Classi株式会社 データ関連職 の求人一覧
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データエンジニア（リーダー候補）
求人紹介 Classiには日々、先生・生徒・保護者の利用データが集まってきます。 そういったデータを、社内でのデータドリブンな意思決定支援はもちろんのこと、プロダクトとして提供を行ったり、機械学習などを活用したサービス開発をしたりするためのデータ基盤を構築しております。直近では、データソースの増加やデータパイプラインの複雑化、利用者の増加に伴うガバナンスの負荷の向上、プロダクションとして提供するための基盤の安定性など、データ基盤自体のレベルアップが必要になってきただけでなく、機械学習などを活用したサービス開発のために基盤を利用するなど、ユースケースも多様になってきました。 また、Classiのデータ基盤には次のような難しさや面白さもあります。 セキュリティ・個人情報の取り扱いで求められる水準の高さ 子どもたちの大切な情報を預かっているので、データ利活用のトレードオフの面で一般的なWebサービスよりも一段上の対策が求められます 具体的には、安心・安全にデータ利活用するためのデータマスキングやデータ管理のための知見と実行などが必要です 非構造化データの連携 試験問題などのテキストデータや講義などの動画データとその回答データ 生徒・先生の学校生活における継続した利用のデータの分析 学校に導入して利用いただくので、入学から卒業までのデータが蓄積されており、長いサイクルでのデータが利用できる こういった環境で、教育に対してデータから貢献したい方を募集しています！ 募集背景 Classiは2020年にセキュリティインシデントと大規模障害を引き起こしてしまいました。そこから、全社的にこの課題に向き合いサービスの信頼性を保てるように、開発組織はもちろん、全社的な組織体制やビジネスの方針など、大きく変化を行いました。お客様に安心してお使いいただけるようサービスの信頼性を第一に置き、成果を出すことができたと感じています。 https://tech.classi.jp/entry/2020/11/13/120000 これからは、信頼性に重きを置くことを継続しつつ、更に多くのお客様へ価値提供をしていくために、プロダクト開発を加速させたいと考えています。信頼性に重きを置くことを継続しつつ、更に多くのお客様へ価値提供をしていくために、プロダクト開発を加速させたいと考えています。 業務内容 社内およびプロダクトのためのデータ基盤の設計・開発・運用 データ連携・データマート構築のためのパイプラインの開発 ジョブの実行状況及びデータ品質の監視 組織におけるデータ活用のためのデータマネジメント セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計 BIツール(Tableau / Redash / Google Data Portal)やデータへのアクセス権限の管理と利用状況のモニタリング メタデータ管理ツールの開発・運用 データ・機械学習系サービスの開発とデリバリーのための基盤構築 データサイエンティストのためのデータ分析環境の整備 データ基盤を活用したプロトタイプの開発環境の提供 ※取り組み内容や技術スタックの詳細についてはこちらもご参照ください 開発者ブログでのデータエンジニアリング関連の記事 Data Engineering Study #9「企業規模別に見る、データエンジニア組織の作り方」での登壇 Engineers in CARTA vol.3 #データエンジニアリングでの登壇 必須スキル・経験 Python・SQL(DML)・Dockerの使っての開発経験が3年以上 AWSもしくはGCPによるインフラの開発・運用の3年以上の経験 データ分析基盤の設計・開発、もしくはWebアプリケーションのバックエンド開発の経験が2年以上あること 歓迎スキル・経験 データ基盤構築 BigQuery,RedShiftなどのデータウェアハウス構築・運用の経験 DigdagやAirflowなどのワークフローエンジンの導入・運用 アプリケーションなどのログ収集基盤の構築経験 データマネジメント 個人情報の取り扱いや権限管理などを意識したセキュアなデータ基盤の構築経験 TableauやLookerなどのBIツールの導入・運用 データマネジメントの課題に対してdbtなどによるシステム的な改善策を導入した経験 機械学習 機械学習モデルを開発した経験 機械学習基盤の開発やMLOpsなどの経験 そのほか開発スキル TerraformなどのIaCを用いたインフラ構築経験 CI/CDの構築・運用 こんな方、お待ちしてます！ 当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方 基盤構築が好きなだけでなく、サービスを良くするために自らの考えを持って、データパイプラインを設計・開発する、という意思を持った方 異なるバックグラウンドを持つメンバーと学びあえ、チームとしての成果を最大化しようとする方 続きを見る
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機械学習エンジニア
求人紹介 Classiではサービスの一つとして、生徒の学力をいっそう向上させるための「アダプティブラーニングエンジン」を提供しています。「アダプティブラーニング」とは、これまで蓄積された生徒の学習データを解析して一人ひとりに最適な教育コンテンツをレコメンド（推薦）する仕組みのことです。通常のサービスと違い、Classiのサービスは学校に対して提供しているため、十分に考慮しないといけない点がいくつかあります。例えば、次のような点です。 朝学習など、特定の時間帯に集中的に利用がされるため、負荷のかかり方が独特であること 学校教育の現場で使われるサービスのため、セキュリティ・品質などへの考慮が十分に必要であること 導入している学校数が多く、様々な生徒様の学習状況に合わせて最適なレコメンドを提供するロジックを作る必要があること また、今後もClassiでは機械学習を活用した新しいサービスを提供していこうと思っており、モデル開発からプロダクションへの移行をスムーズにするなど、MLOpsの実践もこれからますます必要になってきます。 上記のような難しさを踏まえたソフトウェアエンジニアリングを実践していく必要があり、一緒に行えるエンジニアの方を募集しております。 業務内容 主な業務内容としては、次の通りです。 