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株式会社ナウキャスト

株式会社ナウキャスト

219.ソフトウェアエンジニア(データエンジニア)

年収

750万円〜1,000万円

勤務地

東京都

職務内容

■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

■「Snowflake Data Superhero」が在籍する技術環境
弊社には、2026年度世界でわずか128名、日本国内では15名のみが選出されたSnowflake公式認定の技術リーダー「Snowflake Data Superhero」が在籍しています。
・世界水準の技術力と知見：
全世界のデータ専門家の中から128名しか選ばれない、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが弊社のデータ戦略をリードしています。
・知見を共有するカルチャー：
「Snowflake Data Superhero」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。
こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は弊社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。
・個人の挑戦を尊重し、支援する組織：
私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。
技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。

■募集する背景
近年、データサービス市場は年平均成長率(CAGR)約18.15%と急拡大しており、AI時代において「データエンジニア」の需要はますます高まっています。
私たちはこの成長領域においてソフトウェア的な視点からデータ基盤を再定義し、「データインフラのソフトウェア製品化」を推進しています。

そのため、ソフトウェアエンジニアとして培った設計力・開発力・品質志向が、データエンジニアリングの進化を支える上で非常に重要です。
今回の募集では、ソフトウェアエンジニアとして培った「設計・品質・開発運用」の経験をデータプラットフォームやパイプラインの構築・運用に活かしていただける方を求めています。

■業務の概要
ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。
実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。
データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。

※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

【具体的な業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む)
・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域)

■事例
・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化（三菱地所株式会社）
https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/
https://nowcast.co.jp/news/20260218/
・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築
https://nowcast.co.jp/news/20241021/
・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20240419/
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
https://nowcast.co.jp/news/20240731
・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20260107/
・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援
https://nowcast.co.jp/news/20260217/
・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発
https://nowcast.co.jp/news/20260417/

■その他
・大野（Kevin）が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出
https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X
・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定
https://nowcast.co.jp/news/20241022/
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
https://nowcast.co.jp/news/20250912/
・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
https://finatext.com/hd/news/20251021

■社員インタビュー 〜キャリアチェンジしたメンバー〜
・大手ITコンサルから「データの商社」へ。データの利活用を一気通貫で推進するフルサイクルデータエンジニア
https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_muguruma
・【入社エントリー】ほぼ開発未経験からデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_shimajiri
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
・【入社エントリー】「攻め」のデータエンジニアリングへ：アナリストからナウキャストで挑戦するデータ基盤開発の最前線
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_tokuyama

■こんな経験を活かせます
①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる
②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能
③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能
④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能
③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結

■ポジションの魅力
①ソフトウェアエンジニアとしての開発経験を活かしながら、AI時代の中核スキルを獲得できる
②最新クラウド・モダンデータスタック(Snowflake, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azure)を活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われる
③ソフトウェアエンジニア経験を通じて培った「つくる」力を、「データで意思決定を支える」力へと転換できるキャリアパスを実現できる
④データをプロダクト・事業の中心に据え、戦略的インパクトを出すことができる
⑤AI・リアルタイム分析・パーソナライズなど最前線のテーマに触れ、スキルアップが可能

■参考記事
・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」
https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer
・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ
https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt

■技術スタック
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

■メンバー
・大野 巧作(データエンジニア / VP of Data & AI )
東京大学大学院理学系研究科を修了後、2020年4月に株式会社ナウキャスト入社。
POSデータのパイプライン構築や分析に携わり、2024年からはデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeを活用したクラウド環境の整備や技術検証を主導。
2025年10月、株式会社FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。
Kaggle Competition Masterで、複数の機械学習コンペで入賞実績あり。
「2026 Snowflake Data Superhero」に選出。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34

・六車光貴(データエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
フォルシア株式会社に新卒入社後、約1年間旅行代理店向けweb予約サイトの構築を従事し、開発メンバーとして、フロントからバックエンドまで開発を担当。
その後アクセンチュア株式会社に転職後、様々な業界のデータ分析基盤構築の要件定義、開発、保守を担当。
現在では株式会社ナウキャストでデータエンジニアとしてプロダクト開発、データ基盤の構築の支援などを実施。
テックブログ：https://zenn.dev/musyu

