データエンジニアは、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤を構築するポジションです。 データサイエンティストとデータアナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。
具体的には、データ利活用の企画、アーキテクチャの設計からソリューション選定、設計フェーズから構築、 その後の継続的な改善まで、開発業務全般を推進していただきます。
また構築した基盤の上での高度利活用（機械学習のモデリングなど）まで幅広く携わっていただく機会があります。

* BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift等を活用したデータパイプライン、DWHの設計、開発、運用
* データ利活用のためのETL処理の開発と運用
* Tableau、Looker、PowerBI等BIツールや機械学習を使った分析環境の開発・運用
* AIシステムの開発・導入、運用

【プロジェクト事例】
* プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築　
* 製薬メーカー向けDMP構築支援
* メディア向け機械学習を用いたレコメンドロジックを構築

【技術環境】
言語：SQL
DWH：Redshift
データ基盤：Databricks、Spark、Presto、Hadoop
BIツール：Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど
ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue
AIフレームワーク：VertexAI、SageMaker、AzureML

【ポジションの特徴】

◆データの利活用を可能にし、お客様の事業を成長させていく実感が得られます。
データドリブン経営にとりかかる企業が増え、社会全体においてデータの需要がどんどん大きくなっています。 その中でも、データの利活用を進められていない領域はまだまだ多く、活躍できるシチュエーションは豊富にあります。 実務上扱うのは一般公開されていない大量のデータであり、顧客の眠っているデータを掘り起こし、それを自分の手でアレンジしていくことで顧客の事業に大きなインパクトを残すことができる経験が得られる楽しさがあります。

◆常に新しい技術に触れながら、試行錯誤を楽しめる仕事です。
決まったやり方で単にこなすのではなく、顧客のニーズに合わせて最善策を考え、試行錯誤しながら進めていきます。チームに相談しながら解決策を見つけ、チャレンジしていくことが可能です。常にアンテナを張って良さそうなツールはすぐ試すので、最新の技術を実務で試していくことができます。 技術動向、手法の調査・検証も実施しながら積極的に採用しており、直近では、Snowflakeをはじめ、dbtなどとのパートナーシップを結んでいます。

【働く上での魅力】
◆年齢、性別関係なく活躍を評価する制度が整っています
（年間昇格人数割合28.8%、1人あたりの最大年収伸び率38.5%、最年 少管理職年齢28歳）
◆有給取得率は高く、仕事とプライベートを両立することができます。
また、リモートワークや働く時間の調整など、柔軟な働き方が許 されており、産休・育休取得後も安心して戻ってくることができる環境です。
（初年度有給休暇数15日、有給取得率約70%、育休復帰率100%、直近 ３年間新卒社員定着率97.2%）

■必須条件
* Python、Java等のプログラミングを伴うシステム開発経験 3年以上
* DBの設計または運用の経験

■歓迎要件
* BIツールの利用経験
* データウェアハウス(DWH)の構築経験
* 分析・機械学習プロジェクトの経験
* SQLによるデータ加工/抽出の経験
* クラウド環境上でのシステム構築経験または運用経験（実務以外も可）