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Global Recruitment

Data Platform Lead | Osaka or Tokyo / Remote (Flexible) | Multinational Team #283

【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月に発足した同社AIプロダクトのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた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。

Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。

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（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
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
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。

 

募集背景

同社は、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています

 

具体的な業務内容

本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。

DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
  • Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
  • 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（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、「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
  • 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
  • インシデント対応の指揮と仕組み化：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
  • 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
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
  • 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
  • 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
  • 業務側との合意形成：保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、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：DB・DWH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、重要判断の記録化を担います
  • 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
  • 容量計画、データの保持・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
  • 規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
  • リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わっても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：方針の骨格は決まっていますが、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、これから決まります。確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
  • プロダクトの成長に直接効く意思決定：どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
  • 経営・事業との直接対話：容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力や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：DB・DWH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めます
  • 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める専門家を目指せます
  • 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展開できます
  • 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

 

技術キャリア

  • アプリケーション：TypeScript / Node.js（モノレポ）
  • データストア：Aurora MySQL、TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）。Aurora MySQLとTiDBは今後も併用します
  • DWH：Snowflake
  • クラウド：AWS

 

【必須スキル】

経験

本番環境のMySQL系RDBMS（Aurora MySQL、TiDB、MySQL等）の設計・運用を、当事者として担ってきた経験（目安3年以上）。あわせて、テックリードまたはアーキテクトとして設計判断を担った経験（目安2年以上）。加えて、以下の経験が必要です。

DBエンジニアとしての土台

  • MySQL系RDBMSの深い運用知見：Aurora MySQL、TiDB等における実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのDDL運用（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）。容量とスケールの限界を定量的に語れること（本環境ではAurora MySQLとTiDBを併用しています）
  • リレーショナルデータモデリング：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の実務経験

Leadとして求める経験

  • 稼働中システムのデータモデル刷新：稼働中の大規模システムで、データモデル／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。二重書き込み、バックフィル、段階的な切り替えなどを含む移行計画を描けること（本ポジションでは、顧客・セグメントのデータモデル世代交代を担います）
  • テックリード／アーキテクトとしての設計判断：設計標準を定めてチームに浸透させるなど、チームの設計判断を担った経験
  • 語学力：英語もしくは日本語力について流暢レベル以上（業務における会話・ライティング・読解を含め、円滑な意思疎通ができるレベル）で、もう一方の言語についても日常会話レベル以上で会話が可能な方

 

【歓迎スキル】

特に歓迎（本ポジションで直接活きる経験）
  • 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（reverse-ETL）を含む構成を実装した経験（本ポジションの負荷低減施策の中心です）
  • 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（対象のアプリケーションがTypeScript / Node.jsのモノレポであるためです）
  • 運用・信頼性・ガバナンス：SLOの設計と運用、インシデント対応の指揮経験。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（チームが整備するガバナンス基盤と直結します）
  • 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（本番データの保持・削除や、セグメント定義の移行など、業務側の協力が必要な変更を扱うためです）
  • 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
  • PostgreSQLの基礎知識：一部サービスでAurora PostgreSQLを利用しているため
  • 英語：技術議論とドキュメント作成を主体的に行えるレベル（日英併用の多国籍チームで働きます）
その他の歓迎経験
  • 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：テストの信頼性向上（不安定なテストの根本原因の解消、カバレッジの再構築）をチーム規模で主導した経験
  • 大規模システムの段階的な刷新：モノリス分割、共有ライブラリの整理、旧コンポーネントの移行・退役計画の策定と実行
  • ベンダー協業の設計：DB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

 

【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

 

この求人に応募するには、e.kaji@globalrecruitment.jpまで詳細をメールしてください