関西勤務【インフラエンジニア/ハイミドルスキル枠】・ボールドの求人情報

■システムエンジニアやプログラマーとしてこれまで培ってきた業界知識や技術スキル、ご経験に合わせ、弊社の様々な業界、フェーズの案件にアサインします。
※将来的には、より上流工程へのキャリアアップも見据えて成長して頂きます。

～プロジェクト例～
・不動産会社向け基幹システム開発（Java/Spring/React/PostgreSQL/AWS）
・保険会社向け営業管理システム開発（Python/Django/JavaScript/MySQL）
・損保業界のECサイト企画開発（PHP/Laravel/MySQL）
・IoTプラットフォーム開発・実証実験（Java/Spring/Vue.JS/PostgreSQL/Azure）
・AIを活用したデータ分析（Python）

＜プロジェクト参画までの流れ＞
①各営業が参画するプロジェクト候補を獲得
②営業マネージャー指揮のもと、案件選抜会議を実施
　※案件を持ち寄り、エンジニアが一番自分のキャリアに近づけて、
　会社が定める条件に近いプロジェクトはどれかを選抜する
③エンジニアと営業が面談
※今までの経歴や今後の方向性を確認する
④お客様やプロジェクトメンバーと顔合わせを実施し、参画するプロジェクトが決定

■NW/Serverエンジニアとしてこれまで培ってきた業界知識や技術スキル、ご経験に合わせ、弊社の様々な業界、フェイズの案件にアサインして頂きます。
※将来的には、より上流工程へのキャリアアップも見据えて成長して頂きます。

～プロジェクト例～
保険会社向けインフラ基盤再構築（Linux、VMware、OpenStack）
金融系ネットワークインフラ基盤の設計・構築（Catalyt、Cisco、Juniper、BIG-IP）
流通系システムリプレースに伴うサーバー構築（AWS、WindowsServer）
通信キャリア向けネットワークセキュリティ構築（Firewall、FortiGate）
官公庁向けサーバのリプレースサポート、運用設計（Windows、Cisco）
証券系インフラ基盤設計（Linux、AWS）

＜プロジェクト参画までの流れ＞
①各営業が参画するプロジェクト候補を獲得
②営業マネージャー指揮のもと、案件選抜会議を実施
　※案件を持ち寄り、エンジニアが一番自分のキャリアに近づけて、
　会社が定める条件に近いプロジェクトはどれかを選抜する
③エンジニアと営業が面談
※今までの経歴や今後の方向性を確認する
④お客様やプロジェクトメンバーと顔合わせを実施し、参画するプロジェクトが決定

募集背景
DeNAのデータ・AI活用を一手に引き受けるAI・データ戦略統括部では、ゲーム・スポーツ・ヘルスケア・ライブストリーミングなど多岐にわたる事業領域で、データを起点とした意思決定とサービス改善が並行で進行しています。
これらの事業活動を下支えするのが、データ基盤部です。事業横断の組織として、各事業に最適化されたデータパイプライン・データウェアハウス・データプロダクトを設計・提供し、ビジネスサイド・データサイエンティスト・MLエンジニアが価値創出に集中できる環境を構築しています。
事業の拡大と多様化に伴い、データ基盤への要求も急速に高度化・複雑化しています。本ポジションでは、特定の事業ドメインに固定されない、柔軟に案件をリードできるデータエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、あらゆる事業でスケールするデータ基盤における案件の牽引者として技術選定からリリース・運用まで一気通貫でリードすることです。
「データを使う」ことではなく「データを使えるようにし続ける」ことを担う立場として、複数の事業ドメインの異なる要件・制約・スピード感を読み解きながら、再利用可能で属人性の低いデータ基盤を設計・実装・運用していただきます。特定の事業ドメインや技術スタックに閉じず、組織・案件の状況に応じて柔軟に担当領域を横断していく動き方を前提とします。
業務内容
データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。
データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ
事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計
前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定
データパイプライン・データ基盤の実装と運用
BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装
バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション
dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善
SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進
データマネジメント・非機能要件の推進
データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装
標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ
案件リードとステークホルダー折衝
担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成
事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出
チーム・組織への貢献
コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート
チーム～部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
利用サービス / 技術スタック
Cloud : Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Batch など）
Data : dbt, Dataform, Apache Airflow, Spark
BI : Looker, LookML
Language : Python, SQL
CI/CD & Tools : GitHub Actions, Terraform, Docker
AI Tool : GitHub Copilot, Gemini, Cursor, Claude Code, Devin（事業・プロジェクトごとのガバナンスに準拠）
ポジションの魅力
事業横断で得られる経験の幅: ゲーム・スポーツ・ヘルスケアなど、ビジネスモデルもデータ特性も大きく異なる複数のドメインに関わることができ、特定ドメインに閉じない普遍的なデータエンジニアリング力を磨けます。
0→1から運用・改善までを一気通貫で: 既存基盤の改善だけでなく、新規データ基盤の立ち上げや前例のない要件への挑戦など多岐にわたるなど、案件の中心人物としての機会・裁量と影響範囲が大きいポジションです。
モダンな開発環境とAI活用: マネージドサービスを積極活用し、AI Agentツールを用いた開発の自動化など、常に最新の生産性向上策を実践できる環境です。
専門家と協働するナレッジ密度: 社内のデータサイエンティスト・MLエンジニア・アナリストと議論し、データの利活用文脈を理解した上で基盤を設計する経験が積めます。

仕事内容
ゲームランタイムのための低レイヤーモジュールの開発およびツール基盤技術の開発を実施いただきます。
ゲームエンジンは非常に複雑で巨大なソフトウェアです。
そのためゲームエンジンの開発には安定した基盤技術が必要不可欠です。
システムエンジニアは、ゲームエンジンを開発するエンジニア向けに安定した基盤技術を提供します。
ランタイムの基盤となるモジュールの開発とツール開発の基盤となるシステムの提供を行います。
ランタイムの基盤技術ではメモリ管理やスレッド管理などを行う低レイヤー部分を提供します。
ツール開発の基盤としてはランタイム・ツール間でのデータ同期のシステムやアセット管理のシステムを提供します。
具体的にお任せする業務例は下記となります。
メモリ管理・スレッド管理などの低レイヤー部分のマルチプラットフォーム対応と保守
ランタイム・ツール間でのデータ同期システムの開発・保守
アセットパイプライン構築システムの開発・保守
テスト駆動開発の開発手法の推進
開発環境
言語: C++ / Python / Lua
プラットフォーム: Windows / PlayStation 5 / Xbox
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仕事内容
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