人材紹介・人材派遣業界のデータベースエンジニアの転職・求人情報

コーポレート管理領域全体を技術面から支えるPlatform Engineeringのテックリードを担当いただきます。本ポジションには、既存環境の保守・モダン化を起点に、コーポレート全体のシステム間連携やインフラを高度な堅牢性・ガバナンス水準で設計・実装し、最終的にはコーポレート管理領域の全体最適を主導する技術標準の策定までをリードしていただくことを期待しています。【職務内容】■レガシー基盤の保守と技術的負債の把握（入社後のファーストステップ）まずは既存の自社開発アプリやデータ連携処理の仕組みをキャッチアップし、技術力で日々の安定稼働（OPS）を確実に回し続けていただきます。現状アーキテクチャの解像度向上:現在稼働しているスクラッチシステムや、システム間データ連携バッチの仕様、ソースコードを管理・保守しながら、潜んでいる技術的負債や脆弱性をテックリードの視点で洗い出していただきます。「現状の仕組みがなぜ今後のスケールに耐えられないのか」を技術的に腹落ちさせるところから始めてください。■技術的負債の計画的返済とモダナイゼーション日々の改善（CR対応）を技術的側面からサポートしつつ、既存システムの技術スタック刷新や、属人化したインフラ、デプロイ環境の近代化を推進していただきます。脱レガシー（Access等）と技術スタックの刷新:社内で稼働しているAccess等で作られたレガシーツールについては、SaaSへの統合・置き換えを進めます。その上で、長期的にも、SaaSの標準機能ではカバーしきれず今後も残すべき機能に対し、技術スタックを抜本的に刷新し、モダンなWebアプリケーションへ移行していただきます。属人化を排除し、継続性と保守性を確保します。Immutable InfrastructureとCI/CD:サーバーへの手動設定や本番環境への直接アクセスを物理的に禁止する体制へ移行します。すべての変更をGitHub等のコード管理経由とし、承認されたコードのみが自動反映されるCI/CDパイプラインを強制することで、不正リスクを構造的に排除します。■エンタープライズ水準のシステム基盤設計・実装（プロジェクトデリバリー）コア領域（SoR：財務・人事等）に求められる「改ざんの余地なき堅牢性」と、エッジ領域（SoE：現場向けツール等）に求められる「圧倒的な生産性・スピード」を、高い再現性をもって両立させるアーキテクチャを設計・実装していただきます。堅牢かつモダンなシステム間データ連携:各種SaaS間のデータ連携において、iPaaSやマネージドETLを標準採用し、API接続や変換処理におけるコード記述を極限まで排除します。サーバーレスアーキテクチャの実装:SaaSの標準機能でカバーできない独自のロジックやインテグレーションが必要な場合は、FaaSを標準とし、OSやミドルウェアのパッチ管理といった「守りの運用」を全廃するインフラを設計・実装します。■アーキテクチャ統制と技術戦略の策定事業側の目的とコーポレートのIT戦略を深く理解し、中長期的な技術標準を策定・統制するアーキテクトとしての役割を担っていただきます。技術標準の策定とガバナンス:「SaaS First & No Code」を原則とし 、コーポレート内で立ち上がるあらゆる施策に対して、全体最適の観点から技術選定・実装方針をレビューし、アーキテクチャを統制します。"Builder"から"Architect"への転換の体現:単に要件通りにシステムを作るのではなく、最適なSaaSの組み合わせやクラウドネイティブな技術（iPaaS/FaaS等）を駆使し、エンジニアリングリソースを保守ではなく「構造の設計」に集中させる体制を、自ら牽引していただきます。【ポジションの魅力】■BPRの変革期を当事者として推進できるBPR推進部は完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。■「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大

■業務内容：全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。・データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定・現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施・データマネジメント方針策定（ガバナンス、メタデータ管理、品質管理）およびデータ活用プロセスの整備・構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進（要件定義～運用まで）・パイプライン開発、ETL/ELT設計■開発環境：【言語】Pythonなど【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど【ソースコード管理】Git【プロジェクト管理】Backlog【インフラ】AWS、GCP、Azure【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams■本ポジションの特徴/魅力・大規模データ環境：主力サービスであるdodaは法人・個人をマッチングするリボンモデルです。法人企業の求人データや個人の支援データといった膨大なデータを保有しており、ビックデータの分析環境構築に携わることが可能です。・マルチクラウド環境：分析プラットフォームはAWS、GCP、Azureマルチクラウドで構成されているため、様々な技術に携わることが可能です。・超上流工程の経験：企画・構想化検討段階からシステム構築・導入・運用までの全行程を担当できます。・キャリアパス：データアーキテクト/基盤リードといった役割やマネジメント/エキスパートといった管理職への成長機会があります。■組織体制・配属グループは、MGRの元、エンジニアが9名在籍しています。・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。■働き方・フレックスタイム制度を導入。　子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。・リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です（必要に応じて出社の必要あり）。　遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です（要相談）。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。・PC選択（Mac・Windows）が可能。・研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。

