【CTO室】データエンジニア_Dev

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Google Cloud（BigQuery等）またはAWSを用いたデータ基盤の設計・構築・運用経験
• ETLツール（dbt・Dataform・Embulk等）を用いたデータパイプライン開発経験
• SQL・Python・Shell Scriptを用いたデータ処理・加工経験
• Terraformを用いたインフラのIaC化経験
• BIツール（Looker・Looker Studio等）を用いたダッシュボード開発・運用経験

• データドリブンな思考力:
  蓄積されるデータの価値を最大化するため、課題をデータで捉え、分析・改善サイクルを回せる力が求められます。数字を根拠に意思決定を支援する姿勢が重要です。
• 全社横断での推進力・コミュニケーション能力:
  複数事業部のステークホルダーと連携しながらデータマネジメントを推進するため、技術者以外とも円滑にコミュニケーションが取れることが必要です。
• スピード感と前向きさ:
  スタートアップの急成長フェーズにおいて、変化に柔軟に対応しながらスピード感をもって業務を推進できるマインドセットが重要です。
• 自律的なオーナーシップ:
  少人数チームのため、課題を自ら定義し、設計から運用まで責任をもって取り組む自走力が求められます。
• チームワークの体現:
  「前向き」「誠実」「チームワーク」「スピード」「No.1」という5つのバリューへの共感と体現が評価基準として重視されており、個人プレーより協調姿勢が求められます。

• 機械学習モデルの開発・運用経験:
  MLパイプライン（特徴量エンジニアリング・モデルデプロイ等）の構築経験があると、スキル偏差値や推薦モデル関連のデータ基盤業務で即戦力として活躍できます。
• Kubernetes・Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験:
  Kubernetesを含むクラウドネイティブな環境での運用経験があると、データ基盤のインフラ側の業務にも幅広く対応できます。
• データガバナンス・データマネジメントの推進経験:
  全社横断のデータマネジメント推進を担うため、データカタログ・データ品質管理・データリネージュなどの経験は非常に歓迎されます。
• 生成AI・LLMを活用した開発経験:
  OpenAI・AnthropicなどのAPIを活用した開発経験があると、AI駆動開発を積極的に推進する同社の文化にフィットします。

• 大規模データ基盤の設計・構築スキル:
  複数プロダクトを横断する統合データ基盤の構築に携わることで、BigQuery・dbt・Dataformなどを用いたモダンデータスタックの実践的な設計スキルが習得できます。
• MLOps・機械学習パイプラインの実務経験:
  スキル偏差値や推薦モデルなどに関わるデータパイプラインの開発・運用を通じて、機械学習モデルの実務的な運用スキルを磨くことができます。
• IaC（Terraform）によるクラウドインフラ管理スキル:
  Google Cloud・AWSのマルチクラウド環境をTerraformで管理する実務経験が積め、インフラ領域のスキルも向上します。
• 全社データ戦略の推進・ステークホルダーマネジメント経験:
  事業横断でのデータマネジメントを推進することで、経営・ビジネス部門・開発部門との連携を通じたデータ組織のリード経験が得られます。
• AI駆動開発の実践スキル:
  Claude Code・GitHub Copilot・Devinなどを日常的に活用する環境で、生成AIを用いた開発生産性向上の実践的なスキルが身に付きます。