《東京》学習サービス事業　データエンジニア

採用背景

業務内容

＜事業内容＞ ■これまでの社会人教育事業で培ったノウハウを活かし、社会人の学びを加速させるために、当社では、デジタルでの社会人教育事業(Ed-Tech)を強化しています。 5年前にはEdTech新規事業部門（デジタル・プラットフォーム部門）を創設し、現在は部門全体で160人, テック人材が80名程の組織規模になっています。 同社ではサービスを内製開発しており、具体的にはビジネス動画のサブスクリプションサービスである自社の動画学習サービスや、法人向けの学習管理を目的とした学習プラットフォームなどがあります。「自社の動画学習サービス」は、2017年のサービス開始以来、2020年5月時点ですでに有効会員数10万人を突破。Withコロナ時代でも「学びを止めない」ために日々多くのサービス開発を行っています。 加えて現在は当社内で保持する学習データ(例：自社動画学習サービスの学習行動データ)やアセスメントデータ(例：自社アセスメントサービスでのビジネス定石の理解度データ)の活用にも本腰を入れ始めています。 ＜概要＞ 下記の業務を担当して頂きます。 １．データ基盤の開発・改修・保守運用 データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 ２．データ基盤におけるデータマネジメントの導入計画立案と実施 ・データガバナンス 保有データから事業価値を生むためのポリシー、プロセス、メトリクスの策定 ・マスタデータ、メタデータ管理 ビジネスメタデータ＝業務ルール・計算方法 テクニカルメタデータ＝テーブル・カラムの定義の作成と運用・モニタリング ・データ品質管理 ・データ品質基準・評価・測定プロセスの策定と実施 ●開発環境は下記になります。 ・インフラ GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) ・データパイプライン (ETL) CloudComposer (Airflow) ・DWH BigQuery ・その他インフラ管理 Docker GKE / GAE / CloudRun ・可視化ツール Google Data Portal / Tableau ・分析環境 Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML ・その他 GitHub / Slack / Notion ＜このポジションの魅力＞ 今後ニーズが高まっていくと予想されるデータエンジニアリング領域において、データガバナンス・システムアーキテクチャ・データモデルの検討及び設計の段階から、実際の実装と運用まで全てのレイヤでご活躍いただくことが出来る。 スキルの高いエンジニア (データエンジニア、機械学習エンジニア) とデータ分析者 (データサイエンティスト) が既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。 社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。 社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。 フレックスタイム、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度や当社経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。 ＜将来のキャリアイメージ＞ データエンジニアとして経験を積みつつ、データエンジニアリングのご知見を更に高めていただいた後は、データ基盤およびデータマネジメントに関する取り組みの全体をリードしていただけることを期待しています。 ＜配属先組織構成について＞ デジタル・プラットフォーム・部門　データサイエンスチーム ・統括ディレクター　１名 ・データエンジニア：1名 ・機械学習エンジニア：1名 ・データサイエンティスト：1名 ・BIアナリスト：1名 ・技術顧問：1名

採用要件

【必須要件】 ▼エンジニアリング力 GCPやAWSなどの主なクラウドサービスにおける開発経験。 DWHや業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。 データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。 基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。 ▼データ専門性 SQLを記述する事が出来る。 (数十行位) 基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。 ▼ビジネス力 論理的思考力 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など)。ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)。 関係者を主体的に力強く巻き込み形にしていく強い推進力。 プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タス　ク洗い出し) ▼実務経験 事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル) メタデータ定義やデータ品質のマネジメントに関して企画立案や施策実施をされたご経験。 (インパクトの規模は問わない) 自ら企画や施策を立案し成功させた経験。 (インパクトの規模は問わない) 【歓迎要件】 ・データマネジメント DMBOK (Data Management Body of Knowledge) もしくはDMM (Data Management Maturity Model) に基づくデータマネジメントの知識や、これらの取り組みのご経験をお持ちである。 ・データ専門性 データサイエンス (統計や機械学習) 領域のの基礎的な知識をお持ちである。 ・ビジネス力 ビジネス部門やステークホルダとの調整業務を主体的に進める事が出来る。 ・実務経験 Web系エンジニアとしての実務経験。