バックエンドエンジニア / Yahoo! JAPAN（メディアコンテンツ配信最適化基盤）

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システム開発経験
• Spring Bootを用いたWebアプリケーション開発経験
• 大規模トラフィックを扱うシステムの設計・開発・運用経験
• CI/CDパイプラインの構築・運用経験（GitHub等を活用したチーム開発）
• データパイプラインの設計・構築経験

• 主体的なコミュニケーション能力:
  サービスチームや関係者のニーズを汲み取り、施策提案から環境構築・システム運用まで主体的に推進できるコミュニケーション力が求められます。
• 技術的な課題解決力:
  複雑な技術課題に対してチームや関係者と積極的に連携しながら、問題を分析し解決策を推進できる能力が必要です。
• 品質へのこだわり:
  設計レビューやコードレビューを通じてシステム品質を担保し、アーキテクチャ改善・自動化を推進できる姿勢が求められます。
• 継続的な学習意欲:
  大規模メディア領域の技術は常に進化しており、新しい技術や手法に対して自ら積極的に学び、プロダクトに反映していく姿勢が重要です。
• 自律的な行動力:
  個人で担当システムを持ち、能動的に改善点を見つけて動いていく自走力が求められます。受動的にタスクをこなすのではなく、主体的に課題を発見・解決できる人材が歓迎されます。

• レコメンドシステム・検索システムの開発経験:
  コンテンツ配信最適化やレコメンドロジックの実装経験があると、業務への早期貢献が期待できます。
• データ解析・機械学習パイプラインの構築経験:
  データサイエンスの成果をシステムとして実装するプロセスを理解しており、データエンジニアリングの実務経験がある方は歓迎されます。
• プライベートクラウドやインフラ構築・運用の経験:
  スケーラビリティや可用性を意識したインフラ設計・運用の経験は、本ポジションの業務範囲に直結します。
• 大規模Webサービスのアーキテクチャ設計経験:
  複数のサービスで利用される汎用基盤の設計経験や、マイクロサービスアーキテクチャへの理解があると即戦力として活躍できます。

• 超大規模トラフィック対応システムの設計・運用スキル:
  日本最大級のポータルサイトという1日数億PV規模のシステムを担当することで、高可用性・高スケーラビリティを実現するためのアーキテクチャ設計・運用ノウハウを習得できます。
• コンテンツレコメンド・配信最適化の専門知識:
  高度なレコメンドロジックの設計・実装を通じて、データサイエンスの成果をプロダクトとして具現化するエンジニアリングスキルを身につけることができます。
• 汎用プラットフォーム・データパイプライン設計力:
  複数のメディアサービスに横断して利用される共通基盤の設計経験を積むことで、サービス横断的なシステム設計・データパイプライン構築の実践的なスキルが習得できます。
• Java/Spring Bootを活用したバックエンド開発の高度な技術力:
  実際の大規模本番環境でJava・Spring Bootを用いた開発・運用を継続的に行うことで、フレームワークやエコシステムへの深い理解と実践力を培うことができます。
• 技術選定・アーキテクチャレビュー能力:
  設計レビューやコードレビューへの参加を通じ、技術選定の根拠を言語化し、チームの技術水準を底上げするリードエンジニアとしての素養を身につけることができます。