データエンジニア

の転職・求人情報

■ 具体的にお任せしたいこと 単なる数値入力ではありません。データから「最適な通信環境」を導き出す、戦略的なエンジニアリング業務です。 1. データ処理の自動化・ワークフロー構築（Alteryx） ◎ 基地局から上がってくる膨大な生データをAlteryxを使ってクレンジングし、分析可能な形へ整形します。 -「手作業で数時間かかる集計を、1クリックのワークフローに変える」ような、パズルを解くような爽快感がある業務です。 2. ネットワークの「デジタルツイン」を管理（AtollDB） ◎ 通信シミュレーションツール「Atoll」のデータベースを管理します。 - 新しい基地局を建てた際の電波の広がり（コンタ図）をシミュレーションし、ビル影や地形による影響を視覚化。いわば、デジタル空間に通信網を設計する感覚です。 3. 基地局の「健康状態」を可視化するKPI分析 ◎ 通信速度や接続成功率といったKPIデータを抽出。 -「なぜこのエリアは速度が落ちているのか？」という課題に対し、レポート作成を通じて改善のヒントを提示します。 4. 「もっと楽に、正確に」を実現する業務改善 ◎ 決まりきったルーチン業務があれば、VBA、Python、PowerAutomateを駆使して自動化・効率化を推進してください。 -「分析手法は決まっているけれど手順が煩雑」という場面で、あなたのプログラミングスキルがチームの救世主になります。 ■ 開発環境・チーム体制 ・主要ツール: Atoll, Alteryx, Excel (VBA), Python, PowerAutomate ・働き方: リモート中心。安定した稼働環境でじっくりとデータに向き合えます。 ・チームの雰囲気: 専門的な知見を持つメンバーが多く、未経験のツールがあってもレクチャーを受けながら着実にステップアップできる環境です。 ■ この案件で得られる「一生モノの武器」 ・希少ツールの実務経験: AlteryxやAtollを使いこなせるエンジニアは、通信業界において非常に高い評価を得られます。 ・データエンジニアリング能力: 膨大なデータを効率よく処理し、意味のあるアウトプットに変える汎用的なスキル。 ・長期的なキャリアの安定: 通信インフラという、景気に左右されない強固なドメインでの専門性。

■ ミッション：熱狂を止めない、淀ませない。 現場のエンジニアが日々向き合う課題を、より具体的に整理しました。 ① トランザクションの守護（PostgreSQL/Redis） ・パフォーマンス・ハック： 実行計画を読み解き、インデックスを再設計。 ボトルネックを一つひとつ潰し、ファンがストレスを感じない「秒速」のレスポンスを実現します。 ・キャッシュ戦略の最適化： Redisを駆使し、DBへの負荷を最小限に抑えつつ、鮮度の高い情報を届ける高速なデータアクセスを設計します。 ・障害への鉄壁の備え： バックアップ・リストア戦略の策定から原因究明まで。 あなたの決断がサービスの信頼を支える最後の砦となります。 ② データという「宝の山」の磨き上げ（BigQuery/dbt） ・モダン・データスタックの構築： dbt を用いた洗練されたETLパイプラインを構築。 散らばったデータを整理し、ビジネスサイドが迷わず意思決定できる「美しい」データモデルを設計します。 ・インサイトの可視化： BIツールを活用し、ファンとクリエイターの熱量を数値としてアウトプット。あなたの分析結果がそのまま次の新機能やキャンペーンの指針になります。 ③ 未来を定義するスキーマ設計 ・拡張性のデザイン： 頻繁に行われる機能追加に際し、1年後のデータ量や負荷を予見した拡張性の高いテーブル設計をお願いします。開発チームと「DB視点」で議論を交わし、プロダクトを強くしてください。 ■ この案件の「エンジニア心がざわつく」ポイント ☆「CtoC×大規模トラフィック」の難易度： ユーザー同士が複雑に絡み合うデータ構造と予測不能なスパイクアクセス。 整合性とスケーラビリティの両立というDBエンジニアにとって最高に「美味しい」課題が山積みです。 ☆ 技術選定の裁量： 「dbtを導入してパイプラインを整理したい」「このBIツールの方が可視化しやすい」といった提案を歓迎する文化。 良いものは即採用、即実行が現場のルールです。 ☆ 圧倒的な当事者意識： あなたが最適化したそのクエリが誰かの「一生の思い出（推し活）」を支えるインフラになります。

