データエンジニア

の転職・求人情報

■プロジェクト例 ・AI関連新サービス用ツール開発支援/Python　※フルリモート ・メタバースアプリ開発案件/Java　※フルリモート ・課金システムの新規機能追加/Go　※フルリモート ・大手通信キャリアのオンラインショップ開発/JavaScript　※リモート併用 ・オンラインクレーンゲーム開発/TypeScript　※フルリモート ・銀行系基幹システム基盤構築/AWS　※フルリモート ・大手旅行サイト 支援系サービス構築/Azure　※フルリモート ・大手電力会社 EOS化支援/Linux　※リモート併用 ・ネットワーク構築運用/Cisco　※リモート併用 ※要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、保守運用など、 　様々な工程のプロジェクトがありますので、スキル・志向性に合ったフェーズへ参画できます。 ★入社後年収UP100％ 入社したエンジニア全員が年収アップしており、 平均で148万円、最高で292万円アップした方も！ スキルや現場でのパフォーマンスが年収に反映される透明性抜群の独自評価制度を導入！ 納得感をもってお仕事できること間違いなし！ 独自評価制度など細かい説明が気になる方はお気軽に応募から面談をお申込みください。 弊社について徹底解説いたします！ ★案件選択の自由度100％ 【ひとりでも多くのエンジニアが安心して長く働ける最高の組織を作る】というミッションのもと 自由度の高い案件選択性を取り入れ、大手SIer含む600社（1週間に2,500件以上）を超える弊社クライアントから 直接オファーが届き100％自由に選択できる仕組みとなっております。 ミッションに対して多くの方から共感をいただき、 設立2年にして100名以上のエンジニアが入社しております！ ※社員定着率95%以上 ★働きやすさ業界ナンバー1 年間休日【127日以上】・平均残業【7.82時間/月】。 有給取得を推進する下限保証制度もあり、 プライベートを大事にできる働きやすい環境を整備。 長く働きたい会社を目指している弊社では ワークライフバランスを重要視しています。 その他にも様々なキャリアアップ支援や福利厚生があります！ 人気のある福利厚生・社内制度 【Udemy Businessが完全無料！】 【資格取得支援制度】 【書籍購入費用補助】 各種更に詳しい情報は下記に表記してあります。 業界ナンバーワンの待遇や抜群のサポート体制を誇る当社で、 貴方の理想のキャリアを追求していきましょう！ 是非、面談にお越ししていただきましてご説明の機会をいただければと思います。

サーバ移行にともなうミドルウェアバージョンアップの対応 錦糸町(基本常駐) ※数か月経過後、リモートもあり 即~長期 1名

当社クライアント向けにアクショナブルなダッシュボードの提案から、ダッシュボードやDWH／DMの構築、施策立案支援や効果検証、及びデータドリブン経営の推進支援まで幅広くご担当いただき、利用するツールの制約に引きずられることなく、クライアント課題の解決のための提案・推進いただきます。 データ利活用の観点でクライアントを牽引する役割を担うために、データの意味理解や前処理、ダッシュボード構築などの業務を通して、顧客以上にビジネスや業界を理解した提言、実践、教育を通して、クライアントとの信頼関係を構築いただき、データとの対話を通した初期分析や過去の知見などを手掛かりに、クライアントの目指すべき方向性やゴールの設定をリードいただきたいです。 - TableauやPowerBI, LookerStudioなどのデータ可視化ツールを使用したダッシュボード提案・構築業務 - データから得られる示唆提言、施策提案、及び効果検証 - マルチクラウド環境（Google Cloud、AWS、Azure）、列指向データベース（BigQuery, Snowflake, Redshift）を活用した大規模データの抽出や加工業務、及びDWH／DMの設計・構築・運用支援業務 - 顧客との定例会での報告業務 - データドリブン経営を推進するためのデータ民主化支援、KPI設計、及びデータ戦略立案支援 - 予測AI、時系列予測、LLM、ロケーションアナリティクスなどを利用した拡張分析 - クライアントのビジネス拡大を支援するための提案業務 読売新聞社 / HONDA/ アミューズ/ 東宝/ 東京ガス/ 東北大学/ LION/ SONY　他 - 東京読売グループ：読売グループのデータ分析基盤「yomiuri ONE」を超短期で構築したプロジェクト - 東京ガス：大規模組織のデータ利活用推進メンバーが実践するデジタルイノベーション　 - データ可視化ツール：Tableau, PowerBI, LookerStudio など - クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure など - データベース：BigQuery, Snowflake, Redshift など - その他：SQL, Python, R等のデータ処理言語 - 実践的で事業成長につながるテクノロジーやデータ活用を重視している - 単なる作業者ではなく、プロフェッショナルとしての姿勢や考え方を大切にしている - 深化と探索いずれもOKだが、常に新しいことに挑戦しつづけている - 自発的な情報発信や提案、コミュニティづくりを非常に高く評価 - リモートとオフィスのハイブリッド勤務をOKとし、自律的な働き方を推奨 - メンバー同士で情報共有や教え合う環境を確保するため、客先常駐は原則なし （セキュリティ等の理由で必須の場合を除く） - 実績多数のマネージャ陣や役員が活躍できる案件や環境づくりをサポート - 月に１度の全社会議にて、会社の進捗や新しい取り組みを共有 - 最寄駅：都営三田線／御成門駅 - 在宅勤務・リモートワーク：相談可 無

