データサイエンティストの求人/転職/採用(ITエンジニア) | レバテックキャリア

データサイエンティストの求人・転職情報一覧

• 該当求人数3,241件中

  1-15件表示

• 株式会社リンクアンドモチベーション

  NEW

  【シニアデータエンジニア】データ基盤刷新／AI活用推進／リモート可

  

  • 正社員
  • リモート可
  • 育児支援制度
  • 研修制度・勉強会充実
  • 交通費補助

  必須条件	・データ基盤またはETLパイプラインの開発・運用経験（3年以上）、 ・大規模データ基盤（BigQuery、Athena、Redshiftなど）の設計・構築・運用経験 ・データアーキテクチャの設計経験 求める人物像 ・自身の役割を限定せず、広い視野で新しい領域にチャレンジできる方 ・技術への興味を持ち続け、学びを日々の習慣として楽しめる方 ・チームや組織が好きで、他者への思いやりを持って関われる方 ・課題に対して防御的にならず、チーム全体で前向きに向き合えるよう促せる方
  想定年収	800〜1,200万円
  募集職種	データサイエンティスト
  最寄り駅	東銀座駅（東京都）
  仕事内容	▍業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待します。 主な業務内容 ・データ基盤の刷新・標準化の推進 ・データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ・サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ・複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ・技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ・技術育成・牽引 ・Peopleマネジメント 【仕事の特色】 ▍リンクアンドモチベーションについて ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」 当社は、働く人と組織の関係を科学し エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。 いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。 テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。 また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、 大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。 この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。 人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。 組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、 働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。 人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。 チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。 その“見えづらい関係性”こそ、当社がテクノロジーで解き明かそうとしているものです。 ▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、 これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。 長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、 その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。 現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、 各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。 将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」 というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。 その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を設計・推進することが重要です。 これらの挑戦をリードし、技術と組織の両面から再現性あるデータ活用基盤の構築を牽引するデータエンジニアを募集します。 ▍開発環境 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather 勤務体系 ※当社では「世の中の3カ月はリンクアンドモチベーショングループの1年」と捉えています。つまり世の中の4倍のスピードで成長していこうという考え方です。この考えに基づき、3ヶ月を1年と捉える独自カレンダーを運用しており、期末ごとに3日程度の連続休暇を設けております（ピットイン休暇が

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• 株式会社リンクアンドモチベーション

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  【データエンジニア】AIを活用したデータ基盤刷新／GCP環境／リモート可

  

  • 正社員
  • リモート可
  • 育児支援制度
  • 研修制度・勉強会充実
  • 交通費補助

  必須条件	・データ基盤、またはETLパイプラインの開発・運用経験（2年以上） ・PythonやSQLを用いたデータ処理実装の経験 ・クラウドDWH（BigQuery、Redshift、Snowflakeなど）の利用経験 求める人物像 ・自身の役割を限定せず、広い視野で新しい領域にチャレンジできる方 ・技術への興味を持ち続け、学びを日々の習慣として楽しめる方 ・チームや組織が好きで、他者への思いやりを持って関われる方 ・課題に対して防御的にならず、チーム全体で前向きに向き合えるよう促せる方
  想定年収	650〜800万円
  募集職種	データサイエンティスト
  最寄り駅	東銀座駅（東京都）
  仕事内容	▍業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ご入社後は、データユニットの一員としてデータ基盤やアーキテクチャの最適化、およびプロダクト横断でのデータ活用推進に携わっていただきます。 既存の仕組みを理解した上で、将来的には安定運用と改善を両立する基盤整備をリードしていただくことを期待しています。 主な業務内容 ・複雑化したデータ基盤・スキーマの把握、改善、および運用負荷の軽減 ・ETLパイプラインやデータマートの構築・自動化・最適化 ・GCPベストプラクティスに沿ったデータアーキテクチャ設計の推進 ・部署・サービス横断のデータ連携・運用改善タスクの推進 ・セキュリティ・ガバナンス要件に基づくデータ管理（削除対応、権限設定など） ・部門別レポーティング基盤の改善、データ活用支援 ・小規模プロジェクトのリード ・若手エンジニアへの技術レビュー・サポート ・データ基盤に接続したAIエージェント開発 【仕事の特色】 ▍リンクアンドモチベーションについて ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」 当社は、この想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し エンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。 いま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。 テクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。 また、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、 大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。 この挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。 人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。 組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、 働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。 人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。 チーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。 その“見えづらい関係性”こそ、当社がテクノロジーで解き明かそうとしているものです。 ▍募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、 これまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを より深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。 長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、 その内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。 現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、 各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。 将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」 というデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。 その実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を整えることが重要です。 この挑戦を通じて、プロダクトの安定運用を支えるデータエンジニアを募集します。 ▍開発環境 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather 勤務体系 ※当社では「世の中の3カ月はリンクアンドモチベーショングループの1年」と捉えています。つまり世の中の4倍のスピードで成長していこうという考え方です。この考えに基づき、3ヶ月を1年と捉える独自カレンダーを運用しており、期末ごとに3日程度の連続休暇を設けております（ピットイン休暇がこの連続休暇にあたります）

