ソリューションエンジニア

以下のいずれかの実務経験・知見が求められます。

• BIツールを用いたダッシュボード構築・運用経験（LookerStudio、SuperSet等）
• ETL処理・データパイプライン構築の実務経験
• BigQueryまたはAthena等のクラウドデータウェアハウスの活用経験
• SQLを用いたログデータ分析・集計経験（MySQL等）
• GCPまたはAWSを用いたデータ基盤の設計・運用経験
• PythonまたはRによるデータ処理・分析スクリプトの作成経験
• GitLab・GitHubを用いたバージョン管理の実務経験

• 課題の構造化と解決思考:
  各部署・プロダクトが抱える課題を正確に把握し、データを活用して具体的な解決策を提案・実行できる論理的思考力が必要です。
• マルチステークホルダーとの折衝・コミュニケーション能力:
  プロダクトチーム・各部署・経営層など多様な関係者と連携し、データ活用の価値を伝えられる説明力・調整力が求められます。
• アジャイル環境への適応力:
  スプリント単位で要件が変わるアジャイル開発下で柔軟かつ迅速に動ける自律的な行動力が求められます。
• 抽象的な要件を具体的な仕様に落とし込む能力:
  新機能・外部データなど抽象度の高い要件を業務で使える形に変換するための要件定義力・仕様整理力が必要です。
• データドリブンな意思決定を促進する提案力:
  分析結果をただ提供するだけでなく、ビジネスへのインサイトとして示し、意思決定を後押しできるプレゼンテーション力が期待されます。

• Gemini・Copilot等の生成AIツール活用経験:
  AI活用を前提とした業務推進を掲げているため、LLMや生成AIをデータ分析・BI構築に組み込んだ経験があると即戦力として活躍できます。
• ゲーム・エンタメ業界でのデータ分析経験:
  ドリコムはゲーム事業を主軸としているため、ゲームKPI（DAU・ARPU・リテンション等）の分析経験があると業務にスムーズに馴染めます。
• SuperSetやLookerなど複数のBIツールの実務経験:
  求人票に記載のあるSuperSet・LookerStudio双方の知見があると、マルチプロダクト対応においても幅広く活躍できます。
• OKRを用いた目標管理の経験:
  同社ではOKR制度を採用しており、OKRに基づいた目標設定・進捗管理に慣れている方はスムーズに組織に溶け込めます。

• クラウドネイティブなデータエンジニアリングスキル:
  GCP・AWSの両プラットフォームを横断的に活用することで、BigQuery・Athena・LookerStudio ProなどエンタープライズレベルのBI・分析基盤構築スキルを実務を通じて習得できます。
• AI活用を前提としたデータ分析・BI設計の実践力:
  GeminiやCopilotなど生成AIを組み込んだダッシュボード設計・ログ分析の実務経験を積むことで、AI×データエンジニアリングの先端スキルを身につけられます。
• 事業横断型のデータマネジメント能力:
  ゲーム・出版・映像・Web3など複数事業のデータを統合・管理する経験を通じて、企業全体のデータガバナンス設計やデータドリブン文化の推進力が身につきます。
• アジャイル開発における要件定義・仕様化スキル:
  アジャイルプロジェクト下でBIや分析環境を継続改善するプロセスを繰り返すことで、短サイクルでの要件定義・設計・実装・検証のサイクルを習得できます。
• ビジネスとテクノロジーをつなぐソリューション提案力:
  各部署の課題をデータで解決するポジションのため、技術力だけでなくビジネス課題を把握してソリューションを提示するコンサルティング的な思考力も養われます。