データエンジニア・データサイエンティスト

部署について

1. 1iTOC事業部 Lakehouseの求人。
2. 2データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアなど多様なメンバーが在籍。
3. 3売上が3年連続で200%超を達成。
4. 4設立4年目の比較的若い組織でフラットな文化。
5. 5Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結し学習・検証環境が充実。
6. 6管理者含め育児をしながら働くメンバーがおり、ワークライフバランスへの理解が高い。
7. 7平時は原則リモートワークで、居住地域にとらわれず働ける。

募集背景

1. 1売上が3年連続で200%超を達成し、プロジェクトの引き合いが多い。
2. 2組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善するための募集。
3. 3日本市場のデータ&AI文化を変えるため、データマネジメントを推進する人材を探している。

業務内容

1. 1Databricksを活用し、データやインフラ基盤の構築や内製化支援を行う。
2. 2データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築。
3. 3各種データの収集、クレンジング、統合、最適化。
4. 4ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)。
5. 5ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)。
6. 6BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築。
7. 7ユーザートレーニング、内製化の支援。

この仕事で得られること

1. 1DatabricksやMicrosoftなど大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できる。
2. 2Databricksをはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、市場価値の高い人材に成長できる。
3. 3クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域などキャリアの幅を広げられる。
4. 4将来的にはリーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも可能。

働き方の特徴

1. 1上流のデータ活用構想から分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当。
2. 2特定工程だけを請け負わず、お客様のデータ活用が自走する状態まで伴走する。
3. 3Claude CodeをはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境。
4. 4以下の技術はいずれかのご経験があれば歓迎（すべての経験は必須ではない）。

プロジェクト事例

1. 1某製造系企業様：Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
2. 2某通信系企業様：RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
3. 3某金融系企業様：既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
4. 4某化学メーカー様：AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
5. 5某家電メーカー様：Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。

業務の進め方の例

1. 1案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント。データ活用構想の策定、現状データのアセスメント、Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案、クラウド環境を含めたデータプラットフォーム全体設計。
2. 21〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備。データ分析基盤の構築、データパイプラインの設計・実装、データモデリング、データ整備・変換処理の実装、運用プロセスの整備、内製化支援。
3. 32〜3か月目：ユースケース実装と定着支援。ダッシュボード・分析ユースケースの実装、データ利活用シナリオの定義と活用支援、運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施、本番移行および定着支援。
4. 4案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがある。

開発環境

1. 1クラウド：AWS / Microsoft Azure。
2. 2次世代データプラットフォーム：Databricks / Microsoft Fabric。
3. 3データエンジニアリング/モデリング：Apache Spark、Delta Lake、ETL・ELT、データモデリング、dbt。
4. 4次世代BI・意思決定支援：Databricks AI/BI Dashboards。
5. 5DataOps・開発基盤：GitHub、GitHub Actions（CI/CD）、Terraform (IaC)。
6. 6タスク管理・仕様策定の半自動化：Claude CodeとAtlassianツール（Jira / Confluence）の連携。
7. 7AI開発・開発生産性向上：Genie Codeを活用したAIペアプログラミングの実践。
8. 8AI・高度分析：RAG / OpenAI API / LLMアプリケーション開発 / 機械学習（時系列予測 等）。

キャリアパス

1. 1エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務を任せる。
2. 2役割や裁量についても柔軟に任せる。
3. 3実例：Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM（現在）、Yさん メンバー(半年)→PL(現在)、Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート。

メンバー構成

1. 12022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム。
2. 2男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成。
3. 3部長：1名、プロジェクトマネージャー：2名、エンジニアリングマネージャー：1名、データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名、プリセールス、セールス&マーケティング：数名。

応募資格（必須）

• Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験
• PythonやSQLを使用したコーディングのご経験

歓迎する経験

• ビッグデータ技術の経験（Hadoop、Spark、Pysparkなど）
• アジャイル手法を使用したプロジェクトに参画したご経験
• 英語マニュアルを使用したご経験

待遇・福利厚生

• クラブ活動支援
• コワーキングスペース利用可
• 入学祝金
• 入社特別休暇
• 契約保養所
• 定期健康診断
• 年間休日120日
• 社会保険完備
• 福利厚生サービス加入
• 通院支援制度

求めるスキル・経験