【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断データサイエンティスト（グループ全体のデータ利活用の推進）
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆500万円～1000万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆500万円～1000万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発
(2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施
(3) AIツール利用の支援・コンサルティング
＜業務詳細＞
・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価のPDCAサイクルに関わって頂きます。データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。
・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解や、マーケティング・広告配信などの周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、ビジネス側にフィードバックします。
・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーやコンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。
当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。
モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発
(2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施
(3) AIツール利用の支援・コンサルティング
＜業務詳細＞
・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価のPDCAサイクルに関わって頂きます。データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。
・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解や、マーケティング・広告配信などの周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、ビジネス側にフィードバックします。
・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーやコンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。
当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。
モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・PM, PLなどのリーダー経験：1年以上
・データ分析・機械学習モデル構築業務経験:3年以上
・Python（Pandas）やSQLなどを利用した、データ加工の実装経験など
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜歓迎する経験・スキル＞
・データ分析コンサルティング経験をお持ちの方
・統計/多変量解析/機械学習や人工知能関連の経験
・DataRobotなど機械学習のモデル作成を省力化するソフトウェアの実装・運用経験
・人材業界の業務知識・経験
＜求める人物像＞
・勉強会に参加するなど、好奇心・向上心が強い方
・チャレンジすること、壁に挑んで越えていくことを楽しいと感じられる方
・経験のない分野でも、前向きに技術や業界動向をインプットし、社内にアウトプット出来る方
・PM, PLなどのリーダー経験：1年以上
・データ分析・機械学習モデル構築業務経験:3年以上
・Python（Pandas）やSQLなどを利用した、データ加工の実装経験など
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜歓迎する経験・スキル＞
・データ分析コンサルティング経験をお持ちの方
・統計/多変量解析/機械学習や人工知能関連の経験
・DataRobotなど機械学習のモデル作成を省力化するソフトウェアの実装・運用経験
・人材業界の業務知識・経験
＜求める人物像＞
・勉強会に参加するなど、好奇心・向上心が強い方
・チャレンジすること、壁に挑んで越えていくことを楽しいと感じられる方
・経験のない分野でも、前向きに技術や業界動向をインプットし、社内にアウトプット出来る方
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断AIエンジニア（マイナビグループ全体のAI活用の推進）
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆500万円～1000万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆500万円～1000万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
◆機械学習エンジニア
クラウドのAIプロダクトを用いた、機械学習ソリューションの構築
◆データエンジニア
AI開発要件に基づいた、ETLバッチの構築
◆DevOpsエンジニア
CI/CDを用いた安定した機械学習システムの運用
クラウド利用のガバナンス
＜業務詳細＞
①機械学習システム開発プロジェクト
