データエンジニア

募集要件

社名	社名非公開
社名	社名非公開
会社概要	製造業向けにSaaSやマーケットプレイスを提供している会社です。サービスを利用する企業は8000社を超え、登録製品数は280万点（カタログ数は4万点）を超え、サイトの月間利用者数は40万ユーザーを突破しています。
会社概要	製造業向けにSaaSやマーケットプレイスを提供している会社です。サービスを利用する企業は8000社を超え、登録製品数は280万点（カタログ数は4万点）を超え、サイトの月間利用者数は40万ユーザーを突破しています。
ポジション	データエンジニア
ポジション	データエンジニア
役割概要	具体的なアクションは以下をイメージしています。 ※お任せしたいこと、パフォーマンス発揮できるところをすり合わせ、面談・選考を通し決定していきたいと考えています。 ■概要 ① データの収集、整理、構造化 ② スケーラビリティを考慮したデータ分析基盤の設計と運用 ③ データ分析やそれに基づく戦略の立案 ④ 機械学習による課題の解決 ⑤ データの見える化、民主化 ■詳細 ● データの収集、整理、構造化構造化統一されていない製造業のデータを一元化すること・企業マスタ：設計、外部サイトのクローリング・製品、商品データ：設計、外部サイトのクローリング、外部サイトのAPI ・DAM/PIM：上記企業マスタ、製品、商品データを外部連携を考慮して再構築。自助努力以外での更新も ● スケーラビリティを考慮したデータ分析基盤の設計と運用運用を極力少なくしたクラウドネイティブなシステム構築・データ分析基盤：BigQueryをベースにした基盤の設計と運用／データパイプライン（並列処理・DBへの負荷・スピード・拡張性・idempotent） ● データ分析やそれに基づく戦略の立案データから見出した新たな価値をビジネスへ・ユーザ属性・行動履歴分析：志向、特性の類推・受発注データ分析：受注変動／発注残管理／組み合わせのパターン抽出：価格サジェスト・Send Time Optimization ・優良顧客分析 ● 機械学習による課題の解決複雑な要素から一つの解を提示・AI-OCR：FAXで送られてきた非定型帳票から情報を読み取り受発注を効率化／名刺取り込み・文章要約：カタログを要約し、メルマガの記事作成をアシスト・予測分析・価格最適化：下げ幅、上げ幅 ● データの見える化、民主化データドリブンな意思決定を全社員へ・全社員向け分析用インターフェース・SQLの教習、サポート・チャットボットを介した簡易ダウンロード
役割概要	具体的なアクションは以下をイメージしています。 ※お任せしたいこと、パフォーマンス発揮できるところをすり合わせ、面談・選考を通し決定していきたいと考えています。 ■概要 ① データの収集、整理、構造化 ② スケーラビリティを考慮したデータ分析基盤の設計と運用 ③ データ分析やそれに基づく戦略の立案 ④ 機械学習による課題の解決 ⑤ データの見える化、民主化 ■詳細 ● データの収集、整理、構造化構造化統一されていない製造業のデータを一元化すること・企業マスタ：設計、外部サイトのクローリング・製品、商品データ：設計、外部サイトのクローリング、外部サイトのAPI ・DAM/PIM：上記企業マスタ、製品、商品データを外部連携を考慮して再構築。自助努力以外での更新も ● スケーラビリティを考慮したデータ分析基盤の設計と運用運用を極力少なくしたクラウドネイティブなシステム構築・データ分析基盤：BigQueryをベースにした基盤の設計と運用／データパイプライン（並列処理・DBへの負荷・スピード・拡張性・idempotent） ● データ分析やそれに基づく戦略の立案データから見出した新たな価値をビジネスへ・ユーザ属性・行動履歴分析：志向、特性の類推・受発注データ分析：受注変動／発注残管理／組み合わせのパターン抽出：価格サジェスト・Send Time Optimization ・優良顧客分析 ● 機械学習による課題の解決複雑な要素から一つの解を提示・AI-OCR：FAXで送られてきた非定型帳票から情報を読み取り受発注を効率化／名刺取り込み・文章要約：カタログを要約し、メルマガの記事作成をアシスト・予測分析・価格最適化：下げ幅、上げ幅 ● データの見える化、民主化データドリブンな意思決定を全社員へ・全社員向け分析用インターフェース・SQLの教習、サポート・チャットボットを介した簡易ダウンロード
要件	【必須要件】＜経験・スキル＞・Python、Javaなどのプログラミング言語を用いてデータを加工する知識と経験・データベース(RDB、 NoSQL)の基礎知識と経験・Webアプリケーション、データパイプラインの基礎知識＜人物面＞・目的・ゴールを的確に定めて行動する・データの山から価値を見出しビジネスに繋げる・入念な準備を大切にする・緊密に他チームと連携・全社員のデータリテラシー向上をバックアップ・分析もエンジニアリングも機械学習も楽しめる【歓迎要件】・RDB/NoSQLなどデータベースの構築/運用経験・AWS/GCPなどのパブリッククラウドでのETLの構築/運用経験・BigQuery/TreasureDataなどによるデータ分析基盤の構築/運用経験・分散処理システムの構築/運用経験・機械学習、数学の専門的知識とそれを活用したサービスの構築経験・データモデルの設計経験・DAM/PIMの設計経験・クローラーの基礎知識・Elasticsearchなどの検索エンジンの構築/運用経験
要件	【必須要件】＜経験・スキル＞・Python、Javaなどのプログラミング言語を用いてデータを加工する知識と経験・データベース(RDB、 NoSQL)の基礎知識と経験・Webアプリケーション、データパイプラインの基礎知識＜人物面＞・目的・ゴールを的確に定めて行動する・データの山から価値を見出しビジネスに繋げる・入念な準備を大切にする・緊密に他チームと連携・全社員のデータリテラシー向上をバックアップ・分析もエンジニアリングも機械学習も楽しめる【歓迎要件】・RDB/NoSQLなどデータベースの構築/運用経験・AWS/GCPなどのパブリッククラウドでのETLの構築/運用経験・BigQuery/TreasureDataなどによるデータ分析基盤の構築/運用経験・分散処理システムの構築/運用経験・機械学習、数学の専門的知識とそれを活用したサービスの構築経験・データモデルの設計経験・DAM/PIMの設計経験・クローラーの基礎知識・Elasticsearchなどの検索エンジンの構築/運用経験

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