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データエンジニアの年収ガイド

雇用形態別の平均給与

  • すべての雇用形態

    平均年収 762 万円

  • 正社員・契約社員

    平均年収 800 万円

  • 派遣・紹介予定派遣

    平均時給 -- 円

※平均給与の集計について：本データはクリジョブに掲載された求人情報をもとに算出した、給与情報の中央値です。

※給与情報が「―」の場合：集計対象となる求人件数が少なく、数値の信頼性を担保できないため、給与情報は「―」で表示しています。

国税庁が発表している令和6年分民間給与実態統計調査結果（令和7年9月発表）によると給与所得者の平均年収は478万円です。

データエンジニアの平均年収は762万円で、給与所得者平均を上回っています。
データエンジニアは、データ基盤の設計・構築・運用を担い、データ活用を支える環境を整備する職種です。
ETL処理やデータパイプラインの構築、クラウド環境での基盤設計など、専門的なエンジニアリングスキルが求められます。
担当するデータ規模や技術領域、プロジェクトの重要度によって年収に幅が出やすい点が特徴です。
特に、大規模データ基盤の設計やクラウドアーキテクチャの構築を主導できる人材は、比較的高い年収水準となる傾向があります。

クリジョブ掲載中の求人を見る

  • 【基盤運用構築部】データエンジニア・データアーキテクト／ミドル

    株式会社分析屋

    正社員 神奈川県

    No.JN00517072

    職種
    データエンジニア
    業務
    内容
    【募集背景】 当社では、企業のDXを推進・加速させるため、データ活用とデータ統合基盤の構築に関わるプロジェクトが急速に拡大しています。 これに伴い、基幹システムのオンプレミス環境からクラウド／ハイブリッド環境への大規模データマイグレーションや、拡張性と信頼性の高いデータパイプラインの設計・構築を強力に推進・リードできる「専門職枠」のエンジニアを新たに募集いたします。 本ポジションのミッションは、企業の意思決定や業務効率化に貢献する「堅牢で拡張性の高いデータ活用の土台」を設計・構築することです。 なお、将来的にはLLMやRAG等の最先端AI技術に対応するデータ基盤への発展的拡張も視野に入れて取り組んでいただきます。 【業務内容】 ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 ▼開発・構築案件 ・AI活用・データ活用のための基盤設計・開発（データ統合・自動化・可視化） 　- 将来的なLLM・生成AI（RAG等）活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 　　- 社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 　　- RAG（Retrieval-Augmented Generation）向けの高精度な検索基盤の整備 　　- 非構造化データ（PDF・画像・ログ等）のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 　- データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 　　- DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH／DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 　　- ETL／ELTパイプライン（dbtやAirflow等）によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 　　- データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備（Atlan、Alation等） ・データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 　- 基幹オンプレミス環境からクラウド（AWS／Google Cloud/Azure）環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 ▼リード・推進案件 ・上流工程の牽引・技術リード 　- クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント（PL／PMサポート、または兼務による推進） 　- 技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 【使用ツール・開発環境】 ・クラウド環境：AWS／Google Cloud／Azure ・オンプレミス／ハイブリッド環境：各種基幹データベース（Oracle Database／SQL Server／PostgreSQL等） ・データプラットフォーム・ツール：Snowflake／Databricks／ベクトルDB（Pinecone／Milvus／pgvector等）／データパイプライン構築ツール（dbt／Apache Airflow／Fivetran等） ・開発言語：SQL、Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。 【メッセージ】 データが溢れ、AIが高速に分析を行う時代。 それでも、 「何を目的に」「誰のために」「どう活かすか」 を考えられるのは、人の感性です。 私たち分析屋は、AIに負けない“人の思考力とおもてなしの心”でデータを価値に変える専門集団。 それを私たちは 「おもてなし分析」 と呼んでいます。 お客様の想いに寄り添い、データの裏にある“人の意図”を読み解き、課題を解決へ導く――その先にあるのは、単なる分析ではなく共創の体験です。 あなたが設計する基盤が、企業の意思決定を支え、社会を少しずつ変えていく。 AIに負けない構想力と、おもてなし分析の精神で、データの未来を一緒に創っていきましょう！ 【勤務地】 リモート勤務についてもプロジェクトにより異なります。
    勤務地
    神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル4F
    最寄駅：【最寄り駅】【藤沢本社の場合】
    各線 藤沢駅から徒歩3分
    【特記事項】【勤務地】
    案件により勤務地が異なります。
    ・受託：藤沢本社
    ・SES：一都三県のプロジェクトに参画します。転居の必要はございません。東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）
    給与・
    報酬
    想定年収500万円〜750万円
    想定月収24万円〜
    詳細を見る