データサイエンティストの構築したAIモデルの成果を、マイナビの事業に安定的にデリバリーするための共通基盤の構築や、パブリッククラウドを利用したソリューションの構築と運用を行います。
具体例：
・Kubeflow Pipeline SDKによって予測バッチを構築し、1日１回のスケジューラを組んで、
日次で予測結果を提供する
・GitHub Actionsによるデプロイ自動化
・Terraformでインフラ構築をコードベースで行う(IaC)
・ブランチルールやコーディング規約の策定
・Google Cloudで共通AI開発基盤を構築
・Google CloudやAWSの生成AIプロダクトによるAIソリューション構築
②部内でのクラウド利用に関する運用
機械学習システムにおける検証～システム運用まで、多くのパブリッククラウド環境を利用しています。そこで、部署のクラウド利用に関するコスト管理や権限管理などを担います。
具体例：
・クラウド環境やアクセス権限のデリバリー管理
・AWS Asset InventoryやGoogle Cloud Recommendation Hubを活用し、費用対効果を高めるための仕組みづくり
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
AI担当部門においては、全社的にAIの活用を推進していくために、全社共通の機械学習基盤の構築を内製で進めております。開発にあたっては、一般的なAI開発の業務フローや、データサイエンスの知見もある程度必要になってきます。開発したAIモデルはその後の運用も必要になるため、より成熟したMLOpsを目指していく必要があり、運用に関する知見も必要です。このような多職種・多分野にわたる専門知識を動員し、最適な機械学習基盤を構築し、その活用を推進していくために、チームメンバーやステークホルダと協調していく必要があるため、コミュニケーション能力も求められます。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
◆機械学習エンジニア
クラウドのAIプロダクトを用いた、機械学習ソリューションの構築
◆データエンジニア
AI開発要件に基づいた、ETLバッチの構築
◆DevOpsエンジニア
CI/CDを用いた安定した機械学習システムの運用
クラウド利用のガバナンス
＜業務詳細＞
①機械学習システム開発プロジェクト
データサイエンティストの構築したAIモデルの成果を、マイナビの事業に安定的にデリバリーするための共通基盤の構築や、パブリッククラウドを利用したソリューションの構築と運用を行います。
具体例：
・Kubeflow Pipeline SDKによって予測バッチを構築し、1日１回のスケジューラを組んで、
日次で予測結果を提供する
・GitHub Actionsによるデプロイ自動化
・Terraformでインフラ構築をコードベースで行う(IaC)
・ブランチルールやコーディング規約の策定
・Google Cloudで共通AI開発基盤を構築
・Google CloudやAWSの生成AIプロダクトによるAIソリューション構築
②部内でのクラウド利用に関する運用
機械学習システムにおける検証～システム運用まで、多くのパブリッククラウド環境を利用しています。そこで、部署のクラウド利用に関するコスト管理や権限管理などを担います。
具体例：
・クラウド環境やアクセス権限のデリバリー管理
・AWS Asset InventoryやGoogle Cloud Recommendation Hubを活用し、費用対効果を高めるための仕組みづくり
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
AI担当部門においては、全社的にAIの活用を推進していくために、全社共通の機械学習基盤の構築を内製で進めております。開発にあたっては、一般的なAI開発の業務フローや、データサイエンスの知見もある程度必要になってきます。開発したAIモデルはその後の運用も必要になるため、より成熟したMLOpsを目指していく必要があり、運用に関する知見も必要です。このような多職種・多分野にわたる専門知識を動員し、最適な機械学習基盤を構築し、その活用を推進していくために、チームメンバーやステークホルダと協調していく必要があるため、コミュニケーション能力も求められます。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・システム開発の際に下記のツールを利用したご経験
・GitHub/BitBucket等のVCS
・Pythonを利用しての業務経験
・Dockerfileを利用してDockerイメージを構築できる
・GCPやAWS等のパブリッククラウド
＜歓迎する経験・スキル＞
・Terraform等のIaCツールを用いた本番環境へのデプロイ経験
・GitHub Actionsを利用したCI/CD構築経験
・Vertex AIやSageMakerなどのクラウドAIプロダクトを利用したAI開発経験
・データサイエンティストとしてのAI開発業務経験
・チーム開発のリーダー経験
・プロジェクトマネージャーのご経験
・Google CloudやAmazon Web Serviceのベンダー資格をお持ちの方
・システム開発の際に下記のツールを利用したご経験
・GitHub/BitBucket等のVCS
・Pythonを利用しての業務経験
・Dockerfileを利用してDockerイメージを構築できる
・GCPやAWS等のパブリッククラウド
＜歓迎する経験・スキル＞
・Terraform等のIaCツールを用いた本番環境へのデプロイ経験
・GitHub Actionsを利用したCI/CD構築経験
・Vertex AIやSageMakerなどのクラウドAIプロダクトを利用したAI開発経験
・データサイエンティストとしてのAI開発業務経験
・チーム開発のリーダー経験
・プロジェクトマネージャーのご経験
・Google CloudやAmazon Web Serviceのベンダー資格をお持ちの方
