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データモデリングリード候補／データ基盤領域
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 休日：土、日、祝日、年末年始
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
データ分析基盤のモデリング領域で、事業部門の要件を整理してDWHやデータマートを設計し、dbtによる実装や品質基準の整備を担います。指標定義の統一や、非エンジニアがセルフサービスで分析できる環境づくりを進めます。パイプラインの設計・実装・運用に加え、コードレビューや技術指導を通じたメンバー育成も担当します。
この求人に応募
応募資格
必須
歓迎
- Looker（LookML）などによるセマンティックレイヤーの構築、指標定義の統一の経験
- Airflow（Cloud Composer）などによるワークフロー構築・運用の経験
- データ基盤プロジェクトの推進経験（要件定義、スケジュール・リスク管理）
- コードレビュー、技術指導、規約整備などによるチーム育成の経験
- 生成AIツール（Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなど）を開発業務に活用している経験
- オンプレミスや他クラウドからのデータ基盤移行の経験
- Terraformなどによるインフラ構成管理の経験
- BIツールやSQLによる分析・可視化の経験
求める人物像
- データを「作ること」より「使われること」に価値を置き、利用者の意思決定から逆算して設計できる方
- 複雑な要件を整理し、設計方針を論理的に説明して、事業部門とエンジニア双方の合意を得られる方
- 自ら課題を見つけ、役割の範囲を超えて推進できる方
- 新しい技術を学び続け、その知見をチームに還元できる方
- 対話では柔らかく親しみやすく、後輩の育成に前向きな方
使用ツール
募集要項最終確認 10/26
- 職種
- アナリティクスエンジニア
- 雇用形態
- 正社員試用期間（正社員のみ） 入社より3ヶ月（短縮または延長される場合があります） ※条件面の変更は無し、一部特別休暇使用不可
- 役職
- リード候補
- 給与
- 600〜900万円/年
- 給与の詳細
- 想定理論年収：600万～900万月給： 428,572 円 〜※月給には45時間相当分の時間外手当(45時間／ 111,478 円～)が含まれており、45時間相当分を超えた場合は超過分を支給いたします。※経験・能力・スキル等を考慮し、弊社規定により決定いたします昇給・降給 ： 考課等の結果により会社が必要と認めるときに行う
- 手当
- 通勤手当実費精算(上限月5万円)
- 勤務地
- 東京都港区赤坂一丁目 12番 32号 アーク森ビル 34階
- 働き方
- リモートワーク可※リモートワーク可
- 勤務時間
- フレックスタイム制 （コアタイム無し、フレキシブルタイム 5:00~22:00）※所定労働時間8時間・休憩60分※リモートワーク可休憩時間 ： 始業時刻から終業時刻のうち1時間所定外労働の有無 ： 有
- 休日・休暇
- 休日：土、日、祝日、年末年始年次有給休暇：入社日より最大10日付与(初年度出勤率に応じて最大+5日付与制度あり)特別休暇：夏季休暇、アニバーサリー休暇、慶弔休暇、産前産後/育児休暇、子の看護休暇、介護休暇、災害休暇、ボランティア活動休暇、裁判員制度休暇など
- 福利厚生
- 社員持株制度慶弔見舞金制度社内割引制度各種表彰制度部活動支援制度など
- 社会保険
- 社会保険：健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める就業場所
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/10/26 23:06（1日前）
- 最終確認
- 2026/10/26 23:06（1日前）
仕事内容
募集背景
- 現在、全社でデータ分析基盤の活用ニーズが高まり、私たちの対応領域は急速に拡大しています。その中で私たちは、「AIで分析が当たり前にできる状態をつくる」ことを目指し、AI Readyなデータ分析基盤の構築に主軸を置いています。
- 活用促進の矢印を「人」ではなく「AI」に向けることで、人がデータの難しいことを知らなくても、気軽にデータ分析ができる状態を実現していきます。
- AI Readyなデータ分析基盤をつくる上で、今最も重要なのがモデリング領域です。本ポジションでは、このモデリング領域の設計とリードを担っていただきます。
配属部署
- ﾃｸﾉﾛｼﾞｰｾﾝﾀｰ ﾌﾞﾗﾝﾄﾞ･ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ本部 ﾃﾞｰﾀ分析ｼｽﾃﾑ部
- データ分析基盤上でデータを提供するためのモデリングとパイプラインの実装、およびデータを活用したサービスのためのパイプラインの開発・運用を担う部署です。
具体的な仕事内容
- データ分析基盤の根幹であるモデリング領域で、設計方針を決め、推進する役割を担っていただきます。
フェーズ1：モデリング領域の設計リード
- 事業部門の要件を「どんな意思決定に使うか」から整理し、DWHやデータマートを設計する
- ディメンショナルモデリング（スタースキーマ）に基づくモデル設計と、dbtによる実装
- モデルの命名規約、テスト、ドキュメントなど、品質基準の整備
- モデリング領域のプロジェクト推進（要件定義、仕様調整、スケジュールとリスクの管理）
- ※プロジェクト推進は、必要に応じてサポートを受けながら進めていただけます。
フェーズ2：指標定義の統一と、使われるデータ基盤への発展
- 部門ごとにばらついている指標定義を統一し、信頼できる唯一の定義を整える
- 非エンジニアがセルフサービスで集計・分析できる環境づくり
- 人とAIの双方が正しく解釈できるよう、モデルと指標の定義・メタデータを整備する
継続的に担う業務
- dbtを軸としたパイプラインの設計・実装・運用（Cloud Composer、Cloud Runなど）
- コードレビューや技術指導を通じたメンバー育成
- 開発知見の共有とドキュメント整備によるナレッジの仕組み化
開発環境
- クラウド：Google Cloud（BigQuery、GKE、Cloud Composer、Cloud Run など）、AWS（RDS、S3、CloudWatch など）
- DBサーバー：一部オンプレミスで稼働
- データ変換：dbt
- 言語：Python、SQL
- IaC：Terraform
- ツール：GitHub
- BI：Tableau、Redash
オンラインとオフラインをまたぐ購買データを、モデリングの起点から設計できる
- メディア、EC、店舗のデータが共通のユーザーIDでつながっている事業は、国内でも多くありません。この性質の異なるデータを、事業の問いから逆算してモデル化する経験は、エンジニアとしての設計力を示すキャリアになります。
社員として「設計方針を決める側」に立てる
- 指示されたテーブルを作ることではなく、何をどの粒度でモデル化するかを決め、チームの設計の方向性を示す立場として活躍できます。
dbtを軸に、モデリングの品質基準を自ら定められる
- Google Cloudとdbtを中心としたモダンデータスタックの上で、規約・テスト・ドキュメントといった品質の基準を、自分の設計思想を交えて形にできます。
全社のデータ民主化と、AI活用の土台をつくれる
- 全社でAI readyな組織を目指すプロジェクトが進んでいます。指標定義の統一とモデルの整備は、その土台そのものです。
この求人は、株式会社アイスタイルの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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