上場マーケティング支援企業でのTech Lead / データ・バックエンドエンジニアの求人

期待する役割について
データエンジニアとして、当社のデータ分析基盤の構築と運用を担当していただきます。
複雑なエンタープライズ環境におけるデータ連携システムの構築を得意とし、RDBMS、NoSQL、Data Warehouseの実務経験を活かして、データの収集、変換、保存、分析を効率的に行うための基盤を整備します。

業務内容
- AIのためのデータ基盤開発・運用
- AIモデルの学習・推論に必要なデータの収集、加工、保存を行うためのデータパイプラインの設計・開発・運用
- AIが利用しやすい形でのデータ提供APIの開発・運用
- データ品質の維持・向上のための仕組みの構築・運用
- AIモデルの学習データの管理・作成
- AIモデルの学習に必要なデータセットの管理・作成
- データの前処理や特徴量エンジニアリングを通じて、AIモデルの精度向上を支援
- データ連携システムの構築
- 複雑なエンタープライズ環境におけるデータ連携システムの設計・実装
- APIやメッセージングキューを活用したリアルタイムデータ連携の実現
- 異なるシステム間でのデータ統合と同期を効率的に行うためのソリューションの提供
- データベース管理
- RDBMS、NoSQL、Data Warehouseを活用したデータベースの設計・運用
- データの整合性とセキュリティを確保し、パフォーマンスを最適化
- データベースのバックアップとリカバリ戦略の策定と実施
- データ品質の向上
- データのクレンジングや正規化を行い、データ品質を向上させるためのプロセスを設計・実施
- データの整合性を維持し、エラーを最小限に抑えるための監視システムの導入
- データセキュリティの強化
- データのセキュリティポリシーを策定し、データの機密性と安全性を確保するための対策を実施
- データアクセス権限の管理と監査を通じて、セキュリティリスクを低減

このポジションの魅力
- 最先端技術に触れる機会:
- 大規模言語モデルやAIエージェントの最前線で、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。
- これにより、技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
- 裁量とスピード感:
- スタートアップ特有の迅速な意思決定プロセスを活かし、新技術の導入における柔軟性を享受できます。
- これにより、個々のアイデアが迅速に実現される環境が整っています。
- 多国籍で多様なチーム:
- 国際色豊かなエンジニアチームと共に働くことで、異文化理解を深め、グローバルな視点を養うことができます。
- 英語でのコミュニケーションも歓迎されており、日本語力が不問のポジションもあります。
- インパクトのある仕事:
- AI駆動型プロダクトの未来を形作る重要な役割を担い、クライアントや産業の成功に直接貢献することができます。
- これにより、社会に対する影響力を実感できる仕事です。
- プロフェッショナルとしての成長:
- 技術戦略に貢献し、リーダーシップを発揮しながら、高度なスキルを持つチームと共に成長できます。
- これにより、キャリアの次のステップに向けた準備が整います。

●開発環境
言語: Python (フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX
インフラ: GCP (コンテナ / K8s), Docker
ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など
作業環境: Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応

必須条件
- コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
- クラウドプラットフォーム (AWS, GCP, Azure いずれか) やコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の利用経験
- チームリード経験
- チームの業務に対する具体的な打ち手を考え、実行した経験があること (例: テックリード、リードエンジニア、スクラムマスターなど)
- ソフトウェア開発経験
- データ分析に特化した経験だけでなく、システム設計の経験があること
- プロダクト機能の一つとしてデータ基盤やデータ変換などを実装した経験があること
- アルゴリズム・データ構造などCS基礎への深い理解とハンズオンでの実装能力
- Python、SQLなどを用いたデータ処理の経験
- スクリプト言語を用いたデータ処理の自動化経験
- データベース管理能力
- データベースの設計、運用、最適化の経験
- データベースのパフォーマンスチューニングの経験
- データ品質管理の経験
- データのクレンジングや正規化、データ品質向上のためのプロセス設計経験
- セキュリティ意識
- データセキュリティに関する知識と実践経験
- LLM/GenAI、RAGに関する基礎的な知識と、個人または業務での利用経験
- 日本語 (Fluent) : プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル

歓迎条件
- データエンジニアリングの実務経験
- データパイプラインの設計・実装経験（3年以上）
- RDBMS、NoSQL、Data Warehouseの運用経験
- AIモデルの学習データの管理・作成経験
- AIモデルのトレーニングに必要なデータセットの準備や管理の経験
- AI/ML、チャットボット、生成系 AI、NLP、エージェントフレームワークなどの開発・研究経験
- ビッグデータ技術の知識
- Hadoop、Sparkなどのビッグデータ処理技術の知識
- 大規模データ環境下での分散システムやパフォーマンス最適化の経験
- 多国籍環境での実務経験