業務内容

• 4～8名のエンジニアチームを管理・統率し、指導・メンターシップを提供
• 高性能で意欲的なチームの育成・維持、明確な目標・成果物の設定と共有
• チームと技術管理の比率を7:3に維持し、リーダーシップと技術貢献のバランスを取る
• データパイプライン・取り込みフレームワーク・変換システムの設計と実装を推進
• 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を定義・徹底
• 大規模ワークロードの高可用性・スケーラビリティ・信頼性を確保、SLA/SLOを定義・管理
• ビジネス要件をスケーラブルで保守可能なデータプラットフォームへ設計落とし込み、クラウド戦略を推進
• 新ツール・技術の評価・導入、データガバナンス・セキュリティ・コンプライアンスの遵守を担保
• プロジェクトのタイムライン・優先順位・リソース配分を管理し、納期を保証

技術スタック

必須スキル

• 大量データプラットフォームの構築・運用経験5年以上
• エンジニアリングマネジメント経験3年以上
• プログラミング: Python/Java/Scala/Go
• データパイプライン（バッチ・ストリーミング）、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等）
• Apache NiFi、Kafka、RabbitMQ
• クラウド（AWS/Azureなど）、分散システム・高スループット設計
• Kubernetes/Docker、REST/gRPC/API Gateways
• Observability: Prometheus、Grafana、OpenTelemetry、Istio
• データガバナンス・セキュリティ・コンプライアンス、SLA/SLO管理
• 英語ビジネスレベル

歓迎スキル（該当する場合）

• データレイク/レイクハウス（Delta Lake、Iceberg）
• Airflow/Dagster/Argo
• GDPR/SOC2
• 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・リネージ・ガバナンスフレームワーク
• 内部データプラットフォーム（セルフサービス）開発経験
• AI開発経験またはAIツール活用経験
• Money Forward AI Vision関連の知見

キャリア成長観点

• 大規模データ基盤の設計・運用をリードし、技術的影響力と組織力を同時に強化できる
• プロダクト・アナリティクス・インフラの3部門と連携する体制で戦略的なプラットフォーム設計能力を育成
• クラウド戦略・データガバナンス・コスト最適化を戦略レベルで推進する機会
• AI/自動化の取り組みを全社規模で推進するポジションで、将来の全製品へAIエージェント導入を牽引する可能性