【募集背景】 弊社は、「人を超え、時を超え、たいせつなものをつなぐ架け橋となる」をミッションに、リユース業界に関わるすべてのステークホルダーに向けたサービス開発をしている企業です。現在、今のバイセルの業務を支えるリユース基幹システムの開発と、リユース業界の未来を切り開くプラットフォーム開発を行なっています。 買取から販売までの一連の業務がマイクロサービスで表現されており、各プロダクトチームがリアルな課題解決に日々取り組んでいます。自動化・効率化、データの一元管理やAI導入など、アナログが主流だった業界だからこそテクノロジーによって事業をスケールするポテンシャルがまだまだあります。 現在、リユース業界のNo.1テックカンパニーとしてDXに注力していますが、私たちが目指すのは単なるシステムの導入ではありません。「どのデータを、どう整理し、どう活用すれば事業が非連続に成長するか」という戦略そのものを描き、実行することです。 膨大なリアルデータが存在する一方で、その活用出口（施策）を見据えたデータ構造の再定義や、全社的なデータ民主化をリードする「データストラテジスト」が不足しています。 「データを使ってビジネスをどう変えるか」という構想から、実効性のあるデータ環境の構築までを一貫してリードいただける方を募集します。 【業務内容】 ■主な業務 ・データ活用戦略の立案とロードマップ策定： ビジネス課題に基づき、どのデータを拡張・整理し、どう施策に繋げるかの全体像を定義。全社的なデータ利活用の優先順位付けと推進リード。 ・出口から逆算したデータ基盤・モデルの構想と実装： 分析や施策の出口から逆算し、スケーラブルなデータモデル（データマート）の設計および、それに最適化されたDWH/ETL環境への改善・データ品質管理の実行。 ・データ利活用・民主化の仕組みづくり： 各部門が自律的にデータを活用し、具体的な施策を生み出せるよう、BIツールの整備、データカタログの拡充、教育支援などの仕組みを構築。 ・データに基づいた施策創出のリード： 経営層や事業部門に対し、どのようなデータがあれば意思決定の精度が上がるかを提案し、データを通じた事業インパクトの最大化を支援。 ■将来的にお任せしたい役割 ・AI/機械学習のビジネス実装を見据えた、データ拡張戦略のリード ・組織全体のデータガバナンスの策定や、データドリブンな文化の定着に向けたチェンジマネジメント 【ポジションの魅力】 ・戦略策定から基盤実装まで一貫して携わる手応え： ビジネス課題から逆算したデータ活用戦略の立案から、それを支えるデータモデル設計・基盤改善まで、点ではなく線で関与できる実感。 ・リアルな事業理解に基づく「活きた」データ設計： 現場の業務フローやデータ生成プロセスを深く理解し、リユース事業特有の複雑なデータを、実効性の高い戦略的データモデルへと昇華させる経験。 ・全社の意思決定プロセスをアップデートする貢献性： 経営層や各部門と連携し、自身の設計したデータ環境を通じて、全社の意思決定の精度とスピードを向上させていくインパクト。 ・技術とビジネスを繋ぐハイブリッドなキャリア形成： エンジニアリングの専門性を軸に、ビジネスストラテジーの視点を磨き、データ利活用の要として全社を牽引する専門性の獲得。 ・データ民主化による組織変革の推進： 単なる基盤整備に留まらず、全社員がデータを武器に施策を生み出せる仕組みを構築し、組織文化をデータドリブンへ塗り替えていく達成感 【チームの紹介】 ・現在は、全社・事業部のデータ活用を支えるデータ基盤の安定運用、データマート構築、およびBIツールの活用支援、問い合わせ対応を行っております。 ・今後は、データアナリストや事業部門がより経営課題に直結する高度な意思決定を行えるよう、活用出口から逆算したデータ環境の拡充と利活用推進を積極的に進めていく予定です。 【プロダクト開発環境】 ・インフラ：GCP, AWS ・プロジェクトデザイン：Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク：Python, Go, SQL ・ドキュメント管理：Confluence, Google Drive ・チケット管理：Jira ・コミュニケーション：Slack ・コンテナ技術：Docker, Kubernetes ・Data Warehouse：BigQuery ・ETL：Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ：Dataflow, Pub/Sub ・Database：Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB（Amazon RDS） ・構成管理：Terraform ・監視：Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー：Airflow ・CI/CD：GitHub Actions 【選考プロセス】 （カジュアル面談）＞書類選考＞面接（1回）＞フォロー面談＞最終面接＞オファー面談 ＜補足事項＞ 基本的に面談・選考共にオンラインで実施しております。 ※選考中に本社にお越しいただき、対面で面接を実施する可能性もございます。 カジュアル面談や現場メンバーとの面談、オフィス見学はご希望にあわせて調整致します。

・データモデリングおよび設計の実務経験： ビジネス要件（出口）を理解し、それを効率的かつ拡張性の高いデータ構造（データマート）に落とし込む設計スキル ・SQLおよびPythonを用いた実務経験（3年以上）： 複雑なデータ抽出・加工、および分析パイプライン構築の習熟 ・ステークホルダーとの要件定義・調整経験： 事業サイドの曖昧な課題を整理し、データ利活用の要件へと具体化・定義した経験 ・BIツールを用いた仕組み化の経験： 単なる可視化に留まらず、ユーザーが自律的に意思決定できるダッシュボードの構築・運用経験

・施策創出・改善への関与経験： 分析結果の提示だけでなく、具体的なビジネス施策やプロダクト改善の立案・実行に深く携わった経験 ・データマネジメントの体制構築知見： データガバナンス、カタログ整備、データ品質管理などの仕組みを組織に導入・運用した経験 ・統計的手法を用いた仮説検証スキル： 実数把握だけでなく、検定や多変量解析等を用いた再現性のあるインサイト導出の知見 ・モダンなデータスタックの運用経験： dbt、Dataformなどのツールを用いた、保守性の高いデータ開発環境の構築知見

・ビジネスへの貢献に情熱を持てる方： データの整理そのものではなく、その先の「事業成長」や「意思決定の高度化」に価値を感じる方 ・構造化思考が得意な方： 複雑なビジネスドメインや業務フローを紐解き、シンプルで汎用的なデータ構造へ抽象化することを楽しめる方 ・共創を大切にする方： 現場の課題に寄り添いつつ、専門性の異なる他部署のメンバーを巻き込んでデータの民主化を推進できる方