#2-1_増えているデータエンジニア

#2-1_増えているデータエンジニア.md

業種	募集要項にある仕事内容
EC	・サプライチェーン、マーケティング、商品企画等の各領域における業務ヒアリングやデータ分析のTOBE明確化、方針決定や要件定義 ・全社的なデータ基盤構築に向けたアーキテクト設計や技術検証 ・社内の各システムを疎結合するデータレイクやETL、API等のサーバーサイド開発 ・ECデータトラッキング/ユーザーレポート画面のフロントエンド開発 ・A/Bテスト等を駆使したデータ分析の実施、或いはそれを社内展開する分析基盤の開発 ・機械学習技術を用いたデータの可視化や業務自動化 ・自社ECにおけるデータマーケティング機能（DMP/検索/レコメンド/接客等）の開発や運用
EC	■データ基盤の構築・運用 ・データソースをデータチームが所有するBigQueryへ繋げる ・ビジネスチームが利用するCRM等のツールを連携 ・GCPプロジェクトのセキュリティ対策、運用 ・データ設計や自動化などの仕組み作り ・BIツールの構築・運用 ・MLバッチの実行環境の整備 ■データ計測の仕組みの構築・運用 ・マーケティングの効果測定するための計測環境を整える ・各サービス上で必要となるデータ計測の仕組みを提案・実装する ■社内でのデータ利活用の推進 ・BigQueryに集約したデータを活用し、関連業務のヒアリング ・業務データ連携やスプレッドシートの更新自動化
IT	・視聴質データを加工し利用しやすい形で格納するための基盤開発/ETL改善 ・顧客ニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備 ・顧客向けwebサービスに利用するデータマートの設計/開発 ・各種メタデータ（テレビ番組・CMなどの付加データ）の加工/整備 ・社内向けデータ抽出基盤（Redash）のデータ要件定義/運用/開発/テスト ・データの品質を担保するためのテストの企画/設計/開発/運用
コンサル	プロダクト、ビジネスのデータ分析をするためのデータを集約する、分析基盤のデータエンジニアとして、下記の業務に取り組む。 ・データアナリストとともに社内ステークホルダとの要件定義 ・要件を元にした抽出ロジック、アルゴリズムの開発 ・セキュリティ要件を満たした基盤の設計と運用 ・ETLツール、ジョブスケジューラの運用 ・データ抽出バッチの管理 ・データウェアハウスの設計、構築、運用 ・BIツールの管理、運用 ・データサイジング、コスト管理
メディア	リアルタイムに蓄積される1日450GB以上、約1億レコードの読者の動きや記事情報といったデータを取り扱うデータ分析環境の開発・運用を担当する。 ・データ収集・分析基盤の運用や整備 ・ビッグデータを扱う新技術選定、評価や構築
医薬	・分析要件に必要なテーブル、ログの定義設計 ・AWS Glue Job(Spark) を利用したETL処理の設計開発 ・Airflowを利用したデータパイプラインの開発運用 ・効率的なデータ活用を推進するための中間テーブル設計 ・Amazon SageMakerを利用したデータ分析
金融	・行内外のデータ収集、オンプレミスとAWS双方でのETLを使用したデータ移出入、自動化プロセスの構築 ・各種プロジェクトにおけるモデル実装のようなデータサイエンス領域のバックエンド開発 ・データカタログの整備、データ保全のためのデータマネジメント/モニタリング ・AWSにおけるデータ分析環境整備（EC2や各種マネージドサービスを利用） ・外部サービスとの連携するためのバックエンドAPIの開発/運用/保守 ・クラウドやオープンソースの最新データ処理、分析技術の導入
広告	・基幹DB（Oracle）や配信サーバのログをGCPへデータ転送の基盤改修と運用（Treasure Dataへの転送） ・BQ上でのDWH（データウェアハウス）やDM（データマート）の基盤構築、改修、運用 ・BIツール開発、管理、運用 ・データ保持に関するガバナンスとそのセキュリティ保持対応 ・分析環境の刷新
小売	■プロダクト開発にデータエンジニアとして参画 ・ブランドオフィシャルのデータ分析基盤の開発(ブランド向け分析アプリケーションの開発・運用) ■全社共通データ基盤の設計・構築/データガバナンスの整備 ・約50TBのアクセスログ・化粧品、ECや店舗などのサービスデータのETL実装 ・分散しているデータ基盤を統合した全社共通データレイク＆データウェアハウスのシステムアーキテクチャ設計と開発 ・Google Cloud Platformのデータ関連サービス（BigQuery etc.）のコスト・IAM運用
人材	・データ全体像をモデル化するとともに、データセットを抽出、データ交換のための手法を策定する ・複数のデータソースやシステムからデータを入手し、ビッグデータ・プラットフォームとして構築する ・データの全体像を理解、分析、およびマッピングする ・業務における当社の情報セキュリティ基準を維持する ・データサイエンティストとデータフィールドをマッピング、仮説立て、データ収集整理、検証、サイエンティストの解析モデル構築に貢献する ・インフラチームによる構築に向けて、必要なテクノロジースタックを決定する ・各機能とモデリングテーブルを構築するための定形プロセスを作る
製造	・事業内容と事業課題に基づいた、データパイプラインの設計と実装及び運用 ・事業部門やデータ分析チームのメンバーと連携したプロジェクトマネジメント ・Google Cloud Platform／Treasure Data／AWS／Salesforce／可視化ツールなどの連携実装と運用
製造	・ データウェアハウス、データマートの開発と運用、改善 ・ メタデータ管理システムの開発 ・ ETL 処理の運用 ・ ETL 処理基盤の開発, 運用 ・ BIシステムの管理、サポート ・ 社内のデータ利用業務を支援するツール作成 ・ SQLによるデータ抽出や分析の経験 ・ データに関わる業務理解と、データドリブンな業務改善の支援
不動産	ETL基盤及び物件データ配信APIの開発およびインフラ設計・運用を担当する。 ・物件データETL基盤の構築開発 ・物件データ配信APIの構築開発 ・サーバー構築の自動化 ・アプリケーションのパフォーマンス監視や改善 ・機微情報の暗号化やセキュア情報の保護 ・インフラ運用（障害対応、ログ解析等）