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Full-time
Data Engineer（データエンジニア）
About Panalyt
Panalytは、「Make better people decisions through meaningful data and insights」をミッションに、企業の人事データを“意思決定に使える状態”まで引き上げるPeople Analytics SaaSです。
多くの企業では、人事データは分断され、定義が揃わず、意思決定に使えない状態にあります。私たちはそのデータを統合・整備し、経営や人事が正しく判断できる状態まで持っていくことにコミットしています。
Why this role
このポジションは単なる「パイプライン構築」ではありません。
- データを整えるだけで終わらせない
- 実際の意思決定に耐える品質まで引き上げる
- プロダクトとしてスケールさせる
“データのラストワンマイル（意思決定）まで責任を持つデータエンジニア”を求めています。
What you’ll do
- HR SaaS / 業務システムとのデータ連携（APIコネクタ開発）
- データパイプラインの設計・開発・運用（ETL/ELT）
- データ品質担保のための仕組み化（validation / monitoring / anomaly detection）
- データ基盤の設計・改善（スケーラビリティ / 可用性 / コスト最適化）
- オンボーディングにおけるデータ設計・クレンジング
- 内部ツールの開発（運用効率化・可観測性向上）
- プロダクトチーム / ビジネスチームと連携したデータモデル改善
Tech stack（一例）
| Language | Python, SQL |
|---|---|
| Data | BigQuery / Snowflake（顧客環境に応じて） |
| Orchestration | Airflow |
| Infra | GCP / AWS |
| Others | Docker, Kubernetes, Terraform（今後強化予定） |
What makes this role interesting
1. データの“難易度”が高い
人事データは、欠損・不整合・定義ブレが当たり前。「Garbage in, garbage out」をどう乗り越えるかが勝負です。
2. プロダクトのコアに直結している
データ品質 = プロダクト価値。このチームのアウトプットがそのまま顧客価値になります。
3. 意思決定に直結するデータを扱う
単なるログ分析ではなく、採用・配置・離職・人件費といった“経営判断”に使われます。
4. AIを開発プロセスとプロダクトに組み込む
クレンジングや異常検知の自動化、自然言語でのデータ取得など、あらゆるシーンにAIを活用し、より高次の設計に集中できる環境を意識しています。
5. グローバル環境
海外メンバーと日常的に協働。英語でのコミュニケーションあり。
Requirements
- データエンジニアリングの実務経験（3年以上目安）
- Python / SQL を用いた開発経験
- クラウド環境（GCP / AWS / Azure）の利用経験
- 英語での業務コミュニケーション能力
Nice to have
- ETL/ELTパイプラインの設計・運用経験
- Airflow等のワークフロー管理ツールの経験
- データモデリングの経験
- Docker / Kubernetesの利用経験
- 大規模データの処理・最適化経験
Who we’re looking for
- ✅ 「データを作る」だけでなく、「使われるところまで」責任を持ちたい人
- ✅ データ品質や定義の曖昧さに向き合える人（むしろ燃える人）
- ✅ プロダクト志向で、ビジネスインパクトに関心がある人
- ✅ 未整備な環境を構造化し、スケールさせるのが好きな人
Benefits
Work from Anywhere
RSU付与
ハードウェア選択可
ベビーシッター補助
グローバルチームでの開発環境