リードデータエンジニア

必須

• ▼エンジニアリング力

  • パブリッククラウド(AWS, GCP)を利用した開発経験
  • Python, SQLを利用した開発経験
  • テーブル、ログデータの設計経験
  • アーキテクチャ設計力 (データパイプライン設計など)
  • CI/CDに関する知見
  • Infrastructure as Codeに関する知見 (Ansible,Terraformなど)
  • ワークフローエンジンに関する知見 (Airflow, Digdagなど)
  • システム監視に関する知見
• インフラエンジニア/Dev Opsエンジニア/SREの経験
• 日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上）

歓迎

• ▼エンジニアリング力

  • ETL処理の設計/開発/運用経験
  • GCPを利用した開発経験
  • マスターデータ管理の経験
  • メタデータ管理の経験

• ▼実務経験

  • データエンジニア経験
  • 分析用ツール導入の経験 (例：Looker, Google Colaboratory)
  • テックリードや開発リーダーの実務経験

求める人物像

• エンタメが好きな方。
• データマネジメントに対する興味がある方。
• 多種多様で膨大なデータを捌きたい方。
• 分析者にとって利用しやすいデータ基盤開発を意識できる方。
• Mission/Visonに共感していただける方。

使用ツール

データテクノロジー部 アナリティクス課 データエンジニアリングセクションの役割

• データマネジメントを通したデータ活用推進

データ基盤について

• データテクノロジー部 アナリティクス課 データエンジニアリングセクションではバンダイナムコグループ各社が展開しているサービスのデータ基盤開発を行っています。

募集背景

• グループでのデータ活用をより強力に推進するために、前述のデータ基盤を拡張、再構築していく事になりました。そこでそのデータ基盤開発と基盤内のデータ品質担保を担うデータエンジニアを募集します。

業務概要

• 以下4つの業務を担当頂きます。
• ①データ基盤設計/開発/運用
• ②データマネジメント実現のための開発
• ③データ基盤領域のテックリード
• ④社内システム（分析基盤含む）

①の業務詳細

• パブリッククラウド(AWS, GCP)を用いたデータ基盤の設計、開発、運用
• サービスDBからのバッチベースでのデータ収集 (ETL実装を含む)
• システム基盤としての運用改善(構成管理, CI/CDなど)
• システム安定稼働のための監視機構の構築
• データ基盤内のセキュリティ担保 (IAM管理, セキュリティポリシー遵守など)

②の業務詳細

• データモデリングとデザイン (例：業務要件や分析要件に必要なテーブルやログの定義)
• マスタデータ管理 (例：IP/ゲームタイトル単位でのマスターデータ定義。マスターデータ管理用のツール開発要件定義)
• データ統合と相互運用性 (例：データ加工要件定義。バッチ処理のデータフロー見直し)
• データストレージとオペレーション (例：BigQuery、Dataflow等で構成されるデータ基盤の設計/構築/運用)

③の業務詳細

• システム全体のアーキテクチャ設計や技術選定
• 若手データエンジニアの技術支援 (例：コードレビュー)

④の業務詳細

• 分析基盤の開発
• 業務サポートシステム（業務効率化システム、LLM(Azure OpenAI API))など）

データマネジメント業務における担当範囲について

• データマネジメント方針(例：ポリシー設計)は専任担当者(データマネージャー)が実施するので、その実現のための開発がデータエンジニアの担当業務範囲となります。
• そのためデータエンジニアは開発に専念する事ができます。

開発の進め方について

• 自身で開発を進めつつ、数名の外部パートナー(フリーランスエンジニア)と協業して開発を進める形になります。
• また将来的には若手データエンジニアへの技術面でのアドバイスやコードレビューも担当する形になります。

ポジションの魅力

• 幅広いビジネス展開を持つバンダイナムコならではの多種多様なデータを取り扱える
• 一人ひとりの裁量が大きいため、技術選定の自由度が高く技術的な挑戦が可能。
• バンダイナムコグループを横断した大規模なデータ基盤開発に関わる事ができる。
• データ分析に関わる様々な機能が一部門に集約されているため、データ分析者と密に連携して仕事を進める事ができる。
• ABWに基づき、リモートワークなどメリハリの効いた働き方が可能。

開発環境

• 分析基盤：BigQuery
• 統合分析環境：Jupyter, GKE
• BIツール：Looker, Looker studio
• CI/CD：GitHub Actions
• コンテナ技術：GKE
• ワークフローエンジン：Cloud Composer(Airflow)
• ETLツール：Embulk, Dataflow, trocco
• 監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog
• インフラ構成管理：Terraform Cloud
• コード管理：GitHub
• LLM：Azure OpenAI, Github Copilot
• その他コミュニケーションツール類：Slack / Google Workspace / Notion