マッチ率

NEW6事業ぶんに散ったデータを、BigQueryに統合する基盤を設計してください

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サーバーサイドエンジニア、データエンジニア

大阪府

700-900万円

正社員

自社サービスあり服装自由オンライン選考可新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業

事業概要

■ 車の一生（購入から廃車まで）に関わる6つの事業を自社で運営 ■ 廃車買取／陸送／総合カーサービス／中古パーツEC／車検／カーグッズEC

ユニオンエタニティ株式会社について

仕事内容

■ 主務：Data Hub基盤の設計と構築・BigQueryを中心とした全社データ統合基盤の設計・構築・自社開発CRMからBigQueryへの同期パイプライン構築・kintone、Backlog、各サービスDBとの連携設計・データモデリング、スキーマ設計、データ品質の担保

■ 関連して担当していただく可能性があること・外部向けに提供するシステムのAPI・データ設計・自動車パーツEC（約40万ページ規模）の集計基盤。Google Search Console / GA4データを扱う分析基盤の構築、SEO施策の効果測定・社内AI（RAG）の前段となるデータ整備

■ このポジションのゴール「レポートを人が手で作る」状態から、「必要な数字がいつでも取れる」状態へ。最終的には、AIがそのデータを使って課題を発見できるところまで持っていきたいと考えています。

■ 入社前に知っておいていただきたいこと・データ基盤の専任チームはこれから作ります。当面は設計・実装・運用を一人で担う範囲が広く、設計レビューと意思決定は執行役員（Web・システム・AI担当）と二人で回します・6事業ぶんのシステムがあり、構築時期も構成もばらばらです。統合は事業ごとに切り分けて、優先度の高いものから順に進めます・「きれいな基盤をゼロから作る」より「動いているものを止めずに統合していく」仕事の比重が大きいです・要件は事業側と会話しながら固めていく進め方です。仕様が確定してから着手する開発ではありません

その代わり、技術選定の裁量は大きく、基盤の設計を主導していただきます。一つの事業のためではなく、6事業を横断する基盤を作れます。

■ 選考で見ることコーディングテストは実施しません。代わりに、過去に手掛けた設計について深く伺います。特に「なぜその技術を選んだか」ではなく「なぜ他の選択肢を選ばなかったか」を伺います。トレードオフをどう判断したかが知りたいためです。

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル・Webアプリケーションのサーバーサイド開発経験 5年以上・DWH（BigQuery / Snowflake / Redshift 等）を用いたデータ基盤の設計・構築経験・ETL / データ同期パイプラインを構築した経験（データを利用する側だけの経験は対象外とさせてください）・要件が固まっていない状態から、設計を進められること・自分の判断と、その判断に至った理由をドキュメントとして残す習慣

■ 必須にしないもの・Nuxt3 / フロントエンドの経験・AI・機械学習の専門知識・自動車業界、EC業界の知識

■ 歓迎スキル・GCP（BigQuery / Cloud Run / Vertex AI）の実務経験・Nuxt3 / Firebase ・大規模サイトのクロール設計・SEO技術要件の実装経験・kintone、GAS（Google Apps Script）・生成AI・RAGの実装経験・少人数チームでの技術選定・アーキテクチャ決定の経験・事業部門と直接会話して要件を引き出した経験

すべてを満たす必要はありません。データ基盤の構築経験があり、要件が固まっていない状態から進められる方であれば、残りは入社後で問題ありません。

■ 求める人物像・要件が固まっていない状態から、自分で設計を進められる方・「動いているものを止めずに統合していく」進め方に前向きな方・判断の理由をドキュメントに残す習慣がある方・事業部門と直接会話して要件を引き出せる方

開発ドキュメントはこれから整備を進めていく立ち上げフェーズです。単に仕様通り開発するだけでなく、「判断の記録を残す文化」そのものを、このポジションから主体的に創り上げていただくことを期待しています。あらかじめ専任チームによって完璧に整備されたドキュメントや仕組みを前提とするのではなく、不確実な状況を自ら楽しみながら、組織の仕組みづくりや文化の立ち上げをリードしていきたい方に最適な環境です。

勤務地・給与・その他情報

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雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

■ 配属・Web・システム部門（執行役員 Web・システム・AI担当の直下） ■ 環境・BigQuery / Cloud Run / Firebase / Vertex AI / Nuxt3 / GAS（Google Apps Script）・GitHub Actions / kintone / Slack / Backlog / Google Search Console / GA4 ・開発にはClaude Code等の生成AIツールを活用しています

得られる経験・キャリアパス

■ 得られる経験・全社データ基盤を、構想段階から設計できる経験。既存基盤の運用ではなく、何を作るかから関われます・6事業という事業ドメインの幅。単一プロダクトでは得にくい、複数業態のデータモデリング経験・技術選定の裁量。「この技術を使いたい」を通しやすい規模です・データ基盤からAI活用（RAG・分析AI）までを、同じ人が一貫して見られる環境

■ キャリアパス・経営に近い距離。データ基盤が何のために必要かを、事業側と直接話しながら決められます・3年計画の1年目からの参画になるため、基盤の設計思想そのものを残せます