データエンジニアのキャリア。リクルートグループのニジボックスに聞く、成長支援の哲学

リクルートグループの一翼として、データエンジニアの育成に注力するニジボックスは、「データエンジニアのキャリア」について、どんな哲学を持っているのでしょうか。

AIの浸透やビッグデータの増加によって、データ利活用がビジネスの生命線となっていく中で、データエンジニアのニーズは高まっています。一方で、彼らの職能やスキルセットをどんな領域で活かすか「まだまだ模索中」という企業は少なくありません。

そこで今回、ニジボックスのデータエンジニアリング室を率いる3人の対談を通じて、データエンジニアが直面するキャリア上の課題やその解決策、そして同社ならではのデータエンジニア活用方法について深掘りしました。

ニジボックスの「データエンジニア育成プログラム」については、以前の記事で紹介しています。ぜひこちらの記事もご覧ください。

（写真左から）
阿部誠也（あべ・まさや）
データエンジニアリング室プロダクトグロースエンジニアリング1グループマネジャー
リクルートに新卒入社後、リクルートグループのデータ利活用を目的としたプロダクト、データ基盤の開発・運用に携わる。

遠峯康夫（とおみね・やすお）
開発統括本部本部長兼データエンジニアリング室室長
データエンジニアの採用や育成を管掌する。大手ポータルサイトでHadoopなどのデータ基盤を開発するエンジニアとしてキャリアをスタート。その後は一環してデータプロダクトの開発に携わる。

林田祐輝（はやしだ・ゆうき）
データエンジニアリング室 BIエンジニアリング2グループマネジャー
データマネジメント組織でBigQueryを軸としたデータの収集、加工、活用、そして管理に携わる。現在は教育事業とSaaS事業のデータマネジメント業務を所管する。

※この記事は株式会社ニジボックスによるタイアップ広告です。

ニジボックスのデータマネジメントを支える「プロダクトグロースエンジニア」と「BIエンジニア」
指示されたものを開発するだけでなく、「より良いもの」を提案できる
なりたい姿があれば、ポジションの枠に縛られず「何者にでもなれる」
「膨大」かつ「多様」なデータを取り扱える、稀有なフィールド

ニジボックスのデータマネジメントを支える「プロダクトグロースエンジニア」と「BIエンジニア」

── ニジボックスのデータエンジニアは「プロダクトグロースエンジニア」と「BIエンジニア」という2つのポジションに分かれていると伺いました。両者の具体的な業務内容の違いはなんですか？

阿部　プロダクトグロースエンジニアは「プロダクトグロース」という名前の通り、プロダクトの継続的な成長・改善を目的として、データ基盤やデータ周りのアプリケーションの開発・運用を行います。具体的には、1日あたり数百万レコードのユーザーデータを加工、データウェアハウスに格納するためのシステムを開発します。併せて、マーケター向けのツールなどの特定用途に特化したデータまわりのアプリケーションをつくります。

林田　BIエンジニアの主な仕事は、ビジネスインテリジェンス（BI）をつくることです。プロダクトグロースエンジニアが開発した基盤を前提に、プロダクトから得られるデータを集め、使いやすい形に加工・処理して分析可能な状態にする。そして、データカタログやデータの品質管理までを一貫して行います。

それぞれの業務範囲を「箱とコンテンツ」のたとえで表現するならば、プロダクトグロースエンジニアが箱（プラットフォーム）を提供し、BIエンジニアは箱にたまったコンテンツをメンテナンスしたうえで関係部署に提供する役割です。

また、インフラ寄りを下流、アプリケーションを上流とするなら、BIエンジニアが中流を担い、プロダクトグロースエンジニアが上流と下流を担うイメージです。

── 一般的な会社では、たとえデータにまつわるポジションが存在しても、そこまで細分化されていない印象です。なぜ分ける必要があったのでしょうか？

阿部　データの規模が大きく、種類も多いので「データを扱うシステムを構築する役割（プロダクトグロースエンジニア）」と「データの中身を見る役割（BIエンジニア）」を分けたかったからです。

