Snowflakeエンジニア

会社紹介 DATUM STUDIOは「データとテクノロジーで、ビジネスに持続的成長と新しい可能性を提供する」データ分析コンサルティング、ソフトウェア開発企業です。 人工知能＆ビッグデータ領域のトップランナー2人が創業以来、様々な業界、業種の課題を解決しています。 直近5年間における売上高のCAGR（年平均成長率）は25%で成長してきております。

コンサルティングからデータ基盤の構築やデータ分析、システム開発、開発後の運用までワンストップで提供できる強みから将来的にも売上高の拡大が見込まれています。 会社の特徴 当社では「Snowflake」を用いたデータ基盤構築ビジネスを拡大しています。 日本での「Snowflake」導入事例が少ない時期から、他社に先んじて技術検証や PoC を進め、クライアントの課題解決のために「Snowflake」を実践に投入してきました。

それらの実績から、2022 年 12 月に「Snowflake社」よりサービスパートナーとして「PREMIER(※1)」認定を受けています。 ※1：2022 年 12 月で世界に 42 社、日本に 2 社 このようなビジネス背景から、Snowflakeを中心としたデータ基盤構築に携わるSnowflakeエンジニアを募集を開始いたします。 仕事内容 Snowflake をデータウェアハウスとしたデータ基盤では、既存クラウドやオンプレミスに構築された既存システムとのデータ連携が欠かせません。

既存システムの要件に合わせて、データソースごとの技術選定や検証を行い、着実にデータ基盤を構築することが求められます。 扱うデータは経営データや個人情報など、高いレベルのセキュリティが求められ、Snowflake エンジニアは各技術を用いて、適切にデータを利用できる基盤構築能力が求められます。 経営データはBI製品での利用もあり、それらの構築を一部担当する場合もあります。

想定するキャリアイメージ

下記のようなキャリアの方が最適です 他のデータウェアハウスや、Oracleなどのエンタープライズデータベースでの基盤構築や保守運用をしてきたエンジニアの方で、 Snowflake に挑戦したい方 クラウドエンジニアとして、ネットワークやインフラを構築してきた方で、モダンデータスタックに挑戦したい方 Looker、PowerBI、TableauなどBI製品を用いて経営指標可視化や、そのデータマートの構築をされてきた方で、Snowflakeに強みを持ちたい方 プロジェクト事例 放送事業におけるデータドリブンな顧客体験の向上を支援 スポーツチーム様のファンマーケティングをKDDIと共同で支援 技術環境 言語：Python、SQL、Scala、Java DWH：Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド：AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール：Terraform、CloudFormation、Ansible 必須要件 システム開発経験 2年以上 SQLを用いた実務経験 1年以上 歓迎要件 Snowflakeの利用経験 SQLの実務経験 BIツールの利用経験 データウェアハウス(DWH)の構築経験 分析・機械学習プロジェクトの経験 クラウド環境上でのシステム構築経験または運用経験 参考記事 DATUM STUDIO テクノロジーブログ DATUM STUDIO Zennアカウント ポジションの特徴

• データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。 データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。
• 常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。 決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、Tableau、Microsoftなどとのパートナーシップを結んでいます。
• データエンジニアとしてスキルを磨き、市場価値を高められます。 グループ企業が保有する国内有数規模のビッグデータにふれる機会や、AI・機械学習に携わる機会もあります。PoCや技術検証などにはじまりビジネス要件を満たした仕組みの開発まで、一気通貫で関わることが可能です。 扱うデータ量とコストのバランスを考え、最良のアーキテクチャを提案するスキルが身につき、データエンジニアとして今後必要とされる人材に成長できます。