株式会社COMPASS
生成AI活用企業

【データエンジニア】他部門との連携や新しい技術を駆使して、プロダクトの急成長を支えるデータ基盤の継続改善をリードしていただける方、募集!

最終更新日:New

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職種
データエンジニア
年収
742万円 〜 1,142万円
利用技術
  • Salesforce
  • Azure
  • BigQuery
  • AWS
  • MySQL

生成AIの活用状況

最終更新日:2025-05-08

最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。

生成AI技術/ツールの導入・活用状況

生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っている社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している

開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術

ChatGPT, GitHub Copilot, Claude, Gemini, Cursor, Devin, Notion AI

生成AI活用状況の詳細

全社的に生成AIによる効率化は積極的に活用しており、特にGhatGPT/Claudeは希望者にアカウントを発行、MCPサーバの連携の知見も共有されています。
開発組織としても、AIアシスタントツールの活用による効率化を推めており自由に実践できる環境になります。
実際にClaudeを用いて一部プロダクトのコードを作成したり、QAが簡易的なバグ修正を行うことは実践し始めています。

R&Dとしてプロダクト・サービスへの活用については実証中になりますがいくつかプロジェクトは進行中です。

仕事内容

データ基盤の設計・構築・運用を通じて、プロダクトデータと業務データを統合し、社内の意思決定と改善を加速させる
◆ データアーキテクチャの設計
・データの機微性に応じたアクセス権限設計を踏まえ、データレイク・ウェアハウス・マートの役割分担、データモデル、命名規則、権限設計を継続的に改善します。利用者が迷わず使えるデータ構造と、変更に強い設計を作ります。

開発環境

・作業ツール
 Google Workspace
・タスク管理

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  • 具体的な業務内容
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求人の特徴

利用技術

  • Salesforce
  • Azure
  • BigQuery
  • AWS
  • MySQL
  • Kubernetes
  • Tableau
  • Gather
  • Google Meet
  • Google Workspace
  • Miro
  • Asana
  • Notion
  • Confluence
  • Slack

趣向性

  • 自社サービスの開発
  • 技術力・専門知識の獲得
  • 職場の一体感
  • 新しい取り組み・技術の活用
  • 自ら主体的に取り組む姿勢
  • 周囲とのコミュニケーション
  • 部下・メンバーのサポート
  • 成果に対する意識
  • 継続的な改善活動
  • テスト
  • ビッグデータ・データ解析
  • 開発の効率化・最適化
  • 上流工程・要件定義
  • サービスの運用・保守
  • サービスの仕様策定・設計