データエンジニア(アナリティクスエンジニア)|プロダクトマネジメント本部
データエンジニア(アナリティクスエンジニア)|プロダクトマネジメント本部
Google Cloud Platform(GCP)
タクシー配車サービス『GO』に関するデータ分析に携わっていただきます。
3,000万ダウンロードのユーザアプリケーションや10万台規模のタクシー車両のデータを収集し、これらのデータ活用を通して事業貢献していただきます。
データは全社データ基盤に蓄積され、そのデータを約20名のデータアナリストやデータサイエンティストが利用しています。
データ活用の成果はビジネス担当やプロダクトマネージャをはじめとする全社の様々な組織で利用されるとともに、AIの元データとしても使われています。
本ポジションは、全社データ基盤のデータエンジニアです。
必要なデータを社内外から収集し、データ基盤に蓄積。
活用のニーズにもとづいてデータモデリングしたり、分析ツールを提供することで、全社のデータ活用を支援します。
業務詳細
●データの生成・収集
・分析に必要なデータをアプリケーションログに出力させるための設計。
ログの出力、ログの収集
・ユーザの端末や車載デバイスからデータ収集。
・業務データベースからのデータ収集。
・社外からのデータ収集。
●データの蓄積
・全社データ基盤であるGoogle CloudのBigQueryに蓄積。
管理。
●データマートの作成
・分析の要件に応じたデータモデリング。
データマートの作成。
・BIツールLookerのセマンティックレイヤーである「LookML」の開発
・Google CloudのdataformやAirflow(Cloud Composer)などを活用してデータ加工パイプライン構築
・データマートやセマンティックレイヤーの本番運用。
データ品質のモニタリング。
●データ活用のための活動
・データ活用のための分析ツール(LookerやStreamlitなど)の提供
・メタデータ整備
・データガバナンスのための利用ルールの策定
●業務内容の変更範囲
会社が指定する業務全般
解決したい課題
データドリブンの意思決定が徹底された会社であり、何をするにもデータが求められます。
また、会社の成長スピードが早く、新規の案件がどんどん生まれます。
そのため、会社全体でデータに対するニーズが高まっており、手が足りません。
所属組織
●人数:グループは正社員が5名、業務委託が4名です。
よく一緒に仕事をするチーム:データ基盤エンジニアが5名、データサイエンティストが9名、データアナリストが10名。
●カルチャー:社内のだれでもSlackに気軽に相談できます。
データアナリストやその先にいる事業担当ともシームレスに会話できるため、「情報が降りてこない」や「何でこの仕事をするのか」といったことが少ないです。
成果に向かって、部署を越えて一丸となって進めます。
参考記事
・Google Cloud Next Tokyo ’24 「DL 数 2200 万超のタクシーアプリにおけるデータ活用術:Dataform と Looker で実現する指標管理」
[登壇動画](youtube.com/watch?feature=shared&v=XCM-HFudmT4)
[発表資料](https://services.google.com/fh/files/events/next-tokyo24-d2-da-08.pdf)
・[タクシーアプリ「GO」のデータ活用と、Google Cloudが目指す生成AIデータエージェントを解説](https://it.impress.co.jp/articles/-/27664)
・[データ分析で終わらない。
プロダクトの企画・設計から深く関わるGO Inc.の分析部隊](https://go-on.goinc.jp/n/nd4cd95f8ce5e)
参考サイト
・[GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/)
・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ)
・[タクシー乗車費用を会社が一部補助する「トライアルタクシー制度」 とは](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510)
