正社員
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必須条件 ＜経験＞ ・Linux環境の使用（2年以上） ・スクリプト言語の使用（2年以上） ＜学歴＞ ・自然言語処理分野の修士号※自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験でも可 ＜スキル＞ ・ビジネスレベルの日本語 ・翻訳結果の誤り分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安） ＜マインド＞ ・機械翻訳の全体的な精度向上のために個々の翻訳結果／誤訳と向き合える ・タスクを整理し、論理的思考での問題解決を自律的に進めることができる ・顧客課題の発見/解決に積極的な姿勢 ・プロダクト思考 ・新たなことを学ぶ好奇心
想定年収 600～900万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 主な業務は、ニューラル機械翻訳モデルの精度向上への取り組みです。 ■目的：日英中で世界最高精度のサービスを提供していくため ■同社の現状 同社の提供するAI自動翻訳SaaSプロダクトである『Mirai Translator®』は、TOEIC960点のビジネスマン相当の英作文能力という高い翻訳精度を誇るBtoBサービスとして、上場企業をはじめ多くの企業で採用されています。 ＜具体的な業務内容＞ ・学習データ作成のためのコーパス収集および整備 ・機械翻訳モデルの学習および評価（翻訳結果の誤り分析を含む） ・前処理／後処理を含めた、翻訳結果を改善する技術の検証および実装 ・機械翻訳を効果的に活用するための周辺技術開発 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ ・翻訳者も含めたチームで翻訳精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献できる ・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携われる ・同社の事業は現在、主となる事業が継続的に利益を生み出せる状態、B2BSaaSにおける最初のPMFを終え10→100フェーズ(※1)に移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画できます。 (※1) 具体的にはARR100億、現在の顧客基盤を大きく成長させつつ、LTVの引き上げを可能とする付加価値の高いサービスを継続的に生み出す仕組みをつくるフェーズです。 ＜配属予定チーム＞ エンジニアリング部 ※メンバー17名 ＜開発環境＞ ・機械翻訳コア：Python／C++ ・機械翻訳サーバ：Java／Scala／Akka ・データベース：Redis／Elasticsearch ・インフラ：AWS／Docker／Jenkins ・その他：GitHub／Jira／Confluence／Slack／Zoom／DocBase／Office365／Box／Miro ＜企業について＞ みらい翻訳は、企業向け翻訳AI SaaS『Mirai Translator®』を開発・運営しています。NTTドコモが機械翻訳事業の強化を図るため、2014年に設立されたベンチャー企業です。「言語の壁を越える」ことをビジョンに、根底には、長年言語の壁に苦しんできた日本人に「英語を母語とする人と同じ体験をしてほしい」という思いがあります。 機械翻訳技術は、海外との取引やグローバル展開など後押しし、日本や日本企業の世界における活躍を促進できるものです。機械翻訳を日常的に利用することで、誰もが言語の違いを意識することなく、日々の業務を行える社会を目指したい。「言語の壁をこえる」世界を実現する第一歩として、『Mirai Translator®』をローンチしました。 現在、OEM製品も含めると1000組織、60万IDを超える有償アカウントが稼働しており、月間15億ワードを翻訳。日本のエスタブリッシュメントを中心に、組織の生産性向上に寄与しています。同社プロダクト翻訳AIは、AI社会実装（多くの人々が利用可能になり社会における付加価値生産性・効用が引き上がること）を実現した希有なプロジェクトです。 みらい翻訳の強みは、機械翻訳エンジンを独自開発し、サービス提供のプラットフォームまで自社で開発していることです。つまり技術開発から提供まで一貫して行うこと、自社内で改善ループを回すことが可能です。さらなる精度向上に向け、ぜひ一緒にチャレンジしませんか。 ■事業優位性 ・プラットフォームやアプリケーションの開発を行うことで、利用シーンに合わせカスタマイズされた翻訳を様々な形態で提供 ・徹底したセキュリティ管理 ・世界最高レベルの翻訳精度（TOEIC960点と同等）を実現する技術を保有 ■参考記事 ・みらい翻訳で『一人目のリサーチャ』として働く魅力 https://www.wantedly.com/companies/company_5286615/post_articles/344859 ・15年間自然言語処理技術の研究開発をしてきた私が、これから実現したいこと https://www.wantedly.com/companies/company_5286615/post_articles/372489
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- 正社員
- リモート可
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
必須条件 ・関連領域における博士号、もしくは2～3年以上の実務経験 ・Linux環境の操作方法への精通 ・プログラミングに関する基本的な知見（特にPythonを流暢に記述できること） ・新たなことを学ぶ好奇心をお持ちの方 ・プロダクト志向の方 ・顧客課題の発見/解決に積極的な姿勢がある方
想定年収 600～900万円
募集職種 最寄り駅 渋谷駅 (東京都)
