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案件一覧
( 41,976 件中 3,241 - 3,250 件を表示) 【フルリモート／週5／Kotlin】月間数千万人が利用するCtoCプラットフォームのサーバーサイドKotlin開発およびリアクティブアーキテクチャへの刷新 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、月間数千万人のユーザーが利用する「国内最大級のCtoCマッチングプラットフォーム」において、サーバーサイドKotlin（Spring Boot）を用いたWeb API開発、およびレガシーなJavaモノリスからの段階的なマイクロサービス化をお任せします。 ［役割に対して求める成果］数千万ユーザーの検索やマッチングを支える高トラフィックなAPI群に対して、Kotlinの言語仕様（Null安全、拡張関数など）とCoroutinesをフル活用し、堅牢かつ非同期・ノンブロッキングなアーキテクチャを構築すること。また、長年の運用で肥大化したJavaコードベースを解きほぐし、ドメイン駆動設計（DDD）のアプローチを用いて保守性の高いモダンなサーバーサイドKotlin環境へとリプレイスを完遂すること。 具体的な業務内容 ・サーバーサイドKotlinおよびSpring Bootを用いた、高トラフィックなWeb APIおよびバッチ処理の詳細設計、実装、テスト ・Spring WebFluxおよびKotlin Coroutinesを活用した、ノンブロッキングI/Oによる高並行・低レイテンシなAPIの開発 ・稼働中の巨大なJavaモノリスシステムから、Kotlinを用いたマイクロサービスへの段階的かつ安全なマイグレーション ・マッチングアルゴリズムや複雑な検索条件を処理するための、MySQL（Amazon Aurora）のインデックスチューニングおよび複雑なSQLの最適化 ・Elasticsearchを利用した、数億件のユーザー・コンテンツデータに対する超高速なフルテキスト検索エンジンの設計・運用 ・JUnit 5、MockK、Kotest等を用いたテストコードの拡充と、CI/CDパイプライン（GitHub Actions）の高速化・自動化 ・gRPCを利用したマイクロサービス間の高速な内部通信インターフェースの設計、およびProtocol Buffersによるスキーマ管理 ・Datadog等を利用したスロークエリやメモリリークの監視、およびJVM/アプリケーションレイヤーの継続的なパフォーマンス改善 必須スキル・経験 ・Webアプリケーション、またはバックエンドシステムの実務開発経験（3年以上） ・Kotlin、またはJavaを用いたバックエンド開発経験（Java経験のみの場合、Kotlinへの強い学習意欲があること） ・Spring Framework（Spring Boot）を用いた開発経験（2年以上） ・RDBMSを用いたデータベース設計、および高トラフィック環境下でのSQLチューニング経験 ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・サーバーサイドKotlinを用いた本番環境での開発・運用経験 ・Kotlin Coroutines、またはSpring WebFluxを用いたリアクティブプログラミングの実装経験 ・レガシーなJavaシステムからKotlinへの移行（リファクタリング）経験 ・ドメイン駆動設計（DDD）、またはクリーンアーキテクチャの概念を取り入れた開発経験 ・gRPCを用いたマイクロサービス間通信の設計経験 ・Elasticsearch等の検索エンジンを利用したインデックス設計・チューニング経験 ・AWS（EKS, ECS, Aurora, Redis等）を利用したクラウドネイティブ環境での開発経験 開発・業務環境 開発言語：Kotlin (一部レガシーなJava 11/17コードあり) フレームワーク：Spring Boot, Spring WebFlux データベース・KVS：MySQL (Amazon Aurora), Redis, Elasticsearch 通信・アーキテクチャ：REST, gRPC, Microservices インフラ：AWS (EKS, RDS, ElastiCache, SQS等), Docker, Kubernetes テスト・CI/CD：JUnit 5, MockK, Kotest, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Confluence, Slack プロジェクトチームについて バックエンド開発部の基盤移行チームへの配属となります。