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57件中 1件～10件
株式会社Mico
【大阪フルリモート／Lead Data Platform Engineer／開発経験3年以上】自社サービスSaaS企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Mico
【首都圏フルリモート／Lead Data Platform Engineer／開発経験3年以上】自社サービスSaaS企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社IDOM Intelligence & Technology
【週4リモート】データプラットフォームエンジニア（リーダー候補） ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人
膨大なデータをビジネスの成果へ。データ＆AIプラットフォーム基盤の進化を支えるDatabricksエンジニアを積極採用！
【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています！
【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・データ/AIプラットフォームチームのチームリード
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備
・ベンダーコントロール
【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理
・外部ベンダーや社内関係者とのプロジェクト推進
構築方針の検討、進捗管理、技術レビュー、運用定着までの推進
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています！
【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・データ/AIプラットフォームチームのチームリード
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備
・ベンダーコントロール
【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理
・外部ベンダーや社内関係者とのプロジェクト推進
構築方針の検討、進捗管理、技術レビュー、運用定着までの推進
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,400 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 13:00～15:00
・フレキシブルタイム 6:00～22:00
・標準労働時間8時間（休憩1時間）
・標準勤務時間帯 9:30～18:30
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
1994年に創業し、中古車店「ガリバー」の全国展開により業容を拡大。1998年に上場を果たす。外車「LIBERALA」大型店「WOW! TOWN」ショッピングモール「HUNT」地方型「アウトレット」など、新タイプの業態を複数創出。2015年にはオーストラリア大手の新車ディーラーグループを買収し、海外事業も本格始動。ITとビジネスを融合した新サービス開発を進め、NOREL（乗り換え自由の月額定額制サービス）やガリバーフリマ（中古車のC to Cプラットフォーム）を展開。
自動車流通業界の変革に「挑む（いどむ）」ことに想いを込め、2016年7月に株式会社ガリバーインターナショナルから、株式会社IDOM（いどむ）へ社名変更。 |
||
| 設立年数 | 33年 | 従業員数 | 3,350人 |
株式会社IDOM Intelligence & Technology
【週4リモート】データプラットフォームエンジニア ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人
膨大なデータをビジネスの成果へ。データ＆AIプラットフォーム基盤の進化を支えるDatabricksエンジニアを積極採用！
【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています！
【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携・移行
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備
【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています！
【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携・移行
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備
【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 13:00～15:00
・フレキシブルタイム 6:00～22:00
・標準労働時間8時間（休憩1時間）
・標準勤務時間帯 9:30～18:30
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
1994年に創業し、中古車店「ガリバー」の全国展開により業容を拡大。1998年に上場を果たす。外車「LIBERALA」大型店「WOW! TOWN」ショッピングモール「HUNT」地方型「アウトレット」など、新タイプの業態を複数創出。2015年にはオーストラリア大手の新車ディーラーグループを買収し、海外事業も本格始動。ITとビジネスを融合した新サービス開発を進め、NOREL（乗り換え自由の月額定額制サービス）やガリバーフリマ（中古車のC to Cプラットフォーム）を展開。
自動車流通業界の変革に「挑む（いどむ）」ことに想いを込め、2016年7月に株式会社ガリバーインターナショナルから、株式会社IDOM（いどむ）へ社名変更。 |
||
| 設立年数 | 33年 | 従業員数 | 3,350人 |
株式会社LITALICO
【首都圏ハイブリッド/データエンジニア/開発経験3年以上】介護・福祉領域のDXを推進するプラットフォームおよびバーティカルSaaSを展開 のリモートワーク求人
事業概要
私たちLITALICOは「障害のない社会をつくる」というビジョンのもと、教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開しています。
当社の事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が最大の強みです。
店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。
全国で400拠点以上のリアル事業所を自社運営しており、LITALICOのコアとなる事業です。
プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。
当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様なお客様へ広く普及させています。
募集背景
障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開するLITALICOでは、この5〜6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。
各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、
現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、20近くの多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。
エンジニア組織への投資も加速しており、5年前には80名程度だった組織が今では250名規模にまで拡大しました。
このように事業が急成長を遂げ、介護や一般教育、メンタルヘルスといった周辺分野へも事業領域を拡張している現在、
今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。
実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、
今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。
グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つLITALICOだからこそできる、業界全体のさらなる進化に向けて、
