データエンジニアは、企業のデータ活用を支える重要な技術職です。近年、企業におけるデータ活用のニーズが高まるなか、データ基盤の構築・運用を担うデータエンジニアの採用を検討している人事担当者の方も多いのではないでしょうか。
とはいえ、「必要なスキルセットは経験年数によってどう変わるのか？」「面接でどのような質問をすれば見極められるのか？」「定着率を高めるためにどのような工夫が必要？」といった悩みを抱える方も少なくありません。
そこで本記事では、データエンジニアの基本的な役割やスキルセット、採用戦略の考え方までを体系的に解説します。貴社の採用活動にぜひお役立てください。
【目次】
データエンジニアとは？採用担当者が知るべき役割と責任
データエンジニアは、企業のデータ活用基盤を支える技術職のことです。具体的には、大量のデータを収集・整理・管理し、データサイエンティストやアナリストが分析しやすい形に整えることが主な役割です。
現代のビジネス環境では、DX推進やAI活用が進むなかで、質の高いデータ基盤を構築・運用できる人材の需要が急速に高まっています。経済産業省の調査によると、2030年までに約79万人のIT人材が不足すると予測されています。
出典：経済産業省
また、IPA（情報処理推進機構）の調査では、DXに取り組む企業の割合は2023年度時点で7割を突破したと発表しています。
このように、企業を取り巻くデジタル環境が急速に変化しており、それに伴い大量の情報を扱うデータエンジニアの希少性が増しているのです。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
データエンジニアとデータサイエンティストの違いを明確に理解していないと、適切な人材を見極めることができず、採用ミスマッチを起こしかねません。
両者の大きな違いは、データエンジニアがデータの「準備」を担当するのに対し、データサイエンティストはそのデータの「分析」を行う点にあります。具体的な役割分担は以下の通りです。
| 職種 | 主な役割 | 重視されるスキル |
|---|---|---|
| データエンジニア | データパイプライン構築 データベース設計ETL（※1） プロセス開発 | SQLPython大規模データ処理技術 |
| データサイエンティスト | 統計分析機械学習モデル（※2）構築データから洞察を引き出す | 統計学機械学習アルゴリズム ビジネス理解 |
両者は、建築でたとえると「データエンジニアが基礎工事を行い、データサイエンティストが建物を建てる」という関係にあるといえるでしょう。
採用面接では、候補者がどちらの役割により適性があるかを見極める必要があります。技術的な質問とともに、過去のプロジェクトでどのような役割を担ってきたかを具体的に聞き出すことが重要です。
（※1）ETL：データをそのまま分析に使う場所に集めてから後で必要な形に直す方法のこと
（※2）モデル：入力データを解析し、特定の出力を導き出す仕組み
企業におけるデータエンジニアの位置付けと重要性
データエンジニアはデータ活用の土台を作る役割を担い、企業全体のデータ戦略実現に不可欠な存在です。優れたデータエンジニアがいなければ、どれだけ優秀なデータサイエンティストを揃えても、質の高い分析基盤が整わないため十分な成果を出せません。
また、データエンジニアは単にIT部門だけでなく、事業部や経営企画、マーケティングなどさまざまな部門と連携して働く部門横断的な役割をもっています。
とくに重視すべきなのがDX推進における役割で、データ基盤構築は最重要施策の一つとされています。競合他社との差別化要因としても、効率的なデータ活用基盤をもつ企業は市場分析や顧客理解において優位に立ち、データドリブン経営を実現できるでしょう。
データエンジニアに求められる責任範囲（経験年数別）
データエンジニアの責任範囲は経験年数によって異なるため、採用時には候補者のキャリアステージに応じた適切な期待値を設定する必要があります。一般的な経験年数別の責任範囲（目安）は以下の通りです。
| 経験年数 | 主な責任範囲 | 期待される役割 |
|---|---|---|
| 1～3年目 | 基本的なデータ処理技術の習得既存パイプライン保守 | 上司の指示のもとで開発作業 |
| 4～6年目 | データパイプライン設計・構築ツール選定 | 小規模プロジェクトリードメンバー育成 |
| 7～10年目 | 大規模データ基盤設計複数プロジェクト統括 | パフォーマンス最適化新技術導入検討 |
| 10年以上 | データアーキテクチャ策定データ戦略立案 | 組織横断的なデータガバナンス推進 |
