公開求人検索

■主な仕事内容
あなたには、これまでの経験・スキルを活かし、業界最先端のGoogle技術を用いた開発をお任せします。 プロジェクトチームは、2～3名、7～8名、20名規模など様々。
クライアントは多種多様な大手企業がメインのため、最新クラウド環境でスキル向上ができます！
「これからクラウドを勉強していきたい」「GCPの開発経験はない」という方からの応募も大歓迎です。 そもそも当社で活躍中のエンジニアもGCPは未経験者ばかり。入社後はしっかりサポートしますのでご安心ください！
未経験でも早い人は2週間でGCPの資格を取得しています！
Google 技術やクラウドの興味がある方はもちろん、 Google技術の普及活動にも当社は力を入れているので、技術ブログやQiitaなどでの情報発信が好きな方も大歓迎！
将来的には、最新技術調査や社内外での技術発表および勉強会の実施などにもチャレンジできる環境があり、リードエンジニアを目指したい方ご応募お待ちしています！

■この仕事の魅力
≪働く環境≫

■業務スタイル
ほぼ自社開発プライム案件のため上流から下流まで一貫して社内で開発をしており、部署や立場を超えたフラットさと高い自由度が醸成されています。

■活躍の自由
パーソナルブランディングを推奨し、高難易度の資格の取得、書籍執筆、セミナー講演など、市場価値向上を積極的にバックアップ。
特にGoogle Cloud認定資格に関しては、受験費用の会社負担（2回まで）、資格手当の支給（毎月）など、会社制度としてバックアップ体制を構築しています。

■ワークスタイルの自由
成果を上げれば、平日のセミナー受講や、事情（家庭の看病等）がある場合は、中抜けにも対応しております。
そしてのウリはなんといっても「クラウドネイティブ」企業だからこそできる、”場所”に縛られない働き方。
例えば、地方からのふるさとワークや観光地からのワーケーションもOK！
クラウドの強みを活かし、働く場所は自由です。
新しい技術を追い求める当社で、新しい働き方の実現をしませんか？
どんな案件がある？
以下の案件の中からスキルに応じてベストな業務からスタートしていただきます。顧客は業界を問わず大手がメイン。最新技術であるクラウドに携わるチャンスも豊富です。

≪主なプロジェクト例≫
App Engine（GAE）による業務システム開発
Google BigQuery に関する開発
Google Workspace の技術を活用したシステム開発
機械学習を活用したサービス開発
※今後さらに、AI/機械学習を活用したプロジェクトを推進していきたいと考えています！

■開発環境
≪活用技術≫

■開発言語
Go,TypeScript,JavaScript,Python,Java,Kotlin

■利用ツール / フレームワーク
Angular, TensorFlow, scikit-learn, CircleCI, Jupyter Notebook, Spring Boot

■エディタ / IDE
IntelliJ, Vim, Emacs, GoLand, Visual Studio Code

■バージョン管理ツール
Git, GitHub

■主要な利用GCPサービス
Google App Engine, Google Cloud Function, Cloud Run, Google Kubernetes Engine, Cloud Dataflow,Cloud AI Platform,Cloud Datalab,BigQuery など

■この仕事で得られるもの身に付くスキル・キャリアパスは？
◆成長が加速する
様々な業種・クライアント・案件にて、常に最先端のGoogle技術を活用し続ける事ができます。
またGCPプレミアサービスパートナーのため、いち早く最先端の技術に触れることができます！

◆日本を牽引するGCPエンジニアになれる
名実ともに日本トップクラスのGCP技術を持つ当社。
日本のGCP業界を牽引するエンジニアと言っても過言ではありません。
弊社での活動を通して、ご自身の市場価値を高める事ができます。

◆勉強会やトレーニングの参加も可能
職種を問わず、定期的な勉強会やGoogle Cloud Platform認定トレーニングへの参加もできます！

■必須
※学歴不問
・BtoB Webアプリケーション開発実務経験
特にGo、Java、PHP、C、Python、クラウド環境での経験者は歓迎します！

■歓迎
・書籍執筆経験や各種イベントでの登壇経験をお持ちの方
・GCP・AWS・Azureなどのパブリッククラウド環境での開発実務経験
・テックリード、ITアーキテクト、リードエンジニアなどのご経験がある方

■このような志向の方を求めています
◎Google技術が好き
◎最新技術に触れ更なる成長を実現したい方
◎スペシャリスト集団の中で更にスキルを高めたい方
◎新しい技術に常にチャレンジし続けたい方

技術部 技術基盤チームに所属し、GMOペパボの各事業ドメイン（ホスティング、EC、ハンドメイド、その他）のサービスを支える全社データ分析基盤の開発・運用を行います。
各事業部と連携しながら事業におけるデータ活用を推進していただきます。
GMOペパボのデータ分析基盤の構成については、下記サイトをご覧ください。

■具体的な職務内容は以下の通りです。
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤に事業部が扱うデータを収集するETLパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・データ分析基盤で集計されたデータを各事業部の意思決定に活用するための導入支援（モデリングやBIツールの導入支援など）
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)

■必須スキル
Ruby、Python、Go などのプログラミング言語を用いた開発経験
Linux/Unix 環境での開発・システム運用経験
Infrastructure as Code についての理解と運用/構築経験
Git 等バージョン管理システムの利用経験

・次のうち2つ以上の経験を有すること
データウェアハウスなど、データ分析基盤の利用経験
SQL を用いた大規模なデータ集計の業務経験または準じる能力
統計モデリングや機械学習を用いたデータ分析・活用の経験
Tableau、Looker、Redash、Metabase などの BI ツールの使用・構築経験

