データエンジニア データエンジニア

VENTURE-196
会社名東京大学出身の同級生3名(それぞれ国内外の大手企業出身)で立ち上げたEdtechスタートアップベンチャー。日本の教育手法を変えるために、AIを使って子どもたちを最短で「わかる!」へと導くアダプティブラーニングサービスを学習塾に対して提供。生徒一人ひとりの習熟度に合わせてAIがリアルタイムに分析し、世界にひとつのオーダーメイドレッスンができるサービスを提供している。現在TOP30社の塾のうち半分以上がクライアント。さらには各ベンチャーキャピタルから資金調達も完了しており、さらに事業拡大しています。
ポジションデータエンジニア
役割概要開発するタブレット教材アプリは、AIで一人ひとりの得意、苦手、伸び、つまずき、忘却度などの情報を収集・分析し、一人ひとりに合った「自分専用カリキュラム」を提供します。
そのなかで、2つのロジックを開発するアルゴリズム開発チームに所属いただきます。
・「自分専用カリキュラム」で個々の生徒が学習を行うにあたり、最短距離で学びが進むために最適な講義や演習問題をレコメンドするためのロジック開発
・生徒の学習ログから生徒の将来状況予測をするなど、生徒の学習を支援するためのロジック開発
現在の atama plus では、SaaS (Trocco) を利用しながら Google BigQuery 上にデータを集約するようパイプラインを構築しており、今後は多様な分析要求に答えられるデータセット(データウェアハウス、データマートとよく呼ばれる概念区分)を整えていくことが大事となっています。

■具体的な業務内容
どのようなニーズがあるのかを把握し、チームがスムーズにデータ分析をして開発をすすめられるように必要十分なデータ基盤やフローを整えていただきます。
データ基盤は全社で使われることを想定し、チーム内でスムーズにデータ分析が行えるようになったら全社に展開していくため、その際の開発及び、社内他チームがうまく使えるように導入、啓蒙及び、他チームの要望ヒアリング、要望に基づいたさらなるデータ基盤の整備を行っていただきます。
データ基盤の整備といっても、前述のとおり社内でのデータ分析要求に十分答えられるような進化を遂げることが大事なことであり、そういった中で自らデータ分析・基礎集計に携わっていくことも求められます。
要件必須スキル
- チームや会社の状況を考慮した上で最適なデータ分析基盤の設計、実装、運用が出来ること
- アルゴリズムチーム内での分析要求にとどまらず、ビジネスでの分析要求を紐解きながら、整えるべきデータの要件を導けること

歓迎スキル
- Dataflow、 Dataproc、 GCS、 BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築
- Python/Djangoでの機能開発が出来ること
給与・年収スキル・経験・能力に応じて決定
勤務地東京

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