【＜東北＞リクルートグループにおけるデータマート・パイプラインの開発を推進するデータエンジニア（BIエンジニア）】リクルート100%出資子会社／リクルートグループの安定基盤／年間休日140日／基本リモート／月残業時間は5時間／フレックスタイム制導入

『ホットペッパーグルメ』『SUUMO』『Airビジネスツールズ』など幅広い事業領域のサービスから、日々膨大に蓄積されているリクルートグループのデータ。 本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。 ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 【BigQueryを用いたデータマートの構築・運用】 サービスで扱うデータだけでなく、顧客接点や営業、外部のデータなど、分析に活用できるデータを収集し、利用できるように加工して提供 Webログ、広告、CRMなど複数のデータソースを統合し、分析しやすく・高速に動作するデータマートを設計・開発 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、処理量やスピードを考慮したデータモデルの設計が求められる 【dbt / Dataform を用いたデータパイプラインのチーム開発】 dbtなどのツールを使ったチーム開発を推進 一枚岩の巨大なSQLを、責務ごとに分割してテストしやすい構造へと再設計するリファクタリングにも取り組む 【データの利便維持と品質管理のためのデータマネジメント】 TB〜PB級のデータのセキュリティやメタデータ管理をするためのデータマネジメントのスキルが求められる データマートの要件やロジックを考慮したデータテストを実施し、高品質なデータ分析環境を提供する 【事業課題の把握から要件定義まで】 依頼されたものをそのまま作るのではなく、「誰のどんな意思決定を助けるためのデータか」を把握したうえで設計する 事業部門との要件定義・折衝を通じて、課題発見から改善提案まで一貫して関与 ◆ポジションの魅力 【大規模データならではの技術的難易度】 扱うデータは数テラ〜数ペタバイト規模。 小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。 スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。 【複雑性の高いデータ構造の設計に関われる】 1つのKPIを算出するために複数の異なるテーブルを参照・結合するため、 処理量やスピードを改善するためのデータ構造の把握やデータモデルを設計する力が身につきます。 【モダンな手法を実務で扱える】 dbt / Dataform、ディメンショナルモデリング、BigQuery、データ品質テストなど。 モダンなデータエンジニアリングの手法を実務を通して習得できます。 【技術とビジネスの両面で成長できる】 単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、 データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。 【AIを活用してデータ業務を高度化できる】 社内ナレッジを読み込ませた内製LLMや、ナレッジを学習させたAIを活用し、調査/要件定義/クエリ作成/レビューを効率化。 調査・要件定義の工数を約1/3、クエリ作成・レビューを約1/2に削減しました。 【DataOpsの実施】 開発して終わりではなく、安全性の向上、効率の向上、品質維持、チーム間の連携促進、データから最大限の価値を生み出す現代において重要なDataOpsの経験を積むことができます。 【キャリアの広がり】 プロダクトグロースエンジニア、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動によりさまざまな領域にスキルやキャリアを広げることができます。 ◆開発環境 言語：SQL、Python BIツール：Tableau、Looker、Looker Studio データウェアハウス：BigQuery クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery など） transformationツール：dbt、Dataform ※参照元データの整備で関わります AI関連：社内ナレッジを学習させた内製LLM／AI（社内ルールに準拠した安全な環境で利用） その他：Adobe Analytics、GitHub、Docker など

会社の定める場所

・SQLを用いた大規模データ抽出・加工経験（5年以上） ・データマートの構築経験（5年以上）・データ処理 / ETLの実装経験（5年以上） ・クラウド環境（GCP, AWS, Azure）でのデータ分析基盤構築経験（BigQuery、Cloud Function s、Cloud Storageなど）（5年以上） ・GitHubなどを用いたコード管理とチーム開発の経験 ・開発チームのリードや品質管理のご経験

●技術やエンジニアリングが好きであり、自主的に新しい技術を学び続ける姿勢がある方 ●GithubやQiita、テックブログなどナレッジや技術の情報発信 / 共有に前向きな方 ●ただトレンドを追うのではなく、コンピュータサイエンスや情報科学の基礎を大事にされている方 ●システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、優先順位をつけて行動できる方 ●当事者意識を持ち、机上の空論で負わせるのではなく自ら仮説を確かめに動くことを大事にしている方 ●物事を構造的にとらえ、背景や課題を筋道を立てて進めていける方 ●現場や一次情報まで自ら取りに行き、物事を構造的にとらえて、課題の背景や真因を筋道を立ててとらえられる方 ●限られたリソース（時間・人）を踏まえ、システムやアプリケーションのあるべき姿を描き、実現性と成果の両面から優先順位をつけて行動できる方 ●課題に対して当事者意識を持ち、最後までやり遂げようと努力できる方

660万円〜1,640万円（給与形態：月給制）

※時間外労働の有無に関わらず、35時間分の固定残業代をグレード手当として支給 ※超過勤務分は、超過勤務手当を別途支給

445,834円〜958,334円

345,161円〜741,936円

100,673円〜216,398円

賞与：2回（6月、12月） 昇給：2回

・データエンジニア

本ポジションは、そのデータを「集める・貯める・使える形に整える」ことを主戦場とする、データ基盤側のエンジニアです。ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境を設計・構築し、事業のデータドリブンな意思決定を支えます。 扱うデータは数テラ～数ペタバイト規模。小規模な環境では問題なく動いた処理が、この規模では終わらない・コストが膨らむという事象が起こります。スキャン量やコストの目安を持って最適化する技術が、日常的に求められる環境です。

Python

BigQuery

GCP

Docker

GitHub

正社員

なし

あり（6ヶ月）

フレックスタイム制

9:00〜18:00

フレックスタイム制 ●標準労働時間帯9:00～18:00 　※1日の標準労働時間は8時間としますが、出・退勤時間は、各自の職務内容と自由裁量に委ねています。

8時間

月35時間

月13時間

青森県 岩手県 宮城県 秋田県 山形県 福島県

※東北エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。 ※青森県、岩手県、秋田県、宮城県、山形県、福島県で勤務可能な方からの応募を想定しています。 ※業務上の必要性から出社や所定の場所で就業することを指示された場合は出社いただく場合があります ※リモートでの業務は「自宅」または「会社の指定する就業場所」となります ※オフィス出社の頻度は配属先および担当する案件の状況により異なります

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険、介護保険

リクルートグループ団体保険

定期健康診断、受動喫煙防止措置

健康診断

施設の敷地内又は屋内を原則禁煙とし,特定屋外喫煙場所や喫煙専用室等を設けています。

社員持株会制度

リクルートグループ社員持ち株会の適用対象

リモートワーク制度、時短制度

145日

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇、GW休暇、慶弔休暇

年間休日140日＋指定休5日、年次有給休暇（入社時に15日（うち5日は指定休として消化））、ストック休暇、ケア休暇、転勤休暇、公傷休暇、慶弔休暇、看護休暇、介護休暇、裁判員休暇、F休暇、フレキシブル休日（2024年度は14日間）

育児休暇、介護休暇、産前産後休暇、看病休暇、育児支援制度、育児休業、産前産後休業、介護休業、子の看護等休暇

育児休職制度、介護休職制度、出産育児休暇（妊娠から復職後、子供の小学校卒業まで柔軟に使える）、産前産後休暇、育児休職、時短勤務の選択等による育児と仕事の両立支援

残業手当、深夜・休日勤務手当、通勤手当

通勤交通費（当社規定による）