その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進してくださるデータエンジニアを募集しております。
募集部門について
ミッション・組織の役割
LITALICOは、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、
現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しております。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。
DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。
全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。
業務内容
現在17を越える事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。
各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行っていただきます。
また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担っていただく想定をしております。
業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署や
プロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めていただきます。
具体的な業務内容
エンジニアリング
・AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
・支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
・IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備
基盤整備
・データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
・個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
- データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
・コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
・テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張
アナリティクス、サイエンス
・データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
・全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
・ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
・BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援
AI Ops
・AI / LLM 向けデータパイプライン構築・
AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発
本ポジションの魅力/やりがい
現場と近い距離で、業界No.1のアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦
データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界No.1を誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という
圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。
「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会
直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。
多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。
幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。
組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透
・技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。
全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。
・ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
私たちLITALICOは「障害のない社会をつくる」というビジョンのもと、教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開しています。
当社の事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が最大の強みです。
店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。
全国で400拠点以上のリアル事業所を自社運営しており、LITALICOのコアとなる事業です。
プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。
当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様なお客様へ広く普及させています。
募集背景
障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開するLITALICOでは、この5〜6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。
各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、
現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、20近くの多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。
エンジニア組織への投資も加速しており、5年前には80名程度だった組織が今では250名規模にまで拡大しました。
このように事業が急成長を遂げ、介護や一般教育、メンタルヘルスといった周辺分野へも事業領域を拡張している現在、
今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。
実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、
今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。
グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つLITALICOだからこそできる、業界全体のさらなる進化に向けて、
その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進してくださるデータエンジニアを募集しております。
募集部門について
ミッション・組織の役割
LITALICOは、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、
現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しております。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。
DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。
全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。
業務内容
現在17を越える事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。
各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行っていただきます。
