NOVシニアデータエンジニア（ハイブリッド勤務）
NOVの掘削・エネルギー事業向けに、拡張性の高いデータパイプラインと分析プラットフォームを構築します。状態基準保全、掘削最適化、機械学習の取り組みを支援します。
仕事内容
- 分析、状態基準保全、掘削最適化指標のための高性能データパイプラインを作成・最適化する。
- 構造化データ、非構造化データ、時系列データ、高頻度センサーデータを対象に、信頼性の高いバッチおよびストリーミングETL/ELTパイプラインを構築、デプロイ、運用支援する。
- レポーティング、業務分析、データサイエンス、機械学習、AIのユースケース向けに、データモデル、特徴量、アーキテクチャを設計する。
- 信頼性の高い本番システムに向けて、データ品質管理、監視、テスト、オブザーバビリティ、CI/CDの実践を確立する。
- エンジニアリング、データサイエンス、オペレーションの各チームと連携し、データ準備、特徴量エンジニアリング、分析開発、予測モデルおよび機械学習モデルのデプロイを行う。
- 実務に根ざした技術リーダーシップを発揮し、優れたエンジニアリング practices を推進して同僚を指導する。
- 業務上のニーズを拡張性のあるデータ・分析ソリューションへ転換しながら、性能、品質、信頼性のリスクを管理する。
応募要件
- コンピューターサイエンス、コンピューターエンジニアリング、データエンジニアリング、または関連分野の学士号または修士号。
- データエンジニアリング、ソフトウェアエンジニアリング、または同等のデータ関連職務で5年以上の実務経験。
- Python、PySpark、SQL、最新のデータエンジニアリングツールに関する高度な実務経験。
- 拡張性のあるバッチおよびストリーミングデータパイプラインの設計・運用実績。
- データモデリング、ETL/ELT、分散処理、クラウドまたはハイブリッドデータアーキテクチャに関する確かな理解。
- Databricks、Spark、SQL Server、データレイク、SQLまたはNoSQLデータベースの経験。
- Git、自動テスト、CI/CD、デプロイ自動化に精通していること。
- 技術リーダーシップと、エンジニアリング、データサイエンス、オペレーション間で協働する能力。
- 歓迎：データサイエンス、機械学習、AIのバックグラウンド。分析モデルまたは予測モデルのデプロイ経験を含む。
- 歓迎：予知保全、異常検知、設備監視、または業務最適化の経験。
- 歓迎：産業IoT、テレメトリ、SCADA、WITSML、または関連する運用技術データの経験。
- 歓迎：掘削業務、掘削最適化指標、状態基準保全、設備信頼性に関する知識。
- 歓迎：Databricksまたはクラウドデータエンジニアリングの認定資格。
- 歓迎：AWSまたはその他の主要クラウドプラットフォームの使用経験。
- 歓迎：石油・ガス業界の業務および技術に関する知識。
