非公開
＜仕事概要＞
◆事業部データ整備
今後のAI利用などに向け、AIも人も同じ認識で同じデータを使えるようにデータ整備を強化していきます。手段の一つとしてセマンティックレイヤー製品の利用を検討しており、利用要否の検討から製品選定導入と計画しております。
・データ活用相談
・セマンティックレイヤー導入検討
・利用要否PoC
・製品選定
◆社内データ基盤運用・保守
内製開発とベンダー依頼の双方で対応している、SnowflakeとAWSで構築されたマイナビのデータ基盤の構築・運用業務を行います。また、定期的に事業部から挙がってくる要望に対応し、データ連携部分の改修を行います。今後はSnowflakeのAIなど機能活用も進めていく予定です。
・Snowflakeの運用・管理
・データ連携運用・保守
・新規利用方法検討
◆データプレパレーションツール運用・サポート
社内ユーザーがノーコードでデータ加工できるツールとして社内に向けReckonerを提供しています。
社内からデータ加工について相談が挙がってきた際に、要件整理・データ調査・実装提案等を行い、ユーザーの実装をサポートします。
また、ユーザーの利用が進むようなイベント開催や、データ基盤やAIと組み合わせて使うなどでプレパレーションツールでできることの幅を広げるなど新たな活用についても検討していきます。
・データ活用相談
・社内活用活性化
・問い合わせ対応
・新規利用方法検討
＜このポジションならではの魅力・やりがい＞
◆マイナビのビッグデータが扱える
マイナビの人材系・メディア系などの各種サービスデータを扱うことができます。
大規模なデータであるため、データ活用に関する様々なスキルが身に着きます。
＜扱っているデータ＞
・マイナビの各種サービスサイトデータ(サイト掲載情報・反応データ・サイト利用者データなど)
・ERPシステム(商品データ・売上データなど)
・SFA(クライアント情報・営業行動データなど)
◆事業会社の立ち位置でデータに関する業務ができる
データに関する仕事は特に対象ドメインのビジネス背景の理解が重要です。
事業会社の立ち位置でデータを扱ったシステム開発を行うことで、同じ社員から得られるドメイン知識を前提としたデータ処理・データ分析技術のスキルの獲得が可能です。
また、システムは作って終わりではなく、開発完了以降の運用フェーズに携わることではじめて具体的な恩恵が得られる状態になります。運用フェーズの工夫や改善により得られる恩恵を最大化したり長期化することで、サービスのグロースへと繋げていくことができます。
＜業務を通じて身に付くスキル＞
・Snowflakeに関する知識・経験
・Reckoner/dbt/Pythonなどのデータ加工処理に関する知識・経験
・Power BI/Tableau等のBIに関する知識・経験
・コミュニケーション能力・ドキュメンテーション能力・
問題分析力・課題解決力などソフトスキル全般
・IT相談等による要件整理能力
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
誰もが同じデータを正しい意味で使え、迷わず意思決定できるように整備する。
【業務内容変更の範囲】
会社の定める業務