データエンジニア

必須

• データの生成から活用（BI/分析）までを見据えたデータアーキテクチャ設計経験（レイク・DWH・マート、権限設計、運用設計を含む）
• 複数データソース（DB、ログ、SaaS等）を対象としたデータパイプラインの設計・構築・運用経験（障害対応、改善、再実行性の担保を含む）
• GCP/AWS/Azureいずれかでのデータレイク・DWH（例：BigQuery等）の構築・運用経験（コスト管理や権限管理の観点を含む）
• 日本語運用能力（フルリモート環境でも多様な職種のメンバーと抽象的な議論・折衝が可能な日本語コミュニケーション能力、学習指導要領など、業務上必要な教育に関連する公的資料を読み解くことができる読解力）

歓迎

• マネージドサービスを活用したデータ基盤の設計・運用経験（ワークフロー、IaC、監視、データ品質担保など）
• バックエンド開発経験（データソース側のスキーマ設計・イベント設計・ログ設計への関与、または周辺ツール開発など）

求める人物像

• 当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方
• ミッション「新しい学びの環境を創り出す」
• ビジョン「テクノロジーを用いて、教育業界のリーディングカンパニーになる」
• バリュー「Be a Learner（真の学習者であること）」「Begin with Sincerity（まず誠実であること）」「Beyond the Best（常に現状に満足しないこと）」「技術への関心に合わせて、データの利用者、そしてさらにはプロダクトのエンドユーザーにまで、どのような価値を提供するか？という点について当事者意識をもってチームメンバーと一緒に試行錯誤できる方

使用ツール

募集背景

• 学習ログを中心にデータ活用は進みつつある一方、事業・顧客の意思決定に必要な業務データ（Salesforce等）との統合や、再利用しやすいデータマート整備、運用の自動化が追いついていません。データ基盤は、データの機微性に応じてアクセス権限レベルを分離し安全性を担保していますが、利用者が増えるほど、品質担保・メタデータ整備・コスト管理・アクセス管理の継続改善が重要になります。これらをプロダクトやビジネスなどと連携しながら推進できるデータエンジニアが必要です。
• 本ポジションには「プロダクトの急成長を支えるデータ基盤」を目標に、データ基盤の継続改善をリードしていただきます。データソースオーナーや利用者（プロダクト/エンジニア/ビジネス/データサイエンスなど）と対話し、必要なデータを安全かつ素早く届けるための設計・開発・運用を推進します。パイプラインの安定稼働だけでなく、メタデータ整備やデータ品質、ガバナンス（権限・個人情報・コスト）も含めて、組織のデータ活用を前に進める役割です。

データ基盤の設計・構築・運用を通じて、プロダクトデータと業務データを統合し、社内の意思決定と改善を加速させる

• データアーキテクチャの設計
• データの機微性に応じたアクセス権限設計を踏まえ、データレイク・ウェアハウス・マートの役割分担、データモデル、命名規則、権限設計を継続的に改善します。利用者が迷わず使えるデータ構造と、変更に強い設計を作ります。
• データ収集パイプラインの構築・運用
• プロダクトDB/ログ、コンテンツ、Salesforce等の業務データを対象に、取り込み・変換・更新の仕組みを設計し、安定稼働させます。データソースオーナーと協働してスキーマ・メタデータ連携を整備し、手戻りの少ない要件定義と運用自動化を行います。加えて、分析・運用の観点からプロダクト側のデータ仕様（イベント設計、命名規則、スキーマ変更方針など）に対して改善要望を出し、プロダクトチームと合意形成しながら継続的に育てていきます。
• データレイクの構築・運用
• 個人情報・準識別子の扱いを含め、仮名加工・マスク・暗号化など安全設計を前提に一次データを管理します。データの遡及方針や除外ルールなどの意思決定を記録し、監査性と再現性のある運用にします。
• データウェアハウスの構築・運用
• 再利用しやすい集計テーブルやデータマートを整備し、ダッシュボード提供や分析を加速します。品質担保（テスト・レビュー・整合性チェック）やコスト最適化（参照レイヤーの設計、パーティション運用等）も含めて改善します。
• データ利活用の支援
• Looker Studio/Tableau/スプレッドシート等から安全に使えるデータ提供を支援し、データ提供のリードタイム短縮や他チームの手間削減につなげます。ドキュメント整備、問い合わせ対応、利用ガイドの改善も行い、利用者の裾野を広げます。
• 本ポジションでは、学習ログなど高頻度・大規模な教育データを扱いながら、事業データ（Salesforce等）とも統合し、プロダクト改善と事業成長の両方に効くデータ基盤を作れます。データの機微性に応じた領域に分けて運用しており、個人情報やコストを踏まえた実運用の設計経験が積めます。プロダクト開発ユニット配下で開発・施策に近い距離で働けるため、要件定義から提供までを素早く回し、成果が見えやすい環境です。

組織体制

• プロダクト開発ユニット データドリブン部
• チームの人数：4名（内正社員1名）
• 平均年齢：30代後半

業務環境

• 作業ツール
• Google Workspace
• タスク管理
• Asana、Instagantt
• ドキュメンテーション
• Notion、Google Drive、Confluence
• コミュニケーション
• Slack、Gather、Google Meet、Miro
• インフラ
• GCP、Kubernetes
• DB
• CloudSQL(MySQL)
• データレイク、データウェアハウス
• BigQuery
• ELT
• Argo Workflow
• ダッシュボード
• Tableau、Looker Studio、Googleスプレッドシート
• CRM
• Salesforce、Zendesk