職種
データエンジニア年収
700万円 〜 1,300万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-09-21最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, MCP
生成AI活用状況の詳細
レコメンデーションフィードなどのプロダクト体験への機械学習領域の技術投資に加え、業務や開発の効率向上のための生成AI活用も非常に活発に取組中。
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
仕事内容
収集データの仕様決定、パイプラインの設計・構築、全社のデータ活用ニーズに基づいたデータモデリング、BIツール設計・構築、基盤の運用保守など、データエンジニアリング領域を一気通貫で支えていただきたいです。
【具体的な業務内容】
・データ活用ニーズの明確化と、収集データの仕様決定、データモデリング
・ETL処理などパイプラインの設計・構築
・リアルタイム性、正確性、セキュリティ、ガバナンスなどの非機能要件定義と設計・実装
・B
開発環境
・BigQuery, Dataform, Spanner
・Cloud Monitoring, Cloud Logging
・Terraform, GitHub Actions
・Looker Studio, Google Spread Sheets
・GitHub, Slack, Notion