2026年10月、食べログカンパニーに「データ推進部」が発足しました。食べログでは、月間約9,700万人のユーザー行動ログ、全国約90万店の店舗情報、膨大な口コミや予約データなど、国内屈指のデータ資産が蓄積されています。
現在、社内での生成AI活用やアプリのパーソナライズ、データ分析の需要が拡大しており、これらを支える全社データ基盤の強化が急務となっています。
私たちが目指すのはアナリストやAI、機械学習モデルがいつでも安全かつ高速に活用できる、信頼性の高いプロダクトとしてのデータ基盤です。データを継続的にメンテナンスされるプロダクトとして扱い、開発の作法で基盤を作り上げてくださるデータエンジニアを募集します。
このポジションの魅力
国内最大級のサービス規模と、多角的なデータを扱う面白さがあります。
食べログは、国内最大級の飲食店検索・予約サービスです。
・月間利用者数：9,708万人（スマートフォン：8,039万人 / パソコン：1,669万人）
・月間総PV：24億5,971万PV（2026年3月実績）
本ポジションでは、膨大なアクセスログをはじめ、全国約90万店の店舗情報、9,784万件の口コミデータ（2026年10月現在）、さらには予約データや営業関連データまで、多種多様かつ大規模なデータを対象に業務を進めていただきます。
2026年10月に発足したデータ推進部において、これらの豊かなデータアセットを活用し、全社の意思決定の迅速化やプロダクトの利便性向上に直接貢献できることが、本ポジションの大きな魅力です。
業務内容
食べログには、ユーザーの行動ログ、店舗情報、予約データなどが長年蓄積されています。ゼロからの基盤・活用推進に向け、ロードマップ策定から主導できるポジションです。基盤の設計をこれから一緒に固めていく段階で、技術選定や設計方針にも関わっていただけます。
■BigQuery を中心としたデータ基盤の設計・構築・運用
社内のアナリスト、社内向けAIツール、アプリのレコメンド機能などが、同じデータを安定して素早く取得できる環境設計および開発に携わっていただきます。
■各システムからのデータ取り込み・加工パイプラインの整備
プロダクト側のの機能追加やデータベースの変更に追従できる、、変化に強い連携の仕組みを作ります。
■テスト・監視・CI/CD によるデータ品質の担保
「今朝のデータが更新されていない」「ログの形式が変わって集計結果の数字がおかしい」といった不具合を、人の報告を待たずにシステム自身が自動検知してアラートを出すといった、データ品質を担保するための仕組みの設計・開発にいただきます。
■機械学習エンジニアと連携した MLOps基盤の構築
レコメンデーション等の開発のために必要なデータの収集、モデルの学習および推論、モニタリングなどをスムーズに実現するための環境を整備します。
組織体制
データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、アナリティクスエンジニアなどで構成される、あわせて9名の組織です。
プロダクト開発、事業企画、営業、開発など、食べログカンパニーの組織と幅広く関わることができるポジションです。
開発環境
技術スタック
・Google Cloud, BigQuery
・SQL, Python
・Tableau Cloud
・dbt, Airflow
・GitHub
・Claude Code, Devin
扱えるデータ
食べログサービスを通して生成されるデータ、およびその周辺のデータを幅広く扱うことができます。
・Web、アプリのユーザー行動ログ
・予約データ
・店舗データ
・ユーザーデータ
・営業関連データ
必須要件
・クラウド DWH（BigQuery等 ）を中心としたデータ基盤の構築・運用経験
・ELT / ETL パイプラインの設計・実装・運用経験（複数ソースからの取り込み、スケジューリング、障害対応）
・Python および SQL の実務スキル
・IaC、CI/CD、監視など、基盤をコードと仕組みで運用した経験
・生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験
歓迎要件
・Semantic Layer（dbt Semantic Layer、LookML、Cube 等）の設計・運用経験
・データカタログ・データ品質監視ツールの導入経験
・LLM 向けのメタデータ・コンテキスト整備の経験
・MLOps 基盤（feature store、モデルサービング、監視、CI/CD）の構築経験
・大規模 toC サービスのデータ基盤運用経験
・生成AI / AIコーディングツールを活用した業務経験
身につく能力・スキル
・BigQuery・dbt・オーケストレーション・オブザーバビリティで構成するモダンデータスタックを、国内最大級のサービス規模を持つ基盤として設計・運用する経験
・AI 分析ツールや ML モデルが直接つながる「AI-ready」なデータ基盤の設計経験
・モデルを、品質とコストを管理しながら動かし続ける MLOps／LLMOps の専門性
・アナリストや機械学習エンジニアと連携し、データやモデルが現場で日常的に活用され続けるよう基盤を運用する経験
| 職種 / 募集ポジション | 【正社員】データエンジニア【食べログ】 |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 |
|
| 勤務地 | ※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。 ※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。 |
| 勤務時間 | フレックスタイム勤務（標準労働時間は1日8時間） コアタイム：午前10時00分～午後3時00分 休憩時間：就業時間中に1時間 ※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります。 ※管理監督者および裁量労働制となる場合は異なります。 ※チームの状況や自分の仕事のペースに応じて、出勤・退勤時間を柔軟に変更することができます。 |
| 休日 | 完全週休2日制 所定休日：土・日・祝日、年末年始（12/29～1/3） 休暇：夏季休暇3日、有給休暇、慶弔休暇 ※有給休暇：入社月に応じて最大10日付与 |
| 福利厚生 | ・確定拠出年金制度 ・団体生命保険 ・無料人間ドック（定期健康診断） ・ＥＡＰカウンセリングプログラム ・慶弔見舞金 ・産前産後休暇 ・育児休暇（最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能） ・育児短時間勤務（最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可） ・子供の看護休暇 ・看護休暇 ・ボランティア休暇 ・家族手当（支払条件有） ・在宅勤務環境⼿当 |
| 加入保険 | 社会保険完備（雇用・健康・労災・厚生年金） |
| 受動喫煙対策 | 従業員に対する受動喫煙対策：あり 対策内容：屋内原則禁煙(喫煙室あり) |
| 学習支援 | ・自己学習支援制度あり [エンジニア向け支援] ・勉強会の実施 価格.comを含む会社全体での勉強会が3ヶ月に1回開催されます。 食べログエンジニア全体向けの勉強会は平均月1回のペースで開催しています。 また、食べログの各エンジニアチーム内での勉強会も不定期で開催されています。 ・技術書籍の購入 会社の資産となりますが、技術書は予算の範囲内で自由に購入可能です。長期の貸出もOKです。毎月多くのエンジニアが技術書を購入しています。 ・セミナー参加 就業時間内での参加が可能です。有料セミナーに参加する場合は事前に相談の上、会社が費用を負担します。 ・社内外イベントの運営支援 会場の提供や協賛等の支援を行います。食べログは毎年開催されるRubyKaigiのスポンサーを務めています。 |
| 応募時のご注意 | 履歴書・職務経歴書を必ず添付してください。 |
| 会社名 | カカクコムグループ |
|---|