【募集背景】
TOKIUMは「必要とあらば人力もいとわない泥臭さ」でバックオフィス業務の最適化に挑み、10年かけて独自の業務知見とオペレーション設計力を築き上げてきました。

現在、HubSpotや各種SaaS・プロダクトDBなど社内に散在するデータを集約するデータ基盤を外部パートナーと協力しながら構築・運用しています。
今後の拡張と内製化に向けて、設計から実装までを主体的にリードできるエンジニアを募集します。

そして今、私たちは開発のあり方そのものを大きく変えています。AIコーディングエージェント（Claude Code等）を全エンジニアに導入し、AIを最大限に活用する「ハーネスエンジニアリング」を通じて、一人ひとりの開発生産性を桁で引き上げる挑戦を進めています。人を増やして物量で押すのではなく、少数精鋭が内製でスピードと品質を両立させ、より多くのプロダクトを世に届けていく――それがTOKIUMの次のフェーズです。

【期待する役割・成果】
社内データをデータウェアハウス・データレイク・データマートに集約し、ビジネスサイドが活用できるデータ分析基盤の設計・構築・運用を通じて、データドリブンな意思決定基盤の確立とプロダクト改善への貢献がミッションです。

具体的な役割は以下の通りです。
・データパイプラインの設計・構築・最適化による基盤の信頼性向上
・AIが活用しやすいデータ構造の設計・整備
・ビジネスサイドとの連携によるデータ活用ニーズの発掘と実現
・外部パートナーからの技術移管・内製化の推進

【業務内容】
・データパイプラインの設計・実装
　- HubSpot・SaaS・プロダクトDB等からデータウェアハウス/データレイクへの転送パイプライン・設計・構築・最適化
　- データ加工・変換ロジックの設計とETL処理の実装
　- データソースの特性に応じた転送方式の選定

・データモデリング・品質管理
　- テーブル設計・スキーマ設計
　- データ品質の監視方針策定と不整合の検知・リカバリー
　- メタデータの付与・管理

・インフラ・運用
　- GCPサービスの活用方針決定とアーキテクチャ設計
　- Google Cloud上のデータアクセス権限の設計・管理
　- 定期実行される集計・加工処理のパフォーマンスチューニング

・コスト管理
　- BigQuery・Cloud Functions等のリソースコスト監視・可視化
　- コスト効率を考慮したアーキテクチャ選定とクエリ最適化

・データ活用推進
　- BIツール連携環境の整備（ダッシュボード作成支援）
　- AIが活用しやすいデータ構造の設計・整備
　- ユーザー行動トラッキング基盤の構築

【開発環境】
・クラウド：GCP（BigQuery、Cloud Functions、Dataflow 等）
・データソース：HubSpot、各種SaaS、プロダクトDB（AWS環境）
・言語：Python、SQL
・データ変換：dbt（導入検討中含む）
・その他：GitHub、Slack、Notion

■必須条件
・データパイプラインの設計・構築の実務経験
・AWS または GCP でのインフラ構築・運用経験
・データ加工・分析におけるSQLの実務経験
・テーブル設計・スキーマ設計の基本的な理解
・Git/GitHubを用いた開発経験

■歓迎要件
・Pythonによるデータ処理・ETL開発の実務経験
・GCP（BigQuery・Cloud Functions・Dataflow等）の実務経験
・dbtを用いたデータ変換の経験
・Snowflake等のデータウェアハウス経験
・HubSpot・Salesforce等とのSaaSデータ連携経験
・データ品質の監視・運用設計の経験
・Looker・Tableau等BIツールの利用・構築経験