どんな仕事か: 【業務について】

DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。

社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。

【具体的な仕事内容】

データをつなぎ、使える形にする

■社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積

■ETL／ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発

■SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化

クラウドDWHを育てる

■Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善

■性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化

■障害やデータ品質課題の調査、再発防止

利用部門と価値をつくる

■分析、マーケティング、事業部門との要件整理

■データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備

■生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用

内製チームを強くする

■コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善

■外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積

【仕事の面白さ】

■企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。

■クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。

■自分がつくったデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。

■メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。

【キャリアパス】

まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。

【このポジションの魅力】

■大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる

■Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる

■上流と下流を分けず、自分のアイデアを形にできる

■クラウドの性能、品質、コストをバラ
求められるスキルは: 必須【必須】

■SQLを用いたデータ抽出、加工、集計の実務経験

■システム開発またはデータ連携における要件整理、設計、テストの経験

■社内関係者やベンダーとの調整、課題・スケジュール管理経験

■要件定義書、設計書などのドキュメント作成経験

【歓迎】

■Pythonを用いたデータ処理・自動化の経験

■Databricks、BigQuery、Google Cloudの利用経験

■ETL／ELT、データモデリング、データ品質管理の経験

■CI/CD、テスト自動化、監視・運用設計の知識

■アジャイル／スクラムでの開発経験

■生成AIを活用した開発経験

■金融・決済または大規模データ基盤の経験

【求める人物像】

■データや仕組みの「なぜ」を掘り下げることが好きな方

■手を動かしながら、より良い設計や進め方を提案できる方

■知識やコードをオープンに共有し、チームで成長できる方

■新しいクラウド技術や生成AIを楽しみ、実務で試せる方

■利用部門と一緒に価値をつくることに喜びを感じる方
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: 531～916万円

データウェアハウスエンジニア

データベースエンジニア