株式会社movの2209　データエンジニアの求人

■mov について

株式会社movは、「日本のポテンシャルを最大化する」を使命に、インバウンド領域において多事業展開をしています。

・インバウンド支援事業：業界最大級のインバウンドビジネスメディア『訪日ラボ』の運営やインバウンド専門のコンサルティングサービスの提供を通じて、企業や自治体の取り組みを支援しています。

・店舗支援事業：店舗向け集客一元化プラットフォーム『口コミコム』により、MEO対策の提供だけでなくインバウンドの豊富な知見を活かし、海外媒体を含む多言語での店舗情報管理や口コミ分析にも対応しております。

・メーカー支援事業：外国人インフルエンサー向けセルフサンプリングサービス『trial JAPAN』を提供しています。拡散力のある在日外国人インフルエンサーに実際に商品を立替購入・使用いただき、商品体験を生み出すことで、インバウンドプロモーションの促進を行っていくプラットフォームです。

movはこれまで培ってきたインバウンド領域における実績やノウハウ・事業をベースに、データとテクノロジーを活用してこれからも新規事業を展開し、様々なクライアントの成長に貢献してまいります

■インバウンドのマーケットと、movの立ち位置について

バブル崩壊以降、日本は「失われた30年」と呼ばれる長期停滞に陥りました。1989年には世界時価総額ランキングトップ50社中32社が日本企業も、現在はトヨタ1社のみ。かつて世界を席巻した日本の製造業やテクノロジー企業は、グローバル市場での存在感を大幅に失いました。

日本は人口減少という構造的課題により、内需だけでの経済維持が難しい状況で、着目されているのはインバウンド市場。政府が掲げる訪日外国人6000万人および消費額15兆円という2030年の目標は、インバウンドへの期待・市場規模が大きいことを表します。実際、2025年は過去最高の9.5兆円の消費金額を記録。日本の政策として位置づけられた持続的成長市場であることがわかります。

注目すべきは、この巨大市場にまだ明確なリーディングカンパニーが存在しないということ。成長トレンドを受けて新規参入は増えていますが、「インバウンドといえばこの会社」という圧倒的なポジションを確立した企業はありません。

インバウンドマーケティングは、国内マーケティングの延長では通用しない、変数が多く高度な戦略が必要な領域。多様な国籍・言語・文化的背景への深い理解、複雑な流入経路の把握、政治・経済変動への対応力—これらすべてが求められる高難度ビジネスだからこそ、一度確立したノウハウは強固な競争優位性となります。

movは10年間この分野で実績を積み重ね、トレンドが来る前から市場を開拓してきた先駆者として、今まさに市場をリードするポジションにいます。

私たちが目指すのは、この成長市場で「インバウンドならやっぱり、mov」という不動の地位を確立すること。市場拡大のタイミングと、豊富な経験という2つのアドバンテージを活かし、インバウンド市場でナンバーワンポジションを築きます。

■このポジションについて

インバウンドメディア『訪日ラボ』や店舗向け集客一元化プラットフォーム『口コミコム』のデータ基盤を担うデータエンジニアを募集します。

口コミコムでは、国内外31の口コミサイトから収集される大量の口コミ・店舗データを保有しています。また訪日ラボでは、観光庁の訪日外国人消費動向調査をはじめとするインバウンド市場データや人流データ・POSデータなど、多様なデータソースを扱っています。今期は「AI Readyなデータ基盤の構築」を掲げ、これらのデータ資産をAIやBIで最大限活用できる状態にすることが重要テーマです。

• データパイプラインの設計・構築からデータウェアハウスの運用最適化まで、データ基盤全体を裁量を持って推進する
• プロダクトチーム・ビジネスサイドと連携し、データ活用の仕組みをつくる
• AI向けのデータ基盤を整備し、プロダクトの進化を支える

■具体的な業務内容

• データパイプラインの設計・構築・運用（ETL処理）
• BigQueryを中心としたデータウェアハウスの設計・最適化
• Elasticsearch/OpenSearchを活用した口コミ分析基盤の高度化
• データ品質の監視・改善の仕組みづくり
• AI向けデータ基盤の整備
• 社内のデータ活用推進（BIツール連携・データマート構築）

■プロダクトについて

『口コミコム』は、店舗事業者向けの集客一元化プラットフォームです。
Googleビジネスプロフィールを含む国内外31サイトの口コミ・店舗情報を一元管理し、AI分析による定量化を実現しています。
株式会社すかいらーくホールディングスやワタミ株式会社、西武鉄道株式会社など多くの大手企業に導入されているバーティカルSaaSです。

