データエンジニア

オープンロジには、日々膨大な「物理的な動き」を伴うデータが蓄積されています。入出庫・在庫管理・配送状況といった複雑な物流ドメインのデータに加え、B2B2Cの構造上発生する多種多様なステークホルダーの行動ログなど、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しています。

蓄積されたデータは以下のように、事業価値を生み出す多面的なデータ資産として活用され弊社サービス競争力の源泉となっています。

倉庫内オペレーション進捗・改善状況の可視化

倉庫内の商品保管効率の最適化による保管収益改善

機械学習モデルの学習データ：「梱包に最適な形状の箱の予測」や「トラックの積載容積・台数の予測」等

しかし、これらのデータを扱う基盤としてBigQueryを中心としたデータウェアハウス環境は存在しますが、事業競争力を強化するデータ基盤という観点では、データの「ビジネスニーズ理解」「適時性」「正確性」「完全性」、そして統制や管理体制に課題が多く残っています。

社内でのAI活用が加速化する中で、現在のデータ基盤が価値提供のボトルネックになると考えており、強い危機感を抱いています。

このポジションでは、「AI時代の競争力の源泉となるデータ資産を守り、最大活用する」ため、CTO直下でデータガバナンス体制の構築やデータ基盤の刷新をリードしていただきます。

全社のデータを技術的資産として定義・管理し、AIと人間の協働を加速させるインフラを構築するため、データ基盤のアーキテクチャ設計から構築、SaaSデータの統合管理まで幅広く担っていただきます。

AWS、Google Cloudを用いたデータパイプラインの設計・構築・運用

属人化しているデータ基盤管理の引き継ぎと、組織的な管理体制の構築

ビジネスサイドと連携した、ビジネスニーズの整理や最適なデータ提供レイヤーの整備

AIが横断的に参照可能なデータカタログの整備

データ品質の定義、監視、改善するためのプロセス策定

データアクセス制御の設計と実装、運用

将来的な「AIデータ基盤チーム」の核となる役割を担い、既存の仕組みを運用するだけでなく、設計から組織文化の醸成まで深く関与できます。

データガバナンスの確立という「守り」と、AI活用・自動化を加速させる「攻め」の基盤構築の両方に携わることができる

物流基盤のデータに加え、HubspotやZendeskといった多様なSaaSデータを統合する、技術的難易度とビジネスインパクトの大きい課題に挑戦できる

CTO直属のポジションとして、曖昧な要件から仕様を落とし込み、最適なアーキテクチャを自ら提案・実装できる自由度がある

事業の次の成長フェーズを支えるコア領域の基盤を構築するため、競合優位性の創出に直結するやりがいがある

開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Python

インフラ：AWS、Google Cloud、Datadog

CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform

開発環境：PhpStorm、Visual Studio Code、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows

コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace

AIツール：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Devin、Gemini、NotebookLM（状況に応じて柔軟に調整）

CTO室は現在5名で構成されています。

エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。

Claude Code、Codex、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。

AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を進め、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。

急激な変化に柔軟に適応するため、一定の検証予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、実装・運用・調査といった既存業務にかかる時間を減らすことで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。