■ 主な業務内容：食品業界の「知」を構造化し、AIの思考をアップデート！ 現場のエンジニアが向き合う「データの格闘」をより解像度高くイメージできるように整理しました。 ＜データ・クレンジングという名の「発掘作業」＞ ・非構造化データの制圧： 複雑なレイアウトのPDFや体裁のバラバラなPPTから、AIが理解できる純度の高いテキストを抽出。正規表現やパーサーを駆使し、ノイズを削ぎ落とす職人技が求められます。 ・SQLによる高度な加工： 既存の基幹システムに眠る構造化データと抽出したテキストを統合。RAGの精度を左右する「良質なメタデータ」をSQLで緻密に作り込みます。 ＜次世代RAG基盤のアーキテクチャ設計＞ ・埋め込みパイプラインの構築： ベクトルDBへの格納フローを最適化。単にベクトル化するだけでなく、検索精度を最大化するためのチャンク分割戦略や次元設計を主導してください。 ・GraphRAGへの挑戦： エンティティ間の関係性を定義し、ナレッジグラフのスキーマをモデリング。従来のRAGでは辿り着けなかった「文脈を超えた回答」を実現する基盤を創り上げます。 ＜プロンプトとデータの「共鳴」＞ ・構築した基盤を用い、現場の社員が「まさにこれが欲しかった」と唸る回答精度までチューニング。あなたの設計したデータ構造がAIの「賢さ」に直結する手応えを感じてください。 ■ この案件の「エンジニア心がざわつく」ポイント ・「GraphRAG」という最前線： 理論としては知っていても、実務でナレッジグラフのスキーマ定義から携わるチャンスは希少です。 ・カオスを秩序に変える快感： 企業秘伝のレシピ、商談ログ、市場レポート。これらバラバラの情報を繋ぎ合わせ、一つの「巨大な知のネットワーク」に変える達成感。 ・食品業界という巨大なドメイン： 私たちの生活に直結する業界だからこそ、AIによる効率化のインパクトは数億円規模に達することも。

病院向けSaaS「foro CRM」をはじめとする複数プロダクトを支えるData Management（データ運用）の中核を担い、医療機関から届くデータを「プロダクトで使える状態」に加工・投入する一連の工程を主導していただきます。 バックエンドエンジニアとしてのご経験——DB設計、バッチ処理、データフローの理解——は、このポジションでそのまま武器になります。 アプリケーションの裏側ではなく、データそのものの流れを設計・安定運用することにフォーカスするロールです。 ※フルリモートではなく週2日程度の出社が発生する可能性があります。 具体的には以下の通りです。 - 医療機関から受領するデータの取り込み・クレンジング・品質チェック - foro CRM / 外来適正化サービス / AIを活用した新規事業を横断するデータ投入の安定運用 - エラー検知・一次切り分け・CS（カスタマーサクセス）チームとの連携 - MDM（マスターデータ管理）の保守・月次更新 - データパイプラインの設計・改修（BigQuery / Cloud Run） - 手作業オペレーションの自動化・スクリプト化 - MDM運用の改善・更新プロセス整理 - Data Management全体の運用設計・ドキュメント整備 - DB設計・テーブル構造の理解 → 医療データのスキーマ設計やデータマート構造の把握に直結 - バッチ処理・API連携の経験 → データパイプラインの設計・改修にそのまま活かせる - コードレビューやテストの習慣 → データ品質チェック・エラー検知の仕組みづくりに応用できる

