[京都/東京]データベースエンジニア(データ分析基盤開発)

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ分析基盤の設計・構築・運用経験
• データパイプライン（ETL/ELT）の構築・最適化経験
• BIツールやデータウェアハウス（BigQuery、Redshift、Snowflake等）の実務経験
• SQL・Python等を用いたデータ処理スクリプトの開発経験
• クラウドサービス（AWS / GCP / Azure等）を活用したデータ基盤構築経験
• 要件定義〜設計〜実装〜テスト〜デプロイの一連の開発プロセス経験
• チームマネジメントまたはリードエンジニアとしての経験

• 課題発見・解決力:
  データ分析基盤の現状課題を自ら特定し、効率的かつ汎用性の高い解決策を立案・実行できる主体性が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  関連部署（企画・マーケティング・開発等）のデータ分析ニーズを的確にヒアリングし、技術的な解決策に落とし込む調整力が必要です。
• チーム育成・マネジメント力:
  チームメンバーの評価・育成を担うため、メンバーの成長を支援しながらチーム全体のスキルアップを図るリーダーシップが求められます。
• 品質・セキュリティへの意識:
  データ品質の維持・向上やセキュリティの観点を常に持ち、高い精度と安全性を担保した基盤運用ができる責任感が必要です。
• 変化への適応力と継続的な学習姿勢:
  ゲーム業界のデータは急速に変化するため、新技術や手法をキャッチアップし続ける意欲と、柔軟に対応できる適応力が重要です。

• ゲーム・エンターテインメント業界でのデータ活用経験:
  ゲームやアプリのユーザー行動データ（DAU、課金データ、ログ分析等）を扱った経験があると即戦力として活躍できます。
• データガバナンス・データマネジメントの知識:
  データ品質管理やメタデータ管理、セキュリティポリシー策定など、組織全体のデータ活用を高度化するための知識・経験が歓迎されます。
• データエンジニアリングの最新ツール活用経験:
  Airflow・dbt・Spark等のデータオーケストレーションやデータ変換ツールの実務経験があると、より高度な基盤構築に貢献できます。
• アジャイル・スクラム等の開発手法経験:
  チームでの反復的な開発に慣れており、スピード感を持ちながら品質を保つ開発スタイルを実践できる方が歓迎されます。

• 大規模ゲームデータの分析基盤設計・運用スキル:
  億単位のダウンロード実績を持つタイトルの実データを扱うことで、大規模データパイプラインの設計・運用ノウハウを実務レベルで習得できます。
• データエンジニアリングマネジメントスキル:
  チームのマネジメント（育成・評価）と技術リードを両立することで、エンジニアリングマネージャーとして通用するマネジメント力が身につきます。
• クロスファンクショナルな要件定義・折衝スキル:
  複数部署のデータニーズをヒアリングし基盤拡張に反映するプロセスを通じて、技術と事業をつなぐ要件定義・折衝スキルが磨かれます。
• データ品質・セキュリティ管理の実践知識:
  データ品質の維持・向上やセキュリティ要件への対応を実務で経験することで、データガバナンスの実践的な知識とノウハウを体系的に習得できます。