データエンジニア（プロダクトマネジメント部）　◆2800万DLスマホアプリや10万台規模のタクシー車両のデータ

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（言語・領域は不問）
• SQL・クエリ言語を用いたデータ操作の経験
• ETL／データパイプライン構築の基礎知識
• クラウドサービス（Google Cloud / AWS / Azure等）の利用経験
• BI・データ分析ツールの利用または開発経験

• ビジネス課題を自ら発見し解決へ向かう姿勢:
  与えられた要件をこなすだけでなく、「なぜこのデータが必要か」を理解した上で、ビジネス貢献を意識しながら自発的に行動できることが求められます。
• 多様なステークホルダーとのコミュニケーション能力:
  データアナリスト・データサイエンティスト・プロダクトマネージャー・ビジネス担当など、幅広い職種と円滑に連携するための丁寧かつ的確なコミュニケーション力が不可欠です。
• スピード感を持って変化に対応する柔軟性:
  会社の成長スピードが速く、新規案件が次々と生まれます。変化する要求に素早く対応し、優先度を判断しながら業務を推進できるアジリティが求められます。
• データ品質・データガバナンスへの高い意識:
  全社が利用するデータ基盤を支えるポジションのため、データの正確性・品質・セキュリティへの意識を常に持ち、ルール策定やモニタリングを主体的に行う姿勢が必要です。
• 自律的に学び続ける向上心:
  データエンジニアリング技術は進化が速く、新しいツールや手法を積極的にキャッチアップし、自ら学習・実践できる姿勢が求められます。

• BigQuery・Redshift等のデータウェアハウスの実務経験:
  Google Cloud BigQueryをはじめとするクラウドDWHの設計・運用経験があると、即戦力として活躍できます。
• Looker / LookMLの開発経験:
  BIツールLookerのセマンティックレイヤー「LookML」の開発経験は、本ポジションの中核業務に直結するスキルとして高く評価されます。
• Airflow（Cloud Composer）等のワークフロー管理ツールの利用経験:
  データ加工パイプライン構築に欠かせないワークフローオーケストレーションツールの経験は即戦力評価につながります。
• dbtやDataformを用いたデータモデリング経験:
  データマート構築やELT変換の実務経験があると、業務のキャッチアップが早まります。
• モバイルアプリ・IoTデバイスのログ設計・収集経験:
  ユーザー端末や車載デバイスからのデータ収集設計の経験は、GOの事業ドメインに直結する希少スキルとして評価されます。

• 大規模ビッグデータ基盤の設計・運用スキル:
  日本最大規模のモビリティデータ（1日10億レコード規模）を扱う全社データ基盤の設計・構築・運用を通じて、スケーラブルなデータエンジニアリングの実践スキルを習得できます。
• モダンデータスタックの実践的経験:
  BigQuery・Dataform・Airflow（Cloud Composer）・Looker/LookMLなどのモダンなデータスタックを実務レベルで習得でき、市場価値の高いスキルセットを身につけることができます。
• データガバナンス・データマネジメントの知識:
  メタデータ整備・データ品質モニタリング・利用ルール策定などを通じて、全社横断のデータガバナンス設計・運用能力を実践的に培うことができます。
• ビジネスドメイン（モビリティ・MaaS）の深い知見:
  タクシー配車・ライドシェア・自動運転など、今後急速に成長するモビリティ/MaaS分野のビジネスモデルとデータ活用手法を深く理解できます。
• 事業貢献に直結するデータ活用推進力:
  データアナリストやプロダクトマネージャーと密に協働することで、データを事業成果に繋げるビジネス思考とデータ活用推進のプロジェクトリード能力が培われます。