◆ソフトウェアエンジニア(データ基盤)[プロダクト推進]

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データパイプライン（ETL/ELT）の設計・構築・運用経験
• BigQuery・Redshift・Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの実務経験
• dbt・Airflowなどのデータトランスフォーメーションツールの活用経験
• GCP・AWSなどのクラウドインフラの設計・運用経験
• Terraformなどのインフラコード化（IaC）の実務経験
• SQL（分析・モデリング含む）の実務レベルでの活用能力
• ストリーミング処理（Datastream等）の設計・実装経験

• 自律的な課題解決力:
  まだ確立されていない領域において、曖昧な状況の中でも自ら課題を発見し、解決策を提案・実行できる主体性が求められます。
• ステークホルダーとの協調・推進力:
  PO・PMMなど技術職以外の多様な関係者と連携し、データプラットフォームの価値を共通言語で伝えながらプロジェクトを推進できるコミュニケーション能力が必要です。
• 論理的思考・問題分析力:
  膨大なデータと複雑なインフラ構成の中で、インシデントや品質問題の根本原因を素早く特定し、データドリブンに解決策を導き出す思考力が求められます。
• 社会課題への共感とミッション志向:
  「高齢社会に適した情報インフラを構築する」というミッションへの共感が強く求められます。介護・医療分野の社会課題解決に技術で貢献したいという意欲が重視されます。
• 継続的な学習姿勢:
  急速に進化するデータエンジニアリングの領域において、新技術を積極的にキャッチアップし、自己研磨を続ける意欲と習慣が求められます。

• データオブザーバビリティ・データ品質管理の実務経験:
  データ品質のモニタリングやインシデントライフサイクルの管理経験があると即戦力として活躍できます。
• セキュリティ設計・要配慮個人情報の取り扱い経験:
  介護・医療データには要配慮個人情報が含まれるため、インフラのセキュリティ設計やデータプロテクションの実務経験は高く評価されます。
• SaaS・Vertical SaaS領域でのデータ基盤構築経験:
  業界特化型SaaSのデータ活用・分析基盤の構築・運用経験があると、カイポケのデータプラットフォーム構築において大きな強みになります。
• インフラコスト最適化の実務経験:
  クラウドリソースのコスト管理・最適化の経験（GCPのコスト分析・削減施策立案など）は歓迎されます。

• 大規模データプラットフォームのエンドツーエンド設計・運用スキル:
  ストリーミングインジェストからデータトランスフォーメーション、データリライアビリティまで、データ基盤の全レイヤーを担うことで、包括的なデータエンジニアリングスキルを習得できます。
• モダンデータスタックの実践的活用能力:
  dbt Cloud・BigQuery・Datastream・Looker Studio・GCP・Terraformなど、業界標準のデータツール群を実務規模で活用するスキルが身につきます。
• データプロテクション・セキュリティ設計スキル:
  要配慮個人情報を含む介護・医療データの取り扱いを通じて、高度なデータセキュリティ設計・運用の知見を獲得できます。
• ステークホルダーマネジメント・技術提案力:
  PO・PMM等の非技術職と協調しながらプロジェクトをリードする中で、技術を事業価値に翻訳するビジネスコミュニケーション能力が養われます。
• 社会課題領域のドメイン知識:
  介護・医療という高度に専門性の高い領域のデータを扱うことで、ヘルスケアDX推進に関するドメイン知識と実績を積むことができます。