データエンジニア マネージャー候補（DRE /AE）

## 募集背景

タイミーでは創業初期から「データに基づいた意思決定」を重視しており、「データを使うのは当たり前」というカルチャーが社内に深く根付いています。事業の急成長に伴い、扱うデータの規模・多様性・利用シーンは飛躍的に拡大しており、それらを安定的かつ拡張的に支える データ基盤と、ビジネスサイドが安心して活用できるデータモデル/データマートの整備が、これまで以上に重要なテーマになっています。加えて直近では、データ × 生成AI を組み合わせ、社内のデータ活用を加速するだけでなく、ワーカー / クライアントへの提供価値そのものを進化させていくフェーズに踏み込み始めています。

なかでもデータマネジメント部は、これまでの「信頼性の高いデータ基盤を運用する」役割に加えて、データ × 生成AI を使ってワーカー / クライアントへの価値提供そのものを設計・実装するプロダクト組織へとシフトするフェーズに突入しています。社内のデータ活用を加速する AI アシスタントやセマンティックレイヤーの整備にとどまらず、タイミーの事業価値に直結する AI・データプロダクトを、自分たちで企画・開発・運用していくことが、部としての中核テーマです。そのうえでDRE は、信頼性の高いデータ基盤を支える役割に加えて、データ × 生成AI を組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用 を中核テーマとして担います。AEは、データエンジニアリングとビジネスサイドの架け橋として、dbt を中心にビジネス価値に直結する データモデル / Data Martを設計・開発し、データを「価値」に変換する役割を担います。

あわせて、データマネジメント部はメンバー・スコープともに拡大フェーズにあり、グループのマネジメントと戦略を担うマネージャー候補を募集します。IC（Individual Contributor）としての専門性を発揮してチーム・メンバーからの信頼を獲得した上で、メンバーマネジメント・組織開発・ロードマップ策定を通じて、データ組織のスケールを牽引いただける方を歓迎します。

### DRE/AEとは

DRE, AEの2つのロールは、データマネジメント部内で連携しながら、信頼できるデータ基盤 の構築・運用からビジネスで使えるデータモデル / Data Mart の整備、さらにデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発までを一連で支えるロールです。

• DRE(Data Reliability Engineer / データエンジニア)
• SRE の考え方をデータ領域に適用し、「信頼できるデータ」を提供するための基盤を設計・構築・運用するロールです。
• 社内外の様々なデータソース(アプリ/サービス DB、SaaS、ログ など)から BigQuery へデータを収集・蓄積するパイプラインを構築し、SLO/SLI やモニタリング、IaC によってスケーラブルかつ鮮度・品質の高いデータを維持します。
• 近年は基盤の運用にとどまらず、社内データ活用を加速するためのデータ × 生成AI を組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用も中核テーマとして担っています。
• AE(Analytics Engineer / アナリティクスエンジニア)
• データエンジニアとデータアナリストの間をつなぐロールで、収集された生データを dbt を中心にビジネスで使いやすいデータモデル / Data Martへと設計・開発します。
• ディメンショナルモデリングやセマンティックレイヤーの整備、Looker など BI ツール上でのモデリングを通じて、「誰でも同じ定義でデータを読める状態」を作ります。
• ビジネスサイドと会話しながら データを「価値」に変換する層 を担うポジションです。

両ロールはスコープが重なる部分も多く、本ポジションでは DRE / AE 両ロールのメンバーが在籍するグループをマネジメントいただく前提です。

## 業務内容

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。

現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。

• 担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
• グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
• DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割)
• データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
• 採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
• 組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
• 部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

## 組織構成

データマネジメント部は、全社のデータ利活用を支えるプロダクト組織内の部門です。現在は部内に2つのDRE(Data Reliability Engineering)グループ が存在し、それぞれにPOとエンジニアが所属するチームとして、ロードマップに沿って開発を進めています。本ポジションで募集する DRE / AE のロールも、これらのグループのいずれかに所属し、データサイエンス / アナリスト組織とも密に連携しながら、データの収集 → 加工 → 提供 → 活用までの一連のバリューチェーンを横断的にカバーしています。

## メンバーインタビュー / Tech Blog

• [Google Cloud × タイミー インタビュー記事](https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/timee-building-a-data-infrastructure/?e=48754805&hl=ja)
• [dbt exposureによるデータ基盤アウトプットの登録を自動化しました](https://tech.timee.co.jp/entry/2024/03/18/110548)
• [タイミーデータ基盤のモデリング設計について](https://tech.timee.co.jp/entry/2023/10/23/143322)

[](https://productpr.timee.co.jp/n/naa72c531d8a1)

[](https://productpr.timee.co.jp/n/n56cf7adf9cfe)

