Senior Data Engineer / Data Platform Architect

Description

1. 1自動運転システムの開発効率化と品質向上を支える大規模なデータ基盤を構築している。
2. 2車両からのデータ収集や検索システムのベース構築は進んでいるが、増大するデータ量への対応、リアルタイム性の高いストリーム処理、社内全体のデータ活用文化の醸成が急務。
3. 3全社的なデータ戦略をリードし、Data Lakeやストリーミング処理の設計・運用、データドリブンな意思決定を行う組織文化の構築を牽引できるハイレベルなエンジニア/アーキテクトを募集。
4. 4データ基盤の技術責任者として、アーキテクチャ設計から組織への浸透までをリードする。
5. 5全社データ戦略の策定とアーキテクチャ・ガバナンスを担当し、技術選定や戦略的意思決定をリードする。
6. 6Data Lakeおよびストリーミング処理基盤（AWS: Redshift, Glue, Kinesis, EMR等）の実装を主導し、スケーラビリティとコスト効率を両立させる。
7. 7各事業部門（BU）の責任者とパートナーシップを組み、ビジネスの重要課題に対しデータドリブンで解決策を提案・実行する。
8. 8現場の業務プロセス変革や全社的なデータ活用文化（Data-Driven Decision Making）の定着を経営層を含むステークホルダーと共に推進する。
9. 9高度な専門性に基づき技術選定の意思決定に影響力を行使し、既存のアーキテクチャやプラクティスの評価・改善を行う。
10. 10組織横断的な技術課題に対してSenior ICとして解決策を提示し、全社的なデータ標準（Data Standards）の進化とベストプラクティス（DataOps/MLOps）の標準化を牽引する。
11. 11コードレビューやアーキテクチャ設計レビュー、メンタリングを通じて開発チーム全体の技術力を底上げする。
12. 12自動運転車両から生み出されるペタバイト級のデータ（画像、点群、ログ）を効率的に処理・検索・可視化するアーキテクチャをゼロベースで設計できる。
13. 13社内のデータ活用文化そのものを醸成し、ビジネスサイドや運用チームを巻き込みデータドリブンな組織への変革をリードする。
14. 14構築したデータ基盤は自動運転の安全性検証やAIモデルの改善に直結し、社会的意義の大きいミッションを加速させる。
15. 15マネージャーとしての管理業務に忙殺されることなく、Senior ICとして技術的難易度の高い課題に集中でき、技術選定やアーキテクチャ設計において大きな裁量を持つ。

従事すべき業務の内容

1. 1雇入れ直後は本求人に記載のある業務に従事する。
2. 2変更の範囲は上記に加え、会社が指定した業務。

We are looking for

1. 1大規模データ環境での失敗や苦労を経験した方（データガバナンスの失敗、コスト増大、マルチチーム環境での調整課題など具体的な問題を知る方）。
2. 2現状の課題解決だけでなく、中長期的な事業戦略に基づいて技術的な意思決定ができる方。
3. 3既存のやり方に満足せず、データを用いて組織や業務プロセスの変革を主導できる熱意のある方。
4. 4高い技術力を背景に、チーム内だけでなく社内全体に対して信頼関係を築き、影響力を発揮できる方。
5. 5「分析環境を作って終わり」ではなく、その環境がいかに使われ、価値を生むかまで責任を持ち、データ分析の文化を根付かせることができる方。

応募資格（必須）

• コンピュータサイエンス、情報工学、ソフトウェアエンジニアリング等の修士号、 またはそれと同等のコンピュータサイエンス／エンジニアリングの知識・実務経験
• 大規模環境での実務経験 - 大規模なデータ量（数百TB〜PB級、または単一システムで数百億レコード規模）、もしくは全社規模で継続的に増大するデータ量を扱う環境において、データ基盤の課題に直面し、解決した経験 ※小規模環境での立ち上げ経験だけではなく、規模拡大に伴う「痛み（技術的負債、運用コストの増大、ガバナンス欠如など）」を実体験として知っていることを重視します。
• 高度なデータエンジニアリング経験 (5年以上目安) - 要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用までのライフサイクルを、複数回一連のサイクルとして経験していること（リードまたは中心メンバーとして） - AWS等のクラウド環境における大規模データ基盤（Data Lake, DWH, Lakehouse）の設計・構築・運用経験 - ストリーム処理（Kafka, Kinesis, Flink等）およびバッチ処理のパイプライン設計・実装経験
• アーキテクチャ設計能力 - 複雑なデータ要件に対し、スケーラビリティと保守性を担保したデータモデリングおよびシステム設計ができる能力
• リーダーシップと変革の経験 - データ活用に関する組織文化の構築、またはデータ基盤導入による業務プロセス改革をリードした経験 - 複数のステークホルダー（技術職・非技術職含む）を巻き込み、中長期的なプロジェクトを推進した経験

歓迎する経験

• DataOps / MLOps の構築・運用経験
• AI/ML技術（特に大規模言語モデルや画像認識）をプロダクトに統合した経験
• 自動運転ドメイン または IoT/ロボティクス分野での大規模ログデータ処理経験
• OSSコミュニティへの貢献や、テックカンファレンスでの登壇経験
• 画像・点群など非テキストデータを扱うデータ基盤の開発・運用経験
• 検索・推薦システムや時系列データの集計システムの開発・運用経験
• モダンLakehouse/DWHプラットフォーム(特にDatabricks, Snowflake等)およびオープンテーブルフォーマット(Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi等)を活用したデータパイプラインの構築・運用経験
• BIツール(Redash, Amazon Quicksight, Tableau等)などを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験

待遇・福利厚生

• 育児・介護休暇・短時間勤務制度等

求めるスキル・経験