私たちSTAYGOLDは、ブランドリユースの最前線を走る企業として、買取・販売を多チャネルで展開しています（店舗・EC・出張・宅配など）。 現在、経営・マーケティング・現場オペレーションすべてを「データドリブン」で進化させるフェーズに入っており、その中核を担うのがこのポジションです。 【主な業務内容】 ①BI領域 　・Tableauでのダッシュボード設計・構築・運用 　・経営指標や現場KPIの可視化、分析レポートの自動化 ②DWH領域 　・Google BigQueryを中心としたDWHの設計・テーブル整備 　・Salesforce / Shopify / LINEなどのSaaSデータのモデリング ③ETL領域 　・Reckoner / CData / Zapierなどを活用したデータ連携の設計・実装 　・スケジューリング、ログ監視、自動化による安定運用の仕組み化 分析基盤そのものをつくる楽しさと、事業成果に直結するやりがい、どちらも実感できるポジションです！ ＜変更の範囲＞会社の定める業務 ご入社後はまず全社データの理解のため資料作りや先輩のサポートから始めていただき、その後の部署単位での担当業務をお任せします！ ゆくゆくは全社を先導するリーダーポジションも目指すことができます！ 20～30代のメンバーが中心となって、会社の基盤をデータ分野から支えています。 メンバーのなかもよく、他部署との交流や質問や雑談もしやすい仕事環境となっております！ 【使用している技術・ツール】 ・BI：Tableau ・ETL：Reckoner、CData、Zapier ・DWH／DB：Google BigQuery、Salesforce Data Cloud ・クラウド：GCP、AWS、Salesforce ・その他：Shopify、LINE公式、Slack、Notion、GitHub、Google Workspace 【身につくスキル】 ・自分の手で“全社横断のデータ基盤”をつくる経験 ・EC・店舗・出張・宅配など複雑なチャネル統合に挑める環境 ・経営層とも近く、会社の意思決定に直結するインパクト

■具体的な業務内容 - 社内向けデータ分析基盤の保守・運用、およびエンハンス活動 - SQL クエリやダッシュボード、データ抽出ジョブ開発などのアナリティクス業務 - 技術動向や組織フェーズに合わせた技術スタックの定期的な見直し（技術選定、導入計画策定、検証および開発、普及展開） - その他、組織のデータ利活用を推進するためのあらゆる活動 ■開発スタイル/イメージ - 開発チームは、3-5 名程度の小チームに分割されたフラットな組織構成です。 - チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います。 - 業務を行なう場所はオフィス／オンラインのどちらでも選択可能です。 - 業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます - 成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます。 ■弊社で採用している開発環境・ツール #Webアプリ サーバーサイド - Ruby on Rails #Webアプリ フロントエンド - Vue.js #データベース - Aurora MySQL - Python, Playwright - AWS Lambda, ECS Fargate, ECR, SQS, ALB, RDS, S3, API Gateway, Terraform - コンテナ技術： Docker, Docker Compose - デプロイツール：Serverless Framework - ソース管理：Git, GitHub - コミュニケーションツール：Slack, Notion

データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。 - データ分析基盤（インフラ）の設計・構築、運用 - データ処理アプリケーションの開発（パイプライン構築、BI構築） - データ分析業務の効率化・自動化 - データガバナンス、マスターデータ管理などの推進 - データの集積と活用のための人材育成 - BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等) - ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等) - DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等) - 上記に伴う各種クラウドサービス（製品はSaaS、オンプレ問いません） - AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築 - 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築 - 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク) 在宅・出社のハイブリッド（在宅が多いです）出社に関するレギュレーションはなく、生産性、効率性を重視しております。PJや組織状況によっては、出社多くなることもあります。

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

- データ基盤（DWH、データレイク）の設計・構築・運用 - 各種システム（アプリ、SaaS、外部サービスなど）からのデータ収集・統合・加工 - ETL/ELTパイプラインの設計・実装・モニタリング（バッチ・ストリーミング含む） - データスキーマ設計とデータ品質管理（データクレンジング、正規化など） - BIツールやアナリティクス用データマートの構築・最適化 - データガバナンス、セキュリティポリシーの設計と運用 - プロダクト・事業部門のデータ活用を技術面から支援 - データエンジニアチームの採用・文化づくりへの貢献（将来的なリードポジションも期待） 出社とリモートのハイブリット型となります。 業務に内容によってはオフィス出社での勤務が必要になる日もあります。

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, Vertex AI, Dataproc, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

大規模不動産サービスの成長を支えるデータプラットフォームエンジニア/SREを募集しています。 Infrastructure as Code (IaC) を実践しながら、GCP上の様々なデータ基盤を構築・運用する専門家として活躍していただきます。 データ基盤を中心としつつ、AWS上で稼働するインフラについても業務をお願いすることがあります。 (ToC向けのポータルサイト、ToB向けの業務システム、サーバレスアーキテクチャをベースにしたデータパイプラインなど) - 各種データソースとデータパイプラインの連携のためのシステムの開発・運用 - データ分析基盤の開発・運用 - データ提供のためのAPI開発・運用 - 構成管理ツールによるInfrastructure as Codeの実践 - 監視・モニタリング基盤の拡充、コスト計画・管理　など CTO：1名 CDO：1名 フロントチーム　　：10名 バックエンドチーム：9名 インフラチーム　　：2名 データチーム　　　：3名 インフラチームまたはデータチーム配属となります。 20～30代が中心として活躍いただいております。 - 開発言語: TypeScript(CDK), Python, Java など - CI/CD: CircleCI / GitHub Action - 開発ツール: Docker / GitHub Enterprise / Sentry / Datadog / SpeedCurve / PagerDuty / Terraform / Ansible - コミュニケーションツール: Google Workspace / Slack / Jira / Confluence - Google Cloudで使用しているサービス: BigQuery, Cloud Composer, Vertex AI, Dataflow, Cloud Run, Dataproc, Kubernetes Engine, Cloud Key Management Service, Cloud Monitoring など

Data Divisionのメンバーとしてデータ基盤の開発・運用を行っていただきます。 業務内容にはアナリティクス・エンジニアの役割もスコープに含まれます。 - データパイプラインの設計・開発・運用フローの構築 - サービスRDBやログデータなどのBigQuery同期 - API経由でのレポーティングデータ等の収集 - クラウド環境の構築・運用 - データエンジニアが運用するGoogle Cloudの管理 - データガバナンスのためのアクセス管理 - IaC(Terraform)を用いた環境構築 - 分析用データのモデリング - dbtを用いたデータ活用がしやすいデータ設計 - KPIなどの重要指標データの事前集計 - BIツールの運用 - 社内で利用されているBIツールの運用・メンテナンス - 事業・組織の成長にあわせたBIツール更改を含めた改善・検討 - 正社員2名 - 自律したチームメンバーが揃っており、それぞれが捉えた課題を仕事に昇華し、周囲のメンバーを巻き込みながら推進していくような仕事のスタイルを取っています。 - 各自の専門性を活かして、社内外で自分の活躍の場を作りながら関連チームのメンバーと頼り・頼られながら役割を担っています。 - 言語: HCL, Ruby, SQL, Python - IaC: Terraform - パブリッククラウド: AWS, Google Cloud - モニタリング: NewRelic, CloudWatch - ミドルウェア: Digdag, dbt - ソースコード管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions, CircleCI - 分析：BigQuery, Redash, Amplitude, Firebase TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Sketch, Google Workspace TimeTreeは、ユーザーさんの予定情報というとてもセンシティブなデータを取り扱っており、データ基盤では今まで以上にセキュリティとプライバシーに配慮した設計にしていく必要があります。 同時に社内でのデータ活用に応えるべく、より使いやすいデータモデリングを目指していく必要があり、制限と便利を同時に達成していきたいと考えていきます。 それらを踏まえて、2024年1月から新しいデータ基盤へのリニューアルも始まり、少しずつ移行が進んでいるところです。移行にあたって、今後のデータ増やdbtを活用したデータクレンジングなど、やりたいことややれることがたくさんありますが、十分に手が回っていない状況です。 また、社内ではセマンティックレイヤーや新しいBIツールの導入の検討も進められており、データアナリストと協力しながら、次世代のデータ基盤像を想像しながら構築を推進していきたいと考えています。 - 勤務地：会社が定める場所 - 職務内容：会社が定める業務

