データサイエンティスト Amazon S3の求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア
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データサイエンティスト Amazon S3の求人・転職情報一覧
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
必須条件 ＜スキル・経験など＞ ・AWSを活用してのアーキテクチャ構築 ・高度なSQL（複雑な副問合せなど）を用いたデータ解析 ・Pythonを利用してのデータ集計、分析スクリプトの設計／実装 ・GitHubを活用したコード管理 ＜マインド＞ ■顧客志向の方（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢） ■物事をそのまま受け取らず、常に本当かという本質を確かめようとする目線を持っている方 ■KINTOテクノロジーズの3つのバリュー（Breakthrough、Unique、Flexible）に共感し、実際にその素養がある方 ・B：疑問に思ったらとことんまで追求する／5Whysが習慣づいている ・U：少し変わった物事の見方ができる ・F：こだわりは持ちつつも柔軟な姿勢（成功体験にこだわらない）
想定年収 490～1,300万円
募集職種 最寄り駅 三越前駅 (東京都)
会社概要 トヨタグループの金融、モビリティサービスの内製開発組織である同社。自社サービスである、愛車サブスクリプションサービス『KINTO(キント)』サービスをはじめとしたプロダクトに関わるデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのビッグデータ分析基盤の構築／運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析の自動化、効率化のためのCI／CD環境構築 ・トヨタファイナンシャルサービスグループで新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 同社の経営陣は、データ分析とマーケティングは一心同体という考えを持っているため、企業の設立当初からデータ分析に注力し、専門の組織を設置。グループ内にはデータサイエンティストやWebアナリスト、データエンジニアといった、基盤の構築からデータ分析までを一気通貫で担えるメンバーが揃えられています。 データエンジニアは、Amazon S3やAWS Glue、AWS Lake Formation、AWS Athena、Amazon Redshiftといった各種AWSサービスを活用して分析基盤を構築。トヨタグループが幅広い事業を展開していることから、分析グループは自動車や顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったデータも扱います。また、Webサイトを訪問するユーザーのクリックやスワイプ、スクロールといった各種アクションのデータも取得し、改善施策に結びつけています。これほど多様性のあるデータを取り扱う企業は珍しく、データの専門家にとって挑みがいのある環境といえるでしょう。 【仕事の特色】 ＜案件事例＞ ■「kinto-jp.com」をはじめ、グループ企業やグローバル『KINTO』サービスへの情報分析基盤の設計／構築 『KINTO』サービスの進化・発展を支えるデータ分析基盤の開発を担当。また、その基盤をグローバルの事業へも効率的に横展開できるようなCI／CDの仕組みの構築にも携わっていただきます。 ■情報系データベースの設計／チューニング、データ利活用推進 データ分析基盤のデータベースは多くの社内ユーザーが利用。ユーザービリティ改善のために、データベースの設計やパフォーマンスチューニング、BIエンジニアとも連携してのデータドリブン経営の推進などに携わっていただきます。 ＜ポジションの魅力＞ 日本国内だけでなくグローバルに展開する『KINTO』事業、そして親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトで利活用されるデータ分析基盤の設計・構築に携わることができます。グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築作業などの実務を通じて、より良いデータ設計やテーブル設計の手法を身に付けることが可能でしょう。 また、同社にはスキルアップ目的として、外部研修／セミナー参加、国内カンファレンス参加制度があり、勉強会、ワークショップ、LT大会、ハッカソンなども開催予定です。 ＜プロジェクトとメンバー＞ 同社の各グループのメンバー・プロジェクトについては下記をご覧ください。 各グループのマネージャーを中心に複数のメンバーを集め、グループについてインタビューした内容を質問形式で紹介されています。 ・モバイルアプリ開発の全てを担うプロ集団（モバイルアプリ開発G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/mobiledevelopment ・新サービスなど、多岐にわたるプロジェクトのマネジメント（プロジェクト推進G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/projectpromotion ・AWS/DevOps/MSPなど「インフラ領域」スペシャリスト（プラットフォームG） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/platform ・ユーザー起点のデータで“新たな価値”の創出にチャレンジ（分析G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/analytics ・会員プラットフォームや決済プラットフォームの共通基盤開発（共通サービス開発G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruitcommonservice ＜配属予定チーム＞ KINTOテクノロジーズ株式会社 開発・編成本部 分析グループ 『KINTO』において開発系部門発足時から設置されているチームです。それほど経営としても注力しているポジションといえます。決まっていること、分かっていることの方が少ないぐらいであるため、常に、なぜを考えながら、未知を楽しめる人を募集。 企画側や他の開発チームと協力し、施策を適切に評価する仕組みや新しい施策の提案まで関わります。チーム内には、データサイエンティストだけでなく、データアナリスト、データエンジニアといった分析基盤の創造からデータ分析までを一気通貫で行うメンバーを揃えられており、データ分析に関する幅広い知識を得ることが可能です。また、『KINTO』だけでなく、 グループ会社の分析部門と多岐にわたるコラボレーションを行っており、顧客視点での分析でプレゼンスを発揮されています。 ＜開発環境＞ ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・環境：AWS（S3、Glue、LakeFormation、Athena、Redshiftなど)、GitHub、GitHub Actions、SQL
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必須条件 ＜スキル・経験など＞ ・AWSを活用してのアーキテクチャ構築 ・高度なSQL（複雑な副問合せなど）を用いたデータ解析 ・Pythonを利用してのデータ集計、分析スクリプトの設計／実装 ・GitHubを活用したコード管理 ＜マインド＞ ■顧客志向の方（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢） ■物事をそのまま受け取らず、常に本当かという本質を確かめようとする目線を持っている方 ■KINTOテクノロジーズの3つのバリュー（Breakthrough、Unique、Flexible）に共感し、実際にその素養がある方 ・B：疑問に思ったらとことんまで追求する／5Whysが習慣づいている ・U：少し変わった物事の見方ができる ・F：こだわりは持ちつつも柔軟な姿勢（成功体験にこだわらない）
想定年収 490～1,300万円
募集職種 最寄り駅 三越前駅 (東京都)
