【データ活用基盤構築】｜アナリティクスエンジニア｜エキスパート｜東京｜正社員

年収

500万円〜900万円

勤務地

東京都

職務内容

【募集背景】
当社はリユース業界のリーディングカンパニーとして、買取申込から査定、在庫管理、販売まで、あらゆる事業プロセスを網羅する自社開発プラットフォーム「Cosmos」を展開しています。
2026年1月には全グループへの導入を完了し、現在はCosmosを起点としたAI自動化とデータドリブン経営を深化させるフェーズへと移行しています。

現在は「本番稼働した基盤を、事業の急拡大に耐える頑健さと、AI時代の利活用水準へ引き上げる」フェーズであり、単なるツールリプレイスに留まらない下記の取り組みが同時進行しています。

① AI-Readyな分析基盤の構築（アナリティクスエンジニアリング）
② 頑健なデータ収集基盤の完成（データエンジニアリング）

この2つの柱を、収集から提供まで一気通貫で推進いただくデータエンジニアを募集します。「決められたパイプラインを守る」仕事ではなく、基盤の作り替えそのものに最初期から関われるフェーズです。

【現在の取り組み】
①AI-Readyな分析基盤の構築（アナリティクスエンジニアリング）
・dbt によるデータモデリング
・指標定義のSSOT化（セマンティックレイヤー）と、統合データカタログの展開、BigQuery MCP・dbt MCP・Claude Code Plugin を経路とした「クエリを書かないAIデータ利活用」の実現
・権限申請フローの自動化や個人情報カラムの自動特定など、ガバナンスの仕組み化

②頑健なデータ収集基盤の完成（データエンジニアリング）
・「事業規模の急拡大・新サービス開始・システム変更にも、柔軟に低コストで対応できるデータ収集基盤」の実現

【ご入社後に期待する成果】
・半年後：dbtによるデータモデリングやデータマート構築を独力で担当し、データ品質担保の型を確立する。事業部門と連携したデータ活用相談への対応プロセスに主体的に関わる。
・1年後：dbt移行やセマンティックレイヤー整備など基盤刷新の技術的な意思決定を担い、モデリング規約やレビュー体制を整備する。AI活用を前提としたデータ利活用の中心メンバーとして、チーム全体の生産性・品質向上に貢献する。

【業務内容】
■主にお任せしたいこと
①データ収集・パイプライン領域
・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善（ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止）
・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用
・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築
・取込ソース追加のゼロデプロイ化（設定駆動化）など、DE運用工数を構造的に減らす自動化
・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大

②データモデリング・提供領域
・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh（dim・fct）/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保
・BI（Looker Studio / Lightdash等）へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援
・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化
・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装
・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動
・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り

③運用・ガバナンス領域
・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善
・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化（FinOps）への参画
・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応
・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス
・アクセス制御（列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定）のdbt/Terraformによる実装

【あなたに提供できる価値】
・「作って終わり」ではなく、自社サービスとして事業責任者の意思決定支援から粗利改善まで一気通貫で見届けられる環境
・旧基盤から新データ基盤への刷新が進行中のため、その設計・実装に最初期から携わり、理想的なアーキテクチャを自らの手で描くことが可能
・出張訪問・店舗・EC・買取先企業など、隠れ資産市場ならではの独自のリアルデータを扱い、AI査定やルート最適化といった現場のコア業務に組み込むAI-Readyな分析基盤づくりに黎明期から関われる
・データマート構築やBI環境整備、BigQueryのコスト最適化など、自ら手がけた技術的改善が組織全体のデータ活用レベルを底上げする手応えを実感できる
・アナリスト的な思考・スキルをお持ちの方は、KPI設計やA/Bテスト評価など分析領域へスコープを広げながら成長することも可能

【チームの紹介】
・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当
・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力
・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる

