⁨MySQL⁩関連の求人⁨21⁩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

採用の背景 リネット提携工場の生産性を向上するためには、より現場のオペレーションに寄り添ったシステムを作り上げる必要があり、バックエンド部分をリードいただける方にお入りいただきたく募集を開始しました。今回募集しているポジションの方にお入りいただくことで、よりスピーディに提携工場のオペレーション改善を行うことができるようになり、それによって事業成長をより加速させ、チームの技術力を高めることができると思っています。 担っていただきたい主な業務内容 リネットのバックエンド（PHP/Laravel、 Go）とフロントエンド（React）の開発を行います。今回のポジションでは特に、バックエンドの開発をリードいただきます。 ■配属先 エンジニアリング部コアシステム開発グループへの配属となります。 ■チームメンバー マネージャー1名（40代）・エンジニア3名（30代2名、20代1名）の計4名のチームとなります。 ■役割 ・プロジェクトの技術面における中心的な立ち回り（要件定義、設計等） ・スクラムチームにおけるタスク解決（要件定義、設計、実装、テスト等） ■どういったシステムを開発しているか ・注文を最適な工場に振り分ける受注最適化システムの開発 ・お客様の返却希望日に返却するため、工程管理、在庫管理、アラート等の仕組みを実装することで、工場オペレーターを支援するシステムの開発 ・カスタマーサクセス（CS）がお客様に快適なUXを提供できるよう、注文情報の一元管理、お客様・工場オペレーター・CSメンバーのコミュニケーション管理等の仕組みの開発 ・物流会社や決済サービス会社の外部システムと連携することで、オペレーションへシステムを組み込むための開発 ・クリーニング、保管サービスの工程や入出金の情報を集約、計上する会計処理する仕組みを提供し、経理業務を支援するシステムの開発 ・新たなビジネスモデルやサービスを導入する際は、新たな仕組み（オペレーション×システム）の企画・設計・開発 ■どういった業務に携わっていただくか ・開発に際して、クリーニング工場・カスタマーサクセス（CS）のオペレーション、外部サービス・システム、お客様とのコミュニケーション等を考慮し、仕組みを企画していただきます。 ・事業成長を加速するため、多岐にわたる開発をリードして下さるエンジニアを求めています。 ・エンジニアはバックエンドとフロントエンドの両方を開発します。現状は、バックエンドの比重が大きいです（※フロントエンドに関しては、一部機能をReact, TypeScript化済みで、これを広げてゆきたいと考えています。ゆくゆくはアーキテクチャの見直し、ユニットテストの整備なども進めてゆきたいと考えています。）。 ・開発の事例をあげると、お洋服をクリーニング後、無期限保管して好きなタイミングで一着から取り出せるというサービスのシステム開発に取り組んでいます。クリーニング工場と倉庫間の物流の管理、無期限保管、一時課金＋定期課金、衣類単品管理といった点の特徴を加味して応用しつつ、概要欄に記載したような仕組みを構築します。 ・一方で、10年以上続くリネットもオペレーションやシステムの改善を続けています。素早く仕様変更できるようにするため、技術的負債を日々返済し、設計の改善にも取り組んでいます。 ・例えば、DDD、レイヤードアーキテクチャ等を駆使して、元々密結合だったモノリスのシステムを整理し直し、疎結合かつ依存をコントロールし、保守性を高める設計に取り組んでいます。 ・リネットのアーキテクチャを見直し、リアクティブなシステムにするための技術基盤の研究も進めています。 ・サービス開発、モデリング・設計や技術の探求、チーム開発に面白みを感じていただける方を求めています。 ■こんな事がやりたい方はぜひ！ ・ドメインエキスパートとコミュニケーションを取りながら自社サービス開発をリードしたい方 ・モデリング、設計を突き詰めて、使いやすく、保守しやすいシステムを追求したい方 ・成長意欲の高いメンバー同士で交流、ディスカッションしながら設計品質やご自身のスキルを高めたい方 ■現場で使われている技術 ・Laravel/PHP を中心に Go や React/TypeScript も使用します ・DDD（ドメイン駆動設計）を駆使して設計します ・データ可視化のため、SQLを書くシーンがよくあります（ツールは Redash / BigQuery を使用） ・ドキュメントは esa や Google Spread Sheet 等で書きます ・入社時のスキルセットが異なっていても、手持ちのスキルを応用してカバーできそうな方は採用しています！（例：Rails等のWebアプリケーションフレームワークを使用していた方） ■作業環境 MacBook Pro 15〜16inch を支給し

■■募集背景■■ SENSY Inc.は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いから、2011年に創業し、パーソナル人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。特に、人工知能アルゴリズムの研究開発は、当社の人工知能研究所で行っており、慶應義塾大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。 「Follow your Sense（感性のまま自分らしく）」をビジョンに掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、 必要とするヒトのもとへ届く世界を作ろうとしています。 そのために、あらゆる産業における、ロスやミスマッチを解消するビジネスを展開しています。 このビジネスの根幹にあるのは、ヒトの「感性」を学習する独自のAI技術（特許出願済）です。 どのような刺激によって、ヒトは心を動かされ、行動が変わっていくのか。私たちはそのようなヒトの感情のメカニズムのことを「感性」と呼び、AI技術とビッグデータを駆使して、感性を科学する研究を日々重ねています。 スーパー、百貨店、ドラッグストア等のリテール企業、消費財メーカを中心として、消費者の感性を理解し、その行動を予測するAIを主力商品として、需要予測やマーケティングなどのサービスを提供しており、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業拡大を図っております。 弊社では、さらなる成長のアクセルを踏むべく、独自の技術とデータを活用した、新しいビジネスを開発したいと考えています。 これまでのプロジェクトから得られたナレッジを活かしてプロダクトを開発し、事業展開していきます。 また、これまでの事業ドメインも拡大し、金融、物流、不動産、外食など、新しい業界の課題解決にチャレンジしていきます。 そのため、今後の事業を更に加速させ、最新技術を用いて生活・産業、そして社会に価値提供をし続けるためにも新しいメンバー（研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア等）を採用します。 ■■お任せしたい仕事■■ これまでの経験や今後のキャリアによってお任せする業務は変わりますが、大きくは3つの役割があります。 ・研究者：AIアルゴリズム（ディープラーニング等）の基礎研究並びに応用研究 ・データサイエンティスト：ビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用した分析・提案・検証 ・機械学習エンジニア：AIアルゴリズムを活用したシステム開発などのエンジニアリング ＜一例です＞ ・データ理解、ビジネス理解、要件定義、アルゴリズム開発までのPoCプロジェクト ・開発したAIソリューションの実証実験 ・実証実験、本運用に向けたデータパイプライン、MLパイプラインの開発（MLOps） ・これまでに開発したAIソリューションのプロダクト化 ・SENSY独自のAIアルゴリズムの研究開発