IT×バックオフィスのその他ITエンジニア関連職 cr554701

【仕事概要】
CTO直下のCTO室で、Snowflakeを中核とした全社データ基盤の設計・構築・運用を、自ら手を動かしながら推進していただきます。データエンジニアリングの専門家として、基盤のアーキテクチャと技術的な意思決定をリードしていただきます。

保険業界特有の複雑なデータ構造と、個人情報を含むセンシティブなデータを扱うことを前提に、品質・ガバナンス・運用性を備えたデータ基盤をゼロから形にしていくポジションです。

＜具体的な業務内容＞
■ データ基盤の設計・構築・運用
・Snowflakeを中核とした全社データ基盤の設計・開発・運用
・プロダクトDBや各種SaaSからのデータ取り込みパイプラインの設計・構築
・dbtなどを用いた変換レイヤーの設計と、データモデリング
・ロール・権限設計や、個人情報カラムのマスキングなど、データガバナンスの設計・実装
・データ品質のテスト・監視・アラートの仕組みづくりと、障害対応の運用設計
・Snowflakeのコスト監視と最適化（ウェアハウス設計、リソースモニターなど）
・TerraformなどによるSnowflakeリソースのコード管理
・経営・営業・マーケティング向けのBI・ダッシュボード提供基盤の整備

■ 技術リード
・データ基盤の中長期アーキテクチャとロードマップの策定
・技術選定（取り込み・変換・オーケストレーション・BIなど）の主導
・既存メンバーとの協働を通じた、コード・設計レビューとナレッジ共有
・将来のチーム拡大を見据えた、開発・運用プロセスとベストプラクティスの確立

■ 直近で取り組んでいただきたいテーマ
・プロダクトDBからSnowflakeへの取り込み方式の設計（差分取り込み、CDCの検討）
・個人情報を含むデータのアクセス制御ポリシーの策定
・既存のAWS上の分析環境（S3／Glue／Athena）との役割整理・移行方針の策定
・経営指標ダッシュボードの提供に向けたデータ整備

【開発環境】
■データ基盤
DWH：Snowflake
IaC：Terraform
AWS：S3／Glue／Athena
データ取り込み：Snowflake（Snowpipe／外部ステージ（S3）／COPY INTO など）
変換：dbt
オーケストレーション：Snowflake Tasks
CI：GitHub Actions

■ ツール
GitHub、Slack、Sentry、Datadog、Notion

■ AIツール
Claude Code、Codex、Cursor、Devin、GitHub Copilot、Gemini

【データエンジニア】保険×テクノロジーのInsurTechスタートアップ／フルフレックス

【採用背景】
事業規模の拡大に伴い、全社でデータドリブン経営を進めることが急務になっています。経営陣の戦略策定から、営業・マーケティングの現場活動まで、データに基づく意思決定を支えるため、Snowflakeを中核とした全社データ基盤の構築を始めました。

現在は立ち上げ期にあたり、Snowflake環境の初期整備を進めている段階です。データ取り込み、変換、品質管理、権限設計、BI提供など、これから設計・構築すべき領域が数多く残っています。
この取り組みは現在、プロダクト開発からデータ領域へ越境したメンバー1名が中心となって担っています。一方で、全社から寄せられるデータ活用ニーズは急速に増えています。

そこで、データエンジニアリングの専門性を持ち、自ら手を動かして基盤を形にしながら、アーキテクチャ全体の方向性を描ける方を募集します。
将来的には、社内での活用にとどまらず、蓄積したデータとその活用ノウハウをプロダクトへ還元していく構想もあります。

【仕事の魅力】
・データ基盤を立ち上げ期から、自らの設計で形にできる
Snowflakeの導入を始めたばかりの、まさに立ち上げ期です。取り込み・変換・ガバナンス・BIまで、基盤の骨格をご自身の設計で一から組み上げられます。

