【在宅可∕アナリティクスエンジニア】自社サービスの事業責任者として関与◆東証上場◆年休128日

【事業‧経営へインパクトを与える業務推進!基盤の作り替えそのものに最初期から関与可能◎】

■業務内容

‧DBのデイリーミラーリング基盤の運用改善(ジョブフロー再設計、バリデーション、エラー検知、障害対応)

‧TROCCOやCloud Workflows、Cloud Run等による非DBデータ取込パイプラインの構築‧運用

‧生成AI活用の非構造データパイプライン設計‧自動化

‧データソース追加のゼロデプロイ化やReverse ETL等の新規要件対応

‧dbtによるstaging/dwh/mart各レイヤーのモデリング‧品質担保

‧Looker Studio/Lightdash等BI環境へのデータ提供や活用支援

‧セマンティックレイヤーでの指標定義‧データカタログの展開‧AIエージェント向けアクセス整備

‧GitHub Actions活用のCI/CD運用‧BigQueryのコスト最適化

‧事業部門のデータ要望の要件定義〜デリバリーやDataOps強化

‧アクセス制御や個人情報保護等ガバナンス実装

<業務補足>

事業にまつわるデータ「全て」を取り扱うことができます。潜在的なニーズの引き出しも含め今後の事業戦略の提案もお願いしたいと考えております

。

■将来的な役割

◎半年後:dbtによるデータモデリングやデータマート構築を独力で担当し、データ品質担保の型を確立する。事業部門と連携したデータ活用相談に

も関わる。

◎1年後:dbt移行やセマンティックレイヤー整備など基盤刷新の技術的意思決定を担い、モデリング規約やレビュー体制を整備する。AI活用を前提と

したデータ活用の中核として、チーム全体の生産性‧品質向上に貢献する。

■現在の取り組み

1AI-Readyな分析基盤の構築(アナリティクス)

‧dbtによるデータモデリング

‧指標定義のSSOT化(セマンティックレイヤー)、統合データカタログ展開、BigQuery MCP‧dbt MCP‧Claude Code Pluginを活用した「クエリ不

要のAIデータ活用」の実現

‧権限申請の自動化や個人情報カラムの自動特定など、ガバナンスの仕組み化

2頑健なデータ収集基盤の完成(データ)

‧事業拡大や新サービス開始、システム変更に柔軟かつ低コストで対応できるデータ収集基盤の構築

■必須条件:

‧SQLを用いたデータ抽出‧加工‧集計の実務経験(目安3年以上)

‧Git / GitHub を用いたチーム開発の経験

‧データエンジニアリング(データ収集‧パイプライン構築‧運用)とアナリティクスエンジニアリング(データモデリング‧

マート設計‧BI提供)の両立を実現できる方

‧AIエージェントを活用したハーネス設計‧ループエンジニアリング等の実践経験

高等学校卒業以上

想定年収:804万円〜1200万円

月額:670,000円〜1,000,000円

年額(基本給):6,708,000円〜10,008,000円

※固定残業手当は月、25時間0分、111,000円〜166,000円を支給

超過した時間外労働の残業時間代は追加支給

※想定年収は年収提示額を保証するものではありません

■昇給:年2回

就業時間:10:00〜19:00(所定労働時間:8時間0分)

休憩:60分

時間外労働:有

完全週休2日制(土日祝)

年間有給休暇:10日〜20日(下限日数は、入社半年経過後の日数となります)

有給休暇、夏季休暇、年末年始休暇、産前産後休暇、育児休暇、介護休暇、結婚休暇、慶弔休暇など

◎年間休日128日+取得義務の有給休暇5日=133日

通勤手当:有 交通費全額支給

健康保険:有

厚生年金:有

雇用保険:有

労災保険:有

各種社会保険完備

教育制度/資格補助:■書籍費用全額会社負担

■研修費用全額会社負担

■選考フロー:

書類選考→1次面接→フォロー面談→最終面接→内定→オファー面談

基本的に面談‧選考共にオンラインで実施しております。

※選考中に本社にお越しいただき、対面で面接を実施する可能性もございます。

カジュアル面談や現場メンバーとの面談、オフィス見学はご希望にあわせて調整致します。

面接回数: 2回

筆記試験: なし