バックエンドエンジニア（レコメンド領域） / Yahoo!メディアサービス

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Javaを用いたバックエンド開発経験（3年以上）
• Spring Bootを使ったチーム開発経験
• RDB（リレーショナルデータベース）を使った開発経験
• KVS（Key-Valueストア）を使った開発経験
• GitHubを利用したチーム開発経験
• 大規模トラフィックを扱うWebシステムの開発・運用経験

• 主体的な課題発見・改善推進力:
  受動的にタスクをこなすのではなく、システムの改善点を自ら見つけ、能動的に動いていく姿勢が求められます。大規模サービスにおける技術課題を自律的に解決できる方が活躍できます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  サイエンスチーム・企画チームなど多様な職種のメンバーと積極的に議論しながら、施策検討からA/Bテスト・改善まで推進できるコミュニケーション力が必要です。
• 品質へのこだわりとレビュー力:
  設計レビューやコードレビューを通じてチームの品質水準を高め、アーキテクチャ改善や自動化を推進できる姿勢が期待されます。
• 継続的な学習意欲と技術トレンドへのアンテナ:
  最新の技術トレンドに常にアンテナを張り、新たな挑戦に積極的に取り組む学習意欲の高い方が求められます。
• 大規模システム運用への責任感:
  何千万人ものユーザーに影響を与えるシステムを担う責任感と、安定性・スケーラビリティを高い水準で維持しようとする意識が必要です。

• レコメンドシステム・検索エンジンの開発経験:
  レコメンドロジックや検索エンジンと組み合わせた配信システムの実装・運用経験があると即戦力として活躍できます。
• 機械学習・データサイエンスの基礎知識:
  MLモデルと連携するシステム設計の観点から、機械学習やデータ分析に関する基礎的な知識・経験があると業務の幅が広がります。
• A/Bテストの設計・実施経験:
  施策の効果測定においてA/Bテストを設計・実施した経験があると、サイエンスチームや企画チームとの協業がよりスムーズに行えます。
• CI/CDパイプラインの構築・運用経験:
  Screwdriver.cdなどのCI/CDツールを活用した自動化・リリースプロセス改善の経験があると開発効率向上に貢献できます。
• 技術選定・アーキテクチャ設計の経験:
  要件に応じた適切な技術選定やシステムアーキテクチャの設計経験があると、先進的なシステム構築のリードを期待されます。

• 超大規模トラフィック対応の設計・開発スキル:
  1日数億PVを超えるシステムにおいて、高可用性・スケーラビリティを担保するアーキテクチャ設計や実装ノウハウを実務で習得できます。
• レコメンドエンジニアリングの専門知識:
  機械学習チームとの協業を通じて、推薦アルゴリズムやロジックをシステムへ適用するための専門的なエンジニアリングスキルを身につけられます。
• データドリブンな開発プロセスの実践力:
  A/Bテストの設計・実施・分析を通じて、数値に基づいてサービスを継続的に改善するデータドリブンな開発手法を習得できます。
• プライベートクラウド環境での高度なインフラ知識:
  自社プライベートクラウド上での大規模システム運用を通じて、インフラ設計・パフォーマンスチューニングに関する実践的な知識が得られます。
• クロスファンクショナルチームでのリーダーシップ:
  設計レビュー・コードレビューを通じたチームの品質担保や、多職種との協働経験を積むことで、テックリードとして必要なスキルを磨けます。