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• 株式会社キューブシステム

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  【コンサルタント】ヘルスケア領域のデータ活用支援／課題解決型コンサル

  • 正社員
  • リモート可
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	＜業界未経験歓迎＞ ・法人営業、企画、コンサルティング、PMO、IT関連業務のいずれかの実務経験 ・顧客の課題や要望をもとに企画提案し、改善につなげた経験がある方 ※ヘルスケア業界経験、システム開発経験は不問 【求める人物像】 ・顧客の課題解決に興味がある方 ・人との対話が好きな方 ・数字やデータをもとに考えることが好きな方 ・新しい知識を学ぶことに前向きな方
  想定年収	455〜643万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	保険・ヘルスケア領域のお客様が抱える課題を、データ分析と顧客との対話を通じて解決へ導くコンサルティング業務を担当いただきます。 本ポジションでは、健康診断結果や医療費データなどを分析し、組合ごとの課題を可視化。その結果をもとに顧客との対話を重ねながら改善施策を企画・提案し、実行まで伴走します。 分析結果を報告して終わる仕事ではなく、「なぜその課題が起きているのか」「どのような施策が有効なのか」を顧客と一緒に考え、課題解決へ導くコンサルティング業務です。 ＜主な業務＞ ・顧客データ分析および課題整理 ・顧客との打ち合わせ、ヒアリング ・健康増進や医療費適正化に向けた施策の企画・提案 ・施策効果の試算および改善案の検討 ・顧客向け報告資料、提案資料の作成 ・顧客への分析結果報告および提案 ＜案件詳細＞ 保険・ヘルスケア領域向けのデータ活用コンサルティング案件を担当いただきます。 健康診断結果や医療費データなどを分析し、組合ごとの健康課題や収支課題を可視化。その結果をもとに改善施策を企画・提案し、実行まで継続的に伴走します。 データを分析するだけではなく、顧客との対話を通じて課題の背景を深掘りし、実現性の高い施策へつなげることが特徴です。また、パートナー企業のコンサルタントや社内メンバーと協働しながら業務を進めるため、コンサルティングやデータ活用の知見を学びながら成長できる環境があります。 【仕事の特色】 ＜配属先＞ ・第５ソリューション事業本部 システムコンサルティング室 データイノベーショングループ データを起点に顧客課題を発見し、分析・施策立案からAI・DX活用まで一気通貫で支援する組織で、現在は約13名体制で、20代メンバーも多く活躍しています。 完成された組織ではなく、メンバー同士で知見を共有しながらサービスや組織そのものを作り上げている成長フェーズのチームです。 ＜組織のミッション＞ データを価値へ変え、顧客の意思決定を支援することがミッションです。 医療・ヘルスケア領域向けコンサルティングを皮切りに、データ分析・データマネジメント・AI活用の3領域を強化。顧客の課題発見から施策立案、さらにはAI・DX活用まで一気通貫で支援できる組織を目指しています。 ＜キャリアパス＞ 入社後は、 保険・ヘルスケア領域向け案件に参画しながら、保健業界の基礎知識を学び、データ分析・資料作成・顧客説明などの業務を担当いただきます。パートナー企業のコンサルタントや社内メンバーと協働しながら、分析結果から課題を整理し、提案につなげるプロセスを実践的に習得していきます。 将来的には、顧客との対話を通じた課題整理や仮説立案、施策の企画・提案まで主体的に担うコンサルタントとして成長し、案件のリードや組織の知見蓄積まで携わることを期待しています。 おすすめポイント ① データ分析だけでは終わらない「課題解決型コンサルティング」 分析結果を報告するだけでなく、顧客との対話を通じて課題の背景を整理し、施策の企画・提案まで担当します。データ活用と課題解決の両方に携わることができます。 ② 業界未経験からコンサルティングスキルを身につけられる 医療・ヘルスケア分野の知識や高度なデータ分析経験は入社時点では不問です。パートナー企業のコンサルタントや社内メンバーと協働しながら、実践を通じて専門知識や提案スキルを習得できます。 ③ 顧客と伴走しながら社会課題の解決に貢献できる 医療・ヘルスケア領域の課題解決を通じて、加入者の健康増進や医療費適正化に貢献できるポジションです。自分の提案が形になり、顧客や社会への貢献を実感しやすい仕事です。 ＜成長支援制度＞ ～エンジニアの学びと挑戦を会社が全面支援～ 当社では、社員一人ひとりの市場価値向上を重要な経営テーマとしています。 ◎資格取得支援制度 資格受験費用補助 資格取得奨励金支給 奨励金最大50万円 ◎対象例 基本情報技術者 応用情報技術者 プロジェクトマネージャ ITストラテジスト データベーススペシャリスト AWS認定資格 Azure認定資格 社員の主体的な学びと挑戦を支援し、資格取得からキャリアアップにつながる環境を整えています。