勤務地詳細
■事業所のご案内
※勤務地は希望を考慮して決定します。
※勤務地は希望を考慮して決定します。
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】事業部横断データエンジニア（上流から実装まで一気通貫で担当）
求人カテゴリー
≪データエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆450万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆450万円～700万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜仕事概要＞
マイナビのデータ基盤の構築・運用やデータ基盤・データ利活用環境を最新テクノロジーを利用した構造へと変革するモダナイゼーションなどを目的とした上流工程から、プログラミングやクラウドインフラ構築などの開発工程も行う内製主体のエンジニアリング業務を行います。
＜業務詳細＞
現在、マイナビ社内にはいくつかのデータ基盤が存在しており、それぞれが個々に運用されている状態です。このような状態のため、横断的なデータ活用への障壁になっている状態です。
これらを1カ所のデータ基盤に統合することで、データガバナンスの向上やデータマネジメントの効率化を行っていきたいと考えています。
まずは、いくつかあるデータ基盤のうち、オンプレミスで稼働中のデータ基盤を対象に、Snowflakeとdbtを使ったクラウドデータウェアハウスに作り替えることを内製で構築検証をしています。このようなSnowflakeとdbtを用いたデータ基盤へ作り替える開発業務に携わっていただきます。
また、今後は以下のようなことも構想しています。
・他のデータ基盤とのデータ統合を進める
・現状のデータ基盤に関する定常作業を削減・低減できるような方法に刷新し、運用負荷を減らす(自動化やCI/CD/IaC化など)
・dbtやOpenMetadataなどを用いたデータカタログの充実化
・Python等を用いてデータ基盤のデータを観察・分析することで、
システム部門発信でのデータ利活用やデータシステムを当社のビジネスサイドへ提案・提供する
・その他、データ利活用が促進できるような様々な施策
上記のように新しく拡大していくような業務もありますが、それ以外にデータ基盤の定常運用作業もあります。このような定常運用業務をいかに自動化などの工夫をしながら効率化し、クリエイティブな仕事の比率を上げていけるかという点にも重点を置いています。
■プログラミング言語・開発環境
・Python
・SQL(dbt & Snowflake)
・Git/Github
・Terraform
・Docker
・AWS (今後の状況により、EC2/S3/MWAA/Fargate/Batch/App Runner/ECSなどを利用する可能性が高いです)
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
業界トップクラスのサービスデータを扱うことができます。
ビッグデータゆえ、活用方法や運用に工夫は必要ですが、他では扱うことのできない大規模のデータであるため、やりがいを感じることできます。
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・SQL/Snowflake/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・AWS等のクラウドインフラに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
◆チームのミッション
テクノロジーを駆使して効率的かつビジネス的価値の高いデータ基盤を構築し、データの利活用を促進する。
◆目指している方向性
テクノロジーを駆使して手間を少なくかつ価値の高いデータ基盤やその周辺のデータ利活用環境の整備を行っていきます。
既存の開発業務は外注比率が高いですが、当チームの立ち上げに伴い、今後は内製によるシステム開発比率を上げていき、開発や意思決定の高速化へと繋げていきます。また、技術や業務知識などの知見・ノウハウを社内に溜める効果にも期待しています。
＜本ポジションにて従事する社員のご紹介＞
データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ
ビジネスに貢献する基盤を自らの手で構築、運用するマイナビのクラウドエンジニア
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
マイナビのデータ基盤の構築・運用やデータ基盤・データ利活用環境を最新テクノロジーを利用した構造へと変革するモダナイゼーションなどを目的とした上流工程から、プログラミングやクラウドインフラ構築などの開発工程も行う内製主体のエンジニアリング業務を行います。
＜業務詳細＞
現在、マイナビ社内にはいくつかのデータ基盤が存在しており、それぞれが個々に運用されている状態です。このような状態のため、横断的なデータ活用への障壁になっている状態です。
これらを1カ所のデータ基盤に統合することで、データガバナンスの向上やデータマネジメントの効率化を行っていきたいと考えています。
まずは、いくつかあるデータ基盤のうち、オンプレミスで稼働中のデータ基盤を対象に、Snowflakeとdbtを使ったクラウドデータウェアハウスに作り替えることを内製で構築検証をしています。このようなSnowflakeとdbtを用いたデータ基盤へ作り替える開発業務に携わっていただきます。
また、今後は以下のようなことも構想しています。
・他のデータ基盤とのデータ統合を進める
・現状のデータ基盤に関する定常作業を削減・低減できるような方法に刷新し、運用負荷を減らす(自動化やCI/CD/IaC化など)
・dbtやOpenMetadataなどを用いたデータカタログの充実化
