GCP上の大規模データプラットフォームにおいて、ETL・データパイプラインの設計・開発から運用、データ品質・信頼性の向上までを一貫して担うデータエンジニアポジションです。
エンジニアリング・SREチームと連携しながら、パフォーマンスやコスト効率、運用性を継続的に改善するとともに、生成AI・LLM・AIコーディングエージェントを活用した開発・データ業務の高度化にも携わっていただきます。
主な職務内容
- Google Cloud Platform（GCP）上のETL・データパイプラインを設計・開発・運用し、パフォーマンス、拡張性、コスト効率を最適化
- データ検証、モニタリング、精度チェックなどを通じて、データ品質とパイプラインの信頼性を維持・向上
- エンジニアリングチームとリリース計画を策定し、SREチームと連携してプラットフォームのガバナンス、監視、安定運用を推進
- データ異常やユーザーからのデータリクエストを調査し、カスタマーサービスに関連するデータ・システム上の問い合わせを解決
- 技術的な問題について、原因分析から解決まで主体的に担当し、継続的な改善を実施
- 生成AI、LLM、AIコーディングエージェントを活用し、開発プロセスの効率化や反復的なデータ業務の自動化を推進
- 大規模データプラットフォームのパフォーマンス、保守性、運用効率を継続的に改善
必須条件
経験・資格：
- データエンジニアリング、データパイプライン、分析基盤、または関連するソフトウェア開発の経験5年以上
- GCP上でクラウドベースのETL・データパイプラインを設計、構築、運用、トラブルシューティングの実務経験
- 生成AI、LLM（大規模言語モデル）、AIコーディングエージェントを日常的な開発業務で活用した経験
- データパイプラインの信頼性、データ検証、データ品質管理、プロダクション環境での障害対応に関する知識
ソフトスキル：
- 技術課題の調査から解決まで、自律的に推進するオーナーシップ
- グローバルチームや関連部署とのコミュニケーション能力
- 非同期・分散型のチーム環境への対応力
- AIや自動化を業務改善に活用する好奇心、積極性
語学力：
歓迎条件
- GCP BigQuery、Managed Spark、Databricksを利用したデータ基盤の構築・運用経験
- ETLパイプラインのオーケストレーション、CI/CD、データ品質自動化、プロダクション監視に関する知識・経験
- Sparkを使用した大規模データ処理およびパフォーマンスチューニングの経験
- 自動化されたデータ検証・データ品質管理プロセスの設計・実装経験
- 生成AI、LLM、AIエージェントを活用し、定型作業の自動化を実現した経験
採用企業について
日系インターネット関連大手。
大規模なデジタルサービスを展開する、日本を代表するIT企業です。
AI・データ領域への投資を積極的に進めており、膨大かつ多様なデータを活用しながら、企業全体のデータドリブンな意思決定を支えるプラットフォームを開発しています。
クラウドデータエンジニアリング、GCP、生成AI、データ分析、自動化などの最新技術を実務で活用しながら、大規模な環境で技術力を高められるポジションです。グローバルなエンジニアチームとの協働に加え、AIを積極的に取り入れた開発文化や、個人のオーナーシップを重視する環境も特徴です。
この求人がおすすめの理由
- GCP、ETL、BigQuery、Spark、生成AIなど、市場価値の高いデータエンジニアリング技術を実務で活用
- LLM・AIコーディングエージェントをデータエンジニアリング業務に取り入れる先進的な開発環境
- 日本を代表する大手テクノロジー企業で、大規模かつ複雑なデータを扱うチャンス
- 出社×在宅のハイブリッドワーク
- 社員向けフードホールを利用可能、食事提供あり
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