病院向けSaaS「foro CRM」をはじめとする複数プロダクトを支えるData Management（データ運用）の中核を担い、医療機関から届くデータを「プロダクトで使える状態」に加工・投入する一連の工程を主導していただきます。 社内SEとしてのご経験——社内各部門からの依頼対応、データ抽出・加工、レポート作成、ビジネスサイドとの調整——は、このポジションで最も活きるバックグラウンドの一つです。 「社内のデータに詳しい人」として頼られてきた方が、データの専門職として一段キャリアを上げる機会になるポジションです。 ※フルリモートではなく週2日程度の出社が発生する可能性があります。 具体的には以下の通りです。 - 医療機関から受領するデータの取り込み・クレンジング・品質チェック - foro CRM / 外来適正化サービス / AIを活用した新規事業を横断するデータ投入の安定運用 - CS（カスタマーサクセス）チームとの連携・データ仕様の確認・調整 - MDM（マスターデータ管理）の保守・月次更新 - 運用オペレーションの手順整理・ドキュメント化 - 手作業の自動化・効率化（スクリプト作成等） - MDM運用の改善・更新プロセス整理 - データパイプラインの一部設計・改修 - 社内各部門との調整力 → CSチームや医療機関とのデータ仕様のすり合わせに直結 - SQLでのデータ抽出・レポート作成 →Data Managementの定常業務の中核スキル - 「現場が何に困っているか」を汲み取る力 → データの品質課題や運用改善の起点になる

【ミッション：データという「命」のインフラを研ぎ澄ませ】 あなたにお任せしたいのは、製薬会社の未来を左右するデータの「循環器系」の整備です。適正や志向に合わせて以下のいずれかのポジションで腕を振るっていただきます。 データ・ガーディアン（運用管理・ETL） データの送受信監視はいわばシステムの鼓動を確認する作業。 しかし、エラー対応だけで終わらせません。 ◎ ETLプログラムの改修： 既存のパイプラインの非効率を見つけ出し、ETLツールを駆使してより洗練されたデータ処理へとリファクタリングしてください。 基盤の仕掛人（移行・チューニング） 今回のメインディッシュはここです。 ◎ SQL Serverの限界に挑む： パフォーマンスチューニングから不要データのパージ、バックアップ戦略の立案まで。 RDBMSのポテンシャルを最大限に引き出す醍醐味があります。 ◎ レガシーからの脱却： IaaS上のWindows Serverから、新データ基盤への移行計画を策定。フォーマット変更に伴うデータ設計変更など、アーキテクチャの移行という「歴史の転換点」に立ち会っていただきます。 この案件の「エンジニア的」推しポイント ✨「製薬×データ」の社会的意義： あなたが改善したその1秒のクエリ短縮が、新薬開発や医療データの利活用を加速させるかもしれません。 ✨ 移行期のカオスを乗りこなす： 完成されたシステムを触るのではなく、今まさに形を変えようとしている基盤に携わる。エンジニアとして最も「美味しい」フェーズです。 ✨ インフラからアプリレイヤーまで： Windows ServerのOSレイヤーからSQLの論理設計までフルスタックな視点が求められるため、技術的知的好奇心が枯れることはありません。

【案件概要】 【BigQuery/Terraform】世界を相手に開発プロセスそのものを「AI化」する。 ■ 「作る」だけじゃない。開発の「常識」をハックする。 今回のミッションは、Google Cloudをベースにしたグローバル規模のデータ分析基盤の構築です。 これだけ聞くとよくある話に聞こえるかもしれませんが、特筆すべきは「開発プロセスのAI化」への本気度です。 GitHub Copilot EnterpriseやCursorといった、今エンジニアが最も熱狂しているコーディングエージェントを単に「使っていいよ」ではなく、「チーム全体の標準としてどう組み込み、どうポリシーを策定するか」からお任せします。 「ツールに踊らされるのではなく、ツールを使って開発の限界値を引き上げる」 そんな、エンジニアとしての本能をくすぐる試行錯誤がここにはあります。 ■ 現場の「ヒリつく」面白さ グローバル×セキュリティの極致： 世界中のデータを扱うため、個人情報保護法などの厳しい規制をクリアする必要があります。Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）で、一寸の狂いもないセキュアな機密データ管理体制を設計する。 これは、最高難度のパズルを解くような快感です。 GoとPythonによるリアルタイム処理： Pub/Subを用いたリアルタイムログ転送や大規模データの抽出ロジック実装。 パフォーマンスが求められる領域であなたのGo/Pythonスキルを存分に振るっていただきます。 「守り」と「攻め」のエンジニアリング： 監視や保守といった「守り」はもちろん、次世代の技術選定やレビューといった「攻め」の業務まで。データエンジニアリングの全方位をカバーする、まさに「フルスタック・データエンジニア」への道です。 ■ テックスタック ・Infras: Google Cloud (BigQuery, Pub/Sub, etc.) / Terraform ・Languages: Python, Go ・AI/DevOps: GitHub Copilot Enterprise, Cursor, GitHub ・Focus: Global Scale / Security / AI-Driven Development