■職務責任：日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが重要テーマの一つになっています。データドリブン事業運営を構築するため、データでマッチングビジネスを動かす＆創る組織を目指し、膨大なデータを様々な視点から分析し、事業状況の見える化を推し進め、事業PDCAの高速化や新たな機能・サービスの創出を実現していきます。その実現に向け、データに関わる幅広いエンジニアリング業務に携わり、導くことが求められています。■職務内容：・データマート構築（要件定義、設計、実装、テスト）・データエンジニアリング業務（データの収集、加工、集計）・バッチ基盤の運用保守・DMBOKを軸にしたデータマネジメント業務、及び利活用促進・dbtを用いたデータ変換とモデルの開発・データ利活用促進のためのメタデータ及びデータカタログ整備<使用技術等>データベース: Databricks, BigQuery, Redshift, MySQL, PostgreSQLビジネスインテリジェンス(BI): Tableau利用クラウド: AWS, GCP, Azure計測ツール: Adobe Analytics, Google Analytics, Firebaseバッチ処理: Airflow, dbt, digdagプログラミング言語: Python, Shell Script, SQLCI/CD: CodeCommit, CodeDeploy, CodePipeline, Azure DevOpsデータカタログ: OpenMetadata■働き方ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です・週4-5日リモートワーク、男性育休取得者あり、子どもの送迎など柔軟に勤務時間の調整可 となります。

■組織概要：データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、25年度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデジタル・データ戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。■職務責任：日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが重要テーマの一つになっています。データドリブン事業運営を構築するため、データでマッチングビジネスを動かす＆創る組織を目指し、膨大なデータを様々な視点から分析し、事業状況の見える化を推し進め、事業PDCAの高速化や新たな機能・サービスの創出を実現していきます。その実現に向け、データに関わる幅広いエンジニアリング業務に携わり、導くことが求められています。■職務内容：・データマート構築（要件定義、設計、実装、テスト）・データエンジニアリング業務（システム間のデータETL/ELT）・アナリティクスエンジニアリング業務（ビジネスニーズに合わせたデータ整備、加工、集計）・バッチ基盤の運用保守・DMBOKを軸にしたデータマネジメント業務、及び利活用促進・dbtを用いたデータ変換とモデルの開発・データ利活用促進のためのメタデータ及びデータカタログ整備<使用技術等>データベース: Databricks, BigQuery, Redshift, PostgreSQLビジネスインテリジェンス(BI): Tableau利用クラウド: AWS, GCP, Azure計測ツール: Adobe Analytics, Google Analytics, Firebaseバッチ処理: dbt, Airflowプログラミング言語: Python, Shell Script, SQLCI/CD: Azure DevOpsデータカタログ: dbt Docs, Unity Catalog■ポジションの特徴・大規模なtoC向けサービスのデータ活用部分に携われる点・会社としてもデータドリブン経営に力を入れており、ボトムアップ主体で改善提案を進めていける点

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です！【スキルアップ】大手企業の案件や、話題になっている案件に携わることができる為、幅広くスキルアップすることが可能です。また、エンジニアとして先のキャリア見据えて身に着けたいスキルがあった場合には、積極的に資格取得手当（各種1～5万円程度）を活用してスキルアップを目指すこともできます。※まだまだ立ち上げフェーズの為、エンジニアの声に合わせて対象資格を増やしていく想定です！【サポート体制】営業担当との定期面談がありますが、フォロー専門チームがいる為、困りごとなどはすぐに解消できる体制を整えています。また同社が契約する専門医（メンタル／フィジカル／キャリア領域）との相談も可能【プロジェクト事例】1、大手新聞社のグループ会社でPythonでのデータ分析、集計業務・業務内容：レコードの加工（Python）、データ分析（Python）、VBAでの作業効率化のためのツール作成・言語：Python　DB：SQL2、チャットボットサービスを展開している企業でSQLとPythonを利用したデータ分析業務・業務内容：SQL(Redash)を使った分析、マーケティング/分析ツールを使った分析　　　　　　・環境　言語：Python　DB：SQL　クラウド：AWS3、テレビ視聴者のリアルな反応を可視化・ビッグデータ化している企業にてデータの抽出、加工、可視化、統計分析・業務内容：SQL、R、Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析、分析レポートの作成と分析結果の報告自動化・仕組み化による業務支援・環境：　言語：Python、R言語　DB：SQL

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、データベースエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です！【スキルアップ】大手企業の案件や、話題になっている案件に携わることができる為、幅広くスキルアップすることが可能です。また、エンジニアとして将来のキャリア見据えて身に着けたいスキルがあった場合には、積極的に資格取得手当（各種1～5万円程度）を活用してスキルアップを目指すこともできます。※約200種類以上のエンジニアスキル向上のための資格を対象としています。【サポート体制】フォロー専門チームがいるため、定期面談も実施しており、困りごとなどはすぐに解消できる体制を整えています！また同社が契約する専門医（メンタル／フィジカル／キャリア領域）との相談もいつでも可能です！【プロジェクト事例】1、エンドユーザー直取引率90%以上の大手SIerにてDBエンジニア業務・業務内容：DBの設計や移行、監視、バックアップ、データ回復などのDB管理者としての業務・環境：DB：Oracle（3～4割）、MySQL、Db2OS：Unix系言語：Ruby、Python、JavaFW：Node.jsインフラ：Azure2、日本最大級のECサイト運営企業にてデータ基盤の設計・開発業務・業務内容：データ基盤の設計および開発、データ加工処理の設計および開発、データ基盤のバッチ開発※数千万レコード単位のデータを処理する経験ができます・環境：DB：Oracle/SQLserverOS：Linux3、化粧品会社にて通販事業の顧客管理システムにおけるDBの運用・保守・改修・業務内容：既存DBとセールスフォースマーケティングクラウドの既存仕様の調査・運用・保守・改修、既存のデータ構造から新たにDBを設計・構築・環境：DB：PostgreSQL、BigQueryインフラ：AWS 、 GCPBI：Tableau 、 KI(キーエンスデータアナリティクス)