会社概要 トヨタグループの金融、モビリティサービスの内製開発組織である同社。自社サービスである、愛車サブスクリプションサービス『KINTO(キント)』サービスをはじめとしたプロダクトに関わるデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのビッグデータ分析基盤の構築／運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析の自動化、効率化のためのCI／CD環境構築 ・トヨタファイナンシャルサービスグループで新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 同社の経営陣は、データ分析とマーケティングは一心同体という考えを持っているため、企業の設立当初からデータ分析に注力し、専門の組織を設置。グループ内にはデータサイエンティストやWebアナリスト、データエンジニアといった、基盤の構築からデータ分析までを一気通貫で担えるメンバーが揃えられています。 データエンジニアは、Amazon S3やAWS Glue、AWS Lake Formation、AWS Athena、Amazon Redshiftといった各種AWSサービスを活用して分析基盤を構築。トヨタグループが幅広い事業を展開していることから、分析グループは自動車や顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったデータも扱います。また、Webサイトを訪問するユーザーのクリックやスワイプ、スクロールといった各種アクションのデータも取得し、改善施策に結びつけています。これほど多様性のあるデータを取り扱う企業は珍しく、データの専門家にとって挑みがいのある環境といえるでしょう。 【仕事の特色】 ＜案件事例＞ ■「kinto-jp.com」をはじめ、グループ企業やグローバル『KINTO』サービスへの情報分析基盤の設計／構築 『KINTO』サービスの進化・発展を支えるデータ分析基盤の開発を担当。また、その基盤をグローバルの事業へも効率的に横展開できるようなCI／CDの仕組みの構築にも携わっていただきます。 ■情報系データベースの設計／チューニング、データ利活用推進 データ分析基盤のデータベースは多くの社内ユーザーが利用。ユーザービリティ改善のために、データベースの設計やパフォーマンスチューニング、BIエンジニアとも連携してのデータドリブン経営の推進などに携わっていただきます。 ＜ポジションの魅力＞ 日本国内だけでなくグローバルに展開する『KINTO』事業、そして親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトで利活用されるデータ分析基盤の設計・構築に携わることができます。グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築作業などの実務を通じて、より良いデータ設計やテーブル設計の手法を身に付けることが可能でしょう。 また、同社にはスキルアップ目的として、外部研修／セミナー参加、国内カンファレンス参加制度があり、勉強会、ワークショップ、LT大会、ハッカソンなども開催予定です。 ＜プロジェクトとメンバー＞ 同社の各グループのメンバー・プロジェクトについては下記をご覧ください。 各グループのマネージャーを中心に複数のメンバーを集め、グループについてインタビューした内容を質問形式で紹介されています。 ・モバイルアプリ開発の全てを担うプロ集団（モバイルアプリ開発G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/mobiledevelopment ・新サービスなど、多岐にわたるプロジェクトのマネジメント（プロジェクト推進G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/projectpromotion ・AWS/DevOps/MSPなど「インフラ領域」スペシャリスト（プラットフォームG） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/platform ・ユーザー起点のデータで“新たな価値”の創出にチャレンジ（分析G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/analytics ・会員プラットフォームや決済プラットフォームの共通基盤開発（共通サービス開発G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruitcommonservice ＜配属予定チーム＞ KINTOテクノロジーズ株式会社 開発・編成本部 分析グループ 『KINTO』において開発系部門発足時から設置されているチームです。それほど経営としても注力しているポジションといえます。決まっていること、分かっていることの方が少ないぐらいであるため、常に、なぜを考えながら、未知を楽しめる人を募集。 企画側や他の開発チームと協力し、施策を適切に評価する仕組みや新しい施策の提案まで関わります。チーム内には、データサイエンティストだけでなく、データアナリスト、データエンジニアといった分析基盤の創造からデータ分析までを一気通貫で行うメンバーを揃えられており、データ分析に関する幅広い知識を得ることが可能です。また、『KINTO』だけでなく、 グループ会社の分析部門と多岐にわたるコラボレーションを行っており、顧客視点での分析でプレゼンスを発揮されています。 ＜開発環境＞ ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・環境：AWS（S3、Glue、LakeFormation、Athena、Redshiftなど)、GitHub、GitHub Actions、SQL
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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 ＜経験・スキル＞ ■以下すべてのご経験をお持ちの方 ･機械学習関連のAPIや、サードパーティ製のライブラリを用いたソフトウェア開発を業務で行った実績 ･MLパイプラインの構築やMLモデルのサービングの実務経験が1年以上ある方 ･IaCを業務で利用した実績 ･AWSを実務で利用した実績 ･ML関連の技術を用いた開発チームをマネジメントした経験、もしくは立ち上げた経験 ･MLを利用したプロジェクトのKPI設定、開発ロードマップの設定経験 ＜マインド＞ ･当社のミッションに共感し、ミッションの成功に対して強い意志で臨める方 ･過去の経験にとらわれる事なく、新しい技術･ウェブサービスに対して高い感度をもち、技術の面からプロダクトの品質を高め続けられる方 ･日々、内部･外部環境が変化する中で、システムをどのように変化させていくべきかを考え議論を推進できる方 ･中長期の運用負荷や拡張性を考慮してシステム的に優れた設計や仕組みを考えられる方 ･解決されるべき複雑な課題に対して積極的にオーナーシップを発揮し、楽しんで物事を前に進めていくマインドを持っている方 ※当社のミッション･ビジョン･バリューについてはこちらをご確認ください https://note.jp/n/n2f53a4aaa07d
想定年収 700～1,200万円
募集職種 最寄り駅 四ッ谷駅 (東京都)
会社概要 機械学習チームでは「“だれもが創作をはじめ、続けられるようにする“というnoteのミッションの実現に対して機械学習が有機的に結びつくカイゼンをあらゆる手段を用いて推し進めていく」というミッションを掲げています。 ･目標を達成するために必要な機械学習および、要素技術を用いたプロダクトの要件定義 ･必要なプロトタイプモデル開発および評価 ･プロトタイプにもとづくプロダクション環境でのMLパイプラインの構築 ･デプロイしたモデルを組み込んだプロダクトの監視およびA/Bテスト ■機械学習チームで取り組むプロジェクト例 ･ユーザの行動履歴やコンテンツの情報から適切なコンテンツを提示する推薦エンジンの開発･改善 ･記事の文章、漫画やイラストなどの画像等、コンテンツを適切な粒度で区分けする分類エンジンの開発･改善 ･記事の出し分けを適切に行うための記事評価エンジンの開発･改善 ･プラットフォームに対して悪意のある行動を行うユーザを検出するエンジンの開発･改善 ･AIアシスタント機能の開発 ･LLMを用いたコンテンツ理解と推薦エンジンの開発 これらのプロジェクトにおいて機械学習モデルの開発及び評価、学習のための一連のパイプライン開発、および要素技術を活用したシステム開発に関して主に携わっていただきます。 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 私たちが運営しているメディアプラットフォーム「note」は、1日あたりの記事投稿数が4万を超える規模に成長しており、多くのクリエイターの方々の活躍の場としてご利用頂いております。 2022年12月には東証グロース市場への上場を果たし、同じタイミングでプロダクトのリブランディングを実施しました。noteを更に成長させるために、私たちは次の事業フェーズに進んでいます。 ユーザー数、トラフィックの増加に伴い、noteに存在する機械学習関連の課題は変化してきています。機械学習を用いたモデル開発だけでなく、クリエイターのためのメディアプラットフォームとして、ゼロベースでの課題発見から設計・開発まで、一気通貫にシステムの構築と運用を期待しています。 課題解決の起点としては現在稼働しているシステムの改修がメインとなりますが、課題によってはシステムの再構築や、それに必要なオペレーション関連の設計、チーム編成の提案まで実施頂く可能性もあります。 ＜開発環境について＞ ■Python MLエンジンの開発は言語として主にPythonを使用しています。 ライブラリに関してはPyTorch, scikit-learn, fastText等タスクに応じて適切に選択できます。 ■AWS インフラはAWSを使っており、MLでは主にAmazon SageMaker、AWS Step Functions、Python CDKを中心としたエコシステムを構築しています。