データ分析基盤を構築し、データの利活用を促進していただきます。

LINEヤフーではさまざまな事業においてデータの利活用を推進しています。
本職種では、意思決定者や関連部署のユースケースを把握したうえで、データエンジニアと協力しながら安心・安全・便利なデータ分析基盤を構築し、データの利活用の促進を担当いただきます。
また、データマネジメントとして事業部やプロダクト開発組織が日々正しい数値を確認・分析できるBIツールも開発、提供していきます。

安心・安全・便利なデータ分析基盤の実現にあたってはデータガバナンスも日々重要性を増しています。
CDOや法務、政策渉外部門をはじめ、経営層やビジネス部門など幅広いステークホルダーとの折衝・調整を進めながら、データ活用を最大化するためのルールやプロセスを設計し、運用しています。

リスクやコストをコントロールしながら、業界の最前線での経験や専門性を身につけることで事業に貢献できることが本職種の魅力です。

■ミッション・展望
・データ資産を最大限に活用するための、安心・安全・便利なデータ活用基盤の提供
・事業成長に貢献するため、データ保護の仕組み作りによる適切なデータ管理・利用時の利便性向上の実現

■主な業務内容
・データ利用者の要求整理と要件定義、利用サポート
・各種データのポリシーやルール、セキュリティ、規制などの管理
・各種サービスのログやマスタをもとにしたテーブル設計、ETL開発とジョブの保守・運用
・各種データの保守・運用
・BIツールの開発と保守・運用、利用者サポート

■休日：完全週休二日制, 年末年始

▼ポジション概要
コマース領域のデータウェアハウスの開発・運用を担当

▼業務詳細
「Yahoo!ショッピング」におけるデータ基盤の開発およびデータの活用を促進していただきます。
サービスをご利用いただくユーザーや出店者の皆様がより便利になるようデータの力を使って貢献していきます。

具体的には、ETL、Apache HadoopやData Warehouseなどのデータ整備、Data Mart、APIなどの開発、運用を行います。
データの基盤開発とデータの活用をどちらも経験できるポジションになっています。

▼主な業務内容
・大規模データのテーブル設計、ETL開発、運用
・データマートの開発、運用
・BIレポートの開発、運用
・Web APIの開発、運用

▼関わるサービス
Yahoo!ショッピング
https://shopping.yahoo.co.jp/

■休日：完全週休二日制, 年末年始

同社が持つ国内最大級のデータエンジニアリングを行い、事業のさらなる成長に貢献いただきます。
日本最大級のユーザー数を抱える当社のビッグデータを整備し、事業、プロダクト改善に貢献できるのは本職種ならではの魅力です。

ニーズに合わせたテーブルの設計を行い、ETLツールを利用したHadoop、DWHなどデータ整備、DataMartやFeature Storeの開発、運用を行います。

各事業のDBの特性と仕様を理解し、大規模なデータ処理を行うスキルを身に付けることで、データエンジニアとして成長することができます。

■休日：完全週休二日制, 年末年始

■Data & ML team　構成と人数
- Machine Learning (9)
- Data & ML Platform (5)
- Data Management (4)

下記ポジションで採用を行っております。

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■ML Ops (Engineer)
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配属先のML Platformチームでは、信用スコアリング、不正検知、レコメンドエンジンなどの機械学習を用いたシステムの開発・運用・生産性向上・信頼性向上を行っています。主にビジネス課題を特定し、モデルを構築 / 実装していくMachine Learningチームと協力し、モデルのプロダクションでの稼働を支える仕組みづくりや、速く安全に機械学習のサイクルを回すための基盤づくりを行うエンジニア組織です。具体的な業務内容や環境は以下の通りです。

※職務内容
・機械学習に関連する以下の業務
・データパイプラインの設計・開発
・ワークフローの自動化
・CI / CDの構築
・データ処理の環境構築・パフォーマンスチューニング
・APIやツールの開発
・運用効率化のための改善
・システムの信頼性 / 品質の向上
・モデリングを効率化するためのプラットフォームの構築
・利用しているツール / 開発環境

開発言語：Python3, Java, Go
機械学習・統計モデリング ライブラリ：scikit-learn, TensorFlow etc.
インフラ： Google Cloud Platform (Cloud Composer, Cloud PubSub, Cloud Dataflow, AI Platform etc.)
構成管理ツール：Terraform
分析基盤：BigQuery
その他：Docker, Kubernetes, Circle CI, GitHub, Slack, JIRA, Spinnaker, DataDog, PagerDuty
開発手法 : Agile (Scrum, Kanban, etc.)