採用担当者は、現状の課題と目指す組織像に基づき、どの経験レベルの人材が必要かを見極め、適切な採用基準を設定することが求められます。
データエンジニアの役割と業務内容
データエンジニアの具体的な業務内容を理解することは、適切な採用基準の設定や面接での質問設計に欠かせません。データエンジニアの主な業務は以下の通りです。
データの収集・蓄積
データエンジニアの業務の出発点となるのがデータの収集・蓄積であり、企業内外のさまざまなソースから必要なデータを効率的に集める技術力が問われます。
具体的には、IoTデバイスからのセンサーデータ、Webサイトのアクセスログ、トランザクションデータなど、多種多様なデータソースからデータを収集。これらのデータは形式も頻度も異なるため、それぞれに適した収集方法を設計し、確実にデータを取得する仕組みを構築する必要があります。
収集したデータは用途に応じた適切なストレージに蓄積します。とくに大規模データを扱う場合は、スケーラビリティやコスト効率を考慮したストレージ選定が重要です。
データのクレンジング・加工
生データはそのままでは分析に適さないことがほとんどで、データエンジニアの重要な役割の一つがデータクレンジングと加工です。
データクレンジングとは、欠損値や異常値の処理、重複データの削除、データ形式の統一など、データの品質を向上させるための一連の作業のこと。たとえば、顧客データベースで「東京都」「東京」「Tokyo」など表記が統一されていない場合、これらを標準化することで後の分析精度が格段に向上します。
また、データ加工では、複数のデータソースを結合したり、分析に必要な新しい特徴量を作成したりします。このプロセスでは、SQLやPython、Spark SQLなどのデータ処理技術を駆使して、大量のデータを効率的に処理する能力が必要です。
データパイプラインの構築
データパイプラインとは、データが発生してから分析に使われるまでの一連の工程を自動化したシステムのことで、企業のデータ活用の効率性と信頼性を大きく左右します。優れたデータパイプラインは、以下の特性を持っています。
| 特性 | 内容 | 重要度 |
|---|---|---|
| 信頼性 | データの欠損なく確実に処理できる | 非常に重要 |
| 拡張性 | データ量の増加に対応できる | 重要 |
| 保守性 | 問題発生時に迅速に対応できる | 重要 |
| 自動化 | 手動操作を最小限に抑える | 重要 |
技術的には、AWS GlueやAzure Data Factoryなどのワークフロー管理ツールや、Apache SparkやApache Kafkaといった分散処理フレームワーク（※）を活用することが一般的です。
とくに重要なのは、バッチ処理（定期的にまとめて処理）とストリーム処理（リアルタイムで継続的に処理）の適切な使いわけができることで、用途に応じたパイプライン設計が求められます。
（※）分散処理フレームワーク：複数のコンピュータを連携させて、大量のデータやタスクを効率的に処理するためのひな形
データ基盤の設計・構築
データ基盤とは、企業のデータ資産を効率的に管理・活用するためのインフラストラクチャであり、データウェアハウス、データレイク、データマートなどの要素から構成されます。
各データストレージの特徴は以下の通りです。
| ストレージの種類 | 特徴 | 代表的なソリューション |
|---|---|---|
| データウェアハウス | 構造化されたデータを分析しやすい形で保存 | Amazon RedshiftGoogle BigQuerySnowflake |
| データレイク | 構造化・非構造化を問わずさまざまな形式のデータを保存 | AWS S3Azure Data Lake StorageGoogle Cloud Storage |
| データマート | 特定の用途に特化したデータセット | 各種専用データベース |
データ基盤の設計では、現在のデータ量だけでなく将来の拡張性、コスト効率、セキュリティ、コンプライアンス、パフォーマンスなど多角的な視点からの検討が必要です。
AI開発支援
現代のデータエンジニアにはAI開発支援の役割も期待されており、機械学習のための教師データ（※1）作成からモデルのデプロイメントまでさまざまです。
また、機械学習モデルの本番環境への実装においても、データエンジニアは欠かせません。拡張性の高い実行環境の整備やモデルのパフォーマンスモニタリングなど、AIを実用化するための技術基盤を提供する役割もデータエンジニアは担います。