データの保存にはAmazon S3、MySQL(Amazon Aurora)、Amazon DynamoDBなどを用途に応じて選択しています。 ■Docker Amazon SageMakerおよびローカル環境でのアルゴリズム開発ではDockerを用いて環境を構築しています。 ＜その他社内で使われている技術スタック＞ ・開発言語: Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScriptなど ・フレームワーク: Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js、Flaskなど ・データベース: MySQL、PostgreSQL、Redis、DynamoDBなど ・CI/CD: Circle CI、GitHub Actions、Cloud Buildなど ・DWH: Snowflake ＜エンジニアのみなさんに読んでいただきたい記事＞ エンジニア採用ページ「note engineering team」 https://engineerteam.note.jp/ note社のエンジニアとして働くことに興味をお持ちの方へ https://note.jp/n/nf8dc954f41bc エンジニアのカジュアル面談、一問一答！ https://note.jp/n/n307ccc47aa31 ＜活躍中のMLエンジニア＞ https://note.com/mussso/ https://note.com/konumr/
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- 正社員
- リモート可
- 社宅・家賃補助制度
- 交通費補助
必須条件 ・SQL言語によるデータ抽出・分析の経験（実務経験5年以上） ・redash / TableauなどのBIツールでダッシュボード導入の経験（実務経験2年以上） ・パフォーマンスマーケティングポリシーの分析経験（実務経験1年以上） ・統計検定2級程度の統計知識 ・データ分析でアクションを自ら提案し、サービスの改善の経験 ・組織横断のプロジェクトをリードした経験 ・オンラインデート業界の未来に共感しコミットできる方 ・署横断で周囲を巻き込み、引っ張るコミュニケーションができる方 ・チームやプロダクトの象徴を考え続けられる方 ・前提から疑いを持ち、道を切り開ける方 ・必要に応じて役割にとらわれずに、意見や意思決定ができる方 ・勉強し続けられる、やりきれる方（難しい局面で貼り付けられる） ・リスクやサービスの考え方、市場を含めたバランスの広い観点での思考ができる方
想定年収 700～1,200万円
募集職種 最寄り駅 赤羽橋駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ ユーザー獲得戦略の策定・広告運用を行うマーケティング・ファイナンスチームと密に連携し、Pairsのグロース推進をしていただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・データ分析に基づいて、マーケティング施策の効果を最大化をリード ・マーケティング施策の計画/評価方法の標準化 ・マーケティング・ファイナンス・プロダクト・リサーチチームと連携し、事業戦略を策定・評価 ・各組織でのデータ利活用の推進 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ ■仕事から得られるもの ・国内最大級のオンラインデーティングサービスのプロダクト開発経験（「恋愛」をテーマにした貴重で難しい膨大なデータを取り扱います） ・データで事業成果に直接貢献する仕組みづくりの経験 ・マーケティング・ファイナンス・プロダクト・リサーチチームとの連携を通した、定量定性情報を活かした戦略策定経験 ・ビジネス・統計・データ基盤・機械学習など様々な専門性を持つメンバーと働く経験 ・外資系IT企業ならではの論理性、圧倒的スピードのある製品開発経験 ・英語力（業務上必須ですが、親会社や外国籍メンバーとのコミュニケーションのため英会話学習をサポートしています。また、社内メンバーの国籍は、中国・台湾・韓国・オーストラリア・アメリカ・フランスと多種多様です） ・プロダクト開発を通した社会貢献（晩婚化問題、少子化問題、人生における自由な選択など） ＜開発環境＞ ■使うツール/環境 ・プロジェクト管理ツール：JIRA / Monday ・ナレッジマネジメントツール：Confluence / whimsical ・コミュニケーションツール：Slack ・BIツール：Tableau、Looker Studio ・データ基盤開発言語: Python ・データベース: Google BigQuery / Amazon Aurora / Amazon DynamoDB / Elasticsearch ・データストレージ: Google Cloud Storage / Amazon S3 ・データ収集・ETL基盤: dbt / Dagster / Fivetran/ Google Cloud Dataflow
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- 正社員
- リモート可
- ベンチャー企業
- 交通費補助
必須条件 以下 ＜すべて＞の項目のご経験をお持ちの方 ・データの分析や利活用によってビジネスの課題解決や改善を実現した経験 ・SQLによるデータ抽出及び集計経験3年以上 ・Tableau、Redash、Looker、Qlik Sense、Power BI など何らかのBIツールの利用経験1年以上 ・色々なバックグラウンド／職種の方と協働しながら主体的に物事を推進していきたい方 ・新しい技術等への挑戦、キャッチアップを積極的に行っていきたい方 ・自社の事業やビジネス課題に関心を持ち、積極的に関わっていける方
想定年収 600～1,200万円
募集職種 最寄り駅 大崎駅 (東京都)
会社概要 ・データ分析基盤の開発及び改善 ・データ分析基盤の安定稼働 ・データ分析及び利活用の推進 ・データドリブンな文化の醸成 ＜具体的には＞ ・ビジネス課題に関わるデータ分析・利活用 例1）各プロダクトの成長指標の設計・評価 例2）サービスやプロダクトにおいてまだ顕在化していないリスクや課題の可視化と対応方針の提言 ・データ分析基盤の構築 例1）データエンジニアと連携してデータ分析基盤の構築及び運用 例2）BIツールを用いたレポート / ダッシュボードの開発 【仕事の特色】 ■募集背景 セーフィーは現在、社内のデータ分析・利活用を推進し、オペレーションの改善やビジネスの成果向上に繋げることを目指しています。そのために必要な支援やシステム開発を総合的に担っている組織「データ分析基盤グループ」の体制を強化するため、データアナリスト / データ分析コンサルタントを募集します！ ■本職種のミッション 事業の成長をデータから支えるポジションです。 社内のデータ分析・利活用を推進し、経営や事業の意思決定に貢献するデータアナリスト / データ分析コンサルタントを募集しています。 依頼されたデータを分析するだけではなく、部署横断で事業の成長に向けた課題解決を主体的に推進していただきます。 ■業務の魅力 ・営業部や経営企画部など様々な部署と密に連携し、社内のデータ分析・利活用を推進することができます ・毎日数億~数十億件発生する超ビッグデータを扱うデータ分析基盤の構築に携わることができます ・専門性の高いメンバーと議論しながら、運用保守性の高いテーブル設計を進めることができます ・自社プロダクトだけではなく、SFA・CRM等を含む多数のデータソースを横断的に分析できるようにする必要があるため、広く深くドメイン知識を身につけることができます ■部署の今後の目標・現在の課題 経験・勘・度胸に頼らないデータドリブン経営の実現を目標としております。 しかし、現在は社内のデータ分析・利活用が十分に進んでいるとは言えません。目標実現のため、社員のデータリテラシー向上・データ分析し易い環境作り・各部署へのデータ分析コンサルティングなど、多角的なアプローチで社内のデータ分析・利活用を地道に推進していく必要があります。 ＜技術‧開発環境について＞ ・開発言語：Python、SQL ・ETL/ELT：AWS Glue、CData Sync、dbt ・データレイク：Amazon S3、Amazon Athena ・DWH：Snowflake ・BIツール：Tableau、VCS ・IaC：Terraform ・CI/CD：GitHub Actions ・チームコラボレーション：Slack、Notion、Google Workspace ■開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数20万台を突破し更なる利用者数に急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ・上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ・オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 ■開発の特徴・魅力 ・規模の大きいシステム開発に関われる 現在20万台を超えるデバイスが接続しており、2023年末時点で保存している映像データは数十PBを超えます。