データエンジニア

必須

• クラウドによるデータ基盤（DWH）の構築・運用経験（特にGCP、またはAWS, Azureの経験）
• ETL環境（データ抽出・加工・書き出し）の構築・運用経験
• Pythonを用いた開発経験
• データ分析ツールの管理・運用経験（Looker, Redash, Tableauなど）

歓迎

• 不正検知関連の経験、知識
• 機械学習モデルの開発経験
• MLOpsの経験（設計 / 構築 / 運用）

求める人物像

• ココナラのVISION、MISSIONを体現し、価値観、実現したい世界観に共感できる方
• どんなときでもヒトでなくコトにあたれる人
• ミッションに向かって協働できる方
• 自分の領域を定めず、必要であればどんどん染み出していける方

使用ツール

募集背景

• これからの会社のフェーズにおいて、マッチングアルゴリズムを進化させることで事業成長をより加速していくため,、検索体験の向上のためにプロダクトバックエンドと検索エンジン（ElasticSearch）とのデータ連携を構築、運用できる人材を新たにお迎えし、チームの強化を測っていきたいと考えております。

配属先部署の組織構成

• 今回配属されるのは、「データ&AI戦略部」です。
• データ&AI戦略部は、3つのチームから構成されています。
• 「R&Dグループ」「データエンジニアリンググループ」「データアナリティクスグループ」という構成です。
• エンジニアは全従業員の約1/3を占め、約80人のエンジニアが在籍しており、毎月新たな仲間が増えています。

お任せしたいこと

• サービス拡大に向け、ユーザーが利用する検索システムを起点にココナラユーザーへ良質な体験を提供することをミッションになります。 そのためにデータ&AI戦略部でデータエンジニアをご担当いただきます。機械学習を活用した検索体験の向上やデータドリブンな意思決定など、データを必要とする活動のために信頼性の高いデータを提供するデータ基盤（DWH）、及びETL環境（データ抽出・加工・書き出し）を構築、運用していただきます。

具体的には

• 検索システムの基盤設計 / 構築 / 運用
• 推薦（レコメンド）システムの基盤設計 / 構築 / 運用
• 不正検知システムの基盤設計 / 構築 / 運用
• データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守
• データ分析ツールの管理・運用

開発環境

• 言語：Ruby、Python
• データ転送：Embulk、Digdag、Fluentd
• DWH：BigQuery、Airflow
• データベース：MySQL
• データ分析ツール：DOMO
• ソースコード管理：GitHub
• プロジェクト管理：ASANA
• コミュニケーションツール：Slack
• 情報共有ツール： Confluence
• インフラ環境：GCP、AWS

どんな人とどのように関わるか

• データサイエンス部門と協業し、プロダクトのマッチングに関するKPI分析、BI環境へのデータ連携、レコメンド機能の共同開発、など
• プロダクト統括部門と協業し、検索 / レコメンドのUX改善に関する共同開発、など
• CS / 健全化部門と協業し、不正検知アルゴリズム、及び検出基盤の構築、など
• インフラ部門と協業し、機械学習基盤の構築、検索基盤のマイクロサービス化、など