アナリティクスエンジニアリング協同プログラム — Risepoint、リモート
Risepointの大学オンラインプログラム分析向けに、ガバナンスの整ったDatabricksモデルとPower BIデータプロダクトを構築します。 セマンティックレイヤーの開発と、Student Success Centerのデータ品質改善を支援します。
仕事内容
- 分散したロジックを統合し、Student Success Centerのレポートと分析に使える信頼性の高いデータソースとなるDatabricksモデルを構築する
- レポート、ダッシュボード、経営層向けプレゼンテーション間で、セマンティックレイヤーのコンポーネントと指標定義を統一する
- 検証、新鮮性、照合のチェックにより、変換レイヤーのデータ品質を強化する
- Business Technologyチームと連携し、上流データソース、パイプラインの更新、データガバナンスに取り組む
- ビジネスニーズを技術的に妥当なソリューションへ変換し、業務部門のステークホルダーに技術的な選択肢を説明する
- 定期的な手作業のレポートを自己維持型のモデル化されたPower BIデータプロダクトに置き換え、削減できた時間を定量化する
- データ系譜、定義、判断理由、既存の成果物を網羅するドキュメントを整備する
- Student Success Centerのステークホルダーと協力し、ワークフローを改善してプログラムによる分析ソリューションを実現する
- 標準化されたセマンティックレイヤーのコンポーネントと業務指標の開発を支援する
- Databricks環境の利用状況、削減できた工数、改善内容を追跡する
応募要件
- SQLの実務知識があり、結合、集計、クエリのデバッグ、クエリ・ノートブック・ジョブ内のデータ問題の解決ができること
- 実務でPythonを使用した経験があり、既存のスクリプトやワークフローを理解し、AIの支援を受けてソリューションを実装できること
- キー、粒度、正規化など、データベース概念の基礎を理解していること
- 実際のビジネス環境で培った、確かな分析的判断力
- 曖昧な状況に対応し、ステークホルダーに測定可能な成果をもたらした経験
- 技術系・非技術系双方の相手に対する、優れた文書および口頭でのコミュニケーション能力
- データエンジニアリングまたはアナリティクス環境で協働した経験
- Databricks、Snowflake、またはその他のクラウドデータプラットフォームに関する知識
- 技術ドキュメントを作成し、エンジニアリングの枠組み内でプロジェクトを管理できること
- データ変換ツールに関する知識があり、分析ワークフローでAIツールを無理なく使えること
- 月曜日から金曜日まで、週40時間のフルタイム勤務が可能であること
- 2027年1月から2027年6月までの協同プログラムに参加でき、学業スケジュールに応じて柔軟に対応できること
福利厚生
- 月曜日から金曜日まで、週40時間勤務のフルタイム協同プログラム
- 実際の職場環境で実務経験を積めること
- 戦略やビジネス成果に有意義な影響を与えられる機会
- 改善されたアプローチを提案し、試す余地
- 多様でインクルーシブな職場における機会均等な雇用