カメラ数は現在も順調に伸びており、これらを扱うシステムの規模も比例して拡大しています。 また、扱う情報の機密性も高く、運用も無停止で行う必要があり、開発する上で考慮するポイントは多くあります。このように規模の大きいシステムの課題を把握し、一つ一つ解決していくことはエンジニアとして非常にやりがいのある業務内容となります。 ・サービスが身近に使われている Safieのカメラは様々な業界で導入され、各現場の課題解決に利用されています。自分の作っているサービスが身近なところで社会に貢献できていると実感できる環境です。 ・経営メンバーにエンジニアが入っている 創業メンバーにエンジニアが入っているため、技術に対する理解がある環境です。 人柄も気さくなので、気兼ねなく話すことができます。 ・様々な技術を扱っている セーフィーはカメラ (IoT) や映像解析 (AI) を扱っているため、サーバーとアプリ以外にも組み込みエンジニアや機械学習のエンジニアがいます。サーバーチームはそれらをつなぐ仕組みを開発しているので、様々な情報に触れることができ、自身の知見を広めることができます。 ・プラットフォーム開発に携われる 「土台創り」という、自ら環境をつくっていく貴重な経験ができます。 映像データが集まる弊社では、様々な技術・サービスと連携することでより多くの価値を生み出すことができるので、自ら考え挑戦し"プラットフォーム開発"を進めていただきます。
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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 ・3年以上のPython（またはPySpark）を用いたプログラムの開発経験 ・データ処理基盤の開発・運用経験 ・Gitなどバージョン管理ツールを用いた開発経験 ・コードレビューの経験 ・DB/DWH関連の基礎知識 ・関係部署と円満なコミュニケーションが可能な方 ・知見がないサービスについてもドキュメントなどを読みながら業務を進められる方 ・同僚のコードレビューを任せられる方 ・ご自身のタスクは責任感を持って管理できる方 ・数値の精度（例：小数第○位まで有効）を追求できる方
想定年収 600～900万円
募集職種 最寄り駅 虎ノ門駅 (東京都)
会社概要 ＜業務内容＞ Amazon S3に存在する顧客のデータ (AWS Cost and Usage Reports, 通称CUR)を 加工・分析して、顧客に付加価値を提供するサービスの開発 ＜業務詳細＞ ●AWS Step Functionsを利用したデータパイプラインの管理 ・Amazon ステートメント言語を使用したステートマシンの追加・修正など ●データパイプラインを構成するインフラのコード化 ・AWS CloudFormationを活用した各種リソースの定義 ●各タスクで実行するpythonプログラムの新規実装 ・主にpandasライブラリーを使用 ・Amazon S3/Amazon Redshift/Amazon RDS/AWS SDK for Python (Boto3)との 連携操作あり ・レガシーコードの修正・ブラックボックス化したコードのrefactoringなど ●BIツール（Looker）を活用したデータの可視化・ダッシュボード作成 ・LookMLでビューやモデルを定義 ・LookML ダッシュボードの作成 ●同僚が作成したプログラムのコードレビュー ・GitHub Pull Request 機能を活用 【仕事の特色】 ＜開発環境＞ ・インフラ：AWS Step Functions, AWS CloudFormation, AWS Lambda, Amazon ECS,Amazon EMR, Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon ECR, etc. ・利用言語：Python（主）, PySpark（副） ・パッケージ管理ツール：poetry ・静的解析ツール：Ruff, mypy ・コード管理：GitHub ・メッセージングアプリ：Slack, 自社メッセンジャー ＜得られる経験＞ ・AWS Cost and Usage Reports の構造把握 ・AWS上でデータ分析基盤を構成するサービスの知見 ・プログラム作成～動かすインフラの定義～可視化までを一気通貫で体験 ・AWSリセールサービスのビジネスモデルの理解 ＜職場環境＞ 虎ノ門ヒルズに程近いオフィスビルには、NHN JAPANと関連子会社のみが入居しています。 ロビー・カフェなど付帯施設のデザインは隈研吾氏、ロゴは原研哉氏が担当しており、 ビル内には村上隆氏をはじめとするアーティストのアートを各所にしつらえています。 オフィスのデスクは一人あたり1600mmのスペースを確保し、 体に優しいアーロンチェアを全席に導入しています。 また、周囲の動きが気にならずプライベートな空間も確保できるよう、 両サイドにパーテーションを設けました。 1番長い時間いるスペースだからこそ、 社員一人ひとりにとって最も居心地がよく、 最も集中できる場所にするために細部にまで工夫をしました。 各フロアには、冷水・温水を利用できる無料のウォーターサーバー、電子レンジを完備しています。 ＜チーム体制＞ ・40代1人と20代3人で構成されているチームで、データ分析基盤を管理しています。 ・フロントエンド・バッグエンド・企画などを担当するチームとコミュニケーションを行いながら、より良いサービスを作るために日々のタスクをこなしています。
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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 以下すべてのご経験をお持ちの方 ・機械学習関連のAPIやライブラリを用いたソフトウェア開発 ・MLパイプラインの構築、MLモデルの運用経験（1年以上） ・IaCの業務での利用経験 ・AWSの実務利用経験 ・ML関連技術を活用したチームのマネジメントまたは立ち上げ経験 ・KPIs設定と開発ロードマップ作成の経験 ・当社のミッション･ビジョン･バリューに共感し、成功に向けて強い意志を持てる方 ・新しい技術やウェブサービスに対して高い感度を持ち、品質向上に取り組める方 ・環境変化に対応し、システム改善を議論・推進できる方 ・中長期の視点で優れた設計や仕組みを考えられる方 ・複雑な課題に対してオーナーシップを持ち、積極的に取り組める方 ※当社のミッション･ビジョン･バリューについてはこちらをご確認ください。 https://note.jp/n/n2f53a4aaa07d
想定年収 700～1,200万円
募集職種 最寄り駅 四ッ谷駅 (東京都)
会社概要 ＜ミッション＞ 「だれもが創作をはじめ、続けられるようにする。」というミッションを実現するため、機械学習システム開発に取り組んでいます。 ユーザーの興味を引き出すだけでなく、新たな感動を提供する機械学習システムを開発していただきます。 ※詳細については こちらのnoteをご参照ください https://engineerteam.note.jp/n/n23ae31495a6d ＜具体的な業務イメージ＞ ・機械学習と要素技術を用いたプロダクトの要件定義 ・プロトタイプモデルの開発と評価 ・プロダクション環境でのMLパイプライン構築 ・デプロイ後のモデル監視とA/Bテスト実施 【プロジェクト例】 ・ユーザー行動とコンテンツ情報に基づく推薦エンジン開発・改善 ・コンテンツを適切に分類するエンジン開発・改善 ・記事評価エンジンの開発・改善 ・悪意のあるユーザー行動検出エンジンの開発・改善 ・AIアシスタントの開発 ・LLMを用いたコンテンツ理解と推薦エンジンの開発 これらのプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発、評価、パイプライン構築に携わっていただきます。 技術スタックや開発環境についてはこちらの記事をご覧ください！ note社のエンジニアとして働くことに興味をお持ちの方へ (https://note.jp/n/nf8dc954f41bc) 【仕事の特色】 ＜ポジションの魅力＞ ・多様なコンテンツとユーザーコミュニティを含むML開発ができる ・持続可能なMLを開発する仕組みづくりに携われる ・エンジニアの裁量が大きく、ユーザー体験を考えて提案できる環境 ＜エンジニアのみなさんに読んでいただきたい記事＞ ・エンジニア採用ページ「note engineering team」 https://engineerteam.note.jp/ ・エンジニアのカジュアル面談、一問一答！ https://note.jp/n/n307ccc47aa31 ＜活躍中のエンジニア＞ https://note.com/mussso/ ＜noteについて＞ 私たちは「だれもが創作をはじめ、続けられるようにする」をミッションに、表現と創作の仕組みづくりをしています。 noteはクリエイターが文章や画像、音声、動画を投稿して、ユーザーがそのコンテンツを楽しんで応援できるメディアプラットフォームです。 サービスを開始したのは2014年4月。現在、約4,814万件の作品が誕生し、会員数は853万人（2024年8月時点）に達しています。 また、2019年より法人向け高機能プラン・note proの提供を開始。ブランディングやリクルーティングなどを目的に、多くの法人に利用いただいています。 さらにnote社は2022年12月、東証グロース市場への上場を果たし、第二のフェーズへと歩みはじめました。 これからも素敵なクリエイターのみなさんを支援し、noteをさらに成長させるため、新たな仲間を探しています。
