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雇用形態	正社員
給与	500万円〜900万円（■試用期間 入社後3ヶ月（本採用と同条件） 給与：スキルや経験・能力に応じて決定（年2回見直し） 賞与：年1回（業績に基づく） ）
勤務地	東京都
勤務地詳細	東京都目黒区青葉台4-7-7 住友不動産青葉台ヒルズ1F・9F 雇入れ直後：東京本社、および労働者の自宅 変更の範囲：本社、グループ会社といった会社の定める場所、労働者の自宅での勤務
職種	品質・QAエンジニア ITエンジニア
業種	インターネット関連 IT通信インターネット
勤務時間	■勤務時間 専門業務型裁量労働制 ※2027年4月より、フルフレックスタイム制（コアタイムなし）へ移行します。また、今後社内制度の改定等により、勤務体系が変更となる場合があります。 専門業務型裁量労働制 1日のみなし労働時間8h／休憩1h 平均労働時間：160時間/月 （対象期間2022年下期 ・開発組織メンバーの平均）

必須条件

（業務経験1年以上）

業務内容

Lead the entire technical lifecycle of our data foundationfrom architectural design supporting search, analytics, and compliance, to entity resolution (deduplication), data cleansing, and building mechanisms for continuous data quality assurance.

Detailed Scope:

■Data Platform Architectural Design:

• Design data models across multiple products and multi-cloud environments (Azure/GCP) to ensure reliable data supply for AI products, search engines, analytics, and compliance checks.
• Define Single Source of Truth (SSOT) strategies and integrate confidence scoring into data models based on empirical findings.

■Entity Resolution & Data Cleansing Pipeline:

• Design and implement multi-stage entity resolution pipelines combining deterministic matching, scoring models, and human-in-the-loop review workflows.
• Build robust data cleansing processes that enforce idempotency and state rollback capabilities to maintain high data integrity over time.
• Establish monitoring and anomaly detection mechanisms to ensure stable pipeline operations.

■Data Quality Research & Problem Solving:

• Investigate data quality issues, identify root causes within data/codebases, and formulate impactful technical solutions based on business metrics.

■Technical Decision-Making & Stakeholder Alignment:

• Document architectural designs, research findings, and Architectural Decision Records (ADRs).
• Drive consensus with the CTO, local product teams, and global engineering leaders.ビザスクは「知見と、挑戦をつなぐ」をミッションに、世界190カ国・80万人超の知見をつなぐ国内最大級のナレッジプラットフォームを運営しています。国内外2,000超のクライアントに対し、インタビューやアンケート、実働型伴走支援など、多種多様な知見のマッチングを提供。2021年の米国大手買収を経て世界7拠点へ展開し、グローバル市場での拡大を加速させています。

市場の挑戦者として、個人の自律とチームの協調を重んじ、試行錯誤を繰り返しながらプロダクトを改善し続けています。ミッションの実現に向けて、テクノロジーの力で知見を流通させ、新しいマーケットを共に創り上げる仲間を求めています。

求人詳細

■Responsibilities
Lead the entire technical lifecycle of our data foundationfrom architectural design supporting search, analytics, and compliance, to entity resolution (deduplication), data cleansing, and building mechanisms for continuous data quality assurance.

Detailed Scope:

■Data Platform Architectural Design:

• Design data models across multiple products and multi-cloud environments (Azure/GCP) to ensure reliable data supply for AI products, search engines, analytics, and compliance checks.
• Define Single Source of Truth (SSOT) strategies and integrate confidence scoring into data models based on empirical findings.

■Entity Resolution & Data Cleansing Pipeline:

• Design and implement multi-stage entity resolution pipelines combining deterministic matching, scoring models, and human-in-the-loop review workflows.
• Build robust data cleansing processes that enforce idempotency and state rollback capabilities to maintain high data integrity over time.
• Establish monitoring and anomaly detection mechanisms to ensure stable pipeline operations.

■Data Quality Research & Problem Solving:

• Investigate data quality issues, identify root causes within data/codebases, and formulate impactful technical solutions based on business metrics.

■Technical Decision-Making & Stakeholder Alignment:

• Document architectural designs, research findings, and Architectural Decision Records (ADRs).
• Drive consensus with the CTO, local product teams, and global engineering leaders.

