データエンジニア
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AIネイティブな組織の心臓部を創るデータエンジニア募集！DWHやパイプライン構築にとどまらず、データを「事業価値」に変える。データ品質管理からクライアントの事業やサービス改善まで！
仕事概要
# このポジションについてデータエンジニアは、データ基盤、分析基盤、AI活用基盤の設計・構築を担うポジションです。
AI活用が進むほど、信頼できるデータ基盤やデータ設計の重要性は高まります。
ライトコードでは、データを扱う技術を、クライアントの事業やサービス改善につながる価値へ変えられる方を求めています。
バックエンド開発の経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎します。
# お任せしたいこと
経験や志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築
- ETL / ELTパイプラインの設計・実装・運用
- データモデリング、データ品質管理
- ログ設計、データ収集設計、データ活用方針の整理
- BIツールや分析環境の整備
- AI活用を支えるデータ連携・データ整備
- クライアントや開発チームとの要件整理
- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成
# AI活用について
データエンジニアには、以下のようなAI活用を期待します。
- データ基盤設計やアーキテクチャ検討のための技術調査
- SQL、Python、パイプライン処理の実装支援
- データ品質チェックや異常検知の観点整理
- データ定義、仕様書、運用ドキュメントの作成
- 分析要件やビジネス要求の整理
- AI活用に必要なデータ整備・連携方針の検討
- AI出力を検証し、データの正確性・安全性・再現性を担保すること
# 主な技術・スキル
- AWS / GCP などのクラウド環境
- SQL / Python
- BigQuery / Redshift / Snowflake などのDWH
- dbt などのデータ変換・モデリングツール
- ETL / ELT、データパイプライン
- BIツール、ダッシュボード設計
- データ品質管理、ログ設計、データモデリング
- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成
必須スキル
# このポジションについてデータエンジニアは、データ基盤、分析基盤、AI活用基盤の設計・構築を担うポジションです。
AI活用が進むほど、信頼できるデータ基盤やデータ設計の重要性は高まります。
ライトコードでは、データを扱う技術を、クライアントの事業やサービス改善につながる価値へ変えられる方を求めています。
バックエンド開発の経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎します。
# お任せしたいこと
経験や志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築
- ETL / ELTパイプラインの設計・実装・運用
- データモデリング、データ品質管理
- ログ設計、データ収集設計、データ活用方針の整理
- BIツールや分析環境の整備
- AI活用を支えるデータ連携・データ整備
- クライアントや開発チームとの要件整理
- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成
# AI活用について
データエンジニアには、以下のようなAI活用を期待します。
- データ基盤設計やアーキテクチャ検討のための技術調査
- SQL、Python、パイプライン処理の実装支援
- データ品質チェックや異常検知の観点整理
- データ定義、仕様書、運用ドキュメントの作成
- 分析要件やビジネス要求の整理
- AI活用に必要なデータ整備・連携方針の検討
- AI出力を検証し、データの正確性・安全性・再現性を担保すること
# 主な技術・スキル
- AWS / GCP などのクラウド環境
- SQL / Python
- BigQuery / Redshift / Snowflake などのDWH
- dbt などのデータ変換・モデリングツール
- ETL / ELT、データパイプライン
- BIツール、ダッシュボード設計
- データ品質管理、ログ設計、データモデリング
- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成
歓迎スキル
- DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築経験- ETL / ELTパイプラインの設計・運用経験
- dbt、BigQuery、Redshift、Snowflake等の利用経験
- BIツールを用いた可視化・ダッシュボード構築経験
- バックエンド開発経験
- AI活用基盤、LLM、RAG、データ連携に関する知識や経験
- 技術選定、設計レビュー、チームリードの経験
求める人物像
# 当社とのマッチングについて## こんな方を歓迎します
- データを事業価値につなげることに関心がある方
