お任せしたいこと

［役割］
Pythonエンジニアとして、データ分析基盤およびETLパイプラインの設計・構築・運用を担当。ビジネス指標を可視化し、データドリブンな意思決定を支える仕組みを開発していただきます。
［役割に対して求める成果］
安定稼働するデータパイプラインの構築と保守性向上
データの正確性・一貫性を担保する設計・監視の仕組み化
データ分析チームと連携したKPI可視化基盤の実装

具体的な業務内容

Python（FastAPI, Pandas）を用いたデータ連携API開発
Airflow／Cloud ComposerによるETLジョブ設計・運用
BigQuery／Redshiftを用いたデータモデリング・最適化
データ整形・集計処理・異常検知ロジックの実装
メタデータ管理・スキーマバージョン管理の整備
Grafana／Lookerを用いた分析ダッシュボード構築サポート

必須スキル・経験

Pythonを用いたシステム開発経験3年以上
ETL処理・バッチジョブ設計・運用経験
RDB／DWH（BigQuery, Redshift, Snowflake等）の設計・最適化経験
SQLによるデータ分析・検証スキル
Gitを用いたチーム開発経験

歓迎スキル・経験

FastAPI, Flask等でのAPI設計・開発経験
Airflow, Prefect, Dagsterなどのワークフロー管理ツール経験
Pandas, NumPy, PySpark等によるデータ処理経験
Docker／Kubernetes環境での運用経験
機械学習モデルのデータパイプライン連携経験

開発環境

言語：Python 3.11
フレームワーク：FastAPI, Flask
データ基盤：BigQuery, Redshift, PostgreSQL, Airflow, dbt
ETL／分析：Pandas, SQLAlchemy, PySpark, Looker, Grafana
インフラ：GCP（Cloud Composer, GCS, Cloud Run）, AWS（S3, Lambda）
CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
IaC：Terraform
コラボ：Slack, Notion, Jira, GitHub, Zoom

開発チームについて

データエンジニア4名／アナリスト2名／SRE1名／PM1名体制
スクラム形式（2週間スプリント）で改善・リリースを継続
ビジネスサイドとの連携が密なデータ活用チーム

求める人物像

データ品質・可観測性を重視した設計ができる方
技術だけでなくビジネス理解にも関心を持てる方
チームで協調しながら継続的に改善できる方

仕事の魅力

FastAPI×Airflow×BigQueryのモダンなデータ基盤環境
データ基盤の設計から運用改善まで一気通貫で携われる
ビジネス意思決定を支えるデータエンジニアリング経験が積める

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。