・Python等を用いてデータ基盤のデータを観察・分析することで、
システム部門発信でのデータ利活用やデータシステムを当社のビジネスサイドへ提案・提供する
・その他、データ利活用が促進できるような様々な施策
上記のように新しく拡大していくような業務もありますが、それ以外にデータ基盤の定常運用作業もあります。このような定常運用業務をいかに自動化などの工夫をしながら効率化し、クリエイティブな仕事の比率を上げていけるかという点にも重点を置いています。
■プログラミング言語・開発環境
・Python
・SQL(dbt & Snowflake)
・Git/Github
・Terraform
・Docker
・AWS (今後の状況により、EC2/S3/MWAA/Fargate/Batch/App Runner/ECSなどを利用する可能性が高いです)
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
業界トップクラスのサービスデータを扱うことができます。
ビッグデータゆえ、活用方法や運用に工夫は必要ですが、他では扱うことのできない大規模のデータであるため、やりがいを感じることできます。
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・SQL/Snowflake/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・AWS等のクラウドインフラに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
◆チームのミッション
テクノロジーを駆使して効率的かつビジネス的価値の高いデータ基盤を構築し、データの利活用を促進する。
◆目指している方向性
テクノロジーを駆使して手間を少なくかつ価値の高いデータ基盤やその周辺のデータ利活用環境の整備を行っていきます。
既存の開発業務は外注比率が高いですが、当チームの立ち上げに伴い、今後は内製によるシステム開発比率を上げていき、開発や意思決定の高速化へと繋げていきます。また、技術や業務知識などの知見・ノウハウを社内に溜める効果にも期待しています。
＜本ポジションにて従事する社員のご紹介＞
データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ
ビジネスに貢献する基盤を自らの手で構築、運用するマイナビのクラウドエンジニア
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
■SQLを利用した実務経験2年以上
■Python経験1年以上(自学含む)もしくは何らかのプログラミング言語経験3年以上
■Gitを利用したシステム開発経験(自学含む。チームによる複数メンバーでの並行開発経験であれば尚良し)
■AWS/GCP/Azureなどのクラウドを利用したシステム開発の経験
■プログラミング、クラウド、データ分析・利活用への強い興味・関心
＜あると活かせるご経験・スキル＞
■SnowflakeもしくはBigQueryの利用経験
■dbtを利用したデータパイプライン構築・運用経験
■統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発経験
■データベース・SQLのパフォーマンスチューニング、プログラムの高速化経験
■KVS等のNoSQLデータストアの利用経験
■データベースやデータストアの製品選定やアーキテクチャ設計の経験
＜求める人物要件＞
◇最新技術の情報を収集し続けることに抵抗のない方
最新技術のキャッチアップが継続的に必要な部署であるため、継続的な情報収集は欠かせません。
◇ビジネス部門などの前提知識が異なる人達とのコミュニケーションも臆さず積極的に行える方
データ活用のアイディアを考える上では業務知識の習得も必要であるため、
色々なバックグラウンドの方とコミュニケーションできた方が活躍できると思います。
◇変化を楽しむことができ成果や作ったものから得られる利益や恩恵の最大化にフォーカスできる方
保守的な視点ももちろん大事ですが、変化を楽しむ姿勢も持てる方がマッチすると思います。
※何かひとつでも当てはまるものがあれば、ぜひエントリーください！
■SQLを利用した実務経験2年以上
■Python経験1年以上(自学含む)もしくは何らかのプログラミング言語経験3年以上
■Gitを利用したシステム開発経験(自学含む。チームによる複数メンバーでの並行開発経験であれば尚良し)
■AWS/GCP/Azureなどのクラウドを利用したシステム開発の経験
■プログラミング、クラウド、データ分析・利活用への強い興味・関心
＜あると活かせるご経験・スキル＞
■SnowflakeもしくはBigQueryの利用経験
■dbtを利用したデータパイプライン構築・運用経験
■統計、数理最適化、機械学習などの数学を利用したシステム開発経験
■データベース・SQLのパフォーマンスチューニング、プログラムの高速化経験
■KVS等のNoSQLデータストアの利用経験
■データベースやデータストアの製品選定やアーキテクチャ設計の経験
＜求める人物要件＞
◇最新技術の情報を収集し続けることに抵抗のない方
最新技術のキャッチアップが継続的に必要な部署であるため、継続的な情報収集は欠かせません。
◇ビジネス部門などの前提知識が異なる人達とのコミュニケーションも臆さず積極的に行える方
データ活用のアイディアを考える上では業務知識の習得も必要であるため、
色々なバックグラウンドの方とコミュニケーションできた方が活躍できると思います。
◇変化を楽しむことができ成果や作ったものから得られる利益や恩恵の最大化にフォーカスできる方
保守的な視点ももちろん大事ですが、変化を楽しむ姿勢も持てる方がマッチすると思います。
※何かひとつでも当てはまるものがあれば、ぜひエントリーください！
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）