BI

必須

• Python を用いたデータ処理の経験 データ加工・変換処理の実装経験
• DWH / SQL を用いたデータ分析の経験 サブクエリ・JOIN を含む SQL の読み書き経験 リレーショナル DB または DWH を用いたデータ集計・分析業務の経験（テーブル設計経験があれば尚可）
• AWSを用いた開発経験 Glue / Lambda / ECS 等のサーバーレス環境での開発経験
• BI ツールを用いたデータ可視化の経験 Amazon Quick・Tableau・Looker Studio・Power BI 等いずれかの BI ツールでのダッシュボード作成経験 業務担当者からのヒアリングをもとに可視化を行った経験
• 非エンジニアと円滑にコミュニケーションを取りヒアリングや要件定義などをした経験

歓迎

• 要件定義ができる
• データ統合基盤の設計・運用の経験
• マルチクラウドでのデータ基盤開発経験
• データ関連製品の導入・PoCの経験
• Apache Icebergテーブルの設計・運用の経験
• Webサービスの開発経験
• クラウドインフラの運用経験

求める人物像

• メディアドゥのミッションとビジョンに共感していただける方
• チームとして成果を出すために、コミュニケーションを取りながら課題に取り組める方
• 事業・サービスをよりよくしていくため、自ら積極的に提案していきたい方

使用ツール

チームのミッション

• 事業部門や開発部門、コーポレート部門など様々な部門と連携し、全社のデータ活用を支える基盤を構築・運用することがミッションです。
• 部門横断で課題やニーズを捉え、データを起点にビジネスの意思決定や新規施策の立案を後押しする役割を担っています。

募集の背景

• 電子書籍取次事業の拡大に伴いデータ量・データ活用ニーズが増加する一方、現在のチーム体制は2名で内製化しており、精算管理基盤の刷新という長期プロジェクトも並行して抱えています。
• データ活用のさらなる加速とプロジェクト推進体制の強化のため、データ基盤・BI環境の構築・運用を牽引していただけるデータエンジニアを新たに募集します。

業務内容

• 出版社・電子書店との取引で生まれる売上データをはじめ、社内のあらゆるデータを統合・活用し、全社の意思決定や新規施策立案を支えるデータ基盤の構築・運用していただきます。

新規データ基盤の構築

• 事業課題に応じたデータ基盤を設計・構築（PoC含む）します。
• AWS（Lambda / ECS / Glue / S3 / S3 Tables 等）を活用したデータパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装・運用
• Oracle Autonomous AI Database（Data Warehouse）へのデータ連携・ロード処理の構築
• Amazon Quickを用いたダッシュボードの設計・開発・メンテナンス
• 非エンジニア部門へのヒアリングに基づく可視化要件の定義およびダッシュボード構築

既存データ基盤の保守運用・リプレース

• 既存のパイプラインの安定稼働と品質向上を推進しつつ、新規データ基盤へのリプレースによる根本的な課題改善を進めます。
• Amazon Quick / S3 / Oracle Autonomous AI Database / ASTERIA Warp等を用いたデータ分析基盤の保守・運用
• 既存SQLの保守およびパフォーマンスチューニング
• 新規データ基盤への段階的リプレース

電子書籍取次の精算管理基盤の更改（長期プロジェクト）

• 基幹システムや運用フローに依存していた精算ロジックを、独立したサービスとして再設計・刷新します。
• 既存精算ロジックおよび売上管理業務の調査・ヒアリング
• 精算機能の要件定義・アーキテクチャ設計
• 売上データのELT処理実装および基幹システムとの機能連携
• BIツール（Amazon Quick等）を用いた精算データの可視化

ポジションの魅力・特徴

• 全社橫断的なデータ基盤への貢献と大きな影響力
• 全社の事業データ・業務データが集積する基盤に携わるため、事業成長や意思決定の高速化に直接寄与できるやりがいがあります。
• 社内外への新たな価値創出
• 業界シェアトップクラスのデータ量を誇る当社の強みを活かし、社内DXのみならずコンテンツ業界全体へ還元できる新たな価値の創出に挑戦できます。
• 上流から下流まで一気通貫で主導できる環境
• 少数精鋭チームのため裁量が大きく、要件定義・ヒアリングからアーキテクチャ設計、実装、運用まで主体的にリードするスキルが身につきます。

キャリアパスの例

• データパイプラインの構築や分析基盤の運用を通してデータエンジニア/データアーキテクトとしての経験を積んでいただき、将来的にはチームリーダー、マネージャー、あるいはスペシャリストへのキャリアパスを想定しています。
• 例1. 入社7年目シニアエンジニア／30代後半／ユーザー系SIer出身／想定年収：800～1,000万円
• 前職：ユーザー系SIerにてインフラ設計とデータベース管理を担当
• 入社後：インフラエンジニアとしてクラウド環境の運用保守を担当
• 現在：インフラ運用で培ったクラウド基盤の知見とデータベースの知見を掛け合わせ、データ分析基盤・BI環境の設計・運用を統括
• 例2. 入社6年目エンジニア／30代前半／新卒／想定年収：560 ~ 640万円
• 入社後：アプリケーション開発者として技術本部で基盤システムの開発・保守を担当
• 4年目〜：現在の部署へ異動し、アプリ開発の経験を活かしてデータパイプラインおよびBI環境の開発・運用を主軸に活躍

技術スタック

• パブリッククラウド：AWS, OCI
• OS：Linux, Windows
• プログラミング言語：Python
• BI・ETL：Amazon Quick, Lambda, Glue, Step Functions, Oracle Autonomous AI Database, ASTERIA Warp