データエンジニア / ソーシャルコマース（LINEギフト・LINEコマース新規サービス）

業務内容

• 事業目標・KPIおよびデータ活用状況の把握
• 事業課題・分析ニーズから逆算したデータ要件定義、データモデル・ETL設計
• 分析エージェント等の生成AI活用を前提としたデータ基盤・セマンティックレイヤーの設計・開発
• AI-readableなデータカタログ、サンプルSQL、利用例、メタ情報の整備・運用
• ETL・DWH・データマートの構築・改善とパフォーマンス・コスト最適化
• ダッシュボード・レポーティング基盤の整備を通じた分析自走支援
• 分析基盤の運用改善（managed Airflow / dbt移行、品質管理、監視・自動化など）
• 調査・検証、数値不整合確認、ログ確認、クエリ洗い出しなどの業務効率化設計
• データ資産の再利用化・標準化と横展開、データガバナンス対応の推進・サポート

技術スタック

必須スキル

• ETL・Data mart・ダッシュボードの開発・運用経験（1年以上）
• SQLを用いたデータ抽出・加工・検証およびデータ分析・調査業務の経験
• Hadoopなどの分散処理技術やDWH技術の経験
• データ課題を解決するための問題解決能力・論理的思考力
• 関連部署と連携して業務を進めるためのコミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• 大規模データのETL開発経験
• 実用レベルのシステム開発経験
• BtoCサービスのデータ・分析基盤整備経験、チームリード経験
• データマネジメント領域の経験（データカタログ、メタデータ管理、データ品質管理、権限管理、データガバナンス等）
• AI活用基盤の構築・運用経験（分析エージェント、LLM/GPTs活用、PoC、運用改善）
• セマンティックレイヤー、ゴールデンクエリ、AI-readableなデータカタログ等の整備経験
• dbt／Airflow（Managed Airflow）を用いたパイプライン設計・運用改善
• 事業部・アナリストと連携し分析・レポーティングの自走化・データ民主化推進経験

キャリア成長観点

• 大規模データ処理とデータ基盤の設計・運用を横断的に経験できる機会
• 生成AI時代を見据えたセマンティックレイヤー・データカタログ・AI活用基盤の先端技術を習得
• データガバナンス・データマネジメントの推進力を身につける成長機会
• 事業部・アナリストと直接連携して意思決定支援の影響範囲を拡大
• 横展開・標準化を通じた組織横断のリーダーシップ・キャリアの広がり