  • グループセールスディビジョン　パートナー営業部　パートナー営業課　パートナー営業推進管理グループ：MVNOビジネス　企画・計数管理業務（GSD）

    楽天グループ株式会社

    正社員 東京都

    No.JN00516748

    職種
    データエンジニア
    業務
    内容
    【部署・サービスについて】 現在、楽天モバイルでは特に法人事業に注力しており、パートナー営業部はその中でもパートナー（MVNOあるいは販売代理店）経由でのビジネス創造、拡大を担っております。 楽天モバイルの実現する他に類を見ない革新的な技術基盤をベースに、通信業界の変革をリードします。 ▼パートナー営業課 パートナー営業課では、パートナーであるMVNO（Mobile Virtual Network Operator）と協力して法人回線獲得を行っています。 MVNOは自前のサービスや販売チャネルと楽天モバイルのサービスを組み合わせ、世の中に新しい価値を提供する通信キャリアです。 そのためパートナーの数だけニーズがあり、それに応えるための企画段階をメインに参画していただきます。通信業界やMVNOという存在に馴染みが無い方にはしっかりと研修を行うため、未経験の方でも活躍できる環境が整っています。 【業務内容】 1．予実管理 KPIおよび収支の予算策定、進捗管理を行います。様々なツールを活用します。 2．データ分析 ツールに集約された情報からインサイトを導き、現在のビジネスのヘルスチェックを行います。多角的な分析とFBでチーム全体の営業活動をサポートします。 3．報告資料作成 社内Executiveを含む経営報告向けの資料、サービス企画検討会議向けなど、ビジネス判断につなげる資料作成を行います 【やりがい・魅力】 1．成長する事業の最前線で活躍できる 毎月の売上状況に接し、ビジネス状況の分析、とりまとめ、報告と成長する事業のダイナミズムを感じながら、事業の経営判断につながる情報を提供する重要な役割を担います。 2．良好な就業環境 風通しの良い組織で自分の考えやアイデアを率直に伝えられ、他メンバーからも意見が出てくる学びあう組織です。 【働く環境】 課全体で現在は20名程度のチームですが、将来的には30～50名程度の組織まで拡大していく見込みです。 そのうち計数管理に関わるメンバーは3名程度のチームで、一人に負荷が偏らないようバランスを取って業務に取り組みます。 【出向に関する補足】 当面予定なし 【就業場所】 ※一部在宅勤務を認める場合は、会社が認めた在宅勤務の就業場所とします。 ※採用時の勤務地は、各ポジションの求人票および内定通知書にてお伝えします。
    勤務地
    東京都世田谷区玉川2-21-1二子玉川ライズ
    最寄駅：【最寄り駅】東急電鉄各線 二子玉川駅から徒歩1分
    給与・
    報酬
    想定月収28.3万円〜
    詳細を見る

