【Algoageについて】 Algoageは、東京大学で機械学習の研究をしていたメンバーで2018年に創業したスタートアップです。2020年に合同会社DMM.comと資本業務提携を締結し、通常のスタートアップの成長速度の10倍になる勢いで事業拡大しています。 ◇ミッション・ビジョン・バリュー◇ ミッション：テクノロジー時代の「当たり前」を生み出す ビジョン　：誰もが簡単に、最良の意思決定ができる世界 バリュー　：全員、リーダー。 【事業内容】 AI・テクノロジーを活用し、新しい広告体験を創る「DMMチャットブーストCV」事業を運営しています。 「DMMチャットブーストCV」は、AIによって、個別の消費者のニーズを把握し、パーソナライズされた最適な消費の意思決定を支えるチャットボットです。 サービスリリースから好調にシェアを拡大し、導入社数はここ約2年あまりで数十倍近くまで伸長しました。2022年には「ダイアンさん x DMMチャットブーストCV」のテレビCM・タクシーCMを開始するなど、更なる事業拡大に向けて取り組んでいます。 【市場・事業の成長性】 ・市場規模 チャットや音声を用いた広告・購買領域はConversational Commerce（カンバセーショナルコマース）と呼ばれており、グローバル市場においても4年で7倍以上（4兆円→29兆円）の急成長が予想されています。 ・成長角度 海外の名だたるユニコーンSaaS企業にも引けを取らないスピード感で事業を伸ばしています。チャットにおける適切なコミュニケーションにより、消費者の悩み解決、クライアントのマーケティング戦略を支援するコンセプトは、クライアントの皆様にも非常に好評で、リリースから2年でMRR1億円（2024.3時点）という、とてつもない目標に向かって現在も成長を続けています。 ・事業展望 来期は市場No,1を目標に、プロダクト・顧客企業・価値提供の全ての領域で深く・広く事業展開をしていく予定です。また、5〜10年後には売上1000億円規模を目指しており「Vision = 誰もが簡単に、最良の意思決定ができる世界」の実現することを目標にしています。 【募集背景】 〇データ基盤の拡充と運用強化 当社では、データ基盤を活用し、ビジネスの意思決定を支援する環境を構築しています。現在、Snowflake、dbt、dagster、Amazon QuickSight を活用したデータ基盤の構築・運用を行っています。今後はクライアント向けのAmazon QuickSightを活用したダッシュボードの開発も進める予定です。データパイプラインの最適化と運用強化、およびクライアント向けダッシュボードの開発を加速するため、新たにデータエンジニアを募集します。 【業務内容】 〇業務概要 ・当部では、Algoageは「テクノロジー時代の「当たり前」を生み出す」というミッションを果たすため、SNSチャットを活用してEコマース体験を行う「チャットブーストCV」の企画／開発を行っています。 ・主に、マーケティング効率改善のためのデータ分析やクライアント企業への情報提供のためのデータ基盤の開発・運用をお願いいたします。 具体的な仕事内容 ・Snowflakeを中心としたデータ基盤の構築・運用 ・dbt・dagsterを活用したデータパイプラインの開発・管理 ・社内向け Amazon QuickSight ダッシュボードの管理 ・クライアント向け Amazon QuickSight ダッシュボードの設計・実装 ・データの正規化・統合・可視化の最適化 ・非エンジニアとのコミュニケーションを通じたデータ活用支援 〇使用ツール/開発環境 ・データ基盤: Snowflake ・データパイプライン: dbt, dagster ・データ可視化: Amazon QuickSight, Streamlit ・CI/CD: GitHub Actions ・その他: GitHub, Slack, Notion, Discord 【働く魅力 / キャリアパス】 データを活用して「ビジネスの意思決定を支援する環境を構築」するという、事業貢献度の高いミッションに携わることができます。急成長中の高トラフィックなサービスでのデータ基盤の拡充と運用強化を担い、Snowflake、dbt、dagsterといったモダンなデータスタックを用いた開発経験を通じて、データエンジニアとしての市場価値を高められる環境です。 【働き方】 ・フルリモート / フレックス / 副業OK 【選考フロー】 ・書類選考 ・カジュアル面談 (希望があれば) ・技術課題（経験を元にし、A4サイズ相当1〜2枚程度の論述） ・一次面接（1時間程度） ・人事面談（30分程度） ・最終面接（30分〜1時間程度）

・SQLを用いたデータ処理・最適化の経験 ・Snowflake SQL の実務経験 ・データモデリングの知識・経験 ・dbtまたは同等のデータトランスフォーメーションツールの経験 ・非エンジニアとのコミュニケーション能力（Slack等での情報共有） ・Amazon QuickSight など BI ツールを用いたダッシュボード構築経験 ・生成AIを活用して業務を進めた経験

・Streamlitを活用したデータアプリケーションの開発経験 ・dagsterまたは同様のワークフローオーケストレーションツールの経験 ・データ品質管理や監視の経験

・データを活用したビジネス価値の創出に興味がある方 ・技術的な課題を自ら調査し、解決に向けて粘り強く取り組める方 ・チームメンバーや非エンジニアと円滑にコミュニケーションを取れる方 ・新しい技術のキャッチアップを積極的に行える方 ・データ基盤の安定運用とパフォーマンス改善に主体的に取り組める方