【2.業務委託】11.データエンジニア

# 【2.業務委託】11.データエンジニア
## 仕事概要
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。
▽業務内容の一例
◇ 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）

## 必須スキル
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。
▽業務内容の一例
◇ 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）

## 歓迎スキル
・大規模データを活用したレコメンド機能の開発経験
・Vertex AIを用いたMLOpsの経験
・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
## 応募概要
### 給与
50〜100万円/月
### 勤務地
東京都渋谷区猿楽町10-1 マンサード代官山3F
### 雇用形態
業務委託
### 勤務体系
### 試用期間
### 福利厚生