各プロダクト（アバターサービス）に応じたデータパイプラインの設計・開発・運用、データ品質管理、大規模データ基盤の最適化など、データエンジニアリング全般の業務を担っていただくポジションです。 ▼具体的なミッション ・SQLやPythonによるデータ加工・分析基盤の整備・自動化 ・BigQueryやAirflowを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用 ・データウェアハウスおよびデータ基盤全体の運用・最適化・障害対応 ・データ品質管理、ガバナンス体制の整備、各種KPIダッシュボードの設計・開発 ・プロダクトやデータ分析チームとの連携・技術的な課題解決の推進

ビジネストランスフォーメーション事業本部 DX統括部 データサイエンス部 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 - データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 - データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 - 中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 データ基盤の運用保守、新規構築。ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル ペイメント事業のデータ活用。データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル Salesforceの運用保守。保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 - 現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) - チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) - 定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気

ビジネストランスフォーメーション事業部 DX統括部 データサイエンス部 当該ポジションが所属するDX統括部では、AI活用やDX推進や、データ取得・統合・分析、マーケティングオートメーションやプロモーション、WEBサイトのUI改善など、データを活用した施策の実施までをワンストップで支援しています。 エンジニア、アナリスト、ディレクター、広告プランナー、MAコンサル、デザイナーなど、250名以上の専門家が在籍しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 - データ抽出の要件整備:クライアント企業の現状を分析、データ抽出の要件を整備します。 - データ基盤の構築:顧客データを活用して、データ基盤を構築します。 - データベースの設計・管理:データベースの設計、チューニング、バックアップ、リカバリなどの管理業務を行います。 - データの統合・変換: 複数のデータソースからデータを収集し、統合・変換する作業を行います。 - BIツールへの接続:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 - パフォーマンス最適化: データベースのパフォーマンスを監視し、最適化するための施策を実施します。 利用データ:広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Snowflake, Databricks,Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git Aさん 20代女性 金融系サービスのデータベースエンジニア(経験4年程度) これまでの経験:使用言語はSQL、AWS Redshit等 現在のPJTでの役割:入社してまもなくSnowflakeの構築案件で活躍中。 入社後に学習したPythonやTableauも扱いながらデータベースの知見を元に、要件定義、設計から実装まで幅広く対応。

- データ基盤の設計（全体アーキテクチャ、データモデリング、命名規約・設計方針） - ELTパイプライン構築（取り込み、増分、再実行性、監視、障害対応の設計） - dbtによる変換処理の実装（staging / mart、テスト、ドキュメント、リネージ） - DWHパフォーマンス最適化（パーティション/クラスタ、コスト・性能チューニング） - データ品質担保（テスト設計、異常検知、データ契約/SLAsの整備） - BI/分析側が使いやすいデータマート設計（粒度、履歴、指標定義の整理） - 運用改善（監視、権限、リリースフロー、CI/CD、障害の再発防止） 副業も歓迎 ※稼働工数などは応相談

