5-15. データエンジニアAIエンジニア・データサイエンティスト

株式会社Mediiは、「誰も取り残さない医療を」をミッションに掲げ、希少疾患やがんなど診断や治療の技術が急速に進歩している分野を中心に医療課題の解決に取り組む医療スタートアップ。代表は山田裕揮氏。全国の主治医が抱えている難しい症例の課題を明らかにし、国内でも数が限られた専門医と共に解決へと導く仕組みを創ることで、早期診断と治療の最適化に貢献する。AIによる迅速な情報収集と専門医による実践的な知見により、多忙な医師が限られた時間の中でより良い意思決定ができるよう、必要な情報や知見にアクセスできる環境を医師に無料で提供。遠隔専門医相談システム「Medii Eコンサル」は2025年日経優秀製品・サービス賞「最優秀賞」、第5回日本サービス大賞「厚生労働大臣賞」を受賞した。日本における遠隔専門医相談システムの提供を通じてその有用性や臨床アウトカムへの貢献を検証し、遠隔専門医相談の普及と医療知見の均てん化を目指した研究活動を行い、日本遠隔医療学会・日本神経免疫学会・日本睡眠学会・日本プライマリ・ケア連合学会などで発表している。想いに賛同する多くの団体・企業とパートナーシップを組み、医療現場と製薬企業をつなぐ架け橋となる。

■事業・プロダクトについて
Mediiは「誰も取り残さない医療を」をミッションに掲げ、医療課題の解決に取り組むスタートアップ企業です。
2つのプロダクトを提供しており、Medii Eコンサル　は第5回 日本サービス大賞・厚生労働大臣賞を受賞、Medii Q　は日本経済新聞社主催の「2025年日経優秀製品・サービス賞」において最優秀賞を受賞し、高く評価されています。

■データエンジニアのミッション
自社プロダクトに収集される独自データやビジネス推進をする上で取得するデータなど、複数のデータを保有しており、これらのデータパイプラインを整備・安定運用できるための仕組み作り・運用をお任せします。

これまでは一部署で利用されてきたデータパイプラインが、事業や組織の拡大とともに、現場のビジネス推進や経営の意思決定など全社インフラとして拡大しており、データの重要性がより一層高まっています。
現状、データを扱うチームはVPoP・データアナリスト1名・業務委託データエンジニア1名の体制となっており、社員一人目のデータエンジニアとして裁量を持って業務を推進いただきます。

■業務について
■▪️業務の概要
データパイプラインの運用だけではなく、全社インフラとして機能するために属人化を排除する仕組み作りやAIを活用した効率化や自動化など、あるべき姿を定義して実行するところまで、裁量を持って推進していただきます。
入社時は、データ基盤の運用・障害対応・新規依頼への対応から着手いただきながら全体像を掴み、徐々にチームメンバーと協業しながら品質の仕組み化等を推進いただきます。

■▪️具体的な業務

• データパイプラインの設計・開発・運用
• 外部SaaS（HubSpot、KARTE等）連携
• 権限管理・PIIマスキング・監査ログの運用
• データ連携障害等の一次対応・恒久対策

■▪️やりがい

• 全社的に日常的に活用され、直近30日でのべ約1.2万件のアクセス、クライアントへの納品にも使われる事業のインフラとなったデータパイプラインの運用オーナーを担える
• テスト・レビュー・CIが未整備な段階から立ち上げに関われるため、裁量を持って基盤の設計思想から作り込める

■▪️キャリアパス
アナリティクスエンジニア→データモデル・データ基盤の設計方針を担うリード→データ組織のマネージャー／部長、または当該領域のスペシャリストへ。
キャリアパスはご本人の希望に合わせて相談可能です。

■▪️AI活用
弊社では、ClaudeやGeminiといった生成AIの利用を組織として推奨・費用サポートしており、各部署で日常的なフローに導入しています。

※業務内容変更範囲：会社の定める業務全般（配置転換等により変更となる場合あり）

■チーム構成
配属先：データグロースチーム
現体制：データアナリスト（分析責任者）1名、業務委託データエンジニア1名（月40時間程度稼働）の2名体制

• 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
• dbt、Dataform等を使ったデータモデルの実装・管理経験

以下いずれかのご経験・スキルがある方を歓迎します。

• データモデル（データマート・中間テーブル）の設計・実装の実務経験
• ビジネスサイドの曖昧な要望を数字の定義に落とし、実装した経験
• 数字の誤りを防ぐ仕組み（テスト・レビュー・監視）を作った、または運用した経験
• 社外または経営層に出す数字に、正しさの責任を持って納品・公開した経験
• BigQuery等のクラウドデータウェアハウスの運用経験
• 外部SaaS（HubSpot、KARTE等）のAPIを使ったデータ連携の設計・実装経験
• 権限設計、個人情報のマスキング、監査ログなど、データの取り扱いルールを運用し経験
• データ連携の障害に一次対応し、再発しない形まで持っていった経験
• Looker Studio等でのダッシュボード設計・運用経験

• データエンジニアの業務に対するモチベーションが高く、楽しめる方
• 社会課題解決に当事者として関わりたい方
• 丁寧なコミュニケーションで相手要望の裏にあるニーズまで理解できる
• 能動的に優先順位付け、仮説立て、提案・実行ができる
• 過去の成功体験にとらわれずに新しい挑戦を楽しめる
• チームメンバーを尊重し、建設的に議論できる

書類選考→面接3回（部門長/人事部長/管掌役員）・適性検査（20分程度の性格検査）→オファー
※基本的にはオンラインでの面接を実施しますが、最終面接は可能な限り対面で実施します
※面接回数の変更や、選考途中でリファレンスチェックを実施する場合があります
※ご希望の場合は、選考前にカジュアル面談を実施させていただきます