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  IT・Webエンジニアの転職に特化

  4人

  に

  3人

  が

  

  レバテックで市場価値を正しく把握することで、多くの方が年収を上げています。

  年収アップの手厚いサポート

  専門アドバイザーに相談する

  支援実績10年の登録者データを基に診断

  適正年収を診断する

  ※2024年2月~2024年8月の実績 レバテックキャリアにおける内定承諾者のうち､応募時年収よりも転職後年収が高い割合

• 株式会社ニジボックス

  NEW

  【データエンジニア】リクルートG／モダンな開発環境／DataOps推進

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験 ・データマートの構築経験（2年以上） ・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上） ・システム開発やDB設計経験（2年以上） 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
  想定年収	485〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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• 株式会社ニジボックス

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  【データエンジニア】モダン環境／大規模データ／AI活用／関西

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方
  想定年収	660〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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• 株式会社ニジボックス

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  【データエンジニア】モダン環境／大規模データ基盤／AI活用／関西

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験 ・データマートの構築経験（2年以上） ・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上） ・システム開発やDB設計経験（2年以上） 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
  想定年収	485〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  【データエンジニア】リクルートの大規模データ／モダン環境可

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方
  想定年収	660〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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• 株式会社ニジボックス

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  【データエンジニア】モダン環境／大規模データ基盤開発／AI活用／東海

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方
  想定年収	660〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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• 株式会社ニジボックス

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  【データエンジニア】データマート構築／モダン環境

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験 ・データマートの構築経験（2年以上） ・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上） ・システム開発やDB設計経験（2年以上） 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
  想定年収	485〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  IT・Webエンジニアの転職に特化

  4人

  に

  3人

  が

  

  レバテックで市場価値を正しく把握することで、多くの方が年収を上げています。

  年収アップの手厚いサポート

  専門アドバイザーに相談する

  支援実績10年の登録者データを基に診断

  適正年収を診断する

  ※2024年2月~2024年8月の実績 レバテックキャリアにおける内定承諾者のうち､応募時年収よりも転職後年収が高い割合

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  【データエンジニア】リクルートの大規模データ／モダン環境／事業課題解決

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方
  想定年収	660〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  【データエンジニア】リクルートG／データマート・パイプライン開発／モダン技術

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方
  想定年収	660〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを読み込ませた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  【データエンジニア】モダン環境／大規模データ／AI活用／関西

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ・現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ・限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ・課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方
  想定年収	660〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  【データエンジニア】モダン環境／大規模データ基盤／AI活用／関西

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験 ・データマートの構築経験（2年以上） ・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上） ・システム開発やDB設計経験（2年以上） 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
  想定年収	485〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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• 株式会社ニジボックス

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  【データエンジニア】リクルートグループの大規模データ／モダン環境／AI活用

  • 正社員
  • リモート可
  • フレックス制
  • 育児支援制度
  • 交通費補助

  必須条件	SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験 ・データマートの構築経験（2年以上） ・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上） ・システム開発やDB設計経験（2年以上） 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
  想定年収	485〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  【データエンジニア】リクルートG／モダンなデータ基盤／AI活用

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  • 交通費補助

  必須条件	SQLを用いたデータ抽出・加工経験（2年以上）をお持ちの上で、下記いずれかのご経験 ・データマートの構築経験（2年以上） ・データ処理 / ETLの実装経験（2年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Functions、Cloud Storageなど）（2年以上） ・システム開発やDB設計経験（2年以上） 求める人物像 ・技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ・GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ・ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ・システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ・当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ・物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方
  想定年収	485〜1,640万円
  募集職種	データサイエンティスト
  仕事内容	■仕事内容 『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB～PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 【仕事の特色】 ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ■開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

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  ※2024年2月~2024年8月の実績 レバテックキャリアにおける内定承諾者のうち､応募時年収よりも転職後年収が高い割合