DB/基盤系の案件一覧

■プロジェクト概要

エンドクライアントのサービスを充実させるため、ビジネス企画からサービスローンチ・グロースをスピーディに実現をする必要がある。
■内容

データ分析業務支援

・開発ロードマップ対応や個別案件の定量効果だしについてO2O領域のサポート

・O2O関連のテーブル構造理解

・BigQueryを用いたデータ抽出

・Dataポータル用のデータソース証跡やマニュアルのまとめ

HR系のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。
・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。

└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

大手通信企業が保有する一般ユーザー向けコンテンツにおいて分析担当募集いたします。

QSCloudのアプリケーション保守業務となります。

工程としては、下記を想定しております。

詳細設計

製造/単体テスト

結合テスト

①PHP、Laravel、Javascript（JQuery）

・Tableau ダッシュボード作成/小売業向けPOSデータ可視化

・Tableauダッシュボードの開発・テスト(単体/結合)

■担当工程：

　設計～テスト

■役割

　メンバー

Tableau Desktopの利用経験あり

分析チームのプロジェクトマネージャーのもとにてマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をご担当いただきます。

◆開発環境

・データベース : BigQuery

・分析環境 : Colaboratory,VertexAI 等

・言語：Python、R

大規模データ収集基板構築（オンプレにて構築）に伴い、アプリケーションの新基板への移行/アプリケーションのコンテナ化を支援いただける方を募集します。

アプリケーションの設計、開発、テストがメイン業務となります。

アプリ設計、データ投入、環境利用等で分散FS（Hadoop）の構成について考慮する必要があるため、Hadoop環境の利用経験がある方を優遇させていただきます。

RDBからデータ取得を行うアプリケーションをDWH(Hadoopベース)からデータ取得を行うように改修、改修のための設計、開発、テスト新基盤移行に伴う運用面対応（システム運用設計や手順整備、セキュリティ設計等）
【開発環境】

・Java

・Hadoop(Cloudera)

・Apache kafka

・Apache spark

・Kubernetes/OpenShift/vCenter

クーポンシステムの開発・保守・運用を実施していただきます。

クーポンはローンチしたばかりのまだ若いシステムであることから、今後も多くの機能実装が必要になります。

クーポンシステムの新規機能開発を中心に、バグ修正、運用監視、問い合わせ対応など、クーポンのシステムを維持するために必要なことを実施していただきます。
■担当工程：

基本設計・詳細設計・開発・結合T・保守改修
■開発環境：

クーポンAPI・バッチ- 開発言語: Golang

フレームワーク: Gin

インフラ: AWS（EKS, EC2, Aurora for MySQL）

レジ（既存システムの一部を改修）

- 開発言語：PHP-

フレームワーク：FuelPHP

インフラ：オンプレミス（CentOS）

管理画面（既存システムの一部を改修）

開発言語：PHP

フレームワーク：FuelPHP

インフラ：オンプレミス（CentOS）

全体

- 開発マシン：Mac-

管理ツール: GitHub / ZenHub-

その他ツール: Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform

■求める人物像：

- 積極的にコミュニケーションが取れる

- チーム開発の重要さを理解しており、HRT(謙虚/尊敬/信頼)を意識できる

- 直近の開発経験に関して説明できる

- 利用している技術に関して良し悪しが説明できる

- アーキテクチャ、実装について解説ができる

概要：

クラウドエンジニアを募集しております。開発及び分析基盤の設計、構築、運用をお願いします。
・使用言語： Python

・クラウド：AWS

・DBMS： RedShift

・ソースコード管理: GitHUB

・プロジェクト管理: Redmine

お客様向けシステムを扱う部門にてアプリやサイトなど顧客接点POSデータから施策案の策定や効果分析を実施する役割を担っていただきたいです。

各システムで分断されている顧客の行動データ統合なども本件のスコープ業務となっております。
使用技術・要求スキル各システムはBQにエクスポートをしています。

一部のデータはまだ集められておらずパイプラインの作成が必要な部分もあります。

集めたデータについても定義や継続的な利用方法、KPIなどが固まっている部分と今後固めていく必要がある部分があります。

　　　
データソース

・Google Analytics

・DWHへ統合　※CDP、CRM等部門ごとのデータを統合

・外部Web API

データ統合先

・BigQuery

マーケティングレイヤー

・toC向けのデータ活用

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