22.【KARTE AIX】Product Engineer(Datahub)

22.【KARTE AIX】Product Engineer(Datahub) 仕事概要 ### 募集背景 KARTE Datahubは、データをより使いやすく、その価値を最大限に引き出すべく、AIとの連携を前提としたデータ基盤を新たなプロダクトとして構築を進めています。APIファーストな設計で、データを直感的に扱える環境を提供。Google Cloudをベースとしたきめ細かい権限管理により、データのセキュリティと利便性を両立させます。 これは、データとAIが新たな顧客体験を創出する、価値創造への挑戦です。 #### 具体的なチャレンジ - ペタバイト級のデータを安全かつ効率的に管理し、最大限にデータを活用するための、きめ細かい権限管理レイヤーを開発 - APIファーストな思想に基づき、開発者が直感的にデータを活用できるデータ基盤のアーキテクチャ設計と実装 - GCPの最先端サービスをフル活用し、スケーラブルかつ堅牢なデータプラットフォームを構築 - データとAIの連携を強化し、リアルタイム性の高いデータ処理と高速なクエリ実行を実現する技術的課題への挑戦 - 進化し続ける技術トレンドをキャッチアップし、AIとの連携を前提としたデータ基盤を構築 ### 職務内容 #### 業務内容の一例 -AIとの連携を前提としたデータ基盤の設計と実装を通じ、データを新たな価値に変える基盤を構築していただきます。 - データ権限管理の設計と構築: シンプルかつ堅牢なデータ権限管理の設計と、安全なデータアクセス基盤の実現 - APIファーストなデータアクセス環境の構築: Datahubと外部システム・AIの連携を容易にするAPIファーストな設計の徹底 - 多様なデータアクセスインターフェースの開発: SQL、ノーコード（GUI）、自然言語など、多様な方法でのデータアクセスを可能にするインターフェース開発 - 堅牢かつ高速なデータ処理基盤の構築: 膨大な構造化・非構造化データを安定処理するジョブ基盤の開発 - Google Cloudの最新技術活用: Google Cloudの最新技術の積極的なプラットフォームへの組み込みと、データ基盤の進化加速 - データ活用状況の可視化と効率化: データリネージの構築と、データ利用の透明性・効率性向上 - KARTE Craftとの連携強化: RAGやVector SearchといったKARTE Craftの機能と連携し、生成AIを活用した高度なデータ活用の実現 #### 開発環境 - GitHub - Docker / Kubernetes - Google Cloud - BigQuery, MongoDB - Node.js、Typescript - React - Mastra - Claude Code, GitHub Copilot, Cursor … 必須スキル ### 募集背景 KARTE Datahubは、データをより使いやすく、その価値を最大限に引き出すべく、AIとの連携を前提としたデータ基盤を新たなプロダクトとして構築を進めています。APIファーストな設計で、データを直感的に扱える環境を提供。Google Cloudをベースとしたきめ細かい権限管理により、データのセキュリティと利便性を両立させます。 これは、データとAIが新たな顧客体験を創出する、価値創造への挑戦です。 #### 具体的なチャレンジ - ペタバイト級のデータを安全かつ効率的に管理し、最大限にデータを活用するための、きめ細かい権限管理レイヤーを開発 - APIファーストな思想に基づき、開発者が直感的にデータを活用できるデータ基盤のアーキテクチャ設計と実装 - GCPの最先端サービスをフル活用し、スケーラブルかつ堅牢なデータプラットフォームを構築 - データとAIの連携を強化し、リアルタイム性の高いデータ処理と高速なクエリ実行を実現する技術的課題への挑戦 - 進化し続ける技術トレンドをキャッチアップし、AIとの連携を前提としたデータ基盤を構築 ### 職務内容 #### 業務内容の一例 -AIとの連携を前提としたデータ基盤の設計と実装を通じ、データを新たな価値に変える基盤を構築していただきます。 - データ権限管理の設計と構築: シンプルかつ堅牢なデータ権限管理の設計と、安全なデータアクセス基盤の実現 - APIファーストなデータアクセス環境の構築: Datahubと外部システム・AIの連携を容易にするAPIファーストな設計の徹底 - 多様なデータアクセスインターフェースの開発: SQL、ノーコード（GUI）、自然言語など、多様な方法でのデータアクセスを可能にするインターフェース開発 - 堅牢かつ高速なデータ処理基盤の構築: 膨大な構造化・非構造化データを安定処理するジョブ基盤の開発 - Google Cloudの最新技術活用: Google Cloudの最新技術の積極的なプラットフォームへの組み込みと、データ基盤の進化加速 - データ活用状況の可視化と効率化: データリネージの構築と、データ利用の透明性・効率性向上 - KARTE Craftとの連携強化: RAGやVector SearchといったKARTE Craftの機能と連携し、生成AIを活用した高度なデータ活用の実現 #### 開発環境 - GitHub - Docker / Kubernetes - Google Cloud - BigQuery, MongoDB - Node.js、Typescript - React - Mastra - Claude Code, GitHub Copilot, Cursor … 歓迎スキル - クラウドデータ基盤の構築・運用経験: GCPを中心に、データ基盤の全体像を理解し、構築・運用ができるレベル - TypeScriptを用いた開発経験 - AI/機械学習に関する基礎知識 - 低レイヤー・大規模システム知識: オンプレミス環境、ネットワーク、各種データベース、OLAPエンジン、Kubernetes、分散システムなどに関する専門知識と運用経験 - データ分析経験: データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験 - ビジネス連携・チームリード経験: ビジネスサイドとの連携や、チーム・プロジェクトのマネジメント経験 求める人物像 - プレイドおよび Datahub のビジョンに共感し、プロダクトの成長に積極的に寄与いただける方 - 事業成長最大化の観点から、目的志向で開発に向き合える方 - 正解や解き方が自明ではない問題に対し、探索的に試行錯誤を繰り返すことをポジティブに楽しめる方 - 必要に応じて柔軟に自身を変化させ、目的達成のために成長していける方 - 特定の技術領域に対し専門性と熱意をお持ちの方 - チームとしての可能性を広げるなど、周囲のメンバーにポジティブな刺激を与えられる方 ### 選考フロー ※書類選考後、面談回数は3〜4回となります。 1. 書類選考 2. 面談（現場メンバー・マネージャー） - 通常は面談1〜3回となります - ご面談の内容から応募職種とは異なるポジションを提案させていただく場合もございます - オンラインでの実施も可能です 3. リファレンスチェック - 面談だけでなく、より多面的に候補者の方を理解するために実施しています - 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています 4. 源泉徴収票のご提出 - 最終面談へ進む全ての候補者に依頼しています 5. 最終面談（対面／執行役員） - 基本的にはオフィスでの面接になります ### 関連インタビュー記事 - [メンバーインタビュー](https://blog.plaid.co.jp/n/n277826a6c412) - [Team Head × メンバー対談インタビュー](https://blog.plaid.co.jp/n/n4c820c3b88ae) - [Engineer Blog](https://tech.plaid.co.jp/) 【変更の範囲】業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり 「屋内原則禁煙（喫煙専用室あり）」 応募概要 給与 諸手当 - PLAY-AID Allowance（年20万円程度の学習・環境支援金）あり - 交通費実費支給（月額上限5万円） 勤務地 本社（〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目10-1（GINZA SIX10F）） 【変更の範囲】会社の定める場所 ※ハイブリッドワーク 出社とリモートワークを取り入れたハイブリッド型の勤務形態です。中長期的なビジョンの達成に向けて最適な方法を思考し続けており、会社やチームの状況を踏まえて一定日数の出社をリクエストすることがあります。 現状ビジネスサイドは原則週3出社となっています 雇用形態 正社員 勤務体系 フレックスタイム制（コアタイムなし） - フレキシブルタイム 7:00〜22:00 - 休憩時間 60分 試用期間 入社後6ヶ月 福利厚生 - 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険） - 年次有給休暇（入社時付与） - 特別休暇（PLAY-AID Holiday等）