GOについて
仕事概要
タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。3,500万ダウンロードのユーザアプリケーション等、1日に10億レコード規模のデータを収集し、これらのデータ活用を通して事業貢献していただきます。
データは全社データ基盤に蓄積され、そのデータを約20名のデータアナリストやデータサイエンティストが利用しています。データ活用の成果はビジネス担当やプロダクトマネージャをはじめとする全社の様々な組織で利用されるとともに、AIの元データとしても使われています。
本ポジションは、全社データ基盤のデータエンジニアです。必要なデータを社内外から収集し、データ基盤に蓄積。活用のニーズにもとづいてデータモデリングしたり、分析ツールを提供することで、全社のデータ活用を支援します。
業務詳細
データの生成・収集
- 分析に必要なデータをアプリケーションログに出力させるための設計。ログの出力、ログの収集
- ユーザの端末や車載デバイスからデータ収集。
- 業務データベースからのデータ収集。
- 社外からのデータ収集。
データの蓄積
- 全社データ基盤であるGoogle CloudのBigQueryに蓄積。管理。
データマートの作成
- 分析の要件に応じたデータモデリング。データマートの作成。
- BIツールLookerのセマンティックレイヤーである「LookML」の開発
- Google CloudのdataformやAirflow(Cloud Composer)などを活用してデータ加工パイプライン構築
- データマートやセマンティックレイヤーの本番運用。データ品質のモニタリング。
データ活用のための活動
- データ活用のための分析ツール(LookerやStreamlitなど)の提供
- メタデータ整備
- データガバナンスのための利用ルールの策定
解決したい課題
データドリブンの意思決定が徹底された会社であり、何をするにもデータが求められます。 また、会社の成長スピードが早く、新規の案件がどんどん生まれます。
そのため、会社全体でデータに対するニーズが高まっており、手が足りません。
本ポジションの魅力
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3,500万DLのスマホアプリや1日に10億レコード規模のデータなどモビリティ関係のビッグデータを保有し、このデータ活用を通して事業貢献できます。
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データドリブンな社風であり、どんな案件でもデータが求められます。そのため「データ基盤を作ったけど使われない」「データ分析結果が事業に使われない」といったことは一切なく、データが事業に活用されていることを肌で感じられる現場です。
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データエンジニアとしてのキャリアは不問です。これまでエンジニアとしてキャリアを積んできた方であれば、本ポジションでの経験を積めばデータエンジニアになれます。
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モダンな環境で最先端のデータエンジニアリングが出来ます。オンプレミスやレガシーなシステムはなく、技術的な負債と向き合うことが少ないです。
所属組織
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人数：グループは正社員が5名、業務委託が4名です。
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よく一緒に仕事をするチーム：データ基盤エンジニアが5名、データサイエンティストが9名、データアナリストが10名。
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カルチャー：社内のだれでもSlackに気軽に相談できます。データアナリストやその先にいる事業担当ともシームレスに会話できるため、「情報が降りてこない」や「何でこの仕事をするのか」といったことが少ないです。成果に向かって、部署を越えて一丸となって進めます。