「Kotlinのモダンな言語仕様を愛しつつも、過度なハック（黒魔術）は避け、チーム全員が読みやすいシンプルなコードを書く」ことを重んじるカルチャーです。コードレビューでは、Null安全性の担保やスコープ関数の適切な使い分け、Coroutinesのコンテキスト（Dispatchers）の正しい指定など、サーバーサイドKotlin特有のベストプラクティスについて活発かつ建設的な議論が日常的に行われています。 求める人物像 ・Kotlinという言語の表現力（簡潔さ、安全性）に魅力を感じており、それをAndroidアプリだけでなくサーバーサイドの開発でスケールさせることに知的な興奮を感じる方 ・「レガシーなJavaコード」を単に否定するのではなく、それがこれまで事業を支えてきたことに敬意を払い、安全なテストコードを網として張りながら少しずつKotlin化していく泥臭いプロセスを楽しめる方 ・数千万ユーザーのトラフィックを捌くインフラやデータベースの挙動にも関心を持ち、言語の枠を超えてパフォーマンスのボトルネックを追求できる方 仕事の魅力 現在のバックエンド開発市場で急速にシェアを拡大している「サーバーサイドKotlin」を、国内トップクラスのトラフィックを誇るCtoCサービスで極めることができるポジションです。Javaの堅牢なエコシステム（Spring Boot）とKotlinのモダンな言語特性（Coroutines等）の「良いとこ取り」をしながら、リアクティブアーキテクチャやDDDの実践といった高度な技術課題に取り組むことで、次世代のバックエンドスペシャリストとして極めて高い市場価値を獲得することができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。
【案件概要】 作業内容： 経営に寄与するデータ分析の推進を実施いただきます。 分析テーマの実行と手順書作成 セマンティックレイヤ／カタログ設計・運用 Snowflake等を用いたAIエージェント機能の検討、検証の推進、結果取りまとめ 関連組織との調整、優先度策定、進捗・リスク管理 必要に応じて顧客との打ち合わせあり。 基本オンサイト、慣れてくれば一部リモート可能かもしれませんが、 本番マシンルームからしかデータ取得ができないため出社できる方の募集とさせていただきます。 必須スキル： ・データ分析スキル（５年以上必須） →目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、の手順のドキュメント化まで独力推進 →PythonもしくはRの経験 【条件面】 期間：随時 場所：御茶ノ水 精算：確認中 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
■案件名 【Python／BigQuery】動画配信サービスの視聴ログ分析基盤 ■案件内容 月間視聴者数500万人の動画配信サービスで、視聴ログのリアルタイム集計と長期保管・分析の両立が課題となっています。BigQuery + dbt + Airflow構成での新規分析基盤構築と、データマート整備を行います。 ■役割 データエンジニア ■作業場所 フルリモート ■希望単価 85万前後 ■スキル： 【必須】 ・Python実装経験 3年以上 ・BigQuery／Snowflake等のDWHでの本番運用経験 ・dbt を用いたデータモデリング経験 ・Airflow等のワークフロー管理ツール経験 【尚可】 ・動画／メディア業界の分析経験 ・データ可視化（Looker／Tableau等）経験 ・ストリーミングデータ処理経験 ■契約期間 随時 ※参画時期は応相談 ■支払サイト 月末締め翌月末支払い ■募集人数 1名 ■打ち合わせ WEB1回（当社同席）
国内最大規模のゲームPFの全範囲にわたるBEサービスの設計/開発を中心にお任せします。 主な業務内容は、要求の把握～運用保守を含む基本的な開発業務に加えて、チームメンバーと協力し、開発からリリース、そして運用までの一貫した業務を行っていただく想定です。 ■具体的な役割 ・各外部チームとのやり取り ・チームの窓口としての対応 ・プロジェクトにおける要件定義〜スケジュール管理、テスト ・チームタスク管理 ・各種ドキュメントの作成 ■開発工程： ■開発環境： 〇開発言語 ・Go ・PHP ・HTML ・CSS（Scss） ・JavaScript / TypeScript 〇ライブラリ・フレームワーク ・Goa ・Echo ・Zend Framework 1.13 ・独自フレームワーク ・GraphQL（Apollo） ・React（Next.js） ■必須スキル： ・プロジェクト開発責任経験あり ・大規模システム設計経験あり ・バックエンド開発経験あり ・建設的なコミュニケーションスキル ■歓迎スキル： ・バックエンド開発経験3年以上 ・広い範囲のキャッチアップが必要な開発の経験 ・ドメインを考慮した設計の経験 ■勤務地：港区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：90万~100万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■時間：10:00~19:00 ■就業時間制度：フレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【フルリモート／週5】DevOps・インフラエンジニア（Docker・コンテナ基盤運用） お任せしたいこと 自社プロダクトの開発・本番環境における、Dockerを中心としたコンテナ基盤の運用保守、およびCI/CDパイプラインの改善をお任せします。 「開発者のローカル環境では動いたのに、本番環境で動かない」といったインフラ由来のトラブルを無くし、開発チームが安全かつスピーディーにコードをデプロイし続けられるような、泥臭くも重要な土台作りにチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Dockerを用いたアプリケーションのコンテナ化、および最適なDockerfileの作成・メンテナンス（マルチステージビルドによるイメージサイズの軽量化など） ・AWS ECS（Fargate等）を利用したコンテナ・オーケストレーション環境の構築、運用保守 ・開発メンバーが快適に開発を進めるための、ローカル環境（Docker Compose等）の整備とトラブルシューティングのサポート ・GitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築・保守、およびビルド時間の短縮化 ・Terraformを用いたインフラ構成のコード化（IaC）の推進 ・不要なコンテナイメージの整理や、脆弱性スキャン（Trivy等）の運用によるセキュリティ水準の維持 必須スキル・経験 ・Linuxサーバーの構築・運用経験（目安として3年以上） ・Dockerを用いたコンテナイメージの作成、および実運用環境（クラウド上など）でのコンテナ運用経験 ・Webアプリケーションの基本的な仕組み（TCP/IP、HTTP、DB接続など）に対する理解 ・Git / GitHubを用いたチーム開発（またはインフラ構成管理）の経験 歓迎スキル・経験 ・AWS（ECS, EKS, Fargate等）やGCP（Cloud Run, GKE等）などのクラウド環境におけるコンテナ基盤の構築経験 ・CI/CDパイプライン（GitHub Actions, CircleCI等）のゼロからの構築・自動化経験 ・Terraform等のIaCツールを用いたインフラ管理の経験 ・バックエンド開発（言語問わず）の基礎的な知識・経験 ・アジャイル / スクラムでのチーム開発経験 開発・業務環境 コンテナ技術：Docker クラウド・オーケストレーション：AWS (ECS, Fargate, ECR等) IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions 監視・管理：Datadog, AWS CloudWatch コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて インフラ・DevOpsチームへの配属となります。 「コンテナ技術＝Kubernetes」と飛びつくようなオーバーエンジニアリングは避け、「まずはECSでシンプルに運用しよう」「ローカルの開発体験をどう上げるか」といった、現場の課題解決に直結する現実的なアプローチを好むカルチャーです。開発エンジニアとの垣根を作らず、「インフラのことなら何でも聞いて」というスタンスで他部署をサポートすることにやりがいを感じるメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「Dockerの機能に詳しい」だけでなく、それをどう使えば開発チームの生産性が上がるかを考えられる方 ・開発環境の構築手順書が古かったり、デプロイが手作業だったりする環境に対し、文句を言うのではなく地道に自動化・コード化していける方 ・「自分の作業が終わればいい」ではなく、インフラの知見を開発メンバーにも分かりやすく共有し、チーム全体のボトムアップに貢献できる方 仕事の魅力 現代のWeb開発において必須となった「コンテナ技術」を軸に、開発組織全体の生産性を底上げする非常に貢献度の高いポジションです。華やかな新規構築ばかりではありませんが、Dockerfileの最適化やECSの手堅い運用など、DevOpsエンジニアとしてどこへ行っても重宝される「現場で本当に使えるコンテナ・インフラ技術」を着実に磨くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます（※障害対応のオンコール当番が発生する場合がありますが、チームで持ち回りし、特定の個人に負荷が偏らないよう調整しています）。
