Match Groupは、人々が関係を築き、つながりを持てるデジタルプラットフォームやアプリケーションを開発するグローバルテクノロジー企業です。40以上の言語に対応する製品を通じて多様な利用者にサービスを提供し、オンラインデーティングやソーシャルディスカバリーに幅広く取り組んでいます。現代の人間関係を支えるテクノロジーの開発において、信頼、安全、プライバシー、そして誰もが利用しやすいインクルーシブなユーザー体験を特に重視しています。大規模な国際的テクノロジー組織を擁するMatch Groupでは、コンシューマー向け製品、プラットフォーム開発、安全で利用しやすいデジタルインタラクションを支えるシステムなどに関わる幅広い職種があります。
アナリティクスエンジニア、データイネーブルメント — Match Group | 東京ハイブリッド勤務
日本を代表するオンラインデーティングアプリ「Pairs」のために、信頼性の高いデータモデル、パイプライン、セマンティックレイヤーを構築します。 AI支援分析を可能にし、より迅速で信頼性の高いビジネス意思決定を実現します。
仕事内容
- ビジネスおよび分析のニーズを収集し、人とAIエージェントの双方が正確に理解・クエリできるデータモデルを設計する。
- 指標の定義と計算ロジックを一元化するセマンティックレイヤーを設計・実装・運用し、AIエージェントが信頼性高く利用できるようにする。
- ビジネス概念と指標の関係を構造化するオントロジーおよびビジネスコンテキストの基盤を構築する。
- 設計したデータモデルに基づき、Dagsterとdbtを使用したレイヤー型データパイプラインを実装・運用する。
- DMBOKを用いてデータ品質基準を定義し、品質テストを自動化するとともに、モニタリングやSLI/SLO管理を含むData SREの実践を推進する。
- AIが生成したSQLと回答の正確性を監視・評価し、継続的な改善に向けたフィードバックループを構築する。
- メタデータを管理し、データカタログを通じてドキュメントを維持する。
- データ利用ガイドラインとアクセス制御を設計・運用し、データ関連のモニタリング上の問題に対応する。
- エンジニアリング以外のチームが日常的なデータ分析にAIエージェントを自律的に活用できるよう支援する。
応募要件
- ビジネスおよび分析のユースケースを理解し、適切なデータモデルを設計・実装するための知識と経験。
- ビジネス上の意思決定や改善を支援するため、SQLを使ってデータを分析・集計した経験。
- クラウドデータウェアハウスの特性を理解し、それに基づいてクエリ性能を最適化し、コストとスキャン量を削減した経験。
- dbtまたは同等のデータ変換フレームワークを使用して、データパイプラインを構築・テスト・運用した実務経験。
- DagsterやAirflowなどのジョブオーケストレーターを使用してデータパイプラインを運用した経験。
- データ品質の定義、ならびに品質を維持するためのテストとモニタリングの設計に関する実践的な知識と経験。
- Pythonでデータ分析、処理スクリプト、またはジョブを実装した経験。
- データアーキテクチャとデータガバナンスに関する基礎知識。
- AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームに関する基礎知識。
- エンジニアリング、プロダクトマネジメント、BI、ビジネスの各チームと主体的にコミュニケーションを取り、課題を整理して合意形成できる能力。
- ビジネスレベル以上の日本語能力。