近年では、TensorFlow ServingやKubeflowなどのMLOps（※2）ツールの知識やDockerやKubernetesなどのコンテナ技術（※3）への理解も、データエンジニアには求められるようになっています。
（※1）教師データ：機械学習で使う「入力」と「正解」がセットになったデータのこと
（※2）MLOps：機械学習モデルの開発・運用を効率化・自動化するための仕組み
（※3）コンテナ技術：アプリケーションの実行に必要な環境をひとつの独立したパッケージとしてまとめ、仮想的に切り離して動作させる技術
データエンジニアの必須スキルセット
優秀なデータエンジニアを見極めるには、専門スキルの全体像と経験年数別の期待値を理解することが重要です。ここでは、データエンジニアに必要な技術スキルの全体像と経験年数別の評価基準を解説します。
データエンジニアに求められるスキルの全体像
データエンジニアには「データの収集から加工、保存、活用までを一貫して支える技術スキル」が不可欠です。具体的には、以下の8つの領域に分類でき、相互に関連しています。
- データベース関連スキル：SQLやデータモデリングなど
- プログラミング言語：Python、Java、Scala、R言語などのデータ処理向け言語
- データパイプライン技術：HadoopやSparkなどの分散処理フレームワーク
- クラウド技術：AWS、Azureなどのクラウドプラットフォーム
- データウェアハウス：さまざまなシステムから集められたデータを集約・整理・統合し、分析やレポート作成に利用するためのシステム
- コンテナオーケストレーション：DockerやKubernetesなどの仮想化・運用技術
- データ可視化：TableauやLookerなどのデータ可視化ツール
- バージョン管理・CI/CD（※）：Git、GitHub、Jenkinsなどの開発支援ツール
面接時には「どのようなデータパイプラインを構築した経験があるか」「大規模データ処理の課題をどう解決したか」といった質問をしましょう。候補者の技術的な深さと広さを評価できるはずです。
（※）CI/CD：データ基盤の変更を自動的にビルドし、テスト・リリースする仕組みのこと
経験年数別：データエンジニアのスキルセット評価基準
データエンジニアのスキルセットは、経験年数によっても異なります。そのため、採用時には候補者のキャリアステージに応じた適切な期待値を設定することが重要です。
| 経験年数 | 求められるスキルセット・実務経験 |
|---|---|
| 1～3年 | SQLによる基本的なデータ操作Pythonのようなプログラミング言語の実務経験データパイプラインツールの基本的な使用経験クラウドサービスの基本的な理解と使用経験 |
| 4～6年 | 複雑なSQLクエリの作成とパフォーマンス最適化大規模データの処理経験と分散処理システムの理解データパイプラインの設計と実装経験クラウドインフラの設計と構築経験チーム内での技術指導経験 |
| 7年以上 | 大規模データアーキテクチャの設計経験複数のクラウドプラットフォーム活用経験データガバナンス・セキュリティ対策の実装経験プロジェクトマネジメント経験新技術の評価と導入経験 チーム育成・マネジメント経験 |
採用面接では、具体的な実績や解決した課題について深掘りすることで、真の実力を見極めることができるでしょう。また、自社のデータ基盤の現状と目指す方向性に照らし合わせて、どのレベルの人材が必要かを明確にしておくことも重要です。
優秀なデータエンジニアを採用する戦略4選
データエンジニアに必要とされるスキルは理解できたけれど、選考プロセスでどう見極めたら良いかわからない採用担当者も多いでしょう。ここでは、優秀なデータエンジニアを採用する戦略を4つ紹介します。
魅力的な求人票を作成する
データエンジニアの求人票で重要なのは、技術的な具体性とキャリアビジョンの明確さです。以下の求人票の作成例を参考にしてみてください。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 職種 | データエンジニア |
| 募集背景 | 大規模データ基盤の設計・構築で事業成長を支える仲間を募集 毎日100TBのデータを処理する次世代データプラットフォームを構築中 |
| 具体的な業務内容 | 機械学習モデルのための特徴量ストアの構築 マルチクラウド環境でのデータレイク最適化 データ品質監視システムの高度化 |
