アナリティクスエンジニア（開発部）

必須

• Google CloudやAWS, Azureなど、クラウドサービスを利用した経験（2年以上）
• SQLに対する理解
• BigQueryやSnowflakeなど、SQLをベースにしたデータウェアハウスを利用した経験（1年以上）
• Looker StudioやAmazon Quicksight、Tableauなど、BIツールを活用した経験（1年以上）
• 他部署の業務内容や、複雑な既存プロダクトの仕様をキャッチアップし、データ活用に繋げてきた経験
• 非エンジニアと協業し、具体的な成果を出した経験

歓迎

• チーム（4-5名程度）のリーダー経験
• データパイプラインの設計・構築経験
• ステークホルダーマネジメントを行い、要求を掘り起こして整理し、問題解決に繋げてきた経験
• 複数ある技術的な解決策の中からトレードオフを考慮し、技術的な意思決定をリードしてきた経験
• Claude CodeやDevinなど、AIによる開発補助ツールを活用し、業務を効率化した経験

求める人物像

• データエンジニアリングの専門知識とコミュニケーションスキルを持ち、スピード感を持って本質的な問題解決に貢献しつつ、AIが活躍できるようにするための環境整備(ハーネスエンジニアリング)を行っていくことに興味がある方

使用ツール

募集背景

• プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。Helpfeelの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
• 当ポジションでは、Helpfeelのアナリティクスエンジニアとして、蓄積されたデータをニーズに沿った形で活用するため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを利用する仕組みを作るアナリティクスエンジニア業務をお任せします。

業務内容

• データを利用する社外ユーザーや社内ユーザーに対するヒアリング、要件の設計、コンテキストエンジニアリング
• コンテキストを踏まえた最適なデータ提供経路の選定
• データ提供の実装、BIの構築、業務で利用するためのAgent Skillsの実装と提供
• テーブルの作成、テストの実施、ドキュメンテーションの整備
• 既存のTransform Layerの維持、機能拡張、トラブルシューティング

プロダクトの技術要素

• フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
• バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
• インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
• 開発支援：ESLint, Renovate

データエンジニアリング環境の技術要素

• BI：Looker Studio, Tableau
• Transform Layer：dbt, MetricFlow
• DWH: Google BigQuery
• データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas,Google Cloud Logging
• タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

AIの利用環境

• Helpfeelのデータエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。
• Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
• MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
• Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
• ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
• AIにとって扱いやすい技術スタックの選定
• 既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。