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【事業横断】データエンジニア

年収: 800万 ~ 1500万 ?

ヘッドハンター案件

部署・役職名 【事業横断】データエンジニア
職種
業種
勤務地
仕事内容 募集背景
当社のデータ・AI活用を一手に引き受ける当戦略統括部では、ゲーム・スポーツ・ヘルスケア・ライブストリーミングなど多岐にわたる事業領域で、データを起点とした意思決定とサービス改善が並行で進行しています。
これらの事業活動を下支えするのが、当部です。事業横断の組織として、各事業に最適化されたデータパイプライン・データウェアハウス・データプロダクトを設計・提供し、ビジネスサイド・データサイエンティスト・MLエンジニアが価値創出に集中できる環境を構築しています。
事業の拡大と多様化に伴い、データ基盤への要求も急速に高度化・複雑化しています。本ポジションでは、特定の事業ドメインに固定されない、柔軟に案件をリードできるデータエンジニアを募集します。

ミッション
本ポジションのミッションは、あらゆる事業でスケールするデータ基盤における案件の牽引者として技術選定からリリース・運用まで一気通貫でリードすることです。
「データを使う」ことではなく「データを使えるようにし続ける」ことを担う立場として、複数の事業ドメインの異なる要件・制約・スピード感を読み解きながら、再利用可能で属人性の低いデータ基盤を設計・実装・運用していただきます。特定の事業ドメインや技術スタックに閉じず、組織・案件の状況に応じて柔軟に担当領域を横断していく動き方を前提とします。

業務内容
データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。

データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定

データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・実装
バッチ/ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進

データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ

案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出

チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム~部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング

利用サービス / 技術スタック
Cloud : Google Cloud(BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など)
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin(事業・プロジェクトごとのガバナンスに準拠)

ポジションの魅力
事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、AI Agentツールを用いた開発の自動化など、常に最新の生産性向上策を実践できる環境です。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。
労働条件 勤務時間:業務・グレードにより1)または2)
1)フレックスタイム制 ※コアタイム:原則10:30~16:30 ※標準労働時間:7時間45分(※当社規定による) ※コアタイムを除く始業および就業の時間は労働者の決定により委ねる(※当社規定による) ※一斉休憩の適用除外あり
2)裁量労働制(専門・企画) ※平日みなし時間:9.5時間(※当社規定による) ※始業および終業の時間は労働者の決定により委ねる(※当社規定による) ※一斉休憩の適用除外あり
待遇・福利厚生:◆給与改定 年2回(5月/11月)、賞与 年2回(6月/12月)
◆通勤手当(出社日数に応じ実費支給)、リモートワーク臨時手当、児童手当 等
◆健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、GLTD(団体長期障害所得補償保険)従業員持株会
※退職金制度なし(但し、退職時に退職所得控除適用にて受取可能な「選択制確定給付企業年金制度」あり)
◆シェイクハンズ制度(社内転職)、クロスジョブ制度(社内副業)、副業制度、キャリア選択制度、勉強会開催支援制度、国際学会派遣制度、部活動支援制度、当社 Life Design Project 等
◆育休復職サポート手当、ベビーシッター補助、児童手当、ファミリーデー、健康管理室、マッサージルーム、CHO室、PC・モニター支給 等
※当社では業務内容や組織状況に合わせて、出社とリモートワークを織り交ぜた働き方を推奨。オフィスへの出社頻度は部署毎に設定。

休日休暇:土日祝日、年末年始、会社の指定した休日、有給休暇、特別休暇、慶弔休暇、産前後休暇、育児休業、ベビーケア休暇(男性社員対象)、看護休暇、介護休暇、介護休業、生理休暇
応募資格

【必須(MUST)】

必須スキル
▼ 以下のいずれかの実務経験(目安3年以上)をお持ちの方
データエンジニアリング(DWH・データレイク・ETL/ELT・データパイプラインの設計・構築・運用)の実務経験
パブリッククラウド(GCP / AWS / Azure)上でのシステム・クラウドアーキテクチャの設計および実装経験
バックエンド/プラットフォーム領域でのシニアソフトウェアエンジニアとしての実務経験(大規模・高負荷システムの設計・運用経験を含む)

