【フルリモート】児童100万人を支援する自社SaaS《学習eポータル＋AI型学習教材》のデータエンジニア
私たちCOMPASSは、AIが子どもたち一人ひとりの習熟度に合わせて最適な問題を出題する 学習eポータル＋AI型教材「キュビナ」 を開発、全国170以上の自治体、2,300以上の公立・私立の小中学校で計100万以上の子どもたちの学びを支援しています。
文部科学省が推進するGIGAスクール構想やコロナ禍によるICT教材の需要の伸びを受けて、弊社の事業は急成長を続けています。また、事業成長に伴って、生徒・先生向けのサービスだけでなく、教育委員会や校長先生等の管理者向けのサービス、校務支援システムやデータ利活用サービス等と連携する学習eポータルサービスと、プロダクトが多角化してきています。
◆この求人のポイント
・教育データの利活用を通じて日本の公教育のアップデートに貢献できる
・データ基盤の構築から一貫して関わり、経営の意思決定に直接寄与できる
・プロダクトを良くするために必要なデータのあり方を、開発と一緒に育てられる
◆本ポジションについて
【募集背景】
学習ログを中心にデータ活用は進みつつある一方、事業・顧客の意思決定に必要な業務データ（Salesforce等）との統合や、再利用しやすいデータマート整備、運用の自動化が追いついていません。データ基盤は、データの機微性に応じてアクセス権限レベルを分離し安全性を担保していますが、利用者が増えるほど、品質担保・メタデータ整備・コスト管理・アクセス管理の継続改善が重要になります。これらをプロダクトやビジネスなどと連携しながら推進できるデータエンジニアが必要です。
本ポジションには「プロダクトの急成長を支えるデータ基盤」を目標に、データ基盤の継続改善をリードしていただきます。データソースオーナーや利用者（プロダクト/エンジニア/ビジネス/データサイエンスなど）と対話し、必要なデータを安全かつ素早く届けるための設計・開発・運用を推進します。パイプラインの安定稼働だけでなく、メタデータ整備やデータ品質、ガバナンス（権限・個人情報・コスト）も含めて、組織のデータ活用を前に進める役割です。
- 職種名
- データエンジニア
- ポジション
- テックメンバー、その他
- 職種
- AI・データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
742万 〜 1,142万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務地
- 東京都
- 開発言語
- Scala Go言語 TypeScript
- フレームワーク
- React Next.js
- クラウドプラットフォーム
-
Google Cloud(Google Cloud Platform)、Salesforce
- データベース
- MySQL、MongoDB
- 開発内容タイプ
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自社製品/自社サービス、B2C、SaaS
- 特徴
- 残業３０H以内 副業OK 一部在宅勤務可 オンライン面談可 ベテラン歓迎 フルリモート制度あり 服装自由 産休育休取得実績あり ノートPC＋モニタ別途支給 1920x1200以上のモニター環境を提供 時短勤務可
- 必須要件
-
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています！
・BigQuery 実務１年以上
・Embulk 実務１年以上
・Looker 実務１年以上
- 歓迎要件
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【必須スキル・経験】
◼︎データの生成から活用（BI/分析）までを見据えたデータアーキテクチャ設計経験（レイク・DWH・マート、権限設計、運用設計を含む）
◼︎複数データソース（DB、ログ、SaaS等）を対象としたデータパイプラインの設計・構築・運用経験（障害対応、改善、再実行性の担保を含む）
◼︎GCP/AWS/Azureいずれかでのデータレイク・DWH（例：BigQuery等）の構築・運用経験（コスト管理や権限管理の観点を含む）
◼︎日本語運用能力（フルリモート環境でも多様な職種のメンバーと抽象的な議論・折衝が可能な日本語コミュニケーション能力、学習指導要領など、業務上必要な教育に関連する公的資料を読み解くことができる読解力）
【歓迎スキル・経験】
◼︎マネージドサービスを活用したデータ基盤の設計・運用経験（ワークフロー、IaC、監視、データ品質担保など）
◼︎バックエンド開発経験（データソース側のスキーマ設計・イベント設計・ログ設計への関与、または周辺ツール開発など） - 求める人物像
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◼︎当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方
・ミッション「新しい学びの環境を創り出す」
・ビジョン「テクノロジーを用いて、教育業界のリーディングカンパニーになる」
・バリュー「Be a Learner（真の学習者であること）」「Begin with Sincerity（まず誠実であること）」「Beyond the Best（常に現状に満足しないこと）」
◼︎技術への関心に合わせて、データの利用者、そしてさらにはプロダクトのエンドユーザーにまで「どのような価値を提供するか？」という点について当事者意識をもってチームメンバーと一緒に試行錯誤できる方 - 選考フロー
