＜「モンスト」のデータエンジニアを募集します＞ モンストをはじめとした、モンストブランド全体のデータを扱うデータ分析基盤の設計、開発、運用までをご担当頂きます。 データパイプラインの信頼性を高めることで迅速にサービスのデータ分析を行えるようにすることが主なミッションとなります。 アプリケーションが生成するデータベースのテーブルデータやログデータをストレージサービスやデータウェアハウスに格納し、 データを必要としている人が必要となったときに素早くアクセスできるデータ分析基盤を構築します。 担当範囲はモンスト本家ゲームだけに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。 ▼具体的な業務内容 ・クラウドサービスを利用したデータパイプラインの構築と運用（システムの自動化 / 信頼性、保守性の向上） ・ログデータやデータベースのスナップショットデータの取り込みと整形 ・分析用途に合わせたデータマートの構築 ・ゲームのバージョンアップや新規施策のキャッチアップを行い、分析に必要なデータをアナリストや企画と相談の上、サーバーやクライアントエンジニアと調整する ・新規事業におけるデータ分析基盤の構築 ・データウェアハウスのパフォーマンス改善（BigQuery） ・社内のデータ活用における技術的な支援 ・データを用いたゲーム運営業務の作業効率化、自動化 ・Lookerの開発運用 ▼業務の魅力 ・膨大なデータをどのように活用していくのかを考え、データ分析基盤の開発、ダッシュボード開発、データマネジメントなどデータに関わる様々な業務に裁量を持って取り組めます。 ・業界内でも有数の規模を誇るサービスの日々増加する膨大なデータに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域における多様なデータを横断的に扱っていただきます。 ・アナリストや意思決定者等と連携し、課題解決・戦略・意思決定に貢献できるポジションです。 ・様々なゲームのデータ分析で活躍してきたアナリストや、複数のサービスでデータ分析基盤を開発・運用している経験豊富なデータエンジニアが在籍しており、互いに成長できる環境があります。 ▼使用技術・ツール ・言語: Ruby, Python, SQL ・データ分析基盤: Google BigQuery, Dataplex, dbt, Dataform, Airflow, Luigi, Amazon EMR, AWS Glue ・分析・可視化ツール: BigQuery Studio、Google Sheets、Google Colaboratory ・ML: Vertex AI ・BIツール: Looker ・その他: GitHub、Docker, Terraform, Slack、DocBase ※記載の技術やツールは一部になります、その他技術やツールについても導入可能です

・BigQueryなどのデータウェアハウスの利用経験 ・BigQueryやSpark、Hiveなどのいずれかを用いて数百GBを超えるデータをSQLで分析しやすい形に整形できること ・LinuxやRDBMSなどサーバーインフラに関するソフトウェアの基礎知識と運用経験 ・クラウドサービスを利用したシステムの構築経験（AWSまたはGCP） ・データレイクとしてのストレージサービスの利用経験（Amazon S3またはGoogle Cloud Storage） ・データレイクやデータウェアハウスの概念を理解している方 ・実務でのプログラミング経験

・GCPなどのデータサービスのアップデートをキャッチアップしている ・Luigi / Airflow / Dagster などのワークフロー管理ツールを導入し運用した経験がある ・Dockerなどのコンテナ技術を利用して開発環境が構築できる ・CI/CDパイプラインを構築して開発作業を効率化できる ・クラウドサービスやソフトウェアのパフォーマンスを計測しモニタリングできる ・Dataflow（Apache Beam）などを用いたストリーミングデータパイプラインやAWS Glueなどを用いたサーバーレスなETLシステムの構築経験 ・データ処理に関わるオープンソースプロジェクトへのコントリビュート経験 ・セキュリティに関する知識（マルチクラウドを考慮したIAM設計 / 認証技術の知識） ・Lookerの利用経験