【フルリモート可】データエンジニア／レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新

■ポジション概要

本ポジションは、レコメンド・マッチング領域におけるデータ基盤刷新プロジェクトのPM兼テックリードとして、Databricksを活用したデータ活用基盤の検証・設計・推進を担うポジションです。

入社後は、主に機械学習で活用されるデータマートの設計・管理方法の整備や、Databricks活用方針の検証を中心に担当いただきます。

また、データサイエンティスト、MLエンジニア、全社共通データ基盤チームなどと連携しながら、技術選定、要件整理、ロードマップ策定、プロジェクト推進をリードしていただきます。

※なお、本ポジションは全社共通データプラットフォームそのものを構築する役割ではありません。提供されるプラットフォームを活用し、レコメンド・マッチング領域におけるデータ活用の仕組みづくりと価値創出を担うポジションです。

■業務詳細

① Databricks活用の検証・推進

・Databricksを活用したデータ基盤の検証・評価

・現行環境から新環境への移行方針の検討

・データ活用におけるアーキテクチャ設計・技術選定

・導入ロードマップの策定・推進

② データマートの設計・整備

・レコメンド・マッチング領域で利用するデータマートの設計

・ユーザー情報、求人情報、応募・スカウト行動データなどの整理・モデリング

・機械学習やデータ分析で活用しやすいデータ構造の設計

・データ品質や運用ルールの整備

③ プロジェクトマネジメント

・要件整理・優先順位付け

・技術課題の整理および解決方針の策定

・業務委託メンバーのマネジメント

・社内外ステークホルダーとの調整・合意形成

・プロジェクト全体の推進・進捗管理

④ 中長期的に取り組む領域

・ETL／ELT処理の開発・改善

・メタデータ管理の仕組みづくり

・DataOpsの推進

・非構造データ（音声データ、職務経歴書など）の活用に向けたデータ整備

・機械学習・生成AI活用を支えるデータ基盤の高度化

■技術環境

【言語】Python、SQL

【データベース/データ基盤】Databricks、Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL

【データ管理・ガバナンス】Delta Lake、Unity Catalog

【データ処理・ETL】Apache Spark、dbt、Lakeflow Jobs、Airflow

【機械学習・AI活用】MLflow、Model Serving

【クラウドサービス】AWS

【ソースコード管理】GitHub

【プロジェクト管理】Jira、Confluence

【課題管理・コミュニケーション】Slack、Microsoft Teams

【募集背景】

【募集枠：若干名】

■組織概要・募集背景

当社では、「doda」「doda X」をはじめとする人材サービス領域において、約1,000万人規模のユーザーデータや求人データ、スカウトデータを活用し、AI・機械学習によるレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。

プロダクトサイエンス部では、ユーザー情報、求人情報、応募・スカウト履歴をはじめとした膨大かつ多様なデータを活用し、一人ひとりに最適な求人や企業を届けるレコメンド・マッチング機能を開発しています。

本ポジションが所属するサイエンスインフラグループは、その中でもレコメンド・マッチング領域を支えるデータ基盤を担うチームです。

現在は、全社共通データ基盤として整備が進むDatabricks環境との連携を見据え、レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新を推進しています。

従来のデータ活用に加え、今後は生成AI活用や非構造データ活用も視野に入れながら、より柔軟かつ拡張性の高いデータ基盤への進化を進めています。

この刷新では、単に既存環境を新しい技術へ置き換えるのではなく、データの完全性・可用性・鮮度を高め、データの変化に柔軟に対応できる基盤を強化するとともに、自社ならではのデータを継続的にプロダクト価値へ変換できる仕組みを整えることが重要です。

今後、既存メンバーがPMOとしてプロジェクト全体の支援・統括へ役割を広げることから、Databricksの活用検証とデータ基盤刷新を、PM兼テックリードとして推進いただける方を募集します。

【配属】

アプリケーション開発本部 プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部 サイエンスインフラグループ

