次世代のデータパイプライン構築し組織を前進させるデータエンジニア

所属部署と職種

viviONのデータエンジニアリングチームのミッションは、「ユーザーとクリエイターが、楽しみながら生きていける社会にする」というパーパス達成のために、全ステークホルダーがデータ基盤から3つのバリューストリームを一気通貫で正しく認識し、最速の価値創造と意思決定ができる状態をつくることです。開発部と事業部の橋渡しとして、分析基盤の整備・統括、データの定義・標準化、集計・活用環境の提供を担っています。現在は意思決定プロセスの自動化やAI活用環境の仕上げを見据え、全社員がデータを武器に自走できる組織を目指しています。

【データエンジニア】 は、チームの一員として、全員に分散していた基盤エンジニアリング工数を集約し、dbtによるデータモデリングの拡張やBigQueryのコスト最適化を一手に引き受けるポジションです。データ品質の門番として、品質と定義の揃ったデータマートや指標を事業部へ提供していただきます。ご自身のスキルを活かし、データパイプラインの構築やパフォーマンスチューニング、障害のプロアクティブな検知対応を通じて、既存メンバーが上流設計やAI活用などの外部プロジェクトに専念できる環境を作る役割が期待されます。

採用背景

当社は事業拡大に伴い、意思決定の高速化とAIを活用したデータ自走環境の完成を目指しています。そのため、高レイヤー人材がAI研究や広告データ活用といった外部巻き込みプロジェクトに注力する機会が急増しています。しかし、データ民主化の土台となるデータ基盤の維持・改善工数がチーム全体に薄く乗り続けており、上流工程に専念するための体制構築が急務となっています。

また、Lookerへの全社移行という重要なプロジェクトの最盛期を控えていることから、既存メンバーの過負荷を解消し、役割を明確に分化する必要があります。地味ながらも非常に重要な基盤エンジニアリング領域を専任で担い、継続的なコスト削減と品質向上をスピーディに実行していくための仲間を募集しています。

業務内容

• dbtによるDWH加工および指標一元化モデルの拡張とリファクタ
• BigQueryのスキャン量やpartition最適化等による継続的なクエリおよびジョブのコスト削減
• データ品質対応およびユーザー報告前の障害プロアクティブ検知対応
• データカタログツール（OpenMetadata）との連携および整備の補助
• 開発部からの本体データ（DB、テーブル設計、ログ、マスタ）の受け取りとデータマート化
• GCPを活用した新しいデータパイプラインの構築および運用

このポジションの魅力

• 全社の意思決定を加速させるレバレッジ ：基盤を整えるほど全社の分析スピードが向上し、コスト削減などの成果が定量的に可視化されやすい環境です。
• 大規模かつ独自性の高いデータ ：DLsiteをはじめとした、同人、マンガ、オタク文化コンテンツに関する独自かつ大規模なデータ基盤に触れることができます。
• 最先端のデータ活用ビジョンへの貢献 ：AIが意思決定の9割を回すという先進的なビジョンの土台を、全社移行プロジェクトのコアメンバーとして構築できます。
• 技術キャッチアップの必要性と泥臭さ ：ツールや領域が多岐にわたるため、未経験技術を自走して学習し続けるポジティブな緊張感、また、移行期における最初の手作業や、地道な継続的改善に対する根気、関係各所との合意形成のためのコミュニケーションが求められる場面があります。

応募条件

< 必要な条件/経験 >

• SQLおよびデータモデリングの実務経験（一人で完結できるレベル）
• DWHまたはクラウドDWH上でのデータパイプライン構築および運用経験
• 未知の技術やスタックギャップを自分で吸収して埋められる学習力
• 課題を発見し自ら改善に動ける自律性

< 望ましい経験/スキル >

• dbt、OpenMetadata、Airbyte等の利用経験
• BigQueryのコスト最適化や大規模データのパフォーマンスチューニング経験
• ECサイト関連の開発経験やバックエンドに関する知見
• AIやLLMを活用した業務自動化またはデータ活用の経験
• 他部署を巻き込みながら意見の合意形成を行えるコミュニケーション能力