■歓迎スキル
Ruby, Python, Go などを用いた OSS の開発経験
パブリッククラウド（AWS, GCP, Azure等）の利用経験
データ分析基盤の設計・構築経験
Kafka, Kinesis などのデータストリームを扱うソフトウェアの利用経験
データクレンジングなど、データパイプラインの構築経験
大規模なデータ(TB オーダー)を処理するシステムの構築経験
処理対象のデータサイズに応じてスケールアウトするアーキテクチャの設計能力

■求める人物像
GMOペパボの「わたしたちが大切にしている３つのこと」に共感し、行動してくれる方
チーム内外のメンバーをはじめ、周囲と円滑にコミュニケーションが取れる方
積極的にアウトプットを行い、エンジニア間で成長し合える環境を目指せる方
主体的にタスクを進め、サービスの品質向上に貢献できる方

技術部 データ基盤チーム、またはCTO室 研究開発チームのいずれかに所属し、GMOペパボの各事業ドメイン（ホスティング、EC、ハンドメイド、その他）のサービスに対して、研究開発チームが提案する機械学習の理論のサービスへの導入をデータ基盤チームと共に推進サービスへの導入を推進していただきます。

■具体的な職務内容は以下の通りです。
・ペパボの各サービスへ機械学習または統計を用いた機能の開発とリリース
・リリースした機能の利用状況を継続的に確認できるダッシュボードの開発
・ダッシュボードの状況に応じて、サービスの責任者と連携しながら機能の改善案の検討と実行
・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装
・AWSまたはGoogle Cloud Platformをバックエンドとする機械学習オートメーション(MLOps) の開発・運用
・データ分析基盤に存在する各事業部のデータを元に機械学習モデルの生成、またはトレーニング実行の仕組みの開発、継続的な改善案の検討と実行
・機械学習以外にも、統計処理を行ったデータ抽出の仕組みの開発
上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
上記の職務内容のうち、サービスの機能開発が主担当となり、「機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装」についてはデータ基盤チームと協業をしながら担当していただく想定です。具体的な職務内容については面接を通して、ご相談ください。

■応募資格（必須）
Ruby、Python、Goなどのプログラミング言語を用いた開発経験
Linux/Unix環境での開発・システム運用経験
Infrastructure as Codeについての理解と運用/構築経験
Git等バージョン管理システムの利用経験
・次のうち2つ以上の経験を有すること
データウェアハウスなど、データ分析基盤の利用経験
統計モデリングや機械学習を用いたデータ分析・活用の経験
Tableau、Looker、Redash、MetabaseなどのBIツールの使用・構築経験
TensorFlow、PyTorch などの機械学習のライブラリを用いた開発経験

■応募資格（歓迎）
Ruby、Python、Goなどを用いたOSSの開発経験
パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure等）の利用経験
データ分析基盤、またはMLOpsツールの設計・構築経験
大規模なデータ（TBオーダー）を処理するシステムの構築経験
機械学習を用いた商用サービス向けの開発経験
データエンジニアリング、または機械学習に関係する論文、技術書等の執筆経験

■求める人物像
ペパボの「わたしたちが大切にしている3つのこと」に共感し、行動してくれる方
チーム内外のメンバーをはじめ、周囲と円滑にコミュニケーションが取れる方
積極的にアウトプットを行い、エンジニア間で成長し合える環境を目指せる方
主体的にタスクを進め、サービスの品質向上に貢献できる方

GMOペパボの事業ドメイン（ホスティング、EC、ハンドメイド、その他）の複数サービスを支えるSRE (Site Reliability Engineering) として、開発・運用を行い、サイト信頼性の向上に取り組んで頂きます。
GMOペパボのサービスのプラットフォームを提供する立場として、技術を持ってソリューションを提供し、サービスと共に成長できるパートナーを、積極的に募集しています。

以下に業務詳細をリストします。
・ソフトウェア・エンジニアリングを用いたサービスの運用効率化
・メトリクスをもとにしたパフォーマンス改善
・サービス目標達成を支援するための開発チームとの連携・協力
　〇デプロイメントの最適化
　〇開発環境の改善（コンテナ化など）
　〇キャパシティプランニング
　〇スケールイン・スケールアウトの効率化、自動化
・オンコール・ページング対応

■必須スキル
プログラミング言語を用いた開発能力
Linux／Unix環境での開発・システム運用経験
Infrastructure as Code についての理解と運用／構築経験
TCP／IP, HTTP などのネットワークプロトコルやアーキテクチャに対する理解
Git 等バージョン管理システムの利用経験

■歓迎スキル
Go, Ruby, Python, Perl 等を利用したソフトウェアの開発経験
Ruby (Puma, Unicorn), PHP (php-fpm, mod_php) 等アプリケーションサーバの構築／運用経験
Docker, Kubernetes 等のコンテナ技術を利用した運用／構築経験
パブリッククラウド（AWS, GCP, Azure等）の利用経験
大規模サービスの開発、運用経験
セキュリティに関する深い知識
OSS 活動経験

■求める人物像
GMOペパボの「わたしたちが大切にしている３つのこと」に共感し、行動してくれる方
事業部内外パートナーはじめ、周囲と円滑にコミュニケーションが取れる方
積極的にアウトプットを行い、エンジニア間で成長し合える環境を目指せる方
主体的にタスクを進め、サービスの品質向上に貢献できる方

エンジニアリングマネジメントで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。
こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。
そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術やスキルを使ってみませんか？

