{"id":1283795,"url":"https://alion.io/job/mi-eetaenjinia","title":"データエンジニア","company":{"id":1972271,"name":"LMI","domain":"lmi.ne.jp","url":"https://alion.io/company/lmi-ne-jp","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":7,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-09-29T05:45:00Z"}},"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":{"min":430000,"max":530000,"currency":"JPY","period":"month","gross":null,"usd_annual":40188},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Bedrock","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Claude","optional":false},{"name":"Claude Code","optional":false},{"name":"Confluence","optional":false},{"name":"Cursor","optional":false},{"name":"Datadog","optional":false},{"name":"Devin","optional":false},{"name":"Dify","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Figma","optional":false},{"name":"Gemini","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"Jira","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"n8n","optional":false},{"name":"Next.js","optional":false},{"name":"OpenAI","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Slack","optional":false},{"name":"Storybook","optional":false},{"name":"Streamlit","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"TypeScript","optional":false},{"name":"Vue.js","optional":false},{"name":"BigQuery","optional":true},{"name":"ETL/ELT","optional":true},{"name":"Google BigQuery","optional":true},{"name":"JavaScript","optional":true},{"name":"React.js","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2025-10-29T06:29:50Z","employer_posted_date":"2025-10-29","last_verified_at":"2026-09-29T11:19:37Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":335,"trust":{"level":"stale","repost_count":0,"flags":["stale"],"days_open":334},"description":"データエンジニア\nDescription\n▍リンクアンドモチベーションについて\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\n「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」\n私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し\nエンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。\nいま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。\nテクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。\nまた、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、\n大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。\nこの挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。\n人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。\n組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、\n働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。\n人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。\nチーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。\nその“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。\n会社紹介資料：https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers\nEntrancebook：https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4\n技術広報X：https://x.com/LinkandM_dev\nDev portal：https://portal.link-and-motivation.tech/\n▍募集背景\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\n現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、\nこれまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを\nより深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。\n長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、\nその内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。\n現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、\n各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。\n将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」\nというデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。\nその実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を整えることが重要です。 この挑戦を通じて、プロダクトの安定運用を支えるデータエンジニアを募集します。\n▍業務内容\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\nご入社後は、データユニットの一員としてデータ基盤やアーキテクチャの最適化、およびプロダクト横断でのデータ活用推進に携わっていただきます。\n既存の仕組みを理解した上で、将来的には安定運用と改善を両立する基盤整備をリードしていただくことを期待しています。\n主な業務内容\n・複雑化したデータ基盤・スキーマの把握、改善、および運用負荷の軽減\n・ETLパイプラインやデータマートの構築・自動化・最適化\n・GCPベストプラクティスに沿ったデータアーキテクチャ設計の推進\n・部署・サービス横断のデータ連携・運用改善タスクの推進\n・セキュリティ・ガバナンス要件に基づくデータ管理（削除対応、権限設定など）\n・部門別レポーティング基盤の改善、データ活用支援\n・小規模プロジェクトのリード\n・若手エンジニアへの技術レビュー・サポート\n・データ基盤に接続したAIエージェント開発\n▍開発環境\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\n▼バックエンド\nRails、Python、TypeScript、Sorbet\n▼フロントエンド\nVue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma\n▼インフラ・CI/CD\nAWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov\n▼生成AI\nOpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search\n▼コミュニケーション\nGitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather\nRequirements\n▍リンクアンドモチベーションについて\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\n「ひとりひとりの本気が、この世界を熱くする。」