【CTO室】ジュニアデータエンジニア_Dev

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• SQL（データ抽出・加工・集計）の実務経験
• BigQueryまたは同等のクラウドDWHの使用経験
• dbt・Dataformなどのデータモデリングツールの利用経験
• ETLパイプライン（TROCCO・Embulk・Datastreamなど）の開発・運用経験
• Google Cloud / AWS などクラウドインフラの基礎知識
• Python / Shell Scriptを用いたデータ処理スクリプト作成経験

• 主体的なキャッチアップ力:
  ジュニアポジションではあるものの、シニアエンジニアの指示を待つだけでなく、自ら疑問点を解消し、積極的に知識習得に取り組む姿勢が求められます。
• データドリブンな思考力:
  各事業の意思決定をデータで加速させることがチームの使命であるため、データの背景にあるビジネス課題を理解し、数字から意味を読み取ろうとする思考力が重要です。
• チームワークと情報発信力:
  バリューとして「チームワーク」「前向き」「誠実」が掲げられており、社員間のコミュニケーションを積極的に取り、情報を発信・共有しながら動ける人材が評価されます。
• スピード感を持った実行力:
  成長期のスタートアップとして「スピード」をバリューに掲げており、完璧を追求するよりも迅速にアウトプットを出し、改善を繰り返す行動スタイルが求められます。
• AI活用への積極的な取り組み:
  チームの8割以上がAIエージェントを日常利用する環境のため、生成AIツールに対して抵抗なく取り組み、業務効率化に活かす意欲が重要です。

• Looker / Looker Studio でのBIダッシュボード開発経験:
  BIツールを用いてビジネス部門向けのダッシュボードを構築・運用した経験があると、即戦力として活躍できます。
• GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプラインの構築経験:
  データパイプラインにCI/CDを適用したことがある方は、モダンな開発文化にスムーズに馴染めます。
• Terraform / Kubernetesなどインフラコード化（IaC）の経験:
  データ基盤のインフラをコードで管理した経験があると、より広い範囲の業務を担当できます。
• エンジニア組織・開発生産性領域への関心:
  Findy Team+のコアデータであるGitHub/Jiraの開発アクティビティデータを扱うため、エンジニア組織の生産性や開発プロセス改善に興味があると業務理解が深まります。

• モダンデータスタックの実践的設計・運用スキル:
  BigQuery・dbt・Looker・TROCCO・Datastreamという業界標準のモダンデータスタックを実業務で一通り経験することで、データエンジニアとしての市場価値を高められます。
• データモデリングの設計思想:
  シニアエンジニアの隣でdbt/Dataformを活用したデータモデリングを実践しながら、データウェアハウスの設計思想や命名規則・テスト戦略などベストプラクティスを体系的に習得できます。
• 生成AI駆動開発の実践力:
  Claude Code・GitHub Copilot・Devinなど最新AIエージェントを日常的に使う環境で、AI活用による開発生産性向上の実践スキルを身につけられます。
• ビジネス課題をデータで解決する思考と実行力:
  エンジニアの転職・フリーランス・組織生産性という多様な事業ドメインで、各チームの意思決定を支えるデータ活用推進を経験することで、ビジネスとデータを橋渡しする総合的なスキルが磨かれます。
• グローバルデータ基盤の設計・拡張経験:
  国内に加えインド・韓国・台湾にも展開するサービスのデータ基盤を担当することで、マルチリージョン・マルチプロダクトのデータ設計に関する知見を得られます。