データマネジャー［人事部門］

6ヵ月
試用期間中の条件変更はありません

【具体的な業務】
本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。
HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。

▼具体的な業務
・HRデータプラットフォームの拡張・最適化
　- 採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定
　- BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築
　- 各種人事ソースシステムからのETL／ELTパイプラインの設計・実装
・人事業務の再設計（BPR）
　- 既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築
　- AI／LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化
　- 人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装
・データ活用の民主化とガバナンス設計
　- セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築
　- 非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装

【募集背景】
Sansanは事業・組織の拡大に伴い、採用・配置・育成・評価といった人事意思決定の高度化・複雑化が進んでいます。特にタレントマネジメントや採用領域においては、「どの人材をどのタイミングでどのポジションに配置すべきか」「採用チャネルや選考プロセスのどこに改善余地があるか」といった問いに対して、データを根拠に答えられる体制の構築が急務となっています。
現在、HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）をはじめ複数のシステムやGoogleスプレッドシートなどにデータが分散されている中で、タレントデータと採用データを統合的に横断分析できる基盤はまだ発展途上にあり、データの利活用余地が大きく残っている状態です。
この状況を次のステージへ引き上げるため、GCP（BigQueryなど）を軸とした「止まらない・拡張し続ける」データ基盤を構築し、生成AIによる横断的な分析が可能な状態を作ります。これまで定量化が難しかった人材に関する意思決定をもデータドリブンに変えていく、次世代型の人事データ基盤を目指しています。

【本ポジションの魅力】
・「数字」と「感情」が交差するドメインへの挑戦
　- 経営的な計数管理（人員数・人件費など）と、定性的な人の感情（エンゲージメント・評価）という最も難易度が高く奥深い人事データに挑むことで、データマネジャーとしての市場価値を極めることができます。
・「技術的解像度」を武器に、上流工程からプロセスの再設が可能
　- 単なる「御用聞き」ではなく、現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ、手戻りのない精緻な仕様」へと翻訳し、プロジェクトを最短距離でけん引できます。
・AIを活用した先進的なデータ環境の構築
　- 既に蓄積された膨大な構造化・非構造化データを、生成AIを用いて「誰もが即座に分析・活用できる基盤」へと構築していきます。単なるBIツールによる数値の可視化にとどまらず、AIによる傾向分析や意思決定支援までをデータ活用のプロセスに直接統合し、経営判断の在り方をエンジニアリングの力で直接アップデートできます。

【開発環境、使用するツールなど】
・言語：Python、SQL、Google Apps Script
・データベース・DWH：BigQuery、Google Cloud Storage、Cloud SQL
・インフラ・プラットフォーム：GCP（Cloud Run、Cloud Functions、Cloud Workflows など）
・CI／CD・運用・監視：GitHub Actions、Terraform、Cloud Logging など

【働き方（出社・リモートについて）】
週3日以上出社

【応募資格（必須）】
・データを用いた意思決定の支援・実装実績（KPI設計や分析からの戦略設計など）
・言語問わずプログラミングで自作したツールで業務プロセスを抜本的に改革し、組織の業務効率化を実現した経験
・ビジネス課題をデータ要件に落とし込んだ経験

【応募資格（歓迎）】
・「カオスなデータ」を分析可能な形にクレンジング・モデリングした経験
・スケーラブルなデータ基盤の構築・運用経験
・人事・組織ドメインへの深い理解
・先端技術（生成AI／LLM）の実務適用経験

【求める人物像】
・「Why」から思考し、業務そのものを疑える方
　- 「このデータが欲しい」と言われた際に、そのまま実装するのでなく「そもそもその業務プロセス自体が必要か？」という根本的な問いから入り、業務再設計を提案できる方
・カオスな状況の構造化を楽しみながら変えられる方
　- 定義がバラバラで散在する人事データや、属人化した複雑な業務フローをひもとき、シンプルで保守性の高い仕組みに整えることにやりがいを感じる方
・技術的越境をいとわないポテンシャルをお持ちの方
　- 現時点で高度なエンジニアリングスキルは求めませんが、未経験の領域でも必要であれば自ら手を動かし、技術を習得して形にする実行力をお持ちの方

東京都渋谷区桜丘町1-1渋谷サクラステージ 28F
最寄駅：【最寄り駅】各線 渋谷駅から徒歩2分

想定年収803.5万円〜1197万円
想定月収55.8万円〜82.6万円
特記事項：昇給あり　年1回（6月）
賞与あり　年2回（1月／7月）
時間外労働の有無にかかわらず、30時間分の時間外手当として120,000円～178,000円を支給
年収803.5万～1197万
経験、能力等に応じて個別に決定します。

年収803.5万の場合
月額55.8万（基本給43.8万＋時間外手当12万）

年収1197万の場合
月額82.6万（基本給64.8万＋時間外手当17.8万）

※時間外労働の有無に関わらず月30時間相当分の時間外手当を支給します
※30時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給します

休憩時間：60分間
特記事項：9：00～18：00 または 9：30～18：30
※配属部署により異なります。

・土日祝日
・年末年始休暇
・有給休暇

健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
交通費：通勤交通費（1日5,000円、かつ1ヵ月定期代10万円を上限とします［往復分合計］。特急券および航空券については会社負担の対象外となります。）
特記事項：【社内制度】
・社内交流支援制度
・住宅補助制度
・平日・土日入れ替え制度
・育児サポート制度
・特別休暇制度
・従業員持株会制度
・選択型確定拠出年金制度（選択型DC）

※制度により、対象社員や適用ルールが異なります。

【受動喫煙防止措置】
屋内禁煙

【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり

学歴不問  経験者優遇  駅から徒歩5分以内  土日祝日休み  交通費支給  社会保険完備  育児支援制度  退職金制度  リモートワーク（在宅勤務）可  賞与あり