<データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」>
【業務内容】
- DevOps/DBA領域
- BigQuery,Firestore,PostgreSQLなどの構築、運用、パフォーマンス最適化
- データベースのバックアップ、リストアなどの運用自動化ツールの開発
- データベースの新バージョンや新機能の検証、導入
- 分析基盤の設計、構築
- 新機能検証,クエリチューニングを含む負荷対策,障害対応
- データエンジニア領域
- 大規模データのテーブル設計、ETL開発、ETLジョブの保守・運用
- データの保守、運用
- データ利用者との要件定義、利用サポート
【職務内容】
- 業務プロセスデータの基盤設計および構築
- 製造原価見積もりデータ
- 取引実績データ
- 製造管理プロセスデータ
- 各種プロダクトの利用状況データ
- 事業仮説や業務改善仮説を得るための基盤データの分析
【開発環境】
・利用言語
- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
- バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin
- データサイエンス: Python, R
・フレームワーク・ライブラリ
- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
- データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook, Jupyter Notebook, Google Colab
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA
【開発組織】
・各開発チーム
- 製造原価計算プロダクト
- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
- 図面管理プロダクト
- 製造パートナー連携プロダクト
- その他、新規プロダクトも企画中
・各開発チームの運営
- 4-5名のチームが中心
- チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる
- テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート
・スクラムベースの開発サイクル
- JIRAによるチケット管理
【必須スキル】
- DevOps/DBA領域
- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
- SQLの分析での利用経験
- Linuxの基礎的知識
- データベースの運用経験、またはデータベーススペシャリストの資格
- データベースの状況監視や最適なパフォーマンスチューニングの経験
- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
- パブリッククラウドの基礎的知識
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- データエンジニア領域
- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
- SQLの分析での利用経験
- Linuxの基礎的知識
- テーブル設計、データの保守・運用経験(バッチ処理を含む)
- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
- パブリッククラウドの基礎的知識
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
【歓迎スキル】
- ネットワークに対する基礎知識
- DockerやKubernetes等のコンテナ技術の運用経験
- 再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験
- GCPを利用したシステムの運用経験
- BigQueryやApache Beamなどを利用したデータ分析基盤の構築・運用経験
- Datadogの運用経験
- Elasticsearchの運用経験
- RustやPythonやRによる開発または分析業務の経験
- データベースオペレーション自動化の開発経験
- マスターデータマネジメントの経験
- 事業側の制約とバランスを取りながら,データの一元化を推進した経験