データエンジニア（未経験者枠）
業務内容
- データ活用ユースケースならびにデータアーキテクチャの整理
- データパイプラインやダッシュボードの企画、構築、運用
- KPI策定ならびに継続的モニタリング/レポーティングによる業務改善支援
- リサーチ、ドキュメンテーション、コミュニケーションなど上記に付随するその他業務
業務で関与するデータ活用案件の例
- 【規模】時価総額◯兆円の大企業から登記前のスタートアップまで多様なクライアント
- 【業種】製造業、金融、自動車、不動産、人材、物流、通販、ゲーム、エンタメ、SaaSなど
- 【職種】経営企画、BizDev、PdM、開発組織、営業、マーケ、CS、情シス、人事、経理など
＜募集条件＞
必須条件（会社共通）
【勤務環境】
- 日本国内に居住していること
- 在宅勤務の場合：仕事用の空間を区切り、同居者や来客への情報漏洩を防げること
【カルチャーフィット】
- 風音屋の「経営理念（ビジョン、ミッション）」への共感
- 風音屋の「プロフェッショナル・マニフェスト」への共感と実践
- 風音屋の「ドキュメンテーションについての考え方」への共感と実践
必須条件（ポジション別）
入社後のミスマッチを防ぐため、資格取得やアウトプットを通して「この仕事に向いている」「この分野を楽しめる」ことをご自身で確認していただいた上でのご応募をお願いしております。
- 基本情報技術者試験（上位資格でも可）
- Python3エンジニア認定基礎試験
- 以下のうちいずれか1つ以上の資格（上位資格でも可）
- Google Cloud Associate Cloud Engineer
- AWS Certified Solutions Architect - Associate
- Microsoft Certified: Azure Fundamentals
- Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
- 以下のうちいずれか1つ以上の資格
- 応用情報技術者試験
- LPIC Level 1（上位資格でも可）
- ORACLE MASTER Silver（上位資格でも可）
- OSS-DB Silver（上位資格でも可）
- Google Cloud Professional Data Engineer
- AWS Certified Data Engineer - Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- 以下に関するQiita、Zenn、またはブログ記事の執筆・公開（ツールを扱えることが分かる水準）
- LookerStudio等のBIツールによるデータ可視化
- BigQuery等のデータウェアハウスを用いたデータ管理
- Dataform等のETL／ELTツールを用いたSQLによるデータ集計
- Cloud Functions等を用いたPythonによるデータ集計
- GitおよびGitHubによるソースコード管理
歓迎条件（ポジション別）
- BIツール、ETL／ELTツール、データウェアハウスの利用経験
- SQL、Pythonによるデータ処理経験
- AWSやGoogle Cloudなどのクラウドインフラの利用経験
- Gitなどのバージョン管理システムの利用経験
- ITシステムの要件定義、設計、構築、テスト、リリース、運用、保守の経験
- 可読性、保守性、拡張性を意識したリファクタリングの習慣
＜働く環境＞
※詳細は社内規定に準じます。
雇用形態
- 正社員雇用
労働条件
- 週5日
- コアタイムなしのフレックスタイム
- フルリモート可
- 残業禁止
※L4以上のメンバーには「週2日〜」の短縮稼働を認める場合があります。
※L3未満のメンバーには、必要なスキルが身に付くまでの間、就業時間・就業場所・月30時間までの残業を指示することがあります。
報酬
社内グレードに応じた報酬設計となっています。
- プリンシパル：案件＋全社支援＋横展開（L5）〜1,580万円/年
- シニア ：案件＋チーム支援 （L4）〜1,140万円/年
- リード ：担当案件を推進 （L3）〜780万円/年
- ジュニア ：見習い（要サポート） （L2）〜540万円/年
- ビギナー ：新卒・第二新卒 （L1）〜420万円/年
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）
- 有休・慶弔・特別休暇
- 在宅勤務手当
※顧問社労士による監修のもとで就業規則を定めています。
※福利厚生とは別に「生産性向上の取り組み」として支援プログラムを設けております。
生産性向上の取り組み
①トレーニング／研修
- KDEC：データ職種で必要となるスキルを3ヶ月で叩き込む演習課題
- ビジネス基礎研修：動画講義、解説テキスト、回答添削、チェックテストによるスキル習得
- 職種別キャッチアップシート：業務一覧とキャッチアップ状況を可視化し、学習方針をガイド
- 社内勉強会や輪読会：（例）ロジカルシンキング、データ分析、データモデリング
- 経営陣によるワークショップ：（例）プロジェクトマネジメント講座
②稼働の20%を斧を研ぐ時間に当てる「Kaizen Hour」制度
- スキルアップ学習、技術検証、記事執筆、OSSコントリビュートなどを実施
- 書籍やツール利用料は会社負担
- 毎月の面談でスキル向上やアウトプットに向けたアクション目標を設定
③在宅環境の整備支援
- 超大型モニタ、昇降デスク、ハイエンドチェアといったオフィス用品を貸与
④ITツールｘBPOによる業務効率化
- 希望者にChatGPTの有料版を提供（Azure Open AI Serviceに切り替え予定）
- レシートの写真をSlackに送るだけで立替精算
- Slackスタンプを押すとオンライン秘書がタスク管理・リマインド
※福利厚生（支給）ではなく、あくまで生産性向上の取り組み（経費）となります。
コミュニケーション活性化の取り組み
①フルリモート対策：カジュアルにサポートを求め合い、互いの状況をシェアする取り組み
- カジュアルに1対1で話す「Coffee MTG」
- メンターやチームメイトに相談しながら案件を進める「ペア作業」
- 全員が集まって各自の取り組みを発表する「All Hands（全社総会）& TGIF（交流会）」
②フルフレックス対策：生活リズムを維持し、仕事にメリハリをつける取り組み
- （ジュニア向け）MGRと一緒にその日のタスクを整理する「Morning Check-In（朝会）」
- 複数人で時間を決めて作業に集中する「もくもく会」
キャリアパス（Data Analytics領域の場合）
長期的なキャリアパスとして2つの方向性を提供可能です。
①スペシャリスト職
- 案件リード → IC（Individual Contributor）→ 技術顧問／分析顧問／グロース顧問
- 専門家として海外カンファレンスでの情報収集、出版、学会での情報発信といった機会を提供
②マネジメント職
- マネージャー（チーム運営） → Director（部門長）→ CxO（経営）
- クライアント企業に出向・兼務してデータ部門長に就任するといった選択肢も開拓中