⁨DataLake⁩関連の求人⁨10⁩選

データエンジニアとして、三菱UFJ銀行の全社的なデータ基盤の構築・運用を担当します。主な業務として、AWS等のクラウド基盤やDWH、DataLake、DataHub、BIツール等を活用した全社対象のデータ基盤・分析基盤の導入、データ利活用ニーズに応じた基盤の機能改善やシステム構成の企画立案、DWH性能モニタリングとクエリチューニングによる性能改善、製品選定のためのPOC実施を行います。また、ETLツールを活用したデータパイプライン設計、社内に散在する業務データの抽出・収集・加工、各部門のビジネスニーズに基づくデータマートの企画・開発、データ起点でのシステム要件定義や業務プロセス最適化のコンサルティングも担当します。金融機関の膨大なデータを扱い、全社的なデジタル化推進とデータに基づいた迅速な意思決定を支援する重要な役割を果たします。

タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。3,000万ダウンロードのユーザアプリケーションや10万台規模のタクシー車両のデータを収集し、これらのデータ活用を通して事業貢献していただきます。 データは全社データ基盤に蓄積され、そのデータを約20名のデータアナリストやデータサイエンティストが利用しています。データ活用の成果はビジネス担当やプロダクトマネージャをはじめとする全社の様々な組織で利用されるとともに、AIの元データとしても使われています。 本ポジションは、全社データ基盤のデータエンジニアです。必要なデータを社内外から収集し、データ基盤に蓄積。活用のニーズにもとづいてデータモデリングしたり、分析ツールを提供することで、全社のデータ活用を支援します。 ■データの生成・収集 - 分析に必要なデータをアプリケーションログに出力させるための設計。ログの出力、ログの収集 - ユーザの端末や車載デバイスからデータ収集。 - 業務データベースからのデータ収集。 - 社外からのデータ収集。 ■データの蓄積 - 全社データ基盤であるGoogle CloudのBigQueryに蓄積。管理。 ■データマートの作成 - 分析の要件に応じたデータモデリング。データマートの作成。 - BIツールLookerのセマンティックレイヤーである「LookML」の開発 - Google CloudのdataformやAirflow(Cloud Composer)などを活用してデータ加工パイプライン構築 - データマートやセマンティックレイヤーの本番運用。データ品質のモニタリング。 ■データ活用のための活動 - データ活用のための分析ツール(LookerやStreamlitなど)の提供 - メタデータ整備 - データガバナンスのための利用ルールの策定 データドリブンの意思決定が徹底された会社であり、何をするにもデータが求められます。 また、会社の成長スピードが早く、新規の案件がどんどん生まれます。 そのため、会社全体でデータに対するニーズが高まっており、手が足りません。 ・3,000万DLのスマホアプリや10万台規模のタクシー車両のデータなどモビリティ関係のビッグデータを保有し、このデータ活用を通して事業貢献できます。 ・データドリブンな社風であり、どんな案件でもデータが求められます。そのため「データ基盤を作ったけど使われない」「データ分析結果が事業に使われない」といったことは一切なく、データが事業に活用されていることを肌で感じられる現場です。 ・データエンジニアとしてのキャリアは不問です。これまでエンジニアとしてキャリアを積んできた方であれば、本ポジションでの経験を積めばデータエンジニアになれます。 ・モダンな環境で最先端のデータエンジニアリングが出来ます。オンプレミスやレガシーなシステムはなく、技術的な負債と向き合うことが少ないです。 ・人数：グループは正社員が5名、業務委託が4名です。 よく一緒に仕事をするチーム：データ基盤エンジニアが5名、データサイエンティストが9名、データアナリストが10名。 ・カルチャー：社内のだれでもSlackに気軽に相談できます。データアナリストやその先にいる事業担当ともシームレスに会話できるため、「情報が降りてこない」や「何でこの仕事をするのか」といったことが少ないです。成果に向かって、部署を越えて一丸となって進めます。 ・技術を手段と捉え、技術の磨き込みよりも事業貢献を優先できる方 ・ロジカルに物事を考えることができる方 ・定例業務だけでなく、イレギュラーの業務も臨機応変に対応でき、楽しみながら仕事ができる方

エンタープライズ企業向けにTableau、PowerBI、LookerStudioなどのBIツールを用いたダッシュボードの提案・構築から、Google Cloud、AWS、Azureなどのマルチクラウド環境でBigQuery、Snowflake、Redshiftを活用した大規模データの抽出・加工・DWH/DMの設計構築を行います。SQLやPython、Rを用いたデータ処理・分析を通じて、クライアントのビジネス課題に対する示唆提言や施策提案、効果検証を実施し、データドリブン経営を推進するためのKPI設計やデータ戦略立案を支援します。また、予測AI、時系列予測、LLMなどの拡張分析技術を活用し、読売新聞社、HONDA、東京ガスなど大手企業のデータ分析基盤構築やデジタルイノベーション推進に貢献します。定例会での報告業務やデータ民主化支援を通じて、クライアントとの信頼関係を構築しながら、データとの対話を通じた初期分析や過去の知見を基に、クライアントの目指すべき方向性やゴール設定をリードする役割を担います。