- どんな仕事か
-
【入社後のキャリアパス】
シニアデータエンジニアがメンター（バディ）として伴走し、段階的に役割を広げていきます。
■入社～3ヶ月：シニアとバディを組んで幅広く業務に関わりながら、担当プロダクトのデータ構造・データフローを理解。既存モデルの改修やアラートの一次調査から着手
■～半年：担当プロダクトのデータ連携やモデリングを、レビューを受けながら自走
■1年後：ミドルデータエンジニアとして、担当プロダクトのデータ基盤運用とデータ活用推進を担う
【このポジションが貢献するKPI】
データイネーブリングは 「データ活用を支援できた人数」 と 「データ活用を支援する AI エージェントの数」 をKPIとしています。
アドホックなデータ抽出依頼に1件ずつ応えるのではなく、SQL を書けない事業部のメンバーでも AI エージェントを通じて自らデータを引き出し、判断できる状態をつくることがミッションです。
【業務内容】
■担当事業ににおけるデータ活用の推進（要件のヒアリング、提供、改善のサイクルを回す）
■AI エージェントや BI（Looker / Looker Studio）を活用した、事業部が自ら使えるデータ活用環境の整備
■BigQuery や dbt を用いたデータモデリングおよびパイプラインの運用
【仕事の進め方・サポート体制】
■主担当・サブ担当制：各プロダクトには主担当とサブ担当を置いています。あなたが主担当となる領域には、シニアデータエンジニアがサブ担当としてつくため、障害対応や事業部からの問い合わせを1人で抱えることはありません。
■優先度の決め方：各プロダクトのワークプランはチームの年間注力テーマに沿って作成します。迷ったときはチームの行動指針「作業を『仕組み』に変える」「『使われるデータ』に誠実に向き合う」に立ち返ります。
■タスク管理・レビュー：タスクは GitHub Project で管理し、週次定例で整理します。コードは全てレビューを経てマージします。
■チームの方向性：今年は事業部ごとのサイロ化を防ぎ、頑強なデータ基盤をつくるフェーズです（CRM とプロダクトデータの連携、データ品質チェックの自動化、「脱スプレッドシート」など）。今後は非構造データの活用や AI を用い - 求められるスキルは
-
必須 【必須スキル】
■以下いずれかの実務経験（目安3年程度）
1.Webエンジニア（バックエンド等）としての開発経験（RDBMSの設計・運用、SQLの記述など）
2.データアナリスト / データサイエンティストとしての実務経験（SQL や Python を用いたデータの集計・加工）
3.データエンジニアとしての実務経験
■SQLの基本的な記述スキル（JOINや集計関数を用いて、意図通りにデータを扱えること）
■Git や Linux の基本的な操作
【歓迎スキル】
■dbt または Dataform の利用・運用経験
■BigQuery、Snowflake などのクラウドDWHの利用・運用経験
■Python や Shell Script を用いたデータ処理・自動化の経験
■社内のデータ集計バッチや分析基盤を構築・運用した経験
■生成AI / AIエージェントを業務やデータ活用に取り入れた経験
【求める人物像】
■Findyのビジョン&バリューに共感できる方
■これまでのエンジニア経験・強みを活かして、データ領域へチャレンジしたい方
■『エンジニア領域の課題解決』という事業ドメインに対して、データ基盤の構築・運用を通じてどのように貢献したいか、自分なりの熱量を持って語れる方
■技術的なチャレンジに留まらず、『データを使ってファインディの事業や組織の意思決定をどう進化させるか』という目的そのものに熱量を持てる方 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 給与はどのくらい貰えるか
- 500～800万円
掲載期間26/10/15～26/10/28
求人No.MYN-10770808