また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担っていただく想定をしております。
業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署や
プロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めていただきます。
具体的な業務内容
エンジニアリング
・AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
・支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
・IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備
基盤整備
・データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
・個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
- データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
・コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
・テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張
アナリティクス、サイエンス
・データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
・全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
・ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
・BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援
AI Ops
・AI / LLM 向けデータパイプライン構築・
AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発
本ポジションの魅力/やりがい
現場と近い距離で、業界No.1のアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦
データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界No.1を誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という
圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。
「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会
直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。
多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。
幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。
組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透
・技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。
全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。
・ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 850 〜 1,400 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
LITALICOのビジョン「障害のない社会をつくる」
私たちは障害は「個人と環境と相互作用の中に生まれる」と考えます。社会生活に困難があるために「障害者」と括られる人がいますが、たとえば、視力が悪い人でもメガネがあれば、「障害」を感じずに生活できます。この社会には様々な人がいます。社会の側に人々の多様な生き方を実現するサービスをつくっていくことで、障害はなくしていけると考えます。ひとり一人がより自分らしく楽しく生きていける、そんな社会を作りたいです。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 4,137人 |
株式会社クラウドワークス コンサルティング
【次世代のデータ基盤エンジニア】AIインフラ・基盤エンジニア のリモートワーク求人
■仕事内容
「AIエンジニア＝数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか？
実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。
【具体的なプロジェクト例】
・AI実行環境の構築： AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー（EC2/Container）やネットワーク（VPC）を構築。
・データ連携の仕組み作り： 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI（SageMaker等）へ安全に届けるための設定。
・運用監視と自動化： AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。
・最新ツールの導入補助： ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。
■この仕事の魅力
・「食いっぱぐれない」スキルの掛け算： 「インフラ×クラウド」という安定の土台に、「AI基盤」という希少スキルを上乗せすることで、エンジニアとしての寿命が劇的に伸びます。
・高額なAIリソースに触れる： 個人では到底用意できない、高性能なGPUサーバーや大規模なクラウド環境を仕事として動かす醍醐味があります。
・「AIの裏側」を独り占め： モデルを作るデータサイエンティストと肩を並べ、「AIがどう動いているか」という仕組みをインフラ視点で深く理解できます。
■社内請負案件拡大中！～SES以外のキャリア～
スキルを磨き、キャリアを広げる
クラウドワークスグループで次のステージへ
現在、クラウドワークス コンサルティングでは社内での請負案件の拡大を進めています。
お客様先だけでなく、自社内でもスキルアップできるチャンスが加速中！
・最先端技術に触れられる外部プロジェクト
・要件定義や設計から関われる自社内プロジェクト
PM/PL経験者には、請負チームの立ち上げや拡大にも即参画可能
キャリアの選択肢が今まで以上に広がります！
■クラウドワークスグループにジョイン！
働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ
2025年10月、クラウドワークス コンサルティングは
社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。
現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。
今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。
・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト
・グループ内の自社サービス開発・改善
・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加
"会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、
今がまさに“チャンスのタイミング”です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「AIエンジニア＝数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか？
実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。
【具体的なプロジェクト例】
・AI実行環境の構築： AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー（EC2/Container）やネットワーク（VPC）を構築。
・データ連携の仕組み作り： 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI（SageMaker等）へ安全に届けるための設定。