会社概要 同社の提供する文書翻訳SaaSであるMirai Translator®は、TOEIC960点のビジネスマン相当の英作文能力という高い翻訳精度を誇るBtoBサービスとして、上場企業をはじめ多くの企業で採用頂いております。 同社のコア技術である自然言語処理を進化させるリサーチャーを募集します。 【具体的な仕事内容】 ・機械翻訳の高精度化/高効率化 ・機械翻訳を効果的に活用するための周辺技術開発 ・開発チームと連携した商用化 ・外部研究機関との連携プロジェクトの主導 ・論文発表等のアウトリーチ活動 ※ご経験、ご希望に応じて上記の業務のうちいくつかを担当頂きます。 【仕事の特色】 ＜技術に対する魅力＞ ・技術の移り変わりが激しい中で、最新の技術を実用できる ・NTT、ドコモと連携した技術開発を行っており、トップレベルの研究者とやり取りをしながら商品開発することができる ・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける ・当社の現在のフェーズは1→100へと広げていく段階のため、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することができる ＜配属予定チーム＞ エンジニアリング部 ・メンバー18名 ＜プロダクトの魅力＞ ■同社について 株式会社NTTドコモが機械翻訳事業の強化を図るため、2014年に設立した機械翻訳事業の専門会社。 「言語の壁を超え、新しい生活と仕事の様式をもたらす共通語の機能を機械翻訳として2028年までに作る。」をビジョンに掲げ、最新技術を活用しながら、翻訳精度向上に取り組んでいます。 ■事業優位性 ・プラットフォームやアプリケーションの開発を行うことで、利用シーンに合わせカスタマイズされた翻訳を様々な形態で提供 ・徹底したセキュリティ管理 ・世界最高レベルの翻訳精度（TOEIC960点と同等）を実現する技術を保有（その翻訳精度がSNSで話題に！） ＜開発環境＞ ・機械翻訳コア：C++ / Python ・機械翻訳サーバ：Java / Scala / Akka ・データベース：Redis / Elasticsearch ・インフラ：AWS / Docker / Jenkins ・翻訳UI：Angular ・その他：GitHub / GitBucket / Redmine / JIRA / Slack / Zoom / OmniPlan
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 離職率が低い
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜知識など＞ ・Linuxサーバの運用に関する基礎的な知識 ・歓迎項目のうち1つ以上を有していること ＜マインド＞ ・同社の理念に共感していただける方
想定年収 600～1,200万円
募集職種 最寄り駅 日本橋駅 (東京都)
会社概要 自社クラウドサービスの『cybozu.com』では、OSSや自社製ミドルウェアを利用して、ペタバイトスケールのユーザーデータを扱っています。 近年では、ユーザー数の増加やユーザーの利用方法の多様化によって、データ容量が増大し必要な性能も向上。 それらの要求を満たすためには、より管理コストが低く、スケーラビリティがあり、性能が高いストレージが必要です。 そのため、新基盤のストレージの開発・運用および社内の利用者への教育を行うメンバーを募集しています。 ＜具体的な仕事内容＞ ■ストレージチーム ・Ceph／Rookによるストレージインフラの開発／運用 『TopoLVM』 https://github.com/topolvm/topolvm/ ・自社製Kubernetes CSI pluginの開発 『TopoLVM』 ・既存インフラからの移行の設計／サポート ■DBREチーム ・『cybozu.com』のサービスで利用されているデータベースクラスタの運用 ・データベースクラスタに対するモニタリングとSLOの設計／開発 ・大量のデータベースインスタンスを管理／運用するためのデプロイパイプラインの開発 ・大量のデータベースインスタンスに『cybozu.com』のデータを分散配置するのに使われるマイクロサービスの開発 ・MySQLのバージョンアップや新機能の検証／導入 ■ログ基盤チーム ・データ活用を支えるためのログ収集基盤／分析基盤の運用 ・Ansibleを用いたログ収集基盤の構成管理 【仕事の特色】 ＜配属予定チーム＞ データストアチームでは主に扱っているミドルウェアに応じて、3つのサブチームに分かれて活動しています。 ■ストレージチーム ストレージチームは、オンプレミスのKubernetesクラスタ上に、Rook・Cephおよび自社開発OSSのCSI pluginなどを用いてストレージを構築。利用しているOSSに関しては、単なる利用だけではなく、積極的にIssue登録やPull requestを行い、また、Cephを利用した『cybozu.com』アプリケーションが利用するバックエンドストレージサービスの開発も行っています。今後はアプリケーションチームと協力し、既存のストレージインフラから新基盤へ移行を進めていかれる予定です。 ■DBREチーム DBREチームでは『cybozu.com』を支える大規模なデータベースクラスタの運用と、データベースの活用を支えるさまざまな周辺コンポーネントの開発・運用に取り組んでいます。今後はデータベースの新基盤への移行にも取り組んでいかれる予定です。新基盤では、自社開発したKubernetes用MySQLオペレータ『MOCO』を活用してMySQLクラスタを構築し、自動運用を行っていきます。 ■ログ基盤チーム 自社クラウドサービスは独自のデータセンターで稼働しているため、Webアプリケーションの状態から物理機材まで、多種多様なログの管理が必要です。VM物理機材を合わせると数千を超えるホストがサービスを提供しており、ログの量は日々増加していきます。これらのログを活用するために、全てのホストからログを収集、保存、そして解析するデータプラットフォームを運用。また、データソースや、データ分析に関する機能を拡充していくことで、より効果的にログが活用できるデータプラットフォームを目指しています。 ※各チームの活動内容については、こちらも参考にしてください ■ストレージチーム ・「Storage」カテゴリの記事一覧 | Cybozu inside Out https://blog.cybozu.io/archive/category/Storage ・Capacity-aware Dynamic Volume Provisioning For LVM Local Storage - Kazuhito Matsuda & Satoru Takeuchi, Cybozu | KubeCon + CloudNativeCon Europe 2020 https://kccnceu20.sched.com/event/ZerD ・Optimizing Storage Assignment via Pod Scheduling Under Disturbance Factors - Kenji Morimoto, Cybozu, Inc. | KubeCon + CloudNativeCon North America 2020 https://kccncna20.sched.com/event/ekFB ・Rook: Intro