{"id":1291841,"url":"https://alion.io/job/ightcode-eetaenjinia","title":"データエンジニア","company":{"id":2677994,"name":"rightcode","domain":"rightcode.co.jp","url":"https://alion.io/company/rightcode","size_band":null,"is_staffing_agency":true,"employer_type":"agency","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["South Korea"],"countries":["KR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":51000,"max_usd":138000,"period":"year","method":null,"sample_n":2817},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon 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お任せしたいこと\n経験や志向に応じて、以下のような業務をお任せします。\n- データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築\n- ETL / ELTパイプラインの設計・実装・運用\n- データモデリング、データ品質管理\n- ログ設計、データ収集設計、データ活用方針の整理\n- BIツールや分析環境の整備\n- AI活用を支えるデータ連携・データ整備\n- クライアントや開発チームとの要件整理\n- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成\n# AI活用について\nデータエンジニアには、以下のようなAI活用を期待します。\n- データ基盤設計やアーキテクチャ検討のための技術調査\n- SQL、Python、パイプライン処理の実装支援\n- データ品質チェックや異常検知の観点整理\n- データ定義、仕様書、運用ドキュメントの作成\n- 分析要件やビジネス要求の整理\n- AI活用に必要なデータ整備・連携方針の検討\n- AI出力を検証し、データの正確性・安全性・再現性を担保すること\n# 主な技術・スキル\n- AWS / GCP などのクラウド環境\n- SQL / Python\n- BigQuery / Redshift / Snowflake などのDWH\n- dbt などのデータ変換・モデリングツール\n- ETL / ELT、データパイプライン\n- BIツール、ダッシュボード設計\n- データ品質管理、ログ設計、データモデリング\n- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成\nRequirements\n# このポジションについて\nデータエンジニアは、データ基盤、分析基盤、AI活用基盤の設計・構築を担うポジションです。\nAI活用が進むほど、信頼できるデータ基盤やデータ設計の重要性は高まります。\nライトコードでは、データを扱う技術を、クライアントの事業やサービス改善につながる価値へ変えられる方を求めています。\nバックエンド開発の経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎します。\n# お任せしたいこと\n経験や志向に応じて、以下のような業務をお任せします。\n- データ基盤、DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築\n- ETL / ELTパイプラインの設計・実装・運用\n- データモデリング、データ品質管理\n- ログ設計、データ収集設計、データ活用方針の整理\n- BIツールや分析環境の整備\n- AI活用を支えるデータ連携・データ整備\n- クライアントや開発チームとの要件整理\n- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成\n# AI活用について\nデータエンジニアには、以下のようなAI活用を期待します。\n- データ基盤設計やアーキテクチャ検討のための技術調査\n- SQL、Python、パイプライン処理の実装支援\n- データ品質チェックや異常検知の観点整理\n- データ定義、仕様書、運用ドキュメントの作成\n- 分析要件やビジネス要求の整理\n- AI活用に必要なデータ整備・連携方針の検討\n- AI出力を検証し、データの正確性・安全性・再現性を担保すること\n# 主な技術・スキル\n- AWS / GCP などのクラウド環境\n- SQL / Python\n- BigQuery / Redshift / Snowflake などのDWH\n- dbt などのデータ変換・モデリングツール\n- ETL / ELT、データパイプライン\n- BIツール、ダッシュボード設計\n- データ品質管理、ログ設計、データモデリング\n- AIを活用した調査、設計、実装支援、ドキュメント作成\nPreferred Experiences\n- DWH、データレイク、分析基盤の設計・構築経験\n- ETL / ELTパイプラインの設計・運用経験\n- dbt、BigQuery、Redshift、Snowflake等の利用経験\n- BIツールを用いた可視化・ダッシュボード構築経験\n- バックエンド開発経験\n- AI活用基盤、LLM、RAG、データ連携に関する知識や経験\n- 