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データエンジニア・データアーキテクト
- 勤務地
- 記載なし
- 休日
- 完全週休2日制（土日）
- 雇用形態
- 正社員
- ※私服勤務OK ※プロジェクトによる
- ※通勤手当 実費※月上限3万円
どんな仕事かAIによる生成
企業の意思決定や業務効率化に貢献するデータ活用基盤の設計・構築を担います。データパイプラインの構築やデータマイグレーションに加え、クライアントへの技術提案、要件定義、プロジェクト推進などを担当します。将来的にはLLMやRAG等のAI技術に対応するデータ基盤への拡張も視野に入れています。
この求人に応募
応募資格
必須
- ①実務経験：オンプレミス環境またはクラウド環境における、データ基盤のマイグレーション・設計・開発の実務経験（目安2年以上）
②技術スキル： 以下のいずれかを用いたデータ基盤の設計・構築実務経験（2年以上）
- オンプレミス/クラウド環境（AWS/GoogleCloud/Azure）におけるデータ基盤構築ツール・サービス
- Databricks / Snowflake / BigQuery等の主要データプラットフォーム
- SQL / Python等の開発・データパイプライン構築言語
歓迎
求める人物像
- 変化の激しいAI・データ領域において継続的にインプットを行い、得た知見を実務へ適用するだけでなく、チームや社内へのナレッジ共有で組織全体の技術力底上げに貢献したい方
- 「言われたものを作る」のではなく、技術的知見を活かした顧客への技術提案や要件定義など、上流工程から主体的にプロジェクトに関わりたい方
- 将来のコアメンバーとして、プレイングマネージャーや技術スペシャリストなど、自身の強みや志向性に合わせたキャリア（PL/Tech Lead等）を実現したい方
募集要項最終確認 10/28
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 正社員期間の定め無し
- 給与
- 500〜750万円/年
- 給与の詳細
- 年収 500万円〜750万円 【内訳】 ①基本給＋②稼働手当＋③残業代 ①24万円～ ②約14万～33万円程度 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③残業代は1分単位で実働分支給 平均15時間！（みなし残業無し） ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります
- 手当
- 通勤手当実費※月上限3万円時間外勤務手当在宅手当休日勤務手当深夜勤務手当組織貢献手当子ども手当稼働手当約14万～33万円程度
- 勤務地
- 藤沢本社東京都東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）
- 転勤
- 転居の必要はございません。
- 働き方
- リモート勤務についてもプロジェクトにより異なります。リモートワーク可（リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります）
- 勤務時間
- 9：00～18：00 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。平均15時間！（みなし残業無し）
- 休日・休暇
- 完全週休2日制（土日）祝日創立記念日（8月15日）年末年始休暇年次有給休暇慶弔休暇産前・産後休暇育児休暇サポート休暇（有給取得前3日間付与）
- 福利厚生
- 退職金制度（確定拠出年金）社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担資格取得支援制度健康保険組合「TJK」の各種サービス（各種チケット割引など）湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービスリモートワーク可（リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります）社内懇親会を活用した社員同士の交流あり私服勤務OK ※プロジェクトによる資格取得支援制度あり他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給いたします。また、入社後1~2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。＜研修内容＞SQL研修Python研修BIツール（Tableau）研修
- 社会保険
- 各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）
- 受動喫煙対策
- 本社：屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り常駐：勤務先により異なる
- 就業場所の変更の範囲
- 会社が指定した場所
- 経験年数
- 2年以上
- 選考の流れ
- 1.書類選考 2.面接（1～2回） 3.内定 4.内定後面談（選考FB、条件提示など） ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。
- 掲載日
- 2026/10/20 11:54（9日前）
- 最終確認
- 2026/10/28 07:54（1日前）
仕事内容
募集背景
- 当社では、企業のDXを推進・加速させるため、データ活用とデータ統合基盤の構築に関わるプロジェクトが急速に拡大しています。
- これに伴い、基幹システムのオンプレミス環境からクラウド/ハイブリッド環境への大規模データマイグレーションや、拡張性と信頼性の高いデータパイプラインの設計・構築を強力に推進・リードできる「専門職枠」のエンジニアを新たに募集いたします。
- 本ポジションのミッションは、企業の意思決定や業務効率化に貢献する「堅牢で拡張性の高いデータ活用の土台」を設計・構築することです。
- なお、将来的にはLLMやRAG等の最先端AI技術に対応するデータ基盤への発展的拡張も視野に入れて取り組んでいただきます。
業務内容
- ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。
開発・構築案件
- AI活用・データ活用のための基盤設計・開発（データ統合・自動化・可視化）
- 将来的なLLM・生成AI（RAG等）活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築
- 社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）向けの高精度な検索基盤の整備
- 非構造化データ（PDF・画像・ログ等）のマルチモーダル前処理パイプラインの開発
- データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備
- DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化
- ETL/ELTパイプライン（dbtやAirflow等）によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携
- データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備（Atlan, Alation等）
- データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築
- 基幹オンプレミス環境からクラウド（AWS/Google Cloud/Azure）環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築
リード・推進案件
- 上流工程の牽引・技術リード
- クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント（PL/PMサポート、または兼務による推進）
- 技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導
使用ツール・開発環境
- クラウド環境 ： AWS / Google Cloud / Azure
- オンプレミス / ハイブリッド環境 ： 各種基幹データベース（Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等）
- データプラットフォーム・ツール ： Snowflake / Databricks / ベクトルDB（Pinecone / Milvus / pgvector等） / データパイプライン構築ツール（dbt / Apache Airflow / Fivetran等）
- 開発言語 ： SQL, Python
- ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。
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