and Ceph Deep Dive - Travis Nielsen, Sebastien Han & Blaine Gardner, Red Hat; Satoru Takeuchi, Cybozu, Inc | KubeCon + CloudNative North America 2021 https://kccncna2021.sched.com/event/lV6w ・Kubernetes実践トラブルシューティング | Speaker Deck https://speakerdeck.com/sat/kubernetesshi-jian-toraburusiyuteingu ■DBREチーム ・MySQL 8.0 への移行が完了しました ～さようなら全ての MySQL 5.7～ | Cybozu inside Out https://blog.cybozu.io/entry/2021/05/24/175000 ・MySQLのレプリケーションから10年間逃げてきた我々が学んだこと8選 | Cybozu inside Out https://blog.cybozu.io/entry/2020/10/26/173000 ・MySQLのクラッシュからの復旧を ちょっとだけ速くする裏技/Techniques to make mysql crash recovery a bit faster | Speaker Deck https://speakerdeck.com/cybozuinsideout/techniques-to-make-mysql-crash-recovery-a-bit-faster ・MOCOで始めるMySQL on Kubernetes | Speaker Deck https://speakerdeck.com/sft8192/moco-deshi-meru-mysql-on-kubernetes/ ■ログ基盤チーム ・サイボウズのログ基盤 2018年版 | Cybozu Inside Out https://blog.cybozu.io/entry/2018/03/19/080000 ・Cloudera Sessions Japan | Cloudera https://jp.cloudera.com/about/news-and-blogs/events/cloudera-sessions-japan.html ＜開発環境＞ ■ストレージチーム ・Go言語 ・Python ・C++ ■DBRE チーム ・Go言語 ・Python ■ログ基盤チーム ・Go言語 ・Python ・Java
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・エンジニアとして手を動かすことができる ・何らかの大規模データを実務で取り扱った経験 ・AWS、GCP、Azure等の主要クラウドプラットフォームでのデータ分析、データ基盤の構築、開発、運用経験 ・システム開発における要件定義～運用保守まで一連の実務経験 ＜マインド＞ ・難易度の高い課題に対しても、周囲と協力して前向きに取り組める方 ・継続的に自己学習を続け、知識の拡大や技術の習得が好きな方 ・データ分野でのリードエンジニア（ITアーキテクト、テックリード）として、チームの牽引や後押し、業務推進できる方
想定年収 600～1,200万円
募集職種 最寄り駅 品川シーサイド駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 当社の先端技術開発室において、当社の基盤の設計構築・運用"データビジネス"に関するあらゆる業務をエンジニアとして一手に引き受けていただきます。 データサイエンス・データ基盤構築など一部分だけではなく、データを通じてデータに関する周辺領域も幅広く対応いただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・データ収集方法の検討～データ収集、加工分析における企画、要件定義、開発実装 ・収集したデータの利活用における企画やビジネスサイドとの協働 ※上記は一例です 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ 当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに『パッケージメーカー』として、業務支援パッケージシステムを提供し、シェア上位を誇っています。 当社の圧倒的上位の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータ※です。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出し、さらにマーケットを発展させていこうと考えています。それに伴い、クラウド開発部門を大幅に強化する予定です。 昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。 整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。 業界シェア上位である当社が、取引先ひいては業界のDXを推進していきたいと考えております。 「パッケージメーカー」から自動車アフターマーケット全体を支援する『プラットフォーマー』として、自動車アフターマーケットを支える各事業者や3rdパーティー保有するベンダー、ユーザーをシームレスに繋ぐプラットフォームサービスをつくる構想があります。 ※当社は、国内における3台に1台（約1682万台）の車両データ、膨大な自動車の修理データ、年間20億点以上の流通・製造データなどを保有しています。（車の仕様：48万点以上／車の部品仕様：4億6000万点以上／車、部品の流通：2億点） ＜開発環境＞ ・開発言語: Python、Golang、Scala、C♯、Java、JavaScript（TypeScript、React）、SQL、HTML5、CSS3（Sass） ・ツール・プラットフォーム: VS Code、Kubernetes、Docker、GitLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino ・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server） ・クラウド: GCP、AWS ・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS ＜募集背景＞ 当社は現在を第二創業期として捉えており、データビジネスの更なる事業推進にあたって組織の拡大が必須と考えています。 エンジニアとして、エンタープライズ規模のデータとIT技術を用いてデータビジネスを更に加速させたい方を求めております。 ＜募集拠点詳細＞ ※基本的には以下の3拠点いずれかに通勤が出来る方 ■本社 〒140-0002 東京都品川区東品川4-13-14 グラスキューブ品川8F ■札幌事業所 〒007-0842 北海道札幌市東区北42条東15丁目1-1 栄町ビル3F ■福岡事業所 〒812-0026 福岡県福岡市博多区上川端町12-20 ふくぎん博多ビル11F
