データエンジニア

私たちについて

1. 1MIMIGURIは「Cultivate the Creativity 創造性の土壌を耕す」をミッションに掲げ、研究・コンサルティング・プロダクト開発などを横断している
2. 2組織や人についての知見（ナレッジ）とコンテクストを蓄積し、必要な人に届き使われまた蓄積される循環に変える基盤づくりを担う

募集背景

1. 1コンサルティング事業の現場で、顧客・案件・提案書・議事録・契約などの業務データがHubSpot・freee・Notion・Google Sheetsなど複数のSaaSに散在している
2. 2これらをBigQueryに統合し、AIと人の両方が必要な場面で引き出せる基盤を設計・開発・運用するエンジニアを募集する
3. 3現在はEMを含むエンジニア3名の少数体制で、基盤の技術意思決定はEMに集中している

主な仕事内容

1. 1バックエンドチームは、コンサルティング・プロダクト・研究・教育を支える基盤を、バックエンドエンジニアとデータエンジニアが役割を重ねながらつくる
2. 2ナレッジとコンテクストを蓄積・構造化して資産にし、AIと人が必要な場面で活かせるようにするのが課題
3. 3新メンバーは各SaaSに散在するデータの統合・データモデリング・データ品質を主要な貢献領域として担う
4. 4HubSpot・freee・クラウドサイン・Notion・Google SheetsなどからBigQueryへのETLパイプラインを設計・構築・運用する
5. 5コンサルティング事業の業務フローを理解し、構造化されたデータモデルとして設計する。データ品質の定義・監視・改善も担う
6. 6Claude等のAIエージェントがデータを引き出せる仕組みを設計・構築する。AIが消費しやすいデータインターフェースの設計が求められる
7. 7CULTIBASEのコンテンツ基盤の既存データベースをBigQueryに移行し、業務データと統合する。メディア処理パイプラインの改善も含む

オンボーディングイメージ

1. 1最初の数ヶ月は各SaaSの正本データをBigQueryに統合するデータモデリング、AI・ダッシュボードが使うデータマート、データ品質の仕組みを設計する
2. 2自分で設計・決定して作る領域で、EMがレビュー・伴走し、設計はERD・DFDで表現・共有する
3. 3基盤の立ち上げ経験がある人には早い段階から技術選定も任せる
4. 4半年ごろには「何を解くべきか」という課題を自分で設定してサイクルをリードする段階へ移る
5. 5その先はデータ資産の層から活用する層へ越境し、AIエージェント実行基盤との接続やCULTIBASEなどナレッジ・実践知の統合へ広がる

技術スタック & ツール

1. 1言語: TypeScript / Python
2. 2インフラ: GCP（BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage）/ Vercel / Cloudflare
3. 3データ: BigQuery / Fivetran / Dataform
4. 4AI / LLM: OpenAI / Google / Anthropic
5. 5SaaS連携: HubSpot API / freee API / クラウドサイン API / Notion API / Google Sheets API
6. 6CMS / メディア: Sanity / microCMS / MUX
7. 7開発系: GitHub / Docker / Sentry
8. 8コラボレーション: Slack / Notion / Miro
9. 9今後の発展領域: AIエージェント接続基盤（MCP等）、データ品質モニタリング

We are looking for

1. 1難しい問題を楽しめる人 — 技術的な困難や矛盾にぶつかったとき、安易に妥協せず「もっと良い方法があるはず」と粘れる方。そこから得た学びをチームに共有できる方
2. 2自分が作ったものに誇りを持てる人 — データ基盤を裏方仕事で終わらせず、「これは自分の作品だ」と胸を張れるものづくりがしたい方
3. 3得意領域に閉じず、変化を楽しめる人 — データエンジニアリングに自信を持ちつつも、自分の専門に固執しない。AI時代の変化の中で新しい領域にも自ら踏み出し、変化に自律的にキャッチアップして仮説を立てて試せる方
4. 4「知が活きる仕組み」を作ることに面白さを感じる人 — 散在するデータが構造化され、AIと人の両方から自然に使える状態になる。そういう仕組みをシステムで実現することに知的好奇心がある方
5. 5自分の専門にマッチする環境を探すより、まだ正解のない領域を「これから作る」裁量に惹かれる方
6. 6大規模に整った環境より、未整備な環境で自分が設計する余地に惹かれる方
7. 7データ領域を最初から設計・オーナーとして持ちたい方

応募資格（必須）

• 自ら設計を主導し、社内の各種SaaSに散在するデータ（それぞれの正本）を統合するデータ基盤・データモデルを、設計から構築・運用まで担ってきた経験
• プロダクト・ビジネス側と課題そのものから対話し、そこで見えた要件を構造化されたデータ設計に翻訳してきた実務経験（ERD・DFD等で表現・共有できる）
• BigQueryなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用経験、および SQL の実務経験
• TypeScript または Python での実務開発経験
• データ品質（定義・監視・改善）の考え方を理解している（クレンジング・メタデータ管理・ガバナンス等。実務経験は歓迎）

歓迎する経験

• Star Schema や Data Vault 等のデータモデリングの深い経験
• HubSpot等CRMのデータモデル・API連携の経験
• 画像・音声・動画などの非構造化データを扱うパイプラインの構築経験
• CI/CD・監視・運用自動化の構築経験
• WebアプリケーションやAPIの設計・開発・運用の経験

求めるスキル・経験