私たちFracta Leapは、2015年に米国シリコンバレーで創業したFracta社（https://fracta.ai/）の傘下で、主力製品である水道管劣化診断ソフトに続く、第2の柱となる社会インフラの問題解決を目的とした新規事業創出のため、日本オフィスの精鋭メンバーで立ち上がったスタートアップです。 Fracta Leapが新たに挑戦するのは「水処理」です。人類の存続に直結する水の問題は、人口増・気候変動などで深刻化し続け、今や「21世紀最大の危機」の1つとなっています。 私たちはその社会問題に対し、デジタル技術による圧倒的な変革で水処理インフラの生産性倍増を実現します。 ▼会社紹介資料（スライド） https://speakerdeck.com/fracta_leap/fracta-leap-hui-she-shao-jie-zi-liao ▼コーポレートサイト https://fracta-leap.com/ ▼エントランスブック（選考希望者向け） https://fractaleap-career.notion.site/Fracta-Leap-Entrance-Book-for-Engineer-796aa57a7206478b9932bdbc2fdb6504 ▼Member Personal Book（メンバー紹介） https://fractaleap-career.notion.site/277f9ce3e7994908a881c53571be8a62?v=cd44cda90d0a4525bb7a90170e60d6f0

世界では「2050年に50億人（地球人口の50%）が水不足に晒される」という社会課題が顕在化しています。従来の水インフラは、ハードウェア技術、経験・知見、そして現場の重労働に支えられてきましたが、それらの改善の範疇では、この巨大な課題を解決することはもはや適わないことが目に見えてきました。今こそ、新しい技術の力でブレークスルーを引き起こす必要があると考えています。 私たちは、デジタル技術（AI・IoT×Simulation）による革新でこの課題解決に挑みます。ただし、それは簡単で成功しそうだからではありません。むしろ困難で失敗と革新の余地が大きく、それが私たちにとってとてもエキサイティングだと感じるためです。 私たちは、地球の水不足問題の解決に向けて画期的なデジタル技術の発明とその事業化を通じて水インフラを抜本的に変革します。

【Value】 ◎地球人目線 　－地球と共存する水インフラを考える ◎最前線 　－未踏の壁に挑み、未来を開拓する ◎エンターテイナー 　－不確実性をテクノロジーで驚きに変える ◎再構築 　－既成観念に囚われず、根本から見直す

水処理インフラ領域におけるAIプロダクト開発を進める上で下記2つの課題に直面しています。 ・水処理プラント内に設置されているセンサーから取得するデータの正確性が担保されていない。 ・水処理プラント内でセンサーが順次追加されていくので、どれが有効なデータかの判断に苦労し、分析業務負荷が上がっている。 そこでこの課題解決を担って頂くデータマネージャーを探しています。 ■業務内容 ＜具体的な業務内容＞ データマネジメントを担当して頂きます。 具体的な業務例は以下になります。 ・メタデータ管理 (例：水処理プラント関連データの構造や意味を整理して管理) ・マスターデータ管理 (例：水処理プラント関連データをデータ基盤内で統合する共通ID体系の定義。定義したID体系へのデータ変換) ・データモデリング (例：データ利用者が利用しやすい形になるようにデータウェアハウス内のデータ構造を定義) ・データ品質管理 (例：データ品質指標の定義とモニタリング。データ転送時のデータ品質担保) ・データセキュリティ (例：IAM設計。個人情報の扱い定義) ＜業務の進め方について＞ データ基盤開発は別職種であるデータエンジニアと分担して進行します。 両者の役割分担は下記のようになります。 ・データマネージャーの役割：データマネジメントの方針設計、要件定義。 ・データエンジニアの役割：データマネージャーが定めた要件を実現するためのシステム設計 /開発 / 運用 (例：ETL処理の開発) ＜ポジションの魅力＞ ・水処理領域のデータマネジメントを通して、「2050年に50億人（地球人口の50%）が水不足に晒される」という社会課題解決に挑戦できる。 ・裁量労働制やリモートワークを導入しているので、柔軟な働き方が可能。 ■応募要件 ＜必須要件＞ ▼ビジネス力 ・要求定義力 (データ利用者やデータ関連法規を踏まえて要求を定義) ・要件定義力 (ビジネス要求を実現するためのシステム要件を定義) ▼エンジニアリング力 ・アーキテクチャ設計 (データパイプラインの概念図が作成できるレベル) ・データモデリング力 (概念データモデル、論理データモデル、物理データモデルの作成) ・SQLを用いたデータ抽出能力 (相関サブクエリ、with句を理解し正しく使用できるレベル) ▼求める人物像 ・水処理プラント領域を知ることに好奇心が持てる人 ・必要があれば、リバースエンジニアリングのような泥臭い作業も厭わず取り組める方 ＜歓迎要件＞ ▼ビジネス力 ・構造化スキル（ドメインの概念を理解して、構造化できる） ▼データサイエンス力 ・機械学習に関する基礎知識 (日本ディープラーニング協会のG検定相当) ・DMBOKに関する知見。 ▼エンジニアリング力 ・セキュリティに関する知見 (アクセス制御、データ匿名化の方針設計) ・ETLに関する知見 (ETL処理の要件定義が出来る水準) ▼実務経験 ・製造業界におけるシステム開発経験 ・データマネージャーとしての実務経験。 ・データ分析者との協業または実務経験。 ＜求める人物像＞ - 「世の中を変革することへの執着」がある方 - 難易度の高い課題に対して楽しんで取り組める方 - 会社の成長を一緒に考えていただける方 - 未知の領域でも自身で方針を決め行動することができる方（挑戦を応援する環境です） 是非気軽に話を聞きにきてください！ まずは、オンラインでお話ししましょう。