JetBrainsを活かせる仕事

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タレントマネジメントシステムを提供する事業会社にて、データエンジニアとして参画いただきます。 現在はETL基盤の構築が完了したフェーズにあり、今後はデータの「質」を高め、直接的にビジネスへ貢献するための「データモデリング」や「品質管理」が主務となります。 ビジネスサイドの意図を汲み取り、Snowflakeやdbtを駆使して、分析しやすいデータ構造を設計・実装する、アナリティクスエンジニアに近い役割で下記業務をお任せいたします。 ・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施 ・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善 ・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装 ・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用 ・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など） 【開発環境】 開発言語： Python, SQL 等 開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant データ基盤： Snowflake ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) インフラ環境： AWS（AppFlow, MWAA, S3 等） ※インフラの設計・構築・運用は別担当 社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet 外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk 等

・ディメンショナルモデリング（Dimensional Modeling）の実務経験 ・Snowflake, SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・Apache Airflowやdbtなど用いたワークフロー構築の実務経験 ・ビジネスサイドやチームメンバーと協働し、課題を理解・議論・解決した経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル ・Git等のバージョン管理システムの使用経験

・データモデリング設計/データ基盤のリード経験 ・主体的な課題解決の設計・実装・実行の経験 ・dbt (data build tool) の使用経験 ・SQLチューニング、ETL/バッチチューニングの経験 ・データ品質管理・テスト設計の経験 ・複数データソース統合の経験（SaaS API連携等）