バクラク データエンジニア

必須

• データウェアハウス及びETL処理に関わる企画・設計・開発・運用経験
• 可用性 / セキュリティ / 耐障害性の観点及びビジネスとしての必須要件を元にクラウド上でインフラ設計し構成管理できるスキル
• Terraform など IaC を用いた AWS ベースのクラウドインフラ設計・運用経験
• Pythonなどのプログラミング言語を用いたAPI／バッチ／ツール開発経験（3 年以上目安）
• GitHub Actions など CI/CD 環境の設計・改善経験
• 日本語にてコミュニケーションが可能なこと / Native-like fluency in Japanese

歓迎

• データパイプライン／MLOps 基盤構築経験
• 生成 AI／LLM を活用したプロダクトまたは PoC の設計・実装経験
• OSSや技術コミュニティへの貢献活動の経験

求める人物像

• LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
• 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
• LayerX羅針盤に共感する方

使用ツール

募集背景

• バクラク事業部では事業拡大に伴い、データ基盤に対するスケーラビリティや多様な業務でのデータ・AI活用への対応が求められており、要求水準とそれに対応する難易度は日々高まっています。そういった要求に答え同時にデータ活用体験を向上させるため、基盤移行やLLM活用の取り組みを進めてきました。AI Agent Firstなプロダクト開発、さらなる事業成長を支えるに、データ活用の高度化・自動化、そして複雑化するデータモデルやパイプラインの品質向上の取り組みを加速させるべく、ともに基盤の運用・開発からAI・データ活用のビジネスユースケースの立ち上げまでを支えるデータエンジニアを募集しています。

直近で取り組んでいること

• プロダクトおよび社内利用SaaSからの構造化データのETL処理のための設計開発業務
• Webアプリのユーザークリックイベントログ収集のための設計開発業務
• GCPおよびAWSを用いたデータレイク / データウェアハウスの構築及び運用業務
• データパイプラインの設計開発および運用業務
• SalesforceへのリバースETL対応
• データ基盤の利用状況確認や各種ログ監視環境の構築
• 取り扱うデータのセキュリティや個人情報保護対応

将来的に取り組みたいこと

• 非構造化データを含めた横断的なデータ分析基盤構築
• 効率的なデータ活用を推進するためのデータマート構築
• 構造化データのメタデータ管理
• 機械学習利用に向けたデータ基盤構築
• 定常的な技術発信カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿（行動指針『徳』を体現する行動やアウトプット

実際の業務の様子 (例)

• データソースとなるサービスの運用チームと協力し、収集するデータの仕様決め
• プロダクトマネージャー/ビジネスサイド/データアナリスト/機械学習エンジニア等の分析要件に対する必要なデータの設計や仕様決め
• 各データのドメインエキスパートと協力し、データマートの作成支援
• インフラチームと連携し、データ分析基盤のセキュリティや可用性担保のためのガイドライン作成および運用監視

ポジションの魅力

• このポジションでは、急成長中のバクラク事業の最前線で、データ基盤の構築・運用から、AIやデータを活用したビジネスユースケースの創出まで、非常に広い領域に携わることができます。
• 現在、事業部として最重要テーマに掲げているのは、新規プロダクトの開発と立ち上げ、そしてAI活用の加速です。その中核を担うのがデータ基盤であり、この構築・運用を少数精鋭のチームが支えています。各メンバーが広範な領域に主体的に関わることができ、大きな裁量をもってチャレンジできる環境です。
• 運用効率と開発スピードを高めるために、Snowflake、dbt、Claude Codeといった先進的なツールを積極導入し、常識や前提を見直しながら、より良い仕組みを柔軟に再構築する文化が根づいています。ここでは、「正解のない問い」に向き合い、自ら考え、動く姿勢が求められます。
• また、スタートアップならではのスピード感や、日々の意思決定がプロダクトや事業に直結する“手触り感”とインパクトの大きさを実感できるのも、このポジションならではの魅力です。

1.“攻め”のデータエンジニアリングに関われる

• バクラク事業は、複数のSaaSプロダクトが並行して急成長しているフェーズにあります。ユーザー数やユースケース、業務要件が日々多様化・変化しており、そのスピードに応じた対応が求められています。
• このような環境下で、データエンジニアには単なる基盤整備だけでなく、「どのような業務に、どんなデータ基盤を届けることで、どんな事業価値を生み出せるか？」という視点が求められます。事業の成長に直接貢献する“攻めの姿勢”が問われる、チャレンジングかつ面白みのあるポジションです。

2.ユースケースの“種まき”から育成まで関われる

• チームはコンパクトながらも、事業やプロダクトの成長に伴って、越境的な動きが求められます。整備された道をただ進むのではなく、自ら課題を発見し、どんなデータ活用が本当に意味を持つのかを探索・試行錯誤する動きがこのポジションの本質です。
• 業務プロセスの再設計や、プロダクト側・事業側との壁を超えた連携を通じて、単なるデータ活用にとどまらず、事業そのものの価値向上に貢献するような動きが期待されます。データエンジニアという枠を超えたやりがいが得られるポジションです。

3.変化を前提に、進化し続けるデータ基盤を育てられる

• 急成長中のフェーズでは、「数ヶ月前に最適だったものが、今は陳腐化している」といったことが日常的に起こります。そんな変化を前向きに捉え、“壊して、作り直す”ことすら楽しめる方にとっては、大きな裁量とインパクトを持てる環境です。
• プロダクト横断のログ整備や共通データ基盤・ワークフロー基盤の構築、さらには社内業務のデータドリブン化など、事業全体にまたがる幅広い取り組みに関わることができます。

チームの特徴

• バクラクのデータエンジニアチームは、少数精鋭で自律性の高い組織運営を徹底しています。各プロダクトごと少人数の独立チームを組成し、開発・分析・運用を一気通貫で担う体制です。PdMやビジネスサイドとも壁のない連携を重視し、定例会議ではお互いの課題や仮説を率直に共有、技術的な意思決定やプロジェクトの優先順位も現場主導で進めています。ナレッジ共有やフィードバック文化も根付いており、PullRequestベースのオープンな議論や、横断チームによる技術レビュー、週次の振り返り・成果発表などを通じて、個人の成長と組織の専門性向上を両立しています。新規メンバーも早期からプロジェクトリードや技術選定に関わる機会が多く、エンジニアとしてのキャリアを主体的に設計できる環境です

使用ツール（共通）

• コミュニケーション・コラボレーション
• Google Meet, Zoom, Slack, Miro, Notion
• ドキュメント・ワーク環境
• Google Workspace
• AIツール
• Gemini

使用ツール（その他） ※ 2025年6月時点

• データソース
• AWS
• Salesforce
• Account Engagement
• KARTE
• Google Analytics
• ETLツール
• embulk
• airbyte
• dbt
• データウェアハウス
• BigQuery
• Snowflake
• データカタログ
• OpenMetadata
• BIツール
• Looker Studio
• Streamlit