オープンポジション_エンジニアリングマネージャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 開発チームのマネジメント経験（スクラム・アジャイル推進含む）
• システムアーキテクチャの設計・技術選定経験
• CI/CDパイプラインの構築・運用経験
• QCD（品質・コスト・納期）を意識したプロジェクト推進経験
• エンジニアの評価・育成・OKR策定の実務経験
• バックエンド・フロントエンドを横断したフルスタック開発経験
• ステークホルダー（PdM・営業・事業開発等）との折衝・要件調整経験

• オーナーシップと当事者意識:
  結果を他責にせず、チームや組織の課題に対して具体的な行動で向き合う姿勢。ジーニーのValueである「Ownership」を体現できる人材が求められます。
• スピード感と実行力:
  ベンチャー気質の社風の中で、意思決定と実行を素早く行えるスピード感。面接でも「スピード環境への適応」が重視される傾向があります。
• 論理的思考とコミュニケーション能力:
  事業開発・営業・PMなど異なる職種のステークホルダーと折衝するため、技術課題を非技術者にも分かりやすく説明・説得できる能力が必要です。
• メンバー育成への熱意:
  コードレビューやOKR策定・評価を通じてメンバーの技術力・キャリアを伸ばすことに真剣に向き合える姿勢。後任・右腕の育成まで責任を持てることが期待されます。
• チャレンジ精神と変化への適応力:
  新規領域へのプロトタイプ開発や技術負債解消など、不確実性の高いプロジェクトを自らリードしていける柔軟性と前向きな姿勢が求められます。

• アドテク・マーケティングSaaSの業務知識:
  SSP/DSP/DMP・CRM/SFA・MAなどの業界知識があれば、ステークホルダーとの議論においてスムーズに価値を発揮できます。
• データ基盤・分析基盤の設計経験:
  BigQuery・Tableauなどを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験があると、CRMや広告配信データ活用プロジェクトで即戦力として活躍できます。
• 大規模トランザクション処理システムの開発経験:
  Go・Python・Kubernetes・GCPなど、膨大なリクエストを支えるインフラ・バックエンド開発の経験は特に歓迎されます。
• 生成AI・LLM活用の知見:
  グループ会社JAPAN AIとの連携が進むなか、RAGや生成AIを活用した機能開発・アーキテクチャ設計の知見があれば新規プロジェクトリードに活かせます。
• 複数プロダクト横断のデータハブ設計経験:
  複数サービス間のデータ統合・連携ソリューション設計の経験は、ジーニーのクロスプロダクト戦略に直接貢献できます。

• 大規模分散システムのアーキテクチャ設計力:
  膨大な広告トランザクションを支えるシステム設計に携わることで、国内トップクラスのスケーラビリティ・可用性要件に対応したアーキテクチャ設計スキルが磨かれます。
• エンジニア組織マネジメントの実践知:
  OKR策定・評価・スクラム推進・育成を通じて、組織設計から個人成長支援まで一貫したエンジニアリングマネジメントの実務経験が得られます。
• AI・アドテク・SaaSを横断した技術リーダーシップ:
  複数の事業ドメインにまたがるプロジェクトを牽引することで、特定技術・ドメインに依存しない汎用的な技術リーダーとしての市場価値が高まります。
• ステークホルダーマネジメントと事業貢献力:
  営業・PdM・事業開発など多様な職種と折衝しながらプロダクト開発を推進する経験を通じて、技術と事業を橋渡しできるビジネス感覚が養われます。
• グローバル視点の技術開発経験:
  アジア・北米に展開するグループ会社との連携を通じて、グローバルスケールを意識したシステム設計・開発の視点が身につきます。