「採用を変え、日本を強く。」をミッションに掲げ、企業と人材の最適なマッチングを実現するため、採用領域のさまざまなステークホルダーに向けて複数のサービスを開発・提供しているHR Tech企業です。
現在は、デジタル人材採用を加速する採用管理システム『HERP Hire』を主軸に、一連の採用プロセスをAIが支援する『HERP AI Recruiter』、人材紹介システム『ジョブミル』、そしてスタートアップ特化型求人メディア『HERP Career』など、採用領域のあらゆるステークホルダーに向けたマルチプロダクトを展開しています。
主力事業である『HERP Hire』は、IT企業を中心に東証プライム上場企業まで、累計2,000社以上の導入実績があります。
これまでHERPはATSを軸に成長してきましたが、近年は既存事業の成長に加え、新規事業の立ち上げやM&Aを通じた事業領域の拡張を進めています。
採用市場の課題を点ではなく面で解決していくため、マルチプロダクト戦略を本格的に推進しています。
HERPでは現在、複数のプロダクトを横断して活用されるデータが急速に増えています。
一方で、これまでのデータ基盤は特定プロダクト（ATS）に依存した構造になっており、事業拡大に伴い以下のような課題が顕在化してきました。
- データ転送・同期の安定性や速度が、各プロダクトの体験品質に直結している
- 事業横断で活用できる共通データ定義・マスタが未整備
- 可視化・分析用途を超え、将来的な機械学習やマッチング自動化を見据えた基盤設計が必要
HERPが目指す「求職者ファーストな採用市場」を実現するためには、プロダクト横断のデータ基盤を、プロダクトそのものとして育てていくことが不可欠です。
そこで今回、データ基盤の中核を担い、将来的には分析基盤やデータ活用領域まで踏み込んでいただけるデータエンジニア/分析基盤エンジニアの採用を強化しています。
- プロダクト間でのデータ同期・配信フローが複雑化しており、安定性・拡張性に課題がある
- 求人データをはじめとした共通マスタを、全社横断で扱える形に再設計する必要がある
- 可視化・分析用途に加え、将来的な機械学習活用を見据えたデータ品質・ガバナンス設計が求められている
- 事業成長スピードに対して、データ基盤への投資・人員が追いついていない
HERPのデータプラットフォームチームに所属し、以下の業務を担っていただきます。
- プロダクト横断で利用されるデータ基盤の設計・構築・運用
- 各プロダクトへのデータ配信・同期フローの改善（安定性・速度・拡張性）
- 求人データを中心とした共通マスタ設計・データ定義
- データ品質担保、ガバナンス設計（HR領域特有の制約を含む）
- 分析・可視化・将来的な機械学習活用を見据えた基盤設計
- プロダクトチームや事業側と連携した、データ活用方針の検討
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務
HERPでは、エンジニアリング組織の役割を以下の3つに整理しています。
- HERPのソフトウェアへの直接的な貢献
- 専門性を活かした横断的な技術支援
- エンジニアリング組織自身の成長への貢献
本ポジションは、エンジニアリング組織内のプラットフォームチーム（データ基盤領域）に所属します。データ基盤領域は、エンジニアリング領域統括（開発責任者）直下の体制で運営されており、技術方針や組織設計に関する意思決定を、開発責任者と直接連携しながら進めています。また、HERPではデータ基盤を単なる「裏方」としてではなく、プロダクト価値や事業成長を支える重要な基盤の一つとして位置づけています。
当該チームは現在、立ち上げフェーズにあり体制も大きくはありません。そのため、決められた仕様を実装するだけでなく、設計や方針検討の段階から関わりながら基盤を育てていくことができます。
こちらの資料で図解しています
開発組織に関する雰囲気はエンジニアリング領域統括の taketo957 による以下の記事もご参照ください！
- HERPの技術組織が「決められない」から脱却するために。今までとこれからの道のり
- HERPエンジニアが2026年に取り組んでいる重要技術課題8選
下記リンクも参考にしてみてください
- メンバーのプロフィール
- メンバーのラフな一言コメント「社員の声」
- 採用市場で実際に起きている「実データ」（ATS起点の行動データ）を扱える
- マルチプロダクト構成で、データ統合によって事業価値を生み出す挑戦ができる
- 「自分たちが作ったものを自分たちで使える」採用ドメインならではの手触り感
- 開発責任者直下で、スピード感ある意思決定と大きな裁量のもとで働ける
- 上場準備フェーズの企業で、データガバナンスを0から設計する経験
- 単なるETLや転送に留まらず、データの使われ方まで含めて設計する経験
- プロダクト・事業成長に直結するデータ基盤を、設計原則から築き上げる経験
- 将来的に分析基盤・データ活用領域へキャリアを広げられる土台づくり
- Python
- Google BigQuery
- Metabase
- Google Analytics
- dbt
- trocco
Culture Deckをご確認ください
（最終更新日：2026/04/17）
