Analytics Engineer

仕事概要

プロダクトとAIが同じ“事実”を見て意思決定できるよう、データの意味・単位・前提を設計し、それを分析・学習に使える形へ落とす役割です。

具体的な業務内容として

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・指標・ディメンションの定義（意味/単位/集計粒度/タイムゾーン/除外条件）を策定し、プロダクト・AI・分析で一貫して使える“真実の源泉”を設計

・生データ（ログ/イベント/業務DB）から、分析・機械学習で使いやすい形（スタースキーマ、ファクト/ディメンション、履歴管理）に変換するデータモデリングと実装

・欠損/重複/整合性/鮮度/分布変化を検知するテスト・監視を設計し、データ品質の継続改善

・データ辞書/カタログ、メトリクス定義、SQLテンプレ、ドキュメント整備により、PdM/アナリスト/ML/各部署がセルフサービスで使える状態を作る

・学習・推論に必要な特徴量候補の整備、ラベル設計支援、オフライン/オンラインで意味がズレないデータ提供（Training/Servingの整合性）を支援

・PdM/ML/Platform/セキュリティ等と連携し、指標変更・スキーマ変更の影響を管理しながら、定義の更新と展開を運用として回す

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必須スキル

・指標/定義（セマンティック）の設計と標準化を主導した経験

・データモデリングと変換の実務能力（分析向けデータ提供）

・データ品質を担保する仕組みを設計・運用できる

・日本語会話力ネイティブレベル

歓迎スキル

・セマンティックレイヤ/メトリクス基盤の構築経験

・dbt等のモダンデータスタックでの実装経験

・AI/MLチームとの協業経験

求める人物像

・定義に強く、曖昧さを潰せる

・利用者視点でデータを“プロダクト化”できる

・品質・変更に強い

・横断的に合意形成できる