データエンジニア（リーダー候補）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ分析基盤の設計・開発・運用経験
• AWSまたはGCPを用いたクラウドデータ基盤の構築経験
• BigQuery・Athenaなどのデータウェアハウスの活用経験
• PythonまたはSQLを用いたデータパイプライン開発経験
• アジャイル開発プロセスにおけるプロジェクト推進経験
• BI・KPIマネジメントに関する実務経験

• ステークホルダーとの折衝・調整力:
  データ活用業務の支援にあたり、事業部門や経営層など多様なステークホルダーと連携・調整する能力が求められます。
• 課題発見・解決思考:
  データ分析基盤の課題を自ら発見し、新規技術の調査・導入を含めた解決策を主体的に推進できる問題解決思考が必要です。
• プロジェクトリーダーとしての推進力:
  リーダー候補として、アジャイルプロジェクトにおいてチームをまとめ、複数の業務を並行して進めるマルチタスク管理能力が求められます。
• 自己学習・技術キャッチアップ力:
  データエンジニアリング領域は日々進化しており、新技術の調査・習得を継続的に行える意欲と自律的な学習姿勢が重要です。
• チームワークと情報共有力:
  社内の各プロジェクトチームや社外パートナーと連携して業務を進めるため、知識・課題・進捗を的確に共有できるコミュニケーション力が求められます。

• ゲーム業界またはエンタメ業界でのデータ活用経験:
  ゲームKPI（DAU・LTV・ARPU等）の分析基盤構築・運用経験があると即戦力として活躍できます。
• TerraformやDigdagなどのインフラ自動化・ワークフロー管理ツールの経験:
  インフラのコード管理やジョブスケジューリングの経験があると、業務への適応が早まります。
• Dockerを使ったコンテナ環境の構築・運用経験:
  開発環境のコンテナ化に関する知識・経験があると環境構築・運用効率の向上に貢献できます。
• データ活用のマネジメント・後進育成経験:
  メンバーへの技術指導やチームのパフォーマンス改善を推進した経験がある方は、リーダー候補としてより早期に活躍が期待されます。
• 生成AI・機械学習基盤の導入・活用経験:
  AI・ML基盤とデータ分析基盤の連携経験があると、同社の新規事業・AI活用推進において強みを発揮できます。

• マルチクラウドデータ基盤エンジニアリングスキル:
  AWSとGCPの双方を活用し、Athena・BigQuery・Terraform・Digdag等を組み合わせたデータ基盤の設計・運用スキルを実践的に習得できます。
• ゲーム・エンタメ業界特化のデータ分析・KPI管理スキル:
  ゲーム事業・出版・アニメなど複数事業のKPI管理や分析業務を支援する経験を通じて、エンタメ業界に特化したデータ活用ノウハウが身につきます。
• テックリード・マネジメントスキル:
  リーダー候補として、後進育成・テックリード・プロジェクトマネジメントを実践的に経験できます。技術職からマネジメント職へのキャリアチェンジにも活かせます。
• 社外パートナーへの技術展開・提案スキル:
  社外パートナーへの基盤導入・運用支援を通じて、要件定義から展開・サポートまでを担当するコンサルティング的なスキルが習得できます。
• AI・BI運用支援スキル:
  BI（ビジネスインテリジェンス）ツールの運用や生成AI活用基盤の支援経験を積むことで、データ活用の最前線でのスキルが磨かれます。