レコメンドエンジンの継続的な開発・運用 高い負荷に対して信頼性・スケーラビリティのあるアプリケーションの設計・開発 AWSやGCPなどのクラウドサービスを用いた環境整備・運用 MLOpsを実践するための基盤作りや開発・運用 【具体的な業務例】 レコメンドAPIの開発・運用データサイエンティストと連携してのロジックの改善・リリース パフォーマンスチューニング 負荷試験の設計と実行 テストの設計と実装 クラウドインフラの構築 MLOps基盤の設計と開発 データサイエンティストのモデル開発の効率化のための基盤構築 など 【利用技術 (一部) 】 Python (Flask 2.0) Docker GCP(GKE, Cloud SQL, Firestore) Terraform 必須スキル・経験 APIの開発・リリース・運用経験が2年以上あること Python、Dockerの基礎知識があること 歓迎スキル・経験 AWS、GCPを用いたシステムの設計・開発経験 機械学習モデルの開発経験 機械学習プロダクトの開発・運用経験 こんな方、お待ちしてます！ 課題のあるコードや複雑なアーキテクチャに向き合える方 当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方 日本の教育業界に課題を感じ、教育業界におけるデータ活用を通して解決したいと考えている方 続きを見る
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データエンジニア（メンバークラス）
求人紹介 Classiには日々、先生・生徒・保護者の利用データが集まってきます。 そういったデータを、社内でのデータドリブンな意思決定支援はもちろんのこと、プロダクトとして提供を行ったり、機械学習などを活用したサービス開発をしたりするためのデータ基盤を構築しております。直近では、データソースの増加やデータパイプラインの複雑化、利用者の増加に伴うガバナンスの負荷の向上、プロダクションとして提供するための基盤の安定性など、データ基盤自体のレベルアップが必要になってきただけでなく、機械学習などを活用したサービス開発のために基盤を利用するなど、ユースケースも多様になってきました。 また、Classiのデータ基盤には次のような難しさや面白さもあります。 セキュリティ・個人情報の取り扱いで求められる水準の高さ 生徒や先生、保護者といった方々の大切な情報を預かっているため、データ利活用のトレードオフの面で一般的なWebサービスよりも一段上の対策が求められる 具体的には、安心・安全にデータ利活用するためのデータマスキングやデータ管理のための知見と実行などが必要 非構造化データの連携 試験問題などのテキストデータや講義などの動画データとその回答データ 生徒・先生の学校生活における継続した利用のデータの分析 学校に導入して利用いただくので、入学から卒業までのデータが蓄積されており、長いサイクルでのデータが利用できる こういった環境で、教育に対してデータから貢献したい方を募集しています！ また、今回の募集はデータエンジニアの経験者だけでなくソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへキャリアチャレンジしたい方も対象としていますので、今後データエンジニアとしてキャリアを歩んでいきたい方からの応募もお待ちしております。 募集背景 Classiは2020年にセキュリティインシデントと大規模障害を引き起こしてしまいました。そこから、全社的にこの課題に向き合いサービスの信頼性を保てるように、開発組織はもちろん、全社的な組織体制やビジネスの方針など、大きな変化を行いました。お客様に安心してお使いいただけるようサービスの信頼性を第一に置き、成果を出すことができたと感じています。 https://tech.classi.jp/entry/2020/11/13/120000 これからは、信頼性に重きを置くことを継続しつつ、更に多くのお客様へ価値提供をしていくために、プロダクト開発を加速させたいと考えています。 業務内容 社内およびプロダクトのためのデータ基盤の設計・開発・運用 データ連携・データマート構築のためのパイプラインの開発 ジョブの実行状況及びデータ品質の監視 組織におけるデータ活用のためのデータマネジメント BIツール(Tableau / Redash / Google Data Portal)やデータへのアクセス権限の管理と利用状況のモニタリング メタデータ管理ツールの開発・運用 まずはデータ基盤の保守・運用を中心に担っていただく想定です。また、徐々にデータ・機械学習系サービスの開発などに関わっていただきたいと考えています。 ※取り組み内容や技術スタックの詳細についてはこちらもご参照ください 開発者ブログでのデータエンジニアリング関連の記事 Data Engineering Study #9「企業規模別に見る、データエンジニア組織の作り方」での登壇 Engineers in CARTA vol.3 #データエンジニアリングでの登壇 必須スキル・経験 基本的なPython・SQL(DML)・Dockerの使い方を理解していること AWSもしくはGCPによるインフラの開発・運用の1年以上の経験 ※データ基盤、データエンジニアの経験者は必須ではありません。ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへキャリアチャレンジしたい方も対象としています！ 歓迎スキル・経験 データ基盤構築 BigQuery,RedShiftなどのデータウェアハウス構築・運用の経験 DigdagやAirflowなどのワークフローエンジンの導入・運用 アプリケーションなどのログ収集基盤の構築経験 データマネジメント TableauやLookerなどのBIツールの導入・運用 機械学習 機械学習モデルを開発した経験 そのほか開発スキル TerraformなどのIaCを用いたインフラ構築経験 CI/CDの構築・運用 こんな方、お待ちしてます！ 当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方 基盤構築が好きなだけでなく、サービスを良くするために自らの考えを持って、データパイプラインを設計・開発する、という意思を持った方 異なるバックグラウンドを持つメンバーと学びあえ、チームとしての成果を最大化しようとする方 続きを見る
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