・大城 翼(データエンジニア)
琉球大学卒業後、複数のスマートフォンゲーム開発会社にてエンジニア、ディレクターとして開発・運営に携わり、
数名から50名規模のチームでの新規プロダクトの企画・開発・リリース・運用、チーム育成まで幅広く経験。
前職のゲーム運営会社にて、データエンジニアとして新規のデータ分析プロダクトの立ち上げ、社内データ分析基盤の開発等に従事した後、
2022年9月にナウキャストへ入社。POSデータとクレジットカードデータのパイプライン構築・運用を担当。
テックブログ：https://zenn.dev/tsoshiro

企業名

株式会社ナウキャスト

本社所在地

東京都千代田区九段北1－8－10住友不動産九段ビル 9 階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

休日休暇

▍勤務 固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により専門型裁量労働を適用（みなし労働時間8時間） ※固定残業時間40時間を含む ▍働き方 ・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。 「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます！ ・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、 ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。 ・育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、 各30分取得いただく事が可能です。 ※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。 ▍休日休暇 ・完全週休2日制（土日祝） ・有給休暇（入社月に応じた日数を、入社時に付与） ・連続休暇（年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇） ・年末年始休暇（12/30～1/3） ・慶弔休暇 ・特別休暇

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与 想定給与
750万円〜1,000万円
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
30歳
ポジションの魅力
  • 世界水準のデータエンジニアリング環境:
    2026年度、世界でわずか128名・日本国内15名のみが選出された「Snowflake Data Superhero」が在籍。業界スタンダードを創る側のエンジニアから直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境です。
  • モダンデータスタックを用いた設計から実装まで:
    Snowflake・dbt・Airflow・Terraform・AWS/Google Cloud/Azureといった最新クラウド・モダンデータスタックを活用し、アーキテクチャ設計から実装まで一貫して関われます。
  • ソフトウェアエンジニア経験を活かしてAI時代の中核スキルを獲得:
    データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中で、システム設計・開発・テスト・CI/CDといったSWEとしての経験を直接活かしながら、データエンジニアリングの専門スキルを習得できます。
  • データで社会の意思決定を動かす事業インパクト:
    日本銀行・内閣府にも参照されるマクロ経済指数や、機関投資家向けオルタナティブデータサービスなど、社会的影響力の高いプロダクトの基盤を担います。急拡大するデータサービス市場（CAGR約18.15%）で戦略的インパクトを出せる環境です。
  • 知見を惜しみなく共有するエンジニアカルチャー:
    技術ブログや登壇を通じた知見共有が文化として根付いており、社外活動・技術研鑽を会社が「投資」として尊重・支援。学習支援（月1万円まで書籍・セミナー費用補助）・英会話レッスン・大学院授業料補助など充実した支援制度があります。
必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。


