データ基盤エンジニア

募集背景

estieは、国内最大級のオフィス不動産データを構築し、それを基に複数のプロダクトを開発・運用しています。特に、データそのものが事業における強力な武器となる環境であるため、データエンジニアリングを重視しています。
複数のプロダクトチームがデータの収集・加工・蓄積を高品質かつ高速に実現し、他プロダクトが構築したデータを安全に利用出来る環境を実現するために社内にデータ管理基盤を構築しています。
これらの構築と継続的な改善を実施するために、データエンジニアリングの知見と経験を基に、高レベルな基盤を構築するデータエンジニアを募集します。

具体的な業務内容

• データ基盤の開発、運用とデータマネジメントの推進 不動産データを整備するためのデータパイプラインを実行するためのSnowflake データ基盤の開発、運用に携わって頂きます。
• データ基盤では事業上、極めて重要なデータを取り扱っているため、利用者が安心してデータを活用するためのデータセキュリティ、データガバナンスなどのデータマネジメントの方針立案、推進を担って頂きます。
• データ基盤を活用した社内業務の効率化への取り組み コーポレートやセールス、カスタマーサクセスチームの社内業務を効率化するためのデータ活用支援に携わって頂きます。
• 直近ではカスタマーサクセス向けのSaaS製品と社内データ基盤を繋ぎ込み、スムーズにデータが利用できるようデータ構造の設計、開発を行っています。
• 社内メンバー向けデータ分析基盤、BIダッシュボードの構築と運用 セールスやカスタマーサクセスなど、ビジネスメンバーが社内に蓄積された不動産データを分析し、レポーティングやコンサルティングなどの形で顧客に価値を提供するための分析データ基盤の構築、運用に携わって頂きます。
• 経営層やセールスなどのビジネスメンバーが日々利用する、売上などの経営指標を可視化するBIダッシュボードの構築、運用に携わって頂きます。

このポジションの面白さ・得られる経験

攻めの不動産データ分析基盤の開発に携われます
不動産データを活用したレポーティングやコンサルティングなど、顧客への価値提供に直結するデータ分析基盤の開発に携われます。
具体的には、SQLに精通していないビジネスメンバーでも簡易なSQLでデータを取り扱えるデータマートの構築や、定型データ分析アプリの提供、生成AI／LLMなどの技術を活用したよりアドホックなデータ分析環境の提供を行いつつ、アウトプットの品質を担保するための仕組みも構築するなど、難易度の高い取り組みにチャレンジできます。
成長途中の経営指標KPI ダッシュボードの新規開発、機能追加に集中して携われます
BI ダッシュボードを活用した意思決定など事業推進について一定の成果が出ているものの、まだ新規機能の開発や既存機能の改善といった開発の余地が多くある状態です。
運用負荷を最低限とすることを意識した設計、実装が功を奏したこともあり、日々の運用にて障害がほぼ発生せず安定稼働しているため、データ基盤の新規開発、機能追加に注力できる状態となっています。
全社を横断したデータ活用の中核を担うポジションで事業に携われます
攻めのデータ分析基盤や経営指標ダッシュボードの開発など、全社横断で利用されるデータ基盤開発のコアメンバーとして、経営層、コーポレート、ビジネス、プロダクト開発など多様なチームとコラボレーションしながら幅広く事業に関わって頂けます。
ユーザーからの要望を実現するだけではなく、データを活用した事業の立ち上げフェーズから深く入り込み、企画の段階からデリバリーに至るまで一気通貫で事業に携わって頂けます。

技術環境

[データ管理基盤]

• DWH: Snowflake
• ETL/ELT: Fivetran、dbt
• IaC: Terraform
• BI: Tableau、Streamlit in Snowflake

[開発ツール]

• コード管理: GitHub
• CI/CD: GitHub Actions
• タスク管理: JIRA
• コミュニケーションツール: Slack
• その他: GitHub Copilot

必須要件

• データウェアハウス（Snowflake、Bigqueryなど）及びETL／ELT処理を用いたデータ基盤の設計、開発、運用の経験
• SQLまたはPythonを利用した、データベース・データウェアハウス操作の実務経験
• チーム内外のメンバーと連携して、業務のゴールを議論した実務経験

