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基盤を支える / Data Engineer

データエンジニア

データを集め、変換し、蓄えるパイプラインと基盤を設計・運用する領域です。AIの活用が進み、LLMの評価やRAGで検索させる文書データの整備を仕事内容に書く求人も出ています。確認した求人はどれも、SQLとデータを扱う開発の実務経験を必須にしていました。

乗り換え元になる経験

  • データ
  • クラウド
バックエンド開発、DB設計、バッチ処理SQL、DWH、BIツールの運用クラウドでの基盤構築と運用

掲載出典の確認日

掲載している各出典の確認日（ページの更新日とは別）を示していますので、最新の募集状況と給与は公式の掲載元で確認してください。

公開求人に記載された給与

以下は2026-10-14に確認した、国内企業が自社の採用ページに掲載している求人です。年額で示す求人と月額で示す求人が混在するため、単位をそろえず求人ページの表記をそのまま載せています。職種名は求人ページ上の表記です。

企業・掲載元職種名給与の記載経験年数の記載
株式会社IVRy 自社採用ページ（HERP）／確認日 2026-10-14データエンジニア年収600万円〜1,000万円（みなし時間外手当を含む）PythonとSQLでのデータ処理2年以上、データパイプラインの実装運用2年以上など
TDSE株式会社 自社採用ページ／確認日 2026-10-14データエンジニア（Databricksメイン）年収500万円〜900万円（スキル・経験に応じて優遇）分析基盤またはデータパイプラインの構築・運用経験（目安2年以上）、PythonとSQLの実務経験
株式会社バンダイナムコネクサス 自社採用ページ（HRMOS）／確認日 2026-10-14データエンジニア年収500万円〜800万円（月給制、基本給26万円〜。等級により固定残業代20時間分を含む）データエンジニア経験1年以上（一定のサーバサイド経験があれば未経験可）、SQLの開発経験など

給与は求人ページの表記をそのまま載せたもので、当サイトが推定・換算した数値は含みません。提示額は経験や選考の結果で決まります。

給与とあわせて、経験と相談先を確認する

給与の記載は個別の求人例です。自分の経験を整理し、希望する職種の求人を扱っているか、相談先の対象や条件を確認しましょう。

転職相談先の対象と条件を比べる 今の経験と職種の接点を整理する

求人を掲載している企業の例

企業が公開した求人の確認例です。最新の募集状況と応募条件は、リンク先で確認してください。

IVRy

データエンジニア

仕事内容の抜粋
LLMをプロダクトに組み込み、出力を評価・改善する仕組みを含むデータ基盤とデータプロダクトを設計・開発・運用する。
必須経験の抜粋
PythonとSQLでのデータ処理2年以上、データパイプライン・バッチ処理の実装運用2年以上、アプリケーション設計の経験2年以上（個人開発も可）。

企業の採用ページ掲載を確認確認日

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TDSE

データエンジニア（Databricksメイン）

仕事内容の抜粋
Databricks上でデータパイプラインとデータ基盤を構築し、データサイエンティストと協働して分析基盤とモデル運用を高度化する。
必須経験の抜粋
分析基盤またはデータパイプラインの構築・運用経験（目安2年以上）、PythonとSQLの実務経験。

企業の採用ページ掲載を確認確認日

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バンダイナムコネクサス

データエンジニア

仕事内容の抜粋
グループのデータ基盤を開発・運用し、データの品質を担保する。
必須経験の抜粋
データエンジニア経験1年以上（一定のサーバサイド経験があれば未経験可）、PythonなどとSQLの開発経験（目安1年以上）、日本語能力試験N1以上。

企業の採用ページ掲載を確認確認日

求人ページを見る

データエンジニアは、社内外のデータを集めて整え、分析やAIが使える状態で届ける基盤を作る職種です。データを集めて変換するパイプライン、データを蓄えるDWH（データウェアハウス）、データの品質と閲覧権限の管理が主な仕事です。

