【Sansan株式会社】インフラエンジニア[データ戦略]案件｜Python 東京都 年収 ～ 1449万円（2024/06/03更新）

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。 ■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。 ■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。 ■組織構成 Infrastructureグループに所属します。