募集背景

メドレーは「医療ヘルスケアの未来をつくる」をミッションに掲げ、オンライン診療・電子カルテなどの機能を搭載したクラウド診療支援システムや、医療介護業界の人材不足解消を目指す採用システムなどの事業を展開しています。事業を通じて、病院や行政による「持続可能な医療」や、 患者さんやそのご家族にとって「納得のできる医療」を実現させていきたいと考えています。

メドレーの医療プラットフォーム本部では、医療業界向けのSaaSソリューションを提供しており、M&Aやプロダクトの成長によって急速に拡大するデータ量と複雑化する分析ニーズに対応するため、データエンジニアリングチームの立ち上げを図っています。データエンジニアとして、当社のデータインフラの構築と最適化を担う即戦力を求めています。

職務内容

業務内容

• 事業横断データ基盤の設計・運用
  • 複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築
  • 事業横断で活用できるデータ基盤の構築
  • 各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用
• データパイプラインの構築・最適化
  • 各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用
  • クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行
  • dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・監視
• 分析基盤・セマンティックレイヤーの整備
  • ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築
  • 具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します
• データガバナンス・セキュリティ強化
  • 医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します
  • 具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します
  • 全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します
  • データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します
• データ基盤の戦略企画・最新技術対応
  • データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行
  • ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築
  • 社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード
  • データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。

▼主な技術スタック

• DWH: BigQuery
• ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt
• BI: Looker Studio
• DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL

▼メドレーで働く魅力

• 全社横断のスケールと挑戦性: 複数プロダクトを横断してデータを統合する高度なデータ基盤構築に挑めます。様々なサービスのデータを扱うため課題は複雑かつチャレンジングですが、その分達成した際のインパクトは大きく、会社全体の意思決定を支える重要な役割を担えます。医療という社会的重要性の高い領域のデータを扱うことで、データガバナンスやセキュリティの知見も磨かれ、エンジニアとして一段上のスキルを習得できます。
• Mission Drivenな環境: 「テクノロジーを活用して医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、単なるデータ基盤構築に留まらず、医療現場の課題解決やユーザー体験向上に直結するデータ活用ができます。自ら構築したプラットフォーム上のデータ分析から新機能の着想が生まれるなど、事業成長にデータ面から貢献できる実感を持てます。社会に良いインパクトを与えるプロダクトをデータの力で支える醍醐味があります。
• 裁量の大きさと一貫した開発プロセス: データ活用によってプロダクトをより良くする施策であれば、大きな裁量を持って提案・実行できます。企画立案から設計、開発、運用に至るまで一貫して携わることができ、自らのアイデアを形にしやすい環境です。トップダウンではなく各現場の創意工夫を尊重する文化の中で、主体性を持って技術選定やアーキテクチャ設計に関われます。
• プロアクティブなデータ活用文化: 社内にはSQLで自発的にデータ分析を行うプロダクトマネージャーやメンバーが多く、データドリブンな意思決定が根付いています。データエンジニアとしてビジネス部門と近い距離で協働し、要求に素早く応えられる環境です。自分が構築したデータ基盤上で、多くのユーザーが日々データ活用してくれる手応えを感じられます。
• 成長と学習を支援するチーム: 専門領域にとらわれず新しい技術や役割に挑戦することを歓迎する文化があります。例えば、得意分野を活かしてチームに知見を共有しつつ、自身がキャッチアップしたい新技術は他のメンバーから学ぶことができます。データエンジニアリングのみならず、AI OpsやDevOpsなど横断スキルも身につける機会があります。互いの強みを掛け合わせてチーム全体のパフォーマンスを最大化しながら成長できる環境です。
• 「AI×データ」で先端へのチャレンジ: 生成AIや機械学習とデータ基盤の連携など、最新トレンドに触れ実践できる機会があります。社内のエンジニアとの協働を通じ、モデル精度を高める特徴量エンジニアリングや、RAGによる新しい情報検索の仕組み作りなど、先端プロジェクトにデータエンジニアとして関わることが可能です。

応募資格

必須

以下、いずれか複数のご経験

• 事業会社におけるデータ基盤またはデータウェアハウスの設計・開発・運用経験
• 複数のデータソースを統合し、大規模データを扱ったELTパイプラインの構築
• SQLに関する実務経験とデータモデリングに関する知識
• データレイク、データウェアハウス、データマートの構築・管理運用の経験
• Python等のプログラミングによるデータ処理開発
• GCP、AWS、Azure等のクラウド環境でのデータ基盤構築・運用経験
• 事業部門やプロダクトチームと協調し、ステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進のリーダー経験
• 技術選定やアーキテクチャ設計において主体的に意思決定し、プロダクト価値向上のために継続的な改善を主導した経験

歓迎

• データエンジニアリングチームの立ち上げやテックリードの経験、メンバーのマネジメント経験
• 全社規模でのメタデータ管理やデータガバナンスの仕組み構築・運用経験（特に個人情報を扱う基盤での実績）
• BIツール（Looker, Tableau, Metabase, Redash等）の導入選定や運用経験、およびセマンティックレイヤーやメトリクス定義の管理経験
• CI/CDパイプラインの構築・運用経験
• 機械学習や統計分析に関する知見、もしくはAIプロジェクトへのデータ提供・協働経験
• 医療分野への関心や、テクノロジーを通じて社会課題を解決することへの情熱

求める人物像

メドレーが大切にしている価値観はOur Essentialsとして採用や人事評価にも使われていますが、それを踏まえて以下のような方にぜひジョインしていただきたいと考えています。

 - 自らの強みや能力を周囲の人たちに還元し、貢献しようとするホスピタリティを持っている人
 - 組織や会社のミッションをふまえた上でチームメンバーを巻き込み自ら考えて行動できる人
 - 個人だけではなくチーム全体でのパフォーマンス向上を図ることができる人
 - 立場や職種による認識のギャップを理解し埋めながら、他者をリスペクトしつつ適切にコミュニケーションができる人

参考資料

• Medley Engineer Guide
• MEDLEY Developer Portal
• メンバーのストーリー
• 大切にしている価値観