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東京都のデータエンジニアの求人363件

データウェアハウスエンジニア

531〜916万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のデータエンジニアの求人の中央値(600万円)より69万円低い

勤務地
東京都千代田区
休日
年間休日125日
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

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。社内外のデータを収集・加工・蓄積し、分析やマーケティング、事業部門で活用するデータ基盤を構築します。利用部門との要件整理や、生成AIなどの実務適用、内製チームの開発プロセス改善にも携わります。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与531〜916万円/年

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応募資格

必須

歓迎

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

応募について

  • データエンジニア、アプリケーションエンジニア、SIerのSEなど、出身業界は問いません。
  • SQLを軸に、クラウド・Python・生成AIへスキルを広げたい方も歓迎します。

募集要項最終確認 11/8

職種
データエンジニア
雇用形態
正社員【試用期間】 3ヶ月(労働条件変更なし)
給与
531〜916万円/年
給与の詳細
月給 299,000円〜510,000円 【想定年収】 531万円~916万円 ※残業20時間想定 【賞与】 年2回(6月、12月)※3.8か月分~4.0か月分 【昇給】 年1回(年1回改定有) 【年収例】 639万円/役職なし(月給36万円+賞与+手当) 784万円/アシスタントマネージャー(月給43.7万円+賞与+手当) 869万円/マネージャー(月給48.4万円+賞与+手当)
手当
通勤手当超過勤務手当1分単位で計算単身赴任手当業界資格助成金子女教育手当幼稚園/保育園:10,000円、小学校5,000円、 中学校8,000円 高校:10,000円、大学/短大/専門20,000円社宅制度自己負担月額15,000円で家賃上限86,000円まで社宅制度会社負担月額43,000~96,000円あり入社時引越費用、敷金・礼金
勤務地
102-0083 東京都千代田区麹町1丁目6−4
転勤
転勤は当面無し(総合職採用のため、将来的に転居を伴う異動の可能性有)
働き方
週1回程度の在宅勤務推進
勤務時間
1ヵ月単位の変形労働時間制 ・月所定労働時間平均160時間 ・システム部門は原則9:00 ~ 18:00勤務 休憩60分(原則土日祝休み) <備考> ・月1~2回程度8:00~17:00、12:00~21:00での勤務有 ・月1~2回程度の土日出社有(振替休日有) ・状況により時差出勤の可能性有 ・週1回程度の在宅勤務推進 ・転勤は当面無し(総合職採用のため、将来的に転居を伴う異動の可能性有)
年間休日
125日
休日・休暇
原則土日祝休み【年間休日】 125日(計画休日115日+10日間の連続休日)【有給休暇】 入社日に3日~10日付与※1時間単位での取得可(時間上限あり)
福利厚生
パパ・ママ休暇制度(子の出生日より3ヶ月以内に連続5日の特別有給を  取得できる制度)育児休業・育児勤務制度、介護休業・介護勤務制度、時短勤務制度、慶弔休暇退職金制度(DC)団体生命保険、社員持株会、財形貯蓄制度、総合共済会(イオングッドライフ  クラブ)、従業員買物割引制度、退職者再雇用制度※上記は、当社規程有○28歳まで(単身):自己負担月額15,000円で家賃上限86,000円までの 借上げ社宅に入居可能○29歳以上:会社負担月額43,000~96,000円あり*上記金額は東京・神奈川・千葉・埼玉勤務の場合(地域・家族数により金額は異なります)*入社時引越費用、敷金・礼金会社負担(金額上限あり)・内定者研修・DX研修・資格階層別研修・管理監督層研修・ビジネスリーダープログラム(BLP)・業務研修・コンプライアンス研修など約130種
社会保険
【保険制度】 ・健康保険 ・厚生年金 ・雇用保険 ・労災保険
受動喫煙対策
就業時間内および敷地内禁煙
学歴
専門学校卒業以上
選考の流れ
書類選考 ⇒ WEB面接(2回)※WEB面接実施までに適性検査(約15分)あり※面接回数は変更となる可能性あり
掲載日
2026/09/13 03:11(58日前)
最終確認
2026/11/08 23:05(2日前)

仕事内容

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。

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、コストをバランスよく設計する力が身につく
  • 内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる

扱うデータ基盤

  • クレジットカード、電子マネー、コード決済、ポイントなどの会員・決済情報や、イオングループのPOS情報を集約し、会員分析やマーケティングに活用するクラウドデータ基盤を構築しています。

チームについて

  • データ基盤の企画・開発・運用を担うチームです。得意分野を持ち寄り、レビューや勉強会、日々の相談を通じて学び合います。組織人数などの詳細は、選考時にご案内します。

入社後のフォロー

  • まずはデータ構成、業務知識、開発・運用フローをOJTで学びます。経験に応じてSQL開発、パイプライン改善、クラウド設計、利用部門との要件整理へ担当を広げます。

期待する立ち位置

  • 手を動かしてデータを届けるエンジニアであると同時に、利用部門の課題を理解し、より良いデータの持ち方や届け方を提案する役割です。

この求人は、イオンフィナンシャルサービス株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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