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【フルリモート/フルフレックス】大量データを高い技術力で基盤構築するデータエンジニア

年収：800万～ 1000万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	【フルリモート/フルフレックス】大量データを高い技術力で基盤構築するデータエンジニア
職種	データベースエンジニア
業種	インターネットサービスその他
勤務地	東京都
仕事内容	生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。 Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。 Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。　※特許番号第7112155号、第7112156号プロダクトの成功のためには、データを蓄積するための基盤を構築するとともに、蓄積されたデータを活用することが重要です。ユーザーの行動データを収集するための基盤構築やELTパイプラインの設計・実装、社内・社外向けのBI構築など、適正に合わせた業務をお任せします。【業務内容】・データを利用する社外ユーザー、社内ユーザー、エンジニア、PdMに対するヒアリング、要件の設計・要件をもとにしたBIの構築、ELT処理、データパイプラインの設計と構築・既存のデータパイプラインの維持、機能拡張、トラブルシューティング、ドキュメンテーション・ユーザー行動を収集するためのアプリケーションの変更・アプリケーション向けのデータ提供APIの構築・データを利用するユーザー向けのデータ・アプリケーションの構築【プロダクトの技術要素】・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript ・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python ・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas ・開発支援: ESLint, Renovate 【データパイプラインの技術要素】・BI : Looker, Looker Studio ・Transform Layer: Looker, Dataform ・DWH : Google BigQuery ・データソース: Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas, Google Cloud Logging 【開発環境】・ソースコード管理: GitHub ・情報共有: Slack, Helpfeel Cosense ・タスク管理: Helpfeel Cosense ・オフィスアプリケーション: Google Workspace 【利用ツール】・GitHub ・CircleCI ・Autify ・Datadog ・Sentry ・Logentries ・Helpfeel ・Gyazo
労働条件	■雇用形態正社員（期間の定めなし） ■試用期間 3ヶ月（本採用と同条件） ■勤務地フルリモートワーク・京都オフィス：〒602-0023 京都府京都市上京区御所八幡町110-16かわもとビル5階・東京オフィス：〒104-0032 東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル4F ■勤務体系・フレックスタイム制（コアタイムなし）・休憩：1日1時間を基本とする・固定残業時間あり（40時間を超える時間外労働分は残業代を支給）・休日：土日、祝日、年末年始・特別休暇：慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇 ■福利厚生・各種社会保険完備(雇用・健康・労災・厚生年金) ・交通費全額支給（実費）・書籍購入補助制度・ノートパソコン貸与・モニター貸与・産前産後休暇（取得実績あり）・育児休暇（男性も取得実績あり）・ベビーシッター補助制度（取得実績あり）・オフラインでのチームビルディング費用の一部会社負担・健康診断オプション検査を一部助成・介護休暇、子の看護休暇、育児時間・有給取得率70%
応募資格	【必須（MUST）】・Google CloudやAWS, Azureなど、クラウドサービスを利用した経験(2年以上) ・SQLに対する理解・BigQueryやSnowflakeなど、SQLをベースにしたデータウェアハウスを利用した経験(1年以上) ・Looker StudioやAmazon Quicksight、Tableauなど、BIツールを活用した経験(1年以上) ・他部署の業務内容や、複雑な既存プロダクトの使用をキャッチアップし、データ活用に繋げてきた経験・非エンジニアと協業した経験・ELTの仕組みに対する理解【歓迎（WANT）】・チーム(4-5名程度)のリーダー経験・データパイプラインの設計・構築経験・ステークホルダーマネジメントを行い、要求を掘り起こして整理し、問題解決に繋げてきた経験・複数ある技術的な解決策の中からトレードオフを考慮し、技術的な意思決定をリードしてきた経験組織としての急成長の中で、データパイプラインには問題が山積みです。一方で、蓄積されたデータを活用したいニーズは日々高まり、期待と現状のギャップは日々広がりつつあります。このギャップを埋めるため、データパイプラインの将来像を日々考えながら、粛々と泥臭く前に進めていける方と共に、組織を拡大したいと思っております。 ▼選考フロー・カジュアル面談・書類選考・1次面接・2次面接・最終面接・オファー面談 ※変更になる可能性もございます。 ※最終面接前にリファレンスチェックをお願いしております。
アピールポイント	自社サービス・製品あり日系グローバル企業産休・育休取得実績ありベンチャー企業女性管理職実績あり Uターン・Iターン歓迎完全土日休みフレックスタイム
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	その他「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください
更新日	2025/11/12
求人番号	5729313

採用企業情報

株式会社Helpfeel

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