お任せしたいこと
［役割］
データエンジニアとして、GCP（Google Cloud Platform）環境における大規模データウェアハウス（BigQuery）の設計、dbtを用いたデータモデリング、およびETLパイプラインの構築を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
分析層やビジネス層が即座に必要なデータへアクセスできるよう、スキーマ構造を整備し、クエリパフォーマンスとコスト効率を両立したデータ基盤を構築すること。

具体的な業務内容
dbt（data build tool）を用いた、BigQuery内におけるデータモデル（Mart / Staging等）の設計およびSQL記述
Cloud Composer（Apache Airflow）を用いた、データ収集・加工パイプラインのワークフロー構築
数億件規模の大規模テーブルに対する、パーティショニングおよびクラスタリング設定による検索最適化
Terraformを用いた、GCPリソース（BigQuery, Cloud Storage, IAM等）の構成定義コード化
GitHub Actionsを利用した、dbtモデルの自動テストおよびCI/CD環境の運用
データ品質の監視、およびBigQueryのスキャン量削減に向けたクリーチューニングの実施

必須スキル・経験
SQL（BigQuery、Snowflake、Redshift等）を用いた大規模データの抽出・集計・加工の実務経験3年以上
Apache Airflow、Cloud Composer、Digdagいずれかを用いたワークフロー管理の運用経験
dbt（data build tool）を用いたデータモデリングの実務利用経験
Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コードレビュー等）の実務経験

歓迎スキル・経験
Pythonを用いたデータクレンジングやバッチ処理スクリプトの開発経験
Terraformを用いたInfrastructure as Code（IaC）の実務運用経験
GCP環境におけるセキュリティ・アクセス権限（IAM）の設計・運用知見
データマートやDWHのゼロからのアーキテクチャ設計、またはシステム移行経験

開発環境
クラウド：GCP (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer)
IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions
ワークフロー・ツール：dbt, Apache Airflow, Python
管理ツール：GitHub, Slack, Jira

開発チームについて
データエンジニア3名、データアナリスト2名の構成です。「生データをいかに綺麗に使いやすい形で届けるか」をミッションとし、モダンデータスタックを積極的に取り入れる技術志向の高いチームです。

求める人物像
データの不整合や欠損を見逃さず、正確なパイプラインをロジカルに設計・検証できる方
分析ユーザーの要望を汲み取り、協調性を持ってデータモデリングに反映させられる方

仕事の魅力
BigQueryやdbtを中心としたモダンデータスタックをフル活用し、スケーラブルなデータ基盤構築を主導できます。
完全フルリモート環境で、データエンジニアリングの最前線スキルを磨くことができます。

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。