業務内容 |
【業務詳細】
当社のデータ戦略の策定と実行を担う「データ戦略部」で、主にデータ戦略の実行を担当します。
データ戦略の実行とは、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。
具体的には情報を集めるためのシステム開発を行い、バックエンドを中心にフロントエンドやインフラの一部にまで携わります。
※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、あるいはユーザーが登録した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使いにくいものです。例えば部署や役職などのデータを属性として人物データにひも付けることで、ユーザーにとって活用しやすいデータとなります。
【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は数多くのユーザーに利用されており、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。
▼確かな成長環境
1チーム1サービス体制で開発・運用するため、成長機会が豊富です:
- チームでバックエンド、フロントエンド、インフラの一部まで一貫して担当することになります。
- 裁量とオーナーシップをもって業務に取り組むことができます。
▼豊富なフィードバック
KPIに基づいて開発・運用するため、成果が定量的にフィードバックされます。
【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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