歓迎スキル

• Snowflakeやdbtなどモダンデータスタックを用いた開発、運用の経験
• AWS、Google Cloud、Azureなどクラウドインフラに対する知識、開発の経験
• TerraformなどIaCを用いたインフラ管理の経験
• Tableau、LookerなどのBIツールを用いた開発の経験

求める人物像

• 生成AI/LLMの活用などデータ基盤の在り方が大き変わる中で、データマネジメントなど困難な課題に意欲的に取り組んで頂ける方
• 社内の意思決定に留まらない、攻めのデータ活用に興味関心がある方
• 運用担当者に対して過度な負荷が発生しないサステナブルなデータ基盤の設計、構築に関心がある方
• 事業のコアとなるデータパイプラインを支えるデータ基盤の開発、運用を担う立場から、基盤の開発者体験向上などの取り組みに興味がある方

参考記事

• 当ポジションについてのメンバーインタビュー: データマネジメントプラットフォーム 渡邊さんへのインタビュー
• 当チームメンバーのTech Blog: Snowflakeの仮想ウェアハウス細分化の進めかた
• 当ポジションと連携する隣のチームの紹介: Human in the loop / AI時代の勝ち筋は「人と機械の協働による高精度データ生成」

雇用形態

正社員

勤務地

107-0052 東京都港区赤坂9-7-2 東京ミッドタウン・イースト 4F
地図で確認
（入社時）本社（東京都港区赤坂9丁目7番2号）、その他会社の指定する場所
（変更の範囲）本社（東京都港区赤坂9丁目7番2号）、各事業所(東京・新潟等)、その他当社の指定する場所
※本社オフィスへの出勤及びリモート勤務の併用を推奨しているため居住地については1都3県内、または普通電車で片道90分の範囲内をガイドラインとする

給与

年収 当社規定に応じて、個別に等級と金額を決定します。
想定年収の算出方法

• ・想定年収＝月次給与×12か月＋賞与
• ・月次給与＝基本給＋固定割増手当

※固定割増手当として、時間外労働40時間相当分の金額が月次給与に含まれます。時間外手当、休日手当、深夜勤務の割増賃金をそれぞれ算出し、その合計額が固定割増手当を超えた場合、その差額を支給します。

勤務時間

労働時間制度：裁量労働制
勤務時間：10:00-19:00を基本とし、始業及び終業の時刻は労働者の決定に委ねる。
休憩時間：労働時間が6時間を超える場合は、1時間を労働時間の途中に与えるものとする。
※裁量労働制により所定労働日に勤務したものとみなす時間数は、労使協定で定める。
所定労働時間を超える労働の有無：有

休日

土日祝日（年間休日125日）
夏季休暇あり：3日間（12月まで利用可）
Welcome休暇：3日間（試用期間中に有給休暇を利用できる）
年末年始休暇：あり（年間休日数に合わせて付与、年度ごとに変動あり）

福利厚生

• ・リモート勤務可
• ・家賃補助、引越し費用補助
• ・資格取得や書籍購入補助、勉強会参加費会社負担

107-0052 東京都港区赤坂9-7-2 東京ミッドタウン・イースト 4F
地図で確認
（入社時）本社（東京都港区赤坂9丁目7番2号）、その他会社の指定する場所
（変更の範囲）本社（東京都港区赤坂9丁目7番2号）、各事業所(東京・新潟等)、その他当社の指定する場所
※本社オフィスへの出勤及びリモート勤務の併用を推奨しているため居住地については1都3県内、または普通電車で片道90分の範囲内をガイドラインとする

当社規定に応じて、個別に等級と金額を決定します。
想定年収の算出方法

• ・想定年収＝月次給与×12か月＋賞与
• ・月次給与＝基本給＋固定割増手当

※固定割増手当として、時間外労働40時間相当分の金額が月次給与に含まれます。時間外手当、休日手当、深夜勤務の割増賃金をそれぞれ算出し、その合計額が固定割増手当を超えた場合、その差額を支給します。