GLIT

非公開求人

掲載元 マイナビスカウティング

【Web面接可】シニアデータエンジニア/データアナリスト(Google Cloudの技術を活用)

研究調査員、リサーチャー

東京都

600万円〜1100万円

雇用形態

正社員

仕事内容

【業務内容】

■東証プライム上場の株式会社テラスカイのグループ会社である当社にて、シニアデータエンジニア/データアナリストとして以下の業務をお任せします。



【業務詳細】

■顧客ビジネスの成果向上を支援するためのデータ分析(要件定義・プランニング/データ収集/ETL・ELT/ロジック作成/レポート・BI)

■お客様のビジネス課題整理、業務活用シナリオ検討、分析提案などのコンサルティング業務

■お客様または自社のデータ分析基盤の設計、開発、運用などのデータエンジニアリング業務

■AI、機械学習などを用いたデータ分析、効果検証を通じたPoC/PoVなどのデータサイエンス業務



<技術領域・ツールなど>

データ可視化ツール:Tableau、LookerStudioなど

クラウド環境:GoogleCloud、AWS、Azure

DWH・データ分析プラットフォーム:BigQuery、Databricks

その他開発言語など:SQL、Python、Rなど



<案件事例>

運輸業:乗務員シフト・配置の最適化プラットフォーム(組み合わせ自動化) [BigQuery、組合せ最適化(量子アルゴリズム)]

サービス業(医療販売):データドリブンセールス取組み支援 [BigQuery、Looker Studio、Python]

製造業(消費材):国内外施設・従業員に関するKPIデータの自動集積~可視化 [BigQuery、Tableau、Python]

製造業:倉庫配置最適化および需要予測プラットフォーム(データ可視化)、製品外観検査工程の自動化(PoC) [BigQuery、Visual Inspection AI]

卸売業:基幹システム刷新に伴うデータ分析基盤構想策定・構築支援  [BigQuery、Looker Studio、Tableau、Python](その他詳細は面談でお伝えします)

募集要項

企業名非公開求人
職種研究調査員、リサーチャー
勤務地東京都
給与・昇給600~1000万円
勤務時間求人紹介時に詳しくお伝えいたします。
待遇・福利厚生その他制度/資格取得奨励金制度
休日・休暇祝日/年末年始休暇/完全週休2日制(土・日)
提供キャリアインデックス

応募方法

選考プロセス

書類選考⇒一次面接⇒二次面接⇒内定

必要なスキル

【必須要件・スキル】

※以下のいずれかの経験が5年以上ある方

■データ分析チームのリーダーやマネージャーなど管理職としてチームマネジメントの経験のある方

■データ分析に関わる実務経験(SQL/Python/BIツール/GAなど)

■データモデリングの経験、DWHやデータ・マートの構築経験

■大規模データを扱った経験

■高度なSQL(複雑な副問い合わせなど)の経験



【歓迎要件・スキル】

■AI(機械学習、ディープラーニング)に関わるプロジェクト経験

■データアナリスト、データサイエンティストのご経験

■データスチュワードとして自社のデータマネジメントを行なった経験

■Hadoop、Sparkなどの分散処理システム構築のご経験



【求める人物像】

■データ系ビジネスの拡大やお客様のデータドリブン経営に貢献できる後進の育成やチームビルディングに取り組みたい方

■お客様と一緒にさまざまなデータ分析や機械学習を行いデータから新たな発見やビジネス発展に貢献したい方

■新しい製品やサービスなど最先端の技術にチャレンジしていきたい方



【研修体制】

経験に応じてOJT形式でフォローし、得意な分野やチャレンジしたい分野を相談しながら進めていきます。自信がない領域は、しっかりとフォローしますので、安心して未経験分野にも取り組んでください。(その他詳細は面談でお伝えします)

その他・PR

募集背景

部門・体制強化の為
体制強化のため求人紹介時に詳しくお伝えいたします。

雇用形態

【正社員】
正社員

企業情報

企業名非公開求人
設立年月2021年1月
資本金5,000万円
事業内容【事業内容】

■DX推進・企画コンサルティング

■クラウド・ゼロトラストネットワーク インテグレーション

■情報システム関連商品・ライセンスの販売



【AI・機械学習・量子】

■AI・量子コンピュータを分析に役立てます。

■Google CloudのAIテクノロジーを使用した、お客様の要望にマッチしたソリューションを考案し、学習済みのモデルに限らず、お客様自身がカスタムした機械学習モデルの構築も可能です。

■データの組み合わせパターンが無限に存在するような場合では、通常のコンピューターでは総当たりで処理するため膨大な時間を浪費しますが、量子コンピュータでは「組合せ最適化処理」を高速かつ高精度に行うことが可能となります。LiberSkyでは量子コンピュータを専門に扱うQuemixとタッグを組み、貴社システムへの導入検討やPoCを支援します。



【DevOps環境(次世代開発基盤)】

■GitlabのGitOptやGitLab RUNNERを用いたDevOpsツールとGoogleCloudを組み合わせることで開発・運用の精度向上や負荷の低減を期待できるCI/CD(継続的インテグレーションと継続的デプロイ)を実現します



【ビジネス状況の可視化・分析・利活用】

■業務で発生した様々なログをお客様の見たい形に整形/サマリした上で、リアルタイムで参照可能な環境を提供するソリューションです。

■参照可能なデータは現在のデータだけではなく、過去、未来の予測が可能なビューも提供します。(その他詳細は面談でお伝えします)
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