データエンジニア

必須

• データエンジニアリング関連領域の経験2年以上
• セールス、マーケター、事業企画といった非エンジニアかつ非データ職種との協業経験

歓迎

• Snowflake、BigQuery等のDWHサービスを使用した開発経験
• ワークフローエンジン（Airflow、Prefect、Dagsterなど）を使用した開発経験
• ModernDataStackの選定や利用の経験
• 機械学習の基本的な知識、業務経験
• 3名以上のチームやプロジェクトをマネジメントした経験

求める人物像

• 成長企業で事業を推進する基盤作りの実績を積みたい方
• 技術選定やアーキテクチャ設計といった上流工程の経験を積みたい方
• 自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方
• 目的に向かった主体的に動ける方
• セールスやマーケターといった非技術職とのコミュニケーションを円滑に行える方
• 考えることが好きな方

使用ツール

詳細

• 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。

具体的な業務内容

• Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用
• ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用
• Pythonを用いた業務自動化ツールの開発
• データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー
• データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築
• Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理

扱うデータ

• 自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）
• 顧客の属性データ、顧客の時系列情報
• 自社社員の行動（架電履歴など）データ
• WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
• テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）
• 音声データ（通話）

使用技術

• Google Cloud（BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex）
• AWS（EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker）
• ワークフローエンジン（Airflow）
• Python
• SQL
• Git
• Terraform
• Fivetran

募集背景

• 現在、レバレジーズでは事業部ごとに自社開発のCRMシステム（MySQL/PostgreSQL）、BigQuery、Google Analytics 4などにデータが蓄積されています。
• しかし、データの定義や抽出条件などの一元管理などが十分にされておらず、データの取り扱いに慣れていない社員にとってはデータ集計や分析を行うことが難しい状況です。
• データドリブンな経営実現のために、あらゆる職種が複雑なSQLを書かずとも様々な集計や分析ができるようなデータ分析基盤が求められており、 データアナリスト・データサイエンティスト・セールス・マーケターの要望に寄り添いながら、データ分析基盤の設計・開発・運用・発展を担当いただける方を募集しております。

ポジションの魅力

• データ基盤自体はBigQueryを中心としたGCPで構築していますが、データソースとなる社内システムは全てAWSで構築されているため、GCP/AWS両方の知識や経験を身に付けることができます。
• 事業部長やマーケティング責任者といった意思決定層や、セールス、マーケターなど他職種ともコミュニケーションを取りながら業務を進める機会が多く、エンジニアの立場から事業をドライブさせていくことができます。
• データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアと一緒にプロジェクトを推進することも多く、BIツールの活用やデータマネジメント、機械学習プロダクト開発といったデータエンジニアリング周辺知識を身につける機会も多いため、データ活用に関する広い専門性を身につけると同時にキャリアを柔軟に構築することができます。
• RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、事業企画やマーケティングで使用するSaaSデータ、テキストデータや音声データといった非構造化データを扱うことができ、新規事業立ち上げと事業成長により、扱うデータの種類やデータ量は年々増加しています。
• 技術選定やアーキテクチャ設計から担当することも多く、上流工程の経験を積む機会も少なくありません。

テクノロジー戦略室について

• 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。

SREチーム

• インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。

AI/MLエンジニアリングチーム

• データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。

データエンジニアリンググループ

• 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。