・運用監視と自動化： AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。
・最新ツールの導入補助： ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。
■この仕事の魅力
・「食いっぱぐれない」スキルの掛け算： 「インフラ×クラウド」という安定の土台に、「AI基盤」という希少スキルを上乗せすることで、エンジニアとしての寿命が劇的に伸びます。
・高額なAIリソースに触れる： 個人では到底用意できない、高性能なGPUサーバーや大規模なクラウド環境を仕事として動かす醍醐味があります。
・「AIの裏側」を独り占め： モデルを作るデータサイエンティストと肩を並べ、「AIがどう動いているか」という仕組みをインフラ視点で深く理解できます。
■社内請負案件拡大中！～SES以外のキャリア～
スキルを磨き、キャリアを広げる
クラウドワークスグループで次のステージへ
現在、クラウドワークス コンサルティングでは社内での請負案件の拡大を進めています。
お客様先だけでなく、自社内でもスキルアップできるチャンスが加速中！
・最先端技術に触れられる外部プロジェクト
・要件定義や設計から関われる自社内プロジェクト
PM/PL経験者には、請負チームの立ち上げや拡大にも即参画可能
キャリアの選択肢が今まで以上に広がります！
■クラウドワークスグループにジョイン！
働きやすさも、成長の機会も、次のステージへ
2025年10月、クラウドワークス コンサルティングは
社名を変更し、新しい仲間を迎え、新しく生まれ変わりました。
現在エンジニアの働き方・給与/評価制度・福利厚生などの改善が進行中です。
今後は働く条件面だけでなく、以下のようなプロジェクトへの参画も期待されます。
・クラウドワークス本体のDX推進プロジェクト
・グループ内の自社サービス開発・改善
・専門エンジニアとしてのコアメンバー参加
"会社の成長とともに、自分自身も成長したい" という方にとっては、
今がまさに“チャンスのタイミング”です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 600 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社NTTデータ四国
【愛媛ハイブリッド/データエンジニア（PL候補）/DWH経験必須】データ活用領域の技術リーダー募集【NTTデータ四国】 のリモートワーク求人
業務内容（概要）
全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の経営・業務課題を整理し、
データ活用構想の策定からデータ基盤・BIの設計・開発、導入・定着まで一貫して担当いただきます。
業務詳細
データ活用領域の技術リーダーとして、 自ら設計・開発に携わりながら、2～3名程度のチームをリードいただきます。
顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただくポジションです。
■具体的な業務
・顧客へのヒアリング、経営・業務課題、KPI、分析ユースケースの整理
・データ活用構想、データアーキテクチャ、ロードマップの策定
・業務システムや外部データの調査、データモデル・データ連携方式の設計
・DWH／データマート、ETL／ELT処理、セマンティックモデルの設計・開発
・BIツール（Tableau、Power BI等）によるダッシュボードの設計・開発、性能改善、利用定着支援
・データ品質、メタデータ、権限、ライフサイクル等のデータマネジメント設計
・SQL・Pythonを用いたデータ加工、検証、自動化、分析支援
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、見積、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援
【入社直後にお任せしたい業務】
まずは既存のデータ活用・BI案件に参画し、当社の開発プロセスや顧客業務、データ構造への理解を深めていただきます。
ご経験やスキルに応じて、BIダッシュボード、DWH／データマート、セマンティックモデルの設計・開発を担当いただき、
早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。
【将来的にお任せしたい業務】
データ活用案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。
また、データアーキテクトとして、全社データ基盤・セマンティックモデルの標準化、
データマネジメント・ガバナンスの推進、データ活用CoEの整備、人材育成にも携わっていただきます。
志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。
【業務を通じて獲得できるスキル】
・経営・業務課題をKPIや分析ユースケースへ落とし込む力
・BIによる可視化設計、ダッシュボード開発、性能改善のスキル
・DWH／データマート、データモデル、セマンティックモデルの設計力
・データ品質、メタデータ、権限等を管理するデータマネジメントの実践力
・SQL・Pythonを用いたデータ加工、検証、自動化の開発力
・データ活用構想から導入・定着までを進めるプロジェクト推進力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力
業務の魅力
■経営・業務課題の整理からデータ活用構想の策定、データ基盤・BIの構築、活用定着まで一貫して担当することができます。
■BIだけでなく、DWH、データモデリング、セマンティックモデル、データマネジメントなど、データ活用基盤全体の設計・構築経験を積むことができます。
■金融分野をはじめとするさまざまな業界の案件を通じて、幅広い業務データを扱うことができます。
■SQL・Pythonを活用し、データ加工・品質検証・自動化まで幅広く担当できます。
■少人数チームの進捗・品質管理や顧客折衝を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
■NTTデータグループの技術・アセットと地域のお客様との接点を活かして、データドリブンな業務変革に挑戦できます。
キャリアアップ
当社を支える力となっているのが、新卒・中途のハンデがない人事評価制度です。
成果だけでなく、プロセスも見逃すことなく評価し、社員の頑張りにはしっかりと還元していきます。
報酬はもちろんキャリアの面でも、まずはモノづくりを経験し、サブリーダー、リーダーとして案件を取りまとめ、
その後、事業を牽引していくマネージャーへ成長できます。
評価制度
・年度ごとに個人目標を設定し、業務成果、行動実績、スキル向上への取り組みなどを総合的に評価します。
・評価結果は昇給・昇格に反映され、より高い責任と裁量を持つ業務に挑戦できます。
プロジェクト例
・金融機関向けデータ分析パッケージ導入におけるデータ要件整理・可視化支援
・複数システムのデータを統合するDWH／データマートの設計・構築
・全社で共通利用する指標・ディメンションを整理したセマンティックモデルの設計
・データ品質、メタデータ、アクセス権限等のデータマネジメント整備
・SQL・Pythonによるデータ加工、検証、レポート作成の自動化
・セルフサービスBI活用に向けた内製化支援および活用定着支援
配属先情報
体制
■部署名：第二ビジネス事業部 デジタル推進部 先端技術担当
■社員数：（部署全体）約40名（担当）約15名 ＊社員以外にも協業パートナーが約20名
■平均年齢：33歳
■男女比：男性7割・女性3割
■中途比率：約2.5割
案件ごとに5～10名程度のチームを編成し、本ポジションでは主に2～3名程度のチームをリードいただきます。
職場の雰囲気
業務やデータの意味を大切にし、顧客・業務部門・システム担当と対話しながら解決策を形にする文化です。
BI、データベース、データ基盤、分析の専門家が知見を共有し、設計レビューやデータ品質の確認を行いながら、
使われ続けるデータ活用の仕組みづくりを目指しています。
勤務形態
お客様先での勤務はありません（自社内勤務）
担当案件により四国内のお客様先への訪問・出張が発生する場合があります
現場からのメッセージ
データは、蓄積するだけでも、見える化するだけでも価値になりません。
私たちは、お客様の経営・業務課題を深く理解し、データの定義と品質を整え、
意思決定や業務改善に使われ続ける仕組みとして定着させることを重視しています。
自らSQL・Python・BIを扱いながら少人数チームを率い、データ基盤とBIの両面から四国のお客様の変革を実現したい方をお待ちしています。
転勤：当面なし
※四国四県、首都圏を中心として転勤の可能性があります。
※制度上はございますが、PJT状況やご本人の希望を考慮いたします。
会社概要