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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
- 育児支援制度
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ■以下全てを満たす方 ･SQL、Pythonによるデータの集計の経験 ･BigQueryによるデータ基盤構築もしくは基盤運用の経験 ･GCP、GAS、ETLツールなどの経験 ※統計解析の知識や機械学習フレームワークを用いた開発経験をお持ちの方を想定しています ＜求める人物像＞ ・円滑にコミュニケーションが取れる方
想定年収 500～800万円
募集職種 最寄り駅 銀座駅 (東京都)
会社概要 データ分析～社内に眠っているデータで、1兆円企業のデータドリブンな経営支援を行います。 機械学習やデータの分析を通じて、SFA／CRM／工事積算システム／Webアクセス／広告／会計／人事などの多種多様なデータを用いたデータ分析からモデル構築をお任せします。 業界未経験者、歓迎。 ＜具体的な仕事内容＞ ・BigQueryでの分析用DWHの構築と運用 ・広告関連データの分析による最適化 ・機械学習モデルの構築と運用 ・上記に関連したWebアプリケーションの開発と運用 ・作成したシステムに関する文書の作成など ■扱うデータについて 基幹システム、SFA、CRMといった社内システムに留まらず、広告関連、同社物件サイトへのお客様の行動履歴などシステムで取り扱うさまざまなデータについて蓄積、分析。それらを通して、ビジネスへの価値を見出しています。 【仕事の特色】 ＜職場環境＞ ■銀座×充実のオフィス環境が自慢です 銀座オフィスは、銀座駅直結。 銀座線・日比谷線・丸ノ内線の3路線が使えます。 また東銀座や新橋、有楽町からも徒歩で通える距離にあるため、通勤もしやすい環境です。 オフィス内には広いラウンジスペースがあります。 仕事の合間にリラックスできるカフェスペースやエスプレッソマシーンを完備。オンとオフのメリハリをつけながら、仕事にコミットできる環境を用意しています。 ＜配属予定チーム＞ オープンハウスグループの情報システム部は、グループ全体の情報システム企画・設計・開発・運用を担う部署で、グループの成長を支えています。 革新的な不動産会社を目指すオープンハウスグループにとって、Tシステム基盤の高度化・最適化・安定化は急務。現在、内製化にも取り組んでおり、よりスピード感を持った開発ができる環境を目指しています。 配属になるデータグループは、20代中心です。 人数は2名で、新卒、中途1名ずつが活躍しています。 営業現場との距離が近く、現行にとらわれず新しいことにチャレンジする雰囲気がある組織です。 なお、残業時間は月20～30時間程度です。 ＜募集背景＞ 会社規模の拡大およびホールディングス化に伴い、現在、データを活用した事業推進・業務効率化の依頼が増えています。それをうけ、データの分析だけではなく、整理したデータをビジネスに活用していくことが急務となり、新しいメンバーの増員に至りました。 ＜開発環境＞ Python , javascript（React／Vue／Angular）, GAS, php, java, Go, SQL(MySQL, PostgreSQL), UiPath, git, backlog, slack, Google WorkSpace , AWS EC2／ECS(Fargate)／S3／Lambda／RDS(Aurora), GCP GCE／GCS／CloudFunction／Bigquerry 等 ※機械学習では画像処理や自然言語処理を用いた業務の自動化なども実現可能 ＜企業の魅力＞ ■10期連続過去最高の売上高､利益を更新 都心で圧倒的なシェアを誇る戸建事業・マンション開発事業・不動産流通事業を柱とした総合ディベロッパーです。 創業から16年目にあたる2013年に東証一部直接上場、2019年に売上5000億円を突破した、不動産業界のトップブランド。 2022年4月の東証市場再編に伴う上場区分はプライム市場となります。 実需に加え、投資用不動産が業績を大きく牽引しました。 2022年9月期は売上高 9,526億円（前期比：17.5％増） 上場来10期連続して過去最高の売上高、利益更新、営業利益は1,193億円（前期比：18.1％増） 「JPX日経インデックス400」に2017年より5年連続の採用。 「MSCI」にも2021年より採用されています。 「行こうぜ1兆！2023」というビジョンを掲げ、2023年9月期の売上高は1兆1000億円超えを目指しています。 ■参考資料 ・「社員の⼠気」が⾼い企業1位/「1300万件のクチコミでわかった超優良企業」 https://openhouse-group.co.jp/news/release/pdf/20230124_1.pdf ・2022年9月期 決算説明資料 https://openhouse-group.co.jp/ir/upload_file/m005-m005_07/20221116_kessannsetumeisiryou_20224Q.pdf ・採用ページ https://recruit.openhouse-group.com/ ・Tiktok オープンハウスをオープンにプロジェクト https://www.tiktok.com/@open_house_project/ ・働きがいのある日本の50社ランキング 50社中、不動産会社は唯一オープンハウスのみ。 https://www.vorkers.com/award/
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 研修制度・勉強会充実
- 交通費補助
必須条件 ■下記いずれかの経験 ・インフラ（オンプレミス）または、クラウドの設計/構築経験を3年以上お持ちの方 ・IaCによるインフラの開発/運用経験（AWS CloudFormation、AWS CDK、Terraformなど）をお持ちの方 ・Datadogなどの監視サービスを利用した監視運用の設計/開発経験をお持ちの方
想定年収 500～1,500万円
募集職種 最寄り駅 虎ノ門駅 (東京都)
会社概要 AWS、Azureを利用したクラウド基盤の設計・構築を実施いただきます。 オンプレミスからクラウドへの移行プロジェクトから、クラウドネイティブなアーキテクチャを採用したスクラッチ開発プロジェクト、データアナリティクス基盤の導入プロジェクトなど、様々なプロジェクトを担当いただきます。 ・顧客のDXニーズに応えるための、コンテナを中心としたシステム基盤の設計・構築 ・クラウドにおけるデータベースやネットワーク、セキュリティなどの構築、運用 ・ミッションクリティカルなシステムを提供するための、堅牢で俊敏性に優れた基盤の設計 ・IaC(Infrastructure as Code)を前提としたインフラ基盤構築の効率化・自動化の推進 ・障害検知やパフォーマンスをモニタリングするための監視環境の構築・運用 ・システムの安全性を担保するためのセキュリティ設計・DevSecOps活動の推進 ・社内/社外のイベント等への登壇・寄稿、社内勉強会での発表 【仕事の特色】 ■上流から下流まで一気通貫、幅広いインフラ領域の経験を積むことが可能 ハイブリッドクラウド、マルチクラウドやネットワーク、各種セキュリティソリューション、SaaS導入など、ベンダーニュートラルな立場で最適なアーキテクチャ選定を行い、システム基盤の設計・実装が行えることから、上流から下流まで一気通貫で幅広いインフラ領域の経験が可能です。 ■クラウド経験値の積み上げが可能 AWS、Azureに特化したプロジェクトのため、知識や経験をより一層積むことができます。 本人の希望を聞きながらプロジェクトへのアサインを決める形式のため、興味のある技術や業務領域に積極的に関わることができます。 ■要求水準の高い顧客ニーズに応えることで技術力が身につく環境がある ミッションクリティカルなシステムを支える「堅牢性」と、ビジネスニーズに応えるための「俊敏性・柔軟性」など双方を両立させるための技術力が身に付きます。そんな要求水準の高い環境下において、現行システムをクラウドに移行するだけではなく、各種クラウドの先進サービスを活用しながらクラウドネイティブなアーキテクチャに刷新する案件に挑戦することができます。 ■多様なキャリアパスを用意 PM、クラウドコンサルタント、クラウドエンジニア・アーキテクト、SREというキャリアに対して、マネジメント（マネージャー志向）orスペシャリスト（技術志向）問わず、いずれの道も選択することが可能です。双方のパスが同等に評価されますます。また、インフラから、ソフトウェア開発寄りにキャリアをシフトさせ、アプリ/インフラ双方に強いエンジニアとしてキャリア形成する人材も多く在籍しています。 ＜技術スタック＞ 主要な技術スタックは以下です（プロジェクトごとに詳細は異なります） ・プログラミング言語 | Java, Python, TypeScript, Shell Script ・クラウド | AWS, Azure, GCP ・コンテナ | Docker, Kubernetes, ECS, AKS ・データベース | MySQL・PostgreSQL/AuoraDB, DynamoDB, Redis, MongoDB ・CI/CD | GitHub Enterprise, Jenkins, Nexus ・IaC | Ansible, AWS CloudFormation, AWS CDK, Terraform ・監視・運用 | Datadog, CloudWatch, Zabbix, PagerDuty, JP1, Apache Airflow ・セキュリティ | Akamai, Trend Micro Cloud One, Splunk, Snyc ・Data/BI | ElasticSearch, S3/Athena, Redshift, Snowflake, QuickSight ・コラボレーションツール | Slack, JIRA, Confluence, Notion, Miro, Teams, BOX, ＜入社後のイメージ＞ ご入社後はオンボーディング担当のメンターがつき、メンターの支援を受けながらまずは弊社のPJや技術・業務知識に慣れて頂きます。定期的な1on1を実施して今後のキャリア希望をヒアリングしつつ、早期に弊社での仕事をキャッチアップいただけるよう、チーム全体としてフォローしています。 ＜アサインの考え方＞ 2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 加えて、インフラ組織内でも、各人のキャリア形成を支援するためのアサイン検討を週次で行っています。 ＜評価の考え方＞ 年に1度、評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属のマネージャーだけではなく、テックリード等の技術理解のあるメンバーも含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか？」という視点で金額評価を行い、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。 ＜その他＞ 勉強会：社内有志による勉強会に加え、AWSの有償トレーニング等も受講可能（会社負担） ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携 就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料 コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会/発表会の実施
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・データクレンジング（不揃いなデータからのデータ整理）経験 ・人工知能もしくは、機械学習、IoT、数理解析などに関わった経験 ＜マインド＞ ・明るく前向き、元気、素直、向上心があって新しいことにチャレンジしたい方 ・わからないことをひとりで抱え込まない方 ・コミュニケーションが円滑にとれる方 ・プライベートの時間や家族を大事にする方 ・自発的に行動できる方
想定年収 400～700万円
募集職種 最寄り駅 本町駅 (大阪府)
会社概要 ＜業務詳細＞ 同社が今後、将来的にサービス展開を考えている小売店向けの新規事業開発をお任せします。 POSシステムの販売を元に蓄積してきたビックデータを活用し、世の中にないものを創っていただくことがメインのミッションになります。 入社後はご経験に合わせて統計解析などのデータ分析やIoT機器、システム開発に取り組んでいただいても構いません。 ＜サービス例＞ カメラ認証による来客分析サービス（POS情報と連携した人物、属性カウント滞在時間、売り上げとのデータ分析など） 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ スマレジに蓄積されるビッグデータを活用して、小売店向けの新規事業開発を担当する方を募集します。 ＜開発環境＞ ・開発言語：Python ・ツール：Jupyter Notebook, Docker, Sequel Pro ・インフラ：AWS（S3, Aurora, Redshift等） ・バージョン管理、コラボレーションツール：GitLab（マージリクエストベースでレビューを実施）, Slack
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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＞ ・社会人（3年程度） ・データサイエンス、機械学習（1年以上／実務経験は不問） ＜知識＞ ・線形代数、微分積分/確率統計の基礎的知識 ※分析(機械学習や数理最適化など)の基礎的知識でも可 ＜学歴＞ ・理系修士号もしくは博士号の取得 ＜マインド＞ ・未知の領域でも、果敢に挑戦できる積極性のある方
想定年収 544～663万円
募集職種 最寄り駅 東京駅 (東京都)
会社概要 主な業務は、幅広い領域で新たな価値の創造に貢献することです。 リクルート社のデータは、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ます。これらのデータを、取り扱います。 ＜具体的な業務内容／一例＞ ・営業現場におけるデータ活用支援 ・マーケティングにおけるコスト最適化分析 ・マーケットの需要に応じた市場予測/最適化 ・アクション/売上最大化のための最適化 【仕事の特色】 ＜仕事の役割＞ ・担当事業の戦略に基づき、意思決定支援、 売上/利益最大化となるデータ活用プロダクトの企画/モデル設計/実装および改善 ・プロダクトにおけるWebアクセスログ、アンケート、売上、効果などのデータを用いた戦略の立案/推進 ＜配属予定部署＞ データ推進室 ■部署について リクルート社におけるデータ利活用やデータガバナンス・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。所属する従業員は、現在約300名。データサイエンスをはじめ、エンジニアリングやビジネスなどさまざまな専門性を持つ人材が集まっています。 マネージメント層には、社会人大学院の博士課程に在籍している人も。リカレント教育も積極的に行われています。国内外のカンファレンスへの参加、技術書購入、資格取得、社外勉強会への参加など、スキルアップにつながるものは全面的に支援してくれます。 ■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みます。そうすることで、 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しています。 ■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（そのために、今、整備を進める） ・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のではなく、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、着実に地盤を固める ・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 ＜開発環境＞ ・プログラミング言語：SQL、Python、R、Hive/Sparkなど ・インフラ：GCP(BigQueryなど)、AWS(EC2、EMR、Redis、S3など) ・チーム開発ツール：JIRA、Confluence、Bitbucket、Gitlab/Gitlab CI、Slack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
- 交通費補助
必須条件 ＜経験＞ ・SQLを使用したDBプログラミングの開発経験 ・Pythonでの分析経験 ＜マインド＞ ・ビッグデータに関する興味関心がある方 ・自発的にチーム内でのコミュニケーションを図れる方 ・社外の方とも積極的にコミュニケーションを取り、周囲と協力しながらプロジェクトを進めるのが好きな方 ・ビジネス視点で考え研究／分析するのが好きな方
想定年収 550～700万円
募集職種 最寄り駅 六本木駅 (東京都)