PMFを終え、今まさにグロースするフェーズにあります。これまでにコンサルティングで培ってきた本質的なマーケティング活動支援を、より多くの事業者に展開すべく、プロダクト/ビジネスサイドともに加速度的な成長フェーズにいます。

■開発チームについて

スクラムでの開発を採用し、スプリント内での要件定義から本番リリースまでの全工程をスクラムチームに委譲しています。

チームはメガベンチャーや大企業出身者からスタートアップ起業経験者まで、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。
エンジニアコミュニティの運営・登壇や技術ブログへの発信を積極的に行う文化があります。

評価はチーム開発としてのアウトプット/アウトカムを重視しています。
技術力・リーダーシップなど各自の強みによる貢献が正当に評価される仕組みです。

■技術スタック

• Frontend: TypeScript, Vue.js
• Backend: Ruby, Ruby on Rails
• DB: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, BigQuery
• TestFramework: Playwright, Cypress, RSpec, Capybara
• Crawler: Puppeteer, TypeScript
• Infrastructure: ECS(Fargate), Terraform, Docker
• DevOps: GitHub Actions, CircleCI, Datadog, Sentry, Dependabot
• Tools: GitHub, Slack, Figma, Notion
• AI Tools: ChatGPT, Devin, Claude, Cursor

■movへの期待が高まっています

・2023年5月　観光庁が選ぶ「インバウンドベンチャー」選定
・2024年2月　Google for Startups「AI スタートアップ プログラム」採択
・2024年9月　Z Venture Capitalからの資金調達を実施。これにより、日本初の大手通信キャリア・IT系4社（NTTドコモ、KDDI、楽天グループ、ソフトバンクグループのLINEヤフーのCVC）からの同時出資を実現
・2025年1月　シリーズBを総額30億円でクローズ、累計調達額が50億円を突破
・2025年2月　株式会社PatheeをM＆Aによりグループ会社化
・2025年8月　インバウンドカンファレンス「THE INBOUND DAY2025」を開催
・2025年10月 グループ会社の株式会社PatheeをPMIを経て企業結合により経営統合
・2026年1月　日本経済新聞社「NEXTユニコーン」選出

クライアントの業績向上にコミットするサービス・姿勢と、それが故に辿り着いた、”ありそうでなかった”プロダクト/マーケットの着眼点、そして何よりそれを着実に形にしていくメンバーの強さに期待をいただいています。

movは今まさにグロースするフェーズにあります。
これまでにコンサルティングで培ってきた本質的なマーケティング活動支援を、より多くの事業者に展開すべく、プロダクト/ビジネスサイドともに加速度的な成長フェーズにしてまいります。

*1 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000734.000024246.html

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▼このポジションの仕事内容やカルチャーをより深く理解していただくための参考情報として、実際の現場や担当者の声に迫った記事をご紹介します。▼

エンジニア・スクラムマスター 藤原 悠士朗のインタビュー▼

良質なコミュニケーションが良質なプロダクトを生む。
https://note.com/mov_pr/n/n906ed9dbb8d6

エンジニアリングマネージャー 南谷 祐貴のインタビュー▼

拡大期の「口コミコム」を支える開発の裏側。技術で日本に貢献するエンジニアの仕事とは
https://note.com/mov_pr/n/n1f9166913c2b

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• データの力で事業の意思決定を変えることに面白さを感じる方
• 「データを貯める」だけでなく「データを使える状態にする」ことにこだわれる方
• プロダクトチームやビジネスサイドと連携し、データ活用の課題を自ら拾いに行ける方
• 新しい技術やツールを積極的に試し、最適なアーキテクチャを追求できる方
• インバウンド市場の成長をデータ基盤の側面から支え、社会にインパクトを与えることに関心がある方

• データウェアハウスまたはデータレイクの設計・構築・運用経験

• SQLを用いた大規模データの集計・分析経験

• ETLパイプラインの設計・開発経験

• Pythonまたは他言語でのバッチ処理・データ処理スクリプトの開発経験

• 生成AIを活用した業務改善に関心があり、積極的に取り入れる意欲があること

• ビジネスレベル以上の日本語力（会話・読み書き） / Business-level proficiency in Japanese (speaking, reading, and writing)

• BigQueryの運用・最適化経験
• Elasticsearch/OpenSearchを用いたデータ基盤の構築・運用経験
• クラウド環境（AWS/GCP）でのインフラ設計・運用経験
• Terraform等IaCツールによるインフラ管理経験
• dbt・Datastream・Embulk・Airbyte等のデータ統合ツールの利用経験
• LLM/生成AIを活用したデータ処理・分析の経験
• ビジネス要件をもとにデータ基盤の企画・設計を行った経験
• データガバナンスやデータ品質管理の知見
• BIツール（Looker Studio・Redash等）の導入・運用経験