【フルリモート／週5】Pythonデータエンジニア（自社データ分析基盤の開発・運用）

お任せしたいこと

自社サービスにおけるデータ分析基盤の構築、および各種データパイプライン（ETL/ELT）の設計・開発・運用保守をお任せします。
華やかなAIモデルを作る前の「泥臭い土台作り」として、社内外に散らばるデータを綺麗に整理し、データサイエンティストや事業側が日々迷わずデータを活用できるような、エラーに強く信頼性の高いシステムをチームで地道に作り上げていくポジションです。

具体的な業務内容

・Pythonを用いた、各種データソース（RDBMS、外部API、ログファイル等）からのデータ収集・加工プログラムの開発
・Apache Airflow等を利用したデータパイプライン（バッチ処理）のワークフロー設計、実装、運用
・データウェアハウス（BigQuery または Snowflake等）における、分析用のテーブル設計とデータマートの構築
・SQLチューニングおよびデータ抽出クエリの最適化
・既存のスクリプト（手作業やCronで動いている古いバッチなど）のリファクタリングおよびモダンな環境への移行
・パイプラインのエラー監視、データ欠損時の調査、および復旧対応

必須スキル・経験

・Pythonを用いたシステム開発、またはバッチ処理の実務経験（目安として3年以上）
・複雑なSQLの記述、およびRDBMSやデータウェアハウスの基礎的な知識
・ETL/ELTなどのデータパイプライン構築、または大量データの処理経験
・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験

歓迎スキル・経験

・Apache Airflow、dbt等を用いたワークフロー管理・データモデリングの実務経験
・GCP（BigQueryなど）やAWS（Redshift、Athenaなど）のクラウドデータ基盤の構築・運用経験
・Docker等のコンテナ技術を用いた開発・運用経験
・Terraform等を用いたインフラ構成のコード化（IaC）経験
・機械学習（MLOps）基盤の構築・運用サポート経験

開発・業務環境

開発言語：Python 3.x, SQL
ワークフロー管理：Apache Airflow (または dbt, 独自バッチ等)
データベース・DWH：BigQuery (または Snowflake, AWS Redshift)
インフラ：GCP または AWS, Docker
テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions
コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom

プロジェクトチームについて

データ基盤開発チームへの配属となります。
「最新のAI技術を使うこと」自体を目的とせず、「欠損のない正しいデータが毎日確実に連携されること」に最も価値を置く手堅いカルチャーです。文字化けやフォーマットの不一致といった「汚いデータ」に対しても文句を言うのではなく、どうすれば自動でクレンジングできるかを前向きに考え、基盤の安定稼働に努めています。

求める人物像

・「AIエンジニア」ではなく、データを裏側で支える「データエンジニアリング」の領域にやりがいを感じる方
・エラーが起きた際に、場当たり的な修正で済ますのではなく、仕組みから改善しようとする姿勢のある方
・データサイエンティストや事業側の「こういうデータが見たい」というフワッとした要望に対し、具体的なテーブル設計に落とし込んで提案できる方

仕事の魅力

企業のデータ活用において最も需要が高く、かつボトルネックになりやすい「データ基盤の構築」に最前線で取り組むことができます。PythonとSQLの実践的なスキルを深めながら、AirflowやBigQueryといったモダンなデータスタックの運用経験を積むことで、データエンジニアとして非常に汎用性が高く、市場価値の高いキャリアを築くことができます。

働き方

リモート環境

[フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます（※バッチ処理の障害時など、必要に応じてエラー調査等をお願いする場合がありますが、チーム内で負荷を分散しています）。