データ活用基盤構築 アナリティクスエンジニア エキスパート

必須

• SQLを用いたデータ抽出・加工・集計の実務経験（目安3年以上）
• Git / GitHub を用いたチーム開発の経験
• データエンジニアリング（データ収集・パイプライン構築・運用）とアナリティクスエンジニアリング（データモデリング・マート設計・BI提供）のどちらか一方の領域に閉じず、双方に染み出しながら、収集から提供までを一気通貫で担う働き方に共感し、実践できる方
• AIエージェントを活用したハーネス設計・ループエンジニアリング等の実践経験

歓迎

• dbtやBigQuery等のモダンデータスタックを用いたデータ基盤の構築・運用経験（ディメンショナルモデリングに基づくDWH設計、ETL/ELTパイプライン設計を含む）
• Python等を用いたデータ処理・API連携ジョブの開発経験
• Terraform等のIaC、GitHub ActionsによるCI/CD構築や、監視・SLA運用、クラウドコスト最適化（FinOps）など、データ基盤の信頼性・効率性を高める運用経験
• ツール（Looker Studio、Lightdash、Tableau等）でのダッシュボード構築・運用経験
• 他部署からの依頼を単に受けて捌くのではなく、要求・要件定義を通じて対応可否とスコープを合意形成し、プロジェクトのデリバリーまで責任を持つPM的な立ち回りの経験
• 組織のリソース制約、設計上のトレードオフ、部署間の利益相反といった一筋縄ではいかない状況と向き合いながら、粘り強く全体最適に向けて物事を前に進めた経験

求める人物像

• 事業部・利用者の課題解決を起点に、主体的に動ける方
• 「障害・無駄なコスト・負債をゼロに近づける」ための継続的な改善を、地道に積み重ねられる方
• 技術のための技術ではなく、泥臭い調整や棚卸しも含めて「全体が良くなること」に価値を感じられる方
• AIエージェントを含む新しい技術・プラクティスへの知的好奇心があり、学び続けられる方
• 職種の境界にこだわらず、越境して価値を出すことを楽しめる方

使用ツール

募集背景

• 2026年1月には全グループへの導入を完了し、現在はCosmosを起点としたAI自動化とデータドリブン経営を深化させるフェーズへと移行しています。
• 現在は「本番稼働した基盤を、事業の急拡大に耐える頑健さと、AI時代の利活用水準へ引き上げる」フェーズであり、単なるツールリプレイスに留まらない下記の取り組みが同時進行しています。
• この2つの柱を、収集から提供まで一気通貫で推進いただくデータエンジニアを募集します。「決められたパイプラインを守る」仕事ではなく、基盤の作り替えそのものに最初期から関われるフェーズです。

現在の取り組み

• ①AI-Readyな分析基盤の構築（アナリティクスエンジニアリング）
• dbt によるデータモデリング
• 指標定義のSSOT化（セマンティックレイヤー）と、統合データカタログの展開、BigQuery MCP・dbt MCP・Claude Code Plugin を経路とした「クエリを書かないAIデータ利活用」の実現
• 権限申請フローの自動化や個人情報カラムの自動特定など、ガバナンスの仕組み化
• ②頑健なデータ収集基盤の完成（データエンジニアリング）
• 「事業規模の急拡大・新サービス開始・システム変更にも、柔軟に低コストで対応できるデータ収集基盤」の実現

ご入社後に期待する成果

• 半年後：dbtによるデータモデリングやデータマート構築を独力で担当し、データ品質担保の型を確立する。事業部門と連携したデータ活用相談への対応プロセスに主体的に関わる。
• 1年後：dbt移行やセマンティックレイヤー整備など基盤刷新の技術的な意思決定を担い、モデリング規約やレビュー体制を整備する。AI活用を前提としたデータ利活用の中心メンバーとして、チーム全体の生産性・品質向上に貢献する。

主にお任せしたいこと

• ①データ収集・パイプライン領域
• 各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善（ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止）
• TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用
• 生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築
• 取込ソース追加のゼロデプロイ化（設定駆動化）など、DE運用工数を構造的に減らす自動化
• Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大
• ②データモデリング・提供領域
• 4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh（dim・fct）/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保
• BI（Looker Studio / Lightdash等）へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援
• 各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化
• セマンティックレイヤーによる指標定義の実装
• 安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動
• AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り
• ③運用・ガバナンス領域
• GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善
• BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化（FinOps）への参画
• 事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応
• Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス
• アクセス制御（列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定）のdbt/Terraformによる実装

あなたに提供できる価値

• 「作って終わり」ではなく、自社サービスとして事業責任者の意思決定支援から粗利改善まで一気通貫で見届けられる環境
• 旧基盤から新データ基盤への刷新が進行中のため、その設計・実装に最初期から携わり、理想的なアーキテクチャを自らの手で描くことが可能
• 出張訪問・店舗・EC・買取先企業など、隠れ資産市場ならではの独自のリアルデータを扱い、AI査定やルート最適化といった現場のコア業務に組み込むAI-Readyな分析基盤づくりに黎明期から関われる
• データマート構築やBI環境整備、BigQueryのコスト最適化など、自ら手がけた技術的改善が組織全体のデータ活用レベルを底上げする手応えを実感できる
• アナリスト的な思考・スキルをお持ちの方は、KPI設計やA/Bテスト評価など分析領域へスコープを広げながら成長することも可能

チームの紹介

• 全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当
• 新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力
• 社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる

プロダクト開発環境

• インフラ：GCP, AWS
• プロジェクトデザイン：Miro, Figma
• 利用言語やフレームワーク：Python, Go, SQL
• ドキュメント管理：Confluence, Google Drive
• チケット管理：Jira
• コミュニケーション：Slack
• コンテナ技術：Docker, Kubernetes
• Data Warehouse：BigQuery
• ETL：Cloud Functions, Dataform
• データコレクタ：Dataflow, Pub/Sub
• Database：Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB（Amazon RDS）
• 構成管理：Terraform
• 監視：Cloud Monitoring, NewRelic
• ワークフロー：Airflow
• CI/CD：GitHub Actions