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データエンジニア(分析基盤)_Development

株式会社HERPherp.co.jpHR・人材未上場

株式会社HERPについて

採用管理システムを開発・提供する会社です。求人媒体の情報を自動で取り込み、SlackやChatworkと連携して現場メンバー起点の「スクラム採用」を支える「HERP Hire」や、採用プロセスをAIが支援する「HERP AI Recruiter」を手がけています。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

採用管理SaaSなどを展開するHR Tech企業のデータエンジニアとして、BigQueryとdbtによるデータ基盤の設計・構築、共通マスタ設計、データガバナンスを担う。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「五反田オフィスへの出社と在宅でのリモート勤務をご自身で選択いただけます。」と明記。データチームはフルリモートを選んでいるメンバーが多く、勤務時間はコアタイムなしのフルフレックス。仕事は各プロダクトへのデータ配信の改善と、個人情報の統計化の設計・実装。

企業名株式会社HERP(企業サイト)
上場区分未上場
業種HR・人材
職種
カテゴリ
エンジニア
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収600〜900万
経験レベル経験者
応募条件BigQueryでのデータ基盤構築・運用経験、dbtでのデータモデル実装経験、SQL・Pythonでのデータ処理経験
雇用形態正社員
掲載日2026-10-27(2週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

HERP Careers/2026-11-02 取得

### HERPについて 「採用を変え、日本を強く。」をミッションに掲げ、企業と人材の最適なマッチングを実現するため、採用領域のさまざまなステークホルダーに向けて複数のサービスを開発・提供しているHR Tech企業です。

ミッションについての弊社代表の思いは[こちら](https://www.fastgrow.jp/articles/herp-shoda-03)の記事をご覧ください。

私たちは、単なる業務効率化ツールとしてのSaaS提供に留まらず、AIとデータを活用して採用におけるマッチング構造そのものをアップデートする「業務支援SaaS × マッチングプラットフォーム」構想を推進しています。

現在は、デジタル人材採用を加速する採用管理システム『HERP Hire』(累計3,000社以上の導入実績)を主軸に、一連の採用プロセスをAIが支援する『HERP AI Recruiter』、人材紹介システム『ジョブミル』、そしてスタートアップ特化型求人メディア『HERP Career』など、採用領域のあらゆるステークホルダーに向けたマルチプロダクトを展開しています。

2026年8月にシリーズCにて総額19億円の資金調達を実施し、マッチング事業を第二の柱へと進化させるとともに、AI領域への投資とプロダクト開発をさらに加速させています。

そして、この事業成長を力強く牽引していくため、2026年10月現在の約100名体制から今後3年間で300名規模への組織拡大(3年で3倍)を目指し、全職種において新たな仲間を精力的に募集しています。プロダクトの飛躍的な進化、新規事業の立ち上げ、組織基盤の構築など、まさに「HERPで働くなら今」と言える、最も手応えと熱量のある「第二の創業期」を迎えています。

100名から300名規模へと躍進するHERPのリアルな空気感や熱量については、採用動画[「HERPで働くなら今」](https://www.youtube.com/watch?v=Srt9ZtATQgo)にて詳しくお伝えしていますので、ぜひご覧ください。

※ HERPの詳しいミッション・戦略・組織・事業については[こちら](https://speakerdeck.com/herpinc/herp-company-deck-for-engineer)をご覧ください。

### 募集背景 HERPでは現在、複数のプロダクトを横断して活用されるデータが急速に増えています。 一方で、これまでのデータ基盤は特定プロダクトに依存した構造になっており、事業拡大に伴い以下のような課題が顕在化してきました。

  • データ転送・同期の安定性や速度が、各プロダクトの体験品質に直結している
  • 事業横断で活用できる共通データ定義・マスタが未整備
  • 可視化・分析用途を超え、将来的な機械学習やマッチング自動化を見据えた基盤設計が必要

また、SaaS事業として蓄積される委託個人情報を適切に統計化・活用するための設計・実装も重要なテーマとなっています。この領域に挑戦したいエンジニアにとって、大きなやりがいのある環境です。

### 業務内容

短期

  • BigQuery / dbtを活用したデータ基盤の設計・構築・運用
  • 各プロダクトへのデータ配信・同期フローの改善(安定性・速度・拡張性)
  • 求人データを中心とした共通マスタ設計・データ定義
  • SaaS事業における個人情報の統計化要件の設計・実装
  • データ品質担保、ガバナンス設計(HR領域特有の制約を含む)