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ・システム要件定義の経験 ・システム開発の経験3年以上（Python、Javaなど） ・データベースに関する基礎的な知識（SQL, RDB, NoSQL, DWHなど） ・データ活用環境（データ分析基盤など）の構築、または、データ活用の実務（戦略、分析、施策改善等）の経験
想定年収 600～860万円
募集職種 最寄り駅 大手町駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 組織には、データビジネス・データエンジニア・データアナリティクスの3つの職種が在籍し、三位一体でプロジェクトを進めています。データエンジニアは、分析に必要なデータシステムの設計や、機械学習モデルの実装からAPIの開発・運用保守まで行います。 ＜具体的な仕事内容＞ （一例） ・システム開発全般（設計～運用保守まで一連の作業） ・データ活用環境（データ分析基盤など）のデータパイプライン構築などの整備・開発 ・機械学習モデルの実装 【仕事の特色】 ＜配属予定チーム＞ テクノロジー本部 デジタルテクノロジー統括部 デジタルソリューション部 ■部門概要 デジタルテクノロジー統括部は、自分たちの役割を、「事業および社会課題を整理し、テクノロジーでサービスの付加価値を高めるプロ集団」と定めています。 転職サービス「doda」をはじめとした「既存事業の業務改善」や「データ活用推進のためのデータ分析環境整備」や「既存事業に囚われない新規サービス開発」を行っています。 R&Dの視点を持ちながら、既存サービスの非連続な成長を導くこと、新規サービスの創造に深く携わっていただくことができます。 ＜プロジェクト事例＞ （１）データ分析、機械学習などを用いた既存事業の業務改善、データ活用環境（データ分析基盤など）の整備・開発 （２）BI環境(Lookerなど）の整備・開発 ＜関連記事＞ 「Looker（データプラットフォーム）導入事例」 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/tech/20231030_01 「お互いの専門領域を理解しより良いものを作る―― #テクノロジー本部の横顔 人事編」 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/230125_01 ＜開発環境＞ 【言語】Python、Go、Scala、Javaなど 【DB】Oracle、MySQL、Redshift、BigQueryなど 【BI】Looker、Tableauなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Wrike、Backlog 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 【その他】AWS、GCP、Azule ＜ポジションの魅力＞ 新規サービスの0→1、1→10、10→100と、プロダクトライフサイクルの各段階に携われます。 開発だけでなく、新規事業の構想・企画など、上流行程でサービスづくりを経験できます。 すでに走り出しているプロジェクトについても、エンジニア側からの改善提案をビジネス側へ積極的に発信可能です。 オウンドメディアである Techtekt で、プロ のライター・カメラマンからの取材を受け、自身の取り組みを紹介可能です。 ＜職場環境＞ ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です ・コロナ前よりリモートワークを推進しており、大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・PC選択（Mac・Windows）が行えます。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境充実しております。
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- 正社員
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- 上場企業
- 離職率が低い
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜知識など＞ ・Linuxサーバの運用に関する基礎的な知識 ・歓迎項目のうち1つ以上を有していること ＜マインド＞ ・同社の理念に共感していただける方
想定年収 600～1,200万円
募集職種 最寄り駅 日本橋駅 (東京都)
会社概要 自社クラウドサービスの『cybozu.com』では、OSSや自社製ミドルウェアを利用して、ペタバイトスケールのユーザーデータを扱っています。 近年では、ユーザー数の増加やユーザーの利用方法の多様化によって、データ容量が増大し必要な性能も向上。 それらの要求を満たすためには、より管理コストが低く、スケーラビリティがあり、性能が高いストレージが必要です。 そのため、新基盤のストレージの開発・運用および社内の利用者への教育を行うメンバーを募集しています。 ＜具体的な仕事内容＞ ■ストレージチーム ・Ceph／Rookによるストレージインフラの開発／運用 『TopoLVM』 https://github.com/topolvm/topolvm/ ・自社製Kubernetes CSI pluginの開発 『TopoLVM』 ・既存インフラからの移行の設計／サポート ■DBREチーム ・『cybozu.com』のサービスで利用されているデータベースクラスタの運用 ・データベースクラスタに対するモニタリングとSLOの設計／開発 ・大量のデータベースインスタンスを管理／運用するためのデプロイパイプラインの開発 ・大量のデータベースインスタンスに『cybozu.com』のデータを分散配置するのに使われるマイクロサービスの開発 ・MySQLのバージョンアップや新機能の検証／導入 ■ログ基盤チーム ・データ活用を支えるためのログ収集基盤／分析基盤の運用 ・Ansibleを用いたログ収集基盤の構成管理 【仕事の特色】 ＜配属予定チーム＞ データストアチームでは主に扱っているミドルウェアに応じて、3つのサブチームに分かれて活動しています。 ■ストレージチーム ストレージチームは、オンプレミスのKubernetesクラスタ上に、Rook・Cephおよび自社開発OSSのCSI pluginなどを用いてストレージを構築。利用しているOSSに関しては、単なる利用だけではなく、積極的にIssue登録やPull requestを行い、また、Cephを利用した『cybozu.com』アプリケーションが利用するバックエンドストレージサービスの開発も行っています。今後はアプリケーションチームと協力し、既存のストレージインフラから新基盤へ移行を進めていかれる予定です。 ■DBREチーム DBREチームでは『cybozu.com』を支える大規模なデータベースクラスタの運用と、データベースの活用を支えるさまざまな周辺コンポーネントの開発・運用に取り組んでいます。今後はデータベースの新基盤への移行にも取り組んでいかれる予定です。新基盤では、自社開発したKubernetes用MySQLオペレータ『MOCO』を活用してMySQLクラスタを構築し、自動運用を行っていきます。 ■ログ基盤チーム 自社クラウドサービスは独自のデータセンターで稼働しているため、Webアプリケーションの状態から物理機材まで、多種多様なログの管理が必要です。VM物理機材を合わせると数千を超えるホストがサービスを提供しており、ログの量は日々増加していきます。これらのログを活用するために、全てのホストからログを収集、保存、そして解析するデータプラットフォームを運用。また、データソースや、データ分析に関する機能を拡充していくことで、より効果的にログが活用できるデータプラットフォームを目指しています。 ※各チームの活動内容については、こちらも参考にしてください ■ストレージチーム ・「Storage」カテゴリの記事一覧 | Cybozu inside Out https://blog.cybozu.io/archive/category/Storage ・Capacity-aware Dynamic Volume Provisioning For LVM Local Storage - Kazuhito Matsuda & Satoru Takeuchi, Cybozu | KubeCon + CloudNativeCon Europe 2020 https://kccnceu20.sched.com/event/ZerD ・Optimizing Storage Assignment via Pod Scheduling Under Disturbance Factors - Kenji Morimoto, Cybozu, Inc. | KubeCon + CloudNativeCon North America 2020 https://kccncna20.sched.com/event/ekFB ・Rook: Intro and Ceph Deep Dive - Travis Nielsen, Sebastien Han & Blaine Gardner, Red Hat; Satoru Takeuchi, Cybozu, Inc | KubeCon + CloudNative North America 2021 https://kccncna2021.sched.com/event/lV6w ・Kubernetes実践トラブルシューティング | Speaker Deck https://speakerdeck.com/sat/kubernetesshi-jian-toraburusiyuteingu ■DBREチーム ・MySQL 8.0 への移行が完了しました ～さようなら全ての MySQL 5.7～ | Cybozu inside Out https://blog.cybozu.io/entry/2021/05/24/175000 ・MySQLのレプリケーションから10年間逃げてきた我々が学んだこと8選 | Cybozu inside Out https://blog.cybozu.io/entry/2020/10/26/173000 ・MySQLのクラッシュからの復旧を ちょっとだけ速くする裏技/Techniques to make mysql crash recovery a bit faster | Speaker Deck https://speakerdeck.com/cybozuinsideout/techniques-to-make-mysql-crash-recovery-a-bit-faster ・MOCOで始めるMySQL on Kubernetes | Speaker Deck https://speakerdeck.com/sft8192/moco-deshi-meru-mysql-on-kubernetes/ ■ログ基盤チーム ・サイボウズのログ基盤 2018年版 | Cybozu Inside Out https://blog.cybozu.io/entry/2018/03/19/080000 ・Cloudera Sessions Japan | Cloudera https://jp.cloudera.com/about/news-and-blogs/events/cloudera-sessions-japan.html ＜開発環境＞ ■ストレージチーム ・Go言語 ・Python ・C++ ■DBRE チーム ・Go言語 ・Python ■ログ基盤チーム ・Go言語 ・Python ・Java
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 上場企業
- 離職率が低い
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜知識＞ ・Linux サーバの運用に関する基礎的な知識 ＜経験＞ ・歓迎スキルのうち1つ以上を有していること ＜マインド＞ ・サイボウズの理念に共感していただける方
想定年収 600～1,500万円
募集職種 最寄り駅 博多駅 (福岡県)