【フルリモート／週5／Ruby】数百万人が熱狂するエンタメプラットフォームのスパイクアクセスを捌くバックエンド開発およびGraphQL API刷新 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、有名アーティストのライブ配信やチケット販売、ファンコミュニティ機能を提供する「大規模BtoCエンタメプラットフォーム」において、Ruby on Railsを用いた高トラフィックなAPI開発およびGraphQLへのアーキテクチャ刷新をお任せします。 ［役割に対して求める成果］「人気チケットの発売開始時」や「ライブ配信の開演直前」など、特定の数分間に数百万アクセスが殺到する極端なスパイク・トラフィックに対し、サーバーダウンを起こさず確実にリクエストを捌き切る堅牢なバックエンドを構築すること。また、REST APIの限界（オーバーフェッチやエンドポイントの肥大化）を解消するため、GraphQLを用いた柔軟でスケーラブルなBFF（Backend for Frontend）層を設計・実装し、フロントエンドやモバイルアプリの開発スピードを劇的に向上させること。 具体的な業務内容 ・Ruby on Railsを用いた、BtoC向けWeb APIおよびバックエンドシステムの詳細設計、実装、テスト ・ruby-graphqlを利用したGraphQL APIのスキーマ設計、およびGraphQL Batch等を活用したN+1問題の徹底的な解消 ・「限定チケットの抽選・先着販売」における、悲観的ロック／楽観的ロックを駆使した厳格な在庫引き当て処理と二重販売の完全な防止 ・スパイクアクセスに耐えうる、Redisを利用した高度なキャッシュ戦略（フラグメントキャッシュ、クエリキャッシュ）の設計およびレートリミット制御 ・SidekiqやAWS SQSを利用した、重い集計処理や一斉プッシュ通知、メール配信の非同期タスク設計 ・数億件に及ぶユーザーの行動履歴や決済ログを扱うMySQL（Amazon Aurora）に対する、スロークエリの特定とインデックスチューニング ・RSpec、FactoryBotを用いたテストコードの拡充と、GitHub Actionsを利用したCI/CDパイプラインの高速化 ・Datadog等のAPMを利用した、トラフィック急増時のボトルネック（DBのCPU使用率、Rubyのメモリ枯渇等）のリアルタイムな監視とプロアクティブな改善 必須スキル・経験 ・Webアプリケーション、またはバックエンドシステムの実務開発経験（3年以上） ・RubyおよびRuby on Railsを用いた開発・運用経験（2年以上） ・RDBMS（MySQL等）を用いたデータベース設計、および複雑なSQLの記述・パフォーマンスチューニング経験 ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・メディア、EC、チケット販売、ゲームなど、特定の時間帯にアクセスが集中する（スパイクアクセス）BtoCサービスの開発・運用経験 ・GraphQLを用いたAPIのスキーマ設計、および本番環境での開発・運用経験 ・Redis、Memcached等を利用した高度なキャッシュ設計の実務経験 ・トランザクション分離レベルの深い理解と、厳格なデータ整合性が求められる決済・在庫管理システムの開発経験 ・RSpec等を用いたテスト駆動開発（TDD）の実務経験 ・AWS（ECS, Aurora, ElastiCache, SQS等）を利用したクラウドインフラ環境での開発経験 開発・業務環境 開発言語：Ruby 3.x フレームワーク：Ruby on Rails 7.x APIアーキテクチャ：GraphQL, REST データベース・KVS：MySQL (Amazon Aurora), Redis 非同期処理：Sidekiq インフラ：AWS (ECS Fargate, Aurora, ElastiCache, S3等), Docker テスト・CI/CD：RSpec, FactoryBot, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Confluence, Slack プロジェクトチームについて プロダクト開発部のエンタメ基盤チームへの配属となります。「サーバーが落ちることは、楽しみにしていたファンの期待を裏切ることと同義である」という強いユーザーファーストの精神を持つカルチャーです。コードレビューでは、ActiveRecordの便利さに頼るだけでなく、「トラフィックが100倍になった時にこのクエリは耐えられるか？」