データエンジニア / データリード(事業課題解決・DS兼務)

雇用形態

正社員

仕事内容

データ基盤の設計・構築（DE業務）から、全社の事業課題に対するプロアクティブなデータ提案・実行（データリード/DS業務）までを一気通貫で主導していただきます。

【具体的な業務内容】
ビジネス課題の発見とデータ起点の解決提案（データリード/DS領域）
会社全体の数値やプロセスを俯瞰し、自ら課題（ボトルネック）を発見。各部門長がより有効な意思決定を行えるようなデータ分析・ダッシュボードの構築と提示
依頼を待つのではなく、データ起点の改善施策（プロダクト機能改善、営業効率化など）を自ら企画し、ビジネスサイドを巻き込んで実行
社内各部門への「データ活用手法」の指導・レクチャーおよび、全社的なデータカルチャーの醸成
R&Dチームと連携した、生成AI・機械学習機能をプロダクトへ組み込むためのデータセット定義・検証

データ基盤・パイプラインの構築・運用（DE領域）
Snowflakeを中心としたプロダクトDB・SFA等マルチデータの高度な統合およびデータマート設計
AWS（Glue, Step Functions等）を活用したETL/ELTパイプライン構築・運用
Snowflake AI等を活用した新たなデータ抽出・連携基盤の拡張

求める人物像・資格

【必須要件】
Snowflake、BigQuery、Redshift等のクラウドDWHを用いたデータ基盤の構築・運用経験
Python、SQLを用いたデータ処理・ETLパイプラインの開発経験
ビジネスサイド（経営層や事業部長など）と折衝し、データを用いて課題解決や意思決定支援を行った経験
当社のVISION「明日の仕事が楽しみな世の中を創る」への共感

【歓迎要件】
データサイエンティストまたはデータアナリストとして、事業KPIを改善した経験
非エンジニアに対してデータ活用や分析手法を指導し、組織のデータリテラシーを向上させた経験
生成AI（LLM）やSnowflake AI等を活用したプロトタイピング・機能開発の経験
業務委託メンバーやチームと協働しながらプロジェクトをリードした経験

【求めるスタンス】
事業志向（Proactive）：言われたデータを抽出するのではなく、「データを使って会社をどう良くするか」を自発的に考え、提案できる方。
Honest（誠実・素直）：周りのフィードバックを柔軟に取り入れ、チームへ知識を還元できる方。
Challenge（挑戦）：DE/DSの役割に線を引かず、未知の領域や事業課題に枠を超えてアプローチできる方。

勤務時間

11:00〜15:00
総労働時間：1ヶ月あたり160時間
11:00〜15:00 がコアタイムのフレックスタイム制です。
サービスのアップデートに伴う深夜作業が月1回程度発生する場合がありますが、その際は前後の勤務時間を調整します。

休日・休暇

• 年間休日 125日以上

完全週休2日制（土曜、日曜）、祝日、年末年始休暇、特別休暇、年次有給休暇、慶弔休暇

勤務地

勤務先：HRクラウド株式会社
住所：東京都千代田区紀尾井町３６ 紀尾井町パークビル 7階
リモートワーク併用可（週3日出社／週2日リモートのハイブリッド）
出向：なし

アクセス

地下鉄「麹町駅」徒歩4分（／半蔵門駅／四ツ谷駅）

給与・待遇

月給500000円〜

• 月給：500,000円〜（基本給＋固定残業代を含む。固定残業代を超える時間外労働分は別途支給）
• 想定年収：600万〜1,200万円（経験・スキルに応じて当社規定により決定）
• 昇給：半年に1回
• 賞与：年1回（業績連動）
• そのほか：月間MVP（1万円）／クオーターMVP（3万円）／達成賞などの社内表彰による一時金あり

固定残業時間：1ヶ月あたり35時間
固定残業代：1ヶ月あたり107400円〜

【試用期間】
試用期間の長さ：3ヵ月
給与条件：本採用時と同様
総労働時間：本採用時と同様
固定残業：本採用時と同様

福利厚生

社会保険：健康保険, 厚生年金

• 交通費

2.5万円まで

• 昇給

半年に1回

• 賞与

賞与年1回（業績連動）

• 保険

各種社会保険完備（健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険）

• 働き方

・コアタイム11:00〜15:00のフレックスタイム制
・週3日出社／週2日リモートのハイブリッドワーク
・年間休日125日以上
・有給消化率78.81%（2023年度実績）
・「ストレスフリーカンパニー2025」受賞

• 成長支援

・書籍購入補助（月5,000円）
・週1回のスキルアップタイム（AI開発効率化／セキュリティ／パフォーマンス改善 等）
・週1回のWeekly Sharing（自由テーマのプチ勉強会）
・Slack上の技術知見シェア文化（tech-randomチャンネルなど）
・最新のAI開発ツール（Cursor／Devin／Dify／ChatGPT Enterprise／Gemini）の利用環境

