仕事内容
メルカリのデータインジェストチームのエンジニアリングマネージャーとして、データ収集・処理・配信の基盤システムをリードします。大規模分散データシステムの技術戦略、ピープルマネジメント、運用健全性を担当し、データドリブンな意思決定を支えます。限られたリソースでミッションクリティカルなプラットフォームを維持し、データソースの拡大やデータ×AIの方向性を推進するユニークな挑戦があります。
Work Responsibilities
- データインジェストエンジニアチームをリードし、育成する
- 心理的安全性、卓越した運用、オーナーシップ、継続的改善の文化を育む
- コーチング、パフォーマンス管理、キャリア開発、技術的メンターシップを通じてエンジニアをサポートする
- チームの能力と多様性を強化するためにエンジニアを採用し、オンボーディングする
- ロードマップイニシアチブの実行計画、優先順位付け、および提供を管理する
- Mercariのデータインジェストの長期的な技術ビジョンとロードマップを定義し、推進する
- 大規模分散データシステムのアーキテクチャに関する議論と技術的意思決定を主導する
- スケーラビリティ、信頼性、保守性、開発者の生産性の向上を推進する
- プラットフォームへの投資を全社的なデータ戦略とビジネス目標に合わせるためにステークホルダーと連携する
- エンジニアリング標準、運用プラクティス、セルフサービスオーナーシップ、パイプライン管理を確立する
- ミッションクリティカルなインジェストパイプラインとイベント処理システムの信頼性と運用健全性を監督する
- 重大な本番環境の問題に対するインシデント管理と事後レビューを主導する
- 可観測性、SLI/SLO、モニタリング、運用準備の継続的な改善を推進する
- FinOpsおよびインフラチームと連携し、パフォーマンスと信頼性を維持しながらプラットフォームコストを最適化する
- パーティショニング、クラスタリング、適切なサイジング、ストレージライフサイクル管理、パイプライン最適化を通じてリソース効率を向上させる
Organization/Team Mission
- Mercariでは、データがプロダクト、マーケティング、機械学習における意思決定を推進している
- データインジェストチームのエンジニアリングマネージャーとして、Mercariグループ全体で大量のイベントデータと運用データを収集、処理、配信する基盤システムをリードする
- データ管理、BI分析、SRE、プラットフォームエンジニアリングと密接に連携し、プラットフォームの技術戦略、ピープルリーダーシップ、運用健全性を担当する
- Japan Business JB Data (データインジェストチーム) の一員として、データ管理チーム、データ分析チーム、機械学習チーム、プロダクトチームと連携する
- これらのパートナーシップを通じて、チームはMercari全体の分析、実験、機械学習、ビジネス意思決定をサポートするための信頼性、スケーラビリティ、タイムリーなデータ配信を可能にする
Unique Challenges
- 限られたチームで、高ボリュームかつミッションクリティカルなプラットフォームを維持する
- 過去2年間でプラットフォームはバックエンドチーム向けのセルフサービスモデルに移行しており、チームが少ない人員で運用しながら、このモデルの回復力と信頼性を維持する
- BigQuery Enterprise EditionやConfluent Cloudなどの主要なプラットフォーム契約についてFinOpsと連携する
- プラットフォームのフロンティアを拡大し、サードパーティ、非構造化データ、全社的なデータソース（人事、財務など）へのインジェストカバレッジを拡大する
- JB Dataのデータ×AIの方向性を推進する
About Mercari
- あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を解き放つことをミッションとしている
- 2013年に創業者の山田進太郎が世界を旅する中で抱いた「限られた資源で社会を豊かにするにはどうすればよいか」という思いから、フリマアプリ「メルカリ」が誕生した
- 物理的なモノやお金だけでなく、あらゆる価値を循環させることで、誰もが夢を実現し、社会や周囲の人々に貢献できる機会を創出できると信じている
- テクノロジーを活用して世界中の人々をつなぎ、誰もが可能性を解き放てる世界を創造することを目指している
求めるスキル・経験
必須
歓迎
Apache Beam, Spark, Flinkのようなストリーミングデータ処理フレームワークの経験 Apache Spark
Google BigQuery, Amazon Redshift, Hive/Hadoop, Snowflakeのようなデータウェアハウス技術の経験 BigQueryGoRedshiftSnowflake
モニタリングおよびアラートツールの知識
Confluent CloudまたはApache Kafkaの経験 Apache Kafka
Argo WorkflowまたはApache Airflowのようなワークフローエンジンの経験 Apache Airflow
OSSの公開や貢献経験
募集要項
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 応相談
- 勤務地
- 東京都 港区
- 出社・リモート
- 出社
- 必要経験
- 2年以上
- レベル
- マネージャー
- 勤務時間
- スーパーフレックス（コアタイムなし）
福利厚生・制度
選考プロセス
- Application screening
- Skill assessment （For engineering positions, you will be asked to complete a skill assessment on HackerRank or GitHub.）
- Interview （The number of interviews may vary depending on the position.）
- Reference check （We will ask for online references around the timing of the final interview.）
- Offer （Offers will be determined carefully in consideration of the final interview and the reference check.）