インフラエンジニア[データ戦略]

• システムエンジニア

(記入なし)

<業務詳細>
当社のデータ戦略の策定と実行を担う「データ戦略部」のインフラを担当します。
データ戦略とは、ユーザーによって登録される名刺や請求書などのデータの価値を高めるためのデータ(※)を集め、ユーザー登録データとかけ合わせて活用できるようにすることです。
具体的には、どのような理由で(why)どのようなデータを(what)どのような方法で(how)収集するのかを定め、そのためのシステムのインフラ担当としてAWS,GCPを活用した基盤構築を行います。

▼集めるデータの一例(企業情報関連):
・概要情報(会社名、業種・業態、売上高、従業員数など)
・従業員情報
・人事異動・機構改革情報
・ニュース
・財務・業績情報
・関連会社情報

▼データ活用のための取り組みの一例:
・名寄せ:上記のような多種多様なデータ同士、あるいはユーザー登録データとの間で名寄せすることで、一元化されたデータベースが構築可能となります。これにより、それぞれのデータが単独で存在する場合に比べ、ユーザーにとってのデータの価値が大幅に増すと考えています。
・コード化された属性付与:上記のようなデータは、単に集めただけではユーザーにとって活用しやすい形式にはなりません。例えばデータに含まれる部署や役職などをコード化して属性として付与することで、ユーザーにとって活用しやすくなります。

<開発環境>
・フロントエンド: TypeScript, React
・バックエンド: Ruby on Rails, Python, TypeScript
・データベース: Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB
・インフラ: AWS (EC2, ECS, S3, SQSなど)
・利用ツール・サービス: Docker, Terraform, GitHub, CircleCI, Datadog, Opsgenie, Sentry
※データ戦略部では複数のサービスを開発しています。上記はそれらのサービスの利用技術の論理和から抜粋したものです。それぞれのサービスで、サービスの特性に応じて技術を選定しています。

当社におけるデータ戦略の重要性の高まりに伴う人員増強のため

・Webアプリケーションの開発・運用経験(2年以上)
※ソフトウェア・エンジニアリングに関する役割であれば、実装でなくても経験として含みます
・AWS,GCP,Azure等を利用したインフラ設計・構築経験(3年以上)
・AWS,GCP,Azure等を利用したインフラ運用経験(3年以上)
・IaCを用いた構成管理の経験

・4名以上のエンジニアチームで開発をリードした経験
・大規模なデータ指向アプリケーションの開発・運用経験
・分散システムの開発・運用経験
・システム全体のアーキテクチャ設計の経験