【エンジニアリングマネジメントで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
キャディでは既に多くの製造案件を実際に行っていますが、製造案件に対して数多くの仮説検証を行いながら、同時にテクノロジーを開発している企業です。モノづくり産業の課題に対してどれだけ精度高く仮説検証できるか、そしてそれがテクノロジーによってどれだけ解決できるかが、モノづくり産業の構造変革につながると信じています。
それはエンジニアリングをどれだけあるべき姿にできるかという挑戦でもあるのです。我々はソフトウェアで世界を変えられると信じています。キャディの主なテクノロジーであるソフトウェアを、どのようなチームでどのように作るか、そしてそれをどのように予測し計画し実行するか、といったエンジニアリングに対するマネジメントが、キャディがそのミッションを本当に達成できるかどうかにとってのKey Success Factorの一つであることは間違いないでしょう。

■業務内容
・複数のエンジニアリングチームのマネジメント全般
- テックリードと協力・分担しながらのチームマネジメント
・エンジニアリング組織の組織改善や制度設計や改善

■職務内容
・以下の各開発チームにおけるエンジニアリングマネジメント
- 製造原価計算プロダクト
- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
- 図面管理プロダクト
- 製造パートナー連携プロダクト
- その他、新規プロダクトも企画中
・各開発チームにおけるスクラムコーチング
・エンジニアリング組織における採用、育成、リソースマネジメント、
評価制度等の制度設計とその改善
・プレイングマネージャーとして開発を担当することも、場合によっては
エンジニアロールを務めることも可能

■開発環境
・利用言語
- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
- バックエンド: Rust, Kotlin, TypeScript
- データサイエンス: Python, R
・フレームワーク・ライブラリ
- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
- データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
・インフラ: GCP, GKE
・データベース: PostgreSQL, Firestore
・API: GraphQL, REST, gRPC
・認証: Auth0
・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook
・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro

■開発組織
・各開発チーム
- 4-5名のチームが中心
- チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる
- テックリードと連携しチームの開発をサポート
・スクラムベースの開発サイクル
- JIRAによるチケット管理

■必須スキル
・モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
・ソフトウェアエンジニア、システムエンジニアとしての職務経験
・課題設定および解決、コミュニケーション、ドキュメンテーション力などのビジネス基礎力
・エンジニアリングマネジメントの経験
（詳しくはカジュアル面談や選考プロセスの中でお伺いします）

■歓迎スキル
・エンジニアリングの技術広報なども含めた採用ファネルマネジメント経験
・大人数のソフトウェアエンジニアが関わるプロジェクトでのエンジニアリングマネジメント経験
・リモート勤務中心で働くチームでのリーダー経験、組織マネジメント経験
・Scrum Allianceの各種認定
・エンジニアリング組織や人事制度の設計や運営の経験

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディは事業も組織も急成長しているスタートアップであり、エンジニアリング組織についても同様です。競争の激しいエンジニア採用市場で戦いながら、一方で組織としてもあるべき姿に近づけていかねばなりません。
また、事業成長に必要なテクノロジーをいかにして生み出すかという点においても解かれるべき課題が数多くあります。ビジネスサイドやプロダクトマネージャーとの連携を円滑に行いながら、各エンジニアのモチベーションを高め、テクノロジーによるムーンショットを目指して欲しいです。
組織として決まりきったものは何もありません。作るのは、あなたです。

データを活用し「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的にサービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進をリードする働きを期待します。

以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。
入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。
・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築
・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装
・Vertex PipelineやKubernetes上での開発環境の整備、運用
・社内のデータに関する課題のヒアリング、活用のための要件を満たせるタスク定義
・Data LakeやFeature Storeなど、データを蓄積する基盤の構築
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進

■必須スキル
・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
・MLOps、SREに関連した3年以上の業務開発経験
・GCP、AWSなどクラウドサービスを利用したサービス開発、運用経験
・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験
・Python、Rust、Go、Java、Scala、Kotlin、C++等によるアプリケーション開発経験

■歓迎スキル
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・大規模サービスでの負荷、スケーラビリティを考慮した開発経験
・Hadoop、Sparkなどの分散処理技術にを用いた開発、運用経験
・Opensearchなどの全文検索エンジンの開発、運用経験
・Data LakeやFeature Storeなどの構築、運用経験
・BigQueryやRedashを用いた社内外へのデータ活用施策の企画、推進の経験

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる

データの力で「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
キャディには、受発注や製造工程のプロセスの中で生れまた大規模なデータがあります。一連のプロセスに紐づく全てのデータを活用することが、モノづくり産業のプロセス全体の改善につながるとキャディは信じています。
機械学習エンジニアは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。 キャディの持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。
以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。

【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築
キャディが保有するパートナー様の図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。
・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ
・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用
・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り
・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明
・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義
・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化

【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析
キャディは受発注における、加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。
・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築
・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード
・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発
・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築
・製造業に関わる外部変数の収集、分析

【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用
キャディが持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。
・キャディが持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築
・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化
・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発
・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化
・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

■必須スキル
・キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ことへの共感
・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する3年以上の業務経験
・機械学習、統計のモデルの精度改善の経験
・PythonまたはRustを用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験
・GCP、AWSなどクラウドサービスを利用した業務経験
・Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
・Git、CI/CDを用いたチーム開発、運用経験

■歓迎スキル
・GPUを用いたデータ処理の経験（CUDA、OpenCL、cudf、CuPyなど）
・Vertex Pipeline、kubeflow、Apache Beam、Sparkなどのデータパイプライン技術を用いた開発経験
・Kaggleなどのデータ分析コンテストにおける複数回の入賞経験
・機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験
・数値最適化手法のビジネス上の課題に対する活用経験
・フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービス開発経験
・分散処理に関する開発・運用経験

