◆【東証プライム上場/リモート中心】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開発 [ BPR ]

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Python / SQL を用いたデータ処理・開発経験
• データパイプライン（ETL / ELT）の設計・構築経験
• BigQuery・Databricks等のクラウドデータ基盤の利用経験
• マーケティング基盤（MA / CDP等）とのデータ連携経験
• Google Cloud / AWS などのクラウドサービス利用経験

• ビジネス課題の解像度を高める姿勢:
  エンジニアリングをゴールとせず、マーケターや事業担当者の課題を理解した上で最適なシステム設計・業務設計へ落とし込める思考力が求められます。
• マルチステークホルダーとの協働力:
  データ基盤チーム・マーケター・ビジネス担当者など多様な職種と連携し、プロジェクトを推進できるコミュニケーション能力が必要です。
• 自律的な課題発見・推進力:
  「完成された組織ではなく、自ら創り上げていく」フェーズのため、指示待ちでなく能動的に課題を見つけてアクションを起こせる自走力が重視されます。
• 技術選定への柔軟な視野:
  目的を実現するための最適な技術・アーキテクチャを選択する判断力。レガシー環境からモダン環境まで幅広く対応できる柔軟性が求められます。
• 変化への適応力:
  BPR推進部はミッションの転換期にあり、業務プロセスや組織構造が変化し続ける環境です。変化を前向きに受け入れ、自らも変革を推進できるマインドセットが必要です。

• MAツールの運用経験:
  Braze・Salesforce Marketing Cloud・b→dashなどのMAツールの設定・運用経験があると、マーケティング基盤の構築・改善をよりスムーズに進めることができます。
• 機械学習・生成AI活用経験:
  Vertex AIやDatabricksを活用した機械学習・生成AIの分析業務経験があると、AIを活用したデータドリブンなマーケティング施策の推進に即戦力として貢献できます。
• 事業会社でのマーケティング実務経験:
  事業会社のマーケティング部門での業務経験があると、マーケターの視点でシステム要件を理解し、より事業成長に直結する開発提案が可能になります。
• dbt・Apache Airflowを用いたデータ変換・ワークフロー管理経験:
  求人票記載のdbt core・Cloud Composer（Apache Airflow）の実務経験があると、既存環境へのキャッチアップが早く即戦力として活躍できます。

• Reverse ETL・マーケティングデータパイプライン構築スキル:
  データ基盤からMA・CDPへのデータ連携（Reverse ETL）を実務で設計・構築・運用することで、市場価値の高いマーケティングエンジニアリングスキルを習得できます。
• Google Cloud / Databricks を活用したモダンデータ基盤スキル:
  BigQuery・Cloud Composer・Vertex AI・Databricks・dbt coreを組み合わせたモダンデータスタックの実践的な設計・運用経験を積むことができます。
• データドリブンなビジネス設計力:
  12の自社サービスにわたる多様なドメインデータを扱いながら、マーケターや事業担当者と連携し、業務設計・システム設計をワンストップで担うことで、ビジネスアーキテクト的な視点が養われます。
• AI・機械学習を活用したマーケティング施策の実装経験:
  Vertex AIやDatabricksを活用したAI・機械学習モデルをマーケティング施策に接続する経験を通じて、生成AI時代に対応した先端的なエンジニアスキルを習得できます。
• BPR（業務プロセス改革）推進のノウハウ:
  レガシーETLのリファクタリングや業務設計の最適化を通じて、技術変革と業務改善を同時に推進するBPRの実践的ノウハウが身につきます。