職種
データエンジニア年収
700万円 〜 1,250万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
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
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/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
仕事内容
STORESは「Just for Fun」をミッションに掲げ、「STORES ネットショップ」や「STORES 予約」など6つのプロダクトを提供しています。このポジションでは、データガバナンスのルール
開発環境
- 開発言語 : Shellscript, Python, Ruby
- クラウドサービス : Google Cloud, AWS
- インフラ・ミドルウェア: Docker, Kubernetes, Terraform
- データモデリングツール: dbt(dbt Core)
- その他: GitHub, Notion, Slack
求めるスキル
必須スキル/経験
- Webアプリケーションのサーバーサイドおよびデータベース、インフラについての知識および開発能力
- AWS・GCPなどパブリッククラウドを用いた設計・開発・運用経験
- 実務上のトレードオフを踏まえつつ、コストとパフォーマンスを意識してシステムを構築する能力
- 開発チームの技術リードまたはマネジメント経験
歓迎スキル/経験
- データマネジメントに関する知識・実務経験
- SQLなどを用いたデータ分析やPythonなどによる数理モデルの構築経験
- セキュリティやデータガバナンスに関する知識・実務経験
- システムの予算管理の運用経験
求める人物像
- STORES が目指す世界や、ミッションへの共感
- 信頼性、拡張性、保守性の高いコーディング、設計ができる
- 広範囲にわたる関連分野・知識に興味を持ち、素早くキャッチアップできる
- 自ら改善案を出して実行できる
- 非定型な課題に対しても、他者を巻き込みながら解決ができる
- 必要に応じて泥臭くやり切れるマインド
紹介資料
仕事の魅力
1. 成長市場での影響力：
日本における中小企業の割合は約97%と言われており、STORESは提供プロダクトを通じて中小企業の事業成長を支援をしています。データエンジニアとして、その成長を支える基盤を構築することで、企業とユーザー双方に直接的な影響を与えることができます。
2. クロスファンクショナルなチーム：
データアナリスト、プロダクトマネージャー、マーケター、セールス、経営企画など、様々な専門家と協力してプロジェクトを進めるため、多角的な視点を養うことができます。
3. プロダクト開発に携わることができる：
実際の事業会社さまが利用するプロダクトの開発に関与し、データを活用したサービスの開発に携わることができます。
4. STORES 全社のデータ基盤の構築に深く関わることができる
事業責任者や経営陣と連携して、データガバナンスのルールづくりから携わり、会社全体のデータ基盤をリードできます。