▼ 以下の技術的素養をお持ちの方(必須)
Python および SQL を用いた実務開発経験
データ利活用案件に、利用者(アナリスト・データサイエンティスト)ではなく、データエンジニアリング(パイプライン・データ連携・基盤)のレイヤーで関与した経験

▼ 以下の案件リード経験をお持ちの方(必須)
担当案件において、技術選定・アーキテクチャ設計・実装方針の決定・ステークホルダー折衝までを自身でリードした経験

▼ 以下の素養をお持ちの方(必須)
事業横断視点での柔軟性(最重要): 本部門は事業横断組織であり、部門内には事業ドメイン別のグループ構成はありますが、配属ドメインを跨いだ協働や、案件・組織状況に応じたグループ間異動が発生します。特定の事業ドメインのみに従事することを希望される方はアンマッチとなります。
自律的なキャッチアップ力・自走力: 未経験領域や新しい技術スタックに対して、必要性を自ら見出し、自主的に学習し業務に適用していける方。本ポジションは育成前提ではなく、自走して案件を進められることをベースラインとします。
ビジネスと技術の両輪で考える力: コスト・スケール・品質・スピードのトレードオフを、事業文脈を踏まえて整理し意思決定できる方
高いコミュニケーション能力: 専門性の異なるステークホルダー(事業部・データサイエンティスト・MLエンジニア・アナリスト)の間で合意形成を行える方
不確実性への対応力: あいまいな状況を整理し、要件や仕様として落とし込んでいく推進力

歓迎スキル
GCPでのデータ基盤構築・運用経験(当部門の主たる技術スタックです。未経験でもキャッチアップ姿勢があれば可)
BigQuery, Dataflow, Cloud Composer, Cloud Batch, Pub/Sub などGCPデータサービスを組み合わせた本番運用経験
データモデリング(ディメンショナルモデリング、Data Vault 等)の設計・実装経験
dbt / Dataform を用いたELT・データ変換の設計・運用経験
Terraform / GitHub Actions を用いたインフラ・CI/CDの構築・運用経験
Looker (LookML) などBIツールを用いたセルフサービス分析環境の構築・運用経験
データマネジメント領域(データ品質、メタデータ管理、データカタログ、データガバナンス、データセキュリティ)の推進経験
中規模以上のプロジェクトにおいて、技術選定・アーキテクチャ設計・実装方針の決定・ステークホルダー折衝までを責任者としてリードした経験
既存システムの改善だけでなく、新規システムや前例のない要件に対して、技術的ケイパビリティの切り分けと妥当な技術選定を行い、立ち上げた経験
新規データ基盤を0から立ち上げ、本番運用に乗せた経験
部門・組織レベルでの技術スタック・コード品質・標準化のリーディング経験
データエンジニア領域でのOSSコントリビュート、登壇、技術ブログ発信などの対外発信経験
ジュニアメンバーのメンタリング、オンボーディング設計の経験

求める人物像
「こと」に向かうことができる方: 依頼された通りに作るだけでなく、「なぜこの基盤が必要か」「事業のアウトカムにつながっているか」という本質を考えられる方
技術を手段として捉える方、みちのりを楽しめる方: 特定の技術への固執ではなく、事業課題の解決のために最適な技術選定・泥臭い調査を厭わない方
事業横断で動けるジェネラリスト志向: 特定のドメインや技術スタックに閉じず、複数事業・複数領域を跨いで価値を出すことに面白さを感じられる方
未経験領域を自律的にキャッチアップできる方: 知らない技術・知らないドメインに直面したとき、自ら情報を取りに行き、手を動かして成果に変えていける方
チームでの成果を最大化できる方: 個人のアウトプットだけでなく、周囲へのナレッジ共有や育成を通じてチーム全体の成長を支えられる方

リモートワーク

「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

喫煙室設置

更新日 2026/08/27
求人番号 9576649

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