データエンジニア

AIネイティブな組織の心臓部を創るデータエンジニア募集！DWHやパイプライン構築にとどまらず、データを「事業価値」に変える。データ品質管理からクライアントの事業やサービス改善まで！ 仕事概要 # このポジションについて データエンジニアは、データ基盤、分析基盤、AI活用基盤の設計・構築を担うポジションです。 AI活用が進むほど、信頼できるデータ基盤やデータ設計の重要性は高まります。 ライトコードでは、データを扱う技術を、クライアントの事業やサービス改善につながる価値へ変えられる方を求めています。 バックエンド開発の経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎します。 # お任せしたいこと 経験や志向に応じて、以下のような業務をお任せします。 - データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築 - ETL / ELTパイプラインの設計・実装・運用 - データモデリング、データ品質管理 - ログ設計、データ収集設計、データ活用方針の整理 - BIツールや分析環境の整備 - AI活用を支えるデータ連携・データ整備 - クライアントや開発チームとの要件整理 - AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成 # AI活用について データエンジニアには、以下のようなAI活用を期待します。 - データ基盤設計やアーキテクチャ検討のための技術調査 - SQL、Python、パイプライン処理の実装支援 - データ品質チェックや異常検知の観点整理 - データ定義、仕様書、運用ドキュメントの作成 - 分析要件やビジネス要求の整理 - AI活用に必要なデータ整備・連携方針の検討 - AI出力を検証し、データの正確性・安全性・再現性を担保すること # 主な技術・スキル - AWS / GCP などのクラウド環境 - SQL / Python - BigQuery / Redshift / Snowflake などのDWH - dbt などのデータ変換・モデリングツール - ETL / ELT、データパイプライン - BIツール、ダッシュボード設計 - データ品質管理、ログ設計、データモデリング - AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成 必須スキル # このポジションについて データエンジニアは、データ基盤、分析基盤、AI活用基盤の設計・構築を担うポジションです。 AI活用が進むほど、信頼できるデータ基盤やデータ設計の重要性は高まります。 ライトコードでは、データを扱う技術を、クライアントの事業やサービス改善につながる価値へ変えられる方を求めています。 バックエンド開発の経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎します。 # お任せしたいこと 経験や志向に応じて、以下のような業務をお任せします。 - データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築 - ETL / ELTパイプラインの設計・実装・運用 - データモデリング、データ品質管理 - ログ設計、データ収集設計、データ活用方針の整理 - BIツールや分析環境の整備 - AI活用を支えるデータ連携・データ整備 - クライアントや開発チームとの要件整理 - AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成 # AI活用について データエンジニアには、以下のようなAI活用を期待します。 - データ基盤設計やアーキテクチャ検討のための技術調査 - SQL、Python、パイプライン処理の実装支援 - データ品質チェックや異常検知の観点整理 - データ定義、仕様書、運用ドキュメントの作成 - 分析要件やビジネス要求の整理 - AI活用に必要なデータ整備・連携方針の検討 - AI出力を検証し、データの正確性・安全性・再現性を担保すること # 主な技術・スキル - AWS / GCP などのクラウド環境 - SQL / Python - BigQuery / Redshift / Snowflake などのDWH - dbt などのデータ変換・モデリングツール - ETL / ELT、データパイプライン - BIツール、ダッシュボード設計 - データ品質管理、ログ設計、データモデリング - AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成 歓迎スキル - DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築経験 - ETL / ELTパイプラインの設計・運用経験 - dbt、BigQuery、Redshift、Snowflake等の利用経験 - BIツールを用いた可視化・ダッシュボード構築経験 - バックエンド開発経験 - AI活用基盤、LLM、RAG、データ連携に関する知識や経験 - 技術選定、設計レビュー、チームリードの経験 求める人物像 # 当社とのマッチングについて ## こんな方を歓迎します - データを事業価値につなげることに関心がある方 - AI活用を支えるデータ基盤づくりに挑戦したい方 - バックエンド開発からデータ領域へ専門性を広げたい方 - データの正確性、再現性、運用性を大切にできる方 - 学んだ知見をチームに共有し、組織全体の技術力向上に貢献したい方 ## ミスマッチになりやすい方 - AI等のツールやデータ活用に、あまり関心が持てない方 - データの品質や再現性よりも、目の前の対応をスピーディに進めることを優先したい方 - 事業やクライアントへの価値づくりよりも、技術そのものに専念したい方 - 現在のスキルセットの中で、腰を据えて開発を続けたい方 - 生成物の品質やデータの正確性を自分の目で確かめるより、スピードを優先したい方 # 選考で確認したいこと - SQL、Python、クラウド環境での経験 - データ基盤、パイプライン、データ設計に関する経験 - データ品質や再現性をどのように担保してきたか - AIを活用した調査・実装・ドキュメント作成の具体例 - ビジネス要求をデータ要件に落とし込んだ経験 - チームやクライアントとのコミュニケーション経験 応募概要 給与 # 経験・役割に応じた募集区分 ## シニア / チーフ候補 ■ **想定年収：800万円 〜 1,200万円**（想定月額：571,428円 〜 857,142円） **【給与内訳】** - **基本給**：約462,000円 〜 約693,000円 - **固定残業代（月30時間分）**：約109,428円 〜 約164,142円 **【期待する役割】** データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤のアーキテクチャ設計を主導する。事業やAI活用につながるデータ戦略を技術面から牽引する。 --- ## ミドル / 経験者クラス ■ **想定年収：500万円 〜 800万円**（想定月額：357,142円 〜 571,428円） **【給与内訳】** - **基本給**：約289,000円 〜 約462,000円 - **固定残業代（月30時間分）**：約68,142円 〜 約109,428円 **【期待する役割】** ETL / ELTパイプラインの構築、データモデリング、データ品質管理を自律的に行う。バックエンド開発経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎。 --- ## ジュニア / ポテンシャルクラス ■ **想定年収：400万円 〜 500万円**（想定月額：285,714円 〜 357,142円） **【給与内訳】** - **基本給**：約231,000円 〜 約289,000円 - **固定残業代（月30時間分）**：約54,714円 〜 約68,142円 **【期待する役割】** 先輩エンジニアのサポートのもと、ETL / ELTパイプラインの構築やデータモデリングなどの実務に携わる。データエンジニア未経験の方や、現状打破を望みキャリアチェンジを目指す若手エンジニア（目安：実務経験2〜3年程度）も歓迎。データ領域への強い興味と、自主的な学習意欲を重視します。 --- ### 補足事項 * 経験・スキル・担う役割に応じて決定します。 * 特に高い専門性・リード経験をお持ちの方は、上限を超えて相談可能です。 * 30時間を超える時間外労働分は、追加で全額支給します。 勤務地 **【全国】** リモートワーク可能です。全国からご応募いただけます。 **【福岡本社】** 〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神1-14-18 WeWork天神ブリッククロス14F **【東京オフィス】** 〒105-0003 東京都港区西新橋1-1-1 10F WeWork 日比谷FORT TOWER **【大阪オフィス】** 〒542-0076 大阪市中央区難波5-1-60 なんばスカイオ 27F **【名古屋オフィス】** 〒450-0002 愛知県名古屋市中村区名駅1丁目1−4 JRセントラルタワーズ 50F 雇用形態 正社員または契約社員（選考により決定／契約3〜6ヶ月・勤務評価に基づき正社員登用あり ※雇用形態による給与・待遇の差異なし） 勤務体系 フルフレックスタイム制（コアタイムなし） 試用期間 3ヶ月 福利厚生 # 福利厚生等 **【保険】** - **各種社会保険完備** 健康保険、厚生年金、雇用保険の加入（労災保険は事業所に適用） **【諸手当】** - 交通費支給（月5万円迄） **【福利厚生】** - 技術書籍購入補助 - 毎月の飲み会（会社負担） - フルリモートワーク可 - 服装自由 - 出産・育児支援制度 - 資格取得支援制度 # 休日・休暇 - 完全週休2日制（土・日）※年間休日128日以上 - 祝日 - 夏季休暇 - 年末年始休暇 - 慶弔休暇