ちゅらデータではデータに関わるすべてのソフトウェアエンジニアリングを実行しています。データは利用されなければ埋もれてしまい価値を発揮できません。ちゅらデータのデータエンジニアはデータを利用可能な状態にするために持てる知識と経験を投入し、顧客がデータから価値を創出できるよう手を尽くしています。
顧客の保有するデータは多様な環境・形態・事情におかれています。ちゅらデータのデータエンジニアは顧客のおかれた状況に応じて適切なエンジニアリングを提供できるよう組織として成長していこうとしています。
シニアクラスでは、顧客への提案・見積から、データ基盤アーキテクチャの設計、複数メンバー・マルチベンダー体制でのプロジェクト推進、大規模マイグレーションや生成AI連携を伴う基盤刷新までを牽引します。Snowflake / Databricks / Iceberg を用いたレイクハウス基盤、データメッシュ／データコントラクトを意識した分散アーキテクチャ、LLMOps を含むモダンデータスタック全般に責任を持って取り組める方を求めます。

■必須条件
- クラウド(AWS / Google Cloud / Azure)、データ基盤、ネットワーク、セキュリティに関する広範な知見と、非機能要件(性能・可用性・コスト・セキュリティ)の設計経験
- 顧客への提案書作成・見積・提案プレゼンから納品までを担うクライアントワーク経験
- プロジェクトマネジメント経験(複数メンバー、マルチベンダー、長期案件いずれかの経験)
- データ基盤アーキテクチャの設計経験(Snowflake / BigQuery / Databricks などモダンデータスタックを用いた DWH / データレイク / レイクハウス基盤の構築または大規模マイグレーション経験)
- Agentic Coding (e.g. Claude Code) を活用した開発経験
- ビジネスレベルの日本語によるコミュニケーション能力

■歓迎要件
\- 顧客や依頼者の課題を理解し適切なエンジニアリングを実行した経験
\- Snowflake / dbt / Terraform / AWS / Google Cloud / Databricks を組み合わせたモダンデータスタックでのデータ基盤構築・運用経験
\- Databricks(Unity Catalog 含む)、Apache Spark などレイクハウス／分散処理基盤の利用経験
\- Airflow / MWAA、GitHub Actions などワークフロー・CI/CD ツールの利用経験
\- dbt、Fivetran、TROCCO、Glue など ELT/ETL 製品の利用経験
\- Terraform、CloudFormation、Terragrunt など IaC 製品の利用経験
\- Tableau、Looker、Looker Studio、Power BI、QuickSight など BI 製品の利用経験
\- 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テストなどシステム開発工程一通りの経験(ウォーターフォール／アジャイル問わず)
\- Snowflake / BigQuery / Databricks などクラウド基盤のボトルネック分析およびコスト削減のためのチューニング経験
\- データマネジメント・データガバナンス(DMBOK、OpenMetadata、データカタログ整備、データコントラクト、データメッシュ等)に関する知識・経験
\- データモデリング(Stage / Intermediate / Mart 層、SCD、Data Vault、データコントラクト等)の設計経験
\- Iceberg、Unity Catalog などレイクハウス／オープンテーブルフォーマットを用いた大規模データ基盤の設計・構築経験
\- 生成AI / LLM / RAGを活用したアプリケーション開発経験
\- LLMOps / AgtOps 等のLLMアプリケーション運用基盤構築経験
\- データ基盤の大規模マイグレーションの設計・推進経験
\- 英文技術ドキュメントの読解力(技術ブログ・カンファレンス資料の一次情報を踏まえた技術選定経験)