メルカリは2025年11月の記事で、データエンジニアの役割を、データとAI/MLの基盤を作り、質の高いデータを正確かつタイムリーに届けることと説明しています。今後求められる専門性には、MLOpsのパイプライン設計やFeature Store（特徴量の保管庫）の運用を挙げています。

2026-10-14に確認した国内の公式求人には、LLMやRAGに使うデータの整備を仕事内容に書く求人がある一方、AIとの関わりが一部にとどまる求人もありました。

データエンジニアとは：データを集め、整え、届ける

renueの解説記事（2026年10月更新）は、データエンジニアを、企業のデータを収集・整備・変換・蓄積し、分析やAI活用の基盤を設計・構築・運用する職種と説明しています。データサイエンティストやMLエンジニアが、分析とモデル構築に集中できる環境を整える役割です。

primeNumberのブログ（2024年3月公開）は、仕事をデータ基盤の構築、データの収集と加工、AI/MLの運用支援の3つに分けています。求人の仕事内容を読むと、次の作業に分けられます。

データを集める
業務システムのデータベース、ログ、外部サービスなどから、データを定期的に取り込みます。
変換して蓄える
分析しやすい形に変換し、DWHやデータレイクに蓄えます。取り出し、変換、書き込みの処理をまとめてETLやELTと呼びます。
品質と権限を管理する
欠損や遅延を検知し、誰がどのデータを見られるかを管理します。
使う人に届ける
アナリストが使うBIツール、MLモデル、AI機能が使える形でデータを提供します。

AIの活用で増えた仕事：LLMとRAGに使うデータの整備

primeNumberのブログは、AI/MLの運用は通常MLエンジニアが担うものの、MLエンジニアがいない初期のスタートアップではデータエンジニアが担うことがあると述べています。高品質なデータセットの準備も、データエンジニアの仕事に挙げています。

2026-10-14に確認した国内求人でも、AIに使うデータの整備を仕事内容に書く例がありました。ただし、AIとの関わり方は求人ごとに大きく違います。RAGは、社内文書などを検索してLLMの回答に使う仕組みです。

LLMの組み込みと評価
IVRyの求人は、LLMによる要約・分類・抽出の流れの設計や、出力を評価・改善する仕組みを含むデータ基盤を仕事に挙げています。
RAG用のデータ提供
IVRyはRAGを考慮したデータ提供の設計を仕事内容に、TDSEはRAG構築での非構造データの取り込みの検証を案件例に挙げています。
学習データと特徴量
プレイドの求人（データエンジニアとMLエンジニアを兼ねる職種）は、学習データセットの作成や特徴量ストアとの連携を含むパイプライン設計を挙げています。特徴量は、モデルに入力するために加工したデータです。
AIとの関わりが一部の求人
バンダイナムコネクサスの求人はグループのデータ基盤の開発・運用が中心で、LLMを使う開発には業務支援システムの一部として触れる程度です。

国内の公式求人が求めるもの

2026-10-14に、国内企業が自社の採用ページに掲載しているデータエンジニアの求人を確認しました。どの求人も、SQLとデータを扱う開発の実務経験を必須条件に含めています。

年数の書き方は求人によって違います。IVRyはPythonとSQLでのデータ処理2年以上とパイプラインの実装運用2年以上、TDSEは分析基盤やパイプラインの構築・運用の経験を目安2年以上としています。バンダイナムコネクサスはデータエンジニア経験1年以上を必須としつつ、一定のサーバサイド経験があれば未経験可と記載しています。

企業・出典職種名担当範囲（公式の記述の要約）
IVRy 確認日 2026-10-14データエンジニアLLMをプロダクトに組み込み、出力を評価・改善する仕組みを含むデータ基盤を作る。RAGを考慮したデータ提供の設計も含む。
TDSE 確認日 2026-10-14データエンジニア（Databricksメイン）データパイプラインとデータ基盤を構築し、データサイエンティストと協働して分析基盤とモデル運用を高度化する。
プレイド 確認日 2026-10-14Data Engineer/ ML Engineer（AIプロダクト開発）行動データから推薦などのモデルを作り、学習データセットの作成や特徴量ストアとの連携を含むパイプラインを設計する。
バンダイナムコネクサス 確認日 2026-10-14データエンジニアグループのデータ基盤を開発・運用し、データの品質を担保する。

