Tiger Analyticsは、組織が複雑なデータを実践的なビジネス上の意思決定へと結び付けられるよう支援する、AIおよびアナリティクスのコンサルティング企業です。データ戦略、機械学習、AIエンジニアリング、ビジネスインテリジェンスにわたるサービスを提供し、日々の業務やより広範なデジタルトランスフォーメーションの取り組みにアナリティクスを組み込むことに注力しています。医療、物流、マーケティング、消費財、金融などの業界で事業を展開し、クラウド技術やMicrosoft、Google Cloud、AWSなどのプロバイダーとのパートナーシップを活用して、データドリブンなソリューションの開発と拡張を支援しています。
シニアデータエンジニア（Databricks・Spark）
Databricks と Spark を使い、Tiger Analytics の企業顧客向けに拡張性の高いデータパイプラインを構築します。 ETL ワークフロー、バッチスケジュール、本番データソリューションを改善します。
仕事内容
- Databricks、Spark、Python、Scala を使用して、拡張性の高いパイプラインを構築・保守します。
- さまざまなソースからデータを取り込み、変換、処理する ETL/ELT プロセスを開発・改善します。
- Hadoop ツールを使用して、大規模な構造化データセットと非構造化データセットを処理・管理します。
- Spark アプリケーションをチューニングして問題を調査し、性能、拡張性、信頼性を高めます。
- Control-M を使用して、バッチスケジュール、ワークフローの依存関係、パイプラインの実行を管理します。
- ジョブの失敗やパイプラインの問題を調査し、スケジュールされた処理を時間どおりに完了できるようにします。
- 検証、エラー処理、品質チェックを追加し、データの正確性と一貫性を維持します。
- データアーキテクト、アナリスト、その他のチームと連携し、要件を把握して信頼性の高いソリューションを提供します。
- コーディング標準、テスト手法、バージョン管理、デプロイ手順を適用します。
- 本番リリース、インシデント対応、ソリューションの継続的な保守を支援します。
応募要件
- データエンジニアリングの実務経験が 8 年以上あること。
- Databricks と Apache Spark の実務経験が豊富であること。
- データ処理およびアプリケーション開発における Python と Scala のスキル。
- Hadoop およびビッグデータ技術の実務経験。
- Control-M を使用したバッチスケジューリング、ジョブ監視、ワークフロー編成、依存関係管理の経験。
- ETL/ELT、データ変換、分散データ処理に関する深い知識。
- 性能チューニング、デバッグ、トラブルシューティング、本番環境のサポート経験。
- 高い SQL スキルとデータ管理の概念に関する理解。
- 優れた分析力、問題解決力、協調性。
福利厚生
- 医療保険。
- 歯科保険。
- 眼科保険。
- 退職年金口座。
- 長期および短期の障害補償。
- 生命保険。
- 米国内の HSA/FSA 口座。
- 裁量休暇。
- 継続的な学習と新興技術に触れる実践的な機会。
- 生成 AI、エージェント型 AI、次世代データプラットフォームの専門性を高める機会。
- グローバルな AI、データ、エンジニアリング、コンサルティングの各チームと協働。
- 戦略的な案件を主導し、顧客とのパートナーシップを築く機会。
