■仕事内容 自社のデータ活用を支える基盤を、構築から利用者展開・ライフサイクル運用まで一気通貫で担っていただきます。 1. データ分析基盤の構築 ・レイヤードアーキテクチャの設計と実装 ・データモデリング（ディメンショナルモデルの適用、データマート設計） ・複数ソースからのデータ収集と統合 ・Databricks を用いたデータ基盤および ETL/ELT 処理の開発・運用 ・Python（PySpark）等を用いたデータパイプライン構築（バッチ / ストリーミング処理） ・CI/CD によるデプロイフローの確立 ・Terraform によるデータ基盤インフラの IaC 化と構成管理 ・非構造化データを対象とした基盤拡張 2. データガバナンス・セキュリティの構築 ・情シス・法務など関係部門との要件すり合わせ ・機密分類タグの整備と運用 ・マスキング基準の統一と適用 ・Unity Catalog 等によるアクセス制御の設計・実装 ・データ品質チェックの設計と運用 3. 利用者への展開 ・メタデータ・カタログ整備（テーブル説明・カラム説明・リネージ） ・データ利用ガイドの整備 ・Streamlit などによる可視化アプリの展開 ・データサイエンティスト・AIエンジニア・アナリスト・事業部門への展開と利用支援 4. データライフサイクルの最大化 ・データ利用状況のモニタリング基盤の構築（クエリログ・リネージの活用） ・アドホックに作られたデータセットを、管理レイヤーに昇格させる仕組みの設計と運用 ・未利用テーブル・カラムの検知と棚卸しの仕組み構築 ・TTL によるデータ自動削除の設計 ※スキルや経験に応じて、できるところからステップアップしていただきます。 ※仕事内容の変更の範囲：会社の定める業務 ■扱うデータ例 ・自社サイトのアクセスログ（ビュー、クリック、コンバージョン） ・求職者の属性・行動履歴データ ・Web広告の配信実績データ ・求人票や求職者のテキストデータ ・音声データ ■主要ツール 【開発言語】Python, SQL 【クラウド】AWS, Google Cloud Platform 【データ基盤】Databricks, BigQuery, TROCCO 【DB・キャッシュ】Amazon Aurora（MySQL） 【コンテナ・オーケストレーション】Docker, ECS 【IaC・構成管理】Terraform 【CI/CD】GitHub Actions 【AIツール】Claude Code, GitHub Copilot, Devin, Codex CLI 【AI/ML】PyTorch, Transformers, MLflow, Ollama, scikit-learn 【ツール・サービス】GitHub, Slack, Findy Team+ 【開発マシン】OSは各自選択 ■必須要件 以下、いずれか複数のご経験をお持ちの方。 ・データプラットフォームの構築・運用経験 — インフラの構築から、その上で動くデータ基盤・パイプラインの開発・運用までを一貫して担ってきた経験（Databricks / BigQuery / Snowflake などのプラットフォーム上で、Python（PySpark）や SQL を使用） ・データガバナンス・セキュリティの要件定義・設計・実装経験 — アクセス制御・マスキング・機密分類など、データガバナンスとセキュリティの要件定義から設計・実装まで担った経験 ・データ品質・信頼性の担保経験 — テスト・バリデーション・モニタリングなど、データ品質や信頼性を担保する仕組みを設計・構築した経験 ・データライフサイクルの高速化に関する経験 — データの取り込み・モデリング・展開のサイクルを高速化し、新陳代謝を加速させる仕組みの構築経験 ■歓迎要件 ・パフォーマンス最適化の知見 — SQL チューニング、データパーティション戦略、Lakehouse 最適化などに関する知見 ・非構造化データの処理経験 — 音声・画像・テキストなど、非構造化データの処理・特徴抽出・ETL パイプライン構築経験 ■ポジションの魅力 ・データ基盤整備の立ち上げフェーズに関われる ・AI／ML開発を見据えた基盤づくりを経験できる ・構造化・非構造化データの両方を扱い、幅広い技術に触れられる ・技術選定やアーキテクチャ設計など、上流工程から携わるチャンスがある ・小規模チームのため、裁量を持って幅広い領域に挑戦できる