• エンゲージメント

・ピアボーナス（感謝と称賛のポイントをAmazonギフト券等に交換可能）
・部活動（フットサル部／カフェ部 ほか、部費補助あり）
・シャッフルランチ、全社総会

• ライフステージ支援

・結婚休暇（5日）／結婚祝金2万円
・出産祝金／産前産後休暇
・育児休業／短時間勤務（小学校6年生まで）
・介護休業／介護休暇（年5日／人）

• オフィス

東京・紀尾井町（麹町駅徒歩4分）／開放感のあるラウンジ／筋肉食堂

• その他

ベネフィット・ワン（140万以上のサービス・会員優待）

職場環境

【少数精鋭×心理的安全性を最重要視するカルチャー】
当社の開発組織は約20名の少数精鋭体制です。チーム作りの指針として「Google re:Work」と『世界一流エンジニアの思考法』を取り入れており、何よりも「Psychological Safety（心理的安全性）」を最重要視しています。「行き詰まったら15分以上一人で抱え込まず、適切なタイミングでアラートを上げる」といった、自走と相談を両立させるスタンスが浸透しており、誰もがHonest（誠実・素直）に意見を交わし合える環境です。

【年齢・年次を問わない圧倒的な裁量と透明な評価】
「入社年次」ではなく、事実とアウトプットをHonestに評価する完全実力主義のカルチャーです。実際に入社2年目で大型機能開発のプロジェクトリーダーを務めたり、3年目でSREチームのリーダーを任されたりするなど、若手から大きな裁量を持てる環境があります。
また、評価制度は非常に透明性が高く、新卒採用においても「年次一律のスタートライン」を撤廃しています。実務での明確な成果・スタンスに応じて、入社時の初任給を最大月給60万円（シニア上位〜リード枠）まで可変させるモデルを導入するなど、能力に応じた正当な処遇を徹底しています。

【柔軟な働き方と学びを止めない仕組み】フレックスタイム制（コアタイム11:00〜15:00）と、週3日出社・週2日リモートワークのハイブリッド勤務を採用しています。また、業務時間内に週1回の「スキルアップタイム」や「Weekly Sharing（プチ勉強会）」を実施し、AI活用やDB設計、生産性Hackなどの知見を共有しています。Slackのtech-randomチャンネルでも日常的に技術談義が交わされており、組織全体で技術力を底上げするカルチャーが根付いています。

選考の流れ

書類選考 カジュアル面談WEBテストエンジニア面接 役員面接 内定

最終面接は相互理解のため来社をお願いする場合がありますが、柔軟に対応可能です。

アピールメッセージ

指示通りのデータを抽出し、綺麗なダッシュボードを作るだけの開発に物足りなさを感じていませんか？
私たちが提供する採用管理システム（ATS）『採用一括かんりくん』は、1,800社以上の企業に導入され、200万件を超える学生レコードが蓄積されています。
現在、業務委託エンジニアとともにSnowflakeを活用したデータ統合を進め、Snowflake AIとSlackを連携させたデータ抽出基盤を構築・公開する段階まで進んできました。
しかし、私たちが目指しているのは「基盤を作って満足すること」でも「言われたデータを抽出すること」でもありません。
今求めているのは、全社の数値を俯瞰し、「データから見える事業のボトルネックはここだ」「この情報をダッシュボード化して提示すれば、営業の意思決定スピードが上がる」と、自らデータ視点で課題を発見し、解決策を作り、各部門長や経営陣へ提示・実行できる仲間です。
現在、社内には専任のデータサイエンティスト（DS）がおらず、今回の募集は社内初の「専任データ人材（DE/DS兼務）」となります。
基盤の高度化はもちろん、全社のデータ分析・活用指導やデータカルチャーの醸成まで一気通貫で主導していただける、非常に影響力の大きいポジションです。
当社には「入社年次」という概念がありません。「事実とアウトプット」をHonest（誠実・素直）に評価する完全実力主義を徹底しており、新卒採用においても成果・能力に応じて入社時初任給を最大月給60万円（シニア上位〜リード枠）まで可変させる制度を導入しているほど、評価の透明性を追求しています。

「データを使ってビジネスそのものを動かしたい」「組織のデータ活用レベルをゼロから引き上げたい」という熱い想いをお持ちの方、まずはざっくばらんにカジュアル面談でお話ししてみませんか？

その他

募集背景：事業の急拡大に伴いデータ量が爆発的に増加する中、基礎的なデータパイプラインや、SlackをインターフェースとしたAIデータ抽出基盤の初期構築は完了し、各部門長クラスへの公開まで漕ぎ着けました。

しかし、このデータを全社の事業成長（セールス、マーケティング、カスタマーサクセス、プロダクト開発）に直結させるためには、まだ大きな伸びしろがあります。現在、社内には専任のデータサイエンティスト（DS）やデータアナリストがおらず、データ活用はまだ「部門長起点」に依存しがちなのが現状です。

そこで、データ基盤の設計・構築（DE）を牽引していただくとともに、「データから見えるボトルネックはここなので、こういった意思決定ダッシュボードを作りましょう」「このデータをAIに学習させれば、顧客の離脱率を下げられます」といった、データ起点のプロアクティブな提案を経営や各事業部に対して行える方を募集します。