| 技術スタック | 言語：Python 3.9+、Scala 2.13、SQL データ処理： Apache Spark 3.3、Apache Kafka、Apache Airflow クラウド：AWS（S3、Redshift、EMR、Glue）、一部GCP活用 コンテナ：Docker、Kubernetes<br> 監視： Prometheus、Grafana、DataDog CI/CD： GitHub Actions、Terraform |
| 必須スキル | データパイプライン設計・構築経験 3年以上 Python・Scala でのETL処理実装経験 SQL による大規模データ分析経験クラウドサービス（AWS・GCP・Azure）の実務経験 |
| 歓迎スキル | Apache Spark でのバッチ・ストリーミング処理経験 Kubernetes でのデータワークロード運用経験 機械学習パイプラインの構築経験 データ品質管理・監視システムの構築経験 |
| 想定年収 | 経験3～5年: 450万円〜550万円 経験5～8年: 550万円〜750万円 経験8年以上: 600万円〜900万円 |
| キャリアパス | テクニカルスペシャリスト：シニアデータエンジニア → データアーキテクト → CTOプロダクト志向：データエンジニア → MLエンジニア → データサイエンティストマネジメント志向：テックリード → エンジニアリングマネージャー → VP of Engineering |
| スキルアップ支援 | 年間50万円の学習予算（書籍・資格・カンファレンス参加費）AWS・GCP認定資格取得支援（受験料全額負担）月1回の技術勉強会開催（業務時間内）海外カンファレンス参加機会 |
| 勤務形態 | 完全リモートワーク可能（月1回程度のオフィス出社推奨）フレックスタイム制（コアタイム: 10:00-15:00）副業OK（競合他社以外） |
| 福利厚生 | 最新MacBook Pro支給（M2 Pro以上）在宅勤務環境整備手当（月2万円）健康管理支援（人間ドック・メンタルヘルスケア）定期的なチームビルディング（年4回） |
| 求める人物像 | データの力でビジネス課題を解決することに情熱がある方新しい技術への好奇心が旺盛で、継続的に学習できる方チームメンバーと協力してプロジェクトを推進できる方 |
| 選考プロセス | 1. 書類選考（2-3営業日）2. カジュアル面談（30分・オンライン）3. 技術面接（90分・コーディングテスト含む）4. 最終面接（60分・CTO、事業責任者との面談） |
| 技術面接内容 | SQLクエリ最適化の実践課題Pythonでのデータ処理パイプライン設計システム設計ディスカッション過去の技術的挑戦についての深掘り質問 |
| 評価制度 | 半年に1回の人事評価技術的貢献とビジネスインパクトの両面で評価昇給・昇格の透明性を重視した制度設計 |
| 応募方法 | カジュアル面談から始められます。現在の技術スタックや今後のキャリアについて、お気軽にご相談ください。 |
まず、使用言語、フレームワーク、クラウドサービスなどの技術スタックを明示しましょう。
キャリアパスについては、テックリードやデータアーキテクトなどへの昇進ルート、機械学習エンジニアやデータサイエンティストといった職種へ転換する可能性についても言及するのがおすすめです。
リクルーティングする場所を工夫する
優秀なデータエンジニアは一般的な求人サイトだけでなく、技術コミュニティや専門プラットフォームで活動していることも珍しくありません。そのため、彼らが集まる場所を戦略的に狙ったリクルーティング手法が効果的になります。
たとえばテクニカルコミュニティでは、GitHubでのOSS活動やStack Overflowでの回答履歴から実力を客観的に判断でき、技術力の高い人材を効率的に見つけられます。また、データエンジニアリング関連のMeetupやカンファレンスへの参加、スポンサーとしての協賛により、意欲的なエンジニアとの接点を作ることも可能です。
このように、エンジニアが多く集まる環境で自社の認知を高めたら、優秀なデータエンジニアにアプローチしやすくなるでしょう。
データエンジニアに特化した質問を作成する
データエンジニアの技術面接では単純な知識量ではなく、実務経験に基づく深い理解と応用力を適切に評価することが求められます。主な質問例は以下の通りです。
| 質問例 | 確認できるスキル・能力 |
|---|---|
| 大規模ECサイトの購買データを分析するための データモデルをどう設計しますか？ | ビジネス理解力技術設計力 |
| バッチ処理中にエラーが発生した場合の リカバリ戦略を教えてください。 | 障害対応の経験設計思想 |
| AWSでコスト効率の良いデータレイクを 構築するポイントは何ですか？ | 実際の運用経験最適化スキル |
