お任せしたいこと

［役割］DWHアーキテクト／データエンジニアとして、複数プロダクトに散在する販売・在庫・行動ログを統合し、意思決定に直結するデータ基盤（DWH＋セマンティックレイヤ）の設計・実装・運用をリード

［役割に対して求める成果］
スケーラブルなDWHアーキテクチャの策定と標準化（命名規約・モデリング指針）
データ品質KPI（完全性・正確性・新鮮性）の可視化と継続改善
事業KPI（LTV/在庫回転/チャネル別CVR）を支えるセマンティック層の提供

具体的な業務内容

Snowflake を中心としたDWH設計（Raw→Staging→Core→Mart レイヤ設計）
dbt によるSQL変換・テスト・ドキュメント整備、モデルの再利用性向上
ELT/CDC パイプラインの実装（Fivetran／Airbyte／Debezium＋Kafka）
オーケストレーション（Airflow/Prefect）とスケジューリング、エラー再実行設計
データ品質管理（Great Expectations）とモニタリング（メタデータ/データリネージ）
セマンティックレイヤ／BI 連携（Looker/LookML or Cube/AtScale）
データモデリング（Kimball/StarSchema、必要に応じて Data Vault 2.0）
コスト最適化・権限分離（RBAC/Row Access Policy/タグベースマスキング）

必須スキル・経験

DWH/データ基盤の設計・実装経験（3年以上）
クラウドDWH（Snowflake／BigQuery／Redshift いずれか）の運用経験
SQL最適化・データモデリング（星型・スノーフレーク等）の実務経験
ELTパイプライン構築（dbt／ETLツール／Airflow など）の経験

歓迎スキル・経験

CDC（Debezium/Log-based）やイベントストリーミング（Kafka/Kinesis）の知見
データ品質管理・監査対応（PIIマスキング、カタログ/リネージ管理）
セマンティックレイヤ/LookML 設計、メトリクス標準化の経験
Python（Airflowオペレーター/ETL実装）やInfra as Code（Terraform）の経験

開発環境

DWH：Snowflake
ELT/変換：dbt（Core/Cloud）, SQL
取り込み：Fivetran / Airbyte, Kafka（＋Debezium, 各種SaaSコネクタ）
オーケストレーション：Airflow or Prefect
品質/監視：Great Expectations, Monte Carlo(任意), OpenLineage
BI/可視化：Looker / Power BI / Tableau（いずれか）
IaC/運用：Terraform, GitHub Actions, Datadog
言語：SQL, Python

リモート環境

[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。