- AI活用を支えるデータ基盤づくりに挑戦したい方
- バックエンド開発からデータ領域へ専門性を広げたい方
- データの正確性、再現性、運用性を大切にできる方
- 学んだ知見をチームに共有し、組織全体の技術力向上に貢献したい方
## ミスマッチになりやすい方
- AI等のツールやデータ活用に、あまり関心が持てない方
- データの品質や再現性よりも、目の前の対応をスピーディに進めることを優先したい方
- 事業やクライアントへの価値づくりよりも、技術そのものに専念したい方
- 現在のスキルセットの中で、腰を据えて開発を続けたい方
- 生成物の品質やデータの正確性を自分の目で確かめるより、スピードを優先したい方
# 選考で確認したいこと
- SQL、Python、クラウド環境での経験
- データ基盤、パイプライン、データ設計に関する経験
- データ品質や再現性をどのように担保してきたか
- AIを活用した調査・実装・ドキュメント作成の具体例
- ビジネス要求をデータ要件に落とし込んだ経験
- チームやクライアントとのコミュニケーション経験
応募概要
給与
# 経験・役割に応じた募集区分## シニア / チーフ候補
■ **想定年収：800万円 〜 1,200万円**（想定月額：571,428円 〜 857,142円）
**【給与内訳】**
- **基本給**：約462,000円 〜 約693,000円
- **固定残業代（月30時間分）**：約109,428円 〜 約164,142円
**【期待する役割】**
データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤のアーキテクチャ設計を主導する。事業やAI活用につながるデータ戦略を技術面から牽引する。
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## ミドル / 経験者クラス
■ **想定年収：500万円 〜 800万円**（想定月額：357,142円 〜 571,428円）
**【給与内訳】**
- **基本給**：約289,000円 〜 約462,000円
- **固定残業代（月30時間分）**：約68,142円 〜 約109,428円
**【期待する役割】**
ETL / ELTパイプラインの構築、データモデリング、データ品質管理を自律的に行う。バックエンド開発経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎。
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## ジュニア / ポテンシャルクラス
■ **想定年収：400万円 〜 500万円**（想定月額：285,714円 〜 357,142円）
**【給与内訳】**
- **基本給**：約231,000円 〜 約289,000円
- **固定残業代（月30時間分）**：約54,714円 〜 約68,142円
**【期待する役割】**
先輩エンジニアのサポートのもと、ETL / ELTパイプラインの構築やデータモデリングなどの実務に携わる。データエンジニア未経験の方や、現状打破を望みキャリアチェンジを目指す若手エンジニア（目安：実務経験2〜3年程度）も歓迎。データ領域への強い興味と、自主的な学習意欲を重視します。
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### 補足事項
* 年収は14ヶ月計算になり、賞与2ヶ月分を含んでいます
* 経験・スキル・担う役割に応じて決定します。
* 特に高い専門性・リード経験をお持ちの方は、上限を超えて相談可能です。
* 30時間を超える時間外労働分は、追加で全額支給します。
勤務地
**【全国】**リモートワーク可能です。全国からご応募いただけます。
**【福岡本社】**
〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神1-14-18 WeWork天神ブリッククロス14F
**【東京オフィス】**
〒105-0003 東京都港区西新橋1-1-1 10F WeWork 日比谷FORT TOWER
**【大阪オフィス】**
〒542-0076 大阪市中央区難波5-1-60 なんばスカイオ 27F
**【名古屋オフィス】**
〒450-0002 愛知県名古屋市中村区名駅1丁目1−4 JRセントラルタワーズ 50F
雇用形態
正社員または契約社員（選考により決定／契約3〜6ヶ月・勤務評価に基づき正社員登用あり ※雇用形態による給与・待遇の差異なし）勤務体系
フルフレックスタイム制（コアタイムなし）試用期間
3ヶ月福利厚生
# 福利厚生等**【保険】**
- **各種社会保険完備**
健康保険、厚生年金、雇用保険の加入（労災保険は事業所に適用）
**【諸手当】**
- 交通費支給（月5万円迄）
**【福利厚生】**
- 技術書籍購入補助
- 毎月の飲み会（会社負担）
- フルリモートワーク可
- 服装自由
- 出産・育児支援制度
- 資格取得支援制度
# 休日・休暇
- 完全週休2日制（土・日）※年間休日128日以上
- 祝日
- 夏季休暇
- 年末年始休暇
- 慶弔休暇