一人目の専任データエンジニアを募集します。
カウシェは2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍を達成し、累計700万ダウンロードを突破しました。 この成長を支えてきたのが、数値に基づく意思決定の文化です。PdM・マーケ・CSなど各職種が自らデータを分析し、ビジネス判断を行っています。 しかし、取り扱うデータの種類は急増し、リアルタイム性・正確性・ガバナンスなど非機能要件の要求水準は高まり続けています。分析基盤を利用する人数も増えました。
現在は業務委託のデータエンジニア1名が基盤の構築・運用を担ってくれていますが、事業の成長速度に基盤が追いつかなくなりつつあります。 今こそ、専任の正社員データエンジニアが必要です。ゼロから設計に関与し、カウシェのデータ活用の未来を創り上げてくれる方を求めています。
カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。
「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。
カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。
変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。
データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担っていただきます。
① データ基盤の設計・構築 収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。 リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。
② 全社のデータ活用支援 PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担います。 「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。
③ 運用・監視基盤の整備 モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。
④ ML基盤の整備 AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担っていただきます。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。
利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計 PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。
一人目として「標準」を自分でつくる責任 専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。
AI時代ならではの基盤構築 AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。
基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味 既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。
GMV35倍のリアル購買データを扱える EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。
データ活用が文化として根付いている組織 各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。
CTOと直接議論できる距離感 直属上司はCTO（池松恭平 / DeNA出身）です。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。
・BigQuery, Dataform, Spanner ・Cloud Monitoring, Cloud Logging ・Terraform, GitHub Actions ・Looker Studio, Google Spread Sheets ・GitHub, Slack, Notion
東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。 2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。
現在は業務委託のデータエンジニア1名が基盤の構築・運用を担っています。あなたが加わることで、本格的なデータ基盤の強化フェーズに入ります。
・メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。 ・モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。 ・「品質を上げるからこそ速く作れる」 ・スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。 ・Firestore → Cloud Spannerへの移行の例 https://zenn.dev/kauche/articles/1e733da3748ee1 ・AI Native開発の実践 ・1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。 ・全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした https://zenn.dev/kauche/articles/e051583461c181 ・事業と顧客に近い距離で開発する文化 ・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。
専任のデータエンジニアとして基盤設計・構築の実績を積んだ後、データ領域のリードや、ML基盤・データプラットフォームの専門家へのステップアップを想定しています。 CTO直属の立場から技術戦略全体に関与できる環境であり、データ基盤の設計者からデータ組織のリードへ成長できるパスがあります。
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
1ヶ月目：現状把握とキャッチアップ 既存のデータ基盤・パイプライン・BIツール・命名規則・課題をすべてキャッチアップします。業務委託のDEと連携しながら現状の運用を回しつつ、改善すべき優先課題の仮説を立てます。
2ヶ月目：最初の改善を実行 優先度の高い課題（パイプラインの安定性・BIの精度・非機能要件など）のうち1つ以上に着手し、具体的な改善を届けます。各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、中期の基盤設計方針の初稿を描きます。
3ヶ月目：データ基盤の中期方針を定義 アーキテクチャ方針・ガバナンスルール・ロードマップの初版を策定します。CTOへの技術投資提案ができる状態を目指します。
お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。
・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう） ・一次面接（技術・カルチャー：CTO / 60〜90分） ・課題選考（技術：EM＋現場エンジニア/ MAX90分） ・GitHubアカウントをいただき、ご自宅で取り組んでいただき、そのあとにディスカッションを行う形式です。アルゴリズム問題等ではなく、実務に近い設計・実装力を拝見させていただき、そちらを元にディスカッションをさせていただきます。 ・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分） ・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。
・採用ページ： ・https://enjoy-working.kauche.com/ https://enjoy-working.kauche.com/ ・Company Deck： ・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck ・社員インタビュー： ・https://note.com/kauche https://note.com/kauche ・TechBlog： ・https://zenn.dev/p/kauche https://zenn.dev/p/kauche
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