データ分析基盤エンジニア／ミドル

必須

• 次のいずれか

  • クラウド（AWS/GoogleCloud/Azure）
  • Databricks
  • Snowflake
  • SQL
  • Python

歓迎

• 要件定義や問合せ対応など顧客折衝ができる
• データ分析プロジェクトのご経験（分析基盤の構築・機械学習実装など）

求める人物像

• 積極的に情報収集し、新しい領域を理解していく自走力がある方
• 顧客のニーズを汲むコミュニケーションが取れる方

応募について

• キャリアチェンジ歓迎

使用ツール

募集背景

• 当社は2011年創業以来、データ分析支援を主軸事業としてサービスを展開してまいりました。日々高まるデータ活用の需要に対応しつつ、2034年には売上100億円企業を目指し、さらなる成長を見据えて事業を拡大しています。その実現に向け、次世代のリーダーやマネジメント候補となるデータ分析基盤エンジニア（クラウドエンジニア）を募ることとなりました。
• 当社では、単なるデータ活用支援にとどまらず、顧客にとって最適なデータ戦略を提案・実現し、持続可能なソリューションを提供しています。今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員となります。将来的にはチームを率いてデータ分析を駆使し、顧客の課題解決をリードし、当社の成長をともに実現していく意欲をお持ちの方をお待ちしております。
• ご自身のスキルを最大限に発揮し、企業や周囲メンバーの一緒に成長を遂げませんか？

ポジション概要

• 当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。
• 本ポジションでは、 データパイプライン（ETL/ELT）構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。

キャリアチェンジ歓迎

• バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。

仕事内容

• あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。

業務内容

• データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。

（1）データ分析基盤の構築・運用

• データパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装
• DWH / データマート設計
• BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築
• 可観測性・パフォーマンスの改善
• データ品質管理・運用ルール設計

（2）クラウド基盤（AWS/GCP）の設計・整備

• サーバレスアーキテクチャの設計
• モニタリング、ログ設計、CI/CD整備
• セキュリティ・運用改善

（3）ビジネスサイドとのコミュニケーション

• データ要件の整理、実現方式の検討
• 分析者・事業部門との連携（課題のヒアリング〜改善提案）
• AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援
• データ構造の最適化提案

業務イメージ）AWS環境の分析基盤案件での対応例

• 既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行
• AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装
• 脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応

募集内容

• 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス（顧客折衝）3割：エンジニアリング（設計・実装）7割 程度となります。

顧客折衝の割合

• ウォーターフォール型案件： ビジネス1割：実装9割（技術寄り・構築フェーズ中心） アジャイル型案件： ビジネス4割：実装6割（分析者・事業部との対話が多い） ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。

このポジションで得られるスキル

• クラウド × 大規模データの基盤構築スキル
• DWH設計、データモデリング
• ETL/ELTパイプライン設計・構築
• 分析者・事業部門と協働する要件整理スキル
• AI/BI領域のデータ基盤知識
• 0→1構築／改善／運用の全フェーズ経験

案件事例

• 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。
• 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。
• 大手物流企業： AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築
• 小売メーカー： 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化
• 家電メーカー： 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築
• コスメブランド： 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用
• 小売業： アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施
• ソーシャルゲーム企業： 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援

使用ツール・開発環境

• クラウド環境 ： AWS、GoogleCloud、Azure
• データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
• その他 ： Snowflake、Databricks、SQL、Python
• ※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。

入社後の流れ

• 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
• 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
• 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。
• ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

①導入研修（1〜2ヶ月）

• 入社後はまず、SQL・Python・BIツール（Tableau／PowerBI）など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。

②実案件にアサイン（研修後）

• 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。

③定期的なフォロー・キャリア相談

• 月次の面談などで、今後やりたい領域（基盤寄せ／BI寄せ／顧客折衝多め など）をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。

④キャリアの方向性

• データ基盤の設計を極めるスペシャリスト
• 顧客と直接やり取りするPL／PM
• どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。

ポイント

• ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。