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■Data Platform (Engineer)
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メルカリグループでは事業推進上の意思決定をはじめ、マーケティング、機械学習、R&Dなど多様な領域においてデータが活用されています。メルペイのデータプラットフォームチームでは、現在メルペイだけではなくフリマアプリ「メルカリ」も含めたメルカリグループ全体におけるデータ活用を支えるデータインフラストラクチャ・データパイプラインを設計・開発ならびに運用し、グループのデータ活用を推進しています。また、データプラットフォームチームはデータ活用において必要とされるデータ収集、Data Lake、DWH、収集されたデータを活用するためのエコシステム開発など、データにまつわる幅広い領域において必要なシステムを構築するエンジニアリング組織です。具体的な業務内容や環境は以下の通りです。

※職務内容
マイクロサービスからのデータ収集
・バッチベースのデータパイプライン開発
・ストリーミングベースのデータパイプライン開発
・マイクロサービスにおけるロギングのためのSDK開発
Data Lake、DWH
・収集したデータを保存するData Lake 構築
・DWH上の一部権限、リソース管理
データ活用
・Data Lake / DWH上のデータの利用支援ツール開発
・ストリームデータプロセッシング機能を提供するプラットフォーム開発
全体共通
・アプリケーションやミドルウェアの開発と運用、要件に応じた低レイテンシー/高スループットを目指したパフォーマンスの改善
・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発
・エンジニアリングによるシステムの技術的な問題の発見、解決

※利用しているツール / 開発環境
開発言語：Python, Java, Scala
インフラ：Google Cloud Platform(Compute Engine, Kubernetes Engine, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery, Spanner, Cloud SQL, Cloud Logging etc.)
分散処理：Apache Flink / Apache Spark
ワークフロー：Apache Airflow
BIツール： Looker / Data Studio
構成管理ツール： Terraform
モニタリング：Stackdriver Monitoring / Datadog / PagerDuty
CI/CD：Circle CI / Spinnaker
Knowledge Tool：Crowi / Confluence
その他：GitHub / Slack
開発手法: Agile (Scrum, Kanban, etc.)

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■Data Management (Engineer)
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プロダクト開発におけるデータモデリング
・業務要件や分析要件に必要なテーブル、ログの定義
・プロダクトデータの活用ニーズに対するコンサルティング
データの性質に応じたデータセキュリティ
・データ取得元とデータ送信先の特性を把握し、リスク・コンプライアンス、セキュリティチームと協業してデータの取り扱い方針を決定
・データセキュリティを確保しつつ活用をスケールさせるための標準化、業務フロー設計
データ品質の定義と計測
・データ活用サイドの要求を汲み取り、データ品質として定義
・データ品質KPIの策定と計測
データを説明するメタデータの管理
・メタデータの収集、活用プラットフォームの開発と普及施策の実行
・メタデータの品質定義
データ活用状況のモニタリング
・データ活用を推進するための計測、および活用サポート
・データ分析基盤の負荷軽減施策の実行
データ統合とETLの運用
・データ分析基盤統合すべきデータの判断
・効率的なデータ活用を推進するための中間テーブル設計およびそのワークフロー設計
これら全ての計画とルールを制定するデータガバナンス
・領域ごと、または領域を横断したボトルネックの特定と課題解決に向けた計画立案
・データを活用するステークホルダーへの啓蒙活動、トレーニング、広報

※利用しているツール / 開発環境
インフラ：Google Cloud Platform(Compute Engine, Kubernetes Engine, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery, Spanner, Cloud SQL, Cloud Logging etc.)
分析基盤: BigQuery
ワークフロー：Apache Airflow, dbt
BIツール： Looker / Data Studio
メタデータ管理: dbt
構成管理ツール： Terraform
その他：GitHub / Slack / JIRA

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, 夏季休暇, 年末年始

3つのポジションがございますので、ご興味のあるポジションをご教示いただけますと幸いです。

①ゲームAIエンジニア／ゲームエンジン
・ゲームキャラクターのアクション制御プログラムの制作
・ゲームキャラクターのアクション制御のためのシステム開発
・ゲームキャラクター AI 用のシステム開発
・ナビゲーションメッシュなどの AI のためのシステム開発

