◆【東証プライム上場/リモート中心】シニアマーケティングエンジニア/データエンジニア ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのマーケティング基盤のアーキテクト [ BPR ]

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• データパイプライン開発・運用経験（ETL/ELT/Reverse ETL）
• BigQueryやDatabricksなどのクラウドデータウェアハウスの実務経験
• MAツール（Braze等）またはCDP基盤の構築・運用経験
• PythonまたはSQLを用いたデータ処理・分析の実務経験
• マーケティングデータの利活用・分析支援の経験

• ビジネス課題を技術で解決する思考力:
  エンジニアリングを目的達成の手段として捉え、マーケターやビジネスアーキテクトと連携しながら、課題に対して最適なアーキテクチャや技術選定ができる能力が求められます。
• 自律的・主体的な行動力:
  リモート中心・フレックス環境において、自己管理能力を高く保ちながら成果にコミットできる姿勢が重要です。指示を待つのではなく、自ら課題を発見し推進できる人物が活躍できます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  データエンジニア・マーケター・ビジネスアーキテクトなど異なる職種と連携するため、技術的な内容を非エンジニアにも分かりやすく伝えるコミュニケーション能力が必要です。
• 変化への適応力と学習意欲:
  BPR推進部が「社内支援」から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる変革期にあり、変化を楽しみながら継続的に新技術やビジネス知識を吸収できる姿勢が求められます。
• データドリブンな思考・分析力:
  大量のデータ資産を元にマーケティング活動の価値を最大化するため、データに基づいて仮説を立て、施策効果を検証するデータドリブンな思考プロセスが必要です。

• dbt coreを用いたデータモデリング経験:
  データ変換・モデリングの実務においてdbt coreを活用した経験があると、即戦力として活躍できます。
• Google Cloud（GCP）プラットフォームの実務経験:
  Cloud Composer（Apache Airflow）、BigQuery、Vertex AIなどGCPサービスを活用した開発・運用経験は特に歓迎されます。
• CRM・マーケティングオートメーションの知識・経験:
  Braze、Salesforce、Treasure Data等のマーケティングツールの設計・運用経験があると業務にスムーズに馴染むことができます。
• Salesforceを活用した社内システム連携経験:
  社内システムがSalesforceを活用しているため、Salesforceの設定・開発・データ連携の知識があると業務範囲が広がります。
• AI・機械学習のマーケティング活用経験:
  Vertex AIやDatabricksを活用したAI・MLモデルのマーケティング活用経験は、同組織が目指す「AIの民主化」推進において高く評価されます。

• Reverse ETLを含むフルスタックなデータパイプライン設計・開発力:
  データ基盤（BigQuery・Databricks）からMAやCDPへのデータパイプライン構築（Reverse ETL）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高度なスキルが習得できます。
• マーケティングテクノロジー（MarTech）の実践的知見:
  BrazeやTreasure Dataなど主要MAツールとCDPの実務運用を通じ、最新のMarTechスタックに関する深い知識と実装経験を積むことができます。
• 12サービス横断のアーキテクチャ設計力:
  多様なエンドユーザー属性を持つ12のサービスにまたがるマーケティング基盤を設計・開発することで、大規模かつ複雑なシステムアーキテクチャを設計できる実践的なスキルが身につきます。
• データドリブンな組織変革のリード経験:
  BPR推進部の変革期において、データ活用による業務プロセス改革を推進した実績が得られ、将来のビジネスアーキテクトやデータ組織マネジメントへのキャリアに直結する経験となります。
• AIを活用したマーケティング自動化・高度化の経験:
  Vertex AIなどを活用したAI基盤とマーケティングシステムの連携開発を通じ、生成AI・機械学習をビジネスに応用する実践的なスキルが習得できます。