中長期

  • 分析・可視化・将来的な機械学習活用を見据えた基盤設計
  • プロダクトチームや事業側と連携した、データ活用方針の検討
  • データ基盤領域のリードとして、設計思想・方針の策定

### チーム エンジニアリング組織内のプラットフォームチーム(データ基盤領域)に所属します。 データ基盤領域は、エンジニアリング領域統括(開発責任者)直下の体制で運営されており、技術方針や組織設計に関する意思決定を、開発責任者と直接連携しながら進めています。 現在は立ち上げフェーズにあり、決められた仕様を実装するだけでなく、設計や方針検討の段階から関わりながら基盤を育てていくことができます。

### 働く環境としての魅力

  • サービスを売る・事業を伸ばすことだけではなく、理想的な採用を実現し社会に価値をもたらすことにピュアに向き合うことができます
  • 顧客との距離感が近く、開発・ビジネス双方が協働しながらサービス価値を高めることに集中できます
  • 職種や役割によらず、オープンかつフラットに成果に向かって対等な議論ができます
  • 成果に対して合理的な意思決定をしながらも、メンバーに対しての思いやりを重要視し長期にわたって柔軟に働くことができます

### 使用ツール

  • Python
  • Google BigQuery
  • Metabase
  • dbt
  • trocco
  • AWS(EKS、S3、Lambdaなど)
  • Terraform
  • GitHub Actions
  • Datadog
  • Slack(コミュニケーション)
  • Notion, Cosense(ドキュメンテーション)
  • Google Workspace(グループウェア)

### 選考フロー [HERP COMPANY DECK](https://speakerdeck.com/herpinc/herp-company-deck-for-engineer?slide=39)をご確認ください (最終更新日:2026/10/20)

必須スキル

  • BigQueryを用いたデータ基盤の設計・構築・運用経験
  • dbtを用いたデータモデルの実装・管理経験
  • SQLでの集計・データモデリングの実務経験
  • Pythonなどでのデータ処理の実装経験

歓迎スキル

  • データマート・中間テーブルの設計・実装経験
  • 外部SaaS(HubSpot等)のAPIを活用したデータ連携の設計・実装経験
  • 権限設計、個人情報マスキング、監査ログなどのデータガバナンス運用経験
  • 個人情報の統計化・匿名加工に関する実装経験
  • ダッシュボード(Metabase / Looker Studio等)の設計・運用経験
  • 上場準備フェーズ企業でのデータガバナンス設計経験

求める人物像

  • HERP Valuesに共感いただける方
  • データ基盤を「裏方」ではなく、プロダクト価値・事業成長を支える重要な基盤として捉え、オーナーシップを持って取り組める方
  • 曖昧な要件をデータの定義・設計に落とし込み、実装まで一気通貫で推進できる方
  • 成果創出のため、自身の成長に向き合う素直さ、学習意欲のある方
  • チームで成果を出すために、信頼関係を構築し協同していける方

勤務条件

### 勤務時間 フルフレックスタイム ※ コアタイムなし ※ 1日の標準労働時間: 8時間 ※ 在宅勤務可

### 休日・休暇

  • 土日祝休み
  • 年末年始休暇
  • 慶弔休暇
  • ウェルカム休暇(有給付与までの間使える有給での3日間分の休暇)
  • シックリーブ(本人または家族(ペット・パートナー含む)の体調不良時に使える3日間分/年の休暇)

待遇・福利厚生

  • 交通費支給(上限あり)
  • 社会保険完備
  • 健康診断
  • その他
  • 受動喫煙対策:敷地内禁煙
  • ベビーシッター費用補助制度

試用期間

あり(3ヶ月)

勤務地

五反田オフィスへの出社と在宅でのリモート勤務をご自身で選択いただけます。 データチームはフルリモートを選択しているメンバーが多いです。

〒141-0031東京都品川区西五反田一丁目2番10号 CIRCLES五反田3階

※勤務地の変更範囲:会社の定める場所(リモートワークを行う場所を含む)

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

BigQueryとdbtでデータ基盤を組んだ経験があり、立ち上げ段階から設計方針を決めたい方に向きます。開発責任者の直下で、将来の機械学習やマッチング自動化を見すえた基盤をつくる役割なので、裏方ではなく事業の土台としてデータに向き合いたい方に合います。

NoTrain編集部2026-11-09 に読んで書きました

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中央値 910万
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