アナリティクスエンジニア

当社について

私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2026年時点で商品点数は2,800万点超、ご登録ユーザー数は1,100万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。

また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。

■福利厚生（正社員向け）はこちらでご紹介しております。

企業理念・行動規範

※当社では『資材調達ネットワークを変革する』という企業理念、『他者への敬意』をはじめとする6つの行動規範を大切にしております。
企業理念・行動規範はこちら

■募集背景

データドリブンな意思決定を支える環境を実現するため、2024年7月にアナリティクスエンジニアリンググループを新設しました。アナリティクスエンジニアは、モノタロウの各ドメインに深く参画し、ドメイン内での自律的なデータの管理・活用を推進しています。また、一定の品質を維持するための仕組みを備えたデータプロダクトを構築し、ドメイン内外に提供することで、誰もが安心してデータを活用できる環境を整備しています。
アナリティクスエンジニアとしてビジネス成長にレバレッジをかけられる自律分散型のデータマネジメントを目指し、リードしていただける仲間を募集いたします。

※アナリティクスエンジニアグループの新設背景については、こちらの記事をぜひご覧ください。

【 このポジションの魅力 】
1. KPI定義や業務プロセスの構造化から入り、事業の意思決定そのものに関わることができる
出来上がった要件を受け取ってデータを整えるのではなく、SCM・営業・商品といったドメインに深く入り込み、業務プロセスの整理やKPIの定義から関わります。ECサイトと自社在庫（物流拠点）を持つため、リアルとデジタルが複雑に絡み合い、データ量・種類ともに膨大です。ドメイン特性を反映したデータモデリングやスケーリングに対応したデータマネジメント手法の確立といった難易度の高いissueに、上流から手を入れることができます。

1. 設計から実装、現場への定着までを一気通貫で担うことができる
   データモデリングからDWH・データマートの設計構築、BIツールのモデル開発、データ品質・信頼性の担保まで、分業せずに担います。組織の規模が大きくなると上流と実装、実装と運用は分かれていきますが、アナリティクスエンジニアリンググループは少人数のため、一連の流れを自分の手で通せます。

2. データ活用が浸透した基盤の上で、次の段階をこれから作っていくことができる
   モノタロウでは全26部門・1,000人以上の社員が月間500万回のクエリを実行しており、データを活用すること自体はすでに全社に浸透しています。セマンティックレイヤの構築や整備されたデータの公開も進み、汎用的なデータには誰もがアクセスできる状態になりました。次のテーマは、誰もが自身の業務改善のためにデータを使いこなせる段階へ引き上げることです。特定のドメインから着手して共通の仕組みをつくり、他のドメインへ広げていく設計自体を、これから一緒に考えていただけます。各部門に与える影響度が大きいポジションのため、必要なリソースや予算、大きな裁量を持って進められる環境です。

■ミッション

・ 指標定義の統一と、信頼できるデータの確立
全社が共通の数字で意思決定できる状態をつくるため、部署ごとにばらついている売上・顧客・商品などのKPIについて、全社で共通して参照される主要な指標から定義を揃えていきます。「同じ指標なのに部署によって数字が違う」という状態を解消します。

・ 担当ドメインのデータプロダクト化
担当ドメインのデータを、他のドメインも活用できる「データプロダクト」として設計・公開します。データメッシュの考え方に基づき、ドメインを越えたコラボレーションを可能にすることを目指します。

・ データ活用による業務改善サイクルの加速
エンジニアリングの力でデータが持つポテンシャルを引き出し、業務改善サイクルのスピードと質を高めます。

■業務内容

アナリティクスエンジニアの業務は、全社のデータ利活用を推し進めるためのプラットフォームの整備・運用と、他チームがアナリティクスエンジニアリングのプラクティスを自律的に実践できるような支援の2種類があります。

