アナリティクスエンジニア

会社概要

InsightXは、パーソナライズを軸としたCX変革AIプラットフォーム『InsightX』を開発・提供しています。オンワード様、パル様、ルミネ様、アーバンリサーチ様などの、自社ECを運営するBtoC企業様にご利用いただいております。
私たちInsightXは、あらゆる企業がAmazonやNetflix級の「自分のために用意されたかのような買い物体験（CX）」を当たり前のように提供できる世界を目指す、少数精鋭のAIネイティブ・プロフェッショナルカンパニーです。
弊社のクライアント企業様には、世界初の『シェルフ型レコメンド®』をプロダクトとしてご利用いただくだけでなく、弊社独自のAIプラットフォームを駆使した専門技術チームがCXの高速な変革（トランスフォーメーション）を支援する、プロフェッショナルパートナー企業として高く評価いただいております。

お任せしたい業務概要

InsightXのプロダクトは、ECサイト上のユーザーのクリック・タップ・スクロールといった行動データからインサイト（深層心理）を抽出し、パーソナライズに活かしています。つまりログの設計品質がプロダクト価値を直接決定する構造です。

InsightXの難しさは、1つのECのための綺麗なログ基盤を作ることではありません。クライアントごとに異なるURL構造、識別子、dataLayer、ネイティブアプリイベントを扱いながら、推薦・検索・メール・効果測定に横断利用できる共通イベント基盤へ落とし込むことです。

現在のレコメンド領域に加え、メール配信最適化・サイト内検索・効果測定ダッシュボードへのプロダクト拡張が進む中で、データの取得・変換・蓄積の設計を専門的にリードできる人材が必要になりました。

• ECサイト上の行動ログを**「意思決定に使えるデータ」として設計**するにはどうあるべきか
• 複数クライアントのバラバラなデータ構造を共通スキーマに統合・標準化する最適解は何か
• レコメンド・CRM・検索という複数プロダクトに横断的に活用できるログ基盤をどう設計するか
• ABテストの効果測定やCVRへの影響評価を正しく行うためのイベント設計をどう担保するか

ミッション・主な業務

本ポジションは、イベントの取得実装そのものを主務とするアプリケーションエンジニアではなく、複数プロダクトで再利用されるイベント仕様・共通スキーマ・識別子設計・データ品質基準を設計する役割です。

• 行動ログスキーマの設計・最適化

  JSタグで取得するイベントの定義・スキーマ設計・バージョニング戦略の策定

• ETLパイプラインの設計・構築

  クライアントごとに異なるデータ構造をBigQuery上の共通スキーマに変換するパイプラインの設計・改善

• データ品質の担保

  データバリデーション・異常検知・欠損補完の仕組み構築。データの鮮度・正確性・一賫性の監視

• 分析基盤との接続設計

  ix-prism（社内分析基盤）・Redash・効果測定ダッシュボードへのデータ供給パイプラインの最適化

• コンバージョン計測基盤の強化

  ABテスト・アトリビューション分析・CVR貢献度測定に必要なイベント設計

技術スタック一覧

1. クラウド基盤

• プラットフォーム: Google Cloud Platform (GCP)

2. データエンジニアリング

• データウェアハウス: BigQuery
• ETL / データ変換: * dbt
  • Cloud Pub/Sub
  • Dataflow
• ストリーミング: * Cloud Pub/Sub
  • Bigtable

3. 開発・バックエンド

• バックエンド言語: * Go
  • TypeScript
  • Python
• AI開発環境: * Claude Code
  • Cursor

4. 分析・可視化

• 可視化ツール: * Redash
  • ix-prism（自社基盤）
• トラッキング: * JSタグ
  • Google Tag Manager (GTM)

• BI・広告・データプラットフォーム等でのデータモデル設計またはログ設計の実務経験 3年以上
• イベントトラッキング（GA / GTM / 独自tracker等）の設計・運用経験
• SQL（BigQuery推奨）を用いた大規模データの分析・設計経験
• ETLパイプライン（dbt / Airflow / Dataflow等）の構築・運用経験

• AdTech企業でのログ設計経験
• BI / データプラットフォーム企業での実務経験
• コンバージョン計測・アトリビューション分析の設計経験
• リアルタイムデータパイプライン（ストリーミング処理）の構築経験
• データガバナンス・データカタログの設計経験
• EC / リテール領域でのデータ活用経験
• ABテスト計測基盤の設計経験

• 「分析に使えるデータとは何か」を逆算して設計できる人

  取得が目的ではなく、意思決定のためのデータ設計にこだわれる人

• データの品質に対して強い美学を持っている人

  「とりあえず取る」ではなく、スキーマ設計・バリデーション・バージョニングに妥協しない人

• 複数のプロダクトやユースケースを横断的に捉えられる人

  レコメンド・CRM・検索という異なる用途を統一的なデータモデルで支えることに知的興奮を感じる人

• プロダクトの価値創出に直結するデータ基盤を作ることにやりがいを感じる人

  自分の設計したログが、1,000種類のパーソナライズの精度を決めていると知ってワクワクできる人