データエンジニア

事業概要

1. 1LITALICOは「障害のない社会をつくる」というビジョンのもと、教育・就労・福祉を中心に事業展開。
2. 2事業は店舗（直接）サービス（toC）とプラットフォーム事業（toB・toC）の2つの柱で構成。
3. 3店舗サービスは全国400拠点以上のリアル事業所を自社運営。
4. 4プラットフォーム事業は現場のノウハウやデータをプロダクト化し、SaaSやプラットフォームとして提供。

募集背景

1. 15〜6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に推進。
2. 2現在20近くの多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっている。
3. 3エンジニア組織は5年前の80名規模から現在250名規模に拡大。
4. 4事業拡大に伴い、システム開発やデータ活用の重要性が高まっている。

募集部門について

1. 1データ統括部は現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせて新たな顧客価値へ変換することをミッションとする。
2. 2データ統括部BizOpsグループには10名所属し、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属。
3. 3今後の体制拡大に応じて専門グループ化する構想。
4. 4全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担う。

業務内容

1. 117を越える事業のデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行う。
2. 2データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担う想定。
3. 3プロダクトやマーケティング部門、インフラ/セキュリティ部署、バックエンドエンジニアと協働して進める。

具体的な業務内容

1. 1AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用。
2. 2支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用。
3. 3IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化およびCI/CD基盤の整備。
4. 4データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保。
5. 5個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計。
6. 6データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進。
7. 7コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化。
8. 8テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張。
9. 9データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発。
10. 10全社・事業部で利用する主要KPIやビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築。
11. 11ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定。
12. 12BIツール（Looker、Tableau等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援。
13. 13AI / LLM向けデータパイプライン構築。
14. 14AIエージェントやLLM/RAG活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発。

開発環境

1. 1技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジ。
2. 2事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定。
3. 3クラウド基盤・インフラ：AWS（Aurora、S3）/ Google Cloud (Cloud Run)。
4. 4データ基盤：Google BigQuery。ETL：Datastream / DMS / TROCCO。BI：Tableau / Looker Studio / redash。
5. 5言語：Python / SQL。構成管理：GitHub / GitHub Actions。
6. 6AI・LLM関連：Google Gemini / Amazon Bedrock。AIコーディングアシスタント：GitHub Copilot / Claude Code / Codex。
7. 7プロジェクト管理/コミュニケーションツール：Slack。Backlog：Google Workspace / Google Meet / GoogleChat。

本ポジションの魅力/やりがい

1. 1現場と近い距離で、業界No.1のアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦ができる。
2. 2「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会がある。
3. 3多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築に携われる。
4. 4組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透に携われる。
5. 5データの安全性および保守性を担保するガードレールも同時に整備している。

働いている社員

1. 1性別から年齢（20代~50代）まで幅広いメンバーが在籍。
2. 2多様なバックグラウンド（SIer/ゲーム/金融/教育/行政等）を持った社員が存在。
3. 3入社理由として、社員の想いの強さや良い人が多い、顧客の資産やデータが豊富、福祉や教育領域への貢献意欲などが挙げられる。

応募資格（必須）

• AWS、Google Cloud (GCP) 等のパブリッククラウドを利用したインフラ設計・構築・運用経験
• DWH、データレイクなどデータ分析基盤におけるデータパイプライン（ETL/ELT処理）の設計・開発経験
• Python、SQL等を用いたバッチ処理、API、ツール等の開発経験（目安3年以上）
• GitHub、CI/CD環境（GitHub Actions等）、Docker等を利用したモダンなチーム開発経験
• ビジネスサイド（PdM等）や他エンジニアとの円滑なコミュニケーション能力と、要件定義から実装までを自律的に推進した経験

歓迎する経験

• Snowflake、Databricks、BigQuery、dbt等を用いたモダンデータスタック(MDS)での基盤構築・運用経験
• Terraform等のIaCツールを用いたインフラのコード化・自動構築の経験
• MLOps、LLMOps基盤の構築、または生成AI・LLMを活用したプロダクト/PoCの設計・開発経験
• 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブなデータを扱う上でのデータガバナンス・セキュリティの知識
• 大規模データのマイグレーション経験、またはデータベースのパフォーマンスチューニング経験

待遇・福利厚生

• 副業・兼業OK
• 定年無し
• 社会保険完備
• 社内カウンセリング制度

求めるスキル・経験