当社クライアント向けにアクショナブルなダッシュボードの提案から、ダッシュボードやDWH／DMの構築、施策立案支援や効果検証、及びデータドリブン経営の推進支援まで幅広くご担当いただき、利用するツールの制約に引きずられることなく、クライアント課題の解決のための提案・推進いただきます。 データ利活用の観点でクライアントを牽引する役割を担うために、データの意味理解や前処理、ダッシュボード構築などの業務を通して、顧客以上にビジネスや業界を理解した提言、実践、教育を通して、クライアントとの信頼関係を構築いただき、データとの対話を通した初期分析や過去の知見などを手掛かりに、クライアントの目指すべき方向性やゴールの設定をリードいただきたいです。 - TableauやPowerBI, LookerStudioなどのデータ可視化ツールを使用したダッシュボード提案・構築業務 - データから得られる示唆提言、施策提案、及び効果検証 - マルチクラウド環境（Google Cloud、AWS、Azure）、列指向データベース（BigQuery, Snowflake, Redshift）を活用した大規模データの抽出や加工業務、及びDWH／DMの設計・構築・運用支援業務 - 顧客との定例会での報告業務 - データドリブン経営を推進するためのデータ民主化支援、KPI設計、及びデータ戦略立案支援 - 予測AI、時系列予測、LLM、ロケーションアナリティクスなどを利用した拡張分析 - クライアントのビジネス拡大を支援するための提案業務 読売新聞社 / HONDA/ アミューズ/ 東宝/ 東京ガス/ 東北大学/ LION/ SONY　他 - 東京読売グループ：読売グループのデータ分析基盤「yomiuri ONE」を超短期で構築したプロジェクト - 東京ガス：大規模組織のデータ利活用推進メンバーが実践するデジタルイノベーション　 - データ可視化ツール：Tableau, PowerBI, LookerStudio など - クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure など - データベース：BigQuery, Snowflake, Redshift など - その他：SQL, Python, R等のデータ処理言語 - 実践的で事業成長につながるテクノロジーやデータ活用を重視している - 単なる作業者ではなく、プロフェッショナルとしての姿勢や考え方を大切にしている - 深化と探索いずれもOKだが、常に新しいことに挑戦しつづけている - 自発的な情報発信や提案、コミュニティづくりを非常に高く評価 - リモートとオフィスのハイブリッド勤務をOKとし、自律的な働き方を推奨 - メンバー同士で情報共有や教え合う環境を確保するため、客先常駐は原則なし （セキュリティ等の理由で必須の場合を除く） - 実績多数のマネージャ陣や役員が活躍できる案件や環境づくりをサポート - 月に１度の全社会議にて、会社の進捗や新しい取り組みを共有 - 最寄駅：都営三田線／御成門駅 - 在宅勤務・リモートワーク：相談可 無

当社が今後、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。 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） ※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務 ※本人の希望を考慮します Python Jupyter Notebook, Docker, Sequel Pro AWS（EC2,ECS, StepFunction, ElastiCache, S3, Aurora, Lambda, SQS等） GitLab（マージリクエストベースでレビューを実施）, Slack

