【メディア事業部】データマネジメントエンジニア（サーバサイドエンジニア）/ABEMA

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• サーバサイド開発経験（Go、Java、Python等）
• データウェアハウス設計・構築経験（BigQuery、Redshift、Snowflake等）
• データパイプライン・ETL処理の設計・開発経験
• ユーザー行動ログの設計・定義経験
• SQLを用いたデータ抽出・分析経験
• クラウドプラットフォームの利用経験（GCP、AWS等）

• ビジネス課題を構造化する論理的思考力:
  ドメインモデルを通じてデータ利活用を整理するため、ビジネス側の課題をデータ観点で正確に把握・言語化する力が求められます。
• 自律的なオーナーシップ:
  ABEMAのCTO発信でも強調されている通り、規定の職務に囚われず自ら考え行動していく姿勢が求められます。設計から運用まで責任を持って推進できる人材が評価されます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  データ分析チーム、機械学習チーム、ビジネスサイドなど、多様なステークホルダーと連携しながら業務を進めるため、円滑なコミュニケーション力が必要です。
• 技術トレンドへのキャッチアップ意欲:
  データエンジニアリング領域は進化が速く、新しい技術や手法を積極的に取り入れていく学習意欲が求められます。
• 品質・信頼性への高い意識:
  数千万規模のユーザーが利用するサービスのデータ基盤を担うため、障害リスクを最小化し、高い品質・信頼性を維持するための設計・運用センスが必要です。

• ストリーム処理・リアルタイムデータ処理の経験:
  Apache Kafka、Apache Flink、Dataflow等を用いたストリーム処理の設計・開発経験があると即戦力として活躍できます。
• データ可視化ツールの開発・運用経験:
  Looker、Tableau、Metabase等のBIツールや、カスタムレポーティングシステムの構築・運用経験が歓迎されます。
• 機械学習基盤の構築経験:
  機械学習モデルの学習・推論を支えるMLOpsやフィーチャーストアの設計・構築経験は、データテクノロジーチームとの連携においても高く評価されます。
• 大規模Webサービスのデータ基盤運用経験:
  数百万〜数千万規模のユーザーを抱えるサービスのデータ基盤に携わった経験があると、ABEMAのスケール感に素早く対応できます。
• 動画・メディアサービスへの興味・関心:
  ABEMAというメディアサービスへの熱意や、コンテンツ・エンターテインメント領域に対する関心は、事業への共感という観点で歓迎されます。

• 大規模データ基盤の設計・運用スキル:
  数千万ユーザー規模のサービスを支えるデータウェアハウス・データフロー・ストリーム処理の設計から運用まで、実務を通じて高度なデータエンジニアリングスキルを習得できます。
• ドメイン駆動設計に基づくデータモデリング力:
  ドメインモデルを通じてデータ利活用を整理する業務を通じ、ビジネス要件をデータ構造に落とし込む設計力を磨くことができます。
• ML・分析基盤構築の知見:
  機械学習やデータ分析のためのデータ基盤開発に携わることで、AI・ML領域に直結するエンジニアリング経験を積み上げることができます。
• クラウドネイティブアーキテクチャの実践知識:
  GCP・AWS等のクラウドプラットフォームを活用した大規模インフラの設計・運用を通じて、クラウドネイティブな開発手法を深く習得できます。
• データ可視化・レポーティングシステム開発スキル:
  ビジネスサイドが活用するレポーティングツールやダッシュボードの開発・運用を担うことで、データの"見せ方"と「使われ方」を熟知したエンジニアとしての視野が広がります。