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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
HRカンパニーのデータエンジニアとして、「求人ボックス」「エンゲージ」両サービスのデータ分析基盤へのデータ連携と品質担保、基盤全体の強化を担います。各システムからdatalakeまでの連携パイプラインや、基盤を動かす実行環境・オーケストレーションの構築・運用が中心です。関係部署との要件すり合わせや仕様調整も行います。
応募資格
必須
歓迎
以下のいずれかに当てはまる方
- Python、Goを用いたソフトウェア開発・運用の経験
- Terraform等によるIaC（Infrastructure as Code）の設計・運用経験
- Embulk等を用いたデータ連携基盤の実装経験
- AWS上のデータ基盤、または Databricks へのデータ連携経験
- 分散処理、冗長化、監視、セキュリティに関する基礎知識
- GitHub等を活用したチーム開発の経験
- データ基盤の運用課題や障害に主体的に取り組み、解決した経験
- データ基盤の課題解決に向けた技術選定・導入の経験
- ストリーミング基盤（Pub/Sub等）やリアルタイムデータ処理の経験
- データ品質管理（テスト自動化、モニタリング）の設計・運用経験
- Dagster等のオーケストレーションツールの利用経験
求める人物像
- 当社のミッション・ビジョンに共感し、信頼性の高いデータ基盤で事業成長を支えたいという意欲をお持ちの方
- 論理的思考力、問題解決能力
- 立場や職種の異なるメンバーと円滑にコミュニケーションが取れる方
- 自主的に課題解決に取り組める方
- 大規模データの技術課題にチャレンジしたい方
- 変化の激しい環境を楽しめる、柔軟性とチャレンジ精神のある方
- 常に新しい情報や技術にアンテナを張り、学習意欲の高い方
使用ツール
募集要項最終確認 10/2
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 正社員試用期間あり（3か月） ※試用期間中の雇用形態および処遇の変更はありません。
- 給与
- 550〜990万円/年
- 給与の詳細
- 年収 550万円〜990万円 固定残業手当（35時間相当。超過分は支給）、給与見直し年2回、賞与年1回（6月）、通勤費実費支給（上限あり）
- 手当
- 通勤費家族手当在宅勤務環境⼿当
- 勤務地
- 東京都渋谷区宇田川町15-1 渋谷パルコDGビル
- 転勤
- 会社の定める場所
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- フレックスタイム勤務（標準労働時間は1日8時間） コアタイム：午前10時00分～午後3時00分 ※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります。 ※管理監督者および裁量労働制となる場合は異なります。 ※チームの状況や自分の仕事のペースに応じて、出勤・退勤時間を柔軟に変更することができます。就業時間中に1時間
- 休日・休暇
- 完全週休2日制土・日・祝日年末年始（12/29～1/3）夏季休暇3日有給休暇慶弔休暇※有給休暇：入社月に応じて最大10日付与産前産後休暇育児休暇（最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能）子供の看護休暇（年間10日とし、内5日は有給休暇。子が複数いる場合は年間20日とし、内10日は有給休暇）看護休暇ボランティア休暇
- 福利厚生
- 確定拠出年金制度団体生命保険無料人間ドック（定期健康診断）ＥＡＰカウンセリングプログラム慶弔見舞金育児短時間勤務（最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可）家族手当（支払条件有）在宅勤務環境⼿当自己学習支援制度あり
- 社会保険
- 社会保険完備（雇用・健康・労災・厚生年金）
- 受動喫煙対策
- 屋内原則禁煙(喫煙室あり)
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/10/01 14:54（1日前）
- 最終確認
- 2026/10/02 20:05（今日）
仕事内容
仕事内容
- HRカンパニーのデータエンジニアとして、「求人ボックス」「エンゲージ」両サービスを対象に、各システム・サービスからデータ分析基盤へのデータ連携（データインジェスト）と、その品質担保、データ分析基盤全体の強化（モダナイズ、リアルタイム化など）を担っていただきます。分析用マートの設計・変換（ELT）はアナリティクスエンジニアが担当し、本ポジションは datalake までの連携パイプラインと、基盤を動かす実行環境・オーケストレーションの構築・運用が中心です。データ連携の設計にはシステム部や企画など関係部署との密な連携が前提となり、ソースや仕様が整理しきれていない状態からのすり合わせ・調整力も求められます。
