にじいろ紹介合同会社のバイト・アルバイト募集情報

▼やりがい
【ミッションの重要性と難易度】
当社におけるデータ戦略は、経営戦略に直結しており、極めて重要性の高いものです。
当社が提供するサービスを利用する数多くのユーザーに与える影響も、自ずと大きくなります。
それゆえ、難易度の高いミッションに向き合うことになります。

【豊富な成長機会】
重要度、難易度の高いミッションであるからこそ、成長機会が豊富だと考えています。
当社の経営戦略に直結するデータ戦略のwhy, whatからhowまで一貫してリードするため、
チャレンジできる環境とフィードバックが多く、成長できる環境があります。
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当社のデータ戦略の策定と実行を担う「データ戦略部」のインフラを担当します。
データ戦略とは、ユーザーによって登録される名刺や請求書などのデータの価値を高めるための
データ(※)を集め、ユーザー登録データとかけ合わせて活用できるようにすることです。
具体的には、どのような理由で(why)どのようなデータを(what)どのような方法で
(how)収集するのかを定め、そのためのシステムのインフラ担当としてAWS,GCPを活用した基盤構築を行います。

※集めるデータの一例(企業情報関連):
- 概要情報(会社名、業種・業態、売上高、従業員数など)
- 従業員情報
- 人事異動・機構改革情報
- ニュース
- 財務・業績情報
- 関連会社情報

◆データ活用のための取り組みの一例
- 名寄せ:上記のような多種多様なデータ同士、あるいはユーザー登録データとの間で名寄せすることで、一元化されたデータベースが構築可能となります。これにより、それぞれのデータが単独で存在する場合に比べ、ユーザーにとってのデータの価値が大幅に増すと考えています。
- コード化された属性付与:上記のようなデータは、単に集めただけではユーザーにとって活用しやすい形式にはなりません。例えばデータに含まれる部署や役職などをコード化して属性として付与することで、ユーザーにとって活用しやすくなります。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, React
バックエンド: Ruby on Rails, Python, TypeScript
データベース: Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB
インフラ: AWS (EC2, ECS, S3, SQSなど)
利用ツール・サービス: Docker, Terraform, GitHub, CircleCI, Datadog, Opsgenie, Sentry

※データ戦略部では複数のサービスを開発しています。上記はそれらのサービスの利用技術の論理和から
抜粋したものです。それぞれのサービスで、サービスの特性に応じて技術を選定しています。
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[増員募集]