部署について

募集部門について

当求人は、統合データ分析プラットフォームを活用した下記サービスを提供している「Lakehouse部」の求人です。

生成AIを活用した事業やデータ&AIの民主化を目指すためAIプラットフォーム開発を得意領域としており、コンサルタント、プロジェクトマネージャーやデータエンジニア、データサイエンティストのご経験を活かしてエンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。

・AIと連携したデータ分析

・データサイエンス、機械学習に関する内製化支援

・上記に関連するクラウド基盤環境の提供やインフラSI業務

募集背景

データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。

当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。

業務内容

主にDatabricsを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決

・既存環境からAzure Databricksへのマイグレーション（マイグレーションプロセスの最適化やデータ分析・レポート作成の提案）

・既存システムからDatabricks Notebookへの移行検証と移行対応

・MLflowを用いた分析モデル改善の提案 お客様製品に関するAI分析/開発モデルの構築（データ分析・前処理、モデル構築、精度検証等）

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

業務の進め方の例

案件開始～2週間

・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築（AzureやAWS）

・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング

・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換

1か月～2か月目

・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備（Databricks環境の構築等）

・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備

※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備

2か月～3か月目

・ダッシュボードの試作

・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明

キャリアパス

エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々

開発環境

言語：Python,SQL,Q言語

インフラ：Microsoft Azure,AWS

データプラットフォーム：Databricks

可視化ツール：Tableau,PowerBI

ソースコード管理:GitHub

チーム体制

・PM2名
・データエンジニア3名
・インフラエンジニア1名

採用要件

必須スキル

・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験

・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験

歓迎スキル

・ビッグデータ技術の経験（Hadoop、Spark、Pysparkなど）

・アジャイル手法を使用したプロジェクトに参画したご経験

・英語マニュアルを使用したご経験