業務内容

• 大規模データの取り込み、格納、処理、検索システムの設計・運用をリード
• ML開発のデータ要件を把握し、データエコシステムを最適化・拡張
• データ基盤エンジニア、MLプラットフォーム、CV/MLチームと連携して高影響ソリューションを推進
• ジュニアエンジニアの指導・コード品質・ベストプラクティスの普及
• 生産環境の監視・分析、パフォーマンス調整、故障対応、運用改善

技術スタック

必須スキル

• Python、Kotlin、C++、Java などの5年以上の実務経験
• クラウド上のマイクロサービス、イベント駆動、分散アーキテクチャの設計・運用経験
• データプラットフォーム/パイプライン/ワークフローオーケストレーション/分散データベースの実務経験
• プロダクションシステムの運用・監視・分析能力
• 英語でのビジネスコミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• Pythonでのテスト可能なモジュール設計・実装
• データストリーミング技術（Kinesis/Kafka）とストリーム処理（Flink/Kafka Streams/Spark）
• ベクターデータベース、データライフサイクル（カタログ/ lineage/ governance）
• Terraform/Docker/クラウドネイティブ/ネットワーキング/Kubernetesの実務
• 日本語ビジネスレベル

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・運用を通じたスケールエンジニアリングの深化
• MLデータエコシステムの最適化、データ品質・ガバナンス・カタログの知識獲得
• 複数部門との横断的協働と技術リーダーシップ・メンタリング能力の向上
• クラウドネイティブ技術を駆使した高度なデータ処理の実務経験を積む機会