【基盤運用構築部】データエンジニア・データアーキテクト／ミドル

500万円〜750万円

東京都

募集背景

当社では、企業のDXを推進・加速させるため、データ活用とデータ統合基盤の構築に関わるプロジェクトが急速に拡大しています。

これに伴い、基幹システムのオンプレミス環境からクラウド/ハイブリッド環境への大規模データマイグレーションや、拡張性と信頼性の高いデータパイプラインの設計・構築を強力に推進・リードできる「専門職枠」のエンジニアを新たに募集いたします。

本ポジションのミッションは、企業の意思決定や業務効率化に貢献する「堅牢で拡張性の高いデータ活用の土台」を設計・構築することです。

なお、将来的にはLLMやRAG等の最先端AI技術に対応するデータ基盤への発展的拡張も視野に入れて取り組んでいただきます。

業務内容

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。

開発・構築案件
AI活用・データ活用のための基盤設計・開発（データ統合・自動化・可視化）
・将来的なLLM・生成AI（RAG等）活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築
　* 社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築
　* RAG（Retrieval-Augmented Generation）向けの高精度な検索基盤の整備
　* 非構造化データ（PDF・画像・ログ等）のマルチモーダル前処理パイプラインの開発
・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備
　* DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化
　* ETL/ELTパイプライン（dbtやAirflow等）によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携
　* データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備（Atlan, Alation等）
データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築
・基幹オンプレミス環境からクラウド（AWS/Google Cloud/Azure）環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築
リード・推進案件
上流工程の牽引・技術リード
・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント（PL/PMサポート、または兼務による推進）
・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導
使用ツール・開発環境

・ クラウド環境 ： AWS / Google Cloud / Azure
・ オンプレミス / ハイブリッド環境 ： 各種基幹データベース（Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等）
・ データプラットフォーム・ツール ： Snowflake / Databricks / ベクトルDB（Pinecone / Milvus / pgvector等） / データパイプライン構築ツール（dbt / Apache Airflow / Fivetran等）
・開発言語 ： SQL, Python

※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

応募条件
必須要件

※以下、「①実務経験」と「②技術スキル」をいずれも満たすこと

①実務経験：オンプレミス環境またはクラウド環境における、データ基盤のマイグレーション・設計・開発の実務経験（目安2年以上）

②技術スキル： 以下のいずれかを用いたデータ基盤の設計・構築実務経験（2年以上）
　1. オンプレミス/クラウド環境（AWS/GoogleCloud/Azure）におけるデータ基盤構築ツール・サービス
　2. Databricks / Snowflake / BigQuery等の主要データプラットフォーム
　3. SQL / Python等の開発・データパイプライン構築言語

※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

歓迎要件
上流工程の実務経験
クライアントおよび各所関係者との交渉/調整対応、要件定義、技術提案などの上流経験
データ基盤アーキテクチャの構築経験データパイプライン設計開発経験
構造化・非構造化データの処理層設計開発経験
AI-Readyなデータ基盤構築経験
データガバナンス・セキュリティ・アカウント関連の設計開発経験
求める人物像
変化の激しいAI・データ領域において継続的にインプットを行い、得た知見を実務へ適用するだけでなく、チームや社内へのナレッジ共有で組織全体の技術力底上げに貢献したい方
「言われたものを作る」のではなく、技術的知見を活かした顧客への技術提案や要件定義など、上流工程から主体的にプロジェクトに関わりたい方
将来のコアメンバーとして、プレイングマネージャーや技術スペシャリストなど、自身の強みや志向性に合わせたキャリア（PL/Tech Lead等）を実現したい方
メッセージ

データが溢れ、AIが高速に分析を行う時代。
それでも、 「何を目的に」「誰のために」「どう活かすか」 を考えられるのは、人の感性です。

私たち分析屋は、
AIに負けない“人の思考力とおもてなしの心”でデータを価値に変える専門集団。
それを私たちは 「おもてなし分析」 と呼んでいます。

お客様の想いに寄り添い、
データの裏にある“人の意図”を読み解き、
課題を解決へ導く——その先にあるのは、単なる分析ではなく共創の体験です。

あなたが設計する基盤が、
企業の意思決定を支え、社会を少しずつ変えていく。

AIに負けない構想力と、おもてなし分析の精神で、
データの未来を一緒に創っていきましょう！

【キャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。
※今回求人では対象外となります※

【企業文化】
1. ボトムアップの組織風土
分析屋は創業時から トップダウンではなくボトムアップ を重視。
指示を待つのではなく、自ら考え行動することで「人間らしい活躍」が可能になります。
指示命令で動くよりも、個人の主体性を発揮できる
自分の考えをベースに仕事を進められるため、成長実感が大きい
その分、自律が求められる環境

2. 「合理」と「情理」の共存
データ分析の会社でありながら、数字だけではなく“人間らしさ”を尊重。
合理8：情理2 のバランスで意思決定を重視
「失敗＝減点」ではなく「失敗＝学びの種」
人に仕事を当てはめるのではなく、人の強みに合わせて組織をつくる

3. おもてなし分析
日本文化に根付く「おもてなし」をデータ分析に取り入れた独自のコンセプト。
言語化されていない潜在ニーズを汲み取り、先回りして提案
データだけでなく、直感や事情も考慮して「納得できる意思決定」を支援
著作権登録済みの「おもてなし分析」という造語を掲げ、企業文化の中心に据えている

4. 健康経営・働きやすさ
数年連続で健康経営企業として認定。
平均残業時間：15時間／月
リモート率：80％
男女ともに育休取得実績あり（男性53％、女性100％）
年功序列ゼロ、実績と過程をバランスよく評価

5. 多様性と人間力
データサイエンティストは内向型が多いが、外向型メンバーと支え合うことでバランスの良い組織を形成
MBTIで見ると「INFP」「INTP」「ENFJ」など多様なタイプが在籍
コミュニケーションは活発で、思いやりを持ったやり取りが根付いている。

【雇用形態】
正社員

【雇用形態補足】
期間の定め無し

【勤務形態】
9：00～18：00
※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。

株式会社分析屋

神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル 4階

正社員

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

【休日・休暇】 ■完全週休2日制（土日） ■祝日 ■創立記念日（8月15日） ■年末年始休暇 ■年次有給休暇 ■慶弔休暇 ■産前・産後休暇 ■育児休暇 ■サポート休暇（有給取得前3日間付与）

2026/10/26