【プロダクト開発環境】
・インフラ：GCP, AWS
・プロジェクトデザイン：Miro, Figma
・利用言語やフレームワーク：Python, Go, SQL
・ドキュメント管理：Confluence, Google Drive
・チケット管理：Jira
・コミュニケーション：Slack
・コンテナ技術：Docker, Kubernetes
・Data Warehouse：BigQuery
・ETL：Cloud Functions, Dataform
・データコレクタ：Dataflow, Pub/Sub
・Database：Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB（Amazon RDS）
・構成管理：Terraform
・監視：Cloud Monitoring, NewRelic
・ワークフロー：Airflow
・CI/CD：GitHub Actions

【選考プロセス】
（カジュアル面談）＞書類選考＞面接（1回）＞フォロー面談＞最終面接＞オファー面談

＜補足事項＞
基本的に面談・選考共にオンラインで実施しております。
※選考中に本社にお越しいただき、対面で面接を実施する可能性もございます。
カジュアル面談や現場メンバーとの面談、オフィス見学はご希望にあわせて調整致します。

【雇用形態】
正社員

【試用期間】
入社日より3ヶ月（試用期間中の労働条件変更等は無し）

企業名

株式会社BuySell Technologies

本社所在地

東京都新宿区四谷4-28-8PALTビル8F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【勤務時間】 10：00～19：00（休憩60分）【働き方】・ハイブリッドワーク　・チームによって出社日や出社日数が異なります。　・個人の事情によって柔軟に対応可能です。【休日・休暇】・年間休日：133日（完全週休二日制／土日祝） ※年間休日には、夏季・冬季等の休暇、労働基準法で取得が義務付けられた有給休暇5日を含むものとします。・有給休暇・夏季休暇・年末年始休暇・産前産後休暇・育児休暇・介護休暇・結婚休暇・慶弔休暇　など

情報更新日

2026/09/15

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

500万円〜900万円

リモートワーク

平均年齢

28歳

ポジションの魅力

リユース×DXの最前線でデータ基盤を構築:
アナログが主流だったリユース業界において、BigQuery・Dataform・Airflowなどモダンなデータスタックを活用し、業界のデータドリブン経営を牽引する希少な経験が積めます。
事業に直結するデータ整備と可視化:
買取から販売までの一連の業務データに近い距離で関わることができ、現場の業務や課題を深く理解した上でデータマート構築やBIレポーティングを行える実践的な環境があります。
データの民主化推進をリードできる:
事業部が自律的にデータを活用できる環境づくりをリードし、組織全体のデータ活用レベルを底上げするという、やりがいと社内影響力を両立できるポジションです。
AI・機械学習との連携が視野に入る成長環境:
商品価格予測・真贋判定・オークション開始価格予測など、リユース×AIをテーマにした研究開発組織「BuySell Research」との連携も見込まれ、データエンジニアリングの枠を超えた成長機会があります。
テックカンパニーとして独自評価制度とリモート環境を整備:
全社とは別にエンジニア向け独自評価制度を設けており、書籍購入・資格取得・AWS/GCP学習費用の補助など、エンジニアの成長を全力でサポートする制度が整っています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
データマートの設計・構築経験
BIツール（Looker / Tableauなど）を活用したデータ可視化・レポーティング経験
データ品質管理・分析基盤の運用経験
事業部門への分析サポート・データ活用推進の経験

必須スキル（ソフト）

事業課題への当事者意識:
データの抽出・整備にとどまらず、「このデータがビジネスにどう貢献するか」という視点で考え、主体的に改善提案できる姿勢が求められます。
関係者との円滑なコミュニケーション:
事業部門・データアナリスト・エンジニアなど多様なステークホルダーと協働するため、技術的な内容を分かりやすく伝え、ニーズを正確にヒアリングする力が必要です。
データドリブンな思考力:
感覚や経験則に頼らず、データをもとに仮説を立て、検証し、意思決定を支援できる論理的思考が求められます。
自律的な課題発見・解決力:
組織のデータ活用レベル向上のために、現状の課題を自ら見つけ、優先順位をつけて改善していく自走力が重視されます。
変化への適応力・学習意欲:
急成長フェーズの企業であり、要件や技術スタックが変化することもあるため、新しい技術や業務知識を継続的にキャッチアップできる柔軟性が必要です。

