TECH-Lead Data Engineer
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TECH-Lead Data Engineer
仕事概要
仕事内容
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。
このポジションのチャレンジ
- 長年の機能追加で密結合が進んだ大規模なコードベースと、複数のデータストアに分散したエンティティ群を対象に、データの流れの可視化と階層化の方針を定め、それを新規要件でも通るデフォルトにしていきます
- 性能や設計の判断を「経験」から「計測とリネージ」へ移すための基盤（ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録）を、優先順位を付けて整備します
- トランザクション処理と分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をデータウェアハウス側へ移していきます
- その先には、中核エンティティのデータモデルそのものを次世代へ作り替えるという、複数四半期にわたるテーマがあります
ツールの二つめの役割
ガバナンス基盤が当初担っていた仕事は一つ、階層化の判断に根拠を供給することでした。データモデルの再設計に入る段階からは二つめを担います。リファクタリングのセーフティネットです。
「どこに置くべきかを判断できる」は「リファクタリングが挙動を壊していないと証明できる」より一段低く、後者だけが中核エンティティの再設計に着手するための前提です。この水準の引き上げを定義し、達成を判定するのがリードの仕事です。
このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
- 共有ライブラリをゼロから書き直すポジションではありません
- 短期間でデータベースのチューニングを終わらせるポジションではありません
- データをデータウェアハウスへ移したら完了、というポジションでもありません
私たちがやらないこと
チームの行動規範として明示的に定めています。リードはこの線を守る責任を負います。
- ツールが整う前に大規模なデータ移行やスキーマリファクタリングは行わない
- テストの信頼性を迂回してカバレッジを議論しない
- ベンチマークデータなしに「性能最適化」の意思決定をしない
- 「自分はこっちの方が速いと思う」を最適化の理由として受け入れない
- 外部専門家の判断を一度の会議で終わらせない（必ず意思決定記録に残す）
- 「仕事しているように見せる」ために短期プロジェクトを開始しない
- 基盤の「最低限の利用可能」を達成する前に、ツール自体を磨きすぎない
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。
配属チーム
Data Platformチーム（Mico Engage AI 配下）に配属
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。
Micoについて
◼︎Micoについて
私たちは、ブランドと消費者の会話を通じた Lifetime Trust の実現により、豊かな生活環境を作り上げることを目指しています。
中長期ビジョンとして アジアで最もブランドに信頼されるサービス を提供することを掲げ、グローバル展開を見据えた事業開発を進めています。
この目標を達成するためには、多くの挑戦と乗り越えるべき課題があります。
あなたのこれまでの経験を最大限に発揮できる環境がここにはあります。
各自が主体性を持ち、主役として活躍できることがMico最大の魅力です。
◼︎Mission
Empower every brand by building lifetime trust through humanlike technology
すべてのブランドが、心をつかむ瞬間をつくる。
Micoは上記ミッションのもと 、AIを活用した人間らしいテクノロジーを通じて、ブランドと顧客の間に持続的な信頼関係（Lifetime Trust）を構築する企業です 。AIを活用した多様な機能でブランドの競争力向上とビジネス成長を支援します。
◼︎Vision
Asia No.1 Brand Empowerment Company
この世界に存在する、一つひとつのブランドが持つ計り知れない可能性を信じ、その輝きを最大限に引き出すことで社会へ貢献していきます。「世の中に存在する全てのクライアントのビジネス成長に貢献すること、彼らにその手を差し伸べること（Empower every brand）」それが、私たちの存在意義です。
そして、私たちが追い求めるのは、従来のマーケティングにありがちな一瞬の出会いを創出することだけではありません。心と心を通わせるコミュニケーションの先に、「事業者と消費者に”持続可能な信頼”をもたらし、ブランドの価値を高める（by building lifetime trust）」こと。それが、ブランドの真の価値を解き放ち、永続的な絆へと昇華させる道だと信じています。
このビジョンを実現するために、「ブランドの競争力を高めるテクノロジーをユーザーに寄り添ったUIUXで実現する（through humanlike technology）」未来を創造します。冷たい機械の論理ではなく、温かく、そして深くユーザーに寄り添うUIUXで、ブランドと顧客の間に感動的な瞬間を紡ぎ出していくのです。
Product
▶︎ Mico Engage AI
Mico Engage AIは、日本最大級のプラットフォームを連携基盤とするコミュニケーションプラットフォームです 。Webサイトからの顧客囲い込み、データ活用による個別最適化されたメッセージ配信、1対1の顧客対応、そして他システム連携を通じ、企業のマーケティング課題を包括的に解決し、成果を最大化します 。顧客の集客からファン化までを一気通貫で支援することが強みです 。
▶︎ Mico Voice AI
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声による自動架電で、顧客コミュニケーションの質と効率を劇的に向上させるサービスです 。単なる自動化を超え、顧客との「心をつかむ瞬間」を創出し、企業の生産性向上と顧客エンゲージメント強化を両立させる点が最大の魅力です 。
▶︎ Biz Clo
BizCloは、エンタープライズ企業が「LINE」を真のビジネス武器へと変革する、唯一無二のソリューションです。 既存のビジネスチャットでは不可能だったLINE 1対1チャットの"無償化"と"引き継ぎ問題の解消"を実現。顧客との関係性を深く、そして組織的に築き上げ、事業成長と顧客ロイヤルティ最大化を同時に叶えます。
▶︎ Micomii
ミコミーは、店舗運営者向けのLINE会員証サービスです 。スマホから手軽に導入でき、来店回数に応じた会員ランクやスタンプラリー、特典付与が可能です 。顧客データをLINE上で管理・分析し、グルメサイトに頼らない集客とリピーター獲得を支援します 。
これからも新しいプロダクトを生み出し続けます。
Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
- 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
- 圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
- 高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
- マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
- 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
Micoコンテンツ
必須スキル
必要スキル
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
応募概要
給与
給与
7,000,000 - 11,000,000 円 ※前職考慮の上、経験・スキルに応じて決定します。
（内訳）
月額： 585,000 - 917,000 円
基本給： 432,832 - 678,473 円
固定残業代（45時間分）：152,168 - 238,527 円（超過分別途支給）
年俸制（分割回数12回）
通勤手当：会社規定に基づき支給
勤務地
勤務地は希望に沿って東京・大阪いずれかを選択いただきます。
リモートと出社のハイブリッドで柔軟な働き方をしております。（週1出社推奨）
■大阪拠点
大阪府大阪市北区大深町6番38号
グラングリーン大阪 北館 JAM BASE 5階 JAM-OFFICE 5-A・5-B
■東京拠点
東京都港区北青山 2-14-4 the ARGYLE aoyama 6F WeWorkジアーガイル
雇用形態
正社員勤務体系
■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
試用期間
原則3ヶ月 ※試用期間中の待遇変更はありません福利厚生
・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
・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
・書籍購入支援（年間55,000円）
・お客様のサービス利用補助
・事業部懇親会費補助