■求める人物像
・キャディのミッション、バリュー、カルチャーへの共感がある
・未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある
・ミッション達成に関わる全ての事象に対してリーダーシップを発揮できる
・妥協を減らすための思考やプロセス改善ができる

データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」

■仕事概要
※上記画像は製造業のイメージです
【テクノロジーで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
国内180兆円規模とも言われるモノづくり産業では、多くのメーカー企業やサプライパートナー企業が、見積業務や管理業務に忙殺される、営業力が足りない、情報やネットワークが乏しい、など、あらゆる理由によってがんじがらめにされ、本来の開発力や技術力を発揮しきれていません。
こうした縛りを様々な側面から解決していくことで、各企業のポテンシャルを解放することが私たちの使命です。
そのためにはデジタル化されていない領域を中心として、テクノロジーを活用していくことで、小さな町工場も、歴史ある大規模メーカーも、創立まもないベンチャーも、すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん生まれる。そんな未来にたどり着くために、あなたの技術を使ってみませんか？

【データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」】
キャディには数多くの図面データや見積もりデータ、業務プロセスのデータが溜まっています。このデータをより活用しやすい形に変え、素早く仮説検証を回していくことで、モノづくり産業の課題に少しずつ答えを出していくことを目指しています。
キャディに溜まっているデータだけでなく、モノづくり産業には他にもまだ活用されきっていないデータがたくさんあるはずです。価値あるデータを見極め、データを活用できる状態にしていくことが、モノづくり産業を負債から解き放つことになるでしょう。

■業務内容
- DevOps/DBA領域
　- BigQuery,Firestore,PostgreSQLなどの構築、運用、パフォーマンス最適化
　- データベースのバックアップ、リストアなどの運用自動化ツールの開発
　- データベースの新バージョンや新機能の検証、導入
　- 分析基盤の設計、構築
　- 新機能検証，クエリチューニングを含む負荷対策，障害対応
- データエンジニア領域
　- 大規模データのテーブル設計、ETL開発、ETLジョブの保守・運用
　- データの保守、運用
　- データ利用者との要件定義、利用サポート

■職務内容
- 業務プロセスデータの基盤設計および構築
- 製造原価見積もりデータ
- 取引実績データ
- 製造管理プロセスデータ
- 各種プロダクトの利用状況データ
- 事業仮説や業務改善仮説を得るための基盤データの分析
- 各アルゴリズム担当と連携したデータ処理パイプラインの実現

■開発環境
- 利用言語
　- フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript
　- バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin
　- データサイエンス: Python, R
- フレームワーク・ライブラリ
　- フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly
　- バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS)
　- データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- インフラ: GCP, GKE
- データベース: PostgreSQL, Firestore
- API: GraphQL, REST, gRPC
- 認証: Auth0
- 開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook, Jupyter Notebook, Google Colab
- コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

■開発組織
- 各開発チーム
　- 製造原価計算プロダクト
　- 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト
　- 図面管理プロダクト
　- 製造パートナー連携プロダクト
　- その他、新規プロダクトも企画中
- 各開発チームの運営
　- 4-5名のチームが中心
　- チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる
　- テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート
- スクラムベースの開発サイクル
　- JIRAによるチケット管理

■必須スキル
- DevOps/DBA領域
　- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
　- SQLの分析での利用経験
　- Linuxの基礎的知識
　- データベースの運用経験、またはデータベーススペシャリストの資格
　- データベースの状況監視や最適なパフォーマンスチューニングの経験
　- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
　- パブリッククラウドの基礎的知識
　- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- データエンジニア領域
　- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感
　- SQLの分析での利用経験
　- Linuxの基礎的知識
　- テーブル設計、データの保守・運用経験（バッチ処理を含む）
　- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
　- パブリッククラウドの基礎的知識
　- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験

■歓迎スキル
- ネットワークに対する基礎知識
- DockerやKubernetes等のコンテナ技術の運用経験
- 再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験
- GCPを利用したシステムの運用経験
- BigQueryやApache Beamなどを利用したデータ分析基盤の構築・運用経験
- Datadogの運用経験
- Elasticsearchの運用経験
- RustやPythonやRによる開発または分析業務の経験
- データベースオペレーション自動化の開発経験
- マスターデータマネジメントの経験
- 事業側の制約とバランスを取りながら，データの一元化を推進した経験

■求める人物像
【大胆に挑戦し、卓越したいポイント】
キャディのプロダクトが増え、事業が成長するにつれて、多くのデータが溜まるようになってきました。一部ではそれを活用する動きがあるものの、モノづくり産業のポテンシャルを解放するには十分とは言えません。今後も成長を続けるプラットフォームとして、データの基盤と活用体制を見直す時期に来ています。
多くのユニコーン企業がそうであるように、データをどのように活用するか、そしてそれが再現性のある形になっているかは、事業成長のスピードに直結します。あなたの技術でキャディをデータで急成長する企業にしてみませんか。

・新規暗号資産（仮想通貨）ウォレットの開発
・暗号資産（仮想通貨）取引所などにおける入出コイン機能の開発、運用
・新規通貨、ブロックチェーンの調査、ハードフォークなどアップデートへの対応 など
・.Net FrameworkやNode.js(TypeScript)、Python などを用いた開発

■必須要件
・暗号資産（仮想通貨）API やウォレット、及びブロックチェーンに関する技術的な知識
・オブジェクト指向言語 (C#、Java、Python、C++ など) を用いたシステム開発経験（5年以上）

■歓迎要件
・暗号資産（仮想通貨）開発者コミュニティへのコミット経験
・クラウドを用いた開発経験
・ビジネスレベルの英語（海外出身の社員との業務が一部発生するため）

