データプロダクトマネージャー【食べログ】

必須

• エンジニア、または技術領域のプロダクトマネージャーとしての実務経験
• SQL を用いてデータを自力で確認できること
• 複数部門を横断したプロジェクトの推進経験
• 生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験

歓迎

• データ基盤、BI、分析ツール、または類似のデータプロダクトのプロダクトマネジメント経験
• データモデリング / Semantic Layer の実務理解
• LLM を活用した社内ツールの企画・導入・運用経験
• データガバナンス・指標定義統一の推進経験
• BIツール（Looker 等）の導入・移行経験
• toC Web サービスでのプロダクト経験

使用ツール

募集内容

• 2026年10月、食べログカンパニーに「データ推進部」が発足しました。現在、生成AIを活用した社内分析の自動化や、アプリのパーソナライズ、データに基づく施策検証など、全社的なデータ活用を大きく加速させています。
• その中心となるミッションが、データ基盤や社内向けAI分析ツールを、一部の専門家だけでなく全社メンバーが日常的に使いこなせる「完成されたプロダクト」として整備することです。
• データやシステムの構造を理解したうえで何をどの順番で作るべきかを見極め、開発チームや事業部を巻き込んで形にしていけるプロダクトマネージャーを募集します。

このポジションの魅力

• 国内最大級のサービス規模と、多角的なデータを扱う面白さがあります。食べログは、国内最大級の飲食店検索・予約サービスです。
• 月間利用者数：9,708万人（スマートフォン：8,039万人 / パソコン：1,669万人）
• 月間総PV：24億5,971万PV（2026年3月実績）
• 本ポジションでは、膨大なアクセスログをはじめ、全国約90万店の店舗情報、9,784万件の口コミデータ（2026年10月現在）、さらには予約データや営業関連データまで、多種多様かつ大規模なデータを対象に業務を進めていただきます。
• 2026年10月に発足したデータ推進部において、これらの豊かなデータアセットを活用し、全社の意思決定の迅速化やプロダクトの利便性向上に直接貢献できることが、本ポジションの大きな魅力です。

業務内容

• 社内向けデータ基盤、BI（可視化環境）、AI分析ツール等の導入または改善を、要件定義から開発ディレクション、社内への定着化までを一貫して担当していただきます。

社内向けデータプロダクト（データ基盤、BI、AI分析ツール）の企画・要件定義

• 企画や営業などの現場メンバーへのヒアリングを通じて課題を特定し、全社の誰でも的ｅsつにデータを取得できる仕組みを企画・設計します。

ロードマップの策定と開発の優先順位付け

• 各部署から寄せられる要望を整理し、どれが全社にとって最もインパクトが大きいかを判断して開発の優先順位を決定します。

利用状況の計測とプロダクトの改善

• 社内でのツールの使われ方をログなどで分析し、あまり使われていない機能の改修や、現場に足りていない機能の追加を主導します。

データガバナンスの推進

• 機密データや個人情報を守りつつ、現場が必要なデータへ迅速にアクセスし適切に活用できるよう、利用権限のルール設計と運用を行います。データモデルやSemantic Layerを通して指標定義を統一するための仕組み作りにも関わります。

組織体制

• データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、アナリティクスエンジニアなどで構成される、あわせて9名の組織です。
• プロダクト開発、事業企画、営業、開発など、食べログカンパニーの組織と幅広く関わることができるポジションです。

技術スタック

• Google Cloud, BigQuery
• SQL, Python
• Tableau Cloud
• dbt, Airflow
• GitHub
• Claude Code, Devin

扱えるデータ

• 食べログサービスを通して生成されるデータ、およびその周辺のデータを幅広く扱うことができます。
• Web、アプリのユーザー行動ログ
• 予約データ
• 店舗データ
• ユーザーデータ
• 営業関連データ

身につく能力・スキル

• データ基盤・分析ツールを「プロダクト」として企画・運用する、データプロダクトマネジメントの経験
• 生成AI を、精度・コスト・リスクを管理しながら全社規模で運用・展開する経験
• 現場の課題発掘からツールの開発、全社への導入・定着までを一気通貫でやり切る事業推進力
• 開発現場の技術的背景と、事業部門のビジネスニーズの双方を深く理解した上での高度な合意形成スキル