BE PART OF BUILDING THE FUTURE. What do NASA and emerging space companies have in common with COVID vaccine R&D teams or with Roblox and the Metaverse? The answer is data, - all fast moving, fast
At Databricks, we are on a mission to empower our customers to solve the worlds toughest data problems by utilizing the Lakehouse platform. As a Customer Data Engineer, you will play a critical role during this
DatabricksはデータとAIの企業であり、全世界で10,000以上の組織が、Comcast、Condé Nast、Grammarly、Fortune 500の50%以上を含む、Databricks Data Intelligence Platformを利用してデータ、分析、AIを統合し民主化しています。Databricksはサンフランシスコに本社を置き、世界中にオフィスを展開しており、Lakehouse、Apache Spark、Delta Lake、MLflowのオリジナルクリエイターによって設立されました。詳細については、X、LinkedIn、FacebookでDatabricksをフォローしてください。 仕事の内容 プリセールスソリューションアーキテクト（分析、AI、ビッグデータ、パブリッククラウド）として、あなたは営業プロセス全体にわたってハンズオン環境で技術評価フェーズを指導します。あなたは営業チームの技術アドバイザーとなり、現場で顧客要件を実現するために製品チームと連携します。Databricks データインテリジェンスプラットフォームを使用して顧客が具体的なデータ駆動の成果を達成する手助けをし、データチームがプロジェクトを完了し、当社のプラットフォームを企業エコシステムに統合できるよう支援します。ビッグデータ、分析、データエンジニアリング、データサイエンスの問題に対する顧客の最大の課題に対する解決策を見つけながら、あなたは営業チームと一緒にお客様に解決策を提案します。あなたはフィールドエンジニアリングのマネージャーに報告します。 あなたがもたらす影響： あなたはアーキテクチャと設計の側面におけるビッグデータ分析の専門家となります。 見込み客をDatabricksの評価と採用へ導きます。 リファレンスアーキテクチャ、ハイレベルの導入・移行プラン、およびデモアプリケーションを作成することで顧客を支援します。 顧客アーキテクチャをサポートするためにDatabricksとサードパーティアプリケーションを統合します。 ワークショップ、セミナー、およびミートアップを主導することで技術コミュニティと関わります。 営業と共に、担当するセグメントのクライアントとの成功した関係を築き、技術的およびビジネス価値を提供します。 顧客のユースケースのディスカバリー 既存顧客のDatabricks環境の最適化 Databricks製品改善のための活動 必要な条件/経験: 様々な業界・産業で外部クライアントと関わるプリセールスまたはポストセールスの経験 技術概念を示す経験、プレゼンテーションやホワイトボードを使用した経験 パブリッククラウド（AWS、Azure、GCP）内でのアーキテクチャ設計と実装の経験 エンタープライズアカウントとの業務経験 日本語での流暢なコミュニケーション、および英語でのビジネス上の読み書きができること データ領域、もしくは、機械学習・AI領域の基本的な技術理解。および、SQLのコーディングスキル。 望ましい経験/スキル: データエンジニアリングまたはデータサイエンスのいずれかにおいてコアな強みを持つ顧客向けプリセールスまたはコンサルティングの役割に対する理解があることが望ましい Apache Spark、AI、データサイエンス、データエンジニアリング、Hadoop、Cassandraなどのビッグデータ技術に関する経験 Python, Scala, Java、もしくはRを使用したApache Sparkの流暢なコーディング経験 データ領域、もしくは、機械学習・AI領域での開発経験。特に、Python(Pandas, NumPy等)のコーディング経験 About Databricks
職種 正社員 職務明細 【カタリナマーケティングジャパンとは？】 カタリナマーケティングジャパンは、年間売上12兆円規模の購買データから抽出したインサイトをもとに、市況分析から戦略設計、マーケティング施策の展開、効果測定まで、一気通貫でご提供しています。 System Architect Director ■ポジションについて/POSITION SUMMARY • 今後拡大していく各リテール、ビジネスパートナーとのシステム連携において、非機能要件、特に可用性、運用、保守性の領域において、エンジニア、PMと共に連携しながら、必要となる可用性、運用、保守性のレベルの明確化し、それを元にした実際のシステム、インフラをエンジニアと共にデリバリーする。 • ハイレベルでのシステム構成、設計方針のアドバイス、提示にとどまらず、インフラ、ソフトウェア、データエンジニアと共に、実際の設計、設定内容に踏み込んだレベルでのデリバリーを支援する。 • 今後発生する新たなシステム連携だけではなく、既存の仕組みについてもエンジニアと共に、既存システムの見直し、レビューに参画し、それぞれに対する改善、強化方針の策定、実際の設定、構築のハンズオンレベルでの支援を行う。 • なんらかシステム障害等が発生した場合には、その内容等をわかりやすくステークホルダー、シニアマネジメント、場合によってはクライアントに対して報告する。 • システム障害以外でも、大規模なインフラの構成変更、アーキテクチャデザイン変更等を行う際には、その背景や目的、想定されるコスト等について、わかりやすくステークホルダー、シニアマネジメントに対して報告する。 • 日々のシステムエンジニア、DevOpsエンジニアとの会話に参画し、システム、インフラアーキテクチャ、アプリケーションアーキテクチャについて、ハンズオンレベルで支援する。 • 非機能要件のデリバリープロセスを標準化し、エンジニア部門との調整の中で、今後の開発案件に対して適用させ、適切なシステム品質をデリバリーする。 ■魅力/ATTRACTION ビジネスそのものが成長している中で、多様性の高いチーム、組織で仕事ができます。特にエンジニア部門は外国人中心に構成されており、それぞれが高いスペシャリティーを持ち、かつお互いのリスペクトを大事にしながらチームプレイを心がけながら仕事をしています。一方で、開発、運用する対象のシステム自身は、米国から独立した過程で受領したもので課題やリスクも多い状態です。それらは最新ソリューションをうまく使うことで、最適化できる余地が多く残っており、その改善、最適化をリードする一員になることができます。 ■部内構成/OUR TEAM 技術部門全体として、日本人だけではなく、多くの外国人中心に構成されており、非常に多様性の高い部門となっています。エンジニア部門は、大きくソフトウェアエンジニアリングチーム、データエンジニアリングチーム、DevOpsチームに分かれており、主にAzure上でのシステムデリバリーの中で、それぞれの領域を担当します。QA部門はエンジニア部門からのデリバリー、そしてプロダクト部門との連携の中で、エンジニア部門からデリバリーされた機能の品質管理を担当します。その他、ITセキュリティ、ITサポート、ネットワーク、インフラ管理の機能も担っています。 貴方のご経験をカタリナマーケティングジャパン（Catalina Marketing Japan）でぜひ活かしてください！ ご応募をお待ちしております。 スキル・資格 ■必須要件/SKILLS &
Job Description Summary The Senior Lead of Data & Analytics is a crucial member of the executive leadership team, responsible for defining and implementing the Data Strategy, Data Products such as DRO, C360, IM BEST, &
By clicking the “Apply” button, I understand that my employment application process with Takeda will commence and that the information I provide in my application will be processed in line with Takeda’s Privacy Notice and Terms
FEQ126R7 At Databricks, our core values are at the heart of everything we do; creating a culture of proactiveness and a customer-centric mindset guides us to create a unified platform that makes data science and analytics
