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EdTech事業　データエンジニア・分析基盤エンジニア

正社員

１名

データエンジニア・アナリティクスエンジニアとして、BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・保守運用をご担当いただきます。具体的には、以下の業務を担当していただきます。

データウェアハウステーブルやデータマートテーブルの設計・構築・保守運用
データ利用促進のためのデータカタログ・ドキュメント整備や品質や信頼性を向上するための仕組み構築
Google Cloudによるデータ分析基盤の設計・管理・保守運用（バージョンアップデート対応・ユーザー権限管理・機密情報管理など）
データパイプラインの設計・構築・保守運用（AirflowにおけるDAGファイルの実装やDataformの運用、その他ツールによるETL/ELT処理など）
構造化データおよび非構造化データの分析を生成AIを用いて効率的に行うためのデータ分析基盤開発やデータマネジメント
各種新規データソースからのデータ収集・加工（各種ログ収集ツールの管理保守運用含む）
データアナリストと協力して、ビジネスチームや開発チームでのデータ利活用推進やニーズ収集

■開発環境は下記になります。
利用言語: Python, SQL
DWH: BigQuery
データパイプライン: Airflow（Cloud Composer）・Dataform・Digdag
コンテナサービス: Cloud Run, Google Kubernetes Engine
CI/CD: GitHub Actions, AWS CodePipeline, AWS CodeBuild
IaC:Terraform
可視化ツール: Looker Studio, Tableau
分析環境: Google Colabolatory, Jupyter Notebook
ナレッジベース: Notion / Figjam
コミュニケーションツール: Slack

東京都

1カ月単位の変形労働時間制
標準の勤務時間：9:30-18:00
フレックスタイム制（コアタイム無し）
休憩時間　1時間

年収：500～1,000万円

・経験・能力を考慮し、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。
・半年以上在籍した方はプロフィットシェアリング制度の対象となります（当社規定による。年2回支給。）
・月額給には、残業45時間/月の時間外手当と10時間/月の深夜手当を含みます。

・交通費支給（当社規定による）
・退職金制度有り（定年：60歳）
・継続雇用制度有り（65歳まで）
・持ち株制度有り
・健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
・屋内原則禁煙
・海外短期留学支援制度
・自己啓発支援（年間上限20万円）
・業務上必要な研修受講支援（所属部門長の判断により全額負担）

日曜日（法定休日）、国民の祝日（祝日が日曜日と重複する場合は翌月曜日）、
土曜日、その他会社が指定する日（現時点ではありません）
有給休暇：4月1日に年間20日付与。入社日によって按分。
年末年始休暇（12月29日～1月4日）、結婚休暇、忌引き休暇、災害ボランティア休暇、出産・育児休暇、サバティカル休暇（勤続5年/10年に付与）

■必須条件
SQLを用いた開発・運用の経験
Pythonを用いた開発・運用の経験
Gitを用いたチーム開発経験
データパイプラインワークフローの設計・開発・運用経験（AirflowにおけるDAGファイルの定義・実装など）
ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる)
ビジネスチームや開発チームのデータ利活用者と円滑なコミュニケーションを主体的に図りながら課題解決・調整業務を進めることができる

＜その他＞
AIを活用し業務の生産性や質の向上に取り組む姿勢、マインドがある
社会人就業経験3年以上
言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上


■歓迎条件
データ分析基盤全体もしくは、データウェアハウステーブルやデータマートテーブルの設計・構築・運用経験
データマネジメント（メタデータ管理など含む）に関する企画立案や施策実施の経験
CI/CDの構築経験
クラウドサービスにおける開発・運用経験（特にGCPやAWSなどのクラウドサービスでのコンテナツールやIAM機能の利用経験）
生成AIを組織/チームの業務プロセスの中に組み込み、業務改善した経験
ソフトウェアエンジニアとしての実務経験
プロジェクトマネジメント能力 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)
専門性を活かしつつも、専門の役割に捉われ過ぎずに、事業貢献や課題解決を第一に捉えられる方
事業課題に沿ったデータエンジニアリング課題の企画を含めて行っていきたい。
特定の技術や高度な技術の利用にこだわらずに、ビジネスインパクトを生み出すためのデータ利活用推進を行いたい
データエンジニア・アナリティクスエンジニアとして課題解決（ビジネス）力のスキルを伸ばしていきたい
データアナリストやMLエンジニアだけでなく、SREチームなどのエンジニアリングチームのメンバーと積極的に連携・協業していきたい
人材教育という社会貢献性の高い事業に携わることにやりがいを感じる

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