データウェアハウスエンジニア（正社員） / 会社名非公開

【業務について】
DatabricksとGoogle CloudのBigQueryを中心としたクラウドDWHの企画、設計、開発、運用改善を担います。社内外のデータを「集める、整える、届ける」まで一貫して手がけ、生成AIも活用しながら、ベンダー任せにしない内製開発チームを育てます。

【お任せする業務例】
　＜具体的な仕事内容＞
【データをつなぎ、使える形にする】
・社内外システムからのデータ収集、加工、クレンジング、蓄積
・ETL／ELTパイプライン、データモデル、データマートの設計・開発
・SQLやPythonを用いたデータ処理、品質チェック、自動化

【クラウドDWHを育てる】
・Databricks、BigQueryを活用した基盤の設計・改善
・性能、コスト、可用性、セキュリティ、監視・運用の最適化
・障害やデータ品質課題の調査、再発防止

【利用部門と価値をつくる】
・分析、マーケティング、事業部門との要件整理
・データ定義、利用ルール、メタデータ、ドキュメントの整備
・生成AIや新技術の調査、検証、実務への適用

【内製チームを強くする】
・コードレビュー、開発標準、CI/CD、テスト自動化の改善
・外部パートナーとの協働、ナレッジの社内蓄積

＜仕事の面白さ＞
・企画から設計、開発、リリース、改善まで一貫して携われます。
・クラウドやデータ、生成AIなどの技術を、実際のビジネス課題に生かせます。
・自分がつくったデータ基盤が、さまざまな部門の意思決定や新しい施策を支えます。
・メンバー同士で気軽に相談し、試し、学び合えるチームづくりに参加できます。

＜キャリアパス＞
まずはデータパイプラインやデータマートの開発・改善を担当します。その後は、データエンジニアのスペシャリスト、データアーキテクト、テックリード、プロジェクトリーダー、データプラットフォーム責任者などへ、志向に応じて成長できます。

＜このポジションの魅力＞
・大規模で多様なデータを扱い、全社のデータ活用を支えられる
・Databricks、BigQuery、Python、生成AIを実務で活用できる
・上流と下流を分けず、自分のアイデアを形にできる
・クラウドの性能、品質、コストをバランスよく設計する力が身につく
・内製チームの文化と開発プロセスを一緒につくれる

【扱うデータ基盤】
クレジ…