NTTデータ100％出資会社として1991年に設立された四国地域を拠点とするシステムインテグレーターです。
【公共】【金融】【決済】【法人】の4分野において、ITトータルソリューションを提供し、
地域密着型案件から全国規模の大規模プロジェクトまで幅広く参画しています。
【公共分野】
自治体・独立行政法人向け文書管理・電子決裁システム「らく2文書主任」の開発・提供をはじめ、
行政DX推進や住民サービスを支えるシステム開発を展開しています。
【金融・決済分野】
四国地域の金融機関向けに基幹系システムや営業店システムを提供するほか、
パソコンバンキングソフト「EBNext2」などの自社サービスを全国展開しています。
【法人分野】
企業向け基幹システムの開発やDX推進を通じて、業務効率化や生産性向上を支援しています。
【先端技術分野】
AI、ローコード開発（OutSystems）、ブロックチェーンなどの先端技術を活用し、
四国地域にとどまらず全国の幅広い業界に向けてDX支援を展開しています。
また、ライセンス販売から企画、PoC、導入、開発、保守・運用まで一貫したサービスを提供しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の経営・業務課題を整理し、
データ活用構想の策定からデータ基盤・BIの設計・開発、導入・定着まで一貫して担当いただきます。
業務詳細
データ活用領域の技術リーダーとして、 自ら設計・開発に携わりながら、2～3名程度のチームをリードいただきます。
顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただくポジションです。
■具体的な業務
・顧客へのヒアリング、経営・業務課題、KPI、分析ユースケースの整理
・データ活用構想、データアーキテクチャ、ロードマップの策定
・業務システムや外部データの調査、データモデル・データ連携方式の設計
・DWH／データマート、ETL／ELT処理、セマンティックモデルの設計・開発
・BIツール（Tableau、Power BI等）によるダッシュボードの設計・開発、性能改善、利用定着支援
・データ品質、メタデータ、権限、ライフサイクル等のデータマネジメント設計
・SQL・Pythonを用いたデータ加工、検証、自動化、分析支援
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、見積、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援
【入社直後にお任せしたい業務】
まずは既存のデータ活用・BI案件に参画し、当社の開発プロセスや顧客業務、データ構造への理解を深めていただきます。
ご経験やスキルに応じて、BIダッシュボード、DWH／データマート、セマンティックモデルの設計・開発を担当いただき、
早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。
【将来的にお任せしたい業務】
データ活用案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。
また、データアーキテクトとして、全社データ基盤・セマンティックモデルの標準化、
データマネジメント・ガバナンスの推進、データ活用CoEの整備、人材育成にも携わっていただきます。
志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。
【業務を通じて獲得できるスキル】
・経営・業務課題をKPIや分析ユースケースへ落とし込む力
・BIによる可視化設計、ダッシュボード開発、性能改善のスキル
・DWH／データマート、データモデル、セマンティックモデルの設計力
・データ品質、メタデータ、権限等を管理するデータマネジメントの実践力
・SQL・Pythonを用いたデータ加工、検証、自動化の開発力
・データ活用構想から導入・定着までを進めるプロジェクト推進力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力
業務の魅力
■経営・業務課題の整理からデータ活用構想の策定、データ基盤・BIの構築、活用定着まで一貫して担当することができます。
■BIだけでなく、DWH、データモデリング、セマンティックモデル、データマネジメントなど、データ活用基盤全体の設計・構築経験を積むことができます。
■金融分野をはじめとするさまざまな業界の案件を通じて、幅広い業務データを扱うことができます。
■SQL・Pythonを活用し、データ加工・品質検証・自動化まで幅広く担当できます。
■少人数チームの進捗・品質管理や顧客折衝を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
■NTTデータグループの技術・アセットと地域のお客様との接点を活かして、データドリブンな業務変革に挑戦できます。
キャリアアップ
当社を支える力となっているのが、新卒・中途のハンデがない人事評価制度です。
成果だけでなく、プロセスも見逃すことなく評価し、社員の頑張りにはしっかりと還元していきます。
報酬はもちろんキャリアの面でも、まずはモノづくりを経験し、サブリーダー、リーダーとして案件を取りまとめ、
その後、事業を牽引していくマネージャーへ成長できます。
評価制度
・年度ごとに個人目標を設定し、業務成果、行動実績、スキル向上への取り組みなどを総合的に評価します。
・評価結果は昇給・昇格に反映され、より高い責任と裁量を持つ業務に挑戦できます。
プロジェクト例
・金融機関向けデータ分析パッケージ導入におけるデータ要件整理・可視化支援
・複数システムのデータを統合するDWH／データマートの設計・構築
・全社で共通利用する指標・ディメンションを整理したセマンティックモデルの設計
・データ品質、メタデータ、アクセス権限等のデータマネジメント整備
・SQL・Pythonによるデータ加工、検証、レポート作成の自動化
・セルフサービスBI活用に向けた内製化支援および活用定着支援
配属先情報
体制
■部署名：第二ビジネス事業部 デジタル推進部 先端技術担当
■社員数：（部署全体）約40名（担当）約15名 ＊社員以外にも協業パートナーが約20名
■平均年齢：33歳
■男女比：男性7割・女性3割
■中途比率：約2.5割
案件ごとに5～10名程度のチームを編成し、本ポジションでは主に2～3名程度のチームをリードいただきます。
職場の雰囲気
業務やデータの意味を大切にし、顧客・業務部門・システム担当と対話しながら解決策を形にする文化です。
BI、データベース、データ基盤、分析の専門家が知見を共有し、設計レビューやデータ品質の確認を行いながら、
使われ続けるデータ活用の仕組みづくりを目指しています。
勤務形態
お客様先での勤務はありません（自社内勤務）
担当案件により四国内のお客様先への訪問・出張が発生する場合があります
現場からのメッセージ
データは、蓄積するだけでも、見える化するだけでも価値になりません。
私たちは、お客様の経営・業務課題を深く理解し、データの定義と品質を整え、
意思決定や業務改善に使われ続ける仕組みとして定着させることを重視しています。
自らSQL・Python・BIを扱いながら少人数チームを率い、データ基盤とBIの両面から四国のお客様の変革を実現したい方をお待ちしています。
転勤：当面なし
※四国四県、首都圏を中心として転勤の可能性があります。
※制度上はございますが、PJT状況やご本人の希望を考慮いたします。
会社概要
NTTデータ100％出資会社として1991年に設立された四国地域を拠点とするシステムインテグレーターです。
【公共】【金融】【決済】【法人】の4分野において、ITトータルソリューションを提供し、
地域密着型案件から全国規模の大規模プロジェクトまで幅広く参画しています。
【公共分野】
自治体・独立行政法人向け文書管理・電子決裁システム「らく2文書主任」の開発・提供をはじめ、
行政DX推進や住民サービスを支えるシステム開発を展開しています。
【金融・決済分野】
四国地域の金融機関向けに基幹系システムや営業店システムを提供するほか、
パソコンバンキングソフト「EBNext2」などの自社サービスを全国展開しています。
【法人分野】
企業向け基幹システムの開発やDX推進を通じて、業務効率化や生産性向上を支援しています。
【先端技術分野】
AI、ローコード開発（OutSystems）、ブロックチェーンなどの先端技術を活用し、
四国地域にとどまらず全国の幅広い業界に向けてDX支援を展開しています。
また、ライセンス販売から企画、PoC、導入、開発、保守・運用まで一貫したサービスを提供しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 612 〜 807 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 労働時間区分：日勤勤務または、スーパーフレックスタイム制