業界やビジネスモデルによって、売上向上・コスト削減・販促効果の可視化など、クライアントの課題は様々。 ご経験やスキルにあわせて、以下いずれかの業務をお任せします。 **■課題発見、施策立案、要件定義** 「なぜデータが必要なのか・何を解決したいのか」の問いに向き合い、エンジニア視点で最適なソリューションを提案します。 **■データ整備、ETL/ELTパイプライン構築** 多様なソースから収集したデータのクレンジング、データを統合して分析や活用に適した形式に整形し、データ品質を向上させます。 **■クラウド環境の最適化、DWH構築** データを効率的かつ安定的に活用するためのデータ分析基盤を設計・構築します。 **■データ可視化、レポーティング** BIツールを用いたダッシュボード開発やデータマート構築を行い、顧客の迅速な意思決定を支援し分析効果を最大化します。 **■運用、保守** データパイプラインの監視、リカバリ設計やルール整備を通じて、データ運用の安定稼働を実現します。 **■教育、オペレーションサポート** データ活用プロセスの標準化や、顧客が自立的にデータ活用を推進できるよう、技術的な教育や継続的な運用をサポートします。 **■プロジェクトマネジメント** 顧客や開発チームと連携し、スコープやスケジュールの他、予算・品質・リスクを統制管理しながら、プロジェクト全体を統括します。 **■プリセールス** 顧客課題とニーズの深掘り、最適なソリューションの設計や提案活動を通じてプロジェクト受注に向けた合意形成を支援します。 **■ラインマネジメント** メンバーの育成・評価を担い、1on1等の定期的なコミュニケーションを通じて、パフォーマンス向上や組織成長を促進します。 ◆言語：Python、SQL、Java ◆ETL/ELT：TROCCO、Talend、dbt、SQL ◆DWH：Snowflake、Databricks、BigQuery、Amazon Redshift、Azure Synapse、Treasure Data、SAP ◆BIツール：Power BI、Tableau、Qlik、Looker、MotionBoard、LaKeel BI **★ご経験やキャリア志向を考慮し、最適なプロジェクトやポジションをお任せ。** データ活用のフルスタック型、専門技術を深めるスペシャリスト、PMやメンバーマネジメントなど、様々なキャリアパスを描けます。 **★上流工程で技術×ビジネスを磨ける環境。** 技術的な選択がどのように事業成果に直結するかを身近に感じられるため、将来的にデータアーキテクトやコンサルタント領域を目指す方にとっても、スキルを磨ける環境です。 **★経験者優遇** クライアントやチームで関わりながら仕事を進めていくため、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーションが得意な方であれば、より活躍の場が広がります。

業界やビジネスモデルによって、売上向上・コスト削減・販促効果の可視化など、クライアントの課題は様々。 ご経験やスキルにあわせて、以下いずれかの業務をお任せします。 **■課題発見、施策立案、要件定義** 「なぜデータが必要なのか・何を解決したいのか」の問いに向き合い、エンジニア視点で最適なソリューションを提案します。 **■データ整備、ETL/ELTパイプライン構築** 多様なソースから収集したデータのクレンジング、データを統合して分析や活用に適した形式に整形し、データ品質を向上させます。 **■クラウド環境の最適化、DWH構築** データを効率的かつ安定的に活用するためのデータ分析基盤を設計・構築します。 **■データ可視化、レポーティング** BIツールを用いたダッシュボード開発やデータマート構築を行い、顧客の迅速な意思決定を支援し分析効果を最大化します。 **■運用、保守** データパイプラインの監視、リカバリ設計やルール整備を通じて、データ運用の安定稼働を実現します。 **■教育、オペレーションサポート** データ活用プロセスの標準化や、顧客が自立的にデータ活用を推進できるよう、技術的な教育や継続的な運用をサポートします。 **■プロジェクトマネジメント** 顧客や開発チームと連携し、スコープやスケジュールの他、予算・品質・リスクを統制管理しながら、プロジェクト全体を統括します。 **■プリセールス** 顧客課題とニーズの深掘り、最適なソリューションの設計や提案活動を通じてプロジェクト受注に向けた合意形成を支援します。 **■ラインマネジメント** メンバーの育成・評価を担い、1on1等の定期的なコミュニケーションを通じて、パフォーマンス向上や組織成長を促進します。 ◆言語：Python、SQL、Java ◆ETL/ELT：TROCCO、Talend、dbt、SQL ◆DWH：Snowflake、Databricks、BigQuery、Amazon Redshift、Azure Synapse、Treasure Data、SAP ◆BIツール：Power BI、Tableau、Qlik、Looker、MotionBoard、LaKeel BI **★ご経験やキャリア志向を考慮し、最適なプロジェクトやポジションをお任せ。** データ活用のフルスタック型、専門技術を深めるスペシャリスト、PMやメンバーマネジメントなど、様々なキャリアパスを描けます。 **★上流工程で技術×ビジネスを磨ける環境。** 技術的な選択がどのように事業成果に直結するかを身近に感じられるため、将来的にデータアーキテクトやコンサルタント領域を目指す方にとっても、スキルを磨ける環境です。 **★経験者優遇** クライアントやチームで関わりながら仕事を進めていくため、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーションが得意な方であれば、より活躍の場が広がります。

