お任せしたいこと

［役割］
AWSデータエンジニアとして、大手企業の分析基盤構築プロジェクトに参画。Glue, Redshift, Athenaを中心としたETLパイプライン設計から運用・最適化までを担当し、データ活用を支える高品質な基盤を構築する。
［役割に対して求める成果］
安定性・拡張性を兼ね備えたAWSデータ基盤の構築
ETL処理の自動化とデータ品質の維持
Redshiftを中心とした最適なデータモデリングの実現

具体的な業務内容

AWS Glueを用いたETLパイプライン設計・実装・運用
Redshift／Athenaによるデータウェアハウス設計・最適化
S3を活用したデータレイク構築・権限管理
Step Functions／Lambdaを活用したデータ処理の自動化
監視・アラート設計（CloudWatch, SNS, GuardDuty）
BIツール（QuickSight, Tableau等）とのデータ連携

必須スキル・経験

AWS上でのデータ基盤構築・運用経験3年以上
Glue, Redshift, Athenaの実務利用経験
PythonまたはPySparkによるETL処理経験
SQL最適化・パーティション設計の経験
Gitを用いたチーム開発経験

歓迎スキル・経験

dbt, Airflow, Step Functions等によるワークフロー構築経験
データガバナンス・セキュリティ設計（Lake Formation等）
BI／可視化ツール（QuickSight, Tableau, Looker）の活用経験
クラウドコスト最適化・パフォーマンス改善経験

開発環境

言語：Python, SQL, PySpark
データ基盤：AWS Glue, Redshift, Athena, S3, Lambda, Step Functions
ETL／モデリング：dbt, Airflow
監視：CloudWatch, GuardDuty, SNS, Prometheus
CI/CD：GitHub Actions, Terraform
BI：QuickSight, Tableau
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4名／SRE1名／アナリスト2名／PM1名体制
スクラムベースでETL整備とデータパイプライン拡張を進行
週次で設計レビュー・パフォーマンス検証会を実施

求める人物像

AWSデータ基盤のベストプラクティスを理解している方
業務課題をデータ構造として整理できる方
チームで改善提案・標準化を推進できる方

仕事の魅力

AWS Glue×Redshift×Athenaを中心とした最新構成に携われる
データレイク構築からETL運用まで一貫して経験できる
企業のデータドリブン経営を技術面から支援できる環境

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。