【データエンジニア】データを事業価値へ | ドコモ生活データ×証券データで新体験を創るデータエンジニア

■募集背景
マネックス証券では、分析用のデータ基盤「Mone」のクラウド移行を進めており、現在は新たなSnowflake環境への移行フェーズにあります（※移行は2026年度前半に完了見込み）。これにより、これまで以上に多様で大規模なデータを取り扱えるようになるとともに、データ利活用のスピードと柔軟性が大幅に向上します。
この基盤移行によって、いよいよ「データ活用の果実を収穫するフェーズ」へと移行します。データをビジネス価値へと変換していくための取り組みを一層加速させるべく、新たにデータエンジニアを募集します。
また、NTTドコモとの協業においては、生活データと証券データを掛け合わせた新しいユーザー体験の創出を目指しており、データ資産の活用に対する社内外からの期待がますます高まっています。こうした環境の中で、データの力を最大限に引き出すエンジニアリングに挑戦できるポジションです。

■業務内容
ご経験・ご志向に応じて、いずれか／複数を担当いただきます。

・データパイプラインの設計・開発・運用
　└ Snowflakeを中心としたクラウドデータ基盤の最適化・効率化
　└ データ品質・可用性のモニタリング・テストの仕組み化

・機械学習パイプラインの構築・運用（MLOps）
　└ モデル学習・推論の自動化、再学習サイクルの確立
　└ 特徴量エンジニアリングの効率化・再利用性の確保
　└ トレーニング〜デプロイのパイプライン設計

・データ活用プロジェクトの推進
　└ ドコモとの協業による生活データ×証券データの掛け合わせ企画の技術支援
　└ 社内各部門（マーケティング・リスク管理・プロダクト開発など）と連携したデータ利活用促進
　└ データガバナンス・セキュリティを考慮した運用基盤の整備

・生成AIを活用した施策立案～実行
　└ 社内外データを活かした生成AIソリューションの企画・PoC・実装
　└ 顧客体験向上、業務効率化、マーケティング支援などへの応用
　└ LLM（大規模言語モデル）やRAG（Retrieval-Augmented Generation）基盤の活用設計

■扱うデータ例
取引データ、顧客データ、商品データ、財務データ、ログ・行動データ、マーケットデータ、外部データ（業務提携中のNTTドコモの生活データ等）

■キャリアパス
・短期（着任後～）
まずは、既存のデータパイプラインの保守・開発を担当していただきます。
マネックス証券が扱う多様なデータ構造や業務ドメインを理解しながら、データ収集から利活用までのアーキテクチャを習得していただきます。

・中期（習熟後）
スキルや志向に応じて、以下いずれか、または両領域に携わっていただきます。

　KPIダッシュボード基盤の開発
　アナリストや各部門（現場メンバー～経営層）と連携し、可視化要件を設計。
　SnowflakeやBIツールを用いたダッシュボード構築に加え、必要に応じてStreamlitなどを活用したカスタム可視化も検討します。

　レコメンデーション用機械学習

ご経験・ご志向に応じて、いずれか／複数を担当いただきます。

・データパイプラインの設計・開発・運用
　└ Snowflakeを中心としたクラウドデータ基盤の最適化・効率化
　└ データ品質・可用性のモニタリング・テストの仕組み化

・機械学習パイプラインの構築・運用（MLOps）
　└ モデル学習・推論の自動化、再学習サイクルの確立
　└ 特徴量エンジニアリングの効率化・再利用性の確保
　└ トレーニング〜デプロイのパイプライン設計

・データ活用プロジェクトの推進
　└ ドコモとの協業による生活データ×証券データの掛け合わせ企画の技術支援
　└ 社内各部門（マーケティング・リスク管理・プロダクト開発など）と連携したデータ利活用促進
　└ データガバナンス・セキュリティを考慮した運用基盤の整備

・生成AIを活用した施策立案～実行
　└ 社内外データを活かした生成AIソリューションの企画・PoC・実装
　└ 顧客体験向上、業務効率化、マーケティング支援などへの応用
　└ LLM（大規模言語モデル）やRAG（Retrieval-Augmented Generation）基盤の活用設計

■扱うデータ例
取引データ、顧客データ、商品データ、財務データ、ログ・行動データ、マーケットデータ、外部データ（業務提携中のNTTドコモの生活データ等）