【事業横断】データエンジニア

Description

募集背景

DeNAのデータ・AI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、ゲーム・スポーツ・ヘルスケア・ライブストリーミングなど多岐にわたる事業領域で、データを起点とした意思決定とサービス改善が並行で進行しています。

これらの事業活動を下支えするのが、データ基盤部です。事業横断の組織として、各事業に最適化されたデータパイプライン・データウェアハウス・データプロダクトを設計・提供し、ビジネスサイド・データサイエンティスト・MLエンジニアが価値創出に集中できる環境を構築しています。

事業の拡大と多様化に伴い、データ基盤への要求も急速に高度化・複雑化しています。本ポジションでは、特定の事業ドメインに固定されない、柔軟に案件をリードできるデータエンジニアを募集します。

ミッション

本ポジションのミッションは、あらゆる事業でスケールするデータ基盤における案件の牽引者として技術選定からリリース・運用まで一気通貫でリードすることです。

「データを使う」ことではなく「データを使えるようにし続ける」ことを担う立場として、複数の事業ドメインの異なる要件・制約・スピード感を読み解きながら、再利用可能で属人性の低いデータ基盤を設計・実装・運用していただきます。特定の事業ドメインや技術スタックに閉じず、組織・案件の状況に応じて柔軟に担当領域を横断していく動き方を前提とします。

業務内容

データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。

データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定
データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装
バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進
データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ
案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出
チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング

利用サービス / 技術スタック

Cloud : Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など）
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin（事業・プロジェクトごとのガバナンスに準拠）

ポジションの魅力

事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、AI Agentツールを用いた開発の自動化など、常に最新の生産性向上策を実践できる環境です。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。

Requirements

募集背景

ミッション

業務内容

データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定
データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装
バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進
データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ
案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出
チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング

利用サービス / 技術スタック

Cloud : Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など）
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin（事業・プロジェクトごとのガバナンスに準拠）

ポジションの魅力

事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、AI Agentツールを用いた開発の自動化など、常に最新の生産性向上策を実践できる環境です。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。

Preferred Experiences

GCPでのデータ基盤構築・運用経験（当部門の主たる技術スタックです。未経験でもキャッチアップ姿勢があれば可）
BigQuery, Dataflow, Cloud Composer, Cloud Batch, Pub/Sub などGCPデータサービスを組み合わせた本番運用経験
データモデリング（ディメンショナルモデリング、Data Vault 等）の設計・実装経験
dbt / Dataform を用いたELT・データ変換の設計・運用経験
Terraform / GitHub Actions を用いたインフラ・CI/CDの構築・運用経験
Looker (LookML) などBIツールを用いたセルフサービス分析環境の構築・運用経験
データマネジメント領域（データ品質、メタデータ管理、データカタログ、データガバナンス、データセキュリティ）の推進経験
中規模以上のプロジェクトにおいて、技術選定・アーキテクチャ設計・実装方針の決定・ステークホルダー折衝までを責任者としてリードした経験
既存システムの改善だけでなく、新規システムや前例のない要件に対して、技術的ケイパビリティの切り分けと妥当な技術選定を行い、立ち上げた経験
新規データ基盤を0から立ち上げ、本番運用に乗せた経験
部門・組織レベルでの技術スタック・コード品質・標準化のリーディング経験
データエンジニア領域でのOSSコントリビュート、登壇、技術ブログ発信などの対外発信経験
ジュニアメンバーのメンタリング、オンボーディング設計の経験

We are looking for

「こと」に向かうことができる方: 依頼された通りに作るだけでなく、「なぜこの基盤が必要か」「事業のアウトカムにつながっているか」という本質を考えられる方
技術を手段として捉える方、みちのりを楽しめる方: 特定の技術への固執ではなく、事業課題の解決のために最適な技術選定・泥臭い調査を厭わない方
事業横断で動けるジェネラリスト志向: 特定のドメインや技術スタックに閉じず、複数事業・複数領域を跨いで価値を出すことに面白さを感じられる方
未経験領域を自律的にキャッチアップできる方: 知らない技術・知らないドメインに直面したとき、自ら情報を取りに行き、手を動かして成果に変えていける方
チームでの成果を最大化できる方: 個人のアウトプットだけでなく、周囲へのナレッジ共有や育成を通じてチーム全体の成長を支えられる方

Working Conditions

Salary

月給：407,500円〜1,105,000円（勤務体系によって変動します。給与は選考を通じて決定いたします）

Location

【雇入れ直後】
株式会社ディー・エヌ・エー／渋谷オフィス（本社）またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
東京都渋谷区渋谷二丁目24番12号渋谷スクランブルスクエア
※喫煙環境　屋内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）

株式会社ディー・エヌ・エー／横浜新井ビルオフィスまたはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
神奈川県横浜市中区尾上町1丁目8番地関内新井ビルディング
※喫煙環境　屋内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）

株式会社ディー・エヌ・エー／横浜BASEGATEオフィスまたはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
神奈川県横浜市中区港町1丁目1番1 ベースゲート横浜関内タワー
※喫煙環境　屋内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）

【変更の範囲】
会社の定める事業場（リモートワークを行う場所を含む）

Job Type

正社員

Work hours

◆勤務制度および時間
フレックスタイム制
　・始業および終業の時間は労働者の決定により委ねる（当社規定による）
　・標準となる1日の労働時間：7時間45分（当社規定による）
　・コアタイム:なし
　※一斉休憩の適用除外あり

◆月給内訳
①役割期待給 + ②ライフプラン手当（正社員のみ）

①役割期待給
　・基本給 268,750円〜692,750円
　・職務給 138,750円〜331,500円 ※時間外割増賃金（45時間相当分※1）に代えて支給 ※1 精算期間における労働時間の合計が、法定労働時間の枠を超えた場合に、その超過部分の時間外割増賃金（45時間相当分）として支給する
　　　　45時間を超過する部分の時間外割増賃金に関しては、別途支給あり（当社規定による）

②ライフプラン手当（正社員のみ）
　・5.5万円〜15万円　
　　ライフプラン手当は会社が定める確定拠出年金制度及び確定給付企業年金制度の掛け金として拠出することができる手当 ◆賞与：年2回（6月/12月、正社員のみ）
　経験・業績・貢献に応じて当社規定により決定

◆給与改定：
　年2回（5月/11月）
　変化のスピードが早い業界であることを鑑みて、適切な評価を行うための目標設定面談を実施

◆時間外・深夜・休日勤務
　あり（※当社規定および個別労働契約による）

◆業務内容
【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容
【変更の範囲】会社の定める業務

休日／諸手当

◆休日
土日祝日、年末年始、会社の指定した休日（当社規定による）

◆有給休暇
入社初年度は入社月に応じて最大12日、入社次年度以降15日〜20日

◆特別休暇（参考：https://csr.dena.com/employees/hrdata/）
慶弔休暇、生理休暇、育児休暇など

◆諸手当
通勤交通費、リモートワーク手当、児童手当など

Probation period

あり（試用期間：原則3ヶ月、試用期間中も待遇に変更なし ※当社規定による）

Benefits

◆詳細な福利厚生は以下のURLを参照
https://dena.com/jp/recruit/welfare/

◆各種保険
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、GLTD（団体長期障害所得補償保険）

◆退職金制度
なし
（但し、退職時に退職所得控除適用にて受取可能な「選択制確定給付企業年金制度」あり）