【募集背景】 データドリブンな組織への変革を加速するため、データ基盤の高度化と運用体制の強化を目的としてデータエンジニアリングチームを拡充する募集です。 【作業内容】 ・行動ログを中心としたデータ基盤の構築・運用およびアーキテクチャ設計を行います。 ・Snowflake を活用したデータ分析基盤の開発・運用を行います。 ・各種システムから Snowflake へのデータ同期パイプラインの設計・実装・改善を行います。 ・dbt を用いたデータ変換・モデリングおよびスキーマ設計を行います。 ・Dagster などのオーケストレーションツールを用いたワークフロー構築とスケジューリングを行います。 ・BIツールやセマンティックレイヤー、Text2SQL システムの運用・改善を通じてデータの民主化を推進します。 ・データオブザーバビリティの実装やデータ品質監視・アラート設計により、データ品質と信頼性の向上を図ります。 ・AI/MLチームと連携し、推薦システムや検索基盤向けのデータ提供や活用最大化を支援します。 ・社内開発プロジェクトへの技術サポートやベストプラクティス共有などを通じ、開発生産性の向上に貢献します。 【求める人物像】 ・プロダクトのミッションに共感し、データの力で組織をより良くしていくことに意欲的な方を求めています。 ・プログラミングとインフラの両面に興味を持ち、中長期的な運用負荷や拡張性を考慮してシステム設計ができる方を想定しています。 ・複雑な課題に対して主体的にオーナーシップを取り、チームを巻き込みながら解決に導ける方を歓迎いたします。 ・生成AIなど新しい技術を積極的に取り入れ、開発効率や品質向上に活かせる方を求めています。 【ポジションの魅力】 ・大規模なユーザー基盤と膨大なコンテンツを持つプラットフォームにおいて、データ基盤の設計・開発・運用をリードできるポジションです。 ・Snowflake、dbt、Dagster などのモダンデータスタックを活用し、生成AI時代のデータ基盤構築に取り組むことができます。 ・技術選定やアーキテクチャ設計に大きな裁量があり、全社の意思決定やプロダクト開発の質に直接影響を与えることができます。 ・技術的負債の解消や技術戦略立案、メンバー育成などを通じて、チーム全体の技術力向上に寄与できる環境です。 【開発環境】 ・プログラミング言語：Python、SQL、Ruby、Go などを利用しています。 ・データ基盤・ツール：Snowflake、Dagster、dbt、Metabase などを活用しています。 ・クラウド・IaC：AWS、Terraform を用いてインフラ管理を行っています。 ・CI/CD：GitHub Actions によるパイプラインを構築しています。

【募集背景】 在庫管理から会計までを対象とした基幹通販システムの本番稼働後フェーズにおいて、保守運用体制を強化するための人員を募集しております。 【作業内容】 マスタデータの登録、変更、整合性確認を行い、ユーザーやロールの管理を通じて権限設定などの定常運用を実施していただきます。外部連携サービスの接続確認や障害一次対応、AWSリソースの稼働監視やログ確認も担当していただきます。機能追加や改修に伴う結合テストやシナリオテストの実施、データ移行やETL処理の実行および検証、Postmanを用いたAPIの動作確認、本番リリース時の展開作業補助を行っていただきます。クライアントからの操作問い合わせへの一次対応、操作マニュアルや手順書のメンテナンス・更新、画面操作レクチャーの実施補助も担当範囲に含まれます。不具合や改善要望の起票、トリアージ、進捗管理（Backlog使用）、および設計ドキュメントへの変更反映・整備を行っていただきます。 【求める人物像】 技術の専門性よりも、現場の状況に合わせて一緒に走れる方を求めております。手順書がない場面でもドキュメントを読み、自ら判断して行動できる自走力をお持ちの方、データの整合性や影響範囲までしっかり確認してから完了とできる誠実さをお持ちの方を歓迎いたします。クライアントや複数ベンダー、開発チームと多面的に連絡調整ができる連携力、新しい機能や業務フローを前向きにキャッチアップし続けられる柔軟性、顧客・受注データを丁寧かつ確実に扱える方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 大規模な基幹通販システムの保守運用に携わることで、EC・通販領域の業務知識とAWSネイティブ環境における運用スキルを幅広く身につけることができます。多数の外部サービスとの連携やデータ移行、BIツール活用など、多様な技術要素に触れながら実務経験を積むことができ、将来的なキャリアの選択肢を広げられる環境です。 【開発環境】 フロントエンドは Vue 3 と Nuxt 3 を利用し、バックエンドは Node.js（ESM）および AWS Lambda で構成されています。データベースは AWS DocumentDB、Amazon Aurora、Valkey を利用し、インフラは AWS（S3、CloudFront、Lambda@Edge）上に構築されています。分析には Amazon QuickSight を用い、外部連携として AmazonPay、ZEUS、Marketo、日本郵便、ニッセンLINX、ヤマト（WMS）などと連携しております。開発支援として生成AI（ChatGPT）によるコード自動生成も活用しております。