研究開発部門 アナリティクスエンジニア[全社横断データ分析基盤]

• システムエンジニア

スモールチーム(1チーム5名程度)で他チームと連携してプロジェクトに携わります。

<組織のミッション>
当社の研究開発部は、技術を磨くこと自体が目的になるのではなく、磨いた技術を用いてビジネスの課題解決に取り組み、事業の成長をリードすることを目指しています。研究開発部の強みを生かし、ビジネスデータとテクノロジーを組み合わせたプロダクトや新機能を開発することで、当社の非連続な成長を牽引します。

<業務詳細>
研究開発部では、データを使った意思決定を5分で行えるシステムの開発をしています。そのためには、データ基盤の構築、ノウハウ・知見を貯めるための環境づくり、および意思決定をリードする活動が重要です。

本ポジションでは、基盤利用者、データエンジニアと協力して、データを使った意思決定の促進のためのエンジニアリング業務を担当します。具体的にはデータパイプラインの構築、メタデータの整備、データマートやDWHの整備、さらにはエンドユーザへのデータ利活用提案まで、スキルに合わせた幅広い業務を行います。

【具体的な業務内容】
・データを使った意思決定の推進(データアナリストと協力し、各プロダクトのデータを分析)
・データプロダクト構築支援(アプリ開発者と協力)
・データマートやデータウェアハウスの設計・構築・運用(データエンジニアと協力)
・メタデータ整備
・BIツールの利用ルール浸透や権限整備
・データガバナンスの整備

<やりがい>
▼さまざまなデータやモダンなシステムに携われる
データエンジニアが向き合う対象は、当社で行うさまざまな分析業務の根幹となるものです。扱うデータの量と独自性は他に類を見ません。膨大なデータに向き合うことも、データ一つひとつに泥臭く向き合うこともあります。
また、データベースの多くはGoogle Cloud上に構築されており、Modern Data Stackやサーバーレスアーキテクチャ、並列分散処理などを用いたモダンなシステム開発を担当できます。

▼さまざまな部署のメンバーと切磋琢磨できる
データ×テクノロジー×オペレーション(人力)を最大限に活用したプロダクトに携われます。どれかを偏重するのではなく、プロダクト側やデータアナリストとも連携しながら開発を進めていきます。
また、少人数のチームを組むため一人ひとりの裁量は大きく、自分のアイデアを存分に生かせます。

<開発環境>
・開発言語:Python、SQL、Shell Scriptなど
・データベース・DWH:BigQuery、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift
・インフラ:Google Cloud、AWS
・構成管理:Terraform
・バージョン管理、コラボレーションツール:GitHub、Slack、Confluence、JIRA、Notionなど

会社の定める業務

業務拡大による人員募集

・データマートやDWHの構築・運用経験
・データ利用者と連携してのKPI定義・可視化経験

・データ分析基盤の構築・運用経験
・BigQueryの利用経験
・LookerなどBIツール利用経験
・dbt、Dataform利用経験
・メタデータ管理についての知見