  • チームでのソフトウェア開発・運用経験（バックエンド・インフラ等）
  • Pythonを用いた開発・運用経験
  • クラウドインフラ（AWS / Google Cloud / Azure）の開発・運用経験
  • データ分析基盤またはデータパイプラインの設計・構築経験
  • IaCツール（Terraformなど）を用いたインフラ管理経験
  • RDBやDWHにおけるSQLおよびスキーマ設計の経験
必須スキル（ソフト）
  • エンジニアリングの作法へのこだわり:
    データ品質・再現性・保守性に対する高い意識を持ち、コードレビューやリリースプロセスを通じてチームの品質基準を引き上げようとする姿勢が求められます。
  • 論理的思考と問題解決力:
    データパイプラインや基盤設計において、要件を整理し根本原因を特定・解消できる論理的な思考力。ソフトウェアエンジニアとして培った問題分解力がそのまま活きます。
  • 自律的な学習・技術研鑽の姿勢:
    AI・クラウド・データエンジニアリングの技術進化が速い領域であるため、自発的にキャッチアップし、自身の知見を組織にフィードバックしていく意欲が必要です。
  • チームでのコラボレーション力:
    データエンジニア・アナリスト・プロダクトマネージャー・顧客など多様なステークホルダーと連携しながら、プロジェクトを推進できるコミュニケーション能力が求められます。
  • オーナーシップと事業貢献意識:
    単なるタスク遂行に留まらず、データ基盤がビジネス・意思決定に与えるインパクトを意識し、裁量を持ってプロジェクトをリードしていく主体性が期待されます。
歓迎スキル
  • dbt / Airflow / Snowflake / Redshiftの実務経験:
    モダンデータスタックの主要ツールの実務使用経験があれば即戦力として活躍できます。特にSnowflake・dbtは自社プロダクトの中核技術です。
  • TDD / CI / CD の経験:
    データパイプラインの自動テスト・品質保証の仕組み構築に直結します。ソフトウェアエンジニアとしての品質志向がデータエンジニアリングにそのまま応用できます。
  • マイクロサービス・データメッシュ設計の知見:
    マイクロサービス設計の経験はデータメッシュやレイクハウス設計への応用が可能です。大規模DWH・クエリ最適化の経験も歓迎されます。
  • 生成AI・LLMの実装経験:
    顧客向けの生成AI導入支援（データ接続・ガバナンス・評価基盤）に携わる機会があるため、OpenAI APIやLLMを用いたアプリケーション開発経験は即活用できます。
  • データマネジメント（DBOK等）の知識:
    DMBOKに代表されるデータマネジメントの知識は、データガバナンス・品質管理・スキーマ設計において高く評価されます。
この求人で得られるスキル
  • モダンデータエンジニアリングの実践スキル:
    Snowflake・dbt・Airflow・Terraformなどのモダンデータスタックを用いたデータ基盤設計・構築・運用の実務経験を積み、業界水準の高いデータエンジニアリングスキルを獲得できます。
  • データパイプラインの品質保証・DevOps実践力:
    CI/CDやIaCを活用したデータパイプラインの自動テスト・リリース管理の仕組みを実装する中で、データエンジニアリング特有の品質保証・運用設計スキルを体得できます。
  • 生成AI × データ基盤の設計・実装経験:
    顧客向け生成AIアプリケーション開発やAIエージェント基盤（MCPassなど）の構築に携わることで、AI時代に需要が高まるデータ×生成AI領域の実践スキルを習得できます。
  • 大手企業向けデータ基盤のアーキテクチャ設計力:
    三菱地所・野村フィデューシャリー・デジタルガレージなど大手企業のデータ基盤構築プロジェクトを通じて、要件定義から運用まで一貫したアーキテクチャ設計の経験を積めます。
  • オルタナティブデータ・金融ドメイン知識:
    POSデータ・クレカデータ・位置情報データなど独自のオルタナティブデータを扱うことで、金融・経済領域における高付加価値なドメイン知識を習得できます。
キャリアマップ
  • 現在
  • シニアデータエンジニア データパイプライン・基盤設計の実装経験を積み、複数プロジェクトをリードできるシニアエンジニアへ。Snowflakeなどの専門認定を取得し、社内外での技術発信も担います。
  • テックリード / アーキテクト 自社プロダクトや顧客向けソリューションのデータ基盤全体のアーキテクチャを設計・主導するテックリードへ。データメッシュ・レイクハウス設計など高度な設計力が求められます。
  • データ＆AIソリューション事業リード データエンジニアリングの知見をベースに、顧客の課題解決・事業提案までを担うビジネス×技術のハイブリッドロール。現職メンバーの取締役就任事例も存在します。
  • VP of Data & AI / CTO 組織全体のデータ戦略・AI活用を統括するエグゼクティブポジション。Finatextグループ全体のデータ・AI組織を牽引するリーダーシップロールへのキャリアパスが開かれています。
AI 口コミまとめ
口コミ情報の件数は限られていますが、東大発スタートアップとして優秀なメンバーが揃い、データエンジニアが社員の主軸を占める技術志向の組織との評判があります。リモートワーク可・学習支援・育児手当など福利厚生はスタートアップとしては充実しているという評価が見られます。一方、競合他社の台頭による事業環境の厳しさを指摘する声もあり、成長市場であるがゆえの競争激化が課題として挙げられています。口コミの絶対数が少ないため、個人差のある評価となっている点には留意が必要です。

【ポジティブな評価】
1. 技術環境・スキルアップ: Snowflake・dbt・Airflowなどモダンデータスタックを活用した開発環境が整っており、優秀なデータエンジニアと協働しながら裁量を持って業務に取り組める点が評価されています。「Snowflake Data Superhero」在籍による世界水準の技術指導を受けられる環境は他社にない強みです。
2. 福利厚生の充実: 学習支援（月1万円の書籍・セミナー補助）、英会話レッスン、大学院授業料補助、...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り458文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。