[](https://productpr.timee.co.jp/n/n84f4b3d59c49)

## 技術スタック

• クラウド
• Google Cloud
• 開発言語
• Python
• データ基盤
• BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
• ML / LLM基盤
• Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
• BIツール
• Looker / Looker Studio
• IaC
• Terraform
• 開発環境・ツール
• Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

## このポジションの魅力

タイミーは「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、社会課題の解決を目指しています。事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。

• 国内最大級のスポットワーカープラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます
• 「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、 *活用促進よりも 使いやすさ・信性の向上 にフォーカスして仕事ができます*
• dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます
• データを「使う」だけでなく *「データ × 生成AI のプロダクトを自分たちで作る」* 立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AI を前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます
• 開発プロセスそのものにも生成AI を積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます
• 各グループに *プロダクトオーナー(PO) が在籍しており* 、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoC をバランスよく進められます
• データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LT が行われており、学習・発信の機会が豊富です([Tech Blog](https://tech.timee.co.jp/))
• 急成長フェーズのデータ組織を *自ら設計・拡大する立場で関われます* (採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)
• データ × 生成AI 領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます
• フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています

## 扱っているデータ

• アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
• マッチング・勤怠に関する情報
• レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ
• 問い合わせに関するデータ
• 営業活動情報・各種マスタデータ

など

## 採用要件

### *MUST*

• 開発 / 技術面*

• SQL を用いたデータ加工・分析の実務経験
• プログラミング言語(Python / Ruby / Go など)による開発の実務経験
• DB / DWH の構築・運用、もしくはデータモデリングに関する実務経験
• パブリッククラウド(特に GCP もしくは AWS)上での開発・運用経験
• IaC(Terraform 等)による構築・運用、もしくは CI/CD を用いた自動化の経験

• ソフトスキル / その他*

• タイミーのMissionへの共感
• Slack, Google Meetなどを活用したリモートワークの経験
• ビジネス文脈を素早くキャッチアップし、建設的かつロジカルな議論を通じて意思決定ができる
• チーム内外、他部署・他職種(アナリスト / PdM / ビジネスサイドなど)と円滑にコミュニケーションができる
• データエンジニアリング / アナリティクスエンジニアリング、もしくは近接領域(BI / 分析 / ML 基盤 など)における3名以上規模のチームリードもしくはマネジメント経験

ロードマップ策定や優先順位付け、ステークホルダー調整をリードした経験

### *WANT*

• スクラムの理解
• 生成AI を活用した開発の実務経験(Cursor / GitHub Copilot / Claude Code 等を用いた日常的な開発、または LLM を組み込んだプロダクトの設計・開発経験)
• LLM / RAG / エージェント等を活用した業務効率化・プロダクト開発の経験
• dbt / dbt Cloud を用いた本番運用経験
• Looker / Redash / Tableau 等の BI ツールの運用経験
• ディメンショナルモデリング / セマンティックレイヤーの実装経験
• Cloud Composer / Cloud Run / Cloud Functions / Dataflow 等を用いたデータパイプライン運用経験
• Fivetran / trocco / Storage Transfer Service など EL ツールの運用経験
• データマネジメントの知識・経験(特に個人情報保護・データセキュリティ)
• 機械学習の知識、または機械学習を組み込んだシステムの構築・運用経験
• 課題発見 〜 ヒアリング 〜 要件定義 〜 仕様策定 までを担った経験(PdM 的な動き)
• スクラムや DevOps を含むチーム開発プラクティスへの理解
• OSS の公開・コントリビュート経験
• データ基盤・データ組織の立ち上げや改善をリードした経験
• 10名以上規模の組織のマネジメント経験、もしくは複数チームを束ねるマネジメント経験
• データ組織のゼロイチ立ち上げ / 大規模な組織再編をリードした経験
• 経営層 / 他部門マネージャーと連携した中長期戦略の策定経験

### 求める人物像

• データを「届ける」ことそのものをプロダクトとして捉え、利用者体験の改善を楽しめる方
• 信頼性とアジリティのバランスを取りながら、長く使われる基盤を設計・運用したい方
• 自分の専門領域に閉じず、DRE / AE / DS / アナリスト / ビジネスサイドと越境して動くことを厭わない方
• ドキュメントや勉強会を通じてチーム・組織にナレッジを還元できる方
• リモート前提のコミュニケーションを丁寧に積み重ねながら、自走して成果を出せる方
• 生成AI などの新しい技術を積極的に試し、自分の開発生産性とプロダクト価値の双方に活かしていける方
• 自身も手を動かす楽しさを大切にしつつ、チームを通じて成果を最大化することにやりがいを感じる方
• メンバーの成長と組織のスケールに本気で向き合い、長期視点で組織を設計できる方