データから価値ある情報を創出するために、大量のデータを収集、整理、処理し、データ管理体制を構築していただきます。 - データ分析基盤（インフラ）の設計・構築、運用 - データ処理アプリケーションの開発（パイプライン構築、BI構築） - データ分析業務の効率化・自動化 - データガバナンス、マスターデータ管理などの推進 - データの集積と活用のための人材育成 - BIダッシュボード製品(Tableau,PowerBI等) - ETL製品(Talend,trocco,Fivetran等) - DWH(Snowflake,RedShift,Synapse,Bigwuery等) - 上記に伴う各種クラウドサービス（製品はSaaS、オンプレ問いません） - AWS、Azure、GCPのサービスを使ったデータ分析基盤構築 - 上記に属しない、オンプレ製品、SaaS製品を使ったデータ分析基盤構築 - 上記に伴う、インフラ設計・実装(監視、セキュリティ、認証、ネットワーク) 在宅・出社のハイブリッド（在宅が多いです）出社に関するレギュレーションはなく、生産性、効率性を重視しております。 PJや組織状況によっては、出社多くなることもあります。

【ポテンシャル歓迎】 SQL/Python経験を活かし、モダンなクラウドデータ基盤構築へ。データエンジニアとして成長できる環境があります！ 【具体的な仕事内容】 インターネット広告運用に関わる大規模データの収集・蓄積・活用に向けた、データ基盤の構築と運用を担当いただきます。課題を技術で解決し、ビジネスインパクトを生むやりがいのあるポジションです。 ・広告運用におけるデータ処理基盤の設計・開発（ETL/ELTの構築など） ・AWS / Google Cloud（GCP）上でのインフラ構築、TerraformやCDKによるIaC対応 ・BigQuery、SnowflakeなどDWHを活用した分析基盤の構築 ・データ×Webアプリケーションの開発 ・チーム開発の生産性をあげるための、課題抽出・改善施策 ■開発環境 言語：SQL, Python, Scala クラウド：AWS, Google Cloud（GCP） 分析基盤：TreasureData, Snowflake, BigQuery DB：PostgreSQL, MySQL, DynamoDB IaC：Terraform, AWS CDK ワークフロー：Digdag モニタリング：Datadog 開発ツール：GitHub, Slack, Confluence, JIRA, Miro AIツール: GitHub Copilot, OpenAI API, Claude Code, Devin PCスペック：MacBook Pro16インチ32G （ディスプレイ、キーボード、マウス等業務に必要な物は貸与可能） ※プロジェクトに応じて使用技術は異なり、常に顧客の改題解決につながる最適な方法の検討とアップデートをしております。

データ領域を中心とした開発支援 ・マーケティングデータを使った大規模データ処理基盤の設計および開発 ・各企業が持つ課題解決に向けたシステム構築や外部ツールとの連携、及び分析業務の支援

