【賞与ありフルリモート可】データエンジニア/年収800万〜1200万円・年間休日123日・土日祝休み・フレックス制・給与改定年2回・リモートワーク手当あり・退職金制度あり・面接2

ITエンジニアの求人（社名は面談時にご案内）

年間休日120日以上
フレックス勤務
リモートワークOK
土日休み

給与: 年収 800万円〜1200万円
勤務地: 全国（47都道府県）
雇用形態: 正社員

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仕事AI・機械学習による求人レコメンド・マッチング機能の高度化に向けて、データ基盤の刷新を技術面からリードするデータエンジニ
時間10:00〜19:00
給与年収 800万円〜1200万円

この仕事について

AI・機械学習による求人レコメンド・マッチング機能の高度化に向けて、データ基盤の刷新を技術面からリードするデータエンジニアです。Databricksを活用した技術戦略やアーキテクチャ設計を担い、機械学習モデルが利用するデ

この求人のポイント

勤務地: 全国（47都道府県）
年収の目安: 初年度 800万円〜1200万円
転勤: 求人票に記載なし
寮・社宅: 求人票に記載なし
この求人の条件: 土日休み

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勤務地エリアの情報

3068件北海道の掲載求人

1,145円北海道の最低賃金（時給）

仕事内容と労働条件

仕事内容: 【仕事内容】

AI・機械学習による求人レコメンド・マッチング機能の高度化に向けて、データ基盤の刷新を技術面からリードするデータエンジニアです。Databricksを活用した技術戦略やアーキテクチャ設計を担い、機械学習モデルが利用するデータの品質・鮮度・再現性を高める仕組みを整備します。

対象となるのは、転職サービス「doda」「doda X」に蓄積された約1,000万人規模のユーザーデータや求人・応募・スカウトデータです。転職希望者と企業のマッチング精度向上に向けて、データサイエンティストやMLエンジニア、全社共通データ基盤チームと連携します。

主に扱うのは、レコメンド・マッチング領域のデータマート、ETL/ELTパイプライン、Databricksを活用したデータ処理環境です。技術検証、データモデリング、アーキテクチャ設計、移行計画、運用改善、技術的意思決定、プロジェクト推進まで担当します。

【具体的な業務内容】
・検証する:Databricksを活用した次世代データ基盤のアーキテクチャを評価し、技術課題や導入要件を整理する
・策定する:Delta LakeやUnity Catalogを用いたデータ管理方針、既存環境からの移行計画、導入ロードマップを設計する
・設計する:ユーザー・求人・応募・スカウトデータを対象に、機械学習モデルの学習・推論・評価で利用するデータマートを構築する
・最適化する:Sparkやdbtを活用してETL/ELTパイプラインを改善し、データ処理基盤の効率化を進める
・整備する:データ品質・鮮度・再現性を確保するため、監視・テストの仕組みやデータ定義、運用ルールを整える
・調整する:データサイエンティスト、MLエンジニア、全社共通データ基盤チームと技術要件や優先順位について合意形成を進める
・推進する:技術的意思決定、業務委託メンバーのマネジメント、社内外関係者との調整、プロジェクト全体の進捗管理を担う
・高度化する:DataOps、メタデータ管理、職務経歴書や音声などの非構造データ活用、生成AI向けデータ基盤の整備を進める

入社後は、機械学習向けデータマートの設計・運用方針の整備を中心に、Databricksの活用検証とデータパイプラインの改善を推進します。全社共通データプラットフォーム自体の構築ではなく、提供される基盤を活用したレコメンド・マッチング領域のデータ活用環境を担当します。

【このポジションの特徴】
・約1,000万人規模のユーザーデータを扱うレコメンド・マッチング領域の基盤刷新
・Databricksの技術選定、データマート設計、移行戦略の意思決定を担当
・データサイエンティストやMLエンジニア、全社共通データ基盤チームと連携
・全国から勤務可能で、リモート勤務メインまたはフルリモートの勤務スタイルを適用
・Python、SQL、Databricks、Spark、dbt、AWSなどを使用する技術環境

サイエンスインフラグループに所属し、レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新を技術面とプロジェクト推進面の双方から牽引します。既存メンバーがPMOとしてプロジェクト全体の支援・統括を担う体制へ移行するため、エキスパートとして技術的意思決定を担うポジションです。

