The posting
エウレカは、真剣にパートナーを見つけたいと考えている方に向けたオンラインデーティングアプリ「Pairs(ペアーズ)」を運営している会社です。Pairsは、日本国内で累計登録数2,700万以上の日本最大級のオンラインデーティングアプリです。
2012年に日本版、2013年に台湾版のサービス開始して以来、順調に成長を続け、90万人以上の方がPairsでお相手を見つけています。2015年には、世界中でオンラインデーティングアプリを展開するMatch Groupにジョインし、私たちのミッションである「人生に”あってよかった”と思ってもらえるものを。」を実現するため、日本国内だけでなく、グローバルで更なる成長を目指しています。
Job Summary:
What You’ll Do:
- ビジネス・分析におけるニーズのヒアリングと、人間およびAI Agentの双方が正確に理解・クエリ可能なデータモデルの設計
- 指標定義や計算ロジックを一元管理し、AI Agentが迷わないSemantic Layerの設計・実装・運用
- ビジネス上の概念と指標の関係構造を構造化したオントロジー(Ontology)およびBusiness Context基盤の整備
- 設計したデータモデルに基づく、Dagsterおよびdbtを用いたレイヤリングデータパイプラインの実装と運用
- DMBOKに基づくデータ品質の定義と、品質を保持するためのテスト設計・自動化およびData SRE的な品質監視・SLI/SLO運用の推進
- AI AgentによるSQL生成・回答精度の監視・評価・継続的改善フィードバックループの構築
- データカタログを用いたメタデータの管理・ドキュメント整備
- データの利用ガイドライン・アクセス制御の設計と運用、およびデータ関連の監視対応
- 非エンジニアが日常的にAI Agentを用いて自律的にデータ活用を行うためのEnabling
Basic Qualifications:
- ビジネス・分析におけるユースケースを理解し、適切なデータモデリングを設計・実装した知識と経験
- SQLを用いたデータ分析・データ集計を通じて、ビジネスの意思決定や改善に貢献した経験
- クラウドDWHの特性理解に基づく、クエリパフォーマンス最適化およびコスト/スキャン量削減の経験
- dbt等のデータ変換フレームワークを用いたデータパイプラインの構築・テスト・運用の実務経験
- 何らかのジョブオーケストレーター(Dagster, Airflow等)を使ったデータパイプラインの運用経験
- データ品質の定義と、実際に品質を守るためのテスト設計・モニタリングの知識と実践経験
- Pythonを利用したデータ分析・処理スクリプト・ジョブ等の実装経験
- データアーキテクチャおよびデータガバナンスについての基礎知識
- AWS / GCPなどのクラウドプラットフォームの基礎知識
- 複数のチーム(エンジニア、PdM、BI、ビジネス)にまたがるコミュニケーションを自発的に行え、課題整理と合意形成ができる能力
- 日本語:ビジネスレベル以上
Tools we use:
- AWS: Aurora MySQL, DynamoDB, S3, SQS, Kinesis Stream, etc.
- Google Cloud: BigQuery, Cloud Storage, GCE, Vertex AI, etc.
- Orchestration & Transformation: Dagster, dbt, Fivetran
- BI & Analytics: Tableau, Mixpanel, Looker Studio, Google Sheets
- AI & LLM: OpenAI API, Anthropic Claude
Characteristics:
- 複数のチームにまたがるコミュニケーションを自発的に行え、楽しめる方
- データ領域に強いオーナーシップを持ち、全社を巻き込んで課題提起やEnablingの提案ができる方
- AI Agentやセマンティックレイヤー、オントロジーなど、業務に関連する最新技
- トレンドを自発的にキャッチアップし、プロダクトや基盤への適用を追求する熱意がある方
- あるべき理想(To-Be)を持ちながら、現実問題に落とし込んでギャップを埋める議論と段階的実装ができる方



