1:【中途】エンジニア の求人一覧 - 株式会社フェズ
【中途】データエンジニア_技術開発部
データエンジニアとして、リテールテック事業におけるデータシステムの開発・運用に携わっていただきます。
現状ドラッグストアを主顧客とした多岐に渡る小売データを集約・活用するためのシステム基盤を構築しており、今後のデータの量・質、活用ケースの拡大に合わせた技術投資を必要としている段階です。
接続予定の小売データの増加、その他外部データ連携やアライアンスを絡めた事業拡張を視野に、我々フェズのビジネスの根幹であるデータ基盤をより強固なものにしていく必要があります。
▼データ基盤について
ID-POS,アプリデータ, 広告接触データ, 店頭データなどの各種各小売データを集約、活用するためのデータ基盤を構築、運用しています。
GCP上で以下のサービスを利用して構築しています。(*第三者提供許諾に準拠した形で適正にお預かりしてデータになります)
▼具体的な業務内容
・GCP(BigQuery)を活用したデータのETL開発
・社内外に向けたデータマートやアクセス環境の構築
・開発チームのリードやコードレビュー
▼現在採用している技術やツール
開発言語:Python(Django) / TypeScript(Nuxt.js)
開発ツール:Docker, Terraform, Datadog, GitHub, Slack
データ基盤:dbt, Cloud Composer, Dataflow
デザインツール:Figma
インフラ環境:
┗ AWS: ECS Fargete, Aurora(PostgreSQL),
┗ Google Cloud: Cloud Run, BigQuery, CloudSQL(MySQL)
【選考フロー】
1.書類選考
2.一次面接
3.二次面接
4.最終面接
5.内定
※選考フローは場合によって変更となる可能性がございます
【中途】バックエンド_技術開発部
バックエンドエンジニアとして、リテールメディア事業における自社プロダクト開発に携わっていただきます。
現状ドラッグストアを主顧客とした複数の小売流通様よりお預かりしている小売データを集約・活用するためのシステム基盤を構築しており、集積したビッグデータを価値に変換しプロダクトを通して業界構造の変革を目指します。
また今後スーパー、ホームセンターなどの新規小売流通とも接続予定の各種小売データが増加しており、その他外部データ連携やアライアンス提携を絡めた事業拡張を進めております。
購買データと位置情報データ・アプリなどのメディアデータなどを掛け合わせ、広告/分析に活用できるプロダクトの開発を担っていただきます。
様々なデータをアプリケーションレイヤーで活用しやすい状況を作るため、Headless BIなどの技術の採用を考えており、その設計や実装にも携わっていただきます。
消費購買や広告における知見の高いマーケティングチームや業界理解の深いスペシャリストと協力して、プロダクトの価値提供の背景を理解しながら、設計、実装、テストと開発工程の全てに関わりながら業務に携わっていただける環境です。
またCopilotなど生成AIを用いた開発を推奨しており、生成AIプロダクトの研究開発に関心をお持ちの方を歓迎しております。
▼具体的な業務内容
・開発の設計から実装・運用まで
・プロダクトで扱うデータの集計ロジックやパイプラインの構築
・一部プロダクトのアーキテクチャーの構築
▼プロダクトについて
・「Urumo Ads Manager」広告に対する購買効果の可視化/検証/分析をサポートするプロダクト
・「Urumo Shopper」小売業の本部商談に特化したBIツール/ダッシュボード
・「Urumo Explorer」購買データ×リアル行動データを軸に顧客ペルソナを可視化/分析ツール
▼データ基盤について
ID-POS,アプリデータ, 広告接触データ, 店頭データなどの各種各小売データを集約、活用するためのデータ基盤を構築、運用しています。
GCP上で以下のサービスを利用して構築しています。(*第三者提供許諾に準拠した形で適正にお預かりしてデータになります)
▼現在採用している技術やツール
開発言語:Python(Django) / TypeScript(Nuxt.js)
開発ツール:Docker, Terraform, Datadog, GitHub, Slack
データ基盤:dbt, Cloud Composer, Dataflow
デザインツール:Figma
インフラ環境:
┗ AWS: ECS Fargete, Aurora(PostgreSQL),
┗ Google Cloud: Cloud Run, BigQuery, CloudSQL(MySQL)
【選考フロー】
1.書類選考
2.一次面接
3.二次面接
4.最終面接
5.内定
※選考フローは場合によって変更となる可能性がございます
【中途】フロントエンド_技術開発部