| 過去に担当したプロジェクトで 最も困難だった技術課題とその解決アプローチを 詳しく教えてください？ | 論理的思考力コミュニケーション能力 |
これらの質問を駆使することで、データエンジニアとしての技量とヒューマンスキルを同時に見極めることができます。
コーディングテストを実施する
データエンジニアのコーディングテストは一般的なアルゴリズム問題ではなく、実際のデータ処理業務に近い課題を出すことが成功のカギになります。データエンジニアに求められるスキルは、効率的なデータ変換ロジックの実装やSQLクエリの最適化といった実務に直結するからです。
評価基準としては下記の観点から採点すると良いでしょう。単にプログラムが動くだけでなく保守性の面も評価できます。
- コードの可読性
- 処理効率
- エラーハンドリング
- ドキュメンテーション
テスト後のフィードバックでは、候補者の解法について議論し、改善案を一緒に考えることで、学習意欲や技術的な探究心も評価できるはずです。
データエンジニアの市場価値と適切な処遇設計
データエンジニアの処遇設計は採用・定着の両面で重要なフェーズです。適切な年収設定や魅力的な職場環境を提供することで、優秀な人材の確保と長期的な定着を実現できます。
データエンジニアの市場相場と適切な報酬レンジの設定
データエンジニアの年収相場は経験年数とスキルレベルによって大きく変動し、350万円から1,000万円以上の幅があります。具体的な内訳を以下の通りです。
- 20代前半（経験1～3年）：年収350〜500万円
- 20代後半〜30代前半（経験4～6年）：年収500万円〜700万円
- 30代後半〜40代（経験7～10年）：年収600万円〜900万円
- 40代以上（経験10年以上）：年収700万円〜1,000万円
また、スキルセット別のプレミアムも重要で、実務経験により相場への上乗せ額が変わります。
- クラウドネイティブ開発経験：＋10〜15%
- 機械学習エンジニアリング経験：＋15〜20％
- 大規模データ基盤構築経験：＋15〜25%
- マネジメント経験：＋20〜30%
このように、経験年数やスキルセット、ポジションなどで年収レンジが大きく変わる点を理解しておきましょう。
他社に引き抜かれないデータエンジニアの処遇と評価制度
データエンジニアの離職を防ぐには、市場価値の変動に対応した処遇とエンジニアの価値観にあわせた評価体系が不可欠です。データエンジニアは技術の進歩が速い分野で働いており、スキルアップとともに市場価値が急激に上昇するケースが多いからです。
具体的には、以下のような報酬の見直しが欠かせません。
- 年1回以上の市場調査と給与テーブルの更新
- スキル習得に応じた給与アップ制度
- 業績連動型ボーナスに加えた技術貢献度連動型インセンティブ
また、権限と裁量の付与も大きなポイントです。技術選定権限の委譲、研究開発時間の確保（20%ルールなど）、自主プロジェクト提案制度、意思決定プロセスへの参画機会を提供することで、やりがいと責任感を醸成できます。
データエンジニアの採用市況
データエンジニアの採用市況は非常に厳しく、多くの企業が採用目標の達成に苦戦しているのが現実です。弊社ラクスパートナーズが実施した調査では、自社開発企業・SIer勤務のITエンジニア採用担当者のうち、6割以上の方が採用目標を達成できていないことが明らかになりました。
注目すべきは、人材不足を補うために4割以上の企業が外部人材の活用に注力していることです。これらのデータから、データエンジニアを確保する手法は正社員採用だけでなく、外部の即戦力を活用することも有効であるといえます。
即戦力のデータエンジニアをお探しの方はラクスパートナーにご相談を
本記事では、データエンジニアの定着率を高める施策と効果的な実践方法について解説しました。
企業のデータ活用を支えるデータエンジニアの重要性は、今後ますます高まることが予想されます。採用計画の策定や面接手法の見直しなど、具体的なアクションに悩まれた際には、ぜひ本記事を改めてご活用ください。
一方で、自社での採用や育成にリソースを割くのが難しい場合や、よりスピーディーに即戦力を確保したい、といった課題をお持ちではないでしょうか。
そのような課題をお持ちでしたら、ぜひラクスパートナーズにご相談ください。弊社では採用率約3%という厳しい基準をクリアしたITエンジニアが在籍しており、20年以上にわたって培った育成ノウハウをもとに、貴社のニーズに合ったスキルを持つ人材をご提案します。
即戦力となるデータエンジニアの確保にお悩みでしたら、まずはお気軽にお問い合わせください。
ITエンジニア採用担当者に関しての調査レポート