DB/基盤系の案件一覧

【事業概要】

広告効果予測AIを活用した新しいクリエイティブ制作プロセスを確立し、高品質で広告効果の高い当たりクリエイティブの大量制作・納品・配信を可能にすることを目指します。
【業務概要】

新しいクリエイティブ制作プロセスを実現するための、クリエイティブ制作画面の新機能開発と保守運用を担当していただきます。
【業務詳細】

- 効果予測 API のリファクタ・アップデート ( Python, GKE, dbt )

- 新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, GoogleCloud )

- 機械学習基盤、推論基盤のリファクタ・アップデート ( Python, Kubeflow, Vertex AI )

- データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo workflow, Dataflow )

- 自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( CloudBuild )

- サービス保守運用 ( アラート対応、再発防止案策定 )
【文化】

- 設計の見直しやリファクタを適切に行い、高いシステム品質と事業開発力の維持・強化を目指します

- 社内クリエイターから制作プロセスをヒアリングし、制作効率を改善するための施策をメンバーと議論をしながら設計・開発します
【利用ツール/言語】

Vue, TypeScript, Golang, Python, BigQuery, GKE など

外資系大手製薬企業のGlobal組織(海外)がメインで、システム運用・保守されるクライアント日本法人組織向けデータ分析基盤のインフラ領域の非機能/運用面の改善検討のリードです。

クライアント日本法人のユーザ部門およびIT部門の意向を踏まえ、ゴールを描きながら検討を行う必要がございます。

・デジタルマーケティングツールやデータ分析ツールへのデータ投入のためのETL 準備、実装を行います。
・某社向けデータ分析のためのデータ処理基盤の開発・保守・運用・機能追加

主な使用ツール、サービス：

・Snowflake, BigQuery などの DWH

・Embulk などの ETL ツール

・Hightouch などの Reverse ETL ツール

・AWS, GCP の各種サービス（S3, EC2, Step Functions, ...）

・さまざまなBIツール

セルフBI要件検討

セルフ分析向けデータ設計・開発

マスタ検討、分析項目定義、数値定義検討

セルフ分析デモ プロトタイプ作成

他チームからの問い合わせ対応 (データ調査等)

Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用

データ分析システム・サービスの監視設計・運用

日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

　　　
技術要素(★が特に重要)

GoogleCloud

★Cloud Composer2（及びAirflow2）

★Cloud Dataproc（Apache Spark(scala)）

Cloud Build

Cloud Storage

BigQuery

Cloud Monitoring / Cloud Logging

AWS

★Kinesis firehose

★SQS / SNS

★ECS

★Lambda

ECR

S3

Cloud Watch

その他

GithubActions

Terraform

業務内容：

全事業に関わる基幹系システム間のデータ自動連携システムのローコード開発および運用保守担当を募集しています。

システム担当といっても、要件定義や設計も含めて実施いただく想定です。

購買、販売、就労、給与、会計など複数の基幹系システムを繋ぐ仕組みづくりを担うため、システムの知識、事業内容や経理業務・会計についても理解を深めていくことが求められます。
工程：要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、保守改修
※アダルトコンテンツを扱うポジションですので、ご理解の上ご応募くださいませ

開発環境：

OS：Windows 10

ミドルウェア：Oracle、Tomcat（Java）

開発言語：-FW：-

管理ツール：JIRA、Confluence、Redmine、Gather、Slack

その他：ODI（Oracle Data Integrator）、PowerBI

開発マシン：Windows

販売管理システムの再構築に伴い、システムの商談・採用・マスタ登録のDB設計対応を行っていただきます。

作業フェーズとして設計、開発、単体テスト、総合テスト、データ移行、リリースを担当していただく
作業内容：テーブル設計・作成、glueでのデータ加工の設計・開発・テスト
①DB：Dr.Sum＋データ加工：Connectで作成しているシステムを

②DB：RedShift＋データ加工：glueでリプレースする

③対象システム数：７

『作業内容』

調査、設計〜テスト
『開発環境』

フロントエンド：React（TypeScript）、wepack

バックエンド：Python

プラットフォーム：AWS

（CloudFront、Cognito、Batch、Lambda、CodeBuild、他多数使用）

データベース、ストレージ：Redshift、DynamoDB、S3

監視ツール：Cloudwatch、Sentry

仮想環境：Docker

その他開発ツール：VSCode、Jupyter nootbook

ソース管理：Github

プロジェクト管理：Backlog

コミュニケーション：Slack

・SQLデータ抽出

・ライセンス追加

・ユーザー権限操作

・データソースの更新

・ダッシュボード用データマート開発

・試験、ドキュメント作成

・実行結果確認およびエラー発生時のシナリオ改修