フロントエンドエンジニアとして、リテールメディア事業における自社プロダクト開発に携わっていただきます。
現状ドラッグストアを主顧客とした複数の小売流通様よりお預かりしている小売データを集約・活用するためのシステム基盤を構築しており、集積したビッグデータを価値に変換しプロダクトを通して業界構造の変革を目指します。
また今後スーパー、ホームセンターなどの新規小売流通とも接続予定の各種小売データが増加しており、その他外部データ連携やアライアンス提携を絡めた事業拡張を進めております。
購買データと位置情報データ・アプリなどのメディアデータなどを掛け合わせ、広告/分析に活用できるプロダクトの開発を担っていただきます。
様々なデータをアプリケーションレイヤーで活用しやすい状況を作るため、Headless BIなどの技術の採用を考えており、その設計や実装にも携わっていただきます。
消費購買や広告における知見の高いマーケティングチームや業界理解の深いスペシャリストと協力して、プロダクトの価値提供の背景を理解しながら、設計、実装、テストと開発工程の全てに関わりながら業務に携わっていただける環境です。
▼具体的な業務内容
・開発チームのリードやコードレビュー
・フロントエンドの仕様作成およびコーディング
・エラー監視やアクセス分析によるプロダクト改善の提案
▼プロダクトについて
・「Urumo Ads Manager」広告に対する購買効果の可視化/検証/分析をサポートするプロダクト
・「Urumo Shopper」小売業の本部商談に特化したBIツール/ダッシュボード
・「Urumo Explorer」購買データ×リアル行動データを軸に顧客ペルソナを可視化/分析ツール
▼データ基盤について
ID-POS,アプリデータ, 広告接触データ, 店頭データなどの各種各小売データを集約、活用するためのデータ基盤を構築、運用しています。
GCP上で以下のサービスを利用して構築しています。(*第三者提供許諾に準拠した形で適正にお預かりしてデータになります)
▼現在採用している技術やツール
開発言語:Python(Django) / TypeScript(Nuxt.js)
開発ツール:Docker, Terraform, Datadog, GitHub, Slack
データ基盤:dbt, Cloud Composer, Dataflow
デザインツール:Figma
インフラ環境:
┗ AWS: ECS Fargete, Aurora(PostgreSQL),
┗ Google Cloud: Cloud Run, BigQuery, CloudSQL(MySQL)
【選考フロー】
1.書類選考
2.一次面接
3.二次面接
4.最終面接
5.内定
※選考フローは場合によって変更となる可能性がございます
【中途】開発ディレクター(PJM)
開発ディレクター(PJM)として、小売業界のDX推進事業における主にデータ基盤の設計や構築に関わる要件定義や開発推進に携わっていただきます。
現状ドラッグストアを主顧客とした多岐に渡る小売データを集約・活用するための基盤を構築しており、加えて各領域での分析業務・BI化、提供サービスのアプリケーション開発も請け負っています。
小売様ご担当者および社内のデータアナリストやマーケティング、アプリケーションエンジニアと連携しながら、小売様のクラウド環境でのデータ活用をより促進し、課題解決を行っていく開発の要求/要件定義、外部ベンダーのディレクションなども含む開発プロジェクトをリードしていただきます。
今後連携予定の小売様も増え開発組織もスケールしていく予定であるため、組織・体制構築のマネジメントロールへステップアップいただける環境もございます。
▼データ基盤・開発環境について
ID-POS,アプリデータ, 広告接触データ, 店頭データなどの各種各小売データを集約、活用するためのデータ基盤を構築、運用しています。
GCP上で以下のサービスを利用して構築しています。(*第三者提供許諾に準拠した形で適正にお預かりしてデータになります)
▼具体的な業務内容
・データ基盤の要件定義・仕様策定業務
・開発プロジェクトの工程管理業務
・ベンダーマネジメント業務
・社内他チームと連動しての進行管理・調整業務
▼現在採用している技術やツール
開発言語:Python(Django) / TypeScript(Nuxt.js)
開発ツール:Docker, Terraform, Datadog, GitHub, Slack
データ基盤:dbt, Cloud Composer, Dataflow
デザインツール:Figma
インフラ環境:
┗ AWS: ECS Fargete, Aurora(PostgreSQL),
┗ Google Cloud: Cloud Run, BigQuery, CloudSQL(MySQL)
【選考フロー】
1.書類選考
2.一次面接
3.二次面接
4.最終面接
5.内定
※選考フローは場合によって変更となる可能性がございます