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株式会社ナウキャスト

株式会社ナウキャスト

200.データエンジニア（ジョブチェンジ歓迎）

年収

750万円〜1,000万円

勤務地

東京都

職務内容

ナウキャストとは

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

ナウキャストが提供しているサービス
POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境
世界水準の技術力と知見
全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。
知見を共有するカルチャー
「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。
こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。
個人の挑戦を尊重し、支援する組織
私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。
技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。
募集する背景

近年、データサービス市場は年平均成長率(CAGR)約18.15%と急拡大しており、AI時代において「データエンジニア」の需要はますます高まっています。
私たちはこの成長領域においてソフトウェア的な視点からデータ基盤を再定義し、「データインフラのソフトウェア製品化」を推進しています。
そのため、ソフトウェアエンジニアとして培った設計力・開発力・品質志向が、データエンジニアリングの進化を支える上で非常に重要です。
今回の募集では、ソフトウェアエンジニアとして培った「設計・品質・開発運用」の経験をデータプラットフォームやパイプラインの構築・運用に活かしていただける方を求めています。

業務の概要

データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

【具体的な業務内容】
データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用
生成AI導入における顧客支援
事例
自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化（三菱地所株式会社）
ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築
Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始
ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援
ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発
その他
大野（Kevin）が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出
ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定
Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
社員インタビュー 〜キャリアチェンジしたメンバー〜
大手ITコンサルから「データの商社」へ。データの利活用を一気通貫で推進するフルサイクルデータエンジニア
【入社エントリー】ほぼ開発未経験からデータエンジニアへの挑戦
【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
こんな経験を活かせます

①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる
②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能
③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能
④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能
③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結

ポジションの魅力

①ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる
②最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる
③ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる
④データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる
⑤AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能

参考記事
ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」
ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ
技術スタック

Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

メンバー
大野 巧作(Kevin) / VP of Data & AI

東京大学大学院理学系研究科を修了後、2020年4月に株式会社ナウキャスト入社。
POSデータのパイプライン構築や分析に携わり、2024年からはデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeを活用したクラウド環境の整備や技術検証を主導。
2025年10月、株式会社FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。
Kaggle Competition Masterで、複数の機械学習コンペで入賞実績あり。
「2026 Snowflake Data Superhero」に選出。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34

六車 光貴 / Data AI Solution事業 エンジニアリーダー

京都大学大学院にて、情報学を専攻。
フォルシア株式会社に新卒入社後、約1年間旅行代理店向けweb予約サイトの構築を従事し、開発メンバーとして、フロントからバックエンドまで開発を担当。
その後アクセンチュア株式会社に転職後、様々な業界のデータ分析基盤構築の要件定義、開発、保守を担当。
現在では株式会社ナウキャストでデータエンジニアとしてプロダクト開発、データ基盤の構築の支援などを実施。
テックブログ：https://zenn.dev/musyu

大城 翼 / Data AI Service事業 Data Holder Unit ユニットリーダー

琉球大学卒業後、複数のスマートフォンゲーム開発会社にてエンジニア、ディレクターとして開発・運営に携わり、
数名から50名規模のチームでの新規プロダクトの企画・開発・リリース・運用、チーム育成まで幅広く経験。
前職のゲーム運営会社にて、データエンジニアとして新規のデータ分析プロダクトの立ち上げ、社内データ分析基盤の開発等に従事した後、
2022年9月にナウキャストへ入社。POSデータとクレジットカードデータのパイプライン構築・運用を担当。
テックブログ：https://zenn.dev/tsoshiro

企業名

株式会社ナウキャスト

本社所在地

東京都千代田区九段北1－8－10住友不動産九段ビル 9 階

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 固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により専門型裁量労働を適用（みなし労働時間8時間） ※固定残業時間40時間を含む 働き方 オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。 「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます！ 業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、 ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。 育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、 各30分取得いただく事が可能です。 ※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。 休日休暇 完全週休2日制（土日祝） 有給休暇（入社月に応じた日数を、入社時に付与） 連続休暇（年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇） 年末年始休暇（12/30～1/3） 慶弔休暇 特別休暇

情報更新日

2026/07/28

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AIが推定した求人関連情報

想定給与 想定給与
750万円〜1,000万円
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
31歳
ポジションの魅力
  • 世界水準のデータエンジニア文化:
    2026年度、世界128名・国内15名のみが選出された「Snowflake Data Superhero」が在籍。業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境が整っています。
  • ジョブチェンジ歓迎のキャリアパス:
    ソフトウェアエンジニアとしての設計・品質・開発運用経験をデータエンジニアリングに直結させる環境が整っており、未経験分野への挑戦を組織全体でサポートします。
  • モダンデータスタックの最前線:
    Snowflake・dbt・Airflow・Terraform・AWS/Google Cloud/Azureなど、最新クラウド技術を活用したアーキテクチャ設計から実装まで一貫して携われます。
  • 社会的インパクトの大きい事業:
    機関投資家向け分析サービスや日銀・内閣府にも参照されるマクロ指数の提供など、社会・経済の意思決定を直接支えるプロダクトに関与できます。
  • 生成AI・リアルタイム分析の最前線:
    生成AIを全社導入し、Cursor・GitHub Copilot・Devinなど先端ツールを積極活用。AI時代の中核スキルを実務の中で継続的に獲得できます。
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。


