データエンジニア の求人一覧 - 株式会社Red Frasco
【1.正社員】11.データエンジニア（スペシャリスト）
【シニア/スペシャリスト歓迎】市場規模65兆円／急成長スタートアップの事業成長を推進頂けるデータエンジニア募集！ ◆大手有名企業の案件を上流から ◆設立以来、黒字成長 ◆フレックス ◆年間休日120日以上 ◆リモートワーク相談可 ◆残業月15ｈ程度 ◆副業可
全ての施策の起点となるデータ分析基盤の構築や、データを活用した機能の開発、及びそれらの運用を担います。
拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
▽業務内容の一例
◇ データパイプラインの構築
主に、DWHにデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
- データパイプラインの一例
- Google Cloud Storageに置かれたCSVファイルをBigQueryに取り込む
- 外部APIからデータを取得し、それらをBigQueryに取り込む
- BigQueryに取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
- アプリケーションのアクセスログをリアルタイムにBigQueryに取り込む
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Cloud Composer, Dataflow, Cloud Run など）
◇データの活用
DWHに集約したデータを基に、レコメンド機能などの開発や改善を行います。
- 機能の一例
- 物件の推薦（レコメンド）データの作成
- 物件のランキングデータの作成
- 物件一覧の表示順を最適化
- 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Vertex AI, Dataproc, Cloud Run, Bigtable など）
【1.正社員】11.データエンジニア（メンバー）
【データエンジニア/GCP】不動産×テクノロジーで施策の起点となるデータ分析基盤・レコメンド機能の開発 ◆設立以来、黒字成長 ◆フレックス ◆年間休日120日以上 ◆リモートワーク相談可 ◆残業月15ｈ程度 ◆副業可
全ての施策の起点となるデータ分析基盤の構築や、データを活用した機能の開発、及びそれらの運用を担います。
拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
▽業務内容の一例
◇ データパイプラインの構築
主に、DWHにデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
- データパイプラインの一例
- Google Cloud Storageに置かれたCSVファイルをBigQueryに取り込む
- 外部APIからデータを取得し、それらをBigQueryに取り込む
- BigQueryに取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
- アプリケーションのアクセスログをリアルタイムにBigQueryに取り込む
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Cloud Composer, Dataflow, Cloud Run など）
◇データの活用
DWHに集約したデータを基に、レコメンド機能などの開発や改善を行います。
- 機能の一例
- 物件の推薦（レコメンド）データの作成
- 物件のランキングデータの作成
- 物件一覧の表示順を最適化
- 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Vertex AI, Dataproc, Cloud Run, Bigtable など）
【2.業務委託】11.データエンジニア
全ての施策の起点となるデータ分析基盤の構築や、データを活用した機能の開発、及びそれらの運用を担います。
拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
▽業務内容の一例
◇ データパイプラインの構築
主に、DWHにデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
- データパイプラインの一例
- Google Cloud Storageに置かれたCSVファイルをBigQueryに取り込む
- 外部APIからデータを取得し、それらをBigQueryに取り込む
- BigQueryに取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
- アプリケーションのアクセスログをリアルタイムにBigQueryに取り込む
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Cloud Composer, Dataflow, Cloud Run など）
◇データの活用
DWHに集約したデータを基に、レコメンド機能などの開発や改善を行います。
- 機能の一例
- 物件の推薦（レコメンド）データの作成
- 物件のランキングデータの作成
- 物件一覧の表示順を最適化
- 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Vertex AI, Dataproc, Cloud Run, Bigtable など）
【3.カジュアル面談】11.データエンジニア
全ての施策の起点となるデータ分析基盤の構築や、データを活用した機能の開発、及びそれらの運用を担います。
拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。
▽業務内容の一例
◇ データパイプラインの構築
主に、DWHにデータを蓄積するデータパイプラインを構築します。
- データパイプラインの一例
- Google Cloud Storageに置かれたCSVファイルをBigQueryに取り込む
- 外部APIからデータを取得し、それらをBigQueryに取り込む
- BigQueryに取り込んだデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成を行う
- アプリケーションのアクセスログをリアルタイムにBigQueryに取り込む
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Cloud Composer, Dataflow, Cloud Run など）
◇データの活用
DWHに集約したデータを基に、レコメンド機能などの開発や改善を行います。
- 機能の一例
- 物件の推薦（レコメンド）データの作成
- 物件のランキングデータの作成
- 物件一覧の表示順を最適化
- 作成したデータをアプリケーションに連携する機能（バッチ連携・リアルタイム連携）
- 使用しているサービス
- Google Cloud（Vertex AI, Dataproc, Cloud Run, Bigtable など）