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書類選考
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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一次面接
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職能課題
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二次面接 + 職場体験
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リファレンスチェック／最終面接
【業務内容】
データ基盤の設計・構築・運用を通じて、プロダクトデータと業務データを統合し、社内の意思決定と改善を加速させる
◆ データアーキテクチャの設計
データの機微性に応じたアクセス権限設計を踏まえ、データレイク・ウェアハウス・マートの役割分担、データモデル、命名規則、権限設計を継続的に改善します。利用者が迷わず使えるデータ構造と、変更に強い設計を作ります。
◆ データ収集パイプラインの構築・運用
プロダクトDB/ログ、コンテンツ、Salesforce等の業務データを対象に、取り込み・変換・更新の仕組みを設計し、安定稼働させます。データソースオーナーと協働してスキーマ・メタデータ連携を整備し、手戻りの少ない要件定義と運用自動化を行います。加えて、分析・運用の観点からプロダクト側のデータ仕様（イベント設計、命名規則、スキーマ変更方針など）に対して改善要望を出し、プロダクトチームと合意形成しながら継続的に育てていきます。
◆ データレイクの構築・運用
個人情報・準識別子の扱いを含め、仮名加工・マスク・暗号化など安全設計を前提に一次データを管理します。データの遡及方針や除外ルールなどの意思決定を記録し、監査性と再現性のある運用にします。
◆ データウェアハウスの構築・運用
再利用しやすい集計テーブルやデータマートを整備し、ダッシュボード提供や分析を加速します。品質担保（テスト・レビュー・整合性チェック）やコスト最適化（参照レイヤーの
■ この求人のポイント
・教育データの利活用を通じて日本の公教育のアップデートに貢献できる
・データ基盤の構築から一貫して関わり、経営の意思決定に直接寄与できる
・プロダクトを良くするために必要なデータのあり方を、開発と一緒に育てられる
システム開発関連業務
会社の定める業務全般
- 開発部門の特徴・強み
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エントランスブックも公開しておりますのでご参考にしてください。
https://qubena.notion.site/Entrance-book-COMPASS-585bc1e961e943c69bb0af2ad8228885
【リリースサイクル】
アジャイル開発を採用し、スクラムイベントをベースに１スプリント２週間のサイクルで開発し、週１回のリリースを基本としています。
開発生産性はFour Keysを指標にしており、エリートを目指して向上に努めています。
【開発環境】
技術スタックの詳細はエントランスブックをご覧ください。
AI駆動の開発体験を積極的に模索しており、Codex・Cloude Codeは開発者全員にアカウントを発行しています。 - 主な開発実績
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学習eポータル＋AI型教材『Qubena（キュビナ）』
- 技術向上、教育体制
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・Learner支援制度
- 支給マシン
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Mac 14インチMacBook Pro
M3チップ（8コアCPU、10コアGPU、16コアNeural Engine）
/M4チップ（10コアCPU、10コアGPU、16コアNeural Engine）
/M5チップ（10コアCPU、10コアGPU、16コアNeural Engine）
メモリ 16GB/32GB
ストレージ 512GB/1TB
Win ThinkPad E14 Gen7
intel Corei5
メモリ 16GB
ストレージ 256GB - 開発手法
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アジャイル、スクラム、テスト駆動開発、ドメイン駆動設計
- 開発支援ツール
- GitHub、GitHub Actions、Sentry、Notion、Argo CD
- インフラ管理
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Docker、Terraform、Kubernetes、Datadog
- AI・データ分析
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BigQuery、Embulk、Looker
- 環境
- Redis、Grafana、Looker Studio、Tableau
- その他開発環境
