＜データで「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」＞ 【業務内容】 - DevOps/DBA領域 　- BigQuery,Firestore,PostgreSQLなどの構築、運用、パフォーマンス最適化 　- データベースのバックアップ、リストアなどの運用自動化ツールの開発 　- データベースの新バージョンや新機能の検証、導入 　- 分析基盤の設計、構築 　- 新機能検証，クエリチューニングを含む負荷対策，障害対応 - データエンジニア領域 　- 大規模データのテーブル設計、ETL開発、ETLジョブの保守・運用 　- データの保守、運用 　- データ利用者との要件定義、利用サポート 【職務内容】 - 業務プロセスデータの基盤設計および構築 - 製造原価見積もりデータ - 取引実績データ - 製造管理プロセスデータ - 各種プロダクトの利用状況データ - 事業仮説や業務改善仮説を得るための基盤データの分析 【開発環境】 ・利用言語 - フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript - バックエンド: TypeScript, Rust, Kotlin - データサイエンス: Python, R ・フレームワーク・ライブラリ - フロントエンド: React, Apollo, Next.js, styled-components, WebGL, WebAssembly - バックエンド: Rust (Tokio, tonic, Diesel), Kotlin (Micronaut, Exposed), Node.js (Express, NestJS) - データサイエンス: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ・インフラ: GCP, GKE ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・API: GraphQL, REST, gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, CircleCI, Figma, Sentry, DataDog, Storybook, Jupyter Notebook, Google Colab ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA 【開発組織】 ・各開発チーム - 製造原価計算プロダクト - 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト - 図面管理プロダクト - 製造パートナー連携プロダクト - その他、新規プロダクトも企画中 ・各開発チームの運営 - 4-5名のチームが中心 - チームに所属する、または横断ロールとして複数チームと関わる - テックリードやエンジニアリングマネージャーによるサポート ・スクラムベースの開発サイクル - JIRAによるチケット管理 【必須スキル】 - DevOps/DBA領域 　- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感 　- SQLの分析での利用経験 　- Linuxの基礎的知識 　- データベースの運用経験、またはデータベーススペシャリストの資格 　- データベースの状況監視や最適なパフォーマンスチューニングの経験 　- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 　- パブリッククラウドの基礎的知識 　- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験 - データエンジニア領域 　- モノづくり産業のポテンシャルを解放することへの共感 　- SQLの分析での利用経験 　- Linuxの基礎的知識 　- テーブル設計、データの保守・運用経験（バッチ処理を含む） 　- Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 　- パブリッククラウドの基礎的知識 　- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験 【歓迎スキル】 - ネットワークに対する基礎知識 - DockerやKubernetes等のコンテナ技術の運用経験 - 再現性を重視したインフラ、Infrastructure-as-Codeの実戦経験 - GCPを利用したシステムの運用経験 - BigQueryやApache Beamなどを利用したデータ分析基盤の構築・運用経験 - Datadogの運用経験 - Elasticsearchの運用経験 - RustやPythonやRによる開発または分析業務の経験 - データベースオペレーション自動化の開発経験 - マスターデータマネジメントの経験 - 事業側の制約とバランスを取りながら，データの一元化を推進した経験