■企業概要
ビザスクは「知見と、挑戦をつなぐ」をミッションに、世界190カ国・80万人超の知見をつなぐ国内最大級のナレッジプラットフォームを運営しています。国内外2,000超のクライアントに対し、インタビューやアンケート、実働型伴走支援など、多種多様な知見のマッチングを提供。2021年の米国大手買収を経て世界7拠点へ展開し、グローバル市場での拡大を加速させています。

市場の挑戦者として、個人の自律とチームの協調を重んじ、試行錯誤を繰り返しながらプロダクトを改善し続けています。ミッションの実現に向けて、テクノロジーの力で知見を流通させ、新しいマーケットを共に創り上げる仲間を求めています。

■Preferred Qualifications

• AI/Search Data Pipelines: Experience providing data foundations for AI/LLM products, RAG systems, or enterprise search platforms.
• Master Data Management (MDM): Experience with record linkage, entity resolution, deduplication algorithms, and continuous data governance.
• Master Data Migration: Experience leading multi-source database consolidation, unified schema design, ID mapping, and zero-downtime strangler-pattern migrations.
• Distributed System Data Syncing: Debugging and development experience in hybrid environments with event-driven and batch-oriented data syncs.
• High-Precision Domains: Engineering experience in domains requiring extreme data precision (e.g., finance, healthcare, authentication, compliance).
• Cloud & Data Stack: Hands-on experience with SQL Server, Azure (AKS, Data Factory), or GCP (BigQuery, Cloud SQL).

■試用期間
入社後3ヶ月（本採用と同条件）

■給与
給与：スキルや経験・能力に応じて決定（年2回見直し）
賞与：年1回（業績に基づく）

■勤務地
東京都目黒区青葉台4-7-7 住友不動産青葉台ヒルズ1F・9F

雇入れ直後：東京本社、および労働者の自宅
変更の範囲：本社、グループ会社といった会社の定める場所、労働者の自宅での勤務

■Recruitment Background
VISASQ operates a knowledge platform dedicated to its mission: "We make insightful connections possible." Connecting businesses with precisely the right expertise across 190+ countries and a network of over 800,000 experts, our Global Expert Network Service (ENS) provides high-precision matching across region and language barriers for professional clients, including management consulting firms and financial institutions.

In an era where generative AI has made publicly available web information easily accessible, the value of unstructured first-hand human experience and knowledge has grown exponentially. Currently, vast amounts of data continue to accumulate across multiple products and multi-cloud environments (Azure and GCP).

However, the precision of AI agents relies fundamentally on the quality of the underlying data. Core elementssuch as company master identity resolution, employment history accuracy, and compliance verification reliabilitydirectly impact the quality of AI agent decision-making.

While we are incrementally improving data quality within our current structures, we are looking toward building a unified master data platform that consolidates multiple data sources. We are seeking a Data Platform Engineer who can design the data platform architecture that fuels our AI products and lead complex, data-driven design decisions based on empirical evaluation.

■Technical Environment
[ENS Development Common Stack]
Programming Languages: C#, Python, TypeScript
Backend Frameworks: ASP.NET Core, FastAPI
Frontend Framework: Angular
Infrastructure: Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Databases: SQL Server, Cosmos DB
Communication: Slack, Google Meet, Jira
Documentation: esa, Confluence
AI Tools: Claude Code, Devin, ChatGPT

[Data Platform Engineer Specific Tools]
Azure Data Factory
Microsoft Power BI
BigQuery

■Highlights of the Role

■Fundamentally Elevate AI Product Precision:
Drive the foundational quality of the data architecture that directly controls the accuracy limits of autonomous AI research agents and matching engines.

■End-to-End Ownership from Investigation to CTO Decision-Making:
Work directly with complex, real-world legacy and multi-cloud data setups. You will own the full lifecyclefrom data investigation and architecture design to CTO alignment and implementation.

■Direct Business Impact:
Quality improvements in company entity resolution and career history directly drive core matching rates (revenue) while minimizing critical compliance risks.

■Navigate Complex Post-Acquisition Environments:
Gain rare experience solving large-scale data engineering problems arising from combining distinct tech stacks, data models, and cross-border operations following our 2021 global acquisition of Coleman.

■Required Qualifications

• Data Engineering & DWH Experience: Proven track record of designing, building, and operating production-grade data pipelines and data warehouse architecture.
• Relational Database Expertise: Deep hands-on experience with SQL execution plan analysis, index optimization, and high-volume batch processing.
• Root-Cause Data Investigation: Experience cross-analyzing code logic and raw data to resolve data inconsistencies, pipeline outages, and performance bottlenecks.
• Technical Documentation & Consensus Building: Strong ability to document architectural choices (design docs, research reports, ADRs) and align technical direction with stakeholders.
• Backend Development: Hands-on experience developing backend applications in modern programming languages.
• Language Proficiency: Native or bilingual level Japanese proficiency (essential for analyzing complex local data schemas and collaborating with Japanese domain teams).

