[Fundraising platform] Data Engineer（13402）

顧客データ(中小企業・新興企業がメイン)から提出したいただいた会計データ・経営データの収集/解析基盤の構築/運用をリードいただきます。具体的には、Snowflake/dbtなどを用いたデータパイプラインの設計・開発、運用フローの構築を担っていただきます。

すでに構築したデータパイプラインがありますが、現在の事業状況に合わせてマイグレーションが必要です。
実務だけではなく、以下のような当社の事業ドメイン特有のデータ処理の課題についてもCTOやデータチームリーダーと議論しながら業務の実行を進めていただきたいです。

- 勘定項目の違い・データフォーマットの違いのスムーズな処理
- データ処理のリアリタイム性・ストリーム処理の向上

【キャリアパス・働き方】
ご入社後まずはデータ基盤の業務をお願いしますが、開発組織の状況に応じて、自社プロダクトや将来的には新規事業のプロダクト開発に取り組んでいただくことも想定しています。

現在の開発組織は、以下のようになっています。

- エンジニアチーム: マネージャー1名, エンジニア3名, 業務委託1名
- データサイエンスチーム: マネージャー1名, データサイエンティスト2名, データアナリスト1名, 業務委託2名

どちらのチームも、多国籍メンバーで構成されているため、業務のコミュニケーションは基本的には英語です。(ミーティング, Notion, Slackなど) 要件や仕様に関して議論するときには、事業サイドのメンバー(審査担当, CSなどのメンバー)との日本語でのやり取りも発生します。

【必須要件】
・データパイプラインの開発運用に関する実務経験（Snowflake/dbtなど）
- 実務経験の長さは問わないが、必要に応じて学習・調査して習得できること
・5年以上のコーディングを伴うシステム開発の実務経験
- 例：モバイルアプリ, Webアプリ, ゲームなど
・SQLを用いた実務経験または同等の知識
・基礎的なPythonでのコーディングができること
・コンピュータサイエンス関連の学士号または同等の知識と経験
・英語力：ビジネスレベル
・日本語力：ビジネス(N2以上)

【歓迎要件】
・ データパイプラインの構築や改善に関する設計をご自身でリードされたご経験
・ 静的型付け言語のコーデイングに精通していること
例：TypeScript, Go, Scala, Kotlin, TypeScript, Rustなど
・ Pythonを用いた実務経験
・ AWSやGCPなどのクラウド環境での実務経験
・ Apache HadoopやSpark を用いた分散データ処理の開発実務経験
・ 競技プラグラミングの経験
・ 会計データの処理に関する実務経験