■日勤勤務
・9:00～17:30（休憩60分）
■スーパーフレックスタイム制
・コアタイム：無し
・標準労働時間：9:00～17:30
・フレキシブルタイム：スーパーフレックスタイム制度により、始業・終業時刻については自由に調整可能
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 36年 | 従業員数 | 226人 |
株式会社kubell (旧Chatwork株式会社)
【週1出社/データエンジニア】～国産初の自社ビジネスチャット／中小企業のDX支援／働き方◎～ のリモートワーク求人
kubellは、国内最大級のビジネスチャット『Chatwork』を運営し、日々膨大なコミュニケーションデータが蓄積されています。 私たちのデータ基盤チームは、過去数年間でゼロから基盤を立ち上げ、全社的なデータ活用の文化を牽引してきました。しかし、データの利活用が急拡大した結果、データパイプラインの複雑化や品質管理の課題（飛び交う悲鳴）にも直面し、それを「DataOps」の力で乗り越えてきた泥臭い軌跡があります。
現在はSnowflakeを中心としたモダンデータスタックへの移行とDataOpsの基礎固めが完了し、「基盤を安定させるフェーズ」から「AIを活用して事業に直接的な価値を生み出すフェーズ」へと突入しています。そこで、DataOpsをさらに高度化させながら、AI活用基盤の構築という次なるフェーズに向けて一緒にリードしていただけるデータエンジニアの募集を開始しました。
業務内容
Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発・運用に加え、DataOpsの実践とAI活用に向けたパイプライン構築をお任せしたいと考えています。
①モダンデータスタック（Snowflake, dbtなど）を用いた基盤開発・運用
・全社の事業データ、プロダクトデータの統合・モデリング・パイプライン構築
・dbt、Dagster等を活用したデータモデルおよびデータオーケストレーションの開発および安定運用のための最適化
②DataOpsの実践とデータ品質（Data Reliability）の担保
・データ品質を継続的に監視・担保するためのテスト自動化、アラート設計やガバナンスを強化する仕組みの提供
・プラットフォームエンジニアリング体制の整備など、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを用いたデータ運用体制の構築
③AI/LLM活用に向けたデータ基盤の拡張
・プロダクトや業務に、AIを組み込むためのAI ReadyなDataOpsの設計・構築
・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストやプロダクトチームと連携した、機械学習モデル・AIアプリケーション向けのデータセット提供
※変更の範囲｜部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）
入社後、一緒に向き合っていただきたいミッション
①DataOpsのさらなる高度化
数年間で基盤を急成長させたことから、スケーラビリティの壁や技術的負債もございます。「データが古い」や「パイプラインがコケた」といった運用上のペインを、人海戦術ではなくエンジニアリング（DataOps）で根本解決し、堅牢でスケーラブルな基盤へ進化させていきたいです。
②「BIのための基盤」から「AIのための基盤」へパラダイムシフトさせたい
データを見える化するフェーズは完了し、「事業価値につながるデータ利活用にAIの力を最大限に活かせるようデータを整備する」「データドリブンな意思決定を全社に浸透させる」という領域に取り組んでいます。前例の少ないAIデータ基盤のベストプラクティスを自ら模索し、形にしていくことに一緒に挑戦していただきたいです。
③データ民主化とガバナンスの両立
AIによる分析支援が浸透した結果として全社員がデータにアクセスできる環境が進む一方で、セキュリティやコスト管理、データサイロ化の防止など、ガバナンスの強化が急務となっています。活用と統制のバランスを取ることができるアーキテクチャ設計を一緒に進めていただきたいです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
現在はSnowflakeを中心としたモダンデータスタックへの移行とDataOpsの基礎固めが完了し、「基盤を安定させるフェーズ」から「AIを活用して事業に直接的な価値を生み出すフェーズ」へと突入しています。そこで、DataOpsをさらに高度化させながら、AI活用基盤の構築という次なるフェーズに向けて一緒にリードしていただけるデータエンジニアの募集を開始しました。
業務内容
Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発・運用に加え、DataOpsの実践とAI活用に向けたパイプライン構築をお任せしたいと考えています。
①モダンデータスタック（Snowflake, dbtなど）を用いた基盤開発・運用
・全社の事業データ、プロダクトデータの統合・モデリング・パイプライン構築
・dbt、Dagster等を活用したデータモデルおよびデータオーケストレーションの開発および安定運用のための最適化
②DataOpsの実践とデータ品質（Data Reliability）の担保
・データ品質を継続的に監視・担保するためのテスト自動化、アラート設計やガバナンスを強化する仕組みの提供
・プラットフォームエンジニアリング体制の整備など、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを用いたデータ運用体制の構築
③AI/LLM活用に向けたデータ基盤の拡張
・プロダクトや業務に、AIを組み込むためのAI ReadyなDataOpsの設計・構築
・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストやプロダクトチームと連携した、機械学習モデル・AIアプリケーション向けのデータセット提供
※変更の範囲｜部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）
入社後、一緒に向き合っていただきたいミッション
①DataOpsのさらなる高度化
数年間で基盤を急成長させたことから、スケーラビリティの壁や技術的負債もございます。「データが古い」や「パイプラインがコケた」といった運用上のペインを、人海戦術ではなくエンジニアリング（DataOps）で根本解決し、堅牢でスケーラブルな基盤へ進化させていきたいです。
②「BIのための基盤」から「AIのための基盤」へパラダイムシフトさせたい
データを見える化するフェーズは完了し、「事業価値につながるデータ利活用にAIの力を最大限に活かせるようデータを整備する」「データドリブンな意思決定を全社に浸透させる」という領域に取り組んでいます。前例の少ないAIデータ基盤のベストプラクティスを自ら模索し、形にしていくことに一緒に挑戦していただきたいです。
③データ民主化とガバナンスの両立
AIによる分析支援が浸透した結果として全社員がデータにアクセスできる環境が進む一方で、セキュリティやコスト管理、データサイロ化の防止など、ガバナンスの強化が急務となっています。活用と統制のバランスを取ることができるアーキテクチャ設計を一緒に進めていただきたいです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,400 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：なし
標準労働時間：10:00～19:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
私たちkubellは、中期ビジョンとして「中小企業No.1 BPaaSカンパニー」、長期ビジョンとして、あらゆるビジネスの起点となる「ビジネス版スーパーアプリ」を掲げ、急成長を続けています。主力事業である、国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」の導入社数は60.5万社を超え（2024年9月末日時点）、""社会的インフラ""として認知・利用されるプラットフォームへと成長。さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaS（Business Process as a Service）に着目し、2023年からは業務プロセス代行サービス「Chatwork アシスタント」の提供を開始しました。
※2024年7月、Chatwork株式会社は、株式会社kubell（読み：クベル）へ社名を変更いたしました。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 314人 |
