GCPの案件一覧

・グループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託
　(APIやパブリックデータの取得/整備)
・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)
・技術調査

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

1. 複雑なSQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験（Digdag / Airflow etc.）
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント（DMBOK）に関する理解や実践経験

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

【概要】
大手メディア企業が収集する動画視聴ログのDMP構築支援業務です。
対象データは動画閲覧ログであり、様々なプラットフォームのログを保持しています。
直近では更なるデータ利活用に向けて既存テーブルのリファクタリングの改善や新規作成を行っています。また、コンテンツ内容に合わせた広告の実現に向けた開発を進めています。今回はデータの拡大により新しいテーブルの設計と実装が必要になります。幅広くプロジェクトのタスクに携わって頂くことを想定しています。
【開発環境】
・GCP(BigQuery,Cloud Function, GCE), digdag ,embulk
・Confluence,JIRA,Bitbucket
【対応内容】
・GCP主にBigQueryを用いたビッグデータのテーブル設計・データ集計
・データワークフロー・ETLの設計・数値検証・ドキュメント化
・データの集計と分析作業

・SQL経験　5年以上
・GCP、特にBigQueryの経験1年以上（AWSのご経験が数年あれば優遇）
・データクレンジング・集計・検証経験1年以上
・Gitを用いたコード管理
・データパイプライン設計経験　1年以上

大学と提携し、AI開発を行っている企業にて、
需要予測アルゴリズム開発のビッグデータ分析をご担当いただきます。
(開発環境)
プログラミング言語：Python, SQL(BigQuery)等
データベース：BigQuery等
クラウド環境: GCP等

・基本統計知識
・時系列解析知識
・機械学習知識
・Pythonの経験3年以上
・SQL/GCPの経験

■仕事内容
莫大なデータを使って、新たな価値を生み出すデータエンジニアを募集します。
データ分析・構築後のサービス企画設計も担うため、クライアントの事業・サービス成長に貢献できるポジションです。
クライアントが持つ多種多様かつ⼤規模なログデータを活⽤し、データ分析・活用を支える業務をお任せします。
また、下記のような業務を進めるにあたり、プロジェクトマネジメントとしての役割も担っていただきます。
・Treasure Data、GCPなどCDPをベースとしたDMPの基盤構築
・Salesforce Marketing Cloud、SATORIなどのソリューションをベースとしたMA基盤構築

・データベースの設計・運用経験
・MAツールの構築・運用経験またはBIツールの構築・運用経験

現在、様々なコールセンター向けクラウドサービスを展開しており、サービス力向上を目的とした自然言語処理における機械学習エンジニアを募集しております。通話録音システムから取れた音声認識データをテキストマイニングし、顧客管理システムとの連携する開発をお手伝い頂きます。
例えば一例ですが、受注した際の音声を分解し、言い回しの分析等となります。

Python
自然言語処理における機械学習経験

コンサルティングファーム内にて以下業務を担当いただきます。
・自動車関連企業のデータ分析（クラウド)
・GCP上でのデータ分析基盤開発

・GCPもしくはAWS経験者
・GCPは、データ分析周りの下記サービスを利用予定
Big Query/Cloud Storage/Data Fusion/Data Catalogue

[概要]
・某自動車会社向け総合サービスのクラウドプラットフォーム上で、
様々な経営指標の分析やレポート化を行い、分析ロジックの構築を行う。
[業務詳細]
・緯度経度/位置情報を⽤いた個々の⾞台停⾞位置のマップ表⽰機能をベースに、
様々なロジック/機能を有するダッシュボード開発を⾏うために必要な、データ分析企画立案。
分析項目の選定から、分析ロジックの考案（設計）から実装支援。
（※Looker使用だが、開発などの実装は対象外）
[開発環境]
・言語：SQL　/　Python / R
・GCP上での開発経験
※基本的にはSQLによるデータ抽出加工などクエリ作成＋必要な分析やモデリングをPython/Rで適宜実行

①システム設計、Workフローサービス
②Python / R /SQL等での分析
・データ抽出経験3年以上
③ビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
　プラットフォームの構築プロジェクト経験
（GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい）
④一人称で動ける方

研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。
【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。
・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング
・機械学習前処理（アノテーション等）
・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発
【期待する責任】
・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援
・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援
(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

・機械学習における前処理からファインチューニングまでの一連のタスクを単独実行できること
・汎用プログラミング言語（Python, C++, SQL など）
・フレームワーク (PyTorch等)
・開発環境 (AWS, GCP等のクラウド環境, Docker)
・ツール (GitHub, Confluence, Jira, Google Workspace, Slack, Zoom, Colab等)
・優れたコミュニケーションスキル