【研修制度】
・入社後は機械学習向けデータマートの設計・運用方針の整備を担当
・自己研鑽を目的とした書籍代の支給とオンライン学習コンテンツの提供
・研修受講や技術イベントへの登壇など、エンジニアの技術活動を推奨

入社後は、Databricksの活用方針の検討やデータパイプラインの最適化を担当します。技術習得に関しては、自己研鑽のための書籍代支給やオンライン学習コンテンツを利用できます。エンジニアの研修受講やイベント登壇も推奨されています。

【入社後のキャリアパス】
・入社後はデータマート設計とDatabricks活用検証を中心に技術面をリード
・短期的にはレコメンドプラットフォームの可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化を推進
・中長期的にはワークフローエンジンやデータモデル、データパイプラインの刷新を担当
・将来的にはAI・機械学習資産の全社活用に向けた共通基盤づくりや技術戦略の検討に参画

入社後は、レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新における技術責任者として、設計・技術選定・移行計画・プロジェクト推進を担います。中長期的には、次世代データプラットフォームの導入検討やDataOps、メタデータ管理、非構造データ活用基盤の整備へ担当領域を広げます。将来的には、機械学習・生成AI活用を支える基盤アーキテクチャや技術戦略の検討にも関与します。

【ポジションのアピールポイント】

■本ポジションの特徴・魅力
・国内最大級のマッチングデータを活用したデータ基盤刷新に携われる
「doda」「doda X」に蓄積される約1,000万人規模のユーザーデータや求人データを活用し、AI・機械学習によるレコメンド・マッチング機能の高度化を支えるデータ基盤の刷新に携わることができます。データ基盤を構築すること自体ではなく、その先のプロダクト価値創出まで見据えて取り組める環境です。

・エキスパートとして技術方針の意思決定を担える
Databricksの活用方針、データマート設計、移行戦略など、データ活用基盤の中核となる技術的意思決定に対し主体的にかかわっていただきます。決められた仕様を実装するのではなく、データ活用の将来像から逆算して設計する経験を積むことができます。

・機械学習活用を前提としたデータ設計に挑戦できる
レコメンド・マッチング領域を中心に、機械学習モデルの学習・推論・評価で利用するデータマートの設計・管理を担います。データ品質、鮮度、再現性など、機械学習基盤に求められる要件を考慮しながら、継続的に価値を生み出せるデータ活用基盤を構築できます。…
応募資格: 【必須条件】
・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
・クラウド環境におけるデータ基盤または分析基盤の設計・構築・運用経験
・ETL/ELTの開発、機械学習向けデータマートの構築、技術・プロジェクトリードまたは組織づくりの経験

【歓迎条件】
・Databricksを用いたデータ基盤の設計・構築・運用経験
・dbtを活用したデータ変換処理の開発・運用経験
・DMBOKなどの知識を活用したデータガバナンスの推進経験
・MLOpsやSREの知識を活用した機械学習基盤の構築・運用経験
・クラウド環境におけるコスト最適化や技術ロードマップの策定経験

【求める人物像】
レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新に向けて、既存システムの課題を整理し、技術選定から設計方針の決定まで進められる方を求めています。Databricksを活用した基盤構築では、機械学習に必要なデータの品質や鮮度を考慮し、データモデルや処理方式を検討することが重要です。

機械学習エンジニアや関連部署と要件を調整し、技術的な判断を具体的な開発計画に落とし込める方に適しています。外部委託メンバーとの連携や進捗管理にも関わるため、担当業務を自ら整理し、関係者と合意形成を進めながら開発を推進できる方を想定しています。
【歓迎】
■経験・スキル
・Databricksを活用したデータ基盤の設計・構築経験があり、Delta LakeやUnity Catalogを用いたデータ管理を推進できる方
・Sparkやdbtを活用し、機械学習向けデータマートの処理性能やデータ品質を改善した経験がある方
・AWS上のデータ基盤構築経験を活かし、既存システムから新基盤への移行設計を進められる方

今回のポジションでは、レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新における技術的な意思決定を担います。既存基盤の運用経験に加えて、技術選定やアーキテクチャ設計を主導した実績がある方は、担当業務との適合性を示しやすくなります。

■業務遂行力
・Databricksの技術検証からアーキテクチャ設計、移行ロードマップ策定まで一貫して推進した経験がある方
・学習・推論・評価に使用するデータの品質、鮮度、再現性を考慮してデータマートを設計できる方
・データパイプラインの監視・テスト・処理最適化を進め、運用品質の改善につなげた経験がある方