・複雑でセンシティブなデータを扱う、難易度の高いデータエンジニアリング
保険会社ごとに異なる商品体系やデータ形式、個人情報を含む機微なデータ、保険業法などの規制対応。単なるデータ量ではなく、「複雑さ」と「正確さ」が問われる領域で、データ設計力を存分に発揮できます。

・技術選定から関われる裁量と、CTO直下の意思決定の速さ
CTO直下の少人数チームです。ツール選定からアーキテクチャ、運用のあり方まで、主体的に決めて進められます。技術顧問のレビューも受けながら、ベストプラクティスを自ら確立できる環境です。

・社内活用にとどまらず、プロダクトへの還元を見据えられる
まずは社内の意思決定を支える分析基盤づくりが中心です。将来的には、蓄積したデータと活用ノウハウをプロダクトに組み込み、顧客への価値提供につなげていく構想があります。

・ナレッジ共有とAI活用で、全体の生産性を高める開発環境
言語やフレームワークの壁を越えてキャッチアップし、得た知識を社内勉強会などで還元していく文化があります。最新のAIツールも積極的に導入しており、生産性とアウトプットの質の向上に実践的に取り組めます。

【よくあるご質問】
Q：保険業界を主軸としたビジネスモデルの展開を考えた背景を教えてください。
A：保険業界の規模は、生命保険・損害保険を含め年間約46兆円規模と言われており、我々に身近な業界であるコンビニ業界よりも実は市場規模が大きくビッグマーケットとなっております。
また、世界規模で見た際にアジア諸国は InsurTech 分野の参入余地が大いにある傾向があり、規制や環境整備をしていくことで業界として伸びていく可能性があると言われています。
日本国内においても、レガシーな業界構造や業務運営がトリガーとなり、金融系の業界で保険業界は最もDX化が遅れていると言われています。
DX推進（SaaS）×保険業界特化型のプロダクトを提供している企業は現状hokanだけであり、保険業界のカテゴリー・リーダーを目指しております。

Q：その中でも「保険代理店」をメインとしているのはなぜですか。
A：ネット保険も主流になってきている中、いまだに生命保険・損害保険問わず9割の方が「人を介して」保険に加入をしております。
その中でも、様々な保険商材を取り扱う保険代理店は、システムや紙、エクセルなどを使用し管理しており、日々の業務に追われ顧客に向き合う時間を十分に確保できていない実情がございます。
最新の技術を保険業界へ提供することで、誰もが正しく適切に保険商品を享受できる社会をつくっていくことを目指しております。

Q：現状有力な競合製品が少ないのはなぜですか。
A：保険ドメインの課題を解決するための汎用的なCRMは、要件を抽象化することや、汎用的な機能とすることが難しく、高いドメイン知識やエンジニアのリソース確保が必要になることから、参入障壁が高く、競合製品が少ない状態です。
また、「hokan ®」は、代表の小坂が保険代理店の経営を行う中で感じた課題認識に端を発しているため、保険代理店の使い勝手の良さを追及し、高いカスタマイズ性と使い勝手の良さを実現できています。
今後、競合企業が参入してくる可能性はゼロではありませんが、スウィッチングコストも高く、移行を考えると新興企業は入り込むのは難易度が高いと感じております。

Q：保険業界出身者でないと難しいですか。
A：hokanの7割程度が保険業界未経験です。実は、役員陣も代表の小坂以外は業界未経験となっており、バックグラウンドも様々です。
保険業界は変化が激しく、情報も常にアップデートをするため、社内でも最新の情報を共有しながら個人個人で知識を身につけております。

【必須要件】
・SQL、Python（またはそれに準ずる言語）を用いたデータパイプライン（ETL/ELT）の設計・構築経験（3年以上目安）
・データモデリングの実務経験（自ら主導して設計できること）
・本番環境でのデータパイプライン・データ基盤の運用経験（監視、障害対応、パフォーマンス改善など）
・複雑なビジネス要件をデータアーキテクチャに落とし込み、プロジェクトを推進した経験

大卒以上