Data Engineer

必須

• データ基盤の設計・構築・保守・運用の経験
• データモデリング経験、高度なSQL構築能力
• データ基盤の非機能要件を定義し、設計・実装できる能力
• Dataform, dbt, BigQueryなどの利用経験
• Github, Terraform, CI/CD, プログラミング言語を用いたソフトウェア開発経験

歓迎

• ML基盤の構築・運用経験
• アナリストとしての高度なデータ分析経験
• バックエンドエンジニアとしてのソフトウェア開発経験
• テックリード経験やエンジニアリングマネジメントの経験

求める人物像

• 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」への共感
• 「変化を愛す」「追い風をおこせ」「成果でつなげ」「好きを大事に」への共感
• ECの体験には可能性があると少しでも感じる方
• 0→1, 1→10, 10➝100,1000 の目まぐるしく変化する環境で挑戦したい方
• 10兆円を超える、他に類を見ない巨大市場にてチャレンジしたい方
• ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方

使用ツール

募集背景

• 一人目の専任データエンジニアを募集します。
• カウシェは2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍を達成し、累計700万ダウンロードを突破しました。
• この成長を支えてきたのが、数値に基づく意思決定の文化です。PdM・マーケ・CSなど各職種が自らデータを分析し、ビジネス判断を行っています。
• しかし、取り扱うデータの種類は急増し、リアルタイム性・正確性・ガバナンスなど非機能要件の要求水準は高まり続けています。分析基盤を利用する人数も増えました。
• 現在は業務委託のデータエンジニア1名が基盤の構築・運用を担ってくれていますが、事業の成長速度に基盤が追いつかなくなりつつあります。
• 今こそ、専任の正社員データエンジニアが必要です。ゼロから設計に関与し、カウシェのデータ活用の未来を創り上げてくれる方を求めています。

業務内容

• データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担っていただきます。

① データ基盤の設計・構築

• 収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。
• リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。

② 全社のデータ活用支援

• PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担います。
• 「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。

③ 運用・監視基盤の整備

• モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。

④ ML基盤の整備

• AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担っていただきます。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。

利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計

• PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。

一人目として「標準」を自分でつくる責任

• 専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。

AI時代ならではの基盤構築

• AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。

基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味

• 既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。

GMV35倍のリアル購買データを扱える

• EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。

データ活用が文化として根付いている組織

• 各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。

CTOと直接議論できる距離感

• 直属上司はCTO（池松恭平 / DeNA出身）です。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。

開発環境・技術スタック

• BigQuery, Dataform, Spanner
• Cloud Monitoring, Cloud Logging
• Terraform, GitHub Actions
• Looker Studio, Google Spread Sheets
• GitHub, Slack, Notion

現在のデータ基盤体制

• 現在は業務委託のデータエンジニア1名が基盤の構築・運用を担っています。あなたが加わることで、本格的なデータ基盤の強化フェーズに入ります。

キャリアパス

• 専任のデータエンジニアとして基盤設計・構築の実績を積んだ後、データ領域のリードや、ML基盤・データプラットフォームの専門家へのステップアップを想定しています。
• CTO直属の立場から技術戦略全体に関与できる環境であり、データ基盤の設計者からデータ組織のリードへ成長できるパスがあります。

入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）

• 入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。

1ヶ月目：現状把握とキャッチアップ

• 既存のデータ基盤・パイプライン・BIツール・命名規則・課題をすべてキャッチアップします。業務委託のDEと連携しながら現状の運用を回しつつ、改善すべき優先課題の仮説を立てます。

2ヶ月目：最初の改善を実行

• 優先度の高い課題（パイプラインの安定性・BIの精度・非機能要件など）のうち1つ以上に着手し、具体的な改善を届けます。各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、中期の基盤設計方針の初稿を描きます。

3ヶ月目：データ基盤の中期方針を定義

• アーキテクチャ方針・ガバナンスルール・ロードマップの初版を策定します。CTOへの技術投資提案ができる状態を目指します。