Lead Data Engineer | Osaka or Tokyo / Remote (Flexible) | Multinational Team #274

【企業紹介】

2017年設立のSNSマーケティング支援企業です。現在は、LINEのアプリを活用したプラットフォームを中心に、会話体験のエコシステム構築を目指し、複数プロダクトを展開しています。近年はAIを活用したサービス開発にも注力し、継続的な新規プロダクトの創出を進めています。

主力のマーケティングプラットフォームは、マルチチャネルでのデータ活用と運用支援により企業と顧客のコミュニケーションを最適化し、多くのBtoC企業の成長を支援しています。また、店舗向けのリピーター獲得ツールや、音声AIを活用したコールサービス、ビジネスチャットサービスなども展開し、顧客接点の高度化と業務効率化を実現しています。

企業と顧客のより良いコミュニケーションの実現を通じて、サービス品質の向上に貢献している企業です。

 

同社で働く魅力

• 世界で約30兆円規模へ拡大が見込まれるCコマース市場
• マーケティングSaaS領域で4年間で1100%の事業成長
• 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達
• LINEマーケティング領域 国内No.1
• お客様の真の課題に向き合い、成果で驚かせるカルチャーがあり、徹底した顧客志向
• OPEN MINDなコミュニケーション
• ALL FOR ONEのチーム連携
• 20か国以上の国籍が在籍するグローバル組織
• 柔軟な働き方 (ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇)
• 充実した成長支援　（最大5.5万円の書籍・セミナー補助など)
• 公平な評価制度(OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック)　など

 

【業務内容】

Data Platformチームは2026年5月に発足した新設チームです。急成長に伴って複雑化した既存プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく 持続可能で複利的に効くガバナンス能力 を構築することをミッションとしています。

リードデータエンジニアは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引します。ガバナンス基盤の優先順位付けと完成基準の定義、階層化とストレージ選定の意思決定フレームの確立、データベースの負荷を下げる施策の全体設計、そしてその先にある顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリードが中心的な責務です。

同時に、チームの規律の担い手でもあります。障害や納期の圧力がかかったときに「ツールを飛ばして直接リファクタリングする」という選択に流れないよう、判断の筋を通し、それを外に説明する役割を担います。

※ 本ポジションはシニアデータエンジニアの上位レイヤーです。「担当エンティティ → プラットフォーム全体」「今四半期の実装 → 12ヶ月の技術ロードマップ」「自分の生産量 → チームのレバレッジ」へと視点が上がります。

 

具体的な業務内容

• 技術方針とロードマップの維持・更新: 既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新・維持します。何を「コミットメント」とし、何を「方向」に留めるかを意図的に切り分けます。
• ガバナンス基盤の設計と優先順位付け: リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録、ローカル再現環境、外部専門家協業について、「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも、不足も許さない線引きを行います。
• 階層化とストレージ選定の意思決定フレーム: データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもそれがデフォルトで通る状態にします。
• データモデル世代交代のリード: 顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類 + リネージ + ベンチマーク → 判断 → 記録」の証拠の連鎖を成立させます。
• 負荷低減施策の全体設計: 保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します。
• 業務側との合意形成: 本番データ削除やセグメント定義の大量移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します。
• 外部専門家との協業フレームの設計と運用: データベース・データウェアハウスのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、そして重要判断の記録化を担います。
• 重大インシデントの指揮と仕組み化: 障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを仕組み改善の要求に変換します。
• チームの育成と採用: シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲はご本人の志向と組織状況に応じて相談）。
• ハンズオンな実装: 最も難度の高い領域や新しい仕組みの立ち上げでは自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します。

本ポジションに期待すること

• ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと。
• 12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと。
• データベースの容量リスク、旧データの失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること。
• 規律の担い手となり、圧力下でも「ツールを飛ばして直接リファクタリング」に流れさせないこと。
• リネージ・Runbook・意思決定記録の整備を通じて、メンバーの入れ替わりでガバナンス能力が劣化しない状態をつくること。

このポジションで得られること

• 原則の上に実装の枠組みを積む裁量: 方針の骨格は策定済みですが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどはまだ開いています。確立された原則の上に自分の判断を積み上げられます。
• プロダクトの寿命に直接効く意思決定: どのエンティティをどこに置き、どのモデルを作り替えるか——この判断が、旧い基盤をいつ手放せるかを決めます。技術判断が事業の選択肢を広げる実感を持てる領域です。
• 経営・事業レイヤーとの直接対話: 容量リスク、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の帯域とリソースを引き出す経験を積めます。
• ベンダーの一流エンジニアとの協業設計: データベース・データウェアハウスのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく仕組みとして設計・運用する経験が得られます。
• グローバル組織でのリーダーシップ実績: 英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます。

 

目指せるキャリア

• Data PlatformのTL / エンジニアリングマネージャー: チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進むことができます。
• チーフデータアーキテクト / Principal Engineer: マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決定づける最高峰のスペシャリストを目指せます。
• プラットフォーム横断のリード: 隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへの展開が可能です。
• VP of Engineering / CTOラインへのステップアップ: 技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます。

 

 

【必須スキル】

学歴

コンピュータサイエンス、情報工学、その他理数系・情報系の関連分野における学士以上（同等の実務経験があれば学位は問いません）

経験

バックエンド / データエンジニアリング領域における8年以上の実務経験、うちテックリードまたはアーキテクトとしての経験が2年以上。加えて以下の専門性:

• 既存システムのデータモデル刷新: 稼働中の大規模システムに対して、データモデルやスキーマの刷新を設計・主導し、サービスを止めずに完遂した経験。段階的な移行計画を描けること。
• リレーショナルデータモデリングの専門性: エンティティ設計、正規化・非正規化の判断、インデックス設計、トランザクション境界の設計。設計標準を定めチームに浸透させた経験。
• RDBMSの深い運用知見: MySQL互換環境（Aurora MySQL、TiDBなど）における実行計画、スロークエリ、ロック、大規模テーブルのDDL運用。容量とスケールの限界を定量的に語れること。
• TypeScript / Node.js: 本番運用水準のコード開発能力。大規模モノレポや共有ライブラリを含むコードベースでの実装・リファクタリング経験。
• OLTPと分析基盤の境界設計: トランザクション処理系と分析処理系（Snowflake等のDWH）の役割分担を設計し、集計処理のオフロードやDWHから業務DBへの書き戻しを含む構成を実装した経験。
• 意思決定と合意形成: 複数のステークホルダーを巻き込んだ技術選定・投資判断の経験。トレードオフを定量的に示し、非エンジニアを含む関係者の合意を得た経験。
• チームの牽引と育成: エンジニアのメンタリング・育成経験、および採用プロセス（選考設計・面接・候補者体験の設計）への関与経験。
• 運用・信頼性・ガバナンス: SLOの設計と運用、重大インシデントの指揮経験。データ分類、アクセス制御、保持ポリシーを仕組みとして設計した経験。
• 語学力: 日本語は必須（業務における会話・ライティング・読解を含め、円滑な意思疎通が可能なビジネスレベル以上）。英語は技術議論とドキュメント作成を主体的に行えるレベル（多国籍チームとの協働が前提）。

ソフトスキル

• 事業目標を技術ロードマップに翻訳し、優先順位を自分の言葉で説明できる力。
• 決めないことを決められる規律。射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えず、偽の確実性をつくらないこと。
• 圧力下でも原則を守れる胆力。「今回だけツールを飛ばす」に流れないこと。
• 自分でやることと任せることを見極め、チームを通じて成果を出すことにモチベーションを持てること。
• ドキュメントと仕組み化によって、属人性を意図的に解消していけること。

 

【歓迎スキル】

• 分散SQLデータベースの深い知見: TiDB等における容量計画、GC、リージョン設計、性能限界の判断経験。
• データウェアハウスの導入主導: Snowflake等の導入・活用を主導し、コストと役割分担の設計まで含めて定着させた経験。
• データガバナンスの仕組み化: データ分類表、リネージ、ADR、データ契約の導入経験。個人情報保護法やGDPRを踏まえたデータ設計・監査対応。
• 保持ポリシーの設計と交渉: データ保持のルールを業務側と合意のうえ成文化し、削除を定常運用に載せた経験。
• テスト戦略の再構築: flakyテストが蔓延した状態から、根本原因の解消とカバレッジの再構築をチーム規模で主導した経験。
• レガシー刷新プロジェクトの主導: モノリス分割、共有ライブラリの解体、旧システムの退役計画の策定と実行。
• ベンダー協業の設計: データベースやDWHのベンダーと、定期レビューやエスカレーションパスを含む協業体制を設計・運用した経験。
• コストマネジメント: インフラ費用を単位経済性のレベルで分析し、事業側に説明しながら削減を実行した実績。
• コミュニティ活動: OSSプロジェクトへの貢献、技術発信、カンファレンス登壇などの実績。

 

【求める人物像】

• 目の前の実装だけでなく、12ヶ月先の状態から逆算して今日の優先順位を決められる方
• 技術的な制約とリスクを、非エンジニアに伝わる言葉で説明し、意思決定を前に進められる方
• 「まだ決めない」という判断を、逃げではなく規律として選べる方
• 自らコードを書くことを手放さず、難所には自分で飛び込める方
• チームの成果を自分の成果として喜べる方。他者の成長に時間を使うことをいとわない方
• 属人性を仕組みで解消することに、強いモチベーションを持てる方
• グローバル・多文化なチームを前提に、ドキュメントと非同期コミュニケーションを使いこなせる方

 

【条件・待遇】

給与 ： 700〜1100万円
試用期間： 3ヶ月

勤務地：希望に沿って東京・大阪いずれかを選択　(週1出社推奨)

勤務時間：9:00～18:00　※休憩1時間含む、時間外労働あり
フレックスタイム制（コアタイム10:00～16:00）
※会社規定により、一定のグレード以上の方には裁量労働制が適用されます。

休日休暇：土日、祝日、年末年始、夏季休暇、慶弔休暇、有給休暇（入社時10日付与、以降勤務期間に応じて付与）
※その他会社規定による休日あり

福利厚生：
・交通費支給（自転車通勤可）
・社用ノートPC貸与
・社用携帯貸与　※一部職種のみ
・就業開始時間選択制度（2ヶ月ごとに申請可）
・社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
・ライフヘルス支援休暇
・健康診断費用負担
・出産・育児支援制度
・部活動

受動喫煙対策 : 屋内全面禁煙

【選考プロセス】
面接：3回
書類選考に必要な物： 履歴書、職務経歴書
面接の言語 日本語、英語