業務内容

• 大規模なクラウドネイティブデータインジェスト、データストレージ、データ処理、データサービングシステムの設計・構築・保守・最適化・サポート
• 現代のML開発の複雑なデータ要件を理解し、データエコシステムをニーズに合わせて調整
• データインフラストラクチャ/サイト信頼性エンジニア/MLプラットフォームエンジニア/CV+MLエンジニアと協働し、高インパクトなソリューションを推進
• 日常業務でジュニアエンジニアをメンターし、組織全体のベストプラクティスを推進
• 複数システム・製品の長期戦略へ貢献

技術スタック

必須スキル

• データインフラストラクチャ、データウェアハウス、データインジェスト、分散データベース、ストリーム処理、データオブザーバビリティ、ビルドインフラストラクチャ
• データパイプライン設計・運用、データサービシング、ワークフローオーケストレーション、バッチ処理
• クラウドネイティブアーキテクチャ（AWS等）、マイクロサービス、イベント駆動・分散アーキテクチャ
• プログラミング言語：Python / Go / Java のいずれか以上で実務経験
• 英語・日本語のビジネスレベルのコミュニケーション能力
• 自動化とテストを重視する姿勢

歓迎スキル（該当する場合）

• Python/Go/Javaでのモジュール化・テスト可能なコードの設計・実装経験（2年以上）
• サイト信頼性エンジニアリング（SRE）経験
• Terraform、Docker、Kubernetesなどのクラウドネイティブ技術
• マルチリージョン/multi-cloud設計・デプロイ・運用経験
• データガバナンス、データプライバシー、セキュリティの実務経験

キャリア成長観点

• 自動運転分野の次世代ソフトウェア開発を支えるデータ基盤の設計・実装を通じ、エンジニアリング力を大幅に深化できる
• Lakehouseインジェストプラットフォームの設計・拡張・運用に携わり、ビッグデータ領域の専門性を強化
• 各チームとの横断的な協働とメンタリングを通じたリーダーシップ育成
• 多拠点・多言語環境でのグローバル経験、クラウドネイティブ技術とSRE観点の総合力が身につく
• データガバナンス/セキュリティの実務経験を積み、信頼性の高いデータエコシステム構築に寄与できる