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Data Engineer

5,600社超のデータを、AIとともに動かす。

クラスメソッドのデータエンジニアは、顧客のデータ基盤構築からAI活用まで一気通貫で関わります。自動車・通信・スポーツ・製造——あらゆる業種の現場課題に向き合う組織が、次のステージへ進んでいます。

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数字で見るクラスメソッド

  • 5,600社+

    支援実績顧客数

    自動車・通信・流通・金融ほか多業種

  • 6万本+

    DevelopersIO 技術記事数

    社員が書き続けてきた知見の蓄積

  • 全社AI

    AI活用が当たり前の環境

    Claude Code・Cowork を全社員が活用中

データエンジニアとして、ここでしかできないこと

  • Scale

    5,600社超の実データに向き合う規模感

    NTTドコモ・SUBARU・千葉ロッテマリーンズ・アイシン高丘——業界トップ企業のデータ基盤を、大手SIer並みの案件規模でスタートアップのスピードで動かす。多業種の現場課題に向き合う経験は他では積めません。

  • End-to-End

    基盤構築からAI活用まで一気通貫

    ETL/ELT設計・DWH構築で終わらない。構築したデータ基盤の上でLLMや生成AIを活用した分析・応用まで同じエンジニアが担います。「データを扱う人」から「AIを活かす人」へのシフトが、自然に起きます。

  • Partnership

    最新技術に最速でアクセスできる環境

    AWS最上位パートナー、Snowflake・dbt・Databricks・Fivetran・Informaticaの認定パートナーとして、リリース前情報やハンズオンに最速で参加できます。「やってみた」を発信することが、技術力の証明になります。

実際、どんな仕事をしているのか

案件はプロジェクトごとに異なります。実際の支援事例の一部を紹介します。

製造業 / Snowflake / dbt

アイシン高丘株式会社 ─ データクラウド基盤の構築とデータドリブン文化の醸成

複数拠点に分散した製造データをSnowflakeに集約し、dbtによるデータ変換パイプラインを整備。分析環境の構築にとどまらず、社内のデータ活用組織づくりと人材育成まで一気通貫で支援しました。

成果：データドリブン文化の醸成と、全社横断のデータ活用基盤を確立

スポーツ・エンタメ / Snowflake / Tableau / リアルタイム連携

千葉ロッテマリーンズ ─ ファンマーケティング向けニアリアルタイム顧客データ基盤

チケット購買・来場・アプリ行動など複数チャネルに散在するファンデータをSnowflakeに統合し、CSアナリティクスとTableauを組み合わせて5分に1回のニアリアルタイム連携を実現しました。

成果：5分に1回のニアリアルタイム連携を実現し、LTV向上施策の実行速度を大幅改善

IT・通信 / AWS / データ可視化 / 内製開発支援

株式会社NTTドコモ ─ モバイルネットワーク運用の可視化基盤を内製開発

大規模ネットワーク運用データをAWS上でリアルタイムに可視化する基盤を、NTTドコモの内製チームと共同で開発。AWSアーキテクチャ設計・実装の両面で伴走し、顧客チームが自走できる状態を目標にプロジェクトを進めました。

成果：AWS上のデータ可視化基盤を内製化し、ネットワーク運用の安定性・監視効率が向上

よく使う技術スタック

プロジェクトにより異なります

AWS Google Cloud Snowflake BigQuery Redshift Databricks dbt AWS Glue AWS Lambda AWS Fargate Terraform CloudFormation AWS CDK Informatica Fivetran AWS Google Cloud Snowflake BigQuery Redshift Databricks dbt AWS Glue AWS Lambda AWS Fargate Terraform CloudFormation AWS CDK Informatica Fivetran

技術力は、記事で確かめてください

実務で使った技術をDevelopersIOに記事として公開しています。「本当に技術力があるのか」は、言葉より記事で確かめてください。

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こんな方と一緒に働きたいです

  • 必須スキル

    • データ基盤の設計・構築経験（BIツール・DWH・ETL 問わず）
    • 顧客や事業部門と直接対話しながらプロジェクトを進めた経験
    • 新しい技術をとにかく触ってみる習慣

    歓迎スキル

    • Snowflake / BigQuery / Redshift / Databricks の実務経験
    • dbt・Airflow・Fivetran などの実務経験
    • LLM・生成AIとデータ基盤を組み合わせた経験（なくても可）

    IT業界経験の長さより「顧客課題を技術で解決したい意欲」を重視します。

  • 求める人物像

    • 顧客の課題解決を技術の力で実現したい方
    • 自分の意見を持ってチームで議論できる方
    • 技術発信に積極的な方（DevelopersIOへのアウトプット）
    • ビジネス・技術の両面から物事を考えられる方
    • AIを道具として積極的に使いこなせる方

    ご入社前にご確認ください

    次のような方は、入社後にギャップを感じる可能性があります。

    • 安定した役割分担の中で、専門領域だけを担当したい方
    • 顧客との直接対話が少ない環境を好む方
    • 指示を受けて動くスタイルの方（自走・自己判断が基本です）

クラスメソッドで働くということ

  • AIをフル活用して仕事をする文化

    Claude Code・Cowork を全社員に導入済み。AIと一緒に仕事することが当たり前になっています。

  • 発信が評価される文化

    DevelopersIO への技術発信を推奨・評価。記事が採用にもつながる。「アウトプットファースト」が根付いています。

  • AWS 最上位パートナー

    AWSをはじめ主要技術の上位パートナーとして、最新技術へのアクセスと学習機会があります。

まずは話すだけで大丈夫です

カジュアル面談は選考ではありません。気になることを、実際に働くデータエンジニアに直接聞いてください。

1

カジュアル面談

任意・選考外
2

書類選考

3

面接①
カルチャーマッチ

4

面接②
技術・経験確認

5

内定

選考に進むかどうかは、カジュアル面談の後でご判断いただけます。

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