技術スタックとしても、プロダクトグロースエンジニアはインフラからアプリケーションレイヤーまでを含めたシステム開発に関連するものが必要となるため、サーバーサイドエンジニアに近いでしょうね。

林田　BIエンジニアは、データマート、BIダッシュボード、データカタログなどのデータ利活用に必要なソリューションとツールを開発しているため、データモデリングなどデータマネジメントに関する知識と事業理解が相対的に強く求められます。

── なるほど。であれば「それぞれのポジションに向いている人」も若干変わってきそうですね。

阿部　そうですね。システムや基盤の開発に興味があり、関連する技術スタックやスキルを身に付けたい人はプロダクトグロースエンジニアが向いているかと思います。

林田　BIエンジニアは、データの中身やそのデータに合わせた提供方式、それを活用した事業課題の解決に興味のある人が向いていると思います。

ちなみに、まずはプロダクトグロースエンジニアとして仕事をして、その後BIエンジニアにポジションチェンジするというキャリアパスもアリかと思います。データ基盤の構造を学びながら徐々にデータの加工・利用側へとシフトすれば、スキルや経験の幅も広がるので。

指示されたものを開発するだけでなく、「より良いもの」を提案できる

── 先ほど「事業課題の解決」という話も出ましたが、一般的にデータエンジニアの多くは「自分がどれくらい事業に貢献しているか見えにくい」という悩みを抱えている印象です。そうした悩みを、ニジボックスのプロダクトグロースエンジニアやBIエンジニアはどう乗り越えているのでしょうか？

林田　たしかに、中途採用時に応募者様から「貯めたデータはちゃんと役に立っているのか？」「提供したダッシュボードは有効に活用されているのか？」といった声を聞くこともありますが、社内のメンバーからは逆にそういう声が挙がらない印象です。

遠峯　データエンジニアではなく、弊社に現状ポジションはありませんが、同じインフラ領域に携わるSRE（Site Reliability Engineer）なども、同様の悩みを抱えているかもしれませんね。

ただ、そうした悩みが出てこない背景の一つとして、データインフラや基盤の仕事がどう事業に貢献しているかを本人にも、そして周囲にも理解してもらえるようなさまざまな取り組みを実施しています。そのひとつが、「Win-Session」です。これはある種“自分の仕事の自慢大会”のようなイベントですね。

自分の仕事と事業の接点、そして同僚の仕事内容を知ることで、事業の全体イメージに思いをめぐらせる良い機会になっています。

── 日々の仕事でも「自分の仕事と事業の接点」を持てるよう、何かしら意識されているのでしょうか？

林田　例えば、データ上の数値に何かしらの不備があって、他部署からBIエンジニアに直接問い合わせが来たような場合は、素早くリカバリーして信頼を回復するだけでなく「さらに良い仕組みをつくって提案できないか」をメンバーと一緒に考えます。KPIの定義をより明確にし、再利用しやすい形でデータプロダクトを提供する。そういったアクションが取れたときは、事業に貢献できたという実感がありますね。

── なるほど。ただ指示されたものを開発するだけではなく、事業との接点を意識しながら「より良いもの」を構想できるような環境が用意されていると。

林田　そうですね。私自身のキャリアを振り返っても「指示された通りに作業する」ところから、徐々にデータ分析やデータ活用といった領域へステップアップしてきた感覚があります。現在は企画や運用など「データを使う」側の立場にも“染み出して”、データ利活用をより促すためにインフラをどう整備すれば良いか、といった視点で仕事をしています。

阿部　事業との接点や他部署との連携をより意識できるよう、新しいスキルや知識を獲得しようと自己研鑽（勉強）するエンジニアも少なくありません。例えば、クラウド環境で自主的にサービスを考えて構築してみる、など。

