-Tech領域に大きく舵を切っています。その実現のためにデジタル部門を創設してエンジニア組織を構築し、内製のEd-Techプロダクト開発を行っています。具体的には、ビジネス動画のサブスクリプションサービスである「グロービス学び放題」や法人向けの学習管理を目的とした「グロービスラーニングプラットフォーム」などを開発しています。組織やサービス立ち上げの詳細経緯は下記に記載されております。https://logmi.jp/tech/articles/310593そして現在はグロービス内で保持する学習データとHRデータの活用にも本腰を入れ始めています。その実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを立ち上げ、現在急ピッチで体制強化を進めています。データサイエンスチーム立ち上げの背景やRoleの詳細は下記に記載されています。https://www.wantedly.com/companies/globis/post_articles/186152加えてグロービス内で保持する下記のような多様な学習データの収集、蓄積、提供するデータ基盤の開発も急ピッチで進行しています。Queryに蓄積するという方針で開発を進めています。この学習データ基盤開発と機械学習アプリケーションの開発をするデータエンジニアを担うデータエンジニアを募集します。■職務詳細データ活用の要となるデータ基盤の開発を担当して頂きます。加えて、データサイエンティストが検討した機械学習モデルのシステム導入も担当して頂きます。※機械学習モデルのシステム導入は未経験でも可。それぞれの詳細は以下になります。(サービス側システムの監視設定は対象外)[参考情報]実際に機械学習モデルをシステム導入した事例は以下で紹介しています。Qiita:Team【魅力】シニアデータエンジニアやシニアデータサイエンティストを筆頭とした高いデータ専門性を持ったメンバーと仕事が出来る。機械学習モデル構築やシステム導入の実務経験を得る事が出来る。チームの立ち上げ期なので裁量が大きい。目指す方が働きやすい環境である。・Webサービスのインフラ運用経験。レベルのコンピュータサイエンスの知識を持ち、実務で応用する事が出来る。データ基盤構築において、大規模データやリアルタイム処理以外に楽しみを見いだせる方。学んだ経験(例:大学で学んだ。kaggleにチャレンジしてみた。考慮し、規定に従い相談の上決定します。・給与改定は年1回7月に実施します。・入社2年目以降は別途プロフィットシェアリングが支給されます。LISTING一覧[この部門の事例紹介]EdTech新規事業の事例>詳しくはこちら※応募サイトに遷移します。