シニアデータマネジメントスペシャリスト

必須

• メルカリグループおよびグループ各社のミッション・バリューに共感していただける方
• データ利用者、ガバナンスチーム、その他のステークホルダーと効果的なコミュニケーションを図り、強力なリーダーシップと推進力をもってプロジェクトを牽引できる方
• クラウドデータウェアハウスのアーキテクチャおよびコスト構造への深い理解（IaaS実装における実践的な知識経験を含む）
• データ分析基盤において、SQLを用いたデータ変換ロジックの分析および最適化を行った知識・実務経験

• 語学力

  • 日本語：B2（必須）
  • 英語：B2

歓迎

• データ分析基盤におけるFinOpsの取り組みの経験（特にクエリ計算リソースの最適化やコスト分配に関連する経験であればなお可）
• データマート提供のためのETL/ELTパイプライン構築および運用管理の経験
• AI/LLM の活用に特化したデータ基盤の設計・構築、または運用管理の経験

使用ツール

組織・チームのミッション

• Data Management チームは、Google BigQueryを基盤とした全社的なデータ活用の核となる中央集権型データウェアハウスの管理・運用・最適化を担っています。
• 現在、当社のデータプラットフォームは毎月千名以上の従業員に利用されています。このような環境において、アクセス権限や計算リソースの適切な維持管理は、高度なAIアプリケーションの活用をはじめとする、あらゆるデータドリブンな取り組みを支える上で不可欠です。
• 当社が「AI-Native」な組織へと変革を遂げる中、データ利用者の人数、総データ量、そしてユースケースの多様性は急速に拡大しており、今後もさらなる成長が見込まれています。このような状況下において、データの利用拡大とコストコントロールのバランスを保つことは極めて重要な課題です。私たちのミッションは、冗長なデータ利用を最適化しつつ、ビジネスへの貢献度や優先度の高いユースケースを確実に保護し支援する仕組みを構築することにあります。
• 最終的にチームが目指すのは、安全で使いやすく、かつコスト効率に優れたデータ分析基盤を提供することで、ビジネスの迅速な発展と成長に寄与することです。

業務内容

• 本ポジションは、高効率なデータ分析基盤の提供に責任を持ちます。データ利用者が自然とコスト意識を持てるような仕組みを構築・維持し、運用の無駄を排除することで、限られた計算リソースを優先度の高いビジネス課題へ的確に割り当てていく仕組み作りの役割を担っていただきます。
• プラットフォームの継続的改善 社内のデータ利用者に持続的な価値を提供するため、Google BigQuery上に構築されたデータ分析基盤において、アクセス制御、リソース割り当て、コスト最適化、およびユーザビリティの全般にわたる継続的な改善を行います。
• クラウドDWHにおける専門性の発揮 クラウドデータウェアハウスのリソース管理およびコストマネジメントに関する高い専門性を発揮し、効率的な分析環境を維持・管理します。
• ワークフローおよび予算管理の確立 個々のクエリのパフォーマンスチューニングから、各コストセンター部門におけるリソース使用量のエンドツーエンドの予測・予算管理にいたるまで、包括的なワークフローのサイクルを確立します。
• ステークホルダーとの連携・コミュニケーション データ利用者、セキュリティチーム、プライバシーチームなど、多様なステークホルダーと効果的なコミュニケーションを図り、業務上の要請やコンプライアンス要件に沿ったデータプラットフォームの継続的な改善を推進します。
• チーム連携とインフラの実現 チームメンバーとの協働をリードし、「高いユーザビリティ」「最適なコスト効率」「強固なセキュリティ」を両立するデータ分析基盤を構築します。

ユニークなチャレンジ

• 急成長するビジネスにおける、高次元なトレードオフのコントロール 急速に拡大するビジネス環境において、データ利用者が求める「スピード」や「多様なニーズ」と、「コスト効率」および「強固なセキュリティ」をいかに両立させるかという、非常に難度の高い課題に挑んでいただきます。AI活用の基盤となるデータプラットフォームを提供しながら、これらのトレードオフを戦略的にコントロールすることで、全社的なシステムへ直接的なインパクトを与えることができます。
• 最先端のAIユースケースに対応するアーキテクチャの設計 全社組織が AI-Native へと変革を遂げる中で、AIエージェントによる自動的なデータ活用など、新たなユースケースを高い効率性で支えるデータマネジメントシステムの設計・構築を主導していただきます。
• 多様なデータエキスパートとの協働 データエンジニアリング、Business Intelligenceツール活用、データエージェント開発など、それぞれの領域に強みを持つ専門職種が集まる多様なデータチーム間で緊密に連携しながら、全社的に利用されるデータプロダクトを共に創り上げていくことができます。