REALITYアプリ／データエンジニア／Data Engineer[REALITY]

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• BigQueryを用いたデータ分析基盤の設計・構築・運用経験
• データパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装経験
• SQLを用いたデータモデリングおよびデータマート構築経験
• データカタログ・メタデータ管理の経験（Dataplex等）
• Dataform・dbt等のデータモデリングツールの導入・運用経験
• エンジニア・アナリスト・PMなど多職種との連携・協業経験

• データドリブンな思考力:
  数値や事象に基づいてData-informedな意思決定を促進するため、定性・定量の両面から課題を捉え、根拠をもって提案・推進できる能力が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  PM・ソフトウェアエンジニア・ビジネス・マーケティング・CSなど多様なステークホルダーと連携し、それぞれの職種の視点やニーズを理解した上でデータ基盤の整備を進められる力が必要です。
• 自律的な課題発見・問題解決力:
  「データの民主化」という高い目標に向けて、現状の課題を自ら発見し、優先順位をつけながら改善を推進できる主体性と実行力が求められます。
• 変化への適応力と学習意欲:
  データエンジニアリング領域は技術の変化が速く、新しいツールや手法を積極的にキャッチアップし、実務に取り入れていく意欲と柔軟性が必要です。
• 利用者視点での設計思想:
  技術的な正確さだけでなく、エンジニアやアナリスト、非技術職のビジネス職など多様なユーザーが使いやすいデータ基盤を設計する「利便性」への意識が重要です。

• Dataplex・Google Cloud Platform全般の知識:
  Dataplexを用いたデータカタログ整備や、GCP上でのデータパイプライン構築の経験があると即戦力として活躍できます。
• 非構造化データの処理経験:
  今後の取り組みとして非構造化データを含むデータ分析基盤の構築が挙げられており、ログデータや画像・テキストなど多様なデータ形式の取り扱い経験は大きなアドバンテージになります。
• toC向けモバイル・ゲームアプリのデータ分析経験:
  REALITYはスマートフォン向けメタバースアプリであり、ユーザーの行動ログ分析やイベント集計など、コンシューマー向けサービスのデータ特性への理解がある方は活躍しやすい環境です。
• Python等を用いたデータ処理スクリプトの開発経験:
  パイプライン自動化やデータ変換処理においてPythonスクリプトを活用できる経験は、業務効率化に直接貢献できます。
• メタバース・ライブ配信・エンタメサービスへの関心:
  REALITYのビジョン「なりたい自分で、生きていく。」に共感し、サービス自体を愛用・理解していることは、プロダクトへの解像度の高さに直結します。

• 大規模グローバルサービスのデータ基盤設計・運用スキル:
  世界63地域・1,700万DLを超えるプラットフォームのデータを扱うことで、大量かつ多言語・多地域のユーザー行動ログを処理・管理するための実践的なスキルが身につきます。
• Google Cloudを中心としたモダンデータスタックの実務知識:
  BigQuery・Dataplex・Dataformなど最新のGCPデータサービスを実務で活用することで、クラウドネイティブなデータエンジニアリングの専門性を高められます。
• データモデリング・データマート設計の実践経験:
  Dataformを用いたデータモデリングのワークフロー整備から、各職種が活用できるデータマートの設計・構築まで、エンドツーエンドのデータモデリングスキルが習得できます。
• ステークホルダーとの協働によるデータ民主化の推進力:
  エンジニア・PM・ビジネス等、多様な職種への「データ活用の浸透」を推進する経験を通じて、技術力に加えてデータ戦略的な視点やコミュニケーション力が養われます。
• データカタログ・メタデータ管理の実務スキル:
  Dataplexを活用したデータカタログの整備・運用を通じ、データガバナンス・データ品質管理に関する実践的な知識と経験を積むことができます。