BIエンジニア

必須

• SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）
• BIツールを用いたダッシュボード設計・運用経験（2年以上） （Tableau / Looker / Looker Studio だと尚良し）

歓迎

• 事業やプロダクトにおける KPI 定義・可視化・データ分析の経験
• SQL を用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験
• データマートの構築経験
• データ処理 / ETLの実装経験
• 大規模データにおけるパフォーマンスチューニングの経験
• ビジネス部門との要件定義・折衝経験
• データ品質管理の知見
• システムの設計/開発/試験/運用の実務経験
• 開発チームのリード経験
• PM/PLなどの経験
• カンファレンスの発表やブログ等の社外への技術発信経験
• OSS への貢献経験

求める人物像

• 技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方
• GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方
• ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方
• システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方
• 当事者意識を持ち、自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方
• 物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
• 現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方
• 限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方
• 課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方

応募について

• 【経験者歓迎】
• ※特定ツールの指定はありません。他のBIツール（Power BI、Qlik、Domo、Redash など）でのご経験も対象です

使用ツール

仕事内容

• 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。
• 本ポジションは、そのデータを「見える形にして、意思決定に使える状態で届ける」ことを主戦場とする、可視化領域のエンジニアです。
• 経営層やビジネス部門が日々の判断に用いるダッシュボードを設計・開発し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。

BIダッシュボードの設計・最適化

• 数百万～数千万件のデータを扱うダッシュボードをTableau/Looker(Looker Studio)などのBIツールで構築
• 経営層やビジネス部門が日々の意思決定に使うため、パフォーマンス最適化（クエリ負荷軽減、キャッシュ制御）やUX設計が求められる
• 例：Tableau Cloud経由でBigQueryに発行されるクエリの最適化、ビューのキャッシュ制御による負荷軽減

可視化要件のヒアリングと要件定義

• 「誰の、どんな判断を助けるためのダッシュボードなのか」を事業部門へのヒアリングを通じて定義
• 依頼された指標をそのまま並べるのではなく、意思決定に本当に必要な指標を構造化して提案
• KPIの定義そのものから議論に加わることもあります

可視化を支えるデータの整備

• ダッシュボードの要件に応じて、参照元となるデータマートの設計・改修にも関与
• SQLを用いたデータ抽出・加工により、可視化に適した形へデータを整える
• 表示速度やコストを考慮した、クエリ・データ構造の最適化

データの品質担保

• 可視化される数値が正しいことを担保するためのデータテストの実施
• 指標の定義やロジックについて、事業部門との認識をすり合わせて維持する

社会的インパクトの大きいデータに関われる

• リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万～数千万規模のユーザーデータを扱い、経営層やビジネス部門の意思決定に直接使われるダッシュボードを担当します。自分が作ったものが、事業の判断にそのまま使われる手応えがあります。

大規模データでのパフォーマンス最適化技術が磨ける

• 数百万～数千万件のデータを扱うため、「表示が重い」「コストが膨らむ」という課題に日常的に向き合います。
• クエリ負荷の軽減、キャッシュ制御、データ構造の見直しなど、小規模な環境では経験できない最適化の技術が身につきます。

作って終わりにならない、要件定義からの関与

• 言われたものをただ作るのではなく、「その数字で何を判断したいのか」を事業部門と対話しながら定義し、その後の改善も関わるため技術とビジネスの両面でスキルアップが可能です。

一つの事業に長く深く関わり、知識が「資産」として積み上がる

• 案件が数ヶ月単位で切り替わる働き方とは異なり、一つの事業領域に継続して関わります。
• 業界の商習慣やデータの癖まで理解が深まることで、より本質的な提案ができるようになります。

AIを活用してデータ業務を高度化できる

• 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。
• 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。

キャリアの広がり

• プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。

開発環境

• 言語：SQL、Python
• BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio
• データウェアハウス：BigQuery
• クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など）
• transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります
• AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用）
• その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など