②AIエンジニア（自然言語処理）
大規模言語モデル（LLM）を始めとした自然言語処理・機械学習の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するAIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。

モデルの選定、プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、プロジェクトの全工程に関与していただきます。

LLMや関連サービスに関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。

②AIエンジニア（画像処理・画像生成）
Cygamesに設立されたAI部署「AIテクノロジー / AI Technology Division」にて、画像生成および画像処理に関する業務に従事いただきます。

・画像生成サービスの実証試験
・画像処理と生成に関する新しいAI技術の評価と導入、および知見の社内共有
・画像生成モデルのトレーニング、チューニング、最適化
・画像処理および画像生成技術の研究開発

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, 夏季休暇, 年末年始

Cygamesが運営するゲームやサービスに蓄積された大量のデータを駆使して、
ゲームやサービスの改善につながる業務を担当していただきます。

ゲームやサービスのプロデューサーやディレクターの参謀役として、
構築した仮設を元にした施策提案だけでなく、
集計やレポートの作成を含む効果測定まで行っていただきます。

担当するゲームやサービスのプロジェクトメンバーにデータの重要性を伝えデータに
アクセスする環境を整備する業務も行っていただきます。

・SQLを用いたデータ集計、レポート作成
・課題発見や施策検証
・社内の様々なスタッフに対する助言と提案
・分析ツールを用いたデータの可視化と運用
・新しい数値指標の発見と提案
・統計解析や機械学習の専門的知識を活かしたモデリング　等

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, 夏季休暇, 年末年始

■概要
データエンジニアの業務は、データによって企業が意思決定ができること、そしてデータによる業務の自動化を支えることを目的としたデータソリューション全般の問題解決を目的にしています。

具体的には、データ分析基盤構築・機械学習基盤構築からデータ分析までを含むデータ課題の解決を一貫して担うことを目指しています。利用するGoogle Cloud のプロダクトでは、主にBigQuery・Vertex AI などデータ領域のプロダクトを活用し、エンジニアリング（問題解決）を提供しています。

プリセールス等でコンサルティングのような形からお客様にご提案する機会もあり、プロジェクトの上流工程から案件に携わることも可能です。


■業務内容詳細

データエンジニアの主な業務は以下になります

1：コンサルティング
データ分析基盤構築・機械学習基盤構築からデータ分析まで、顧客が抱えるビジネス課題について、直接ヒヤリングや提案を実施する。

2：トレーニング
Google Coud の公認トレーナーが、Google認定のトレーニング・プログラムを提供する。

3：データ基盤構築

4：データ分析

5：カスタマーサポート
クラウドエース カスタマーサービスにご契約のお客様の質問へご回答。
主にGoogle Cloudのデータ領域への質問を担当する。

特にスペシャリストとして、以下の役割を期待します。
・プリセールスでのエンジニアリング領域担当
・エンジニアのケイパビリティ構築の方針決定、承認
・R&Dの方針決定、承認
・SI案件におけるテックリード


■データソリューション部の取り組み

データソリューション部は、以下のような方針で活動しています。

・Google Cloud の国内リーダーブランド
最先端技術の開発元と手を組み、エンドユーザーに技術を提供するだけでなく利用も手助けする企業（最先端技術には、Google Cloudの技術以外も含む）

上記を実現するために、以下のような取り組みを実施し、最新かつ高い技術力を維持し続けることを意識しています。

・データエンジニアの技術力研鑽を支援
データエンジニアに必要なスキルを定義して技術の方向性を提示した上で、必要なケイパビリティの獲得に役立つコンテンツリストを用意しています。
Google Cloud の最新情報をブログ記事としてアウトプットすることを推奨しています。アウトプット能力の向上を目指し、組織的に取り組んでいます。

・部として最先端知識のナレッジ獲得（R＆D）
データソリューション領域の最先端知識のナレッジ獲得（R＆D）
Google Cloud の最新情報を取得してデータ領域の R&D を推進

・エンジニアマネジメントとオンボーディング
各エンジニアごとに KGI/KPI 目標を設定します。日々の案件の中で個人の成長と案件遂行をサポートします。入社オンボーディングはもちろん、案件に入った後も継続的に学習できる環境があります。
上記のように、日々の案件遂行を部としてサポートしつつ、案件外でも技術力を高めるための活動を行っているため、学習・成長をしていける環境があります。

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

Google Cloudを利用したシステムのバックエンド開発及びコンサルティング
Google Cloudに関する技術サポート

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始