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【業務環境】
■ 作業ツール
Google Workspace
■ タスク管理
Asana、Instagantt
■ ドキュメンテーション
Notion、Google Drive、Confluence
■ コミュニケーション
Slack、Gather、Google Meet、Miro
■ インフラ
GCP、Kubernetes
■ DB
CloudSQL(MySQL)
■ データレイク、データウェアハウス
BigQuery
■ ELT
Argo Workflow
■ ダッシュボード
Tableau、Looker Studio、Googleスプレッドシート
■ CRM
Salesforce、Zendesk - エンジニア評価の仕組み
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評価制度については以下の記事を参考にしてください。
評価はどの職能でも１つの定義に沿って行われますが、市場の中での給与水準の乖離は市場調整手当という形で調整しています。
【評価制度】
バリューと連動し、組織体制の変化に強い人事評価制度を苦労の末に設計した話
https://note.com/takuya0206/n/nc143857842cb
【グレード】
等級（戦闘力）を細分化し、査定の頻度を変更した話
https://note.com/sakaiyuta/n/nc450cea6925a
【給与レンジ・市場調整手当】
給与テーブルの見直しと市場調整手当という考え方を導入した話
https://note.com/sakaiyuta/n/nea50376551bf
【テックブログ】
https://zenn.dev/p/qubena - 組織構成
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チーム人員：4名（うち正社員：1名）
平均年齢：30代後半 - 配属部署
- プロダクト開発ユニット データドリブン部
- 勤務地
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東京都文京区小石川2丁目3番23
春日尚学ビル3階〈東京本社〉
◎フルリモート（原則在宅勤務）となります。
∟ただし、業務上必要と判断した場合は出社を求める場合があります。就業場所の変更範囲＜雇入時＞
東京本社
＜変更範囲＞
会社の定める場所
受動喫煙防止措置に関する事項従業員に対する受動喫煙対策：屋内禁煙
- 給与体系・詳細
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◼︎年収：742万円〜1,142万円（年2回の賞与を含む）
◼︎月給：595,835円〜916,668円
◼︎内訳
・基本給：438,819円〜675,106円
・所定外労働手当（30時間分）：113,134円〜174,051円（30時間を超過する時間外労働が発生した場合は別途支給）
・市場調整手当：43,882円～67,511円
∟市場調整手当とは、特定の職能の給与が市場（採用競合や時勢）で高くなっている場合に、市場水準に対応するために算出された手当を月給に上乗せして支給する仕組みです。 - 給与(想定年収)
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742万 〜 1,142万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務時間
-
〈フレックスタイム制〉
・標準勤務時間：8時間／日
・コアタイムなし休憩時間：標準１時間/日
平均残業時間：平均20時間／月
- 休日休暇
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【休日】
・土日祝
・年次有給休暇（入社日より付与します）
・年末年始休暇（12/29～1/3）
・慶弔休暇
・産前産後休業
・育児休暇
・夏休み（最大3日）
・創立記念日（12月25日）
・罹災時特別休暇 - 諸手当
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・市場調整手当
- インセンティブ
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賞与：年2回
・賞与は評価に応じて上乗せの場合があります。
・別途、決算賞与を支給する場合があります。 - 昇給・昇格
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昇降格に伴う給与改定：年2回（6月・12月）／定期給与改定：年1回（6月）
- 保険
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社会保険完備（健康保険・厚生年金保険、雇用保険・労災保険）
- 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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原則3カ月（期間中の労働条件に変更はありません）
【福利厚生】
・在宅勤務備品補助
・キュビナの家族利用
・カフェテリアプラン
・Learner支援制度
・書籍社員割引購入
・副業制度（キャリア形成応援）
・人間ドック
・懇親会費用補助
・出産育児祝い・入学祝い
