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学習データ基盤開発と機械学習モデルのシステム導入を担うデータエンジニア募集

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on 2018/12/17

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学習データ基盤開発と機械学習モデルのシステム導入を担うデータエンジニア募集

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柳沼 慎哉

グロービスデジタルプラットフォーム データサイエンティスト 得意:SQL、Tableau

Word2Vecのレコメンデーションへの応用を試してみた

柳沼 慎哉さんのストーリー

株式会社グロービスのメンバー

グロービスデジタルプラットフォーム データサイエンティスト 得意:SQL、Tableau

なにをやっているのか

教育がデジタルで大きく変わろうとする中、ベンチャーマインドを発揮し、これまでに作り上げた学習コンテンツや仕組みのデジタルシフトを促進すべく、統合された学習環境=「GLOPLA LMS」(https://glopla.globis.co.jp/)の構築や、「GLOBIS 学び放題」(https://hodai.globis.co.jp/)というビジネスナレッジの動画学び放題サービスを世の中に広く届けています。 プロダクト開発を通じ、テクノロジーを活用した「新しい教育のあり方」を形作っています。
グロービス学び放題 GLOBIS Manabihodai
スマートフォン版グロービス学び放題 Manabihodai App
カフェのような雰囲気の中、開発しています。リモートワークも積極的に利用されています。
フリースペースでディスカッションするスペースもあります。フルフレックスで、柔軟な働き方が可能です。
実践的かつ参加型のクラスを展開しています
「ヒト」・「カネ」・「チエ」の事業ドメイン

なにをやっているのか

グロービス学び放題 GLOBIS Manabihodai

スマートフォン版グロービス学び放題 Manabihodai App

教育がデジタルで大きく変わろうとする中、ベンチャーマインドを発揮し、これまでに作り上げた学習コンテンツや仕組みのデジタルシフトを促進すべく、統合された学習環境=「GLOPLA LMS」(https://glopla.globis.co.jp/)の構築や、「GLOBIS 学び放題」(https://hodai.globis.co.jp/)というビジネスナレッジの動画学び放題サービスを世の中に広く届けています。 プロダクト開発を通じ、テクノロジーを活用した「新しい教育のあり方」を形作っています。

なぜやるのか

実践的かつ参加型のクラスを展開しています

「ヒト」・「カネ」・「チエ」の事業ドメイン

グロービスは、経営に関する「ヒト」・「カネ」・「チエ」の生態系を創り、社会の創造と変革を行うことをミッションに1992年に設立されました。以来20数年にわたり、独自のケースメソッドや大学院設立、法人向け研修事業の立上げ、 更にはオンラインを活用した新プロダクト等を生み出しながら社会人教育の質向上に努めてきました。 現在のテクノロジーの進化・発展に伴い、私たちがいる教育産業にも大きな変革が求められています。すでに数年前から各部門でテクノロジーを通じた挑戦を行っていましたが、2016年4月よりEd-Techを推進する専門チーム「Globis Digital Platform」を設立しました。

どうやっているのか

カフェのような雰囲気の中、開発しています。リモートワークも積極的に利用されています。

フリースペースでディスカッションするスペースもあります。フルフレックスで、柔軟な働き方が可能です。

■多様なメンバーが参画しています 元ベンチャーの経営者、スタートアップの創業者(CTO)、大企業の新規事業メンバー、データサイエンティストなど、多様なメンバーがこの事業に参画しており、刺激的なチームで働くことができます。 ■働きやすい環境 ・リモートワーク可能 ・フルフレックス制度 ・実働 7.5 時間/日 ・平均残業時間実績値:20 時間/月 ・フリーアドレス ・カフェスペースでのドリンク無料 ・休日の社外セミナー参加時の振休取得可 ・経費での書籍購入 ・副業可 ・時短勤務制度あり ・MacBook Pro 15inch、27inchディスプレイ 自由と自己責任を HR ポリシーとして掲げ、 会社は自己実現の場と考えています。 従って実績のみで役割を定義せず、対話しながら目標設定します。その実現のために外部の研修やカンファレンスに行きたい場合は自己啓発支援制度(半額)や業務研修制度(全額)を使えます。 その他、経営大学院への通学支援制度(返金制度あり)、海外留学制度等、挑戦をしたい方が働きやすい職場です。

こんなことやります

■チームの紹介記事 https://www.wantedly.com/companies/globis/post_articles/186152 ■機械学習モデルをシステム導入した事例の紹介 https://www.wantedly.com/companies/globis/post_articles/204324 ■具体的な業務 データ活用の要となるデータ基盤の開発を担当して頂きます。 加えて、データサイエンティストが検討した機械学習モデルのシステム導入も担当して頂きます。 ※機械学習モデルのシステム導入は未経験でも可。 それぞれの詳細は以下になります。 ①データ基盤開発  ・未取り込みの各サービスデータのETL実装  ・データ基盤の監視設計  ・各サービスデータ間の名寄せ方式の検討と実装 (cookie syncも含む)  ・ML Ops ②機械学習モデルのシステム導入  ・データサイエンティストが検討した機械学習モデルの実装 (ライブラリ利用)  ・機械学習モデル導入のためのデータパイプライン設計  ・サービス側でのデータ提供インターフェースの検討 (バッチ連携が多いのでデータ要件定義が中心)  ・設計したデータパイプラインの構築 (インフラ構築。バッチ処理実装など)  ・データパイプラインにおける監視設定 (サービス側システムの監視設定は対象外) ■必須条件 ▼スキル・経験  ・Webサービスのインフラ運用経験。  ・システム設計能力(特にインフラ構成やDB設計能力)。  ・応用技術情報試験レベルのコンピュータサイエンスの知識を持ち、実務で応用する事が出来る。  ・Pythonプログラミングの経験。 ▼人物特性  ・データ基盤構築において、大規模データやリアルタイム処理以外に楽しみを見いだせる方。  ・機械学習への強い興味 ■歓迎条件 ▼スキル・経験  ・データ基盤構築や運用の実務経験  ・Webアプリケーション開発の実務経験  ・機械学習を学んだ経験(例:大学で学んだ。kaggleにチャレンジしてみた。) ■ポジションの魅力 ・シニアデータエンジニアやシニアデータサイエンティストを筆頭とした高いデータ専門性を持ったメンバーと仕事が出来る。 ・機械学習モデル構築やシステム導入の実務経験を得る事が出来る。 ・チームの立ち上げ期なので裁量が大きい。 ・フレックスタイム、リモートワーク、服装自由、自己啓発支援制度やグロービス経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。 https://recruiting-tech.globis.co.jp/environment/ ■開発環境 ・インフラ:GCP(データ関連)/ AWS(ユーザー向けサービス) ・ETL:CloudComposer (Airflow) ・サーバーレス環境:GAE / CloudRun ・インフラ管理:GKE / Docker ・DWH:BigQuery ・監視:Stackdriver ・可視化ツール:Data Studio / Tableau ・分析環境:Jupyter Notebook ・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team
1人がこの募集を応援しています

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募集の特徴
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会社情報

1992/02に設立

806人のメンバー

  • 海外進出している/
  • 1億円以上の資金を調達済み/

東京都千代田区二番町5-1 住友不動産ビル