東京証券取引所が採用、ビッグデータ分析に力を発揮するマルチバリュー型データベースの開発に携わるエンジニアを募集!

担当するプロダクトは?

ビッグデータロボ

ビッグデータ収集・分析にも適したマルチバリュー型データベース。

「マルチバリュー型データベース」とは NoSQL のひとつとして位置づけられていますが、その歴史はリレーショナルデータベースと同じくらい古いものです。その名の通り、ひとつのカラムに複数(マルチ)の値(バリュー)を格納することができるデータベースで、RDB が1次元的データベースとすればマルチバリュー型は2次元的データベースと言えるでしょう。

これによりジョイン処理が不要となり、それにかかるマシンリソースやディスク I/O を大幅に削減できるため、検索スピードが非常に高速になります。またデータ構造が柔軟で、システム稼働中にカラムの定義変更・追加・削除が可能のため、システムの設計や運用を行うエンジニアの負担が軽減できるというメリットがあります。

ビッグデータロボ米Rocket Software社 が提供する拡張型データサーバ「UniVerse 」をコアに採用したマルチバリュー型データベース。1日あたり9,000万以上のトランザクションが発生する東京証券取引所にも採用されており、その性能は折り紙付き。

当社はビッグデータロボの開発と SI事業者向けの販売、同製品を利用したシステムの受託開発やビッグデータ分析サービスを提供しています。

【サービスの特徴】

  • 低価格な開発・運用コスト

    開発初期に厳格なデータ設計を必要としないため、大規模なアジャイル開発にも対応し、圧倒的な開発速度を実現。独自のデータ格納構造により、ハードウェアコストを抑えたシステム運用が可能です。

  • 高速検索による処理速度の早さ

    マルチバリュー構造のため、ジョイン処理が激減し高速検索性能を発揮。一般 RDBMS の10倍以上の高速更新処理性能を備えており、2.24TB のビッグデータから1秒で抽出が可能です。

  • 柔軟なシステム構築を可能に

    種々の異なるデータを入力後に定義、集計。ビッグデータの多数を占める非構造化データに対応し、マーケットの変化に伴う項目の追加も瞬時に反映します。

東京証券取引所や紀伊國屋書店の他、大手製造業における販売情報管理システム、電気機器メーカーの障害発生時の追跡処理システムなど、規模を問わず幅広い業態にて導入されています。

強みは圧倒的なコストパフォーマンス。さらに本プロダクトに磨きをかけて、データ分析市場で No.1 となることを目指しています。

【参考リンク】

具体的な業務内容は?

マルチバリュー型データベース「ビッグデータロボ 」にまつわる開発業務を担当していただきます。

  • 製品の改善、機能強化
  • パートナーへの技術サポート
  • 製品を利用したソリューション開発(受託)
  • 製品を利用したクラウドサービス開発
  • 製品を使ってのビッグデータ分析業務

以上のような業務を、提携している大学の研究員やビジネスパートナーと協力しながら行っていただくことになります。

メンバーには与えられた業務をこなすことだけではなく、積極的に柔軟な発想や創造力を基にした提案をしていただくことを期待しています。また、ビッグデータ分析業務を行っている専門家といっしょに働くことで、まだ国内では数少ないデータサイエンティストとしての最先端の知識やノウハウを学ぶこともできます。

現場で使われている技術は?

ビッグデータロボ 自体は C言語で開発されています。

同製品を利用したソリューションやクラウドサービスは、Java や C#(.NET) での開発が多くなります。また、データ操作を行うのに最もきめ細かく操作が可能なのは、UniVerse が用意しているデータ操作のためのプログラミング言語である UniBasic で、これを使うケースも多々あります。(ビッグデータロボには他に .NET、Java、Python とのインターフェースとなる API が用意されています)

受託システムについては、Web によるものが6〜7割を占め、残りは基幹システムとの連携になります。

インフラは AWS などのクラウドを使うケースが多いです。

またバージョン管理には Subversion を使用。Redmine でチケット管理、Skype でチーム内のチャットを行っています。

採用されたら使う技術


ソースコード管理

プロジェクト管理

情報共有ツール

技術面でアピールできることは?