ランスタッド株式会社
【オープンポジション】世界39の国と地域で事業展開をするランスタッドにてITエンジニア募集！ のリモートワーク求人
【本ポジションの魅力】
ーハイスキルエンジニアとしての成長をお求めの方はESSへ！ー
・大手メーカーなどの先進的なプロダクト開発に携われます！
・要件定義や設計、開発など上流工程から幅広経験値が手に入ります！
・営業担当もエンジニア出身者が多く、共通の価値観で案件の相談が可能
・マネジメントだけでなく、技術のスペシャリストとしてキャリア構築も！
（65歳定年なので長く技術者として活躍できます）
業務内容
ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS（Engineering Solution Service）事業部での採用です。
ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。
クライアントは、自動車業界や医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。
世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。
＜プロジェクト事例＞
・光学機器メーカー向け画像処理アルゴリズム開発
・自動車メーカー向け車載システム開発
・メーカー向け業務アプリケーション（Webアプリ）開発
・生産設備DX、IoT関連のシステム開発 など
※主に使用されている開発言語としてはC言語やC＃、C++、Pythonなど
ランスタッドだから実現できるキャリアパス
スキルを培ってきたエンジニアの中には、「マネジメントに進むよりも、技術力を発揮し続けたい」と考える方も多いのではないでしょうか。この募集は、そのニーズに申し分なくお応えできるポジション。主に製造業のクライアントのもとに常駐し、「設計・開発・研究」に携わるエンジニアとしてご活躍いただきます。
世界最大級の人材サービス企業であるランスタッドでは、“ハイスキル人材”を軸とした『エンジニアリングソリューションサービス（ESS）』を新たに展開。ベンチャーから大手まで多彩な企業のクライアントネットワークから、ニーズが続々と寄せられています。それらの先進的プロジェクトの数々は、“実務担当者”としてスキルを発揮する大きなやりがいに満ちているでしょう。
もちろん、雇用形態は正社員、福利厚生なども充実しており、安心して仕事に取り組める環境も完備。「面白い設計や開発を手がけたい」「テクノロジーの最前線に触れていたい」というエンジニアなら当たり前の想い、ここなら叶えられます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
ーハイスキルエンジニアとしての成長をお求めの方はESSへ！ー
・大手メーカーなどの先進的なプロダクト開発に携われます！
・要件定義や設計、開発など上流工程から幅広経験値が手に入ります！
・営業担当もエンジニア出身者が多く、共通の価値観で案件の相談が可能
・マネジメントだけでなく、技術のスペシャリストとしてキャリア構築も！
（65歳定年なので長く技術者として活躍できます）
業務内容
ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS（Engineering Solution Service）事業部での採用です。
ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。
クライアントは、自動車業界や医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。
世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。
＜プロジェクト事例＞
・光学機器メーカー向け画像処理アルゴリズム開発
・自動車メーカー向け車載システム開発
・メーカー向け業務アプリケーション（Webアプリ）開発
・生産設備DX、IoT関連のシステム開発 など
※主に使用されている開発言語としてはC言語やC＃、C++、Pythonなど
ランスタッドだから実現できるキャリアパス
スキルを培ってきたエンジニアの中には、「マネジメントに進むよりも、技術力を発揮し続けたい」と考える方も多いのではないでしょうか。この募集は、そのニーズに申し分なくお応えできるポジション。主に製造業のクライアントのもとに常駐し、「設計・開発・研究」に携わるエンジニアとしてご活躍いただきます。
世界最大級の人材サービス企業であるランスタッドでは、“ハイスキル人材”を軸とした『エンジニアリングソリューションサービス（ESS）』を新たに展開。ベンチャーから大手まで多彩な企業のクライアントネットワークから、ニーズが続々と寄せられています。それらの先進的プロジェクトの数々は、“実務担当者”としてスキルを発揮する大きなやりがいに満ちているでしょう。
もちろん、雇用形態は正社員、福利厚生なども充実しており、安心して仕事に取り組める環境も完備。「面白い設計や開発を手がけたい」「テクノロジーの最前線に触れていたい」というエンジニアなら当たり前の想い、ここなら叶えられます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 400 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
この社会の発展に、私たちの人材サービスを
ランスタッドは、世界で働くすべての人たちのために、時代の変化に柔軟に対応し、総合人材サービスの提供を通じて、労働市場の健全で効率的な発展に貢献しています。 |
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| 設立年数 | 47年 | 従業員数 | 2,400人 |
株式会社ホープス
【ハイブリ/東京/月平均残業10時間/昇給率7.2％/70歳定年/Snowflake・Databricksエンジニア】プライム市場上場SHIFTグループで30年以上のの実績あるERP導入支援企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
【お任せしたいお仕事】
データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、
お客様のDX推進を支援いただきます。
担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。
データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、
データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。
《具体的な業務内容》
・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築
・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用
・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発
・SQLを用いたデータ加工・最適化
・クラウドとのデータ連携基盤構築
・BIダッシュボード向けデータモデリング
・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化
・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案
【ポジションの魅力】
・開発に強いホープス！そのため上流～下流工程まで案件の幅が広い！
・上流工程やマネジメントへとステップアップ可能！
・プライム案件へのチャレンジが可能！
・平均年間昇給率7.2%！
・ハイブリッド勤務あり！
・平均残業時間が月10時間！ワークライフバランスも整った環境です。
■ホープスの魅力
▼キャリア支援・成長環境
・明確な評価制度「昇給率7.2％」（2024年度実績）
・上司との1on1によるキャリア相談を毎月実施
・所属のデータエンジニア/サイエンティストで実施する分科会（週次）での技術交流
・Udemy受講、英語学習、技術書購入、資格取得奨励金制度有（一部条件あり）
▼はたらきやすさ
・リモートワーク率65％以上
・残業時間 月10時間未満の社員が７割以上
・入社月から有休5日付与（特別休暇）
・有給消化率75%以上
■ホープスの特徴
▼企業情報・成長性
当社は、一部上場企業「SHIFT」のグループ会社として、安定した経営基盤と挑戦的な成長を両立しています。
SHIFTおよびHOPESともに、前年比120％以上の成長を継続しており、急成長するIT市場の中で存在感を高めています。
▼社風・カルチャー
