データエンジニアリングマネージャー

薬局経営に関するデータを可視化し、薬局オーナーや現場の薬剤師が日々の判断に活用するBIツール「Musubi Insight」の開発チームで、エンジニアリングマネージャーを担当します。データの取り扱い量が増え、分析や可視化機能の高度化が求められる中、チームの開発力と組織運営を支える役割です。

担当するのは、プロジェクトマネジメントやソフトウェアエンジニアリングに関する技術面の支援、技術・組織の両面にある課題の発見と解決推進です。採用などを含むチーム強化の計画を立てて実行し、チームおよび各メンバーの目標設定と評価も行います。1on1などの機会を通じて、メンバーの成長、キャリア設計、仕事への意欲向上を支援します。

チームには、兼務のエンジニアリングマネージャー1名、エンジニア4名、プロダクトマネージャー1名、デザイナー1名が在籍しています。社内ではPdM、カスタマーサクセス、SRE、データエンジニアリング、データサイエンスの担当者と連携します。

開発環境では、データ分析基盤にDatabricksを利用します。データソースはAWS RDS、DynamoDB、Glue Data Catalog、S3、Kinesis Streamsです。WebアプリケーションにはPython、React、Next.js、TypeScript、AWS Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3を使用します。Infrastructure as CodeはTerraform、CI/CDはGitHub Actionsです。監視・分析にはDatadog、Google Analytics、GTM、KARTEを用います。LLM関連ではOpenAI、Gemini、Amazon Bedrock上のClaudeを利用し、AI SaaSとしてGitHub Copilot、Dify、Cursor、Claude Code、Gemini、Devin、NotebookLMが挙げられています。開発ツールはSlack、Google Workspace、Jira、Confluence、Figma、Datadog、Pager Dutyです。

生成AIはプロダクトへの活用に加え、生産性向上にも利用されています。エンジニア、PdM、デザイナーなどが参加する部門横断のコミュニティがあり、知見共有や勉強会が不定期に行われます。医療情報を扱うため、セキュリティリスクなどに対応する社内ガイドラインも整備されています。

勤務地は東京都港区西新橋です。選考は、書類選考、カジュアル面談、面接2～3回、適性検査、リファレンスチェック、オファー面談の流れです。リファレンスチェックにはback checkを使用し、候補者と業務上関わりのあった人からアンケート形式で情報を取得します。選考内容は状況により変更される場合があります。