業務内容

• データプラットフォームチーム（4–8名程度）のマネジメント・育成、目標設定とキャリア開発の推進
• チームと技術リーダーシップのバランスを7:3で維持し、実務とマネジメントを両立
• 大規模データパイプライン、データ取り込み、変換システムの設計・実装を主導
• データモデリング、データ品質、スキーマ管理、パフォーマンス最適化のベストプラクティス策定
• データ基盤の可用性・スケーラビリティ・信頼性の確保、パイプラインのSLA/SLOの定義と運用
• ビジネス要件をデータプラットフォーム設計へ翻訳、プロダクト・分析・インフラと連携
• クラウド基盤戦略（コスト最適化、拡張性、性能）を牽引、新ツールの評価・採用
• データガバナンス・セキュリティ・コンプライアンスを担保し、進捗・リソースを管理

技術スタック

必須スキル

• 3年以上のエンジニアリングマネジメント、5年以上の高量データプラットフォーム実務
• Python/Java/Scala/Go のいずれかに強いプログラミング背景
• バッチ/ストリーミングのデータパイプライン、ETL/ELT、データウェアハウス/OLAP、リアルタイムストリーミング（Kafka Streams, Flink, Spark Streaming）
• Apache NiFi, Kafka, RabbitMQ の実務経験、ClickHouse/Snowflake等のデータウェアハウス経験
• AWS等のクラウドプラットフォーム、分散システム・データアーキテクチャの理解と設計能力
• Kotlin/Javaを中心としたコア技術スタック、Kubernetes/Docker、REST/gRPC、マイクロサービス/イベント駆動アーキテクチャ
• CI/CD、Prometheus/Grafana/OpenTelemetryによる観測、基本的なセキュリティ実装

歓迎スキル（該当する場合）

• Data lake / lakehouse（Delta Lake, Iceberg）やワークフローオーケストレーション（Airflow/Dagster/Argo）
• GDPR/SOC2等のデータセキュリティ・コンプライアンス知識
• ML/AIデータパイプライン、特徴量エンジニアリング、データ品質・系統性の整備
• 内部データプラットフォームを「自助型」製品化する経験
• AI開発経験、AIツールを開発工程改善に活用する取り組み
• ディジタル英語力（TOEIC700相当以上）と日本語の会話能力（歓迎）

キャリア成長観点

• 大規模データプラットフォームの設計・運用を通じたリーダーシップと技術力の同時成長
• プロダクト横断でのデータガバナンス・セキュリティ・コスト最適化の実践から経営視点を習得
• AI戦略の推進やAIエージェント活用など、最新技術を組み込んだプラットフォーム戦略に関与する機会
• 自社データプラットフォームを「自助型製品」として育て、他部門のデータ活用を加速させる経験と市場価値の向上