AWSAirflowBigQueryGCPGitGitHubGrafanaPythonSnowflake
業務内容
- ゲーム事業横断のデータ基盤・データマネジメントの設計・開発・推進
- どのデータを、どの粒度で、どの権限・運用設計のもと蓄積・可視化・分析・AI活用につなぐかを関係者と整理
- 構想・要件定義・ロードマップ策定、データ設計(HR/QA/プロダクト/運用KPI/開発プロセス等)
- データ収集・データモデリング・データマート設計・データ品質管理
- BI/ダッシュボードによる可視化・レポーティング環境の整備
- 将来の生成AI/LLM活用を見据えたメタデータ・ドキュメント・権限設計・ログ設計
- まず優先テーマから着手し、小規模な成功事例を通じて再利用可能な資産化を推進
技術スタック
必須スキル
- SQLを用いたデータ抽出・データマート設計・分析基盤運用の経験
- データベース/データウェアハウス/データパイプラインの基礎知識
- Git/GitHubを用いたチーム開発経験
- 業務ドメイン理解とデータ構造へ落とし込む能力
- 複数職種を巻き込んだ課題解決の経験
歓迎スキル(該当する場合)
- BigQuery、SnowflakeなどのDWH利用経験
- dbt、Dataform、Airflow、Dagsterを用いたパイプライン構築・運用
- Tableau、Looker、GrafanaなどによるBI/ダッシュボード構築
- データ品質・メタデータ・データカタログ・データリネージの知識
- DMBOK、データマネジメント、ドメインモデリング、DDDの知識
- GCP/AWS等のクラウド環境での開発・運用経験
- 大規模ユーザーデータを扱うゲーム/メディア/広告/toC領域の経験
- 機械学習・レコメンド・チャーン分析・生成AI活用に向けたデータ整備経験
キャリア成長観点
- ゲーム事業横断のデータ活用基盤づくりの立ち上げから運用まで一貫して関与できます
- 開発・QA・運用・HRなど幅広いドメインと関係者を巻き込みながら実務経験を積めます
- 将来的な生成AI/LLM活用の土台となるデータ基盤設計・メタデータ設計を主導できます
- データ品質管理・データカタログ・データリネージなどデータマネジメント領域の深い知識を身につけられます
- クラウドDWH/パイプライン設計の高度化と、DDD的なドメインモデリングの実務経験を積めます
- 大規模なゲーム系データの実務経験を通じ、データ駆動型の競争力強化に寄与する機会があります
企業についての所感
やたらと「いいやつ」いう言葉が聞こえてくる程採用に性格やソフトスキルを重要視。ポテンシャル採用も多め。メガベンチャーの中では給与は出ない方だが、ABEMAなどメディア事業は良い経験ができるためオススメ。
データ取得日: 2026/9/10
面接に向けて、考え方と伝え方を学習コンテンツで整理しましょう。
面接対策コンテンツを見る