株式会社kubellのデータエンジニアの求人

Mission

「働くをもっと楽しく、創造的に」

2000年、インターネットの登場に感動し、いてもたってもいられず学生ながら起業。インターネットはきっと、世界を大きく変えていく。そして、たくさんの幸せをつくりだしていくに違いないと確信し、仲間とともにチャレンジをつづけてきました。
最初は手探りでしたが、「自分たちが働きたい会社をつくろう」という想いはやがて、「働く」ということそのものを変えていきたいというミッションにつながっていきました。
人生の大半を過ごす「働く」という時間を、もっと楽しく、創造的なものにしたい。そうすることで、人生を充実感のあるものにし、より社会を豊かにしていけると、私たちは信じています。

Vision

「すべての人に、一歩先の働き方を」

ITに詳しい人もそうでない人も、業界業種、性別年齢も関係なく、世界中のあらゆる人に一歩先の働き方を届けたい。二歩先でも三歩先でもなく、誰もが安心して足を踏み出せる「一歩先」を常に提供するからこそ、世の中の働き方をアップデートし続けることができると考えています。

Value

「 Take Ownership（自分ごとでやりきる） 」

仕事の目的を背景含めて深く理解し、単なる作業ではなく意味を持った仕事として、自分自身の意思を持って主体的に取り組む。一度手をつけた仕事はしっかりと最後までやり抜き、自分自身の手が離れたとしてもその成果を見届けるところまでを自分の仕事だと意識する。

「Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）」

私たちは困難な社会課題に取り組むベンチャー企業。たとえ前人未踏の領域であったとしても、新しい発想をもって果敢に挑戦し、期待や想像を超えてワクワクするような驚きを創り出す。未来を待つことなく、スピードこそ価値だととらえ、自ら一歩先をつくりだしていく。

「Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）」

自分の役割を部門や役職の壁を越えて他者視点で見つめ直し、全体最適の目線で行動する。周囲を巻き込みコラボレーションを生み出すことで、1+1を3にも4にも変えていく。間に落ちるボールを拾いあい、相互に未来を見つめて声をかけあうことで、全員で勝つチームへ。

「Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）」

働く仲間となるチームを信頼し、多様な違いを受け入れ強みへと変えていく。顧客へのリスペクトを忘れず、伴走するパートナーとして共に成長する。働き方を変えていくことが私たちの使命。未来に誇れる仕事を成し遂げて、これからの社会を豊かにしていこう。

会社紹介

私たちが挑むのは、これまで誰も成し遂げられなかった「中小企業の働き方」の根底からの変革です。
少子高齢化という抗えない潮流の中で、国内事業者の99.7％を占める中小企業の現場こそが、日本の未来を切り拓く。
その働き方を変えるために、AIエージェントを組み込んだBPaaS（Business Process as a Service）を人とテクノロジーで社会に実装します。

目指しているのは、単なるシステムの提供ではありません。AIをはじめとする最先端のテクノロジーと専門性の高い人材が協働し、あらゆる企業のノンコア業務を標準化して代行する。私たちが国内の中小企業の共通の本社機能を担うことで、テクノロジーの恩恵を誰もが平等に受けられる産業構造へと変えていきます。

日本の事業者の99.7％を占める中小企業の働き方を変える。
誰にとっても仕事がもっと楽しく、創造的になる世界に向けて。
道を拓くのはkubellしかない。そう確信しています。

＜参考資料・リンク＞
・2025年12月期 通期 決算説明資料
・会社説明資料
・採用サイト

採用背景

kubellは、国内最大級のビジネスチャット『Chatwork』を運営し、日々膨大なコミュニケーションデータが蓄積されています。 私たちのデータ基盤チームは、過去4年間でゼロから基盤を立ち上げ、全社的なデータ活用の文化を牽引してきました。しかし、データの利活用が急拡大した結果、データパイプラインの複雑化や品質管理の課題（飛び交う悲鳴）にも直面し、それを「DataOps」の力で乗り越えてきた泥臭い軌跡があります。

現在はSnowflakeを中心としたモダンデータスタックへの移行とDataOpsの基礎固めが完了し、「基盤を安定させるフェーズ」から「AIを活用して事業に直接的な価値を生み出すフェーズ」へと突入しています。そこで、DataOpsをさらに高度化させながら、AI活用基盤の構築という次なるフェーズに向けて一緒にリードしていただけるデータエンジニアの募集を開始しました。

ポジションの魅力

▍大規模で複雑性の高い「リアリティあるデータ」に向き合える面白さ
導入社数97万社を超える「Chatwork」の膨大なログデータと、急成長する「BPaaS」事業の複合的なデータを扱います。 教科書通りの綺麗なデータではなく、歴史あるプロダクト特有の複雑さや、リアルなビジネス課題を含んだデータを、「分析可能な価値ある情報」へと昇華させる取り組みが必要であることから、高い対応力と設計力を身につけることができます。

▍AI × データエンジニアリング」の最先端を実践する開発環境
Snowflakeやdbtを用いたモダンデータスタック（MDS）の構築・運用に加え、AIエディタ（Cursor等）やAIエージェントを開発プロセス自体に積極的に取り入れています。 データエンジニアリングはAIの進化によりパラダイムシフトが起きています。単にSQLを書くだけではなく、「AIといかに協働し、生産性と品質を劇的に高めるか」という、次世代のエンジニアに必須となるスキルセットを実務の中で磨ける環境です。