\n私たちはこの想いを原動力に、働く人と組織の関係を科学し\nエンゲージメントを高めるプロダクトを提供するテックカンパニーです。\nいま挑んでいるのは、「HRトランスフォーメーション」。\nテクノロジーの力で、組織力・人材力・採用力など、人と組織の在り方そのものを変えていく挑戦を進めています。\nまた、AI時代に適応したプロダクト基盤の刷新を進めながら、\n大手企業や海外市場への展開、そして地方への価値提供の拡大にも取り組んでいます。\nこの挑戦を象徴するのが、国内シェアNo.1の組織改善プラットフォーム「モチベーションクラウド」です。\n人と組織の関係性をデータから可視化し、エンゲージメントの向上を支援しています。\n組織の課題を“感覚”ではなく“データ”で捉えることで、\n働く人がより前向きに挑戦できる環境づくりを後押ししています。\n人と組織の関係をより良くすることは、エンジニアリングの世界にも共通する構造的な課題です。\nチーム開発の中で、情報共有のあり方や意思決定のスピード、メンバー同士の信頼関係が成果を大きく左右します。\nその“見えづらい関係性”こそ、私たちがテクノロジーで解き明かそうとしているものです。\n会社紹介資料：https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers\nEntrancebook：https://note.com/linkandm_dev/n/nfc08247981c4\n技術広報X：https://x.com/LinkandM_dev\nDev portal：https://portal.link-and-motivation.tech/\n▍募集背景\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\n現在、AIエージェントを活用したプロダクト進化を進める中で、\nこれまで20年以上にわたり蓄積してきた非構造化データを\nより深く活用できる環境づくりに取り組んでいます。\n長年のコンサルティング事業の運営によって多様なナレッジが非構造化データとして蓄積されており、\nその内容の多様性と構造の複雑さはスタートアップにはない当社データの大きな特徴です。\n現在は、非構造化データをもとにしたAIレコメンド機能の精度向上と仕組みの進化を推進しており、\n各組織の状況に応じた最適な診断・アドバイスを自動で提供できるよう改善を続けています。\n将来的には、「AIによるレコメンド → ユーザ行動データ → 組織診断結果 → レコメンドの改善」\nというデータ循環によって、価値が継続的に高まる構造を実現したいと考えています。\nその実現に向け、複雑なデータを整理し、安定かつスケーラブルに運用できる基盤を整えることが重要です。 この挑戦を通じて、プロダクトの安定運用を支えるデータエンジニアを募集します。\n▍業務内容\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\nご入社後は、データユニットの一員としてデータ基盤やアーキテクチャの最適化、およびプロダクト横断でのデータ活用推進に携わっていただきます。\n既存の仕組みを理解した上で、将来的には安定運用と改善を両立する基盤整備をリードしていただくことを期待しています。\n主な業務内容\n・複雑化したデータ基盤・スキーマの把握、改善、および運用負荷の軽減\n・ETLパイプラインやデータマートの構築・自動化・最適化\n・GCPベストプラクティスに沿ったデータアーキテクチャ設計の推進\n・部署・サービス横断のデータ連携・運用改善タスクの推進\n・セキュリティ・ガバナンス要件に基づくデータ管理（削除対応、権限設定など）\n・部門別レポーティング基盤の改善、データ活用支援\n・小規模プロジェクトのリード\n・若手エンジニアへの技術レビュー・サポート\n・データ基盤に接続したAIエージェント開発\n▍開発環境\n￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣\n▼バックエンド\nRails、Python、TypeScript、Sorbet\n▼フロントエンド\nVue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma\n▼インフラ・CI/CD\nAWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov\n▼生成AI\nOpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search\n▼コミュニケーション\nGitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather\nPreferred Experiences\n・GCP環境（BigQuery、Cloud Composer、Dataform、dbtなど）での基盤構築・運用経験\n・ETL／ELT処理の自動化、スケジューリング、パフォーマンス最適化の実務経験\n・データモデリング、スキーマ設計、データマート設計の経験\n・データガバナンス・セキュリティポリシーに基づく運用経験（アクセス権限、削除対応など）\n・LookerやTableauなどBIツールを用いたデータ活用基盤の構築・改善経験\n・AIや機械学習プロジェクトへのデータ供給・前処理パイプラインの構築経験\n・小規模プロジェクトのリード経験、または若手エンジニアの技術サポート経験\nWe are looking for\n・自身の役割を限定せず、広い視野で新しい領域にチャレンジできる方\n・技術への興味を持ち続け、学びを日々の習慣として楽しめる方\n・チームや組織が好きで、他者への思いやりを持って関われる方\n・課題に対して防御的にならず、チーム全体で前向きに向き合えるよう促せる方\nWorking Conditions\nSalary\n＜給与＞\n年収：650万-800万（あくまで目安となります）\n賃金形態：月給制\n賃金の決定方法：当社規定により決定\n月給：43万〜53万円（固定残業代を含む）\nみなし残業：あり\n給与（月給）に含まれる固定残業代：：11万～13万円\n＜賞与・昇給＞\n昇給査定：年2回（1月、7月）\n定期賞与：年4回（2月、5月、8月、11月）\nLocation\n弊社では、リモートワークと出社の両立した働き方を推奨しており、リモート3日・出社2日となっています。（今後変更の可能性はあり）\n勤務地詳細\n東京都中央区銀座4-12-15 歌舞伎座タワー 15階\n※事業所、本社の移転等により、会社の指示する勤務地へ変更になる場合があります\nアクセス\n東銀座駅（都営地下鉄 浅草線／東京メトロ 日比谷線）直結\nJob Type\nWork hours\n▼休日\n週休2日制（日曜、土曜＜1カ月3回＞）\n祝日、夏季、年末年始（年間休日123日）\n有給休暇、慶弔休暇、オーバーホール休暇、その他休暇制度あり\n※弊社では「世の中の3カ月はリンクアンドモチベーショングループの1年」と捉えています。つまり世の中の4倍のスピードで成長していこうという考え方です。この考えに基づき、3ヶ月を1年と捉える独自カレンダーを運用しており、期末ごとに3日程度の連続休暇を設けております（ピットイン休暇がこの連続休暇にあたります）\nProbation period\nあり(6ヵ月） ※試用期間の条件変更なし\nBenefits\n・社会保険完備\n・通勤交通費実費支給（1日上限3,000円）\n・割増手当（超過ワーク、深夜ワーク、休日ワーク）\n・社員持株会制度\n・オーバーホール休暇\n・ライフイベントサポート制度","description_format":"text","description_chars":5448,"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":"2026-09-26T04:02:19Z"}],"liveness":{"score":3,"band":"cold","label":"Long shot","p_open":0.9,"p_active":0.124,"p_room":0.28,"age_days":334,"expected_fill_days":21,"reasons":["conf:68","win:tail","crowd:"],"computed_at":"2026-09-29T05:45:00Z"},"pay":{"stated_usd_annual":40188,"is_top_pay":false},"html_url":"https://alion.io/job/mi-eetaenjinia","json_url":"https://alion.io/job/mi-eetaenjinia.json","meta":{"generated_at":"2026-09-30T04:44:02Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","usage":{"tier":"crawler","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":3387,"day_limit":5000,"remaining_today":1613,"minute_limit":60,"resets_at":"2026-10-01T00:00:00Z"}}}