⁨MySQL⁩関連の求人⁨20⁩選

日常の『裏側』をデータで解き明かす 普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。 私たちが目指す、データ分析のあり方 当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。 私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。 今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。 案件事例 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。 ～《大規模ゲームログ分析基盤》BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略～ 【業務概要】 ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から**「運営の次の一手を決める決定的な予兆」**を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。 介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、**「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」**ダイレクトな手応えを味わえます。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 1. 課題抽出： プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。 2. データ抽出・集計 ： BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。 3. 高度な解析 ： 継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。 4. レポート作成 ： BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。 5. 報告・コンサルティング ： データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。 そのほかの案件事例 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ＜担当プロジェクトについて＞ 本求人は、弊社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 入社時研修について 分析の世界という「フィールド」に出る前に、まずは1〜2ヶ月かけて必要な武器（SQL・Python・BIツール等）の習得と、データ構造を読み解くための「型の理解」を集中的に行います。実務を想定した演習データを用い、失敗を恐れずに試行錯誤できる環境を用意しています。 ★Step 1: 設計図の読み解き方を学ぶ（分析環境の理解） データの流れを把握し、自在に抽出するための基礎体力を養います。まずはデータベースの仕組みを理解するところからスタートです。 使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: ロジックを組み立てる（コーディング・加工） 生のデータを、目的に合わせて整えるスキルを磨きます。複雑なデータ構造をどう紐解き、いかにビジネスの文脈に沿った「意味のある数値」へ加工するか。そのロジックを組み立てる面白さを、演習を通じて体感するフェーズです。 使用環境・ツール ： SQL / P

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド、決済、EC） ・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP） ・インターネット金融事業（証券、銀行） ・仮想通貨事業（交換所、マイニング） 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。 ◆スケーラビリティ、低レイテインシが求められるシステムの開発 GMOインターネットグループ内でも規模の大きいトラフィックをさばくシステムの開発を行います。 GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発。コンテナ技術やクラウド基盤を用いたサービスの高速化や安定化なども担当領域となります。 インターネット広告のRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の開発を行います。 ◆スタートアップ事業の開発 新規に立ち上がった事業の成長のため、クラウドサービス等を駆使してスピード感のある開発を行います。必要に応じてモバイルアプリの開発も行います。 フリーランサーの請求書（売掛債権）を買い取るフィンテックサービス。リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでいきます。 フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービス。スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしています。 ◆新規専門技術の検証と応用 個々の事業会社で取り組むのが難しい新規専門技術を調査・検証し、サービスへ応用していきます。 NFTやステーブルコインの発行に関わるブロックチェーンを活用したプロジェクト。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極めていきます。 上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり、適正に応じてプロジェクトにアサインされることがあります。 事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。 【研究開発業務】 ・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。 ・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはBlockchain、xRなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。 【ポジションの魅力】 グループCTO直轄の部署であり、技術の選定やアーキテクチャーは現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。 全て自社サービスのため、開発を中心に企画からリリース後の改善サイクルまで事業部と一緒に考え、No.1のサービスを目指すことができます。 GMOインターネットグループの様々な事業領域を支援するため、新しいことに挑戦する機会が多いです。 GMOならではの自社クラウドプラットフォームをいかして、完全自社開発で開発に取り組むことができます。 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます。 【利用技術】 開発技術/環境/ツール PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby NestJS Next.js React Vue.js GCP AWS 自社クラウドサービス Microsoft 365 Google Workspace MySQL PostgreSQL Oracle ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop GitHub Trello Jira Confluence 開発プロセス スクラム（もしくはカンバン）

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一