▍AI × BPaaSによる新たな価値創出への挑戦
kubellが注力する「BPaaS（Business Process as a Service）」事業や、将来的な「AI Agent」の台頭を見据え、これまでのSaaSの常識にとらわれないデータ活用の形を模索しています。 Snowflakeやdbtを用いたモダンな基盤構築に加え、AI時代に即した「Outcome（成果）」そのものを提供するサービスモデルへの変革を、データ基盤の側面からリードしていくチャレンジングな機会があります。

▍ビジネスの成長を牽引する「RevOps」の中核を担う
単にデータを整備するだけでなく、マーケティング・セールス・カスタマーサクセスを横断して収益最大化を目指す「RevOps（Revenue Operations）」の文脈でデータ基盤を構築・運用できる環境です。 「The Model」型の組織が抱えがちな部門間のサイロ化をデータによって解消し、事業の意思決定やユニットエコノミクスの健全化にダイレクトに貢献できるため、エンジニアリングとビジネスの両面で高い視座を養うことができます。

業務内容

Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発・運用に加え、DataOpsの実践とAI活用に向けたパイプライン構築をお任せしたいと考えています。

①モダンデータスタック（Snowflake, dbtなど）を用いた基盤開発・運用
・全社の事業データ、プロダクトデータの統合・モデリング・パイプライン構築。
・dbt、Dagster等を活用したデータモデルおよびデータオーケストレーションの開発および安定運用のための最適化。

②DataOpsの実践とデータ品質（Data Reliability）の担保
・データ品質を継続的に監視・担保するためのテスト自動化、アラート設計。
・プラットフォームエンジニアリング体制の整備など、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを用いたデータ運用体制の構築。

③AI/LLM活用に向けたデータ基盤の拡張
・プロダクトや業務に、AIを組み込むためのAI ReadyなDataOpsの設計・構築。
・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストやプロダクトチームと連携した、機械学習モデル・AIアプリケーション向けのデータセット提供。

※変更の範囲｜部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

入社後、一緒に向き合っていただきたいミッション

①DataOpsのさらなる高度化
4年間で基盤を急成長させたことから、スケーラビリティの壁や技術的負債もございます。「データが古い」や「パイプラインがコケた」といった運用上のペインを、人海戦術ではなくエンジニアリング（DataOps）で根本解決し、堅牢でスケーラブルな基盤へ進化させていきたいです。

②「BIのための基盤」から「AIのための基盤」へパラダイムシフトさせたい
データを見える化するフェーズは完了し、「事業価値につながるデータ利活用にAIの力を最大限に活かせるようデータを整備する」「データドリブンな意思決定を全社に浸透させる」という領域に取り組んでいます。前例の少ないAIデータ基盤のベストプラクティスを自ら模索し、形にしていくことに一緒に挑戦していただきたいです。

③データ民主化とガバナンスの両立
全社員がデータにアクセスできる環境が進む一方で、セキュリティやコスト管理、データサイロ化の防止など、ガバナンスの強化が急務となっています。活用と統制のバランスを取ることができるアーキテクチャ設計を一緒に進めていただきたいです。

開発環境（使用ツール）

○ETL/ELT
・dbt (data build tool)
・Hightouch
・TROCCO
○オーケストレーション
・Dagster
・AWSサービス（Step Functionsなど）
○Snowflake
○AWS
○Terraform
○GitHub
○IDE (Cursor, VSCode …etc)
・Dev Containers でコンテナベースの環境を主に利用
・Claude Codeなども希望者には提供
・コンテナ管理ツール: Rancher Desktop

必須スキル

・チーム開発の経験
・SQLの基本的な知識および実装経験

あると望ましいスキル・経験

・データ処理のパフォーマンス向上に関する知識・経験
・データ分析基盤の設計構築及び運用経験
・データベース設計に関する知識・経験
・AIエディタ/エージェントを用いた開発経験
・AWS / GCPを用いたクラウド上での大規模データ処理の開発・運用経験
・SRE、サーバーサイドエンジニア経験
・GitHubActions(CI/CD), docker(コンテナ), Terraform(IaC)の開発・運用経験
・プラットフォームエンジニアリングに関する設計・開発・運用経験

参考URL

2025年のデータ分析基盤開発の成果と、AI活用を軸とした今後の展望について
kubellにおけるデータエンジニア職の特徴
[みん強第5回]_kubellのデータ基盤開発の最新状況とAIの活用の実践について 『我が社のデータエンジニアリング現場』を開催！イベントレポートをまとめました 「ただ続けていたら、道が開けた」試行錯誤の末に見つけたデータエンジニアという生き方
kubellのデータ組織に関するnote一覧

求める人物像

・当社の理念やビジョンに共感していただける方
・当事者意識を持ち自ら提案し新しい仕事を作っていける方
・最先端テクノロジーの開拓にモチベーションが高い方
・チームメンバーと積極的にコミュニケーションが取れる方
・サポーティブに働ける方
・問題を発見し、それに対して提案ができる方
・事業や会社、チームの変化に柔軟に対応していける方