【ポテンシャル歓迎】 SQL/Python経験を活かし、モダンなクラウドデータ基盤構築へ。データエンジニアとして成長できる環境があります！ 【具体的な仕事内容】 インターネット広告運用に関わる大規模データの収集・蓄積・活用に向けた、データ基盤の構築と運用を担当いただきます。課題を技術で解決し、ビジネスインパクトを生むやりがいのあるポジションです。 ・広告運用におけるデータ処理基盤の設計・開発（ETL/ELTの構築など） ・AWS / Google Cloud（GCP）上でのインフラ構築、TerraformやCDKによるIaC対応 ・BigQuery、SnowflakeなどDWHを活用した分析基盤の構築 ・データ×Webアプリケーションの開発 ・チーム開発の生産性をあげるための、課題抽出・改善施策 ■開発環境 言語：SQL, Python, Scala クラウド：AWS, Google Cloud（GCP） 分析基盤：TreasureData, Snowflake, BigQuery DB：PostgreSQL, MySQL, DynamoDB IaC：Terraform, AWS CDK ワークフロー：Digdag モニタリング：Datadog 開発ツール：GitHub, Slack, Confluence, JIRA, Miro AIツール: GitHub Copilot, OpenAI API, Claude Code, Devin PCスペック：MacBook Pro16インチ32G （ディスプレイ、キーボード、マウス等業務に必要な物は貸与可能） ※プロジェクトに応じて使用技術は異なり、常に顧客の改題解決につながる最適な方法の検討とアップデートをしております。

▍業務内容 新規に立ち上げたデータ分析基盤を専門的に扱うエンジニアリングチームの一員として、kubellが保持しているデータを全社的に利活用されるためのテクノロジーの開発を担当していただきます。 具体的には‥ ・データ分析戦略に基づいたデータ分析基盤の開発および運用。 ・データ分析基盤チーム(DRE)初期メンバーとしてのチーム運営。 ・データ利活用推進のための先端テクノロジーの調査および検証。 ※変更の範囲 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

データ分析の効率化に向け、データウェアハウスやマートの整備を推進します。あわせて、プロダクトの意思決定を支える分析・集計にも携わっていただきます。■ 具体的な仕事内容（雇入れ直後）・プロダクト戦略の意思決定支援を目的とした分析および提言 ・グロースを目的としたKPI設計・目標値の設定・可視化 ・施策の効果測定におけるデータ分析支援とレポート作成 ・Looker / BigQueryを用いたダッシュボード開発と保守運用 ・dbtを使ったデータマートの整備とSQLのリファクタリング ・社内ユーザーとの要件整理・仮説立案・定例レビューへの参加 ・社内のデータ活用文化を育む勉強会やTips共有活動の推進（変更の範囲）会社の定める業務■ ミッション『意思決定支援による持続的なグロースの実現』経営・事業・プロダクトのあらゆる領域で、データを通じた意思決定の質向上に貢献しています。そのために、データの可視化や分析を担うだけでなく、課題の本質を捉えた仮説立案、KPI設計、効果測定、組織のナレッジ化まで一気通貫で支援します。リーダーには、分析だけにとどまらず、チーム全体の価値創出をマネジメント視点でリードいただくことを期待しています。■ ポジションの魅力・事業やプロダクトの意思決定に近い位置で働ける・データ基盤での開発と改善ができる・「データを使う組織」を育てていける裁量・チームビルディングやマネジメントの経験が積める■ キャリアパス一例・データ領域の組織責任者・データエンジニア / アナリストとして専門性を有したシニアエンジニア・PdMやPMMなど他職種へのキャリアチェンジも柔軟に対応■ 技術スタックデータ基盤・DWH : BigQueryETL・データモデリング : dbt（data build tool）を用いたSQLベースのデータマート整備BI / 可視化ツール : Looker（LookML）、Google Sheets 連携などプログラミング言語 : SQLバージョン管理 : GitHubコミュニケーション : Slack、GitHub Issues

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