歓迎スキル

クラウドデータ基盤の実務経験:
GCP（BigQuery・Dataflow・Cloud Functions）やAWSを用いたデータパイプライン構築・運用の経験があると即戦力として活躍できます。
dbtまたはDataformを用いたデータ変換経験:
ELTパイプラインの設計・実装経験があり、データ品質テストや変換ロジックのバージョン管理ができる方は歓迎されます。
PythonまたはSQLを用いたデータ分析・可視化経験:
分析観点でデータを見て、アナリストと協働できるスキルを持つ方は、業務スコープをデータ分析領域まで広げることが可能です。
Airflow等のワークフローオーケストレーション経験:
データパイプラインのスケジューリングや監視経験があると、分析基盤の安定運用において大きく貢献できます。
リユース・EC・小売など事業データへの理解:
商品・在庫・顧客・購買データなど、リユース・小売領域特有のデータ構造や業務フローを理解している方はスムーズに活躍できます。

この求人で得られるスキル

モダンデータスタックの実践的な設計・運用スキル:
BigQuery・Dataform・Airflow・Cloud Functionsなどを組み合わせた本番グレードのデータ基盤を構築・運用する経験が積めます。
リユース業界特有のビジネスデータへの深い理解:
買取・販売・在庫・顧客データなど、リユースビジネス全体に関わるデータを扱うことで、業界特有の事業理解と分析力が身につきます。
データ民主化・データガバナンスの推進経験:
事業部が自律的にデータを使える環境づくりをリードすることで、組織横断でのデータ活用推進やガバナンス設計のスキルが習得できます。
アナリティクスエンジニアとしてのキャリア確立:
データエンジニアリングとデータアナリティクスの双方に携わることで、市場価値の高いアナリティクスエンジニアとしての専門性を確立できます。
AI・機械学習プロジェクトとの連携スキル:
価格予測・真贋判定などのAIプロジェクトに必要なデータ提供側として、MLパイプラインやフィーチャーエンジニアリングの知見を広げることが期待できます。

キャリアマップ

現在
シニアアナリティクスエンジニアデータマート・BI基盤の設計や品質管理を主導し、チーム内で技術的な意思決定をリードするポジションへのステップアップが見込まれます。
データエンジニアリングリードデータ基盤全体のアーキテクチャ設計や技術選定を担い、複数のプロジェクトを横断してデータ環境の改善をリードする役割へと成長できます。
データアナリスト / ビジネスアナリスト分析基盤の知見を活かし、事業課題の仮説検証・分析業務へとスコープを拡張し、意思決定支援の中心的な人材として活躍できます。
データマネージャー / データ組織責任者データ組織の戦略・体制設計・人材育成をリードし、全社のデータドリブン経営を推進する責任者ポジションへのキャリアアップが可能です。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによれば、同社の総合評価は5点満点中3.5点程度であり、若い組織文化や社員同士の良好な雰囲気を評価する声がある一方、給与水準については全体平均が業界比でやや低めとの指摘も見られます。エンジニア職に関しては年収水準が全職種の中では高く、年俸制かつ独自評価制度が導入されている点が特徴です。リモートワーク制度や各種成長支援制度（書籍・資格・クラウド学習費用補助など）については好意的な評価が多く、働き方の柔軟性を評価する声も目立ちます。平均勤続年数が短めである点は、成長意欲の高い若手が多く集まる組織特性の表れとも捉えられます。

【ポジティブな評価】
1. 若い組織文化・社員間の良好な関係：管理職含め20代の若手が多く、社員同士のコミュニケーションが活発で、フラットな雰囲気が働きやすさにつながっているとの声があります。
2. エンジニア向けの成長支援制度：書籍・資格・AWS/GCP・AIツールの費用補助、社内勉強会・LT大会・開発合宿など、技術習得の機会が多い点が評価されています。
3. リモートワークの柔軟性：エンジニア組織は...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り406文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。