  • Pythonを用いたシステム開発・運用経験
  • チームでのシステム開発・運用経験
  • クラウドインフラ（AWS / Google Cloud / Azure）の開発・運用経験
  • データ分析基盤の設計・構築・運用経験
  • Terraform等IaCツールを用いたクラウドリソース管理経験
  • Dockerなどコンテナ技術を用いた開発経験
必須スキル（ソフト）
  • 論理的思考力:
    データの品質・再現性・スキーマ設計に直結する論理的思考力が求められます。ソフトウェアエンジニアとして培った構造的な考え方が活かせます。
  • 自律的な学習姿勢:
    データエンジニアリングの技術は急速に進化しており、新技術のキャッチアップを自発的に行える姿勢が重要です。
  • 品質・保守性へのこだわり:
    コードの可読性・保守性を重視し、データパイプラインやスキーマ設計においても高い品質基準を自ら設けられることが求められます。
  • コミュニケーション・協調性:
    クライアント折衝やチーム内でのレビュー文化が根付いており、知見を惜しみなく共有し、仲間と協力して課題を解決できる姿勢が必要です。
  • 挑戦意欲・成長志向:
    ジョブチェンジを歓迎するポジションであり、新しい領域に積極的に踏み込み、自らのキャリアを切り拓く意欲が求められます。
歓迎スキル
  • ETL・ワークフローツールの経験:
    dbt・Dataform・Glue等のETLツールやAirflow等のワークフロー管理ツールの利用経験があると即戦力として活躍できます。
  • マイクロサービス・TDD/CI CDの知見:
    マイクロサービス設計やテスト駆動開発・CI/CDの経験をデータメッシュ・パイプラインの品質保証に応用できます。
  • DBチューニング・DWH設計の知見:
    データベースチューニングの経験を大規模DWHのクエリ最適化やパフォーマンス改善に活かせます。
  • クライアントコミュニケーション経験:
    顧客折衝経験があると、データ基盤構築支援や生成AI導入支援のプロジェクトでより高い貢献が可能です。
  • データマネジメント（DMBOK）の知識:
    データ管理の標準的なフレームワークへの理解があると、設計フェーズから高品質なデータ基盤構築に貢献できます。
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スキル:
    Snowflake・dbt・Airflow・Terraformなどの最新技術をプロダクション環境で実際に扱う経験を積むことができます。
  • データパイプライン設計・品質保証の知見:
    データ基盤の設計から自動テスト・CI/CDまで一気通貫で担当することで、データエンジニアリングの全工程を実践的に習得できます。
  • 生成AI・LLM活用スキル:
    顧客向け生成AIアプリ開発やLLMを活用した業務システム構築に携わることで、AI時代の最前線スキルを身につけられます。
  • 金融・不動産・行政など多業界のドメイン知識:
    機関投資家・商業不動産・地方自治体など多様なクライアントのデータ基盤構築に関わることで、業界横断的なドメイン知識を獲得できます。
  • フルサイクルデータエンジニアリング力:
    データ収集・クレンジング・分析基盤構築・SaaS開発まで、データライフサイクル全体に関与できるエンジニアとしての総合力を磨けます。
キャリアマップ
  • 現在
  • フルサイクルデータエンジニア データ収集から基盤構築・SaaS開発・生成AI活用まで、データパイプライン全体を一気通貫で担当するエンジニアとして成長します。
  • テックリード / アナリティクスエンジニア 技術的な専門性を深め、チームの技術方針を主導するリーダーポジションや、データ品質・分析基盤に特化したアナリティクスエンジニアへのキャリアが開かれています。
  • データアーキテクト 大規模なデータ基盤全体のアーキテクチャ設計を主導し、データメッシュ・レイクハウス設計など先進的なデータ戦略を担う役割へのステップアップが可能です。
  • プロダクトマネージャー / 事業責任者 データプロダクトをビジネスの中心に据え、事業戦略から実装まで一貫してリードするPdMや事業責任者へのキャリアパスが実例として社内に存在します。
  • VP of Data & AI 組織全体のデータ・AI戦略を統括するエグゼクティブポジション。実際に社内エンジニアがこのキャリアを歩んでおり、意欲ある人材にとって現実的な目標です。
AI 口コミまとめ
口コミサイトの集計データによれば、社員の士気や風通しの良さ、相互尊重といった組織文化面は一定の評価を受けています。20代の成長環境も肯定的に評価される一方、待遇面の満足度はやや低めの傾向が見られます。スタートアップらしい裁量の大きさや情熱ある仲間と働ける環境が入社の決め手として挙げられています。口コミ件数はまだ少数にとどまるため、参考情報として捉えることが推奨されます。

【ポジティブな評価】
1. 組織カルチャー・風通しの良さ: 社員同士の相互尊重や情報共有の文化が根付いており、カジュアルに相談しやすい雰囲気が評価されています。カジュアル面談を含め、多くの社員と話せる選考プロセスも好印象を持たれています。
2. 20代・若手の成長環境: 世界水準のエンジニアから直接レビューを受けられる環境や、裁量の大きい...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り338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。