具体的な業務内容
- 【求人ボックス】各システム・ファイル・ログから、GCS / BigQuery（datalake）までの連携パイプラインの設計・実装・運用（Embulk、ロードジョブ、Dagsterセンサー等）
- 【エンゲージ】各システムから AWS 経由で Databricks までの連携パイプラインの設計・実装・運用
- データ連携の遅延・欠落・失敗の監視と障害対応（ジョブ監視、再実行、アラート）
- データ分析基盤の実行基盤・オーケストレーションの運用と強化（GKE、Dagster、CI/CD、Terraform 等）
- 新規データソースの追加、既存パイプラインのリプレイス、将来的なリアルタイム化に向けた技術検証
- システム部・企画など関係部署との要件すり合わせ、仕様調整、連携設計の合意形成
業務環境
- プロジェクト管理：Confluence / Jira
- ソースコード管理：GitHub Enterprise
- 生成AIツール：Cursor / Dify
- コミュニケーション：Slack
- コラボレーション:Miro
- Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365
- 端末：Windows（MacBook Proも選択可）
開発環境・技術スタック
- 言語：Python / SQL / Go
- クラウド：Google Cloud / AWS
- 求人ボックス（データ基盤）：Cloud Storage（GCS） / BigQuery / Pub/Sub
- エンゲージ（データ基盤）：AWS / Databricks
- データ転送：Embulk
- オーケストレーション：Dagster
- IaC：Terraform
- コンテナ／実行基盤：Docker / GKE / Cloud Run / GCE / Cloud Workflows
- その他GCP：Cloud SQL / Secret Manager / Artifact Registry / Cloud Logging / Cloud Monitoring
- イベント監視・通知：Datadog
- CI/CD：GitHub Actions
- BI：Looker Studio
- 計測ツール：Adobe Analytics / GA4
仕事の面白み
- 月間数千万人規模のユーザーが利用するサービスに携わるため、仕事のインパクトが大きく、これまでの経験とスキルを存分に発揮できる
- 各システムからのデータ連携（インジェスト）から品質担保、基盤全体のモダナイズ・リアルタイム化まで、データ基盤の進化を一気通貫で担える
- 「求人ボックス」と「エンゲージ」双方のデータ基盤に横断的に携わることで、2つの大規模サービスのデータ連携・統合を中核から経験できる
- カカクコム傘下でのシナジーフェーズ：2サービスのデータ連携・統合が本格化するタイミングで、基盤側の中核を担える貴重なポジション
- 成長途上のサービス
- ┗高い成長率を誇るプロダクトのため、データ量の増大に対する技術的なアプローチ（スケール、リアルタイム化、モダナイズ）に取り組みながら、事業の成長とともに自身のスキルも飛躍的に高めることができる
- ┗データソリューションチームは10名超のメンバーが在籍し、比較的新しい組織ながら風通しがよく、新しい技術を取り入れた環境で自分のアイデアが形になりやすい
- ┗データ基盤のコアメンバーとして、技術選定やアーキテクチャ設計における裁量を持ち、事業のデータ活用を下支えできる
入社後のイメージ
- 1か月目
- 全社研修、サービス理解、社内システム・データ基盤の理解
- 求人ボックス側（GCS／BigQuery／Dagster／GKE）とエンゲージ側（AWS／Databricks）、双方のデータ連携経路の把握
- チームメンバーとの1on1やOJTを通じた関係構築
- 2か月目以降
- 先輩メンバーのサポートのもと、小規模な連携案件（新規ソース追加、既存パイプラインの改修）から担当
- 習熟後はスキルや経験に応じて、基盤運用・強化（IaC、オーケストレーション、監視）や技術検証を担当
- チーム内での知見共有・ドキュメント化を通じたナレッジ蓄積
キャリアパス
- スペシャリストとマネジメントの2つのキャリアパスを用意しています。
- 得意な技術領域を磨き、データ基盤の設計・運用を通じて事業課題を解決するスペシャリストを目指す
- チームを統括するリーダー・マネージャーとしてメンバーの成長や基盤全体の戦略を担う
- 適性やご志向に合わせて、データ連携基盤の構築やアーキテクチャ設計など技術を深めるキャリア、データ品質や基盤全体のモダナイズを軸にするキャリアなど、複数の成長方向を想定しています
この求人は株式会社カカクコムの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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