【フルリモート／週5／Snowflake】データドリブン経営を支える次世代クラウドデータプラットフォーム（Snowflake）エンジニア
お任せしたいこと
［役割］
全社のビジネスデータを一元管理するデータ基盤において、Snowflake をコアとしたモダンデータスタック（MDS）の設計・構築・運用を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
肥大化・サイロ化した既存のデータウェアハウス（DWH）やデータレイクをSnowflakeへ統合・移行し、コンピュートリソースの最適化（コスト削減）と、クエリパフォーマンスの大幅な高速化を実現すること。
具体的な業務内容
Snowflake を用いた、エンタープライズ規模のデータウェアハウス（DWH）およびデータレイクのアーキテクチャ設計・構築
dbt (data build tool) を活用した、SQLベースのデータモデリング、データ変換パイプライン（ELT）の構築・リファクタリング
Snowpipe や Streams / Tasks を用いた、リアルタイムおよびマイクロバッチでのデータパイプライン自動化
各種ソースシステム（RDB、SaaS、ログデータ等）からのデータパイプライン（Airflow, Fivetran等）の設計・接続
タイムトラベル機能やデータシェアリング、ロールベースのアクセス制御（RBAC）を用いた、セキュアなデータガバナンス体制の構築
クエリプロファイリングによるボトルネック特定と、ウェアハウス（Warehouse）サイズの最適化によるコストコントロール
必須スキル・経験
クラウドDWH（Snowflake, BigQuery, Redshift等）を用いたデータ基盤の構築・運用実務経験（3年以上）
SQL に関する深い知識（Window関数、複雑な結合、クエリチューニングの経験）
dbt を用いたデータモデリング、およびテスト・ドキュメント運用の実務経験
大規模なデータインテグレーション（ETL/ELT）パイプラインの設計・開発経験
歓迎スキル・経験
Snowflake Core Certified (COF-C02) などのSnowflake公式認定資格の保有
Snowpark (Python / Scala) を用いた、高度なデータ処理や機械学習パイプラインの構築経験
Apache Airflow, Prefect などのワークフロー管理ツールの導入・運用経験
レガシーなオンプレミスDWHや、他社クラウドDWHからSnowflakeへの大規模な移行プロジェクト実績
開発・運用環境
データ基盤: Snowflake
データパイプライン / モデリング: dbt Cloud / dbt Core, Fivetran, Apache Airflow
インフラ: AWS (S3, ECS), Docker
言語: SQL, Python (Snowpark)
ツール: GitHub, Slack, Jira, Notion
開発チームについて
データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングの専門集団であり、最新のデータスタックを積極的に検証・導入するモダンな文化です。
コードレビュー（SQL/dbt/Terraform）では、データの冪等性（Idempotency）、リソースの消費効率、テーブル設計の保守性が厳格にチェックされます。
完全フルリモート環境を前提に、データの定義（データカタログ）やアーキテクチャの選定理由がNotionへクリアにドキュメント化されており、非同期で迷いのない開発が可能です。
工作の魅力
モダンデータスタックの中心であるSnowflake の強力な機能を本番大規模環境でフル活用し、データエンジニアとしての市場価値を極限まで高めることができます。
単なるデータの「抽出・加工」に留まらず、ビジネスの意思決定に直結する真のスケーラブルなデータプラットフォーム構築を最上流からリードできます。
フルリモート・フルフレックスの柔軟な環境が整っており、無駄な社内調整を排除し、データパイプラインの設計やコーディングに100%集中できます。
働き方
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。