【プラットフォーム運用】
・dbt Cloudを用いたデータモデリングと、分析コードベースへのバージョン管理・CI/CD・テスト、およびTerraform等によるデータ基盤のIaC管理
・BigQuery上のDWHテーブルの設計・構築と、データサイエンティストやアナリストが使えるデータマートとしての整備
・LookerでのLookML開発、 Looker Studioでのダッシュボードの設計・管理
・SLA・SLO・SLIやデータテストを用いたデータ品質・信頼性の担保（Data Reliability Engineering）

【ドメイン支援】
・各事業領域に深く入り込み、業務プロセスの構造化、KPI定義、データプロダクトの構築

※ドメイン支援のイメージ
期初・期末の目標設定や目標の振り返りの会議に参加し、目標を測定するためのデータ整備段階から支援します。また、週次でその指標の監視等の会議に参加するケースもあります。

※担当テーマ例

物流：物流ネットワークのあるべき姿の定義、在庫カバー率や配送費の可視化
調達：サプライヤリードタイムの予測
営業：Salesforceデータ整備による営業活動プロセスの可視化
商品：商品DWHの拡張（属性・サービス分類の追加）

▼アナリティクスエンジニアリンググループ構成
グループ長：1名
主務：3名

■求めるスキル・経験

・クラウドDWH（BigQuery・Snowflake・Redshiftなど）上での、データマート・DWHの設計・構築経験3年以上（利用経験ではなく、自ら設計・構築した経験）
・Python や Go を用いた実装経験2年以上（一度動かして終わりの分析コードではなく、定期的に実行され、他業務に組み込まれるものを作った経験）

■あると望ましいスキル・経験

・BIツールの設計・開発経験（ダッシュボードの作成ではなく、指標定義やLookMLなどモデル側を扱った経験）
・dbtを用いたデータモデリングと、CI/CD・テスト・バージョン管理の適用経験
・LookerのLookML開発・運用経験
・データ品質・信頼性の設計運用経験（SLA・SLO・データテストなど）
・データメッシュなどの分散型データ管理に関する知識・興味
・現場部門への要件定義・ヒアリングと、定着まで推進した経験
・データ分析、機械学習、生成AIを用いた業務改善の経験
・社内で積極的にコミュニケーションを取って課題解決を推進した経験**求める人物像**
・分析業務を運用ではなく、エンジニアリングとして捉える方
・単にクエリを書くだけでなく、コードでの管理や品質担保の仕組みまで考えられる方
・中央で作って終わりにせず、現場に入り込んで定着まで見届けられる方
・エンジニア、アナリスト、意思決定者という3つの役割との連携を楽しめる方
・データモデリングやモダンデータスタック、ソフトウェアエンジニアリングのプラクティスを率先して学ぼうとする方

▼データ系エンジニアについて

「アナリティクスエンジニア」「ソフトウェアエンジニア (データ基盤)」について。
下記ワードについて、より興味が合致する方にご応募ください！

●アナリティクスエンジニア ※当ポジション
https://hrmos.co/pages/monotaro/jobs/104B0816_001
・データの管理、利活用の促進
・データマネジメント
・データガバナンス
・dbt, dataform
・BI（looker、tableauなど）
・データウェアハウス、データマート

●ソフトウェアエンジニア (データ基盤)
https://hrmos.co/pages/monotaro/jobs/102A0101_019
・データ収集、流通
・異なるデータベース間のレプリケーション
・大規模データを用いたAPI基盤
・大規模データのバッチ、ストリーミング処理
・データレイク（BigQuery）
・NoSQL（Bigtable、Redis）
・メッセージングサービス（GCP Pub/Sub、Apache Kafka）"

▼選考フロー

書類選考 ⇒ ＷＥＢテスト + １次面接 ⇒ ２次面接 ⇒ 最終面接
※状況に応じて選考ステップが変動する可能性がございます。

▼参考コンテンツ・動画はこちら

データから正しい意思決定を行うために全社横断プロジェクトにおける取り組み 〜マーケティング・テクノロジーフェア 大阪 2023 登壇レポート〜 - MonotaRO Tech Blog
マーケター自身がデータを管理するために、広告運用にdbtを導入した経緯と効果