  • データエンジニア

    株式会社VARIETAS

    正社員 東京都

    No.JN00513390

    職種
    データエンジニア
    業務
    内容
    【募集の背景】 当社のプロダクトは累計50万回を超える受検データと、共通の評価軸で一貫して蓄積されたデータ基盤の上に成立しています。 複数のAIエージェントがブレずに連動し、大手金融機関や大手商社などの厳格なガバナンス要件下で稼働し続けられるのは、この堅牢なデータ基盤があるからこそです。 マルチプロダクト化と「人事OS」構想の本格化に伴い、データの収集・統合・品質・ガバナンスを担い、さらにデータ間の意味づけ（オントロジー／グラフ構造）にまで踏み込めるデータエンジニアを募集します。 【ポジションの魅力】 本ポジションは、単にデータパイプラインを組む役割ではありません。複数ソースからのデータを統合し、セキュアに・再現性高く整備する“堅牢なデータマネジメント”と、データ間の関係性をグラフ構造で表現する“オントロジー設計”の両面に関わることができます。将来的に独立本部化を構想するデータプラットフォーム領域の中核メンバーとして、基盤の設計思想から関与いただきます。 【業務内容】 （1）データ基盤の構築・運用 ・複数ソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・実装 ・RDB／Snowflake等を用いたデータ基盤の運用、モデリング方針への参画 ・スナップショット（断面）管理を含む、セキュアで再現性あるデータ取り扱いの実装 （2）データ品質・ガバナンスの担保 ・データ品質基準の策定と運用、ガバナンス要件への対応 ・エンタープライズ要件（説明責任・安全性）を満たすデータ管理の実装 （3）オントロジー／グラフ構造への関与 ・データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用への参画 ・エージェンティックな全社基盤を支えるデータ構造の高度化 （4）設計・改善のリード ・「なぜそのデータ設計か」を議論し、最適解を提示する設計力の発揮 ・データ整備・活用に関わる仕組み化・標準化の推進 ※出社ベース（リモートワークも可）
    勤務地
    東京都品川区上大崎2丁目15-19BLOCKS MEGURO708号
    最寄駅：【最寄り駅】各線 目黒駅から徒歩1分
    給与・
    報酬
    想定年収1200万円〜2000万円
    想定月収0万円〜
    詳細を見る

  • VP of Data Platform候補

    株式会社VARIETAS

    正社員 東京都

    No.JN00513388

    職種
    データエンジニア
    業務
    内容
    【ポジションの魅力】 当社は今、従来のSaaS的な「既存プロダクト周辺への機能拡張」から、エンタープライズ各社の社内システムをAIエージェントで再構築する「実装の深さ」を重視するフェーズへと移行しています。その中核を担うのが、全社の意思決定基盤となるデータプラットフォームです。 本ポジションは、単なるデータ基盤の運用責任者ではありません。複数プロダクトを貫く共通データ基盤を設計し、そのデータに意味と関係性を与えるオントロジー（ナレッジ／グラフ構造）を中核に据えて、「人事OS」そのものの土台を築く役割です。データプラットフォームは将来的に独立した本部として組成していく構想であり、その初代の統括者を担っていただきます。 【ミッション】 データプラットフォーム管理／データマネジメント／オントロジー管理／コーポレート分析の4領域を統括し、マルチプロダクトを支える共通データ基盤と、その上に立つ意味づけ（オントロジー）の設計・運用をリードしていただきます。 セキュアにデータを扱い、断面（スナップショット）を残しながら品質とガバナンスを担保する“堅牢なデータマネジメント”と、グラフ構造でデータ間の意味を紐づける“オントロジー設計”──この両輪を束ね、事業と経営の意思決定を支えるデータの最高責任者として、将来的にはChief Data／Platformに準ずる器としてご活躍いただくことを期待しています。 【業務詳細】 （1）データプラットフォーム管理 ・データ基盤の運用・モデリング方針の策定 ・セキュリティ設計、データの安全な取り扱い体制の構築 ・マルチプロダクトを横断する共通データ基盤のアーキテクチャ設計 （2）データマネジメント ・複数ソースからのデータ収集・統合の設計と運用 ・データ品質・ガバナンス基準の策定と運用徹底 ・旧来型のデータマネジメントの堅実な整備と、再現性ある運用モデルの確立 （3）オントロジー管理 ・データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用 ・エージェンティックな全社基盤を支えるオントロジーの構築と継続的な拡張 ・AI開発チーム・MLチームと連携した、オントロジー高度化サイクルの整備 （4）コーポレート分析 ・事業・オペレーションの意思決定を支えるデータ分析体制の構築 ・経営アジェンダに直結する分析基盤の整備とインサイトの還流 ※出社ベース（リモートワークも可）
    勤務地
    東京都品川区上大崎2丁目15-19BLOCKS MEGURO708号
    最寄駅：【最寄り駅】各線 目黒駅から徒歩1分
    給与・
    報酬
    想定年収1500万円〜3000万円
    想定月収0万円〜
    詳細を見る

