データエンジニア/人材プラットフォーム本部

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営する、『ジョブメドレー』や『ジョブメドレーアカデミー』といったプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。 ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。 ご参考までに、データ組織としての直近の取り組みと今後取り組んでいきたいことをご紹介します。 <直近の取り組み> ●Google BigQuery x Data Transfer Service x Dataform によるデータ基盤の開発・運用 ●Trocco x dbt の導入による、運用効率および拡張性の高い ELT パイプラインの実装 ●dbt による既存 BigQuery 環境のデータリモデリング、および dbt MCP x AI ツール(Cursor, Claude Code など)による効率的なデータモデル開発 ●Metabase の導入による、事業標準ダッシュボード環境の構築に向けた取り組み、および Lightdash x 生成 AI による Generative BI の検証 ●Google 広告や App Store / Play Connect といった 3rd party データの連携、および Kintone などへのリバース ETL 連携開発・運用 ・参考記事:[BigQuery Data Transfer Service を通して学ぶ Google 広告のデータモデル](https://developer.medley.jp/entry/2025/07/24/120228/) ●事業の意思決定支援のための各種アドホック分析、見通しの予測・レポーティング、およびそのための予測モデルの開発・運用 <今後取り組んでいきたいこと> ●dbt docs / Open Metadata などのデータカタログ + MCP 提供による、AI ツールを含めた社内でのデータ利活用のしやすさの改善 ●Snowflake や Iceburg といった基盤技術や、Google Datastream をはじめとする CDC の導入によるデータ連携・運用効率性の改善 ●レコメンドや検索をはじめとしたプロダクト機能への機械学習モデルの導入、および MLOps の実現 ●データサイエンスを通した、マーケティングを含むより精密な事業構造のモデリング、およびそこから得られたインサイトによるプロダクト利用者の課題解消 ●ダッシュボード提供による営業現場の業務効率性改善 ●個人情報の取り扱いからメタデータ管理まで、データマネジメントの更なる強化・運用効率性の改善 <主な技術スタック・利用ツール> ●BigQuery ●dbt, Dataform ●Trocco, Embulk, Datastream, Google BigQuery Data Transfer Service ●Looker Studio, Redash, Metabase ●MySQL, PostgreSQL ●Cursor, Claude Code, Devin ・参考記事 : [メドレーのAI活用戦略:「AI for All」 | MEDLEY Developer Portal](https://developer.medley.jp/entry/2025/04/25/112655/) ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●医療ヘルスケア分野の人材関連サービスとして高い成長率を続けており、今後も高い目標を持ち続けて事業・組織ともに成長させていくフェーズです。 ●プロダクトをより良くするための施策であれば様々な裁量が認められています。 企画立案・設計・開発・運用までチームを組んで一貫して行い、上流工程からアウトプットまで携わることができます。 ●セールスやカスタマーサポートなど顧客接点を含めて全てを広義のプロダクトとして捉えており、事業に関わるあらゆるメンバーらと尊重し合いながらミッションの実現に取り組むことが可能です。 ●複数のプロダクトを扱うため、複雑で難易度が高いデータ分析基盤の構築を主導することができます。

・データ分析基盤に関する設計・構築・運用経験 　└ETL/ELT ツールを用いたデータパイプラインや、データモデリングを含むデータマート開発・運用経験 　└BigQuery などのデータウェアハウス上で SQL でのデータ抽出やデータ操作を実務で行なった経験 ・AWS / GCP / Azure などのクラウドサービスを使ったシステム開発・運用経験 　└Web アプリケーションおよび関連するデータ(トラッキングタグ・サーバサイドログなど)に関する理解 ・事業部門などのステークホルダーを巻き込みながら自律的にプロジェクトを推進し、完遂した経験 　└または自ら技術選定を主導し、中長期での運用の中で逐次改善を実施した経験

・大規模データ・リアルタイムデータ処理に関するシステム開発・運用経験 ・検索や推薦システムに関するモデル・機械学習パイプラインの開発、また MLOps を通しての運用経験 ・要配慮個人情報を含むデータに関するデータガバナンスの設計・実行推進経験 ・BI ツールの利用経験、または Web アプリケーションとしてのダッシュボードツールの開発経験 ・CI/CD を活用したプロダクト開発経験、または CI/CD の仕組みの構築・導入経験 ・各種メディアやエンジニア向け情報共有サービスでの情報発信、社外イベントでの登壇経験

メドレーが大切にしている価値観はOur Essentialsとして採用や人事評価にも使われていますが、それを踏まえて以下のような方にぜひジョインしていただきたいと考えています。 ・自らの強みや能力を周囲の人たちに還元し、貢献しようとするホスピタリティを持っている人 ・組織や会社のミッションをふまえた上でチームメンバーを巻き込み自ら考えて行動できる人 ・個人だけではなくチーム全体でのパフォーマンス向上を図ることができる人 ・立場や職種による認識のギャップを理解し埋めながら、他者をリスペクトしつつ適切にコミュニケーションができる人

正社員

あり(3ヶ月)

800～1,200万円

【裁量労働制】 基本給:48.2～72.3万円 固定残業代:18.5～27.7万円 ※時間外労働の有無に関わらず49時間分の固定残業代を支給 ※スキルや経験、弊社での期待する役割に即した評価基準を考慮して決定します 昇給年2回

東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー13F ※就業場所の変更の範囲:その他会社が認めた場所

【固定労働制】 部署・職種により決定 (原則 9:00-18:00、9:30-18:30、10:00-19:00 のいずれか) ※休憩1時間含む 【専門業務型 / 企画業務型裁量労働制】 10:00-19:00を基本とし本人の決定に委ねる ※休憩1時間含む ※上記時間帯を基本とし、始業および終業の時間は従業員の決定により委ねる(当社規定による) ※労働区分は職種と職位に準じます

完全週休2日制(土、日曜日)、祝日、年末年始、有給休暇 ※年次有給休暇は時間単位での取得可能(最大5日まで)

・ヘルスサポート(健康診断、産業医・保健師への社内相談窓口、心身の健康・介護/育児・医療に関する外部相談窓口、ストレスチェック、インフルエンザ予防接種) ・ライフサポート(育児・介護休養、ベビーシッター利用割引券の提供、親族の介護施設入居費用補助) ・健康保険組合の各種サービス(旅行費用の補助、保養所利用等) ・選択型確定拠出年金制度(正社員・契約社員が対象) ・交通費支給(会社規定に基づき支給)

社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)

屋内禁煙

原則4回 書類選考 → 一次面接(オンライン) → 二次面接(オンライン) → 最終面接(対面) ※お任せする業務、ポジションによっては選考回数が変更されることもあります

※過去3年間の中途採用比率:2025年度99%　2024年度99%　2023年度98% ●参考資料 ・Medley Engineer Guide 　https://speakerdeck.com/medley/medley-engineer-guide ・MEDLEY Developer Portal 　https://developer.medley.jp/ ・メンバーのストーリー 　https://www.medley.jp/team/creator-story.html ・Medley Engineer Entrance Book for 人材PF 　https://medley-inc.notion.site/medley-engineer-entrance-book-hrpf