福岡県/メーカー(機械・電気)/技術職(IT)/年収700万円以上の求人・転職・中途採用情報
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データエンジニアリング<運転支援・自動運転システムの研究開発>
■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリング業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・データパイプラインの構築:世界中の顧客が使っている同社製品から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ・データ基盤の設計・構築:収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ・データ品質管理(データクレンジング):データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ・データガバナンス:データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ■AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ■CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ■データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ■言語:Python, SQL ■データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)
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データサイエンス<運転支援・自動運転システムの研究開発>
■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を行っていただきます。 【具体的には】 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画~実装~実現 【開発ツール】 ・言語: Python, SQL等 ・データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ・AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ・CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。