【3.カジュアル面談】11.データエンジニア
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【3.カジュアル面談】11.データエンジニア
仕事概要
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）
◼︎カジュアル面談後の選考フローについて
カジュアル面談→書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面)
※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。
※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。
・計2名の推薦者をご指定ください。
・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。
・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。
・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。
必須スキル
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）
◼︎カジュアル面談後の選考フローについて
カジュアル面談→書類選考→1次面接(オンライン)→リファレンスチェック→最終面接(対面)→オファー面談(対面)
※面接の回数や形式は変更になる場合がございます。
※選考の最終フェーズでリファレンスチェックをご依頼しております。
・計2名の推薦者をご指定ください。
・リファレンスチェックは全てオンライン上で完結いたします。
・推薦者の方に弊社から連絡することはございません。
・推薦者の方に弊社の選考を受けていることは伝わりません。