【 N3 to N2 OK! 】データ基盤エンジニア/ Platform Engineer (AI product)

【グローバルチーム採用】【週1〜２出社のハイブリッド出社】【グローバル展開】

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＊日本語ネイティブの方： 英語力がなくてもOK!

＊For non-Native Japanese applicants:  Higher Japanese language skills preferred. However, they are welcoming applications from applicants with N3 and above Japanese language proficiency.

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B2B向け、とりわけ金融機関やプロフェッショナルファームなどに向けた様々な調査サービスを展開している企業にて、グローバルチーム拡大に合わせバイリンガル人材を積極採用いたします。当該企業では世界規模で精度の高いインサイトを的確にマッチさせることで、スペシャリスト集団である顧客のニーズに応えています。今後グローバル市場でもプレゼンスを高めることで日本にとどらない、グローバルソリューションとしてのプロダクト開発、サービス拡充を図っております。

A Japan-based company providing diverse research services, primarily to financial institutions and professional firms, is aggressively hiring skilled, Japanese/English speaking backend engineers to support the expansion of its global team. The company offers platform and research services to meet the needs of its clients, who are themselves groups of specialists, by precisely matching them with high-accuracy insights on a global scale. As they strengthen its presence in the global market, the company is working to develop products and expand services that function as global solutions, extending beyond the Japanese market.

【業務例/RESPONSIBILITIES】

本ポジションに就く方にはデータプラットフォームエンジニアとしてのご経験に基づき、検索からコンプライアンス評価といった多岐にわたるデータ基盤の構築を主導していただきます。具体的的には、アーキテクチャ設計から、エンティティ・レゾリューション（データマッチング）を含むデータクレンジング、さらには品質維持の仕組みづくりに至るまで一連の工程をリードすることが期待されます。

As an experienced data platform engineer, the successful applicant is expected to lead a series of phases, from architectural design to data cleansing including entity resolution (data matching), and creating mechanisms to maintain quality, for a data infrastructure that supports diverse uses such as search, analysis, and compliance assessment. 

【具体的には/Details】

1). データプラットフォームのアーキテクチャ設計/Data Analytics Platform Architecture Design

・複数の製品やクラウドプラットフォームにまたがるデータをAI製品、検索機能、分析、コンプライアンス評価プロセスなどで活用するためのシステム設計 /Design systems for utilizing data spanning multiple products and cloud platforms in AI products, search functions, analytics, compliance assessment processes, and more.

・実証データに基づき、SSOTの配置場所やデータモデルの信頼度設定といった設計上の判断/ Make design decisions based on empirical data—such as determining the location of the Single Source of Truth (SSOT) and incorporating confidence levels into the data model.

2). 技術的な意思決定、データ品質の評価/Decision-Making, Data Quality Assessment

・設計や調査結果などのドキュメント作成/ Documentation of design and investigation results

・データ品質問題の調査、根本原因の特定、解決策の作成/Analyze data quality issues, identify root causes, formulate solutions

3). エンティティ解決/Entity-Resolution

・決定キー、スコアリング、手動レビューを組み合わせた多段階のデータ マッチング パイプラインの設計・実装/ Design and implement a multi-stage data matching pipeline combining deterministic key matching, scoring, and manual review. 

・品質維持の仕組みとしてのデータクレンジングシステムの構築/Build a data cleansing system as a mechanism to maintain quality.

Tech Stack/Environment: Power BI, Big Query, Azure Data Factory, ASP.NET Core, Python, Typescript, C#, Azure, GCP, SQL Server, etc

必須条件/REQUIREMENT

[ネイティブレベルの日本語力をお持ちの方は優遇いたしますが、JLPT N3以上の方も積極的にお会いしております！/ While native-level Japanese proficiency is preferred, we are actively meeting with candidates who have Japanese proficiency of JLPT N3 and higher.]

• データエンジニアリングの実務経験(リレーショナルデータベース、大規模データパイプライン、DWH設計構築運用)/ Practical experience in data engineering, including the relational databases, design/building/operation of large-scale data pipelines and data warehouses.
• バックエンド開発経験/Backend development experience
• コードと実データを比較することによる、根本原因調査の実務経験/Hands-on experience in root cause investigation by comparing code with actual data
• 技術設計や調査結果を文書化した経験/ Experience in documenting technical designs and investigation results 

有ると望ましい経験・知識/ Nice-to-Have

• 高い英語力/ High command of English
• LLM、RAG、検索システムなどのAI製品向けデータ提供の経験/ Experience in supplying data for AI products such as LLM, RAG, and search systems
• マスタデータ管理、データマッチング、レコードリンケージ、データ品質管理の経験/Experience in master data management, data matching, record linkage, and data quality management
• 決済、ヘルスケア、認証、コンプライアンスなどの領域における設計経験/ Experience designing in domains such as payment, healthcare, authentication, and compliance
• 複数のデータソースを統合し、マスタデータ基盤を構築するプロジェクトのリード経験/ Experience leading projects for integrating multiple data sources and building master data infrastructure
• SQL Server、Azure、および/またはGCPに関する豊富な経験 / Solid experience with SQL Server, Azure and/or GCP

福利厚生・その他

• 社会保険完備
• 交通費支給
• 定期健康診断、オプション費用負担補助
• インフルエンザ予防接種補助
• 有給休暇、年末年始休暇、自己啓発休暇
• 入社祝い金制度
• 書籍購入補助制度
• 借り上げ社宅制度
• 外部セミナー参加補助、その他