お任せしたいこと

［役割］
データエンジニアとして、大手企業のデータ分析基盤の設計・構築・運用を担当。分析チームやAIチームが活用するデータパイプラインを整備し、信頼性と再現性の高いデータ環境を提供する。
［役割に対して求める成果］
高品質なデータの安定供給と処理自動化の実現
ETLパイプラインのパフォーマンス最適化
データ活用のためのガバナンスと標準化の確立

具体的な業務内容

Airflowを用いたETLジョブ設計・スケジューリング
BigQuery, Snowflake, Redshift等のDWH設計・運用
dbtによるデータモデリング・変換処理の最適化
データパイプライン構築（Python, SQL, Cloud Functions）
データ品質モニタリングとアラート設計（Great Expectations等）
BIツール（Looker, Tableau）との連携・可視化環境整備

必須スキル・経験

クラウドDWH（BigQuery, Snowflake, Redshiftいずれか）の運用経験3年以上
PythonおよびSQLを用いたETL／データ処理の実務経験
Airflow, Step Functions, Dagster等のワークフロー管理経験
データモデリング・スキーマ設計の実務経験
Gitを用いたチーム開発経験

歓迎スキル・経験

dbtによるデータ変換・モデリング経験
GCP／AWS／Azure上でのデータ基盤構築経験
データ品質監視・ロギング・ガバナンス設計経験
BIツール（Looker, Tableau, Power BI等）との連携経験

開発環境

言語：Python, SQL
データ基盤：BigQuery, Snowflake, Redshift, Airflow, dbt
ETL：Cloud Functions, Glue, Lambda
監視：Cloud Monitoring, Prometheus, Grafana
BI：Looker, Tableau
CI/CD：GitHub Actions, Terraform
コラボ：Slack, Jira, Confluence, GitHub, Zoom

開発チームについて

データエンジニア5名／アナリスト2名／AIエンジニア2名／PM1名体制
スクラム開発を採用し、週単位でETL改善を進行
週次でデータ品質レビューと運用改善会を実施

求める人物像

データ品質や再現性を意識して構造的に開発できる方
ステークホルダーと連携し課題解決を推進できる方
新しいデータ技術を積極的に取り入れられる方

仕事の魅力

データ基盤の設計から運用まで一貫して携われる環境
BigQuery×dbt×Airflowのモダンデータスタックを実践できる
企業のデータ活用戦略を支える中核ポジションで活躍できる

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。