【事業横断】データエンジニア

業務内容

• 事業横断のデータ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ、要件・コスト・データ品質・セキュリティのバランスを踏まえた技術選定
• データパイプライン・データウェアハウス/データレイクの設計・実装・運用（BigQuery中心、バッチ/ストリーミング、ワークフロー orchestration）
• dbt/Dataformを用いたELT設計・データモデリング、CI/CD・コード品質・運用品質の向上
• データマネジメント全般（データ品質・メタデータ・データガバナンス・セキュリティ・コスト最適化）の推進、標準化のリード
• 担当案件のリード、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成、ステークホルダー折衝
• ジュニアメンバーの設計・実装サポート、コードレビュー、技術標準化の推進

技術スタック

必須スキル

• Python、SQLを用いた実務開発
• データエンジニアリング（DWH/データレイク/ETL/ELT・パイプライン設計・運用）の実務経験
• 公共クラウド（GCP/AWS/Azure）上の設計・実装経験
• 担当案件の技術選定・アーキテクチャ設計・実装方針決定・ステークホルダー折衝を自らリードした経験
• 事業横断視点での柔軟性、自走力、ビジネスと技術の両輪で意思決定する力、高いコミュニケーション能力、不確実性への対応力

歓迎スキル（該当する場合）

• GCPを用いたデータ基盤の構築・運用（BigQuery, Dataflow, Cloud Composer, Cloud Batch, Pub/Sub など）
• データモデリング（ディメンショナル/ Data Vault）、dbt/DataformによるELT設計・運用
• Terraform/GitHub Actionsを用いたインフラ・CI/CD、Looker LookML
• データガバナンス・データ品質・メタデータ管理の推進経験
• 大規模/中規模プロジェクトのリード経験、OSS寄稿・技術発信・ジュニア教育の経験

キャリア成長観点

• 事業横断の幅広いドメイン経験で普遍的なデータエンジニアリング力を養成
• 0→1の新規基盤立ち上げから運用・改善までを自ら主導できる機会と裁量拡大
• マネージドサービスとAI活用を取り入れた最新の生産性向上環境で技術を磨ける
• データサイエンティスト/MLエンジニア/アナリストと密に連携し、高度な意思決定を支える経験を積める
• 技術標準化・教育・リーダーシップを通じた組織貢献がキャリア成長を加速