平均年齢は32歳。若手からベテランまで幅広い年代が活躍しており、年齢や役職に関係なく意見を交わせるフラットな社風です。
「会社の考え方が古くない」──そんな声が社員からも多く聞かれる、柔軟で前向きなカルチャーが根付いています。
▼勤務地・採用エリア
関東圏だけでなく、大阪・名古屋・福岡など地方拠点でも積極採用中。地域に根ざした働き方も可能です。
▼プロジェクト体制・安心感
プロジェクトには、当社社員とパートナー企業のメンバーで構成されたチームで参画いただきます。
「周りに誰も頼る人がいない」といった孤独感を感じることはなく、チームで協力しながら業務を進める環境が整っています。
■募集背景
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件やERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
年間120%成長を続けており成長の過渡期にある中で、組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
＜ホープスBLOGもご覧ください＞
プロジェクトの具体例やホープスの社風が分かる記事を掲載しております！
是非ご覧ください！
HOPES blog：https://blog.hopes-ise.co.jp/
■会社概要
「バックオフィスDX」「ワークをもっとワクワクに」をモットーに、
バックオフィス業務とそこに関わる人たちの働き方を変えていくことを通して、
企業競争力を向上させることを使命としています。
「ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。」
HOPESはヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くをもっと楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
当社はクラウドERPの構築・導入コンサルテーションを中心に、
その他のパッケージ、スクラッチ開発による各種業務システムの開発を手がける会社です。
大企業のお客様のプロジェクトの中核となって推進する役割を担うことが多いのが特徴です。
【業務の変更の範囲】
IT開発関連業務
【お任せしたいお仕事】
データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、
お客様のDX推進を支援いただきます。
担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。
データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、
データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。
《具体的な業務内容》
・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築
・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用
・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発
・SQLを用いたデータ加工・最適化
・クラウドとのデータ連携基盤構築
・BIダッシュボード向けデータモデリング
・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化
・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案
【ポジションの魅力】
・開発に強いホープス！そのため上流～下流工程まで案件の幅が広い！
・上流工程やマネジメントへとステップアップ可能！
・プライム案件へのチャレンジが可能！
・平均年間昇給率7.2%！
・ハイブリッド勤務あり！
・平均残業時間が月10時間！ワークライフバランスも整った環境です。
■ホープスの魅力
▼キャリア支援・成長環境
・明確な評価制度「昇給率7.2％」（2024年度実績）
・上司との1on1によるキャリア相談を毎月実施
・所属のデータエンジニア/サイエンティストで実施する分科会（週次）での技術交流
・Udemy受講、英語学習、技術書購入、資格取得奨励金制度有（一部条件あり）
▼はたらきやすさ
・リモートワーク率65％以上
・残業時間 月10時間未満の社員が７割以上
・入社月から有休5日付与（特別休暇）
・有給消化率75%以上
■ホープスの特徴
▼企業情報・成長性
当社は、一部上場企業「SHIFT」のグループ会社として、安定した経営基盤と挑戦的な成長を両立しています。
SHIFTおよびHOPESともに、前年比120％以上の成長を継続しており、急成長するIT市場の中で存在感を高めています。
▼社風・カルチャー
平均年齢は32歳。若手からベテランまで幅広い年代が活躍しており、年齢や役職に関係なく意見を交わせるフラットな社風です。
「会社の考え方が古くない」──そんな声が社員からも多く聞かれる、柔軟で前向きなカルチャーが根付いています。
▼勤務地・採用エリア
関東圏だけでなく、大阪・名古屋・福岡など地方拠点でも積極採用中。地域に根ざした働き方も可能です。
▼プロジェクト体制・安心感
プロジェクトには、当社社員とパートナー企業のメンバーで構成されたチームで参画いただきます。
「周りに誰も頼る人がいない」といった孤独感を感じることはなく、チームで協力しながら業務を進める環境が整っています。
■募集背景
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件やERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
年間120%成長を続けており成長の過渡期にある中で、組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
＜ホープスBLOGもご覧ください＞
プロジェクトの具体例やホープスの社風が分かる記事を掲載しております！
是非ご覧ください！
HOPES blog：https://blog.hopes-ise.co.jp/
■会社概要
「バックオフィスDX」「ワークをもっとワクワクに」をモットーに、
バックオフィス業務とそこに関わる人たちの働き方を変えていくことを通して、
企業競争力を向上させることを使命としています。
「ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。」
HOPESはヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くをもっと楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
当社はクラウドERPの構築・導入コンサルテーションを中心に、
その他のパッケージ、スクラッチ開発による各種業務システムの開発を手がける会社です。
大企業のお客様のプロジェクトの中核となって推進する役割を担うことが多いのが特徴です。
【業務の変更の範囲】
IT開発関連業務
| 想定年収 | 400 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
「バックオフィスDX」「Make work fun！」をモットーに、
バックオフィス業務プロセスとそこに関わる人たちの働き方を変えていくことを通して、 企業競争力を向上させることを使命としています。 株式会社ホープスは、ERP・EPMを中心とした基幹系システムの支援を主軸に、スクラッチ開発やコンサルティングまで幅広いサービスを提供しています。クラウドERPやローコード開発を柱とし、業務効率化やDX推進、経営分析、マーケティングなど多岐にわたるソリューションを展開。特に、SAP S/4HANA® CloudやOracle ERP Cloudなどを活用し、企業の業務プロセスを最適化し、経営管理の強化を図っています1。 社風/文化 ホープスは、若手社員が活躍できる環境で、社内の風通しが良く、活気に満ちた雰囲気が特徴です。多様性を重視し、様々な国籍や背景を持つ社員が協力し合いながら働いています。チームワークを大切にし、社員同士のコミュニケーションが活発です2。 働き方/リモートワーク ホープスでは、リモートワーク活用があり平均週2～3日の在宅勤務が可能です。転勤はなく、プロジェクトに応じて柔軟な働き方ができます。残業は月平均10時間程度と少なく、ワークライフバランスを重視した環境が整っています。 |
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| 設立年数 | 36年 | 従業員数 | 772人 |
57件中 1件～10件
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