＃仕事概要 タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。3000万ダウンロードのユーザアプリケーションや10万台規模のタクシー車両のデータを収集し、これらのデータ活用を通して事業貢献していただきます。 データは全社データ基盤に蓄積され、そのデータを約20名のデータアナリストやデータサイエンティストが利用しています。データ活用の成果はビジネス担当やプロダクトマネージャをはじめとする全社の様々な組織で利用されるとともに、AIの元データとしても使われています。 本ポジションは、全社データ基盤のデータエンジニアです。必要なデータを社内外から収集し、データ基盤に蓄積。活用のニーズにもとづいてデータモデリングしたり、分析ツールを提供することで、全社のデータ活用を支援します。 ＃業務詳細 ■データの生成・収集 - 分析に必要なデータをアプリケーションログに出力させるための設計。ログの出力、ログの収集 - ユーザの端末や車載デバイスからデータ収集。 - 業務データベースからのデータ収集。 - 社外からのデータ収集。 ■データの蓄積 - 全社データ基盤であるGoogle CloudのBigQueryに蓄積。管理。 ■データマートの作成 - 分析の要件に応じたデータモデリング。データマートの作成。 - BIツールLookerのセマンティックレイヤーである「LookML」の開発 - Google CloudのdataformやAirflow(Cloud Composer)などを活用してデータ加工パイプライン構築 - データマートやセマンティックレイヤーの本番運用。データ品質のモニタリング。 ■データ活用のための活動 - データ活用のための分析ツール(LookerやStreamlitなど)の提供 - メタデータ整備 - データガバナンスのための利用ルールの策定 ＃解決したい課題 データドリブンの意思決定が徹底された会社であり、何をするにもデータが求められます。 また、会社の成長スピードが早く、新規の案件がどんどん生まれます。 そのため、会社全体でデータに対するニーズが高まっており、手が足りません。 ＃本ポジションの魅力 ・3000万DLのスマホアプリや10万台規模のタクシー車両のデータなどモビリティ関係のビッグデータを保有し、このデータ活用を通して事業貢献できます。 ・データドリブンな社風であり、どんな案件でもデータが求められます。そのため「データ基盤を作ったけど使われない」「データ分析結果が事業に使われない」といったことは一切なく、データが事業に活用されていることを肌で感じられる現場です。 ・データエンジニアとしてのキャリアは不問です。これまでエンジニアとしてキャリアを積んできた方であれば、本ポジションでの経験を積めばデータエンジニアになれます。 ・モダンな環境で最先端のデータエンジニアリングが出来ます。オンプレミスやレガシーなシステムはなく、技術的な負債と向き合うことが少ないです。 ＃所属組織 ・人数：グループは正社員が5名、業務委託が4名です。 よく一緒に仕事をするチーム：データ基盤エンジニアが5名、データサイエンティストが9名、データアナリストが10名。 ・カルチャー：社内のだれでもSlackに気軽に相談できます。データアナリストやその先にいる事業担当ともシームレスに会話できるため、「情報が降りてこない」や「何でこの仕事をするのか」といったことが少ないです。成果に向かって、部署を越えて一丸となって進めます。