職務内容

弊社では国内トップレベルのシェアを有する幅広いサービスから生まれる膨大な量のデータを、各事業領域の運営やサービス開発に活用しています。
データドリブンな意思決定やデータプロダクトの開発など、データ活用には良いデータ体験（品質に疑いがない、どこに何のデータがあるかがすぐわかる、など）が欠かせないため、組織内にデータマネジメント部を設置し、アナリティクスエンジニアによる信頼性・作業効率性の高いデータ環境の開発を行っています。

【配属組織の概要】
データ推進室は、弊社におけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用などに責任を持つ組織です。
現在約370名ほどの従業員が所属しており、データサイエンス／エンジニアリング／ビジネスの様々な専門性を持つ社員が所属しています。。

◆目指す姿
データ推進室の各メンバーがそれぞれの専門性を活かし、リクルートの様々な部門と連携することでデータのもつ価値を最大化することで、プロダクトの成長を加速させるとともに、よりよい未来へ貢献していくこと。

◆将来像
・4万5千人の社員が安全かつ自由にデータを活用できるよう整備を進めていく
・一部のエンジニアやデータサイエンティストだけがデータを活用するよりも、社員全員でデータを活用することで「予測できない大きな変化」を起こす
・データを活用できる環境をつくり、自分自身が想像もつかない未来をつくるためデータを安全に自由に、優秀な次の世代のために、着実に地盤を固めていく
・利益を生み出すコアコンピタンスを「エンジニアリング」へ。“テクノロジーの力”で成長していくスタイルを確立し、ビジネス上の競争力強化を図る

【業務例】
各事業領域・組織によって多少の差異はありますが、例として下記のような業務内容をご担当いただきます。
・新規サービスの立ち上げに伴う、アクセスログやデータマートの設計・開発・運用（KPI 設計など分析要求の取りまとめから参画し、ステークホルダーと密に連携）
・レコメンドや検索機能改善などの重要施策の効果検証、および振り返りのための BI モニタリング環境の開発・運用
・営業行動効率化のための BI ダッシュボード開発推進（現場オペレーションの深い理解をもとに、ソリューション提案や改善活動も実施）
・Google Cloud Data Catalog や社内データ管理ツールに対するメタデータの拡充や、データリネージの作成による、データガバナンスの向上
・dbt や Dataform による、データマート / データ変換処理を中心としたデータ分析基盤の継続的エンハンス
・データの品質基準の策定と、それらをモニタリング・維持するための CI/CD を始めとするソフトウェアエンジニアリングによる仕組みの構築
・セルフ BI に代表される、データの民主化を推進するための各種資材（ドキュメント・SQL スニペット・メタデータなど）の作成・管理や、勉強会の運営
・dbt を始めとするモダンデータスタックや、データ抽出・可視化プロセスへの生成 AI ソリューション導入に向けた技術検証

また、マネージャー / リーダー候補の本ポジションでは上記に加え、下記の役割を担っていただきます。
・アナリティクスエンジニアのメンバーや、外部パートナーで編成されたチームのリーダーとして事業領域の一部・あるいは重要テーマを担当。チームの成果を最大化するための優先度判断や、個々のスキルやプロジェクト要件を鑑みたメンバーアサインなどを実施
・チームメンバーに対する技術的な指示・アドバイス。またマネージャーと連携のもと、スキル成長のための目標設定や管理
・担当領域におけるデータマネジメント課題に対して技術戦略（データ集計処理の効率化やより良いデータ体験のための新規手法の導入など）や新規ソリューション（営業向け BI 導入など）を考え、企画提案し、投資獲得の上、実行・推進
・マイルストーンやスケジュールの作成管理、バックログの運用、会議体運営設計などを含む開発マネジメント

【開発環境（一例）】
・SQL (BigQuery) / Python
・Tableau/ Google Data Studio / Looker
・Adobe Analytics / Google Analytics
・Github Enterprise

【アナリティクスエンジニアの仕事の魅力】
◆事業内での迅速かつ精度高い意思決定や、レコメンドや検索などのデータソリューションによる課題解決のためには、適切に整備されたデータ環境の存在が欠かせません。弊社全体として DX を推進していく中でも非常に重要な役割を担うポジションです。
◆また、アナリティクスエンジニアは昨今のデータ関連技術の発展に伴ってモダンなデータ組織には欠かせない役割という認知が進んでおり、国内外で有数の企業が募集を始めているなど、今後ますますニーズが高まってくると期待される職種です
◆データサイエンス・データエンジニアの間に位置するポジションであるため、分析的な視点でのデータ設計からエンジニアリングを活用した業務効率化に携われる他、ビジネスサイドとの折衝も多く、データの専門家として必要なスキルを広く総合的に伸ばしていくことが可能です

---

採用の流れ

書類選考
▼
面接（2～4回）　
※面接過程で、SPI・コーディングテストのご受験をお願いしています。
※途中リファレンスチェックを実施する場合がございます。
▼
内定　
※場合によっては選考フローが異なる場合がございます。

---