1:【中途】エンジニア の求人一覧 - 株式会社フェズ

【募集背景】 社内DXとして事業での生産性を向上するためのシステム構築・運用支援を行っていただきます。 主にhubspotを起点としたBigQueryへのデータ連携や、営業進捗ダッシュボードの運用・メンテンスを中心に 各種システム連携の開発業務に従事していただきます。 プログラム開発経験があることが望ましいですが、エンジニアになりたいという意欲があることを期待します。 【具体的な業務内容】 ・営業やCSとの仕様調整 ・データ抽出や加工処理の修正・開発 ・ダッシュボード（LookerStudio）の保守運用 【現在採用している技術やツール】 開発言語：Python(Django, FastAPI, LangChanin) / TypeScript(Nuxt.js/Next.js) インフラ環境：AWS(プロダクト), GCP(データ) 開発ツール：Slack,GitHub,Docker, Terraform, dbt など 社内共通：Google Workspace、Slack、Notion、freee 【配属先情報】 リテールメディア事業本部 テクノロジービジネス推進部 テクノロジービジネス推進グループ ┗GM1名、メンバー4名

【募集背景】 データアナリストとして社内共通の分析ロジックの作成・改善を行って頂きます。 フェズでは、複数の小売様から1億IDの購買データ(ID-POS)を預からせて頂きそのデータ資産を元に事業を行っています。 ID-POSを中心としたデータをどのように行動に繋がる分析へと加工できるかに拘っており、 社内外横断で活用できる共通の分析ロジックを定義することがフェズの中で重要な仕事です。 当インターンでは、SQLやLookMLを用いて分析ロジックを作成する業務に従事して頂きます。 SQLやPython,Rを用いたデータ分析の経験があることが望ましいですが、データ分析に対する意欲があることを期待します。 【具体的な業務内容】 ・分析ロジックの要件定義 ・SQL,LookMLを用いた分析ロジックの実装 【現在採用している技術やツール】 開発言語：Python(Django, FastAPI, LangChain) / TypeScript(Nuxt.js/Next.js) インフラ環境：AWS(プロダクト), GCP(データ) 開発ツール：Slack,GitHub,Docker, Terraform, dbt など 社内共通：Google Workspace、Slack、Notion、freee 【配属先情報】 リテールメディア事業本部 プロダクト開発部 データテクノロジーグループ ┗GM1名、メンバー2名

【募集背景】 我々は現状ドラッグストアをメインターゲットとした小売/流通と主にFMCGメーカー双方のセールスリフト(売上向上)、ひいては消費者の購買体験の最大化を目指した事業を展開しております。 小売 ⇔ メーカー、オンライン ⇔ オフラインといった、領域を横断的にアプローチ可能なポジショニングを取っているのが特徴で、ID-POS・MDID・アプリに代表される小売ビッグデータを集積し、より適切な価値に変換していくことで、小売・メーカー・消費者の三方に利益が享受される世界観の実現に向けて尽力しております。 今後よりセールスリフトを実現していくためには、PIIデータを含めた多様なデータを取り扱う必要性が市場環境的にもビジネス戦略上も増してきており、セキュリティの重要性が増している状況です。 この状況から弊社のITセキュリティを責任もってリードしていただく方を募集いたします。 【期待する役割】 現在、フェズにはセキュリティ専任のポジションやチームが存在しません。 そのため、一人目のセキュリティ専門家としてセキュリティ方針やガイドラインを策定し、実行していただくことになります。 既存の体制や仕組みが存在しない状況でも、組織の課題とマイルストーンを設定・可視化することができる。 また、その実現に向けて開発組織を中心にステークホルダーと積極的に連携して物事を高速に前に進める事ができるような活躍を期待しています。 【具体的な業務内容】 ・社内セキュリティポリシーの運用/改善 ・情報セキュリティマネジメントの体制評価及び改善業務 ・個人情報保護法対策 ・情報セキュリティルールの教育、周知 ・セキュリティリスク分析及び対策 ・各部署関係者と連携した情報セキュリティ施策の検討及び実施 ・セキュリティインシデント対応 ・情報セキュリティインシデントの発生原因の追求と再発防止策の立案及び実施 【現在採用している技術やツール】 開発言語：Python(Django, FastAPI, LangChain) / TypeScript(Nuxt.js/Next.js) インフラ環境：AWS(プロダクト), GCP(データ) 開発ツール：Slack, GitHub, Docker, Terraform, dbt など 社内共通：Google Workspace, Slack, notion, freee 【選考フロー】 1.書類選考 2.一次面接 3.二次面接 (※調整と併行して簡易的なWeb適性検査を受検いただきます) 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

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, FastAPI, LangChain) / TypeScript(Nuxt.js/Next.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 (※調整と併行して簡易的なWeb適性検査を受検いただきます) 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

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, FastAPI, LangChain) / TypeScript(Nuxt.js/Next.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 (※調整と併行して簡易的なWeb適性検査を受検いただきます) 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