Match Group
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オンラインデーティングアプリ「Pairs（ペアーズ）」の成長を支える株式会社エウレカのData Enablingチームに所属するData Product Engineerを募集します。
本ポジションは、拡大を続けるプロダクトと組織において、データが一貫して正しく活用される環境を整えるために、ビジネスおよび分析チームのニーズを反映したデータモデリングやデータパイプラインの構築を通じて、データを効率的かつ信頼性の高い形で提供する為の業務を行います。
また、データの管理者としてプロダクトデータにオーナーシップを持ち、利用ガイドラインやデータ品質の基準の定義や、データカタログの整備やアクセス管理、品質テストの実施などを行なう事で、組織全体でのデータ活用を支援し、分析や意思決定のための基盤を強固なものにすることが期待される重要なポジションです。
AI Native なデータ活用環境を最前線で作れる：Semantic Layer、オントロジー、Business Context を整えて、人と AI Agent の両方が正しくデータを扱える状態を作ります。最新の取り組みを実際のプロダクトデータと実際の利用者を相手に試し、検証できます
規模とインパクト：Pairsのユーザーベースとそれに伴う大規模データを扱い、整えた指標と基盤は、全社の意思決定に寄与する重要なインパクトを持ちます。
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
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
Google Cloud: BigQuery, Cloud Storage, GCE, Vertex AI, etc.
Orchestration & Transformation: Dagster, dbt, Fivetran
BI & Analytics: Tableau, Mixpanel, Looker Studio, Google Sheets
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術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