自分自身も、生成AIベンダー各社のRAG（検索拡張生成）サービスを比べたりしていますし、ある後輩は、AIを使って料理のレシピから自動的にカロリーを計算するアプリを開発していました。

林田　生成AIを活用して、データ抽出業務のためのSQL文をつくれるかどうか検証しているメンバーもいました。そう考えると、ニジボックスは最先端の技術に触れようとするエンジニアも多いですね。

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なりたい姿があれば、ポジションの枠に縛られず「何者にでもなれる」

── 「染み出し」というキーワードも出ましたが、職掌の縛りにとらわれず業務範囲を考えられるということは、極論「どんなキャリアでも選べる」ということなのでしょうか？先ほど、プロダクトグロースエンジニアとして仕事をして、その後BIエンジニアにポジションチェンジするというキャリアパスもアリ、という話も出ていましたね。

阿部　そうですね。極端な話、今どんな仕事をしていても、本人のやりたいことが明確であれば「何者にでもなれる」環境だと思います。

── データエンジニアという職種は比較的新しく誕生したので、周囲にロールモデルも少なく、キャリア形成に悩む方も多いと聞きますが、ニジボックスでそういう人は少ないと。

阿部　はい。悩みの質自体も、一緒に働いているメンバーを見る限り、一般的なサーバーサイドエンジニアとあまり変わらない印象です。必要なスキルや専門性の方向性は微妙に違えど、本質的な部分は同じかと。

遠峯　ニジボックスでは、ポジションは設けている一方で、業務範囲を強く縛ることはしていません。

── 極端な話、「ちょっと営業の仕事もやりたい」ということも可能だと。

遠峯　そうですね。それに、もしキャリア上の不安があれば、上長に相談できる機会も数多く用意されています。自分自身の上長と週次か隔週で1on1ミーティングがありますし、直属の上長だけでなく、他の組織のマネジャーや人事との面談も、希望すればすぐに応じて複数の人から多面的なアドバイスが得られるようにしています。

また、阿部や林田のようなロールモデルもいるので、一人で悩まなければならなかったり、放置されたりするようなこともないかと思います。

「膨大」かつ「多様」なデータを取り扱える、稀有なフィールド

── 事業に貢献しながらさまざまなキャリアを模索できる、データエンジニアの可能性を感じました。近年はAIの浸透やビッグデータの増加といった情報環境も影響して、各業界でデータエンジニアのニーズが高まっている印象ですが、そんな中「ニジボックスで働くメリット」をどう伝えていくのでしょうか？

遠峯　「データの規模の大きさ」そして「データの種類の多様さ」というリクルートグループならではの特徴を伝えていきたいと考えています。

林田　例えば、飲食店予約にまつわるプロダクトで即時性のあるデータが求められたり、教育に関するプロダクトでデータのセンシティブな取り扱いが求められたり、そんな多様なデータマネジメントを経験できる企業というのは、業界的に見てもまだまだ少ないと思います。

阿部　膨大かつ多様なデータを扱えて、なおかつ事業貢献を意識しながらアーキテクチャの構成や技術選定を考えられる環境で、技術力の高いメンバーたちと切磋琢磨できるのはとても楽しいですし、何より事業との接点が語れる、市場価値の高いエンジニアに成長できます。

林田　前職で小規模な事業会社のSEとして「データにまつわるなんでも屋さん」のような仕事をしていたメンバーも、ニジボックスに入社して「組織内外の連携が求められるし、要求水準も高いので、学びが多い」と語っています。

遠峯　データエンジニアという職種は今後も進化し続けますが、業務においていかに自分のビジネスバリューを出していくのかという本質は変わりません。それに、データの仕事は裏方に見えるかもしれませんが、事業の意思決定を支える重要な役割です。ニジボックスなら、その貢献を実感しながら成長できる環境があります。ぜひ私たちと一緒に良い仕事をしましょう。

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