担当範囲は公式求人の記述を当サイトで要約したものです。募集の継続は保証しないため、最新の内容は各求人で確認してください。

バックエンド開発の経験のどこが接点になるか

データベースを設計し、バッチ処理を書き、クラウドで運用してきた経験は、データパイプラインの仕事に近い内容です。バンダイナムコネクサスの求人は、一定のサーバサイド経験があれば、データエンジニアとしては未経験でも可としています。

足りなくなりやすいのは、DWHでの大規模なデータの設計と、データの品質を保ち続ける仕組みです。AIに渡すデータの扱いを含めて身につけたい技術は学習ロードマップの「キャッチアップすべき4つの技術」で整理しています。

データ基盤を作った経験は、機械学習モデルを製品で動かすMLエンジニアや、AIの共通基盤を作るAIプラットフォームエンジニアへ仕事を広げる足場にもなります。

仕事内容と成果

  • 複数のシステムからデータを集め、変換して蓄えるパイプラインを作る。
  • DWHやデータレイクを設計し、データの品質と閲覧権限を管理する。
  • 分析やAI機能が使える形でデータを提供する。

目指す状態：分析やAIに使うデータを、正確に、遅れなく、使える形で届け続ける。

経験の接点

以下は経験を整理するための軸であり、採用要件ではありません。

データクラウドバックエンド品質機械学習

ある求人例の要件

職種全体の要件ではなく、公開情報で確認した個別の例です。

  • IVRyの例では、PythonとSQLでのデータ処理2年以上と、データパイプライン・バッチ処理の実装運用2年以上を必須条件としている。
  • バンダイナムコネクサスの例では、データエンジニア経験1年以上を必須としつつ、一定のサーバサイド経験があれば未経験可と記載している。

応募前に準備すること

  1. 01

    パイプラインを1本作る

    公開データを取り込み、変換してDWHに載せ、定期実行と失敗時の再実行までを実装する。

  2. 02

    データの品質を測る

    欠損、重複、遅延を検知するチェックを書き、どの時点で何を止めるかを決める。

  3. 03

    AIが使う形で提供する

    文書を分割してRAGで検索できるようにし、更新を反映する流れなど、AI機能に渡すデータの整え方を試す。

AI分野の学習ルートを探す

面談で確認する質問

  • データ基盤の主な利用者は、分析チームとML・AIチームのどちらですか。
  • 学習データやRAG用の文書データの整備は、データエンジニアの担当ですか。
  • データの品質に問題が出たとき、誰がどこで処理を止めますか。

よくある質問

データエンジニアとデータアナリストの違いは何ですか？

データアナリストは、データを集計・可視化し、意思決定を支える分析を担います。データエンジニアは、その分析やMLに使うデータを集めて整える基盤を担います。エンジニアファクトリーの解説記事も、アナリストは集計・可視化・レポート、データエンジニアはMLシステムへのデータ提供までを担うと整理しています。

データエンジニアとMLエンジニアの違いは何ですか？

MLエンジニアはモデルを作って製品で動かし、データエンジニアはそのモデルや分析に使うデータの基盤を作ります。ただしメルカリの記事は、MLOpsのパイプライン設計をデータエンジニアの今後の専門性にも挙げており、プレイドのように両方を兼ねる求人もあります。

未経験からデータエンジニアを目指せますか？

今回確認した公式求人は、どれもSQLとデータを扱う開発の実務経験を必須にしています。ただしバンダイナムコネクサスは、一定のサーバサイド経験があれば、データエンジニアとしては未経験でも可としています。バックエンド開発の経験がある場合は、データを取り込んでDWHに載せ、品質の問題を検知するパイプラインを自分で作ると、要件に照らして説明できる材料になります。

このページの出典

本文で引用した公開情報です。掲載内容は確認日時点のもので、以後の変更は反映していません。