＜「モンスト」のデータエンジニアを募集します＞ モンストをはじめとした、モンストブランド全体のデータを扱うデータ分析基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。 データパイプラインの信頼性を高めることで迅速にデータ分析が行える環境を整備することが主なミッションです。アプリケーションが生成するデータベースのテーブルデータやログデータをデータレイクやデータウェアハウスに格納し、データを必要としている人が必要となったときに素早くアクセスできるデータ分析基盤を構築します。 担当範囲はモンスト本家ゲームだけに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。 ▼具体的な業務内容 ・クラウドサービスを利用したデータパイプラインの構築と運用（システムの自動化 / 信頼性、保守性の向上） ・ログデータおよびデータベースのスナップショット取り込みと整形 ・分析用途に応じたデータマート構築 ・データレイク基盤の刷新（レイクハウス構成の導入と既存処理の置き換え） ・ゲームのバージョンアップや新規施策のキャッチアップを行い、アナリストや企画担当者と相談の上、サーバー / クライアントエンジニアと連携してデータ要件を整備 ・新規事業におけるデータ分析基盤の構築 ・データウェアハウス（BigQuery）のパフォーマンス・コスト最適化とモニタリング ・データ品質担保やメタデータ整備など、データマネジメント全般 ・社内のデータ活用における技術的な支援 ・データを用いたゲーム運営業務の作業効率化、自動化 ・LookerによるBIダッシュボード開発、運用 ・対話型分析AIエージェントの開発・運用（Slackから自然言語でKPI・売上・施策情報を引ける社内向け環境） ・AIエージェントを前提とした開発フローの整備 ▼業務の魅力 ・膨大なデータをどのように活用していくのかを考え、データ分析基盤の開発、ダッシュボード開発、データマネジメントなどデータに関わる様々な業務に裁量を持って取り組めます。 ・業界内でも有数の規模を誇るサービスの日々増加するデータに加え、新規ゲームやIP・メディアミックス領域における多様なデータを横断的に扱っていただきます。 ・アナリストや意思決定者等と連携し、課題解決・戦略・意思決定に貢献できるポジションです。 ・AIエージェントを日常の開発フローに組み込みつつ、対話型分析AIエージェントのようなAIプロダクトを自分たちのデータ基盤の上に載せて社内に届けています。AIを使う側と作る側の両方を、チームで設計しながら進めていけます。 ・様々なゲームのデータ分析で活躍してきたアナリストや、複数のサービスでデータ分析基盤を開発運用している経験豊富なデータエンジニアが在籍しており、互いに成長できる環境があります。 ▼使用技術・ツール ・言語: Python, SQL, Ruby ・データ分析基盤: BigQuery, Databricks, dbt, Knowledge Catalog, Amazon S3, Google Cloud Storage, Airflow, Luigi, 内製ワークフローエンジン ・ML / AI: Vertex AI, Agent Search, Gemini / OpenAI のLLM API ・BIツール: Looker（LookML / Conversational Analytics） ・その他: GitHub, GitHub Actions, Docker, Terraform, Slack, DocBase ・AIエージェント: Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot（Coding Agent 含む） ※記載は一部です。その他の技術やツールについても導入可能です

・データ基盤（データウェアハウス / データレイク / レイクハウス など）の運用経験 ・数百GBを超える大規模データをSQLで分析しやすい形に整形できること ・LinuxやRDBMSなどサーバーインフラに関するソフトウェアの基礎知識 ・クラウドサービスを利用したシステムの構築経験（AWS / Google Cloud / Databricks など） ・実務でのプログラミング経験 ・生成AIの最新動向の継続的なキャッチアップ ・AIエージェントを活用した開発経験

・Databricks / Delta Lake / Apache Iceberg などを用いたデータ基盤の移行経験 ・dbtなどのデータ変換ツールを用いたモデリング・テストの経験 ・LookMLやmetric viewなど、セマンティックレイヤー（指標定義）の設計・運用経験 ・LLMを組み込んだアプリケーションの開発経験（ツール呼び出し、RAGなど） ・Luigi / Airflow / Dagster などのワークフロー管理ツールの導入・運用経験 ・Dockerなどのコンテナ技術を用いた開発環境の構築経験 ・CI/CDパイプラインの構築による開発作業の効率化 ・クラウドサービスやソフトウェアのパフォーマンス計測・モニタリング ・ストリーミングデータパイプラインやサーバーレスなETLシステムの構築経験 ・データ処理に関わるオープンソースプロジェクトへのコントリビュート経験 ・セキュリティに関する知識（AWS / Google Cloud / Databricks を跨いだIAM設計、認証技術など）