会社概要 サイボウズ社の企業向けクラウドサービス「cybozu.com」 では、OSS や自社製ミドルウェアを利用して、ペタバイトスケールのユーザーデータを扱っています。 近年は、ユーザー数の増加やユーザーの利用方法の多様化によって、データ容量が増大し必要な性能も高まっています。 それらの要求を満たすために、より管理コストが低く、スケーラビリティがあり、性能が高いストレージが必要になっています。そのため新基盤のストレージの開発・運用および社内の利用者への教育を行うメンバーを募集します。 データストアチームでは主に扱っているミドルウェアに応じて、3つのサブチームに分かれて活動しています。 ＜具体的な業務内容＞ ■ストレージチーム ・Ceph/Rook によるストレージインフラの開発、運用 ・自社製 Kubernetes CSI plugin の開発 -TopoLVM ・既存インフラからの移行の設計・サポート ■DBRE チーム ・cybozu.com のサービスで利用されているデータベースクラスタの運用 ・データベースクラスタに対するモニタリングと SLO の設計・開発 ・大量のデータベースインスタンスを管理・運用するためのデプロイパイプラインの開発 ・大量のデータベースインスタンスに cybozu.com のデータを分散配置するのに使われるマイクロサービスの開発 ・MySQL のバージョンアップや新機能の検証・導入 ■ログ基盤チーム ・データ活用を支えるためのログ収集基盤・分析基盤の運用 ・Ansible を用いたログ収集基盤の構成管理 【仕事の特色】 ＜各チームの活動内容＞ ■ストレージチーム ストレージチームは、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に、Rook・Ceph および自社開発 OSS の CSI plugin などを用いてストレージを構築しています。利用している OSS に関しては、単なる利用だけではなく、積極的に Issue 登録や Pull request を行っています。また、Ceph を利用した cybozu.com アプリケーションが利用するバックエンドストレージサービスの開発も行っています。 今後はアプリケーションチームと協力し既存のストレージインフラから新基盤へ移行を進めていきます。 ・利用している言語：Go,Python,C++ ■DBRE チーム DBRE チームでは cybozu.com を支える大規模なデータベースクラスタの運用と、データベースの活用を支えるさまざまな周辺コンポーネントの開発・運用に取り組んでいます。 今後はデータベースの新基盤への移行にも取り組んでいきます。新基盤では、自社開発した Kubernetes 用 MySQL オペレータ 「MOCO」を活用して MySQL クラスタを構築し、自動運用を行っていきます。 ・利用している言語：Go,Python ■ログ基盤チーム 自社クラウドサービスは独自のデータセンターで稼働しているため、Web アプリケーションの状態から物理機材まで、多種多様なログを管理する必要があります。VMと物理機材を合わせると数千を超えるホストがサービスを提供しており、ログの量は日々増加していきます。これらのログを活用するために、全てのホストからログを収集、保存、そして解析するデータプラットフォームを運用しています。 また、データソースや、データ分析に関する機能を拡充していくことで、より効果的にログが活用できるデータプラットフォームを目指しています。 ・利用している言語：Go,Python,Java ※各チームの活動内容については、以下も参考にしてください。 ■ストレージチーム https://blog.cybozu.io/archive/category/Storage https://kccnceu20.sched.com/event/ZerD https://kccncna20.sched.com/event/ekFB https://sched.co/lV6w https://speakerdeck.com/sat/kubernetesshi-jian-toraburusiyuteingu ■DBRE チーム https://blog.cybozu.io/entry/2021/05/24/175000 https://blog.cybozu.io/entry/2020/10/26/173000 https://speakerdeck.com/cybozuinsideout/techniques-to-make-mysql-crash-recovery-a-bit-faster https://speakerdeck.com/sft8192/moco-deshi-meru-mysql-on-kubernetes/ ■ログ基盤チーム https://blog.cybozu.io/entry/2018/03/19/080000 https://jp.cloudera.com/about/news-and-blogs/events/cloudera-sessions-japan.html
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ＜経験など＞ ・ビジネス上の課題を解決するための問題解決能力、論理的思考力 ・SQLなどを用いた分析業務の経験 ＜仕事のマインド＞ ・データ分析だけでなく、分析結果を活かした施策の企画立案、最終的な施策実行まで責任を持って取り組める方 ・チームとしての成功を達成するための強い自律的推進、自己駆動型の方 ・プロダクト／サービスの成長/改善することに対する熱意がある方 ・HRT（謙虚／尊敬／信頼）の原則を遵守することができる方
想定年収 600～1,280万円
募集職種 最寄り駅 東京駅 (東京都)
会社概要 主にデータプランナーとしてご活躍いただきます。 国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルート社のデータを扱い、幅広い領域において新しい価値の創造に貢献していただきます。 ＜具体的な業務内容（一例）＞ ・担当領域のステークスホルダと連携し、データ関連のプロジェクトにおける短期、中長期の企画・立案および推進 ・担当領域の情報収集および分析 ・新商品などの効果見立て、施策ABテストのスキーム改善、モニタリングレポートの設計 ・領域窓口業務 株式会社リクルート データ推進室は、同社におけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ組織です。この組織には、現在約300名ほどの従業員が所属。データサイエンス/エンジニアリング／ビジネスといった多様な専門性を持つ社員が所属しています。 ■データ推進室の目指すスタイル エンジニアやデータサイエンティストが全事業領域をまたいで業務に取り組むことで、事業拡大と個人の成長を同時に実現するスタイルを目指す。 ■データ推進室の将来像 ・4万5千人の社員が安全かつ自由にデータを活用できるよう整備を進めていく ・一部のエンジニアやデータサイエンティストだけがデータを活用するよりも、社員全員でデータを活用することで「予測できない大きな変化」を起こす ・データを活用できる環境をつくり、自分自身が想像もつかない未来をつくるためデータを安全に自由に、優秀な次の世代のために、着実に地盤を固めていく ・利益を生み出すコアコンピタンスを「サイエンスとエンジニアリング」へ。