  • 【東京勤務】Honda SDV開発におけるデータ基盤エンジニア／データサイエンティスト

    本田技研工業株式会社

    正社員 東京都

    No.JN00515718

    職種
    データサイエンティスト
    業務
    内容
    【募集の背景】 Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDVの実現に向けて本気で取り組んでおります。 上記実現に向けてソフトウェア開発や車両制御から得られる膨大なデータを活用し、開発プロセスの効率化や製品価値向上につなげることが重要になっています。 そのため、データ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを募集します。 Hondaは「ソフトウェアでクルマの価値を進化させる」SDV（Software Defined Vehicle）の実現に向け、本格的にデータ駆動型の開発体制への変革を進めています。 ソフトウェア開発や車両制御、実走データなど、あらゆる領域から生まれる膨大なデータを横断的に活用することで、開発プロセスの効率化と製品価値の最大化を目指しています。 その中核を担う「データ基盤」の設計・構築から、分析・AI活用までをリードできるデータエンジニアを募集します。 【業務委細】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ・プログラミング言語・スクリプト：Python、SQL、Shell Script、JavaScript、C++（一部領域） ・データ基盤・分析環境：AWS（S3、Redshift、Glue、Lambda等）、GCP（BigQuery、Dataflow、Vertex AI等）、Azure（Synapse、Databricks等） ・開発・運用ツール：Docker、Kubernetes、Jenkins、GitHub／GitLab、JIRA、Confluence ・データ分析・可視化ツール：Tableau、Power BI、Superset、JupyterLab、Pandas、Scikit-learn ・機械学習／AI関連：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Generative AIツール（LLM活用基盤等） ・車載開発・統合設計ツール（連携領域）：AUTOSAR Adaptive／Classic、PREEvision、Enterprise Architect、Doors、Jazz Platform 【魅力・やりがい】 ・HondaのSDV開発全体に影響を与えるデータ基盤を設計・運用することができます。 ・データの活用が開発効率・製品価値・顧客体験に直結するため、非常に大きなやりがいのある仕事です。 ・組織横断でのデータ活用により、大規模プロジェクトの意思決定や改善を支える存在になれます。 ・生成AIや機械学習など、最新技術をプロセス改善に実装することができます。 【当部署で働く社員から、応募検討者様へのメッセージ】 「開拓・変革する余地はいくらでもあり、やれるかどうかは自分次第。でもそこに無限の面白さがあります。」 「ソフトウェアの高効率開発が可能な先進プロセスとエンジニアリングプラットフォームを開発出来るのは、ホンダ内でも唯一無二の部署ですので、是非様々な知見を持つメンバーの方に参画頂きたいと思います。」 「多くの人を巻き込んでいける仕事で、技術的なタスクもたくさん作り出すことが出来ると思っています。そのため、自分から動ける人は組み込み技術、クラウド技術など色々なことに挑戦できる環境だと思います。」 【職場環境・風土】 「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を基本理念に、Hondaでは数々の製品を創業から生みだし続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい！」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。
    勤務地
    東京都港区虎ノ門2-2-3
    最寄駅：【最寄り駅】東京メトロ日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅から徒歩4分
    東京メトロ銀座線 虎ノ門駅から徒歩5分
    給与・
    報酬
    想定年収570万円〜1040万円
    想定月収28.7万円〜
    詳細を見る