「キャッシュが剥がれた瞬間のDBへの負荷（Cache Stampede）はどう防ぐか？」といった、高負荷を前提としたシビアな設計の議論が日常的に交わされています。 求める人物像 ・「とにかく動けば良い」という発想ではなく、1つのクエリの実行速度をミリ秒単位で削るためのチューニングや、キャッシュのTTL設計に知的な興奮を感じる方 ・Railsの「魔法（暗黙的な挙動）」の裏側で何が起きているかを深く探求し、必要であれば生SQLを書くなど、パフォーマンスのために柔軟な技術選択ができる方 ・「ファンに最高の熱狂を届ける」というプロダクトの世界観に共感し、インフラやバックエンドの安定稼働が直接的にユーザー体験を守ることに強いやりがいを感じる方 仕事の魅力 日本のRuby・Rails環境において最高難易度クラスと言える「秒間数万リクエストのスパイクアクセス処理」と「厳格な在庫引き当て」に最前線で取り組むことができます。GraphQLの本格的な導入や、キャッシュと非同期処理を駆使したパフォーマンスチューニングを経験することで、単なるRailsエンジニアの枠を超えた「高トラフィック・アーキテクト」として、いかなるメガベンチャーからも求められる圧倒的な市場価値を獲得することができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。
【案件概要】 作業内容： ・テキスト通話アプリケーションサービスのフロントエンド（Swift）開発に携わって頂きます ・現在のユーザー数は30万人前後のサービスです ・オフショア開発＋フリーランスで体制を組んでおり、リモート環境で開発参画となります ・PM１名配下で、フロント3～5名、バックエンド1～2名の体制 ・品質向上および開発スピードの加速を目的としての増員となります ・リリースから数年が経過しており、既存の修正が多く、またその内容も複雑であるため、既存修正の経験が豊富な方の参画を希望します ・TCAをアップデートしている関係からTCA経験者を募集致します ・スタートアップ企業などでの開発経験やAI駆動開発の経験など、スピード感のある開発経験がある方を募集しております。 必須スキル： ・要件定義経験（未確定なビジネス要求に対し、ヒアリングを通じて仕様を策定した経験） ・Swiftを用いた開発経験3年以上 ・SwiftUIを用いた開発経験 ・TCAフレームワークを用いた開発のご経験 ・AIコーディングツールの実務経験（実務経験がなくとも個人開発での使用経験がある場合もご教示ください） ・スタートアップ企業などでのスピード感のある開発経験 【条件面】 期間：随時 場所：フルリモート 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
■案件名 【TypeScript／Node.js】ゲーム会社の社内ツール開発 ■案件内容 大手ゲーム会社のプランナー／QA／カスタマーサポート向けの社内ツール群を運用していますが、Excel管理から脱却したいタスクが多く存在し、専任の社内開発体制が手薄です。本案件では業務ヒアリングから入り、Web社内ツールを次々と立ち上げていただきます。 ■役割 フルスタックエンジニア（社内ツール） ■作業場所 フルリモート ■希望単価 70万前後 ■スキル： 【必須】 ・TypeScript／Node.js での開発経験 3年以上 ・NestJS／Express 等のサーバーサイドFW 経験 ・React／Next.js でのフロント実装経験 ・業務要件ヒアリング能力 【尚可】 ・社内ツール／業務システムの開発経験 ・ゲーム業界の業務理解 ・Power Automate／kintone 等のローコード活用経験 ■契約期間 随時 ※参画時期は応相談 ■支払サイト 月末締め翌月末支払い ■募集人数 1名 ■打ち合わせ WEB1回（当社同席）
スキル
デジタル通貨領域のSaaSを開発するチームに参画して頂きます。 日本の企業で社内の共通言語は日本語ですが、 エンジニア組織に海外からのエンジニアも参画されており、 MTGやSlackでのコミュニケーションは基本的に英語になります。 メイン業務は機能改修や新規機能追加などになりますが、 英語しか話せないエンジニアの方との連携など、 チームのコミュニケーションを円滑に進めていけるような方ですと助かります。 通常の開発業務に加え、順次Java→Goへマイグレーションもしており、 これからGoをやりたい方など歓迎いたします。 ■開発工程： ■開発環境： Java Go AWS Docker Github Slack ■必須スキル： ・Javaの経験4年以上 ・日本語と英語両面でのコミュニケーションが円滑に取れる方 ・Goの知見 ・アジャイル開発のご経験 ・リモート環境化でも能動的にコミュニケーションを取ることができる方 ■歓迎スキル： ・FinTech分野でのご経験 ・共通言語が英語である環境でのご経験 ・Goでの開発経験 ■勤務地：フルリモート ■募集人数：1人 ■単価：50万~70万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：2回 ■時間：9:00~19:00 ■就業時間制度：フルフレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【フルリモート／週5】Pythonデータエンジニア（自社データ分析基盤の開発・運用） お任せしたいこと 自社サービスにおけるデータ分析基盤の構築、および各種データパイプライン（ETL/ELT）の設計・開発・運用保守をお任せします。 華やかなAIモデルを作る前の「泥臭い土台作り」として、社内外に散らばるデータを綺麗に整理し、データサイエンティストや事業側が日々迷わずデータを活用できるような、エラーに強く信頼性の高いシステムをチームで地道に作り上げていくポジションです。 具体的な業務内容 ・Pythonを用いた、各種データソース（RDBMS、外部API、ログファイル等）からのデータ収集・加工プログラムの開発 ・Apache Airflow等を利用したデータパイプライン（バッチ処理）のワークフロー設計、実装、運用 ・データウェアハウス（BigQuery または Snowflake等）における、分析用のテーブル設計とデータマートの構築 ・SQLチューニングおよびデータ抽出クエリの最適化 ・既存のスクリプト（手作業やCronで動いている古いバッチなど）のリファクタリングおよびモダンな環境への移行 ・パイプラインのエラー監視、データ欠損時の調査、および復旧対応 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたシステム開発、またはバッチ処理の実務経験（目安として3年以上） ・複雑なSQLの記述、およびRDBMSやデータウェアハウスの基礎的な知識 ・ETL/ELTなどのデータパイプライン構築、または大量データの処理経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・Apache Airflow、dbt等を用いたワークフロー管理・データモデリングの実務経験 ・GCP（BigQueryなど）やAWS（Redshift、Athenaなど）のクラウドデータ基盤の構築・運用経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発・運用経験 ・Terraform等を用いたインフラ構成のコード化（IaC）経験 ・機械学習（MLOps）基盤の構築・運用サポート経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL ワークフロー管理：Apache Airflow (または dbt, 独自バッチ等) データベース・DWH：BigQuery (または Snowflake, AWS Redshift) インフラ：GCP または AWS, Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて データ基盤開発チームへの配属となります。 「最新のAI技術を使うこと」自体を目的とせず、「欠損のない正しいデータが毎日確実に連携されること」に最も価値を置く手堅いカルチャーです。文字化けやフォーマットの不一致といった「汚いデータ」に対しても文句を言うのではなく、どうすれば自動でクレンジングできるかを前向きに考え、基盤の安定稼働に努めています。 求める人物像 ・「AIエンジニア」ではなく、データを裏側で支える「データエンジニアリング」の領域にやりがいを感じる方 ・エラーが起きた際に、場当たり的な修正で済ますのではなく、仕組みから改善しようとする姿勢のある方 ・データサイエンティストや事業側の「こういうデータが見たい」というフワッとした要望に対し、具体的なテーブル設計に落とし込んで提案できる方 仕事の魅力 企業のデータ活用において最も需要が高く、かつボトルネックになりやすい「データ基盤の構築」に最前線で取り組むことができます。PythonとSQLの実践的なスキルを深めながら、AirflowやBigQueryといったモダンなデータスタックの運用経験を積むことで、データエンジニアとして非常に汎用性が高く、市場価値の高いキャリアを築くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます（※バッチ処理の障害時など、必要に応じてエラー調査等をお願いする場合がありますが、チーム内で負荷を分散しています）。