■Interview Process
#1: Screening / Casual Interview
#2: 1st Interview
#3: 2nd Interview:
#4: Final Interview

■Annual Income
[Estimated Annual Salary]
7,000,000 12,000,000
Salary details will be determined based on skills and experience.

[Salary Breakdown]
Monthly Base Pay: 548,000 886,000
Base Salary: 395,000 638,000
Fixed Overtime Allowance (30 hours/month): 99,000 161,000
Fixed Late-Night Allowance (40 hours/month): 54,000 87,000

Overtime or late-night work exceeding the fixed allowance will be paid in full separately.

■雇用形態
正社員

■勤務時間
専門業務型裁量労働制
※2027年4月より、フルフレックスタイム制（コアタイムなし）へ移行します。また、今後社内制度の改定等により、勤務体系が変更となる場合があります。

専門業務型裁量労働制
1日のみなし労働時間8h／休憩1h
平均労働時間：160時間/月
（対象期間2022年下期 ・開発組織メンバーの平均）

■休日
年間：127日

• 完全週休2日制（土・日曜日及び祝祭日）
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇（入社3か月後から支給）
• 自己啓発休暇（年次有給とは別に、連続5日間までを年1回取得可能）
• 産育休（取得実績あり）

■福利厚生

• 通勤手当（上限あり）
• 仕事のパフォーマンスをあげるための福利厚生（身体のメンテナンス、家事代行、学習費用補助等に月1万円まで使用可）
• 外部セミナー参加補助
• 書籍購入にかかる費用負担
• インフルエンザ予防接種
• 健康診断費／健康診断オプション費用負担補助
• 健康保険加入に伴う福利厚生（保養施設やスポーツ施設の利用・飲食店の補助等）
• 借上社宅制度
• 遠方からの転居費用補助（採用時のみ）
• 勉強会・社内懇親会にかかる費用補助
• 社内部活動の活動費補助
• 新入社員歓迎・社内交流ランチ費補助

■加入保険
健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険

■受動喫煙対策
屋内禁煙、喫煙室なし
敷地内全体喫煙禁止

■働き方・カルチャー

• 副業：可（事前承認制）
• リモートワーク：可（週1回以上の出社）

※出社・リモート頻度は会社の方針変更に伴い、今後変更となる可能性があります。

• 服装：自由
• オフィス環境：フリーアドレス制／モニター完備・昇降デスクあり／コーヒー・スナック無料／社内図書館あり／勉強会の会場提供可／オフィス内での飲み会可

■大事にしている5つのバリュー
1. 大きく描け、鋭く尖れ ／ Sharpen our Edge
2. 最速 ／ Excel through Swift Action
3. プライドはクソだ ／ Place Your Pride Aside
4. “We” は “I”から始める ／ Our Success Starts with Me
5. 違いは強さ、共に創る ／ Collaborate without Boundaries

Data Platform Engineer (GlobalENS)_English

選考フロー

エントリー・書類選考
▼
面接（2－3回）
※選考過程で対面（オフィスご来社）をお願いする場合がございます。
▼
オファー

※選考回数やプロセスは、ご経歴や状況に応じて変更となる場合があります。
※選考の途中でリファレンスチェックをご案内（実施）する場合がございます。実施タイミング等の詳細は選考内でお伝えいたします。

企業情報

株式会社ビザスク

■事業内容
ビジネス領域特化の日本最大級のナレッジプラットフォームの運営、新規事業創出/組織開発支援■企業ホームページ
https://corp.visasq.co.jp/

■URL
当社の取り組み・相談窓口：
http://corp.visasq.co.jp/policy/

■本社所在地
東京都目黒区青葉台4-7-7 住友不動産青葉台ヒルズ9F・10F

■代表者氏名
端羽 英子

■設立
2012年3月

■資本金
IR資料参照

■従業員人数
628人（Colemanの役職員数を含む／ビザスク単体：242人／2025年11月末時点）

※ 求人内容は求人作成時のものであるため、最新状況は変更になっている可能性があります。
※ より詳細な情報は面談時にご確認ください。

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