消費財&総合家電ダイレクト事業 FMCG顧客戦略部：データエンジニア

必須

• SQLの作成・設計の経験（2年以上）
• BIツールのダッシュボード作成経験（1年以上）
• TOEIC 800点以上（もしくは同程度の英語力を保有している資格の証明、英語圏の大卒以上の学位証明ができること）
• 内定通知のタイミングまでには資格の証明が必要です。

歓迎

• RDBMS（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）やDWH、NoSQLデータベース（MongoDB、Cassandraなど）を用いたデータベース設計・構築経験
• GoogleCloud各サービスの開発・利用経験（Cloud Run／Looker／Bigquery／Storage／Vertex AIなど）
• 新規BIツール導入経験
• DWH構築経験
• データエンジニアリングタスク（ビジネス要件に基づいたデータの抽出、欠損値および異常値のクレンジング、データ設計、整合性チェック、データセットのメンテナンス、データの提供、可視化、モニタリング）経験
• Pythonなどのプログラミング言語を用いたデータ処理、スクリプト作成経験

使用ツール

募集背景

• FMCG顧客戦略部では、事業規模の拡大にあわせてさらなるUI／UXの改善に取り組むために、顧客データの分析を行い、分析に基づいたA／Bテストをスピーディーに実施しており、売上最大化に向け一緒に取り組んでいただける方を募集しております。
• このポジションでは、データエンジニアとしてUI／UX改善のための顧客購買データ、Webサイト訪問データの抽出・分析を行い、BIツールでの視覚化までを行います。
• また、楽天グループでは生成AIを用いた業務改善・生産性向上にも取り組んでおり、このポジションでは各種AIの利用の経験を積むことも可能です。
• その他、エンジニア目線でのDXの向上や運用改善など、様々な取り組みについては事業部内だけでなく楽天グループ全体や社外に向けても積極的にアピールができる機会を用意しています。
• ユーザー中心の視点で、データと技術を駆使し、楽天のECサイトに新たな価値を創造するVISIONを私たちと一緒に実現しませんか？あなたの専門知識と情熱を、ぜひここで発揮してください。

ポジションの魅力

• 1． 圧倒的なスケールと事業成長を肌で感じる
• 日本を代表するECモール「楽天市場」の売上をけん引する「楽天24」を運営するFMCG顧客戦略部。楽天市場内で楽天自身が出店する1stパーティモデルのため、社内にいながら事業会社としての意思決定と実行を経験できます。UI／UX改善がビジネス成果に直結し、その影響力の大きさを実感。ビジネス全体を俯瞰し、幅広い経験を得られる点が魅力です。
• 2． 企画から実装、効果検証まで一貫して関わるオーナーシップ
• 企画段階から積極的に関与し、事業全体への貢献を追求できます。事業部内で企画から実装、検証までを一貫して行うため、自身の仕事がどれだけビジネスに貢献したかを追うことが可能。データドリブンな意思決定とA／Bテストの文化が根付いており、提案が検証され、成果が可視化されます。風通しの良い環境で、アイデアを形にできます。
• 3．技術とビジネスを融合した市場価値の高いエンジニアへ
• データ関連技術に加え、企画・設計といった上流工程への関与を通じて、市場価値の高いスキルを習得できます。
• 企画・ビジネス視点：ビジネス成果に直結する思考力。
• データ分析に基づく改善：データドリブンな開発スキル。
• 最新技術の活用：AI活用など、最新技術を実務で経験。
• 技術とビジネスの両面からキャリアパスを描けます。
• 4．楽天グループのリソースと事業会社のダイナミズムの融合
• 「楽天グループの強固な技術基盤と広範なリソース」と、「楽天24という事業会社ならではのビジネス全体を動かすダイナミズム」の両方を経験できる点が最大の差別化ポイントです。巨大なエコシステム、豊富なデータ、そして生成AIなどの最新技術を活用できる環境。商品仕入れからロジスティクスまで、ビジネスの川上から川下まで全てを社内で経験し、自身の開発が事業全体にどう貢献するかを実感できます。

業務内容

• データエンジニアとして、楽天24をはじめとする当事業部運営ECサイトの購買・アクセスデータ分析、分析環境構築、新技術調査・導入などをしていただきます。

主な業務内容

• 新規データベース／データマート設計・構築。既存データベースの改善・最適化
• BIダッシュボード作成、運用保守
• 購買・アクセスデータ抽出、集計、分析のためのSQLクエリ作成
• 購買・アクセスデータ分析依頼に基づく要件定義、データ抽出、データの検証、データパターン網羅、レポート作成
• 分析／集計マニュアル、設計等のドキュメントの作成・整備

具体的なプロジェクト事例

• ユーザーの離脱率やコンバージョン率といったビジネス指標を改善するため、データ分析に基づいた課題特定から、解決策の提案、A／Bテストを通じた効果検証
• 新しいBIツールの導入のためのPoC実施

組織構成

• 事業部全体：約60名
• データエンジニアチーム：約3名
• 年齢層：20～30代
• 新卒中途割合：新卒（3割）、中途（7割）

中途入社者のバックグラウンド

• EC業界サーバーサイド／フロントエンドエンジニア（SQL経験あり）

活躍をしている中途入社者のキャリアパス実例

• 入社後3年でリーダーに抜擢されて活躍
• フロントエンドエンジニアとして入社し、データエンジニアも兼務して活躍