データエンジニア（抽出業務）

職務概要

【働く世代に豊かさを】全自動で世界レベルの資産運用サービス『ウェルスナビ』を開発

金融商品取引業

主な業務内容

期待役割

データ専門家でなくても、容易にデータ利活用できる環境を整備していきます。 データ基盤のマルチプロダクト化やデータカタログの整備・運用、 並行して、データの可視化や各種データ抽出を行います。

仕事内容詳細

• データ基盤の運用(プロダクトからのデータ連携や障害対応)
• 社内分析テーブルの作成・運用
• データの可視化
• SQLを用いたデータ抽出業務
• データ・SQLのクロスチェック
• データカタログの導入・運用
• データを用いた新規業務フローの構築
• 他チームからのデータに対する問い合わせ対応

データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと

「データカタログの導入」

• 複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める （AI Readyなデータ基盤の実現） 「複数プロダクトデータの投入」
• 事業ごとのデータソースの違い
• 個人情報のリスク
• 分析したいKPIの定義
• 関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 「アーキテクトの強化」
• マネージドツールのバージョンアップ戦略
• デジタルバンク開業による、データ増大への対応 （データの連携処理の見直しなど）
• 全量洗い替え処理の改善 （データ処理時間の削減・コスト対策）

扱うデータの種類

①お客様の資産運用に関わる中核的なデータ

• 入出金
• 積立設定
• NISA口座の利用状況
• 保有証券など ②資産運用以外の顧客属性や行動データ
• お客様からの問い合わせ内容や返答内容
• 口座開設状況
• 多要素認証（パスキー設定）の状況
• 顧客情報（アクセス状況、属性情報、入金額、リスク許容度）
• MarketoやKarteなどのマーケティングデータ
• ウェルスナビIDと顧客の紐付け

技術スタック

• DWH：BigQuery
• インフラ：AWS / GCP
• 使用言語：SQL / Python
• その他：Datadog / Terraform / Apache Airflow / Amazon CloudWatch / Amazon EKS
• AIツール：GitHub Copilot / Gemini

応募条件

【必須要件(MUST)】

• データ抽出・分析の経験
• GCP(BigQuery)の経験
• ビジネス課題に対してご自身で分析要件を定義し分析を実施した経験
• 関係する各所と積極的にコミュニケーションを図り要件ヒアリングができる方

【歓迎要件(WANT)】

• 大規模データにおけるETLの設計・実装経験
• GCP/AWSなどのパブリッククラウドの知識
• Webアプリケーションの開発経験
• クエリレビューの経験
• BIツールを活用したダッシュボード構築の経験
• データカタログの導入・運用経験