- なぜ募集しているのか
- 【仕事概要】
LegalForceでは経営判断に必要とされる全社的なデータ分析の体制を整備しています。データ分析部では、データ分析の推進と分析基盤の構築の二つの業務を担当しています。
分析基盤ではエンタープライズデータにおけるセキュリティフレームワークに則ったデータガバナンスが求められます。この中で分析基盤の構築に際しては、統一的に管理されたデータについて、要求されるセキュリティレベルでの保護と、ビジネス要求の充足の両立を図る基盤を整備しています。
分析基盤が活用される領域はプロダクト、営業オペレーション、財務、人事と多岐にわたります。データ分析業務を通じて、それぞれの部門に統計、分析の手法を用いたデータソリューションを提供しています。
データ分析部の目標は二つあります。一つはそれぞれの部門において、データの徹底的な分析なしにはあり得なかった新たな価値を発見することです。そしてもう一つは、それを全社経営の各レイヤーにおいて、自律的に実行できるデータドリブンな組織を作り上げることです。 - どんな仕事か
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本部門においてデータエンジニアは、分析者及びデータ利用者に対して最新かつ整備されたデータ分析環境を提供することに責任を持ちます。社内に存在するあらゆるデータに対して、ステークホルダと調整し、データの理解を深めます。これらのデータのサイロ化を防ぎ、データ利用を活性化するための全社的な分析基盤の構築と保守業務に従事いただきます。
【責任範囲】
- 全社横断の分析基盤を構築し、各組織が自律的に分析、データを利活用できる環境を整備する
- 要求されるセキュリティレベル、可用性を考慮した上で最大限のコストメリットを享受できる分析基盤を提供する
- アナリスト、及びデータを活用するステークホルダが必要とするデータに対して、要件を整理し、要件に基づいたデータを提供するフローを運用する
【業務内容】
データエンジニアは、社内のステークホルダに対して、自ら積極的にコミュニケーションをし、データを利活用するための基盤作りに努めていただきます。具体的には以下のような業務が該当します。
- データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを主体的に実施する
- アナリストとともにステークホルダとの要件定義フェーズから参画し、データの利用要件を整理する
- 要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用する
- 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき、運用・保守する
- データサイジング・コストを考慮しつつ、各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるデータマートを整備する
- BIツール上でデータモデリングを行い、各部門が欲するダッシュボード、及びデータ抽出の仕組みを整備する
- 分析者、データ利用者が活用するBIツール、機械学習に関わるツールを運用・保守する - 求められるスキルは
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必須 - 3年以上のデータエンジニア、あるいはインフラエンジニアとしての業務経験がある
- AWS、あるいはGCP上でデータを分析する基盤のアーキテクチャを設計し、実用レベルで構築、運用した経験がある
- RDB、データウェアハウス上でのデータモデリングにより、実用的なデータマートを設計した経験がある
- Python、Go等、何らかのプログラミング言語を用いたアプリケーションの開発経験がある
- 保守性に優れたSQLを書くことができる
- FlunetdやApache Kafka等のログ転送、メッセージキューイングを利用したリアルタイムログ転送の実践的構築、運用経験がある
- 日本語能力試験N1に相当する言語能力がある歓迎 - インフラ構成管理ツール(Terraform)の利用経験がある
- ELT、ETLを行うジョブスケジューラの導入、及び運用の経験がある
- 冪等性と保守性を考慮したデータ転送ジョブの開発、運用経験がある
- データリネージやメタデータを管理するツール導入、システム開発の経験がある
- LookerやTableauなどのBIツールを用いたダッシュボード構築、運用経験がある
- MLに係るパイプラインの設計・運用・保守経験がある
- データアナリストとしてのデータ分析に関する業務経験がある
求める人物像
- データで世界を変えることに熱意を持って取り組める方
- 論理的思考力の高い方
- 部門感の壁を作らず、他部門とも積極的に関われる方 - 開発のスタイルは
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開発環境 【採用技術】
- BI: Looker, Metabase
- Web分析: Google Analytics
- SFA: Salesforce
- MA: Marketo
- プラットフォーム: AWS, GCP
- 構成管理: Terraform
- 言語: Python, Go
- データベース: Aurora, CloudSQL
- データウェアハウス: BigQuery
- モニタリング: Datadog, Cloud Monitoring
- ロギング: fluentbit, Cloud Logging
- ETL: Digdag, Embulk, Cloud Dataflow - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 勤務時間は
- コアタイムなしのフルフレックス制または裁量労働制を適用
- 給与はどのくらい貰えるか
- 770万円 ～ 1500万円
別途SO付与の可能性あり - 待遇・福利厚生は
- 社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
語学学習補助
技術書購入補助
インフルエンザ予防接種補助
屋内禁煙 （建物内に喫煙室あり）
副業可（許可制） - 休日休暇は
- 休日：年間休日120日以上／完全週休2日制（土・日・祝）
休暇：年末年始休暇／有給休暇（入社時付与）／傷病休暇（入社時付与）／産前産後・育児休業／介護休業／慶弔休暇 - どんな選考プロセスか
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