■求める人物像
・暗号資産（仮想通貨）やブロックチェーンで世の中に変化をもたらす気概をお持ちの方
・当社ミッション「ブロックチェーンで世界を簡単に。」、バリュー（Passion、Execution、Number）に共感できる方
・変化への適応力がある方
・プロフェッショナルとして自ら課題を定め、解決し、価値を提供できる方

Go InsightチームのDevOpsエンジニアをご担当いただきます。
Go InsightはIoTエッジデバイスによるAI解析とクラウドを組み合わせた最先端のシステムであり、裁量をもって働くことのできるポジションとなります。

■具体的な仕事内容
・Go Insightのシステム運用保守
・システム稼働の監視、不具合発生による対応
・データプラットフォームにおけるアーキテクチャ設計/開発

■仕事の魅力
GoInsightは、IoTxAIxビックデータxクラウドを融合したシステムであり、その最先端な開発に裁量を持って携わることができます。
特に、自社サービスとして展開しているため自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、事業としては新規事業領域であり、今後大きくスケールする可能性があるためDevOpsとしての業務は大変重要な役割と位置づけされております。
様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、スピード感をもってDevOps開発に携わることで、自社サービスに貢献している実感を得やすい環境となります。

■開発環境
サーバーサイド：　　Go, Python, Flask
プロビジョニング：　Terraform, Ansible
フロントエンド：　　JS, jQuery, DHTMLX, WIJIMO
監視：　　　　　　　DataDog, CloudWatch, Grafana
クラウドサービス：　AWS
分析基盤：　　　　　Google Data Studio, Elastic Search, Metabase, Tableau
AWSサービス：　　　EC2、RDS, Lambda, S3, ELB, CloudFront, API Gatway, Redshift, ECS
開発ツール：　　　　Github, Teams, Backlog, Jenkins, ConcourseCI
仮想化基盤：　　　　Docker, Vagrant
ミドルウェア：　　　Apache, nginx
DB：　　　　　　　　MySQL, PostgreSQL

■技術面・環境面のアピールポイント
・AWSサービスに関し、柔軟性高く利用/検証可能。また最新のAWSサービスに関する情報展開あり。
・必要な学習における書籍購入等は会社負担。
・基本的に他社へ常駐はなく、自社サービス開発のためエンジニアの働き方はリモートワークがメイン。

■Go Insight
小売店舗の天井にカメラを設置することで、買い物客の属性や滞在状況、購買行動を可視化・解析し、新たな施策につなげるコンサルティングサービス。
従来のPOSデータを生かした分析は、商品が購入されなかった場合や販促物の効果測定ができない、という課題があったが、Go Insightはコニカミノルタの画像解析技術とAI技術を用い、これまでは解析できなかった顧客の購買行動が解析できるため、クライアントに新たな示唆をもたらすことができる。

■必須要件
・クラウドシステムの設計/構築経験
・システムの監視業務経験

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成長出来る組織の構築を共に目指せる方

Go InsightチームのWebアプリエンジニアをご担当いただきます。

■具体的な仕事内容
・Go Insightや周辺製品の新機能開発や既存機能の改善、不具合改修
・ユニットテストやブラウザテスト、継続的デリバリーの維持、推進
・改善系や技術系のタスクの立案、設計、実装
・サポート窓口からの技術的な問い合わせの対応や障害対応

■仕事の魅力
Go Insightは、IoTxAIxビックデータxクラウドを融合したシステムであり
その最先端な開発に裁量を持って携わることができます。
特に、自社サービスとして展開しているため、自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、事業としては新規事業領域であり、今後大きくスケールする可能性があるため
Webアプリエンジニアの業務は大変重要な役割と位置づけされております。
様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、
スピード感をもって開発に携わることで、自社サービスに貢献している実感を得やすい環境となります。

■開発環境
サーバーサイド：　　Flask, Python, Go
プロビジョニング：　Ansible
フロントエンド：　　JS, Vue.js
監視：　　　　　　　fluentd, CloudWatch、Grafana
クラウドサービス：　AWS
分析基盤：　　　　　BigQuery, Athena, Google Data Studio, tableau
AWS：　　　　　　　ECS, Fargate, Lambda, RDS, DynamoDB, S3, ALB, Redshift
開発ツール：　　　　Github, Backlog, ConcourseCI
仮想化基盤：　　　　Docker
ミドルウェア：　　　nginx,
データベース：　　　MySQL, PostgreSQL
【技術面・環境面のアピールポイント】
・AWSサービスに関し、柔軟性高く利用/検証可能。また最新のAWSサービスに関する情報展開あり。
・必要な学習における書籍購入等は会社負担。
・基本的に他社へ常駐はなく、自社サービス開発のためエンジニアの働き方はリモートワークがメイン。

■Go Insight
小売店舗の天井にカメラを設置することで、買い物客の属性や滞在状況、購買行動を可視化・解析し、新たな施策につなげるコンサルティングサービス。
従来のPOSデータを生かした分析は、商品が購入されなかった場合や販促物の効果測定ができない、という課題があったが、Go Insightはコニカミノルタの画像解析技術とAI技術を用い、これまでは解析できなかった顧客の購買行動が解析できるため、クライアントに新たな示唆をもたらすことができる。

■必須要件
・データの整形/加工/可視化、データベースのTBL定義/構築といったデータエンジニアとしてのスキルセット
・Web アプリケーション開発における設計/実装/試験等の実務経験

