1152【Dev】Software Engineer（Data Platform）

以下のいずれかの経験・スキルを有する方を求めています。

• Python・TypeScript（Node.js）を用いたバックエンド開発経験
• Webクローラーまたはデータパイプラインの設計・開発・運用経験
• AWS等クラウドインフラを活用した大規模分散処理の経験
• Docker・Terraformを用いたコンテナ/IaC環境での開発経験
• サーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda等）の設計・実装経験
• PySparkまたは同等の分散処理フレームワークの利用経験

• 自律的なオーナーシップ:
  課題を自ら発見し、要件定義から設計・実装・運用までを主体的にリードできる姿勢が求められます。スタートアップの特性上、指示待ちではなく自ら動くマインドが重要です。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  PdM、AIエンジニア、Customer Successなど多様な職種のメンバーと連携しながら開発を進める能力が必要です。技術的な内容を非エンジニアにも分かりやすく伝えるスキルが求められます。
• 不確実な環境への適応力:
  外部サイトへのクローリングなど、不安定な外部環境を前提とした設計・監視・運用設計が求められます。想定外の事象が発生しても柔軟に対処できるプロブレムソルビング力が重要です。
• スケーラビリティ・品質意識:
  数億件規模のデータを扱う基盤として、安定性・スケーラビリティ・拡張性を常に意識した設計思想を持てることが必要です。
• チームの生産性向上へのコミット:
  データプラットフォームチームをリードし、チーム全体の生産性最大化にも貢献することが期待されています。技術力だけでなく、チームビルディングへの関心も求められます。

• Puppeteer等を用いたWebスクレイピング・クローラー開発経験:
  PuppeteerやPlaywrightを用いたWebクローラー開発や、JavaScriptレンダリング環境でのコンテンツ抽出に関する実務経験があると即戦力として活躍できます。
• 大規模分散処理の設計・チューニング経験:
  PySparkやApache Beam等を用いた数億件規模のデータ処理最適化・チューニングの経験があると、業務への貢献度がより高まります。
• AI・機械学習プロジェクトへの関与経験:
  AI Agentや自然言語処理関連プロジェクトへの関与経験がある方は、プロダクトチームとの連携においてより深い技術的貢献が可能です。
• SaaS・データプロダクトのインフラ運用経験:
  本番環境での監視設計・障害対応・パフォーマンスチューニングの経験を持つ方は、安定した基盤運用においてすぐに活躍できます。

• 大規模データパイプライン設計・運用スキル:
  数億件規模の文書データを対象としたサーバーレス環境での分散処理設計・開発・運用経験を実務を通じて深く習得できます。市場価値の高いデータエンジニアリングスキルが身につきます。
• Webクローラー開発と不安定環境下での監視・運用設計ノウハウ:
  数万サイトを対象としたWebクローラーの開発を通じて、フロントエンド・バックエンド双方の知見に加え、外部環境を前提とした堅牢な監視・運用設計スキルを習得できます。
• AI・LLM関連のデータ基盤構築スキル:
  生成AI・LLM開発をプロダクトの核とする企業において、AI Agentのデータ拡充に直結するパイプライン開発を経験することで、AIプロダクト開発の基盤スキルが身につきます。
• プロダクト横断のテクニカルリーダーシップ:
  データプラットフォームチームのリードとして、複数プロダクトに影響する基盤開発をリードする経験を積むことができ、テックリード・エンジニアリングマネージャーへのキャリアパスに直結します。
• 最先端AIツールを活用した開発プロセス設計:
  Cursor・CodeRabbit・DevinなどのAIネイティブな開発ツールを日常的に活用する中で、AI駆動開発のベストプラクティスを実践的に習得できます。