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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
モンストをはじめとしたモンストブランド全体のデータ分析基盤の設計・開発・運用を担当します。データパイプラインの信頼性を高め、データレイクやデータウェアハウスにデータを格納して、迅速に分析できる環境を整備します。モンスト本家ゲームに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域のデータも扱います。
応募資格
必須
- データ基盤(データウェアハウス / データレイク / レイクハウス など)の運用経験
- 数百GBを超える大規模データをSQLで分析しやすい形に整形できること
- LinuxやRDBMSなどサーバーインフラに関するソフトウェアの基礎知識
- クラウドサービスを利用したシステムの構築経験(AWS / Google Cloud / Databricks など)
- 実務でのプログラミング経験
- 生成AIの最新動向の継続的なキャッチアップ
- AIエージェントを活用した開発経験
歓迎
- Databricks / Delta Lake / Apache Iceberg などを用いたデータ基盤の移行経験
- dbtなどのデータ変換ツールを用いたモデリング・テストの経験
- LookMLやmetric viewなど、セマンティックレイヤー(指標定義)の設計・運用経験
- LLMを組み込んだアプリケーションの開発経験(ツール呼び出し、RAGなど)
- Luigi / Airflow / Dagster などのワークフロー管理ツールの導入・運用経験
- Dockerなどのコンテナ技術を用いた開発環境の構築経験
- CI/CDパイプラインの構築による開発作業の効率化
- クラウドサービスやソフトウェアのパフォーマンス計測・モニタリング
- ストリーミングデータパイプラインやサーバーレスなETLシステムの構築経験
- データ処理に関わるオープンソースプロジェクトへのコントリビュート経験
- セキュリティに関する知識(AWS / Google Cloud / Databricks を跨いだIAM設計、認証技術など)
使用ツール
募集要項最終確認 9/25
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 正社員あり(3ヶ月)
- 給与
- 記載なし
- 給与の詳細
- 月給制(固定残業代40時間)、ライフプラン手当を含む※月給額については、保有されるスキル・経験・能力・前給を考慮し、面談時に明示いたします。※ライフプラン手当とは、確定拠出年金の拠出金等、社員の資産形成を目的に支給している手当です。※40時間を超える時間外労働分、また深夜労働分、休日労働分についての割増賃金は追加で支給します。年2回(5月、11月)年2回(6月、12月)
- 手当
- 交通費
- 勤務地
- 東京都渋谷区渋谷2-24-12 渋谷スクランブルスクエア 28F~36F
- 転勤
- 会社都合により、業務内容と就業場所につき、次の範囲で変更する場合がある。業務内容:会社が定める業務就業場所:会社が定める国内または国外の事業所※リモートワークの取り扱いについては当社リモートワーク規程に基づく
- 働き方
- ※リモートワークの取り扱いについては当社リモートワーク規程に基づく
- 勤務時間
- 所定労働時間10:00~19:00 ※フレックスタイム制度あり、休憩1時間(フレキシブルタイム:5:00~22:00/コアタイム: 無し)
- 年間休日
- 123日
- 休日・休暇
- 完全週休2日制 (土曜・日曜)、祝日※年間休日123日年次有給休暇慶弔休暇年末年始休暇生理休暇裁判員休暇子の看護等休暇介護休暇特別休暇ミクブレ(リフレッシュ休暇)
- 福利厚生
- カフェテリアプラン(年間24万円相当のポイントを付与。書籍購入等のスキルアップ、ベビーシッター等の育児支援、ジム補助等の健康支援、ライブやスポーツ観戦まで、幅広いメニューから自由に利用可能)ランチ代サポートドリンクバー完備懇親会補助予防接種健保組合の提携機関にて優遇制度ありMCC(社内公募)制度従業員持株会制度企業型確定拠出年金制度育児休業制度介護休業制度社内カフェ(BYRONBAY COFFEE)マッサージルームなど
- 社会保険
- 健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
- 受動喫煙対策
- 屋内原則禁煙 ※屋内に喫煙可能場所あり
- 業務の変更の範囲
- 会社が定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社が定める国内または国外の事業所※リモートワークの取り扱いについては当社リモートワーク規程に基づく
- 掲載日
- 2026/09/05 12:37(24日前)
- 最終確認
- 2026/09/25 16:03(4日前)
仕事内容
業務内容
モンストをはじめとした、モンストブランド全体のデータを扱うデータ分析基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。
データパイプラインの信頼性を高めることで迅速にデータ分析が行える環境を整備することが主なミッションです。
アプリケーションが生成するデータベースのテーブルデータやログデータをデータレイクやデータウェアハウスに格納し、データを必要としている人が必要となったときに素早くアクセスできるデータ分析基盤を構築します。
担当範囲はモンスト本家ゲームだけに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。
具体的には
クラウドサービスを利用したデータパイプラインの構築と運用(システムの自動化 / 信頼性、保守性の向上)
ログデータおよびデータベースのスナップショット取り込みと整形
分析用途に応じたデータマート構築
データレイク基盤の刷新(レイクハウス構成の導入と既存処理の置き換え)
ゲームのバージョンアップや新規施策のキャッチアップを行い、アナリストや企画担当者と相談の上、サーバー / クライアントエンジニアと連携してデータ要件を整備
新規事業におけるデータ分析基盤の構築
データウェアハウス(BigQuery)のパフォーマンス・コスト最適化とモニタリング
データ品質担保やメタデータ整備など、データマネジメント全般
社内のデータ活用における技術的な支援
データを用いたゲーム運営業務の作業効率化、自動化
LookerによるBIダッシュボード開発、運用
対話型分析AIエージェントの開発・運用(Slackから自然言語でKPI・売上・施策情報を引ける社内向け環境)
AIエージェントを前提とした開発フローの整備
仕事のやりがい
膨大なデータをどのように活用していくのかを考え、データ分析基盤の開発、ダッシュボード開発、データマネジメントなどデータに関わる様々な業務に裁量を持って取り組めます
業界内でも有数の規模を誇るサービスの日々増加するデータに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域における多様なデータを横断的に扱っていただきます
アナリストや意思決定者等と連携し、課題解決・戦略・意思決定に貢献できるポジションです
AIエージェントを日常の開発フローに組み込みつつ、対話型分析AIエージェントのようなAIプロダクトを自分たちのデータ基盤の上に載せて社内に届けています。AIを使う側と作る側の両方を、チームで設計しながら進めていけます
様々なゲームのデータ分析で活躍してきたアナリストや、複数のサービスでデータ分析基盤を開発運用している経験豊富なデータエンジニアが在籍しており、互いに成長できる環境があります
利用ツール
言語: Python, SQL, Ruby
データ分析基盤: BigQuery, Databricks, dbt, Knowledge Catalog, Amazon S3, Google Cloud Storage, Airflow, Luigi, 内製ワークフローエンジン
ML / AI: Vertex AI, Agent Search, Gemini / OpenAI のLLM API
BIツール: Looker(LookML / Conversational Analytics)
その他: GitHub, GitHub Actions, Docker, Terraform, Slack, DocBase
AIエージェント: Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot(Coding Agent 含む)
※記載は一部です。その他の技術やツールについても導入可能です
この求人は株式会社MIXIの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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