会社概要 主な業務は、ビッグデータを中心としたシステムの開発、運用です。 更なる事業拡大を推進するため、データサイエンス業務を担い、アドバンスドTVを実現するコアメンバーを募集中です。 蓄積された多様なデータからAWSサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析、開発、評価を行います。 入社後、まずはテレビ局ならではの大規模データの活用をメインに、データの理解や分析、その結果のレポーティング業務などをお任せします。 ＜具体的な仕事内容＞ ・データ分析設計 ・数理統計や機械学習を用いた分析業務 ・Python、SQLを用いた分析フローの実装 ・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン ・付随するクライアント対応全般 ＜案件例＞ ・番組編成検討のためのTV視聴者分析 ・TV広告/インターネット広告効果分析 ・TV広告最適枠分析 【仕事の特色】 ＜企業の魅力＞ 同社は「IT業界」と「エンタメ業界」2つの特徴を兼ね備えた「テレビ朝日」の関連会社として、幅広いデジタルソリューションを提供しています。 テレビ朝日のノウハウを活かしたシステム開発やコンテンツ制作、ITインフラ運用、ビッグデータ分析など、テクノロジーを活用した多数のビジネスソリューションを展開。テレビならではの幅広いユーザー層と圧倒的な顧客リーチ力を活かしつつ、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速してネットやモバイルで新たな付加価値を創出していく。それがテレビ朝日メディアプレックスのミッションです。 ＜職場環境＞ ・原則テレワーク（在宅勤務）での就業可能（※一部制限あり） ・フレックス勤務可能（コアタイムなし） ・所定労働時間7時間のためワークライフバランス良好 ＜開発環境＞ ■開発言語：Python ■AWS利用サービス：S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker ■その他ソフトウェア：MySQL、Docker、JupyterNotebook ■ソースコード管理：Git (GitHub) ■プロジェクト管理：GitHub ■情報共有ツール：Slack、Teams、GoogleMeet、Zoom ■その他ツール：Googleスプレッドシート、Googleスライド、Excel、PowerPoint
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 残業少なめ
- 社宅・家賃補助制度
必須条件 ＜スキル・経験など＞ ・AWSを活用してのアーキテクチャ構築 ・高度なSQL（複雑な副問合せなど）を用いたデータ解析 ・Pythonを利用してのデータ集計、分析スクリプトの設計／実装 ・GitHubを活用したコード管理 ＜マインド＞ ■顧客志向の方（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢） ■物事をそのまま受け取らず、常に本当かという本質を確かめようとする目線を持っている方 ■KINTOテクノロジーズの3つのバリュー（Breakthrough、Unique、Flexible）に共感し、実際にその素養がある方 ・B：疑問に思ったらとことんまで追求する／5Whysが習慣づいている ・U：少し変わった物事の見方ができる ・F：こだわりは持ちつつも柔軟な姿勢（成功体験にこだわらない）
想定年収 490～1,300万円
募集職種 最寄り駅 三越前駅 (東京都)
会社概要 トヨタグループの金融、モビリティサービスの内製開発組織である同社。自社サービスである、愛車サブスクリプションサービス『KINTO(キント)』サービスをはじめとしたプロダクトに関わるデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・AWSの各種ETL、DWH系サービスを活用してのビッグデータ分析基盤の構築／運用 ・データ収集、分析のためのスクリプトの実装 ・データ分析の自動化、効率化のためのCI／CD環境構築 ・トヨタファイナンシャルサービスグループで新たにローンチするサービスへの分析基盤の横展開 同社の経営陣は、データ分析とマーケティングは一心同体という考えを持っているため、企業の設立当初からデータ分析に注力し、専門の組織を設置。グループ内にはデータサイエンティストやWebアナリスト、データエンジニアといった、基盤の構築からデータ分析までを一気通貫で担えるメンバーが揃えられています。 データエンジニアは、Amazon S3やAWS Glue、AWS Lake Formation、AWS Athena、Amazon Redshiftといった各種AWSサービスを活用して分析基盤を構築。トヨタグループが幅広い事業を展開していることから、分析グループは自動車や顧客の情報のみならず、決済や人々の移動履歴といったデータも扱います。また、Webサイトを訪問するユーザーのクリックやスワイプ、スクロールといった各種アクションのデータも取得し、改善施策に結びつけています。これほど多様性のあるデータを取り扱う企業は珍しく、データの専門家にとって挑みがいのある環境といえるでしょう。 【仕事の特色】 ＜案件事例＞ ■「kinto-jp.com」をはじめ、グループ企業やグローバル『KINTO』サービスへの情報分析基盤の設計／構築 『KINTO』サービスの進化・発展を支えるデータ分析基盤の開発を担当。また、その基盤をグローバルの事業へも効率的に横展開できるようなCI／CDの仕組みの構築にも携わっていただきます。 ■情報系データベースの設計／チューニング、データ利活用推進 データ分析基盤のデータベースは多くの社内ユーザーが利用。ユーザービリティ改善のために、データベースの設計やパフォーマンスチューニング、BIエンジニアとも連携してのデータドリブン経営の推進などに携わっていただきます。 ＜ポジションの魅力＞ 日本国内だけでなくグローバルに展開する『KINTO』事業、そして親会社のトヨタファイナンシャルグループのプロジェクトで利活用されるデータ分析基盤の設計・構築に携わることができます。グループで横断的に使用されるデータ分析基盤の構築作業などの実務を通じて、より良いデータ設計やテーブル設計の手法を身に付けることが可能でしょう。 また、同社にはスキルアップ目的として、外部研修／セミナー参加、国内カンファレンス参加制度があり、勉強会、ワークショップ、LT大会、ハッカソンなども開催予定です。 ＜プロジェクトとメンバー＞ 同社の各グループのメンバー・プロジェクトについては下記をご覧ください。 各グループのマネージャーを中心に複数のメンバーを集め、グループについてインタビューした内容を質問形式で紹介されています。 ・モバイルアプリ開発の全てを担うプロ集団（モバイルアプリ開発G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/mobiledevelopment ・新サービスなど、多岐にわたるプロジェクトのマネジメント（プロジェクト推進G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/projectpromotion ・AWS/DevOps/MSPなど「インフラ領域」スペシャリスト（プラットフォームG） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/platform ・ユーザー起点のデータで“新たな価値”の創出にチャレンジ（分析G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruit/analytics ・会員プラットフォームや決済プラットフォームの共通基盤開発（共通サービス開発G） https://www.kinto-technologies.com/#/recruitcommonservice ＜配属予定チーム＞ KINTOテクノロジーズ株式会社 開発・編成本部 分析グループ 『KINTO』において開発系部門発足時から設置されているチームです。それほど経営としても注力しているポジションといえます。決まっていること、分かっていることの方が少ないぐらいであるため、常に、なぜを考えながら、未知を楽しめる人を募集。 企画側や他の開発チームと協力し、施策を適切に評価する仕組みや新しい施策の提案まで関わります。チーム内には、データサイエンティストだけでなく、データアナリスト、データエンジニアといった分析基盤の創造からデータ分析までを一気通貫で行うメンバーを揃えられており、データ分析に関する幅広い知識を得ることが可能です。また、『KINTO』だけでなく、 グループ会社の分析部門と多岐にわたるコラボレーションを行っており、顧客視点での分析でプレゼンスを発揮されています。 ＜開発環境＞ ・PC：WindowsとMacより自由に選択可 ・環境：AWS（S3、Glue、LakeFormation、Athena、Redshiftなど)、GitHub、GitHub Actions、SQL
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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・スキル＞ ・サーバーサイドのアプリケーション開発、またはデータエンジニアの経験を有する方 ・複数のチームで協同して単一のプロダクトを開発した経験を有する方 ・技術スタック（OS・プログラミング言語・アプリケーションフレームワークなど）およびアーキテクチャスタイル（モノリス vs マイクロサービス, REST vs gRPC 等）に関して複数回の試行経験を有する方 ・パブリッククラウドを利用したシステムの設計・構築・運用経験を有する方 ・Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platformなど ・DevOpsの考え方に根ざしたソフトウェア開発を実践した経験を有する方 ＜マインド＞ ・常に新しい技術をキャッチアップし、自己成長したいと考えている方 ・データ分析だけでなく、業務のバリュー・ストリーム全体の改善を提案できる方 ・チームの生産性を向上させることにやりがいを感じる方 ・関係各所とコミュニケーションを取りながら、全体最適なソリューションを模索できる方 ・担当するサービスの課題や業務に対して、主体的に取り組んでいける方 ・KADOKAWA Connected Standardに共感いただける方 https://kdx.co.jp/philosophy/