  • 【リモート可】データマネジメントスペシャリスト（全社AI戦略推進）

    パーソルキャリア株式会社

    正社員 東京都

    No.JN00515502

    職種
    データエンジニア
    業務
    内容
    【募集部門】 テクノロジー統括本部 アプリケーション開発本部データ・AIイネーブリング統括データマネジメント推進部　事業データマネジメントG 【部門概要】 データ・AIイネーブリング統括部では各組織がデータとAIを活用して速く安全に事業成果を生み続けられる状態を実現することをミッションとしています。 組織としては、データマネジメント推進とAI推進の2つの部門をもち、信頼できるAI環境を整えるために、日々取り組みを進めています。 【職務内容】 全社AI戦略の実行・実現に向けて、データマネジメントCoEとして、各業務ドメインに向けたデータマネジメント活動支援を行うとともに データマネジメントスキル向上のための育成計画、教育を担っていただきます。 具体的には以下のような業務を行っていただく想定をしております。 ・ビジネス成果創出に必要なデータの仮説設計と収集方法の模索 ・データ整備対象の優先順位付けと関係者調整 ・メタデータ登録、品質管理、データコントラクト（契約）方法のガイドと自律支援 ・各業務ドメインからの相談窓口、ナレッジの展開 ・教育コンテンツ作成・展開 【ポジションの特徴＆身につくスキル・経験】 ・会社全体でデータマネジメントに注力を始めており、データ整備からデータ利活用まで一貫して経験できる点 ・ビジネス要求をもとにデータ要件を定義し、ソリューション策定する力 ・データメッシュ基盤におけるデータマネジメントスキルの向上、スチュワードを育成する力 ・複数の利害関係者と1つの目標に向かってチームビルドするPM力 【組織について】 データ・AIイネーブリング統括部は、管理職5名を含め約20名のメンバーが所属しています。 データマネジメント推進部とデータAI推進部の2部制に分かれており、データマネジメント推進部の配下に事業データマネジメントGが存在します。 20代～40代中心に在籍しており、コンサルティング業界出身の方や事業会社出身の方々など様々なバックボーンの方が在籍しています。 【働き方】 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です ・リモートワークを推進しており、大半のメンバーが在宅勤務をしています。（出社するグループでも週1程度の頻度となります） ・残業時間は10～20時間ほどです。 【勤務地備考】 ・日本全国どこでも勤務可能 ・拠点：麻布台本社 ・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります） ・通勤スタイル：ワークスタイルB・C いずれかを提示 　- ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社）勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）＋リモートワーク手当（3,000円／月） 　- ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当（3,000円／月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給（交通手段問わず）
    勤務地
    東京都港区一丁目3番1号麻布台ヒルズ 森JPタワー21階
    最寄駅：【最寄り駅】東京メトロ日比谷線 神谷町駅から徒歩6分
    東京メトロ南北線 六本木一丁目駅から徒歩7分
    給与・
    報酬
    想定年収700万円〜1200万円
    想定月収58.41万円〜100.07万円
    詳細を見る
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東京都・大阪府の平均給与

国税庁調査による地域別平均給与（全職種）

札幌
平均年収 411 万円
仙台
平均年収 388 万円
関東
平均年収 423 万円
東京
平均年収 545 万円
金沢
平均年収 431 万円
名古屋
平均年収 466 万円
大阪
平均年収 480 万円
広島
平均年収 412 万円
高松
平均年収 403 万円
福岡
平均年収 406 万円
熊本
平均年収 412 万円
沖縄
平均年収 393 万円

※本データは国税庁の令和6年分民間給与実態統計調査に基づく全職種の平均給与です。

求人条件別の平均給与

データエンジニアの平均年収を未経験歓迎・経験者募集という条件別に見ると、未経験歓迎の求人は掲載件数が少なく、平均年収を算出できませんでした。
一方で、経験者募集の求人の平均年収は800万円となっています。

なお、未経験歓迎の求人については掲載件数が限られているため、以下は一般的な傾向としての説明となります。
未経験採用の場合は、既存データ基盤の運用補助やデータ加工業務などからスタートし、実務を通じてパイプライン設計や基盤構築へと担当範囲を広げていくケースが多い傾向があります。
一方で経験者募集の求人では、データ基盤の設計・構築に加え、クラウド環境での最適化やパフォーマンス改善など、より高度なエンジニアリングスキルが求められます。
特に、AWSやGCPなどのクラウド環境での構築経験や、大規模データを扱った実績を持つ人材は、同職種内でも比較的高い年収につながりやすい傾向があります。

ご紹介した給与データは、あくまで平均的な傾向です。実際の条件は、経験やスキル、勤務先の企業によって大きく異なります。 当社の転職支援サービスでは、あなたのキャリアや希望条件に合わせた具体的な年収の可能性をご提案できます。ぜひお気軽にご相談ください。

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