データサイエンスエンジニア

VENTURE-210
会社概要40を超えるインターネットサービス、プロスポーツ事業、金融サービスを提供する、知る人ぞ知る大手インターネットサービス企業です。
ポジションデータサイエンスエンジニア
役割概要ご希望や経験に応じて以下の3つのいずれかまたは複数を担当していただきます：

1）データアナリスト・データサイエンティスト
主にAutoMLなどのツールを活用しながら、各ビジネスのアドホックな分析テーマを解決に導いたり、データの民主化を加速させるための教育を行ったりと、ビジネスメンバーと対面しながらデータ分析による価値を提供・スケールアウトさせていく活動を行っていただくロールとなります。
ビジネスメンバーへのコンサルティング、データ抽出や特徴量エンジニアリング、分析テーマに合わせたモデルの構築、それらの評価など、ロールのミッションを達成するために必要なアクションを自発的に行っていただく必要があります。
主にビジネスに対面してアドホックなテーマ解決を図る分析と、システムに組み込む際のモデリングやそれに関わるシステム開発がありますが、プロジェクトの状況やスキルに応じて相談しながら担当を決めさせていただきます。ただし、アドホックなテーマ解決に関しては母国語レベルの日本語能力が必須となります。

2）MLOpsエンジニア
MLOpsエンジニアは弊チームで運用している機械学習モデルやデータパイプラインの管理やそれらの最適化に関わる開発を行っていただくロールとなります。
モデルやデータの管理やメトリクスの監視、再学習などをする仕組みの開発など、機械学習モデルを適切に管理しお客様に継続的に最適な価値提供ができる環境を整備するシステム開発を行っていただきます。
外国籍のエンジニアも積極的に採用を進めており、基本的には業務におけるドキュメントや会議において英語は必須となります。

3）データエンジニア・アプリケーションエンジニア
データ利活用による価値をシステムユーザへ最大限届けるために最適なアプリケーションを構築したり、インフラの整備を行ったりする業務を行っていただくロールとなります。
プロジェクトマネージャーやチームメンバーと協業しながら、要件を満たすための開発のみならず、自主的に改善活動を行い、システムのユーザやその先のエンドユーザへの最適な価値提供を行っていただきます。
外国籍のエンジニアも積極的に採用を進めており、基本的には業務におけるドキュメントや会議において英語は必須となります。
全てのロールにおいて、チームで開発をしているシステムを通してより良い価値をお客様に提供できるよう、自ら率先して考え提案し実装していく力が求められます。業務ではエンジニアであってもビジネスメンバーと密に話し合う機会が数多く存在し、自分たちが生み出している価値について直近で実感することができます。
要件"【必須要件】
（経験）
・機械学習、データ分析、データの可視化、もしくはそれに関わる開発、もしくはビッグデータ処理などに関する実務経験が3年以上あること
・分析用のスクリプト作成だけでなく、Webアプリケーションやバッチアプリケーションなどを開発・運用した経験があること

（スキル）
・エンジニア視点のみならず、ビジネス目線でサービスを考え、分析や開発、運用などの業務を行えること（エンジニアとして技術的な目線でサービスを考えることはもちろん、そのサービスがビジネスにどのような価値があるか、貢献ができるかを大局的に考え、サービスに落とし込めるスキルが必要となります）
・課題に対して適切なプログラミング言語やミドルウェア、データベースなどの技術調査・選択をし、必要であればそれを自ら学び業務に活用することができること

【歓迎要件】
以下にあげる要件を持つ歓迎しますが、特定の領域だけでなく幅広く経験がある方を特に歓迎します。また、自ら必要に応じて新しい技術を習得していただきます。
（共通）
• 特定の分野（特に金融関係であると望ましい）における専門的な分析やシステム開発をした経験があり、その分野のドメイン知識を有すること
• プロジェクトの開発または分析リーダー（テックリード）として開発者や分析者を率いた経験があること
• 代表的なデータベースの仕組みやその仕組みを理解した上で効率的なクエリを書くことができること
• MySQLなどを用いたRDBMSの設計・開発・運用経験があること。またそのパフォーマンスチューニングの経験があること
• Redis、MongoDB、Cassandraなど、RDMBS以外のDBを用いたシステムの設計・開発・運用経験があること。またそのパフォーマンスチューニングの経験があること
• Linuxの基本的な操作ができること
• Gitの基本的な操作ができること
• Scrumでの開発経験があること
（データ分析関連）
• 代表的な機械学習のアルゴリズムに関して理解をしていること
• 機械学習モデルの代表的な評価方法について理解していること
• 機械学習モデルの解釈に必要な代表的な技術について理解していること
• データの民主化を推進するための教育活動や普及活動を推進したことがあること
• AutoMLに関する実務利用経験があること
（MLOps関連）
• MLFlowなどを用いたMLライフサイクル管理基盤システムの設計・開発・運用経験があること
• DVCなどを用いた、MLのためのデータ管理基盤システムの設計・開発・運用経験があること
• Apache SparkなどHadoop基盤上で動作する並列分散処理システムの設計・開発・運用経験があること
• Airflow、 Luigi、 Digdagなどのワークフローエンジンを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用経験があること
• Presto、 Hive、 BigQueryなど分散SQLエンジンを用いたシステムの設計・開発・運用経験があること
（アプリケーションエンジニアリング関連）
• 特にGo、 Java、 Node.js、 Pythonなどを用いたBackend APIの設計・開発・運用経験があること
• Go module、 maven、 npm、 pipなどを用いたライブラリの適切なバージョン管理の経験があること
• React、 Vue、 Angularなどを用いたFrontendの設計・開発・運用経験、特にTypeScriptを用いた型システムを有効活用したFrontendの開発経験があること。またGraphQLを用いたBFFの開発経験があること。
• Docker、 Kubernetesなどコンテナ技術を用いたシステムの設計・開発・運用経験があること
• Elasticsearchなどの全文検索エンジンを用いたシステムの開発経験があること
• Jenkinsなどを用いた、CI/CDパイプラインの開発経験があること
• マイクロサービスアーキテクチャなど、分散システムの設計・開発・運用経験があること
• ELKスタックを用いた、ログ収集分析基盤システムの設計・開発・運用経験があること
• Datadog、Prometheus、 Grafanaなどを用いた、メトリクス収集分析基盤システムの設計・開発・運用経験があること"
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