【ハイブリッド／週2出社】AWSデータエンジニア（大規模データ分析基盤構築・データパイプライン運用）

※インフラ/SRE向けの求人票はすでに作成済みのため、今回はバリエーションとして需要の高い「データ領域（データ分析基盤・ETL構築）」に特化したAWSエンジニアの求人票を作成しました。

お任せしたいこと

自社サービス、またはエンタープライズ企業が保有する膨大なデータをビジネス価値に変換するための、AWSを活用した大規模データ分析基盤（データレイク・DWH）の設計・構築・運用をお任せします。
サイロ化したデータを統合し、データサイエンティストやビジネス部門（マーケティング、経営企画など）が迅速かつセキュアにデータを活用できる環境を整備することで、全社のデータドリブンな意思決定を技術面からリードしていただくポジションです。

具体的な業務内容

・Amazon S3をサイロとしたデータレイク、およびAmazon Redshift等のDWH（データウェアハウス）のアーキテクチャ設計・構築
・AWS Glue、Amazon EMR、AWS Lambda等を活用した、バッチおよびストリーミングデータのETL/ELTパイプライン設計・実装
・Amazon KinesisやAmazon MSKを利用した、リアルタイムデータ処理基盤の構築
・Amazon Athenaを活用したアドホックなクエリ環境の整備、およびクエリパフォーマンスのチューニング
・AWS Lake FormationやIAM等を用いた、データガバナンスの策定および適切なアクセス制御・セキュリティ設計
・Apache AirflowやAWS Step Functions等を用いたデータワークフローのオーケストレーション
・TerraformやAWS CDKを用いたデータ基盤インフラのコード化（IaC）、およびCI/CDパイプラインの構築
・BIツール（Amazon QuickSight、Tableau等）と連携するためのデータマート設計、およびビジネス要件のヒアリング

必須スキル・経験

・AWS環境におけるシステム開発、またはインフラ構築・運用実務経験（目安として3年以上）
・Python、Scala等のプログラミング言語を用いた開発経験
・SQLを用いた複雑なデータ抽出、およびRDBMSやDWH（Redshift、BigQuery、Snowflake等）の設計・チューニング経験
・ETL/ELTデータパイプラインの設計、構築、運用経験
・Git / GitHub等を用いたチーム開発経験

歓迎スキル・経験

・AWS 認定データアナリティクス – 専門知識、またはAWS 認定データエンジニア – アソシエイト等の資格
・Apache Spark、Hadoopアーキテクチャ等の分散処理技術に関する知見
・dbt等を用いたデータモデリング、およびデータ品質（Data Quality）管理の運用経験
・機械学習エンジニア（MLOps）と連携した、AI/MLモデルの推論・学習基盤の構築経験
・事業部門（マーケティングや営業）に対するデータ活用支援・コンサルティング経験

開発・業務環境

クラウド：AWS
データレイク/DWH：Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Athena
ETL/データ処理：AWS Glue, Amazon EMR, AWS Lambda, Amazon Kinesis
ワークフロー/オーケストレーション：AWS Step Functions, Apache Airflow, dbt
開発言語：Python, SQL, Scala
IaC・構成管理：Terraform, AWS CDK
BIツール：Amazon QuickSight, Tableau, Redash
コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom, Notion

プロジェクトチームについて

「データを集めて終わり」ではなく、「そのデータがビジネスでどう使われるか」までを強く意識するデータエンジニアリング組織です。
データサイエンティストやビジネス職とフラットに議論を交わし、要件定義から基盤構築までを一気通貫で担います。「データの民主化」をミッションに掲げ、最新のAWSマネージドサービスを積極的に検証・導入することで、データパイプラインの運用負荷（トイル）を減らし、より付加価値の高いアーキテクチャ設計に注力するカルチャーです。

求める人物像

・複雑なデータソースや仕様を紐解き、シンプルで保守性の高いデータモデルを設計することにやりがいを感じる方
・ビジネス部門が抱える課題に対して、データの力でどのように解決できるかを自発的に考え提案できる方
・AWSの継続的なアップデートやデータエンジニアリング領域の最新トレンドをキャッチアップし、実務に活かせる方
・データの品質やセキュリティに対して強い責任感を持ち、妥協なくガバナンスを効かせることができる方

働き方

リモート・出社環境

[ハイブリッドワーク（週2日出社・週3日リモート）]
基本的に週3日のリモートワークと、週2日のオフィス出社を組み合わせたハイブリッドな働き方となります。
個人の集中作業はリモートで効率的に行い、アーキテクチャの議論やチームビルディング、複雑な課題解決の場では対面のコミュニケーションを活かすなど、目的に応じて働き方を最適化できる環境です。