22.【ALPHA】Professional Service Data Engineer

• 22.【ALPHA】Professional Service Data Engineer
• 仕事概要
• 募集背景
• 現在、エンタープライズ領域を中心に「散在するデータの統合」や「リアルタイムなデータ活用」への期待がかつてないほど高まっています。
• KARTEを中核としたデータエコシステムを構築し、ビジネスインパクトを最大化させるためには、より高度なデータエンジニアリングの専門性が不可欠です。
• 「データを作って終わり」ではなく、そのデータがビジネスの現場でどう使われるかという視点を持ち、技術で事業を変革していく仲間を募集しています。
• 職務内容
• CXプラットフォーム「KARTE」およびデータウェアハウス製品を用いた、クライアント企業のデータ利活用基盤の開発・運用をリードしていただきます。
• 単にパイプラインを構築するだけでなく、クライアントの膨大なマルチチャネルデータをどのように統合し、リアルタイムな顧客体験（CX）へと繋げるか。そのためのデータアーキテクチャ設計から実装、パフォーマンス最適化まで、技術的な側面から事業成長を支える役割を期待します。

• データプラットフォームの設計・開発
• 各種ソース（Web/App、CRM、基幹システム等）からのデータ収集・ETLプロセスの設計・構築
• 大規模データを高速に処理するためのDWH（BigQuery / Databricks / Snowflake等）の最適化
• データアーキテクチャの高度化
• リアルタイム性と整合性を両立させたデータパイプラインの構築
• セキュリティ、プライバシー、ガバナンスを考慮したデータマネジメント環境の整備
• ビジネスサイドとの共創
• コンサルタントやアナリストと連携し、データ要件の定義および技術的な実現可否の検討
• 顧客の自走化を目的とした、データ利活用スキームの技術支援

• ポジションの魅力
• \*\*「活用」に直結するパイプライン設計\*\*

• データの収集・加工だけで終わらず、それが「KARTE」を通じて秒単位で顧客へのアクションに変わる。データが価値を生む瞬間をエンジニア自身が体感できる環境です。また、当然ながらKARTE以外の領域における活用にも携わります。

\*\*圧倒的な技術的難易度と場数\*\*

• 日本有数のナショナルクライアントが持つ膨大かつ複雑なデータに挑みます。特定業界のドメインに縛られず、多様なデータ構造を扱う経験を積むことができます。

\*\*「自走支援」という一歩先のエンジニアリング\*\*

• 単なる受託開発ではなく、クライアントがデータを使って自ら事業を動かせる状態を作ることも目指します。組織のデータ文化そのものを技術で変えていく、コンサルティング要素も含んだエンジニアリングも可能です。

\*\*テックカンパニーとしての柔軟な環境\*\*

• 人的リソースの提供を前提とせず、ROIの最大化を追求するため、モダンな技術選定やアーキテクチャの刷新を柔軟に提案し、実行できる土壌があります。

• 必須スキル
• 募集背景
• 現在、エンタープライズ領域を中心に「散在するデータの統合」や「リアルタイムなデータ活用」への期待がかつてないほど高まっています。
• KARTEを中核としたデータエコシステムを構築し、ビジネスインパクトを最大化させるためには、より高度なデータエンジニアリングの専門性が不可欠です。
• 「データを作って終わり」ではなく、そのデータがビジネスの現場でどう使われるかという視点を持ち、技術で事業を変革していく仲間を募集しています。
• 職務内容
• CXプラットフォーム「KARTE」およびデータウェアハウス製品を用いた、クライアント企業のデータ利活用基盤の開発・運用をリードしていただきます。
• 単にパイプラインを構築するだけでなく、クライアントの膨大なマルチチャネルデータをどのように統合し、リアルタイムな顧客体験（CX）へと繋げるか。そのためのデータアーキテクチャ設計から実装、パフォーマンス最適化まで、技術的な側面から事業成長を支える役割を期待します。