■歓迎要件
・ダッシュボードを活用したWebアプリケーション開発経験
・クラウド上でデータを管理するプラットフォーム設計、開発、実装に携わった経験
・システムをAWS上に構築するうえでの、必要なAWSサービス選定、クラウド運用費の見積もり経験
・システム間連携するためのAPI設計・開発経験
・コンピューターサイエンスの知識
・持続的なサービス開発に対する見識
・DevOpsの実践経験

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成長出来る組織の構築を共に目指せる方

Go WorksチームのWebアプリエンジニアをご担当いただきます。

■具体的な仕事内容
・Go Worksや周辺製品の新機能開発や既存機能の改善、不具合改修
・ユニットテストやブラウザテスト、継続的デリバリーの維持、推進
・改善系や技術系のタスクの立案、見積、設計、実装
・サポート窓口からの技術的な問い合わせの対応や障害対応
・ビジネス側からの要件に関する対策検討や工数見積

■仕事の魅力
GoWorksは、マーケティング業界のDX推進に変革を起こす最先端のシステムであり、その開発に裁量を持って携わることができます。
自社サービスのため、自身が想い描くサービス像を実現することも可能です。
また、お客様先に常駐しているスペシャリストと呼ばれる当社社員がいるため、お客様からの要望を直接ヒアリングしております。
お客様の要望を中心として、様々な業界や職種の方とコミュニケーションをとりつつ、スピード感をもってDX開発に取り組むことができるため、自社サービスに貢献している実感も得やすい環境です。

■開発環境
サーバーサイド：　　PHP(CakePHP),Python
プロビジョニング：　Terraform, Ansible
フロントエンド：　　JS, jQuery, DHTMLX, WIJIMO
監視：　　　　　　　DataDog
クラウドサービス：　AWS
分析基盤：　　　　　Google Data Studio, Elastic Search, Metabase, Tableau
AWSサービス：　　　EC2、RDS, Lambda, S3, ELB, CloudFront, ElastiCache
開発ツール：　　　　Github, Teams, Backlog, Jenkins
仮想化基盤：　　　　Docker, Vagrant
ミドルウェア：　　　Apache, nginx
DB：　　　　　　　　MySQL, PostgreSQL

■技術面・環境面のアピールポイント
・AWSサービスに関し、柔軟性高く利用/検証可能。また最新のAWSサービスに関する情報展開あり。
・必要な学習における書籍購入等は会社負担。
・基本的に他社へ常駐はなく、自社サービス開発のためエンジニアの働き方はリモートワークがメイン。

■Go Works
販促物やカタログの製作業務の効率化を支援するクラウドツール。
これまで販促物の数量手配、案件管理、発注管理は紙やエクセルで行われ、製作物のデザインデータも属人的に管理されてきた。それらの業務をGo Worksに置き換えることで、マーケターのノンコア業務にかかるコストを削減することが可能になっている。

■必須要件
・CakeもしくはLaravelといったPHPフレームワークを使ったWebアプリケーション開発経験

■歓迎要件
・AWSに関する知識

■求める人物像
・当社のサービス、ミッション、バリューに共感出来る方
・失敗を恐れず、常に最新・最適な技術の習得や活用にチャレンジ出来る方
・チームのメンバーと協働しながら、個人が成長出来る組織の構築を共に目指せる方
・お客様のノンコア業務を減らすということに価値を感じ、GWに想いを持って開発してくださる方

■ポジションについて
フライウィールでは、デジタルビジネスプラットフォーム Conata(コナタ)™をはじめ、企業がデータを活用し収益化するためのソリューションを提供しています。パートナー及びクライアントの拡大や案件増加に伴い、扱うデータの量や種類も拡大しており、安定した価値をクライアントに提供し続けるための、ソフトウェア開発をリーダーとして推進し、クライアントフォーカスのエンジニア組織をリードいただけるソフトウェアエンジニアリードを募集します。

■所属
プラットフォームエンジニアリング、クライアントフォーカス部門

■業務内容
・各プロジェクトにおいて、企画検討～ソリューション提供までの各工程で開発チームのリーダーとしてフロントに立ってシステム開発を遂行する。
・企画検討段階ではお客様への提案やサービス要件の整理を実施し、また開発着手後はスクラッチ開発／パッケージを活用した開発のそれぞれをチームのリーダーとして推進する。
・conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、エンタープライズ事業におけるシステムの新コンポーネントの開発、継続的なパフォーマンス改善

■開発環境
クラウド: AWS, GCP, Azure
インフラ: Kubernetes, Terraform
開発言語: Java, Kotlin, Python, TypeScript
フレームワーク等 (UI, API): gRPC, OpenAPI, React, Next.js, Express, TypeORM, Micronaut, MySQL
フレームワーク等 (Data): AWS Athena, AWS Redshift, GCP BigQuery, Snowflake, Tableau, AWS QuickSight, dagster, Apache Airflow, Apache Spark, Pulsar

■必須条件
・Java、C++、Golang、C#などの1つ以上のプログラミング言語でソフトウェア開発の経験
・3年以上のアプリケーション開発に関する経験（経験分野は問わない）、システム運用及び運用設計に関する経験
・3 人以上の開発チームのリーダーとして、開発現場において技術面のリーダーシップを取った経験
・課題解決に主体的に取り組むことができる方
・チームを超えたスムーズなコミュニケーション能力、リレーション構築能力
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性
・フライウィールのミッションとバリューに共感できること

