LocationMind株式会社のデータ基盤・データベースエンジニア（シニア／スペシャリスト）の求人

LocationMindは、東京大学発の空間情報工学をバックグラウンドに、陸・海・人すべての領域を横断するRWAI (Real World AI) の構築、および社会課題の解消を目指すスタートアップです。
私たちは最新技術・マクロトレンド、社会課題、顧客が直面している課題から発想して、都市・道路・車両・船舶・衛星といった物理世界のインフラを再定義する「課題解決のパートナー」です。現実世界の構造を解き明かし、継続的な意思決定や社会運営を可能にするシステムを社会に実装していきます。

■業務内容

• 複数のベンダーから提供される移動体の地理空間データを評価・比較し、データ調達プロセスを支援する。
• 当社プロダクトやサービスおよび関連するプロジェクトでの利用を目的とした、移動体の地理空間データ処理ソリューションを設計・開発する。
• スケーラブルなデータパイプラインシステムの設計・開発・維持し、統合されたETLプロセスを通じて効率的なデータフローを確保する。
• 位置情報を含む大規模データの高速処理環境の設計、構築、および改善を行う。
• 機械学習モデルを活用した予測モデルを、多様な移動体の分析向けに開発する。
• 上記に関するドキュメントの作成

■業務詳細

• 地図データと交通ネットワークデータを処理し、移動体のデータ処理を効率化する。
• プロダクトを開発するエンジニアやコンサルタントとの連携のもと、プロジェクト開発を推進するための効果的なコミュニケーションをとる。
• クラウド環境(AWS) における位置データ分析を行なう。
• CI/CDシステムを開発・実装する。
• 大規模な位置情報データを扱うための、最適なデータベースおよびテーブル設計（正規化・非正規化の適切な使い分け等）。
• 既存データ基盤のボトルネック調査と、SQLやデータベースの処理高速化・効率化のためのチューニング実行。

■入社後にまずお任せしたいこと

• 既存の処理資産の学習と、それらを活用しての実装
• 現在のデータベース構成およびクエリのパフォーマンス評価と、アーキテクチャ改善の提案・実行

■ポジションの魅力
◇地理情報という社会的インパクトのある分野
Location Mindでは、地理情報システム (GIS) やデータ解析を活用したプロダクトを開発しており、都市計画、防災、交通、マーケティングなど、社会に貢献できるサービスを提供しています。

◇多様なチームでの協働
デザイナーだけでなく、プロダクト開発エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタントと密接に連携しながら、全体を見据えたデータ処理・分析やプロダクト開発に携われます。

◇ 高度なデータアーキテクチャ構築への挑戦ペタバイト級の大規模位置情報データを支えるデータ基盤の根幹に関わり、データベース設計やパフォーマンスチューニングの腕を存分に振るうことができる環境です。

• 自律的にプロジェクト推進に何が必要かを考えて自走可能な方
• 新しい技術を学んでその技術を積極的にデータ処理・分析に活かすバイタリティのある方
• ビッグデータを用いたデータ加工・集計・分析や、データ分析基盤の構築に興味のある方

• SQLまたはデータベースの処理高速化・効率化のためのチューニング経験
• データベースおよびテーブル設計（正規化等含む）の経験
• 移動体や時系列の大規模なrawデータの処理経験およびデータパイプラインシステム (データ処理基盤)の構築経験。
• クラウド環境 (特にAWS) での作業経験 (S3、EC2、EKS EMR AWS Glue、Athena、RDSなどのサービスを含む)
• Apache Sparkなどのビッグデータフレームワークの利用経験。
• SQLまたはデータベースの処理高速化・効率化のためのチューニング
• データベースおよびテーブル設計（正規化等含む）
• プログラミング言語: Python、Java、SQL
• オペレーティングシステムとツール: Linux、Bash

• 以下のいずれかの資格を保有している方:
  • データベース・スペシャリスト試験
  • Oracle Master Gold 以上
  • OSS-DB技術者認定資格 Gold
  • その他、クラウドデータベース資格（AWS Certified Database - Specialty 等）
• PostgreSQLなどの関係データベースおよび空間拡張機能(例:PostGIS、pgRouting) に関する経験。
• データウェアハウスとレイクハウスアーキテクチャに関する理解。
• Apache Airflow、AWS Step Functions、またはDagsterなどのワークフローオーケストレーションツールの知識
• Docker Kubernetes (特にEKS) などのコンテナ化およびオーケストレーション技術に関する経験。
• GeoJSON Shapefile、OSM、PBFなどの空間データ形式に関する知識。