想定年収 900～1,200万円
募集職種 最寄り駅 東銀座駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ KADOKAWA Connected(KDX)のデータプラットフォーム領域を技術的にリードするエンジニアとして、複数のシステム開発に参画いただきます。 データプラットフォーム領域では、データレイクへのデータの送信システムやETL/ELTシステム、アカウント管理システムなどを、複数のチームで分担して開発しています。 ・時として複数チームにまたがる、エンジニアリング上の問題をリードし解決に導くこと ・技術的なロードマップに関して、Chief Data Officer(CDO)やストラテジストに対して見解を示し、かつロードマップの執行を推進すること ・システムがより高品質なアーキテクチャ・実装に変化していくような施策の立案と執行を行うこと ・ビジネス上の課題に対してシステムが常に進化し続けられる開発体制をリードすること 本募集は、上記のような一連の活動に関する幅広い裁量と責任を与えられたエンジニアを募集するものです。 補足として、KDXでは労務管理や人事評価がラインマネージャに分離されているため、ある種リーダー的な業務でありながら技術的な関心事に集中していただける組織になっています。 データプラットフォーム領域では分野特有の技術（例えばApache Spark, Apache Airflow, Fluentdなど）が採用されていることもありますが、「この機能をどのように整理してサーバサイドアプリケーションとして実装すればいいのだろうか」といった、一般のサーバサイドシステムの課題も数多くあります。 そのため、本募集では、採用時にデータ分析に典型的に用いられるソフトウェアに習熟していることは求めませんが、一方でサーバサイドシステムの開発について高度な技術力を期待します。 新たにデータエンジニア・データ分析の世界に挑戦したいサーバサイドエンジニアの方の応募も歓迎いたします。 また、KADOKAWAグループは様々な事業を有しているため、データ分析に関するニーズや取り扱うデータの種類は多種多様です。 リアル店舗のPOSデータやWebサービスのアクセスログ、書籍・映像作品といったコンテンツに関するメタデータといった様々な媒体のデジタルとアナログ両データを対象にしていかなければなりません。 したがって他社の事例も踏まえつつも、我々独自のデータプラットフォームはどうあるべきかのTo Be像を共に模索し、さらなる技術的工夫を積み上げていく姿勢が求められます。 【仕事の特色】 ＜企業の魅力＞ KADOKAWAの戦略子会社として2019年4月に設立された KADOKAWA Connectedは、日本最大級の動画サービス「ニコニコ(niconico)」をはじめ、KADOKAWAグループにて運営するサービスのインフラ開発・運用や、ICTコンサルティング、働き方改革支援を手掛け、その実績を活かしたデジタルトランスフォーメーション (DX)アドバイザリーサービスを提供しています。 『日本の文化をベースに働く人々の「生涯生産性」を、最高に高めるためのソリューションを提供する企業となる』という企業理念に共感いただける方や「エンジニアリングを通じて課題解決をしていきたい」とお考えの方と一緒に仕事ができることを私たちは嬉しく思います。 ＜参考資料＞ ・会社紹介資料 https://speakerdeck.com/kadokawaconnected/corporate-introduction ・社員インタビュー https://kdx.co.jp/career/interview/ ・メディア掲載実績 https://kdx.co.jp/news/ ・ブログ記事 KADOKAWAグループでのデータエンジニアリングを担うIntegrated Data Service部の仕事とは？ https://engineering.kdx.co.jp/entry/2021/08/27/113000
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- 正社員
- リモート可
- フレックス制
- 社宅・家賃補助制度
- 育児支援制度
必須条件 ＜経験＞ ・チーム(数人程度)のリード経験 ・データベースの設計、運用経験 ＜スキル＞ ・基本的なプログラミングスキル ＜マインド＞ ・心理的安全性が高い状態を維持し、メンバーをフォローできる方 ・高い技術力と前向きな行動でチームから信頼される方 ・年齢や役割が違うメンバーともフラットに明るく対話できる方 ・ドメイン領域のキャッチアップが好きな方
想定年収 510～1,200万円
募集職種 最寄り駅 田町駅 (東京都)
会社概要 ＜業務詳細＞ 企業間物流を最適化するクラウド物流管理ソリューションMOVO（ムーボ）を始めとした物流ビッグデータを扱うデータエンジニアのチームリーダー候補を募集します。 データ基盤はGCP BigQuery を中心に構成されており2名体制で開発しています。 MOVOデータや契約情報などをまとめたデータ基盤を構築・運用し、データ利活用を推進できるよう力を発揮いただきます。 ＜具体的な仕事内容＞ ・新規データソースの追加 ・ETLの開発・保守・運用 ・ダッシュボードの作成 ・データマネジメントの実行 ・社内データ利活用の促進 【仕事の特色】 ＜開発環境＞ ■技術スタック ・開発端末：Mac/Win/Linux から選択可 ・開発言語：SQL / Go / Python ・GCP - BigQuery を中心にデータ基盤を展開 - ETLはCloudComposerで実行 - 一部CloudFunctions でデータ取得 ・AWS：s3、Athena ・その他：GitHub, Slack, Jira, JetBrains, Visual Studio Code, Figma, Notion, Box ＜企業の魅力＞ ■Hacobuの向き合う社会課題 物流プロセスは荷主、運送、倉庫などステークホルダーの多さと複雑さから、イノベーションが後回しにされてきました。 個社最適は進むものの全体最適が進まない状況です。 その状況は物流クライシスという社会課題となって表出してきており、日本も国家として取り組む重要なテーマとなっています。 Hacobuは「MOVO」の活用により個別領域の効率化を推進しつつ、様々な事業者が協調しながら全体最適を目指していく土台を提供することで、「運ぶ」の最適化を目指します。 ＜配属予定チーム＞ ■テクノロジー本部について バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、QAエンジニア、デザイナー、R&Dエンジニアが所属しており、「MOVO」の開発運用をメインミッションとしています。 最近はR&Dも開始しました。規模は2023年10月で37名、既婚者・子育て中のメンバーも多く、育児の状況にも理解があります。 ■CTO室について CTO室は2023年3月に発足しテクノロジー本部横断で活動しています。 主な活動領域は ・プラットフォーム ・データエンジニアリング ・研究開発 の3つで、それぞれ1,2名のエンジニアが開発を実施しています。 データ基盤はGCP BigQueryを中心に展開しており、MOVOデータを始め契約情報等がデータレイクに集約されている状態です。 集約されたデータからデータウェアハウス・データマートのデータセットを生成し、Looker Studio で可視化・分析したりデータ抽出を行っています。 通常は他部署からの依頼をベースにこれらの開発・運用を実施しています。 今後は他部署が自身で一部のETL開発・可視化・分析が実行できる体制を構築したい考えていて、その準備をしているところです。 ＜職場環境＞ ■カルチャー ・CTOやEM、メンバー間での1on1 ・トレーナー・バディ制度 ・ハドル、Zoom、ovice によるリモート雑談 ・timesチャンネルによる個人分報 ■入社後のサポート体制 リモートワークがメインということもあり、よりスムーズに業務に力を発揮できるようオンボーディングを重視しています。 全社的なオンボーディングプロセスはもちろんのこと、チームからはプロダクト理解を技術面からサポートするトレーナーとコミュニティに迎えるため伴走するバディのアサイン等、様々な施策でオンボーディングを支援します。 ■社員インタビュー ・Hacobuデータエンジニア: 物流情報プラットフォーム構築へのチャレンジ https://www.wantedly.com/companies/hacobu/post_articles/874934 ・テクノロジー本部 社員インタビューまとめ： https://career.hacobu.jp/09ebb0bfa019405b8d1d7bdec0e6d35d#block-48bf1fea98414de29f707b75f2264e48
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