営業・マーケティングコンサルティングのAIエンジニア・データサイエンティスト cr481661

データエンジニアとして、業界No.1ビジネスマッチングサービスのDB基盤設計・構築をお任せするポジションです。

【業務内容】
業務内容
データ管理レイヤー（Raw / Analytics / Mart）の設計・標準化
BigQuery × dbtによるデータモデリング整備・パイプライン構築
CI/CD環境構築・コード管理・ドキュメント整備（属人化の排除）
営業・経営向けKPIダッシュボードの要件定義・BI連携
Vertex AI連携を見据えたフィーチャー基盤の整備
社内スプレッドシートの棚卸しとBI統合推進

【開発環境】
インフラ：GCP (Cloud Run / Cloud SQL / Cloud Build / Cloud Functions / Cloud PubSub / Cloud Schedulerなど),Vercel
データベース：PostgreSQL
データ基盤：BigQuery, dbt, Looker
その他：GitHub/GitHub Action(CI),Docker,Firebase,VertexAIなど

【データエンジニア／アナリスト】業界No.1ビジネスマッチングサービスのデータ分析・営業戦略企画

【募集背景】
当社はビジネスマッチング業界で売上シェアNo.1を誇る「レディクル」を運営しています。累計マッチング件数は約280,000件、上場企業の70%以上にご利用いただいており、日々様々な企業のデータが集まる仕組みです。

2022年にパッケージシステムから自社システムへ移行し、BigQuery上にデータが蓄積される基盤は整いましたが、まだまだデータを経営判断や事業活動に活かしきれていないのが現状です。この課題に対し、DBを「経営判断を支えるDWH」へと設計・運用していくポジションを新設しました。レイヤー構造の整理やコード管理を通じて、誰もが正しく扱える基盤に育てていただきます。

【このポジションの魅力】
このポジションのインパクトは、技術的な改善にとどまりません。
正しい数字にすぐアクセスできる状態を作ることは、経営・営業の意思決定スピードに直結します。また、事業の成長に伴うデータ量・データソースの増加に耐えうる設計を、今の段階から作れることも大きな裁量です。

さらに、整備されたデータ基盤は今後のAI・機械学習活用の前提条件でもあります。社内にはデータ・AI領域の知見を持つメンバーも在籍しており、連携しながらVertex AI活用などAI実務の領域にも関わりを広げていくことができます。

目先の課題解決にとどまらず、事業の中長期の成長を技術面から支える基盤づくりに携われるポジションです。

【必須要件】
・BigQuery等のクラウドDWH設計・運用経験
・データモデリング・レイヤー設計の経験
・チームでのデータ基盤運用経験（CI/CD・コード管理・ドキュメント化）

高卒以上