【転勤】

有り

・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験

・クラウド環境（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等）におけるデータ基盤または分析基盤の設計・構築・運用経験

・データパイプライン（ETL/ELT）またはデータマートの設計・構築経験

・関係者と連携しながらプロジェクトや開発を推進した経験

・ Databricksの利用経験または環境構築経験

・ dbtを利用したデータモデリング経験

・ データマネジメントやデータガバナンス推進経験

・ DMBOKに関する知識または実践経験

・機械学習基盤の構築・運用経験

・機械学習エンジニアとしての実務経験

・ MLOpsやSREに関する知識・実務経験

・ データサイエンティスト、機械学習エンジニア、PdMと連携したプロダクト開発経験

・ 技術リード、プロジェクトリード、組織づくりに携わった経験

・ IT戦略立案や技術ロードマップ策定経験

・ コスト最適化やクラウドアーキテクチャ改善の経験

高校卒／専門学校卒／大学卒／大学院卒

・想定年収：6,000,000 ～ 12,000,000 円

・給与形態：年俸

・固定残業：あり

・固定残業時間：30 時間

※想定労働時間とは別に見込まれた残業時間です

※時間外労働の有無に関わらず、30時間分の固定時間外手当を支給

・固定残業代：95,000 円 ～

＜給与備考＞

※想定給与は固定時間外手当又は裁量労働手当を含んだ金額です。月額基本給については以下をご確認ください。

■予定年収：600万円～1,200万円

■月給：500,700円～1,000,700円

■月額基本給：405,700円～811,400円

■固定時間外手当／裁量労働手当：95,000円～189,300円

※固定時間外手当の30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で全額支給

※時間管理方法が裁量労働制となる場合は、裁量労働手当を固定時間外手当と同様の30時間分を支給

※評価等級によって、時間管理方法が異なります

■半期年俸制

■昇給・昇格：有（年2回の評価機会有　※2025年度実績）

■別途定めるリモートワーク手当を支給（通勤スタイルの適用職種は所属組織の決定に準ずる）

・入社時に1回限り、リモートワーク一時金として15,000円を支給

・通勤スタイル：ワークスタイルB・C いずれかを提示

【ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社)勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）+リモートワーク手当（3,000円/月）】

【ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当（3,000円/月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給(交通手段問わず)】

・通勤手当（会社の定める条件の範囲内で全額支給/ワークスタイルに準じたパターンを適用）

10:00〜19:00

時間外労働: 有り

土日祝休み(完全週休2日制)

・年間休日：123日

・年間有給休暇：10～20日

＜備考＞

2025年度年間休日123日／週休2日制（土日）、国民の祝日、年末年始（12/30～1/3）

年次有給休暇、夏季休暇（事業部門別のカレンダーに準ずる）、特別休暇

・健康保険

・厚生年金

・雇用保険

・労災保険

・財形貯蓄制度

・企業型確定拠出年金

・長期所得補償保険

・従業員持株制度

・団体保険・団体扱い保険

・福利厚生倶楽部（リロクラブとの提携）宿泊施設・レジャー施設・ショッピング・グルメ・エステ等各施設・サービスを特別優待価格にて利用可能

・育児代行法人価格提供、家事育児代サービス補助

・TOEIC®優待試験

・インフルエンザ予防接種補助

・独自健保：当社健康保険組合

・定年：60歳

■その他

・複業制度有(要件有、事前許可制)

■はたらきがいのある会社ランキング

2024年度版では大企業部門で7位

書類選考→1次面接・適性検査（学力試験なし）→最終面接→会社より条件提示→内定

※適性検査：ストレス耐性やポジション適性を確認する30分程のWeb検査です。

※面接回数は変動する可能性があります。

※管理職グレード想定の場合は任意でリファレンスチェックがあります。

試用期間: 3ヶ月（試用期間：有（3か月間、管理職の場合は6か月間）※待遇等変化なし）

採用人数: 1名