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データエンジニア

年収： 800万～ 900万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	データエンジニア
職種	インフラエンジニアデータベースエンジニアデータサイエンティスト
業種	コンサルティング教育
勤務地	勤務地問わず
仕事内容	■私たちについて世の中には、本来のポテンシャルを十分に発揮できずにいる組織が数多くあります。組織の問題は複雑に絡み合い、その組織ならではの状況や人と人との関係性に根ざしていて、特定の手法やツールを導入するだけでは解けません。MIMIGURIは「Cultivate the Creativity 創造性の土壌を耕す」をミッションに掲げ、研究・コンサルティング・プロダクト開発などを横断しながら、変化に適応し可能性を探究し続けられる組織を社会に増やそうとしています。その原動力は、これらの営みを通じて蓄積してきた「知」——組織や人についての知見（ナレッジ）と、それがどんな課題・状況から生まれたのかというコンテクスト——です。プロダクト組織が担うのは、この知が「貯まっている」だけの状態を、「必要な人に届き、使われ、また蓄積される」循環に変える基盤づくりです。 ■募集背景現在MIMIGURIでは、研究・コンサルティング・プロダクト開発を横断しながら、複数の事業で生まれるナレッジを組織として蓄積し、活用できる基盤づくりを進めています。いま最初に整えるのは、コンサルティング事業の現場です。顧客・案件・提案書・議事録・契約といった業務データが、HubSpot・freee・Notion・Google Sheetsなど複数のSaaSに散在しています。これらをBigQueryに統合し、AIと人の両方が必要な場面で引き出せる基盤をつくる——今回募集するのは、この基盤を設計・開発・運用していくエンジニアです。現在はEMを含むエンジニア3名の少数体制で、基盤の技術意思決定はEMに集中しています。EMと連携しながらデータの流れを設計し、AIと人の両方が活用できる基盤をチームで担っていける方を求めています。ここからCULTIBASEを含むナレッジやコンテンツ、プロダクトのデータへ、いずれは社外やAIの活用へと、扱う領域を広げていきます。 ■主な仕事内容【チームとして向き合う課題】 MIMIGURIのバックエンドチームは、コンサルティング・プロダクト・研究・教育という多様な営みを支える基盤を、バックエンドエンジニアとデータエンジニアが役割を重ねながら一緒につくります。ナレッジとコンテクストを蓄積・構造化して資産にし、それらを結びつけてAIと人が必要な場面で活かせるようにする——この両輪で、AI時代に「知が活きる」基盤を生み出すのが、私たちの課題です。【新メンバーに主に発揮してほしい専門性と業務】新メンバーには、ナレッジとコンテクストを蓄積・構造化する土台——各SaaSに散在するデータの統合・データモデリング・データ品質——を主要な貢献領域として担ってほしいと考えています。散在する業務データとナレッジを、AIと人の両方が使える形に設計・構築するのが最初のミッションです。 1. データパイプラインの設計・構築 HubSpot・freee・クラウドサイン・Notion・Google Sheetsなど、複数の業務SaaSからBigQueryへのETLパイプラインを設計・構築・運用します。ETLツールを利用したデータ取込と、BigQuery上での業務エンティティの正規化やデータマートの構築が中心です。顧客・案件・商談記録・提案書といった「誰の、どんな課題状況か」というコンテクストを、AIが扱える形にしていきます。 2. データモデリングコンサルティング事業の業務フロー（顧客・案件・提案・契約・プロジェクト等）を理解し、構造化されたデータモデルとして設計します。複数のSaaS・システムに散在する業務データ（それぞれの正本）から統合モデルを設計し、データ品質の定義・監視・改善も担います。業務ドメインの理解がそのまま設計品質に直結する仕事です。 3. AIが消費するデータ提供基盤の設計・構築 Claude等のAIエージェントがデータを引き出せる仕組みを設計・構築します。従来のBI/ダッシュボード向けとは異なる、AIが消費しやすいデータインターフェースの設計が求められます。 4. 既存コンテンツ基盤のデータ統合 CULTIBASEのコンテンツ基盤の既存データベースをBigQueryに移行し、業務データと統合します。メディア処理パイプラインの改善も含みます。 ■技術スタック＆ツール　言語: TypeScript / Python 　インフラ: GCP(BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage) / Vercel / Cloudflare 　データ: BigQuery / Fivetran / Dataform 　AI / LLM: OpenAI / Google / Anthropic 　SaaS連携: HubSpot API / freee API / クラウドサイン API / Notion API / Google Sheets API 　CMS / メディア: Sanity / microCMS / MUX 　開発系: GitHub / Docker / Sentry 　コラボレーション: Slack / Notion / Miro 　今後の発展領域: AIエージェント接続基盤(MCP等)、データ品質モニタリング
労働条件	■勤務地原則リモート勤務（必要な場合本社） ※就業場所：自宅またはオフィス（場合によりサテライトオフィス） ■就業時間コアタイム：11:00〜16:00 フレキシブルタイム：5:00〜22:00 1日実働8時間 ■休日・休暇土日祝日 GW休暇、夏季休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、特別休暇、有給休暇
応募資格	【必須（MUST）】 ※以下は、組織開発・コンサルティングドメインやAI領域での実績である必要はなく、他ドメインで培ったデータ基盤の設計・構築の経験で構いません。・自ら設計を主導し、社内の各種SaaSに散在するデータ（それぞれの正本）を統合するデータ基盤・データモデルを、設計から構築・運用まで担ってきた経験・プロダクト・ビジネス側と課題そのものから対話し、そこで見えた要件を構造化されたデータ設計に翻訳してきた実務経験（ERD・DFD等で表現・共有できる）・BigQueryなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用経験、および SQL の実務経験・TypeScript または Python での実務開発経験・データ品質（定義・監視・改善）の考え方を理解している（クレンジング・メタデータ管理・ガバナンス等。実務経験は歓迎）【歓迎（WANT）】・Star Schema や Data Vault 等のデータモデリングの深い経験・HubSpot等CRMのデータモデル・API連携の経験・画像・音声・動画などの非構造化データを扱うパイプラインの構築経験・CI/CD・監視・運用自動化の構築経験・WebアプリケーションやAPIの設計・開発・運用の経験難しい問題を楽しめる人 — 技術的な困難や矛盾にぶつかったとき、安易に妥協せず「もっと良い方法があるはず」と粘れる方。そこから得た学びをチームに共有できる方自分が作ったものに誇りを持てる人 — データ基盤を裏方仕事で終わらせず、「これは自分の作品だ」と胸を張れるものづくりがしたい方得意領域に閉じず、変化を楽しめる人 — データエンジニアリングに自信を持ちつつも、自分の専門に固執しない。AI時代の変化の中で、新しい領域にも自ら踏み出せる方「知が活きる仕組み」を作ることに面白さを感じる人 — 散在するデータが構造化され、AIと人の両方から自然に使える状態になる。そういう仕組みをシステムで実現することに知的好奇心がある方
アピールポイント	自社サービス・製品ありベンチャー企業女性管理職実績あり 20代管理職実績あり 2年連続売り上げ10％以上UP 年間休日120日以上産休・育休取得実績あり教育・研修制度充実 Uターン・Iターン歓迎新規事業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	屋内禁煙
更新日	2026/07/24
求人番号	9278076

採用企業情報

株式会社MIMIGURI

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