【データプロダクトユニット】サーバーサイドエンジニア（データ基盤）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• サーバーサイド開発の実務経験（Go / Java / Python 等）
• データ基盤・データパイプラインの構築・運用経験
• Hadoop / Hive / Spark 等の分散処理技術の知識・経験
• Kafka / Flume / Flink 等ストリーム処理システムの経験
• Kubernetes / Docker を用いたコンテナ環境での開発・運用経験
• 検索基盤（Apache Solr 等）またはバッチ実行基盤の開発・運用経験

• チームおよび他部署との連携力:
  データプロダクトユニットでは、チームメンバーや各事業部と密に連携して業務を進めます。技術的な内容を分かりやすく伝え、協力関係を築けるコミュニケーション能力が求められます。
• 課題の自律的な発見・解決力:
  社内横断の基盤を担うポジションのため、利用者の課題を自ら察知し、改善策を提案・実行できる主体性が重要です。指示を待つだけでなく、能動的に動ける姿勢が必要です。
• 変化への適応力と学習意欲:
  生成AIや次世代分析基盤など、急速に進化する技術領域に向き合うため、新しい技術トレンドをキャッチアップし続ける向上心と柔軟な思考が求められます。
• 大規模システムへの責任感:
  社内の多くの事業部が依存するシステム基盤を担うため、品質と安定稼働への強いこだわりと責任感が不可欠です。障害時の対応力・判断力も重要です。
• 広い視野でのシステム設計思考:
  個別機能の実装にとどまらず、全体最適の観点からシステム設計・移行計画を検討できる能力が期待されます。事業部横断での影響を意識した設計思考が求められます。

• 機械学習システムの開発・運用経験:
  モデル管理基盤やフィルタ処理基盤など、MLOpsに関わるシステム開発の経験があれば即戦力として活躍できます。
• 生成AI・LLM・ベクトル検索の実装経験:
  ベクトルデータベースの構築やRAGを用いたシステム開発など、生成AI活用の実務経験は本ポジションで特に歓迎されます。
• Apache Iceberg / TiDB 等の次世代データ技術の知識:
  次世代分析基盤の設計・移行を担うにあたり、最新のデータレイク・データベース技術への理解があると即活躍できます。
• IaC（Terraform / Ansible）・CI/CD（GitHub Actions）の活用経験:
  インフラのコード管理や自動化パイプラインの構築経験は、チームの開発効率向上に貢献できます。
• 監視・可観測性ツール（Prometheus / Grafana / Loki）の運用経験:
  システムの安定運用を支える可観測性基盤の整備経験があると、本ポジションでの即戦力性が高まります。

• 大規模データ基盤エンジニアリングスキル:
  Hadoop・Spark・Kafka等の分散処理から次世代のApache Iceberg・TiDBまで、幅広いデータ技術スタックを実践的に習得できます。
• 生成AI・MLOpsの実装ノウハウ:
  ベクトル検索基盤の構築、モデル管理システムの開発など、AI時代に求められる実務的なMLOps・生成AI活用の知見を体系的に身につけられます。
• 社内横断プロジェクトのリード経験:
  各事業部のデータ活用を支援する立場から、多様なステークホルダーと連携しながら推進する上流工程の経験が積めます。
• クラウドネイティブ・コンテナ技術の深い実践知識:
  Kubernetes・Istio・Helm等を用いた本番環境での設計・運用を通じて、クラウドネイティブアーキテクチャの高度なスキルを習得できます。
• システム移行・アーキテクチャ刷新の経験:
  レガシー基盤から次世代基盤への大規模移行プロジェクトに携わることで、アーキテクチャ設計・技術選定・移行計画策定の実践経験が得られます。