開発言語：Python/SQL DWH　 ：Snowflake ETL 　 ：Airbyte, dbt, Garouparoo(Revese) BI ：Steep 基盤思想：モダンデータスタック アーキテクチャ　　：モジュラモノリス パブリッククラウド：AWS(メイン), GCP フロントエンド　　：TypeScript, Next.JS(App Router), Tailwind CSS, AWS Amplify バックエンド　 　 ：Go GraphQL　　　　 ：PostGraphile, GraphQL Mesh コンテナ　　　　　：ECS on Fargate データベース　　　 ：Aurora Serverless v2(PostgreSQL) , DynamoDB 認証　　　　　　　：NextAuth ソースコード管理　：GitHub CI/CD　　　　　　：GitHub Actions ペアプロ　　　　　：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　　　　　　 ：CDK for Terraform コミュニケーション：Google Workspace / Slack デザイン　　　　　：Figma 情報共有　　　　　：Notion チケット管理　　　：Linear app テックブログ　　　：Zenn(Publication) 基本リモートワーク or 東京オフィス(秋葉原)

開発言語：Python/SQL DWH　 ：Snowflake ETL 　　：Airbyte, dbt, Garouparoo(Revese) BI ：Steep 基盤思想 ：モダンデータスタック アーキテクチャ　　：モジュラモノリス パブリッククラウド：AWS(メイン), GCP フロントエンド　　：TypeScript, Next.JS(App Router), Tailwind CSS, AWS Amplify バックエンド　 ：Go GraphQL　　　　　：PostGraphile, GraphQL Mesh コンテナ　　　　　：ECS on Fargate データベース　　　：Aurora Serverless v2(PostgreSQL) , DynamoDB 認証　　　　　　　：NextAuth ソースコード管理　：GitHub CI/CD　　　　　　 ：GitHub Actions ペアプロ　　　　　：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　　　　　　 ：CDK for Terraform コミュニケーション：Google Workspace / Slack デザイン　　　　　：Figma 情報共有　　　　　：Notion チケット管理　　　：Linear app テックブログ　　　：Zenn(Publication) 基本リモートワーク or 東京オフィス(秋葉原)

SES会社のエンジニアとして、ITプロジェクトにアサイン頂きます。 弊社では自社開発会社やSES他社と比べて、将来のキャリア形成サポートと希望に沿った就業現場を選ぶことが出来ます。 勤務先はプロジェクト毎に異なります。 ＜作業内容＞ - ユーザ問い合わせ対応、ベンダー対応 - システム改修時、受入テスト（テスト仕様書作成～テスト実施・結果報告書の作成） - システム改修時、ベンダー作成ドキュメント（要件定義書、設計書類）のレビュー - ＤＢを扱う作業。ユーザーのマスタ追加削除や、顧客マスタの追加削除など  （ＡｃｃｅｓｓやＳＱＬの活用） ※保守作業については、手順書・マニュアルがある為、それに即して業務を行って頂きます。 東京都新宿区西新宿7-5-9（最寄駅：新宿） 案件によって異なる

＜ お任せしたい業務内容 ＞ 【職種名】 データエンジニア 【業務内容】 『SaaS+Database』サービスを支えるビッグデータ（数十TBオーダー）基盤の構築・改善 以下のいずれか、もしくは複数を対応いただきます。 - Webデータクローリングのためのパイプライン新設や改善 - データのクレンジングやエンリッチメント処理 - データの品質改善を目的とした品質モニタリング環境の構築 - スケーラブルかつコスト効果の高いデータ基盤への改善 - 将来的なデータサイエンス活用を踏まえたデータ基盤やデータ品質整備設計 ※従事すべき業務の変更の範囲：有り ＜ 利用するツール・技術 ＞ ■進捗管理 - AsanaとNotion を利用したアジャイル開発 ( 週 1 回 30 分の定例 mtg ) - 週1回のメンターとの1on1による技術相談 - データベース技術勉強会（ 週1回60分 ） 【主な技術スタック】 - データ収集 - Python（Scrapy） - AWS Fargate for Amazon ECS - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow - データストア - Amazon S3 - Amazon Aurora PostgreSQL - データトランスフォーム - Apache Spark（PySparkがメイン。一部Scala Spark） - Databricks - その他 - GitHub - Slack - Notion - Asana - Google Workspace