■歓迎条件
・次の分野に携わった経験: ウェブ アプリケーション開発、Unix / Linux環境、分散および並列システム、機械学習、情報検索、自然言語処理、レコメンデーションシステム、ターゲティングシステム、大規模ソフトウェア システムの開発、セキュリティ ソフトウェア開発
・クラウド（GCP、AWS、Azureなど）を用いた開発経験
・捉えどころのない複雑な問題に対するソリューションを設計・開発し、課題解決をおこなった経験
・コンピュータ サイエンス、コンピュータ エンジニアリング、電気工学、または関連する分野の修士号または博士号

■ポジションについて
フライウィールはデータサイエンティストを募集しています。データサイエンティストはエンジニア・プロダクトマネージャーと連携しながら、パートナーが保有する大規模なデータを分析し、広告・EC・物流などの分野で新規プロダクトの開発および既存プロダクトの最適化で重要な役割を担います。またビジネスチームと協力して、データに裏付けられたソリューションの提案を支援します。

■所属
プラットフォームエンジニアリング部門, データチーム

■業務内容
・パートナーが保有するデータの分析
・プロダクトのコアになるモデル・アルゴリズムの開発と改良
・分析のための環境構築とデータ処理
・データの視覚化・ダッシュボード作成
・データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案

■必要条件
・計算機科学、統計学、数学などに関する学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験
・3年以上の大規模データ分析に関わる実務経験
・Python, R, Juliaなどを使ったデータ分析の経験
・検定、回帰分析など基本的な統計学の知識
・SVMやランダムフォレストなど基本的な機械学習の手法の知識
・Pythonなどによる基本的なプログラミングスキル
・データベースとSQLの基礎的な理解
・基本的なビジネスの理解
・少なくともひとつの事業領域におけるドメイン知識
・コミュニケーション能力
・データへの興味と情熱

■歓迎条件
・機械学習、特に下記分野に関する知識経験
　-CTR/CVR予測
　-需要予測などの時系列予測
　-最適化（発注、棚割り、Pricing）
・KPI設計、TableauなどBIツールを使った可視化など、Business Intelligenceに関する知識と経験
・計算機科学、統計学、数学などに関する修士号
・自然言語処理の知識
・AWS, GCPなどのクラウドの利用経験
・ビジネスレベルの英語能力（読み書き含む）

BtoB事業におけるAIサービスを支えるサーバーサイド開発をお任せします。
各種AIサービスを実現するサーバー構築、システム運用等を行います。最高のサービスを創出するために、他のメンバーと共に企画・設計・開発・運営などに一貫して携わっていただきます。

具体的には…
・顧客の課題解決に向けたシステム全体の企画・設計
・システムの技術選定、設計、実装、テスト、運用保守、改善
・開発チームのマネジメント・クオリティ管理

本ポジションでは社会や産業構造を把握・分析し、課題特定して課題解決する革新的なプロダクト開発を牽引して、新たな未来を創っていく経験を得ることが可能です！

■必須経験・スキル
以下の要件をすべて満たす方
・SaaS・Webアプリケーションのプロダクトの開発・運用経験(3年以上)
・課題に応じた技術選定、実装ができる方
・チームによる開発経験（Git等によるバージョン管理、CI運用、コードレビュー)
・Webサーバの設計、構築、運用経験
・Python、PHP、Ruby、.NET 等でのWebサービス設計、構築、運用経験
・DBサーバの設計、構築、運用経験

■歓迎経験・スキル
・開発プロジェクトのマネジメント経験
・一人でサービスをゼロから開発・運用した経験
・高いコミュニケーション能力やリーダーシップ
・大規模サービスの運用経験
・AIプロダクトや機械学習システムの開発・運用経験
・これからAIやMLを学んでいきたい・磨いていきたいという方も大歓迎

■求める人物像
★当社の経営理念・ビジョン／ミッション／バリューに共感いただけるはぜひご応募ください！
・とにかくプログラミングが好きな方
・粘り強く最後までやり遂げることができる方
・好奇心旺盛で技術情報などの収集・研鑽を常に行っている方
・まだ世にない新しいサービスを企画・開発したい方
・日々の変化を楽しめる方

【補足情報】
当社は競争戦略上、完全禁煙会社としております。就業時間中はもちろん、就業時間外も禁煙となります。
必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

■お任せしたいこと
Business Success Divにて人工知能関連の技術を活用したサービスの研究・開発を行います。

Business Success Divは、AI革命をおこすことをミッションに、現役将棋プロ棋士に勝利した将棋AIの開発者などトップエンジニア達の所属する部署となります。深層学習（ディープラーニング）等の機械学習を活用して、予測・最適化の分析アルゴリズムやビッグデータ分析アルゴリズムなどを開発し、建設や金融を始め各種産業に適用していきます。トップクラスの開発力、企画力、スピード力があるメンバーですので、次々と新産業を作る醍醐味が味わえます。

■なぜ募集しているか？

現在、HEROZでは1社でも多くのクライアントの課題解決を行っていけるよう、一緒にAIの社会実装を実現していただける仲間を募集しています。新しいメンバーをお迎えし、当社事業の成長・拡大も実現していきたいと思っています。

熱意あり粘り強く一緒にチャレンジしていける優秀な仲間と出会えることを、メンバー一同心よりお待ちしております。世界を驚かすサービスを、一緒に作りましょう！

世の中を驚かす新しいサービスを企画・開発したい方。プログラミング好きは大歓迎！

■必須スキル・経験
以下全てを満たす方
・機械学習等の人工知能に関する研究・開発経験
・C++、Java、Python等による、人工知能、探索アルゴリズム、最適化アルゴリズム等の実装経験
・Git等によるバージョン管理の基礎知識・経験

