株式会社Finatextホールディングス

求人掲載中
金融AI・ビッグデータ
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

データウェアハウス(DWH)エンジニア(金融系SIer出身の方歓迎)【ナウキャスト】

想定年収
500~900万円
勤務地
東京都
仕事内容
【職務内容】
複数のビッグデータをワンストップで分析できる、海外の機関投資家向けデータ分析ツール※1のバックエンド開発をリードしていただきます。

【具体的には】
・複数の大規模な提供するためのデータウェアハウスの設計と実装。主にRedshiftやBigQueryを活用。※2
・複雑なデータの加工プロセスを安定的に実行するデータパイプラインの設計と実装。主にAirflowやStepfunctionsを活用。※2
・データウェアハウス上のデータをフロントや顧客に提供するためのAPIの設計と開発。
・データの品質チェックやパイプラインの稼働状況をモニタリングするためのダッシュボードの構築。主にELK構成を活用。
・上記のエンハンス、またチームに開発の環境整備。

※1: 機関投資家の投資分析に特化したBIツールの様なものです。
※2: 技術選定フェーズから関わっていただけます。

株式会社Finatextホールディングス募集概要

勤務地
東京都千代田区
応募資格
・BIツール(もしくはそれに類似するシステム)向けの大規模データを扱うDBの設計、開発、運用の経験
・APIの開発経験
・データパイプラインの設計、開発、運用の経験
・AWS、GCPもしくはAzureを用いたデータパイプラインの開発経験
・ネイティブレベルの日本語もしくは英語能力

【歓迎】
・3名以上のチームのマネジメント経験
・Pythonによる開発経験
・金融領域でのエンジニアリング経験

【使用技術】
Python
Airflow
Amazon Web Services
Terraform
Docker
MySQL (Aurora)

【使用サービス】
G Suite
Slack
1Password
GitHub
esa
backlog
Datadog
募集年齢:24歳〜45歳
最終学歴:不問
勤務時間詳細
就業時間:10:00~20:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 完全週休二日制(土・日・祝)
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当
採用人数
3

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求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収 500~900万円
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求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収 500~900万円
勤務地 東京都

詳細を見る

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仕事内容
【職務内容】
複数のビッグデータをワンストップで分析できる、海外の機関投資家向けデータ分析ツール※1のバックエンド開発をリードしていただきます。

【具体的には】
・複数の大規模な提供するためのデータウェアハウスの設計と実装。主にRedshiftやBigQueryを活用。※2
・複雑なデータの加工プロセスを安定的に実行するデータパイプラインの設計と実装。主にAirflowやStepfunctionsを活用。※2
・データウェアハウス上のデータをフロントや顧客に提供するためのAPIの設計と開発。
・データの品質チェックやパイプラインの稼働状況をモニタリングするためのダッシュボードの構築。主にELK構成を活用。
・上記のエンハンス、またチームに開発の環境整備。

※1: 機関投資家の投資分析に特化したBIツールの様なものです。
※2: 技術選定フェーズから関わっていただけます。
想定年収
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大阪府
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仕事内容
【職務内容】
複数のビッグデータをワンストップで分析できる、海外の機関投資家向けデータ分析ツール※1のバックエンド開発をリードしていただきます。

【具体的には】
・複数の大規模な提供するためのデータウェアハウスの設計と実装。主にRedshiftやBigQueryを活用。※2
・複雑なデータの加工プロセスを安定的に実行するデータパイプラインの設計と実装。主にAirflowやStepfunctionsを活用。※2
・データウェアハウス上のデータをフロントや顧客に提供するためのAPIの設計と開発。
・データの品質チェックやパイプラインの稼働状況をモニタリングするためのダッシュボードの構築。主にELK構成を活用。
・上記のエンハンス、またチームに開発の環境整備。

※1: 機関投資家の投資分析に特化したBIツールの様なものです。
※2: 技術選定フェーズから関わっていただけます。
想定年収
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東京都
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仕事内容
【職務内容】
複数のビッグデータをワンストップで分析できる、海外の機関投資家向けデータ分析ツール※1のバックエンド開発をリードしていただきます。

【具体的には】
・複数の大規模な提供するためのデータウェアハウスの設計と実装。主にRedshiftやBigQueryを活用。※2
・複雑なデータの加工プロセスを安定的に実行するデータパイプラインの設計と実装。主にAirflowやStepfunctionsを活用。※2
・データウェアハウス上のデータをフロントや顧客に提供するためのAPIの設計と開発。
・データの品質チェックやパイプラインの稼働状況をモニタリングするためのダッシュボードの構築。主にELK構成を活用。
・上記のエンハンス、またチームに開発の環境整備。

※1: 機関投資家の投資分析に特化したBIツールの様なものです。
※2: 技術選定フェーズから関わっていただけます。
想定年収
600~850万円
勤務地
東京都
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