“テクノロジーの力”で成長していくスタイルを確立し、ビジネス上の競争力強化を図る ＜仕事の役割＞ ・事業戦略に基づく案件の立案（プロダクトボードへの起案） ・立案した案件の推進 ・案件のQCDS管理 ・事業のKPIマネジメント 【仕事の特色】 ＜データプランナーの仕事の魅力＞ ■多様なサービスから収集されるデータを扱うことができる 同社は、日常生活に関わるさまざまなサービスを展開。そのため、扱うデータの「幅」は世界でも類を見ないものになります。データプランナーは、これらのデータを管理するだけでなく、ビジネス面と技術面の双方に貢献することができる、とてもユニークなポジションです。 ■大規模かつさまざまなサービスに関わることができ、豊富な経験を積むことができる 同社は、「Hotpepperビューティー」「じゃらん」「SUUMO」「ゼクシィ」など、日常消費領域における大規模なプロダクトを複数運営。同時に多くの新規プロダクトも創り出されています。アクセス解析を強みにこれらの領域に関わることで、それぞれのパターン（広告、メディア、ECなど）の事業に触れることが可能。高速に豊富な経験を積むことができ、キャリアアップにつなげることができます。 ■データを用いた多様な施策と触れるチャンス 日々さまざまなデータ施策が打たれており、それらの当事者になることもあれば、モニタリングやその他の関わりで、さまざまなデータ施策を目の当たりにすることができます。幅広い事業において、幅広い施策と触れ合うことができる機会はとても貴重です。将来のキャリアに対して非常に良い刺激を受けることができるでしょう。 ＜開発環境＞ SQL, Python, Java等 GCP BigQuery, GCE, GCS, GKE, Cloud Composer, Cloud Pub/Sub AWS EMR, Redis, Elasticsearch, DynamoDB, EC2, S3, SNS JIRA, Confluence, GHE, Slack
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ・受託開発などのクライアントワーク経験3年以上 ・Python/PHP/Ruby/Java等の汎用プログラム言語の実務経験
想定年収 570～800万円
募集職種 最寄り駅 虎ノ門駅 (東京都)
会社概要 データ分析およびデータ基盤の設計・開発に関わるプロジェクトをご担当いただきます。 将来的にはプロジェクトマネージャーとしてのキャリアを目指していただくポジションとなります。 ご自身の経験に合わせてプロジェクトにおけるポジションをアサインいたします。 過去3年間で約10名のメンバーがプロジェクトで成果を出し、PMに昇格しています。構造的にプロジェクトマネジメントスキルが得られる環境が揃っています。 【主な業務内容】 ・クライアントへの報告、課題解決方法の提案と合意形成 ・クライアントのデータ利活用の提案内容の策定 ・各プロジェクトの計画立案 ・クロス集計、機械学習、Tableau/Looker/PowerBI等BIツールを使った分析方針の策定、分析の実施、分析結果のレポーティング ・BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの要件定義・設計・開発 ・データ利活用のためのETL処理の開発と運用 ※ ご経験スキルによって担当いただく業務は変化します 【仕事の特色】 ■会社紹介 DATUM STUDIOは「データとテクノロジーで、ビジネスに持続的成長と新しい可能性を提供する」データ分析コンサルティング、ソフトウェア開発企業です。 人工知能＆ビッグデータ領域のトップランナー2人が創業以来、様々な業界、業種の課題を解決しています。 直近5年間における売上高のCAGR（年平均成長率）は25%で成長してきております。 コンサルティングからデータ基盤の構築やデータ分析、システム開発、開発後の運用までワンストップで提供できる強みから将来的にも売上高の拡大が見込まれています。 ■会社の特徴 ① 最先端のテクノロジーを駆使してデータ業界を牽引するコンサルティング企業 、Snowflakeの導入実績は日本国内においてNo.1クラス ② PyLadies Tokyo初代代表＆自然言語処理のスペシャリストである分析業界の女性トップリーダー真嘉比や全世界で30名日本唯一のDATA HERO OF THE YEARを受賞したデータエンジニア菱沼等、 業界のトップランナー在籍、社員の8割がデータの技術者であるプロフェッショナル集団 ③ 幅広いかつ最新の技術領域の勉強会、サポートが充実 ■プロジェクト事例 ・大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築 ・プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 ・製薬メーカー向けDMP構築支援 ・機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ■技術環境 言語：Python、SQL、Scala、Java DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド：AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible ■ポジションの特徴 ◆ データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。 データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。 ◆ 常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。 決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、Tableau、Microsoftなどとのパートナーシップを結んでいます。
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ＜スキル＞ ・何かしらのエンジニアスキルをお持ちの方 ＜マインド＞ ・良好なコミュニケーションを取れる方 ・自らの領域において、圧倒的な成果を残したことがある方 ・新しい技術の探求など、知的好奇心やチャレンジ精神を持って仕事に取り組める方
想定年収 540～1,110万円
