データエンジニア（スペシャリスト）

必須

• 1. Google Cloud環境でのDWH、データパイプライン、ELTなどの設計・開発および運用経験
• 2. Google Cloud環境でのレコメンドや最適化機能の設計・開発および運用経験
• 3. 以下のサービスの実務利用経験 - BigQuery, Cloud Composer(Apache Airflow), Vertex AI
• 4. Python、SQLの利用経験

歓迎

• Terraform / GitHub Actionsを用いた実務経験
• リアルタイムでデータを収集・活用する分析基盤の構築経験
• Google広告などの広告媒体とのデータ連携機能の開発経験
• Go言語を利用した実務経験

求める人物像

• 事業貢献をしている実感を持ちながら仕事をしたい方
• 仮説検証しながら、よりよいものを作るのが好きな方
• 仕事もプライベートも楽しみたい方
• スピード感をもって仕事をしたい方
• 自分の意思をもって、意味がある・筋が通っていると思える仕事に取り組みたい方

使用ツール

Description

• 全ての施策の起点となるデータ分析基盤の構築や、データを活用した機能の開発、及びそれらの運用を担います。
• 拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。

データパイプラインの構築

• 主に、DWHにデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
• データパイプラインの一例
• Google Cloud Storageに置かれたCSVファイルをBigQueryに取り込む
• 外部APIからデータを取得し、それらをBigQueryに取り込む
• BigQueryに取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
• アプリケーションのアクセスログをリアルタイムにBigQueryに取り込む
• 使用しているサービス
• Google Cloud（Cloud Composer, Dataflow, Cloud Run など）

データの活用

• DWHに集約したデータを基に、レコメンド機能などの開発や改善を行います。
• 機能の一例
• 物件の推薦（レコメンド）データの作成
• 物件のランキングデータの作成
• 物件一覧の表示順を最適化
• 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
• 使用しているサービス
• Google Cloud（Vertex AI, Dataproc, Cloud Run, Bigtable など）

生成AIツールについて

• 『AIを当たり前に使える環境です』
• 全社員がGoogle Geminiを業務で利用でき、エンジニアには全員にGitHub Copilotを利用できます。さらに業務内容や希望に応じてChatGPTやClaudeも会社負担で利用できます。AIツールの活用を会社として推進しており、日々の開発・業務に最新のAIを取り入れられる環境です。