技術選定、設計レビュー、チームリードの経験\nWe are looking for\n# 当社とのマッチングについて\n## こんな方を歓迎します\n- データを事業価値につなげることに関心がある方\n- AI活用を支えるデータ基盤づくりに挑戦したい方\n- バックエンド開発からデータ領域へ専門性を広げたい方\n- データの正確性、再現性、運用性を大切にできる方\n- 学んだ知見をチームに共有し、組織全体の技術力向上に貢献したい方\n## ミスマッチになりやすい方\n- AI等のツールやデータ活用に、あまり関心が持てない方\n- データの品質や再現性よりも、目の前の対応をスピーディに進めることを優先したい方\n- 事業やクライアントへの価値づくりよりも、技術そのものに専念したい方\n- 現在のスキルセットの中で、腰を据えて開発を続けたい方\n- 生成物の品質やデータの正確性を自分の目で確かめるより、スピードを優先したい方\n# 選考で確認したいこと\n- SQL、Python、クラウド環境での経験\n- データ基盤、パイプライン、データ設計に関する経験\n- データ品質や再現性をどのように担保してきたか\n- AIを活用した調査・実装・ドキュメント作成の具体例\n- ビジネス要求をデータ要件に落とし込んだ経験\n- チームやクライアントとのコミュニケーション経験\nWorking Conditions\nSalary\n# 経験・役割に応じた募集区分\n## シニア / チーフ候補\n**想定年収：800万円 〜 1,200万円**（想定月額：571,428円 〜 857,142円）\n**給与内訳**\n- **基本給**：約462,000円 〜 約693,000円\n- **固定残業代（月30時間分）**：約109,428円 〜 約164,142円\n**期待する役割**\nデータ基盤、DWH、データレイク、分析基盤のアーキテクチャ設計を主導する。事業やAI活用につながるデータ戦略を技術面から牽引する。\n---\n## ミドル / 経験者クラス\n**想定年収：500万円 〜 800万円**（想定月額：357,142円 〜 571,428円）\n**給与内訳**\n- **基本給**：約289,000円 〜 約462,000円\n- **固定残業代（月30時間分）**：約68,142円 〜 約109,428円\n**期待する役割**\nETL / ELTパイプラインの構築、データモデリング、データ品質管理を自律的に行う。バックエンド開発経験を活かしてデータ領域へ専門性を広げたい方も歓迎。\n---\n## ジュニア / ポテンシャルクラス\n**想定年収：400万円 〜 500万円**（想定月額：285,714円 〜 357,142円）\n**給与内訳**\n- **基本給**：約231,000円 〜 約289,000円\n- **固定残業代（月30時間分）**：約54,714円 〜 約68,142円\n**期待する役割**\n先輩エンジニアのサポートのもと、ETL / ELTパイプラインの構築やデータモデリングなどの実務に携わる。データエンジニア未経験の方や、現状打破を望みキャリアチェンジを目指す若手エンジニア（目安：実務経験2〜3年程度）も歓迎。データ領域への強い興味と、自主的な学習意欲を重視します。\n---\n### 補足事項\n* 年収は14ヶ月計算になり、賞与2ヶ月分を含んでいます\n* 経験・スキル・担う役割に応じて決定します。\n* 特に高い専門性・リード経験をお持ちの方は、上限を超えて相談可能です。\n* 30時間を超える時間外労働分は、追加で全額支給します。\nLocation\n**全国**\nリモートワーク可能です。全国からご応募いただけます。\n**福岡本社**\n〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神1-14-18 WeWork天神ブリッククロス14F\n**東京オフィス**\n〒105-0003 東京都港区西新橋1-1-1 10F WeWork 日比谷FORT TOWER\n**大阪オフィス**\n〒542-0076 大阪市中央区難波5-1-60 なんばスカイオ 27F\n**名古屋オフィス**\n〒450-0002 愛知県名古屋市中村区名駅1丁目1-4 JRセントラルタワーズ 50F\nJob Type\n正社員または契約社員（選考により決定／契約3〜6ヶ月・勤務評価に基づき正社員登用あり ※雇用形態による給与・待遇の差異なし）\nWork hours\nフルフレックスタイム制（コアタイムなし）\nProbation period\n3ヶ月\nBenefits\n# 福利厚生等\n**保険**\n- **各種社会保険完備**\n健康保険、厚生年金、雇用保険の加入（労災保険は事業所に適用）\n**諸手当**\n- 交通費支給（月5万円迄）\n**福利厚生**\n- 技術書籍購入補助\n- 毎月の飲み会（会社負担）\n- フルリモートワーク可\n- 服装自由\n- 出産・育児支援制度\n- 資格取得支援制度\n# 休日・休暇\n- 完全週休2日制（土・日）※年間休日128日以上\n- 祝日\n- 夏季休暇\n- 年末年始休暇\n- 慶弔休暇","description_format":"text","description_chars":4132,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-26T07:56:37Z"}],"liveness":{"score":6,"band":"cold","label":"Long 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