データ基盤構築エンジニア

仕事内容 事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 募集概要 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 募集背景 JR西日本グループが持つ膨大な鉄道・生活サービスデータを活用し、データ駆動型経営を加速させるため、現在グループ全体のデータ基盤改革が進んでいます。 TRAILBLAZER内での自由度の高いR&D環境のゼロベースでの構築・ブラッシュアップに加え、JR西日本本体が持つデータ環境の改善も推進するなど、技術力を持って実働できるプロフェッショナルが必要不可欠となっています。 発展途上であるレガシーなデータ環境とモダンな最新技術のギャップを埋め、泥臭い課題解決から洗練された基盤構築までを自ら推進できるエンジニアを増員募集いたします。 具体的な業務内容 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。

• 自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用： ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備
• データ整備とパイプライン実装： ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視
• JR西日本側データ基盤の整理と上流調整： ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導
• 分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 技術スタック 言語・フレームワーク ・Python（pandas / polars を用いたデータ加工・分析） ・PySpark（分散データ処理の運用） ・FastAPI / Flask（API開発・運用） ・pytest（テスト設計・運用） データベース / SQL ・複雑なクエリ設計（window関数を用いた時系列データ処理・順位付け） ・WITH句（CTE）を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure（Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク） ・GCP（BigQuery / Gemini API） ・AWS（S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell） データ基盤 / ワークフロー ・Databricks（コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps） ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte（データパイプライン構築・運用） インフラ / DevOps ・Docker / Terraform（IaCによる環境構築） ・GitHub（バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用） 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot ポジションの魅力
• 社会的影響力の大きい大規模データを扱う手応え ・西日本最大級のインフラを持つJR西日本グループの膨大なデータを対象に、自らの技術力で価値を生み出す仕組みを作ることができます。
• モダンデータスタックを駆使した基盤構築の裁量 ・自由度の高いTRAILBLAZER独自のR&D環境において、Snowflakeやdatabricks, open table format, dbt-fusionなどのモダンな技術を用いた理想的な基盤を技術スタックの選定やアーキテクチャ設計などのレイヤから関わることができる環境です。
• 技術とビジネスをつなぐハイブリッドな経験 ・開発だけを切り出して請け負うのではなく、事業の背景を理解から上流調整、実装、運用まで一気通貫で担当します。分析組織とシステム組織の間をつなぐ経験を積めるポジションです。 選考フロー 書類選考の後、3回の面接を予定しております。 通常、ご応募いただいてから内定まで約１ヶ月前後を想定しております。 記入事項と一般に公開されている情報（これにWeb含む）をもって採用活動を行います。 ※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。 ※面接はオンライン実施を想定しています。 ※リファレンスチェックを行う場合もございます。 応募資格 必須要件／スキル
• データエンジニアリングまたはアナリティクスエンジニアリングの実務経験（3年以上想定）
• SQLを用いた高度なデータ加工、およびPython等を用いたデータパイプラインの開発・運用経験
• クラウド環境（AWS、GCP、Azureのいずれか）およびモダンデータスタック（Snowflake、dbtなど）の設計・導入と実務利用経験
• 事業会社またはそれに準ずる環境で、データの仕様が未整備な状態から泥臭くデータを整理・活用可能な状態へ導いた経験
• インフラ担当者やデータ分析者、あるいは外部ステークホルダーとの間で、技術的背景を踏まえた円滑なコミュニケーションや調整ができる能力 歓迎要件／スキル
• Terraformなどを用いたIaC（Infrastructure as Code）による基盤構築経験
• Git/GitHubを活用したCI/CD環境の構築や、開発プロセスの標準化（DevOps）の推進経験
• 大規模なDWH/データレイクの設計、およびデータガバナンス（セキュリティ・権限管理）の設計経験
• 上流システムの変更に伴う影響範囲の特定や、データオーナーとの仕様調整などのブリッジ業務経験 求める人物像
• 仕組み作りに情熱を持てる方 単に指示されたデータを処理するだけでなく、組織全体が使いやすい効率的な基盤やルールを自ら構築することにやりがいを感じる方
• レガシーな環境を技術で変革することを楽しめる方 綺麗に整った環境でなくても挫折せず、蓄積されたデータ負債や未知の仕様を紐解き、モダンな技術を用いてギャップを埋めていくプロセスにモチベーションを持てる方
• 自律的に動き、粘り強くコミュニケーションが取れる方 抽象的な課題から自らタスクを切り出し、関係各所と泥臭く対話を重ねながら、一歩ずつ確実にプロジェクトを前に進められる推進力のある方 参考