  • 常にエンドユーザーにとっての最適解を提示していくためにも、新規技術を取り入れながら、既存の技術や開発手法の枠にとらわれない開発をしていきます。
  • ビッグデータ分析業務を行っているパートナーと協業することにより、まだ数少ないデータサイエンティストとしての最先端の知識やノウハウを学ぶこともできます。

開発の進め方は?

プロジェクトの進め方、開発スタイル

サンプルデータによるビッグデータロボでの適用デモの作成から、プロトタイプの作成、本番開発という手順で進めることが多いです。そのため、多くの場合はアジャイル開発手法にてイテレイティブに開発を行うことになります。

プロジェクトによりイテレーションサイクルは変わります。例えば東京証券取引所へ納品したシステム の開発においては、1週間単位で回していました。

プロジェクトの進め方は、エンドユーザーの要望や状況により、ボトムアップ開発で進めるか、トップダウン開発で進めるかが変わってきますが、ビッグデータロボの特性からどちらの方法でも問題なく対応できるため、状況に応じた最適解を導き出して対応していきます。

ソフトウェアテスト

品質管理については、プロジェクトの予算、規模、期間などによって手法は様々です。当然のことですが、リリース時には問題がない状態にしていきます。

チームの構成は?

メンバー構成

開発部のメンバーは現在、下記の構成です。

  • ソフトウェア開発エンジニア(ビッグデータロボ開発が中心) 2名
  • 上席コンサルタント 3名

顧客のプロジェクトによっては、パートナー企業と連携して開発を行うため、他社のソフトウェアエンジニアとチームを組むこともあります。

チームの性別比率

  • 男性 ?%
  • 女性 ?%
  • その他 ?%

この仕事のやりがいは?

常にエンドユーザーにとっての最適解を導き出しながら開発を行うため、基本的に枠にとらわれない自由な開発ができることが魅力です。

前例の有無に関係なく、使える技術は積極的に取り入れることもできますし、様々なシーンで各分野のエキスパートも随時プロジェクトに参加してくるため、技術者として習得できるスキルは限定されず、徐々にオールラウンダーになっていける環境でもあります。

提示年収の上限額が出せる人材像は?

  • 可読性の高いコードが書ける方。
  • 新たな言語の習得に抵抗がなく、積極的に取り組める方。
  • 今までの経験とは違う設計手法/開発手法/開発環境に対して抵抗がなく、積極的に取り組める方。
  • 開発メンバー、パートナー企業と円滑にコミュニケーションできる能力をお持ちの方。
  • 創造力や発想力を積極的に発信、提案できる方。

提示年収の上限額
800 万円

読者に向けてメッセージをどうぞ!

ビッグデータ処理に最適な新概念のマルチバリュー/直感型高機能データベースに、既存のデータをそのままの姿で収集し、低コストで迅速に分析した結果を顧客に提供することにより、ビッグデータ活用に革新をもたらします。

このマーケットはまさにこれから。国内のみならず、世界市場までも視野に入れた成長という夢の実現に向けて、ぜひ当社であなたの力を最大限に発揮してください。

ビッグデータ分析という最先端のマーケットに打ち出していくテクノロジーを武器に、それを活用した製品やサービスを開発してみたい方は、一度私たちのオフィスへ来てお話ししてみませんか? エントリーお待ちしています!

勤務時間・休日休暇

【勤務時間】9:30〜18:30
【休日休暇】土日祝日、夏季休暇、年末年始休暇、有給休暇、慶弔休暇

社会保険・福利厚生など
  • 通勤交通費支給(月額5万円まで)

会社データ

ビッグデータロボ株式会社
ビッグデータロボ株式会社

BIGDATAROBO CORP.