既存の共通データ基盤を活用しながら、機械学習に必要なデータ提供の仕組みを刷新する役割です。個別の開発作業に加えて、技術課題の優先順位付けや移行計画の具体化まで担当した経験がある方は、入社後の業務を進めやすくなります。

■対人調整力
・機械学習エンジニアと連携し、学習・推論に必要なデータ要件やデータモデルを整理した経験がある方
・プロダクト開発部門や関連部署と技術要件、開発優先順位、スケジュールを調整した経験がある方
・外部委託メンバーに開発方針を共有し、タスク管理や成果物の確認を進めた経験がある方

データ基盤刷新では、機械学習の利用目的と基盤側の技術的な制約を踏まえた要件調整が必要です。関係部署との合意形成に加えて、外部委託メンバーの開発進捗や成果物まで管理した経験がある方は、技術リードとしての実績を示しやすくなります。

■志向性
・既存データ基盤の維持管理にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ刷新を主導したい方
・レコメンド・マッチングの精度改善につながるデータ品質やデータ提供基盤の改善に関わりたい方
・データ基盤の設計・開発に加えて、DataOpsやデータ管理の標準化まで担当領域を広げたい方

今回の採用では、データ基盤刷新の技術方針を決定し、実装・移行まで推進する役割が期待されています。機械学習を活用したサービス改善に関心があり、データ基盤の設計だけでなく運用改善や技術ロードマップの策定にも継続して関わりたい方と親和性があります。
就業場所: 北海道港区
【補足事項】
・勤務地:日本全国から勤務可能。麻布台本社は東京都港区麻布台ヒルズ森JPタワー21階
・配属先:アプリケーション開発本部プロダクト開発統括部プロダクトサイエンス部サイエンスインフラグループ
・リモート勤務:ワークスタイルB(リモート勤務メイン・月平均4日以上~週3日未満出社)、またはワークスタイルC(フルリモート・原則出社なし)を提示
・勤務時間:10:00〜19:00(休憩60分)は標準的な勤務時間例。マンスリーフレックス制または専門業務型裁量労働制を適用し、時間管理方法は評価等級により異なる
・フレックス制度:標準労働時間は1日8時間。コアタイムは部署により異なり、11:00〜16:00が一例
・転勤・残業:転勤は原則ほぼなく、発生時は本人の意思を尊重。月間平均残業時間は30時間以下

【詳細説明】
日本全国から勤務でき、リモート勤務メインまたは原則出社なしのフルリモート勤務が適用されます。勤務時間は10:00〜19:00を標準例とし、フレックスタイム制または専門業務型裁量労働制で勤務します。
フルリモート勤務は遠方居住者も相談できますが、ワークスタイルCでもやむを得ず出社する場合があります。勤務スタイルに応じて交通費の支給条件が異なり、ワークスタイルBは出社回数に応じた実費支給、Cは月1回までの出社交通費が実費支給の対象です。
就業時間・休憩: 10:00〜19:00
時間外労働: 30時間以下
休日・休暇: 土日祝休み
年間休日123日
年末年始休暇・夏季休暇・特別休暇・有給休暇
【その他の休日休暇】
・入社時に有給付与
・特別休暇あり
・夏季休暇あり
・年末年始休暇あり
・育児休暇あり

【詳細説明】
基本の休日制度に加え、入社時で有給休暇が付与されます。特別休暇は会社の運用に沿って取得できます。
【休日休暇制度一覧】
・週休2日制(土日休み)
・年間休日123日
・夏季休暇
・年末年始休暇
・有給休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・特別休暇

【詳細説明】
週休2日制(土日休み)、年間休日123日の休日体系です。
長期休暇として、夏季休暇・年末年始休暇が用意されています。
その他、有給休暇・産前産後休暇・育児休暇・特別休暇などの休暇制度があります。
有給休暇は入社時に付与されます。
賃金: 【年収例】
1年収ステップ例
・入社1年目:800万円〜900万円
・入社3年目:900万円〜1,050万円
・入社5年目:1,050万円〜1,200万円
※上記は想定年収レンジと給与改定制度に基づく目安です。実際の年収は経験・スキル・評価・賞与支給額により変動し、記載した年次での昇給や到達を保証するものではありません。