募集職種 最寄り駅 東京駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 国内トップレベルのシェアを獲得するサービスから日々膨大なデータを蓄積している同社。 そのデータを扱い、幅広い領域おいて新たな価値の創造に貢献していただきます。 ＜ポジション例＞ ・ビッグデータ分析基盤の企画、構築、運用 ・データマネジメントの企画、構築、運用 ・機械学習を用いた新規プロダクト、新規機能の企画／開発および既存機能の改善 ・高度な統計学や解析技術／解析手法を駆使した、解析難易度の高い案件の推進 ・プロジェクトマネジメント、チームマネージメント ・新規プロダクト、新規機能の企画／開発および既存機能の改善など ※選考プロセスにおいて本人の志向や適性を考慮した上で、具体的なポジションを提案されています。 【仕事の特色】 ＜開発環境＞ ■使用している主な技術一例 JavaScript／Java／Python／Bash／Ruby／Scala／Go Elasticsearch／Lucene／Apache Spark／Kafka Oracle Exadata／AWS S3／GCP BigQuery／JP1/AJS／Tableau／SPSS など
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ・何かしらのエンジニアスキルをお持ちの方 ・良好なコミュニケーションを取れる方 ・自らの領域において、圧倒的な成果を残したことがある方 ・新しい技術の探求など、知的好奇心やチャレンジ精神を持って仕事に取り組める方
想定年収 540～1,110万円
募集職種 最寄り駅 東京駅 (東京都)
会社概要 国内トップレベルのシェアを獲得するサービスから日々膨大なデータを蓄積している同社。そのデータを扱い、幅広い領域おいて新たな価値の創造に貢献していただきます。 ＜ポジション例＞ ・ビッグデータ分析基盤の企画、構築、運用 ・データマネジメントの企画、構築、運用 ・機械学習を用いた新規プロダクト、新規機能の企画／開発および既存機能の改善 ・高度な統計学や解析技術／解析手法を駆使した、解析難易度の高い案件の推進 ・プロジェクトマネジメント、チームマネージメント ・新規プロダクト、新規機能の企画／開発および既存機能の改善など ※選考プロセスにおいて本人の志向や適性を考慮した上で、具体的なポジションを提案されています。 ＜使用している主な技術一例＞ JavaScript／Java／Python／Bash／Ruby／Scala／Go Elasticsearch／Lucene／Apache Spark／Kafka Oracle Exadata／AWS S3／GCP BigQuery／JP1/AJS／Tableau／SPSS など
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- 正社員
- リモート可
- 育児支援制度
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ■下記経験3年以上 ・データ連携基盤システムの構築または運用の経験 ・アプリケーション開発に伴うデータベース設計、開発の経験 ・マネジメント経験（サブリーダ経験でも可） ・自チームメンバ、ユーザー（クライアント）、協力会社（ベンダー）と協業した経験 ■PMもしくはPLの立場で要件定義、設計、開発、テスト、運用までの一貫したシステム開発経験 ・基本情報処理、または応用処理技術者資格等を取得済みの方 ・長期就業を想定し、システムの改善をしていきたい方
想定年収 500～800万円
募集職種 最寄り駅 中野駅 (東京都)
会社概要 ■仕事内容 マスタ・連携基盤Gでは、各業務アプリケーションの最上流となるマスタ管理や、どのグループ会社・部門でも共通的にアプリケーションを使用するための基盤アプリを担当しています(マスタデータマネジメント(以下MDM)、TDM方針の作成、コンサルティング、開発・運用保守等) ■マスタ・連携基盤Gの担当業務 マスタ・連携基盤Gでは下記業務を担当しています。 ①共通マスタの運用管理(キリングループの各業務システムで共通に利用する重要なマスタの管理) ②共通マスタの開発 ・キリングループの各業務システムで共通に利用する、マスターの構築・メンテナンス ・MDMの構築 ③商品情報系システムの運用(約20システム) ・画像データベースの登録(商品画像/ロゴや料理などの素材画像/ポスター画像を格納したシステム) ・商ルームの登録(商品の原料や栄養成分(カロリーや炭水化物など)の情報を管理しているシステム) ④ID申請(ユーザーID(社員番号)申請等の受付) ⑤業界標準コード・世界標準コードの採用、グループ内への適用の推進 ・業界団体窓口 ・事業会社の意向を集約、業界団体への意向の提示 ■具体的な業務内容 「ETLリード候補」として、データ連携基盤の運用・保守・開発をご担当いただきます。 ゆくゆくはMDMコンサルティングや、開発プロジェクトにも携わっていただくことができます。 ※他部署へのジョブローテーションも可能です。 ・ETLシステムの設計～本番移行までを担当 ・業務システム側でIF開発が発生した場合は仕様検討、IF開発、本番移行まで担当 ・IF開発部分はシステム間のデータ連携の設計、製造、テストをベンダー会社に依頼、レビュー ・障害対応（IFデータ不備やPowerCenter製品不備による障害対応） ・ベンダー管理 【仕事の特色】 ■アピールポイント ・キリンビジネスシステムの中でも特に「キリングループの社内SE/情報システム部門」に近い仕事と雰囲気です。 ・キリンのデータ連携基盤のソリューションはinformatica PowerCenterを利用 ・KIRINならではの大規模なデータ連携基盤の開発・運用に携われる環境です ・今後はデータ連携基盤ソリューションのクラウド化も予定しています ・キリングループの商品全てを扱うことから、キリングループのビジネスの仕組み、流れを業務の中で掴んでいくことのできるグループです。 ・グループ内のキャリアとしては運用業務から開始しつつ、開発やコンサルティング業務にステップアップいただくことを期待している一方で、マスタ・連携基盤グループで得た知見を別の部署にて活かしていただくことも、キリングループ全体の発展につながるという考え方をしています。 ・マスタデータマネジメント（MDM）という昨今のDXにおけるトレンドを学ぶことができ、IT技術者としての市場価値の向上に繋がります。 ・マスタ・連携基盤グループ全体として働き方に柔軟な姿勢を貫いており、特に子育て中や介護中の方にとっても働きやすい環境です。 ■募集背景 将来的に発生しうるプロジェクトに対しての大幅増員のため ■技術キーワード 開発環境：AWS、Jenkins、Linux、Oracle、SQLServer 開発言語：PL/SQL、JAVA、シェル、エクセルマクロ 使用ソフト：PowerCenter、HULFT、JP1
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