教育の案件一覧

【業種】

・大手学習塾企業
【概要】

・AWS DMSの構築、マネジメントと保守運用。

・Tableauでのアウトプット

・DMSと社内環境との接合、運用
【開発環境】

・AWS Glue

・AWS Lambda

・AWS Redshift
【募集要員構成】

・データベースエンジニア
【対応内容】

・AWS DMSの構築、マネジメントと保守運用。

・Tableauでのアウトプット

・DMSと社内環境との接合、運用

・複数テーブル結合におけるデータベース及びView設計

・クエリの設計と作成

・クエリの動作確認におけるテストの実施

・AWSのデータ取り込みの管理、運用

・デイリーバッチの理解と管理
【時期】

・即日（長期継続前提の案件となります）
【募集人員】

・1名

自社サイトにGA4を導入運用しているが、最大限の設定が出来ているか分からない状況。

それぞれの設定（イベント、GTM、Bigquery等）を掘り下げていただき、説明設定をお願いします。

・1～2カ月短気を想定しておりますが、能力次第で長期も検討

某有名オンラインプログラミングスクールを運営している企業の案件となっております。

自社プロダクト以外にも大小様々な案件を受託しており、案件数の増加に伴いWEBディレクターの採用に注力しております。
【案件詳細】

・受託制作/開発事業を運営中

・Web制作の案件を中心に受託（Webサイト制作、CMSを利用したサイト制作等）

・Webディレクター/プロデューサーを募集します

【担当範囲】

・概念設計（企画、提案、仕様決定、要件定義）

・構造設計（サイトマップ、コンテンツマップ）

・機能設計（ワイヤーフレーム）

・顧客折衝（案件を進行する上での範囲に限定、トラブル時は社員営業メンバーが対応）

・進行管理（制作者への案件説明、スケジュール管理等）

・クライアントへの提出前、納品前のチェック（クオリティ、要件を満たしているか）

・見積のためのサポート（調査等）"

クライアントの各取引先の新卒社員様向けに、Javaのプログラミング研修を行っております。

その研修のサブ講師としてご参画頂き 、受講生さんへの質問対応から、各種教室運営業務に携わって頂きます。
受講生様対応 ：教室巡回、質問対応 、ソースコードレビュー、ほか
教室運営業務：日報確認、週報作成、 受講生様の観察と評価、ほか
研修のゴールは、「独力でWebシステムを構築できるようになる」です 。

情報系の前提知識を持たない方も多くいらっしゃるので、難しい IT 知識をかみ砕いて説明できる方を求めています。

これまでのご経験や習得した知識を活かし、新人の育成に携わってみたいという方は歓迎です。

現在クライアント様にて開発中（設計ほぼ完了、以降製造フェーズへ）のプロジェクトのメ開発ンバーを募集しております。
システムは新規でフルスクラッチで開発しており、ベンダー利用はあるものの、最終的には内製化を目指しております。学習システム、顧客管理等がそれぞれ別システムということもあり、今回は一体化させていく開発となります。最終的には社内でも利用するものの、グループへの展開や外販も含めて進めていく予定となります。

環境

・Golang・Vue.js・AWS・HTML/CSS
体制

・PM1.3人月・エンジニア5名(29-40歳/他言語の経験はあるものの、Go、Vueに関してはほぼ初心者)

ISO認証取得において要求事項に対しての調査や、業務改善・運用検討等の実務を推進いただきます。

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。

データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用

[開発環境]
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
その他：GitHub / Slack / Notion

[チーム体制（業務委託の方含む）]
・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名 (兼務)
・データサイエンティスト: 3名
・技術顧問: 1名

エンジニアリング
・GCP や AWS などの主なクラウドサービスにおける開発経験。
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など)　
・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

=短期的=

• ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
• A/Bテストによる施策の効果検証
• 統計的因果推論による施策の効果検証
• 自由記述データの自然言語処理
• 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
  =長期的=
• 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
• コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
• 検索エンジンのアルゴリズム改良
• コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

・業務改善を中心としたプロジェクトマネジメントの豊富な経験 (目安は3年以上)
・データ分析の実務経験 (基礎集計レベルでも可)
・KPI設計の実務経験
・BIツールなどでのデータ可視化の実務経験