2給与構成
・想定年収:800万円〜1,200万円
・月給:667,400円〜1,000,700円
・基本給:540,900円〜811,400円
・固定残業代:月126,500円〜189,300円(30時間分)
・固定残業時間超過分:別途支給
・賞与:あり
・給与改定:年2回
・リモートワーク手当:月額3,000円
・リモートワーク一時金:15,000円(入社時)
・退職金制度:企業型確定拠出年金制度あり

3補足コメント
年収800万円〜1,200万円の給与レンジが設定されており、年2回の給与改定を通じて評価を処遇に反映する制度があります。入社時の給与は経験・スキルなどを踏まえて決定されるため、選考時には適用される給与等級、賞与の支給条件、給与改定の評価基準を確認すると、入社後の収入見通しを具体化できます。
【補足事項】
・想定年収:800万円〜1200万円
・想定月収:667,400円〜1,000,700円
・固定残業代:あり
・残業代:固定残業時間超過分は別途支給
・賞与:あり
・給与改定:年2回
・通勤手当:会社の定める条件の範囲内で全額支給(ワークスタイルに準じたパターンを適用)

【詳細説明】
想定年収は800万円〜1200万円、想定月収は667,400円〜1,000,700円です。固定残業代はありです。固定残業時間を超える時間外労働分は別途支給されます。賞与はありです。給与改定は年2回です。通勤手当は会社の定める条件の範囲内で全額支給(ワークスタイルに準じたパターンを適用)です。
待遇・福利厚生: 社会保険完備・交通費支給・退職金制度
【その他の福利厚生・諸手当】

▼福利厚生
・社会保険完備(健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険)
・退職金制度
・企業型確定拠出年金制度
・財形貯蓄制度
・従業員持株制度
・所得補償保険制度
・福利厚生サービス「リロクラブ」
・書籍購入費支給
・オンライン学習コンテンツの利用
・複業制度(事前許可制)

▼その他待遇条件・手当
・想定年収:800万円〜1,200万円
・年俸制
・想定月収:667,400円〜1,000,700円
・基本給:月額540,900円〜811,400円
・固定残業代:月30時間分、126,500円〜189,300円を含む
・固定残業時間を超過した分は別途支給
・給与改定:年2回
・賞与制度あり
・リモートワーク手当:月額3,000円(ワークスタイルB・C)
・リモートワーク一時金:入社時15,000円
・交通費:ワークスタイルBは出社時の実費を支給
・交通費:ワークスタイルCは月1回までの出社交通費を実費支給
・給与体系は適用される等級・勤務制度によって異なる

▼休日・休暇制度
・年間休日123日
・完全週休2日制(土日)
・祝日休み
・年末年始休暇
・夏季休暇
・年次有給休暇(入社時付与)
・産前産後休暇
・育児休暇
・特別休暇
【福利厚生・諸手当の補足】
・リモートワーク手当:ワークスタイルB・Cのいずれも月額3,000円を支給
・リモートワーク一時金:入社時に在宅勤務環境の整備費用として15,000円を支給
・交通費:ワークスタイルBは出社時の実費を支給。ワークスタイルCは月1回までの出社交通費を実費支給
・給与改定:年2回の評価機会を設け、評価結果を給与改定に反映
・自己研鑽支援:書籍購入費の支給やオンライン学習コンテンツを利用可能。副業も制度上認められている

【詳細説明】
リモート勤務に伴う費用補助として、月額3,000円の手当と入社時15,000円の一時金が設けられています。給与改定は年2回で、企業型確定拠出年金や従業員持株制度に加え、書籍購入費の支給やオンライン学習コンテンツによる自己研鑽支援があります。

交通費の支給範囲は勤務スタイルによって異なり、フルリモート勤務では月1回までの出社が実費支給の対象です。給与には月30時間分の固定残業代が含まれ、超過分は別途支給されるほか、有給休暇は入社時から付与されます。
受動喫煙対策: 禁煙
選考・応募書類: 応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（【選考プロセス】書類選考→1次面接・適性検査→最終面接→会社より条件提示→内定 ※適性検査は、ストレス耐性やポジション適性を確認する約30分のWeb検査です）
募集者: 社名は面談時にお伝えします
取扱い: 株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）
掲載日: 2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

応募（このページのフォーム）
Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
企業との面接
内定・入社の手続き

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応募する求人【賞与ありフルリモート可】データエンジニア/年収800万〜1200万円・年間休日123日・土日祝休み・フレックス制・給与改定年2回・リモートワーク手当あり・退職金制度あり・面接2ITエンジニアの求人（社名は面談時にご案内）（ID: pc583252）

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