メンバー
Nobody
西田 泰弘
19299c5371dfdecb46b76b8e05bd5ae7
bigdata
Nobody
782942775145862

エンジニアの割合

未回答


勤務地

東京都港区高輪3-25-29


事業内容

ビッグデータロボ株式会社は、ローコスト・ハイパフォーマンスのマルチバリュー型データベース「ビッグデータロボ 」の開発、およびそれを応用したソリューションの受託開発・コンサルティング、ビッグデータの分析サービス全般を行っています。

ビッグデータロボは、デジタル複合機やプリンターと組み合わせた Java によるソリューション事業を行っているフォーディーネットワークス株式会社 から事業分割してできた会社。フォーディーネットワークスは、米Rocket Software社 が提供するマルチバリュー型データベース製品ファミリー「Rocket U2」の日本代理店として同製品の OEM提供を受け、2009年5月より
4D DAM(Data Access Method)」を販売していました。

4D DAM は Rocket Software が提供する拡張型 NoSQL リレーショナルデータサーバ「UniVerse 」上に構築する形で開発したマルチバリュー型データベース。

一般のデータベースに比べて開発工数を極端に減らすことができることに加え、運用時には検索スピードのネックとなるジョイン処理を極端に減らすことのできる、「マルチバリュー」構造を持つ同製品を、主に金融などの各種業務システムの構築を行う SI業者に向けて提供。

その性能が評価され、2009年7月には東京証券取引所に 4D DAM が採用されました。他社に比べて開発期間を3分の1以下に、5年間の運用コストを30分の1以下に引き下げ、開発期間短縮と大幅なコスト削減を実現するとともに、従来のデータベースでは対応できなかった大規模なアジャイル開発を可能にするなど、開発環境を大幅に改善する実績を生み出しました。

これに続き、日本経済新聞系列の金融情報配信サービス会社である QUICK、紀伊國屋書店を始めとする大手企業に続々と導入が決定。4D DAM は各方面で高い評価を受け、2010年6月には社団法人コンピュータソフトウェア協会 主催の第7回アライアンス大賞にて、最優秀賞を受賞 しました。

4D DAM のさらなる発展に向けて、 フォーディーネットワークスはデータベース事業を別法人として分離独立させることを決定。

フォーディーネットワークスの専務取締役COO だった西田泰弘を代表に、2014年1月よりアスフィア株式会社が営業を開始しました。またこれに伴い、製品名を従来の「4D DAM」から「AIDAM」に変更しました。

同サービスは数多くの企業のみならず、大学院の研究室に導入されるなど、幅広い分野で使われるデータベースシステムへと成長。また昨今需要が急拡大してきたビッグデータ分析にも最適なため、複数の開発パートナー企業と協業して様々な分析用ツール・システムの販売提供を開始した他、慶應大学ビジネススクールと共同で研究を行っています。

そしてビッグデータ分析基盤の構築実績、共同研究の成果を活かし、IoT・医療・顧客行動分析をメイン領域として、クラウドソーシングを活用した分析サービス事業を強化することを発表。

2015年4月に「ビッグデータロボ株式会社」へと商号を変更、AIDAM の製品名も「ビッグデータロボ 」に改め、再スタートを切ったばかりです。

データ分析市場は、2017年には1兆4,000億円にも届くと言われる巨大なマーケットです。当社は今後、ビッグデータの入力から分析までを担う世界屈指の企業に成長したいと考えています。

データサイエンティスト集団の慶應ビジネススクール、データベース/データウェアハウスソリューションの老舗ユニリタ社 などの強力なパートナーと共に、私たちはビッグデータの未来を切り拓いていきます。

【参考リンク】


会社・オフィスのアピールポイント
  • ストックオプション制度を設けています。IPO を目指していることもあり、会社の成長が自身への大きなリターンとなる可能性があります。