■歓迎スキル・経験
・以下のいずれかのコンペティションの高スコアや上位成績など
　ーKaggle, SIGNATEなどデータ分析コンペティション
　ーAtCoderなど競技プログラミングコンペティション
　ーCodinGameなどゲームAIコンペティション
　ーその他、上記に準じる水準のAI関連コンペティション
・数学・統計学の専門的な知識
・博士号をお持ちの方、博士課程で研究中の方
・国際論文(IJCAI、AAAI、NeurIPS、 ICML、 KDD等)採録実績
・計算量の改善やパフォーマンスチューニングの経験
・ハイパフォーマンスコンピューティングの基盤構築・運用経験
・開発プロジェクトマネジメントの経験

■求める人物像
★弊社の経営理念・ビジョン／ミッション／バリューに共感いただけるはぜひご応募ください！
・技術力を追求し、顧客や世の中に満足や驚きを与えられるような高い成果を実現できる方
・目的達成のために、顧客や同僚に対して適切なコミュニケーションや発表・報告を行える方
・粘り強く最後までやり遂げることができる方
・好奇心旺盛で技術情報などの収集・研鑽を常に行っている方
・とにかくプログラミング、データ解析が好きな方

■補足情報
当社は競争戦略上、完全禁煙会社としております。就業時間中はもちろん、就業時間外も禁煙となります。
必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

■業務内容
大手クライアントを中心に機能についてヒアリングを行い、プロダクトとして求められている仕様を決め、直接ヒアリングした内容をもとに要件を確立し、開発への落とし込みを担当いただきます。

■業務詳細
・顧客訪問やデータ分析、市場調査
・セールス、CS、エンジニアと連携して新機能企画
・プロダクト改善点の発見、解決へのディレクション
・スケジュールおよびリソース計画の策定
・プロダクトの基本設計、機能改善業務

■開発環境
開発言語：Ruby, Python, JavaScript, Objective－C, Swift
フレームワーク：Ruby on Rails, React
データベース：PostgreSQL
プロジェクト管理：JIRA
サーバ環境：AWS（開発中はDocker）
コミュニケーションツール：Slack

■必須（MUST）
・Webサービスの開発経験
・要件定義フェーズの経験3年以上
・大手企業をクライアントとして担当した経験

■歓迎（WANT）
・弊社開発言語での開発経験
・Sierでの勤務経験
・大規模システム開発経験
・DB設計経験
・ITベンダー認定資格所持

■求める人物像
・エンジニア寄りだが、セールスのご経験がある方

■業務内容
・React+Typescript + Nextを用いたWebアプリケーションのUI/UXを常に意識したフロントエンド開発
・要件定義・設計・実装・テストコード追加・レビュー・検証・リリースなどといった一貫した開発
・他の領域の方々(サーバー、インフラ、デザイナー、QA)と協業したプロダクト開発
・より多くのユーザーに利用されるよう、レガシーな仕組みを抜本的に変え、新プロダクトを作るプロジェクトへの参画/推進

■開発環境
ベトナムのオフショア開発メンバーのほか、外国籍のメンバーも在籍しています。
・開発言語：Ruby, Python, TypeScript, Swift
・フレームワーク：Ruby on Rails, React, Next
・データベース：PostgreSQL
・プロジェクト管理：JIRA
・サーバ環境：AWS（開発中はDocker）
・コミュニケーションツール：Slack

■必須（MUST）
・Web /アプリサービスの開発経験3年以上
・フロントサイド開発経験3年以上
・Git等を用いた、複数名でのチーム開発経験

■歓迎（WANT）
・React.js, Redux, typescript, Vue.js, Angular.js いずれかでの開発経験
・アジャイル開発の経験
・RDBの知識、理解
・SaaSビジネスの業界経験
・Jestを用いた単体テスト、CyPressを用いた統合テストの経験

■求める人物像
・チームプレイヤー
・新しい技術に興味があり、自己学習している方

■業務内容
・テスト設計、テスト実装（テストケース作成）
・テスト実施、不具合報告
・リリース後の動作確認
・開発メンバーと連携したテスト活動

■開発環境
・クラウドサービス：AWS, GCP
・開発言語：Ruby, Python, JavaScript, Objective－C, Swift, bash
・フレームワーク：Ruby on Rails, React
・サーバ環境：CentOSまたはDocker
・データベース：PostgreSQL
・KVS：Redis
・プロジェクト管理：JIRA
・コミュニケーションツール：Slack
・自動化ツール：Ansible

■必須（MUST）
・Webアプリケーションのテスト設計、実行経験
・チーム開発におけるコミュニケーション能力

■歓迎（WANT）
・JSTQB、IVEC等の資格をお持ちの方または同等の知識経験をお持ちの方
・各種テストツールの使用経験
・E2Eテストの自動化経験
・スマートフォンアプリのテスト経験

■求める人物像
・世の中にまだないSaaSプロダクトの品質保証業務に挑戦したい方
・自社サービス改善に熱量を持って取り組める方・ルーチンワークであっても、根気強く責任を持ってやりきれる方

これまでのご経験に応じて、以下のいずれかの業務からお任せ致します。
①クライアントのマーケティング課題解決、意思決定最大化に資する分析ソリューションを開発、運用
　（T購買データおよび、T購買データと各種の外部データ掛け合わせの分析アウトプット）
②データアナリストの分析業務効率化に向けたデータマネジメント業務
③分析基盤の機能開発・運用と要件定義に基づいたシステム設計と開発工程のベンダーマネジメント

【必須条件】
・SQLによるデータ集計・加工、データマート構築経験
・ETL／ELT、データパイプライン構築経験
【歓迎条件】
・Python等スクリプト言語でのデータハンドリング経験
・社内外メンバーと連携したプロジェクトマネジメント経験
・TableauなどのBIツールを利用したご経験