Pythonエンジニア

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• Pythonを用いたバックエンド開発経験
• データ基盤・データ分析システムの開発経験
• クラウドサービス（GCP / AWS / Azure いずれか）の利用経験
• Dockerを用いた開発・コンテナ化の経験
• GitHubを用いたチーム開発経験

• 技術への強い好奇心と自己学習意欲:
  新しい技術に対して積極的に学び、自ら情報をキャッチアップし続けられる姿勢が求められます。受け身ではなく、自発的にスキルアップに取り組める方が活躍できます。
• 顧客課題を技術で解決する思考力:
  代表と共にお客様の課題解決に技術面から参加するポジションであるため、ビジネス課題を技術的にどう解決するかを主体的に考えられる能力が必要です。
• 積極的なコミュニケーション能力:
  社内エンジニアとの活発な意見交換や、顧客との直接対話も多いため、技術的な内容を分かりやすく伝え、議論できるコミュニケーションスキルが求められます。
• 柔軟性と変化への適応力:
  決まりきった手順にとらわれず、よりよいやり方を積極的に提案・変更できる柔軟な姿勢が求められます。変化を前提として行動できる方が向いています。
• プロフェッショナルとしての責任感:
  実際の課題や問題解決に手を動かして対応する環境であるため、担当業務を最後まで全うするプロとしての誠実な姿勢が重視されます。

• 大規模データ処理・分析基盤の構築経験:
  BigQueryや分散処理フレームワークなどを用いた大規模データ基盤の設計・構築経験があると即戦力として活躍できます。
• AIソリューション・機械学習の開発経験:
  AIを活用した社内ファイル検索システムなど、AIソリューション開発に携わった経験があると歓迎されます。
• システムアーキテクチャ設計経験:
  システム全体の設計を行う機会もあるため、アーキテクチャ設計の経験・知見を持つ方は特に歓迎されます。
• 複数のプログラミング言語（Python以外）の経験:
  PHP・Goなど、Python以外のサーバーサイド言語の経験があると、多様な案件への対応力として評価されます。
• クラウド関連資格（Google Cloud / AWS / Azure）:
  資格取得時にはお祝い金支給制度があり、資格保有者は即戦力として歓迎されます。

• クラウドインフラの設計・構築・運用スキル:
  GCP・AWS・Azureを活用した大規模インフラの設計から運用まで一貫して経験することで、マルチクラウド対応の高度なインフラスキルが身につきます。
• データ基盤エンジニアリングスキル:
  1日兆単位のレコードを扱う大規模データ分析基盤の構築・運用に携わることで、ビッグデータ処理・DXバックエンド開発の実践的なスキルが習得できます。
• ビジネス課題解決力（テクニカルコンサルティングスキル）:
  様々な業界のクライアントの課題に触れることで、技術をビジネスにどう活かすかのコンサルティング的な思考力・提案力が養われます。
• システムアーキテクト的な視点:
  システム全体の設計に携わる機会が多く、将来のシステムアーキテクトやテックリードへのキャリアアップに必要な設計スキルを実践的に習得できます。
• 最新技術のキャッチアップ・技術検証スキル:
  新技術の導入に柔軟な環境で技術検証・実験プロジェクトに関われるため、常に最新技術を評価・導入する能力が養われます。