データベースエンジニアのHadoopエンジニアの転職・求人情報

◎FFGのデータ活用基盤であるデータレイクについて、継続的な拡張開発、機能追加、性能改善、技術検証、アーキテクチャ改善を担っていただきます。◎ビジネス部門、データサイエンティスト、システム部門、外部パートナーと連携しながら、データを安全かつ効率的に活用できる基盤を進化させていくポジションです。▼具体的な業務内容・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・拡張開発・AWS IaaS/PaaSを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討・改善・Python、SQL等を用いたデータ処理機能、ETL/ELT処理、内部ツールの開発・OS、DBMS、ネットワーク、ストレージ、権限管理を踏まえた基盤設計・実装・データパイプラインの設計・構築・最適化および性能改善・データ品質管理、メタデータ管理、データカタログ整備の仕組み化・データセキュリティとアクセス制御の実装、監査・コンプライアンス対応・既存データレイク基盤の課題分析、改善提案および技術的負債の解消・LLMや生成AI、RAG活用を見据えたデータ基盤の拡張・画像・音声・動画・文書などマルチモーダルデータの取り込み・保存・処理基盤の検討・新技術の調査、PoC実施、導入判断および標準化・データサイエンティストや業務部門との要件定義、実装方式の検討▼サービスの一例・福岡銀行アプリ（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）サービス紹介　https://www.fukuokabank.co.jp/personal/service/bankapp/・BIZSHIP（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）サービス紹介　https://bizship.fukuoka-fg.com/lp/note記事　https://note.com/ffg_oig/n/n9dfca6c00f38【仕事の魅力】《銀行のデータ活用を、インフラから変えられる》FFGのデータレイクは、単なるIT基盤ではありません。経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用の土台となる戦略的インフラです。自分が設計・開発した仕組みが、銀行グループ全体のデータ活用を支えます。《AWS、DBMS、Python、AI活用まで、広く深く関われる》AWSのIaaS/PaaS、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データガバナンス、セキュリティ、生成AI、RAGなど、単一の技術領域に閉じず、データ基盤全体を俯瞰して設計・開発できる環境です。《金融機関ならではの難易度がある》金融データには、高い信頼性、正確性、セキュリティ、コンプライアンスが求められます。だからこそ、技術者としての設計力、実装力、運用を見据えた判断力が磨かれます。簡単ではありません。しかし、だからこそ市場価値の高い経験になります。▼働き方の特徴・フルフレックス / 裁量労働制 選択可・服装はオフィスカジュアル・自分で選べる 5営業日連続有給制度・本社ビル内 社員食堂あり・業務時間内の技術コミュニティ / アイデア創出活動・デジタル資格取得支援（基本情報技術者：1万円 等）【所属部署】DX推進本部　データソリューション部

★ビッグデータ基盤開発エンジニア最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証を実施いただきます。膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。※主業務：ビックデータ基盤の検証、構築、保守【配属部署】マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータをビッグデータ化し、活用していくことがテーマとなっております。今回配属予定のMDI業務設計部ではこうしたデータの活用／運用方法を企画検討し、新たな情報基盤を構築することから、実際にデータ解析／分析を行い、マツダのクルマ造りやサプライチェーンなどにおいて、これまで気付かなかった因果関係を導き出し、ビジネス課題の解決、業務改善に繋げることをミッションとしております。また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。【ポジション特長】ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。

【職務概要】最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証を実施いただきます。膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。※主業務：ビックデータ基盤の検証、構築、保守【配属部署】マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータをビッグデータ化し、活用していくことがテーマとなっております。今回配属予定のMDI業務設計部ではこうしたデータの活用／運用方法を企画検討し、新たな情報基盤を構築することから、実際にデータ解析／分析を行い、マツダのクルマ造りやサプライチェーンなどにおいて、これまで気付かなかった因果関係を導き出し、ビジネス課題の解決、業務改善に繋げることをミッションとしております。また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。【ポジション特長】ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。【歓迎要件】・企業特定の技術だけではなく、オープンソース系の技術に長けている方・事業の中でデータを使う側ではなく、事業側／サービス企画側で　「こんな技術を用いて更に便利にしたい」というような想いを持っている方・デザイン思考、ロジカルシンキング、仮説検証能力

【募集背景】当社は現在を第二創業期として捉えており、データビジネスの更なる事業推進にあたって組織の拡大が必須と考えています。エンジニアとして、エンタープライズ規模のデータとIT技術を用いてデータビジネスを更に加速させたい方を求めております。【業務概要】当社の先端技術開発室において、弊社の[データビジネス]に関するあらゆる業務をエンジニアとして一手に引き受けていただきます。データサイエンス・データ基盤構築など一部分だけではなく、データを通じてデータに関する周辺領域も幅広く対応いただきます。＜想定している業務＞・データ収集方法の検討～データ収集・加工分析における企画・要件定義・開発実装・収集したデータの利活用における企画やビジネスサイドとの協働・データ基盤の設計構築・運用※上記は一例です以下は開発環境の一例です。【技術環境】・開発言語: Python、Golang、Scala、C♯、Java、JavaScript（TypeScript、React）、SQL、HTML5、CSS3（Sass）・ツール・プラットフォーム: VS Code、Kubernetes、Docker、GitLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cassandra、Elasticsearch、Redis、CloudSQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server）・クラウド: GCP、AWS・OS: Windows、macOS、Linux、Android、iOS【同社の魅力】当社は自動車アフターマーケットを支える各事業者向けに『パッケージメーカー』として、業務支援パッケージシステムを提供し、シェアNo1を誇っています。当社の圧倒的No1の秘訣は、30年のビジネス展開で培った日本有数のビッグデータ※です。今後はこのデータを活かし、整備工場や部品商などをつなぐクラウドプラットフォームサービスを創出しさらにマーケットを発展させていこうと考えております。クラウド開発部門を大幅に強化する予定です。昨今、車は個人所有からカーシェアへ移行していますが、車の出回る台数は減少していません。ガソリン車からEVに変わり整備のニーズやバリエーションが増える一方で整備業者は減少の傾向にあります。整備業者の1社1社が効率的なメンテナンスを求められる中、業務効率（アナログ→デジタル）システムのニーズが上昇しています。業界シェアNo1である当社が、取引先ひいては業界のDXを推進していきたいと考えております。「パッケージメーカー」から自動車アフターマーケット全体を支援する『プラットフォーマー』として、自動車アフターマーケットを支える各事業者や3rdパーティー保有するベンダー、ユーザーをシームレスに繋ぐプラットフォームサービスをつくる構想がございます。※当社は、国内における3台に1台（約1682万台）の車両データ、膨大な自動車の修理データ、年間20億点以上の流通・製造データなどを保有しています。（車の仕様：48万点以上／車の部品仕様：4億6000万点以上／車、部品の流通：2億点）