【データエンジニア】データ基盤 & MLOps リード

■募集背景 データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。 特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。 今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。 ■ 業務内容 事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます ■具体的な業務例 ・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装 ・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用 ・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP) ・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用 ■ チーム構成 現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています 将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です ■仕事の魅力 ・事業のコアで裁量を発揮：1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、大きな裁量を持ってリードできます。 ・ビジネスに直結するインパクト： PoC（実証実験）で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、ダイレクトに実感できる環境です。 ・難易度の高い技術課題への挑戦： 金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。 ・ゼロから仕組みを創る面白さ： プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。 ■ 使用ツール- 言語- 環境 言語：Python / Go / SQL ツール：Terraform、GitHub Actions、Docker クラウド：AWS（ECS、S3、SageMaker）、GCP（BigQuery） 監視・観測：Datadog

・PythonまたはGo等を用いたWebアプリケーション/データパイプラインの開発・運用経験 ・AWSやGCPなどのクラウド環境におけるデータ基盤の設計・構築・運用経験 ・本番環境における機械学習システムの導入・運用（MLOps）の経験 ・SQLを用いたデータモデリング、およびパフォーマンスを考慮したクエリの設計・開発スキル ・開発者向けのツールや仕組みを自ら設計・実装し、チームに展開・浸透させた経験

・金融・決済ドメイン（特にクレジットスコアリングや不正検知）におけるデータエンジニアリング経験 ・データサイエンティストやMLエンジニアが自律的に業務を行えるようなインフラ環境を改善した経験 ・Terraform等を用いたIaCによるインフラ管理の経験 ・dbtなどのデータ変換ツールを用いたパイプライン構築・運用経験 ・リアルタイムストリーミング処理基盤（Kafka, Flinkなど）の構築・運用経験 ・データ品質やモデル性能を監視する仕組みの設計・運用経験

・当社の事業やプロダクトに強い興味を持ち、データ活用を通じてビジネスを成長させることに情熱を注げる方 ・プロダクトへの価値貢献を第一に考え、課題解決のために地に足のついた技術選定や設計ができる方 ・未整備な状況を楽しみ、自ら課題を発見し、中長期的な視点を持って解決策を設計・実装していける方 ・異なる職種のメンバーと円滑に連携し、主体的に周囲を巻き込みながら物事を推進できる方 ・特定の技術や手法に固執せず、常に新しい技術や知識を学び、実用性を重視してアウトプットできる方