募集要項
データエンジニアとはどんな役割か
ミッション
介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。
募集背景
私たちは「テクノロジーによって新しい価値を創造し、一人ひとりのより良い未来をつくる」というミッションのもと、介護領域でプラットフォームビジネスを展開しています。2011年にローンチした介護施設検索サイトは、月間1,200万PVと業界トップクラスのサービスに成長しました。また、介護領域におけるHR領域の求人サービスや、介護福祉士の国家試験対策サービスも立ち上げております。
今後は「リボンモデル」のビジネスを展開し、SaaSモデルのサービス/プロダクトの提供を開始する計画です。
業界No.1プラットフォームで蓄積される1次データなどをメンテナンス・活用し、経営陣と共に既存のビジネスモデル・事業の成長や新規ビジネスの企画・構築に貢献できる方を探しております。
データエンジニアのやりがい
業界No.1プラットフォームから取得できるデータを用いて、様々なビジネスへの活用を経験することが可能です。また、経営陣と共に急成長する事業をさらに加速化するためのデータの活用・競合優位性の構築をスピーディに実行することができます。社会保障や福祉をテーマとしたコンテンツを発信するメディアの成長に携わりながら、介護領域におけるプラットフォームビジネスの中心的な役割を担うことができます。
データエンジニアの仕事内容
業務の概要
業界No.1の自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。
具体的な内容
- プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理
- 蓄積されたデータのビジネスへの活用
- データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み
- データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築
- プラットフォームのマスタデータの管理・活用
- AIや機械学習などへの活用
データエンジニアの応募資格・必要なスキル
データエンジニアになるには
必須(MUST)
- 自社サービスを運営しているIT企業や事業会社またはコンサルティングファームにて、データマネジメント・データ活用の領域に関する以下いずれかの経験を3年以上
- データベース・SQLなどを活用してデータ取得・加工・管理してきた経験
- 大量データ分析に必要なフォーマットの設計やデータ加工をした経験
- プロダクト・サービスのマスタデータを管理してきた経験
- ビジネスモデルや事業の成長をデータ活用によってリードしてきた経験
歓迎(WANT)
- Pythonなどのプログラミング言語を用いてデータ加工等を行ってきた経験
- BigQuery、Redshift、Snowflakeなどのクラウドサービスのスキル・経験
- Analyticsを用いたさまざまなビジネスプロジェクトをリードしてきた経験
- AWSやGCP、Azure上でのデータレイクおよびDWH、DMP/CDPなどの構築・運用経験
- BIツールの導入・運用やKPIダッシュボードの開発、運用経験
- 経営陣の意思決定を推進するためのデータ分析基盤システムの設計・構築経験
- データアーキテクチャ設計やデータ分析基盤を構成する各コンポーネントの開発・運用経験
- セールスやマーケティングチームと連携し、データ分析基盤の機能開発・運用を行った経験
データエンジニアに向いている人
- 業務に対し責任を持ち、最後まで遂行するスタンスをお持ちの方
- 会社の課題を自分事と捉え、主体的に課題発見や業務に取り組める方
- 不確実性を恐れず、従来のやり方に固執しないで柔軟に課題に向き合える方
- 社内外のステークホルダーを巻き込みプロジェクトを推進できる方
- 事業や組織の成長によって起きる急激な変化を前向きに捉えることができる方
- 組織パフォーマンスの最大化に向けた全体最適化を考え業務に落とし込める方
- 細部における業務設計や運用・実行までを厭わず行動できる方
- 「タスクをこなす」ではなく「仕事をつくる」ことで事業成長に貢献したい方
- 自らの責任のもとで、より裁量の大きい業務に挑戦したいと考えている方
- 自身の業務を権限移譲し、新しいことに挑戦できる方(サクセッションプランの設計・実行)
- 業務領域にとらわれず、目標達成のために必要なことを積極的に取り入れることができる方
データエンジニアの面接でお聞きしたいこと
求職者の経験を踏まえ、データエンジニアリングのスキルや知見がクーリエのビジネスにどう活かせるかを探ります。プロジェクト推進における課題解決や意思決定のプロセスについて具体的に伺います。データドリブン経営の実現に向けた、ご自身のビジョンや構想をお聞かせください。
- データベース設計やSQL、Pythonを用いたデータ処理の具体的経験
- クラウドサービスを活用したデータ基盤構築の実績
- BIツールを用いたダッシュボード作成と分析支援の経験
- 大規模データの ETL処理や品質管理に関する知見
- AIや機械学習を用いたデータ活用プロジェクトの事例
データエンジニアの労働条件
年収
雇用形態
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正社員
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勤務地
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オフィス
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勤務時間
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09:00〜18:00
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休日/休暇
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待遇/
福利厚生 |
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そのほか
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データエンジニアのキャリアパス・将来性
- クラウドベースのデータ基盤構築とAI活用による技術専門性の獲得
- データドリブンな意思決定を推進する事業開発責任者へのキャリアアップ
- ヘルスケア業界のDX推進を主導するデータスペシャリストとしてのポジション確立
業界トップクラスのプラットフォームに蓄積される大規模データの管理・活用を通じて、データエンジニアリングの高度な技術力と事業成長を牽引するビジネス思考を同時に身につけることができます。組織の急速な拡大に伴い、新規事業やBtoBtoCプラットフォームにおけるデジタル戦略を統括する責任者ポジションへの道筋もあります。
データエンジニアの研修内容
データドリブンな分析手法を学び、AI活用の基礎を身につけます。プラットフォーム事業の特性を理解し、データ基盤の設計・構築スキルを磨きます。ビジネス課題解決に向けたデータ活用の実践を通じて、戦略的思考力を養成します。
- 介護プラットフォームのデータ基盤構築とETLプロセスの設計・実装
- BigQueryやRedshiftを用いたデータウェアハウス環境の構築と最適化
- Pythonを活用したデータクレンジングと高度な分析処理の手法習得
- BIツールを用いたKPIダッシュボード作成と経営層への効果的な可視化
- 機械学習モデル開発のためのデータパイプライン構築と運用管理
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