データ分析エンジニア

必須

• 必須スキル/経験 ※下記いずれかの実務経験

  • PythonまたはSQLを用いたデータ分析における実務の経験
  • BIツール（Tableau/Looker/Amplitude など）を用いた可視化/ダッシュボード作成の経験
  • DWH（Snowflake/BigQuery/Redshift等）の利用経験
  • ETL/ELTパイプラインの設計〜実装までの経験
  • 記述統計、仮説検証など分析基礎の理解
  • 非エンジニアを含むメンバーとのコミュニケーションスキル
  • 技術調査を自走しキャッチアップできるスキル

歓迎

• 歓迎スキル/経験 ※下記いずれかの実務経験

  • AWS/GCPを用いた分析基盤における構築の経験
  • データモデリングスキル（Star Schema/DDL設計 など）
  • Pythonでの分析ロジック最適化やコード整備スキル
  • RAG/生成AI/MLモデルの基礎知識
  • Amplitudeなどプロダクト分析の経験
  • Git/Dockerなど開発環境の経験
  • 英語ドキュメントを読み書きできるレベルの英語力

求める人物像

• 分析の経験を軸にキャリアの幅を広げたい方
• 手段よりも価値に向き合える方
• 顧客課題を理解し最適技術を選択できる方
• 新しい技術に興味があり、自主的に調査してキャッチアップできる方
• エンジニアとしてキャリアの幅を広げたい方

使用ツール

募集内容

• 大手エンタープライズ企業のデータ活用を支援するプロジェクトにて、基盤構築・分析支援・可視化・AI連携まで幅広く担当いただきます。
• 課題の深掘りから提案まで⼀貫して伴走し、顧客事業に深く入り込んで価値を創出していただくところまで携わるポジションです。
• 扱うデータは数十億～数千億レコード規模と非常に大きく、Snowflake・BigQuery・Redshiftなど最新のDWH環境を活用しながら高度な分析を行えます。
• また、「データを可視化して終わり」ではなく、事業成長への貢献に直結する分析を行う点が当社の特徴。
• クラウド・データ・AIを横断する技術に触れながら、大規模プロジェクトで幅広いスキルを磨けます！

分析基盤の構築

• Snowflake/BigQuery/RedshiftなどDWHの設計・構築
• テーブル設計、データモデリング
• クエリチューニング・性能改善
• セキュリティ・権限設計・コスト最適化

データ収集～ETL/ELT

• Airflow/Lambda/Cloud Runなどを用いたパイプライン構築
• データ収集、前処理、加工処理の自動化
• 品質チェック機構の整備

分析・可視化

• Tableau/Looker/Amplitudeによるダッシュボード開発
• KPI設計、メトリクス定義
• 事業課題に踏み込むインサイト抽出・レポーティング

AI領域との連携

• AIモデル用データセットの作成
• 特徴量設計・評価指標策定
• 生成AI/LLMを活用したプロジェクトとの協働

大手通信キャリア

• 数千億レコード規模のビッグデータ分析
• Snowflake/Tableauによる分析基盤・可視化
• 最適な分析手法の提案とインサイト抽出支援

大手アパレルメーカー

• 世界中の店舗、ECデータをBigQueryに統合
• Airflowによるパイプライン自動化
• 自律的にPDCAを回せる運用体制を構築

化粧品メーカー

• AIモデルをクラウドへ移行
• API化し外部システムから利用可能に

その他

• リアルタイム異常検知基盤
• LLM/RAGを活用した資料再構築PoC ほか

募集内容

• ◎入社後は、社内Wikiや議事録の確認を通じて既存プロジェクトの理解を深めていただき、お持ちの経験やスキルに応じたプロジェクトにジョイン。
• 必ずチームで取り組むため、全体像を掴みながらスムーズにチームに馴染めるようサポートしますのでご安心ください。