• データプラットフォームの設計・開発
• 各種ソース（Web/App、CRM、基幹システム等）からのデータ収集・ETLプロセスの設計・構築
• 大規模データを高速に処理するためのDWH（BigQuery / Databricks / Snowflake等）の最適化
• データアーキテクチャの高度化
• リアルタイム性と整合性を両立させたデータパイプラインの構築
• セキュリティ、プライバシー、ガバナンスを考慮したデータマネジメント環境の整備
• ビジネスサイドとの共創
• コンサルタントやアナリストと連携し、データ要件の定義および技術的な実現可否の検討
• 顧客の自走化を目的とした、データ利活用スキームの技術支援

• ポジションの魅力
• \*\*「活用」に直結するパイプライン設計\*\*

• データの収集・加工だけで終わらず、それが「KARTE」を通じて秒単位で顧客へのアクションに変わる。データが価値を生む瞬間をエンジニア自身が体感できる環境です。また、当然ながらKARTE以外の領域における活用にも携わります。

\*\*圧倒的な技術的難易度と場数\*\*

• 日本有数のナショナルクライアントが持つ膨大かつ複雑なデータに挑みます。特定業界のドメインに縛られず、多様なデータ構造を扱う経験を積むことができます。

\*\*「自走支援」という一歩先のエンジニアリング\*\*

• 単なる受託開発ではなく、クライアントがデータを使って自ら事業を動かせる状態を作ることも目指します。組織のデータ文化そのものを技術で変えていく、コンサルティング要素も含んだエンジニアリングも可能です。

\*\*テックカンパニーとしての柔軟な環境\*\*

• 人的リソースの提供を前提とせず、ROIの最大化を追求するため、モダンな技術選定やアーキテクチャの刷新を柔軟に提案し、実行できる土壌があります。

歓迎スキル

• 大規模なトラフィックやテラバイト級のデータを扱った経験
• ワークフロー管理ツール（Airflow / Digdag等）の利用経験
• IaC（Terraform等）を用いたインフラ構築・管理の経験
• 機械学習モデルの実装・運用（MLOps）に関する知見

求める人物像

• 抽象的なビジネス課題を、具体的なデータ構造へと落とし込める思考力のある方
• 自社プロダクトとクラウド技術の組み合わせを楽しみ、技術的な好奇心を持ち続けられる方
• チームメンバーや顧客をリスペクトし、ワンチームで目標達成に向かえる方
• データの品質と信頼性に強いこだわりを持ち、堅牢なシステムを追求できる方

選考フロー

1. 書類選考
2. 1次選考

• 通常は面接1〜3回となります
• ご面談の内容から応募職種とは異なるポジションを提案させていただく場合もございます
• オンラインでの実施も可能です

1. リファレンスチェック

• 面接だけでなく、より多面的に候補者の方を理解するために実施しています
• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています.

1. 源泉徴収票のご提出

• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています.

1. 最終選考

• 基本的にはオフィスでの面接になります

関連インタビュー記事

• PLAID ALPHAについて
• CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー
• ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー

• 【変更の範囲】業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
• 「屋内原則禁煙（喫煙専用室あり）」
• 応募概要
• 給与
• 諸手当

• PLAY-AID Allowance（年20万円程度の学習・環境支援金）あり
• 交通費実費支給（月額上限5万円）

• 勤務地
• 本社（〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目10-1（GINZA SIX10F））
• 【変更の範囲】会社の定める場所
• ※ハイブリッドワーク
• 出社とリモートワークを取り入れたハイブリッド型の勤務形態です。中長期的なビジョンの達成に向けて最適な方法を思考し続けており、会社やチームの状況を踏まえて一定日数の出社をリクエストすることがあります。
• 現状ビジネスサイドは原則週3出社となっています
• 雇用形態
• 正社員
• 勤務体系
• フレックスタイム制

• フレキシブルタイム 7:00〜22:00
• 休憩時間 60分

• 試用期間
• 入社後6ヶ月
• 福利厚生

• 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
• 年次有給休暇（入社時付与）
• 特別休暇（PLAY-AID Holiday等）