【現状と課題】今このプロジェクトで起きていること

世界中に展開するサービスから秒単位で流れてくる膨大なログ。
これを「ただ集める」フェーズは終わり、現在は「グローバル基準の安全性」と「開発効率の極大化」という2つの難題に直面しています。

◉「法規制×スピード」の両立： 各国の個人情報保護法（GDPR、改正個人情報保護法など）に準拠したセキュアな機密データ管理体制が不可欠ですが、セキュリティを強固にするほど開発スピードが落ちるというジレンマがあります。
◉ パイプラインの負荷増大： Pub/Sub等を用いたリアルタイム転送において、データ量の爆発的な増加に伴う遅延が発生。Python/Goによるロジックレベルでの最適化が急務です。
◉「人間がやるべき仕事」の再定義： 優秀なエンジニアがインフラの定型作業に追われないよう、GitHub Copilot EnterpriseやCursorといったAIツールを単なる補助ではなく、「開発文化のコア」として定義し直す必要に迫られています。

📝 職務内容：あなたのエンジニアリングが「世界の標準」になる

「指示されたコードを書く」場所ではありません。あなたが設計したプロセスが、グローバルチームの新たなスタンダードになります。

1. Terraformによる「コードによる統治」（IaC）
   └ 権限管理（IAM）や暗号化設定を徹底的にコード化。誰が・いつ・何をしても、グローバル基準でセキュアな環境が自動的にプロビジョニングされる基盤を設計・実装します。

2. Python/Goを駆使した高可用性パイプラインの構築
   └ Pub/Sub等を用いたリアルタイムログ転送の最適化。大規模データ抽出のアルゴリズムをゼロから見直し、低レイテンシかつ低コストなクエリ発行を実現するデータエンジニアリングを主導します。

3. AIコーディングエージェントの「エバンジェリスト」
   └ GitHub Copilot EnterpriseやCursorをチーム全体に定着させるためのポリシー策定。「AIに何をさせ、人間が何をレビューすべきか」という、AI時代の次世代開発フローをあなたがデザインしてください。

4. テクニカルレビューと技術選定
   └ データパイプラインの安定稼働を支える監視システムの構築。常に最新の技術動向をキャッチアップし、「今の自分たちにとって最適なアーキテクチャは何か」を常に問い続け、チームに還元します。

✨ この案件で得られる「エンジニアとしての圧倒的優位性」

・「AIを組織に導入する側」の視点： ツールを使うだけでなく「AIを組織の武器として統合するプロセス」を主導した経験は、今後の市場で最強の武器になります。
・グローバル基準のセキュリティ知見： 「法規制×技術」という、今後さらに需要が高まる専門領域でのキャリア実績。
・超大規模インフラの掌握能力： 数億レコード規模のBigQuery運用とTerraformによる高度なIaC実践経験は、インフラ/データエンジニアとしての市場価値を天井知らずに引き上げます。

【必須スキル】

・データエンジニアまたはSREとしての作業経験
　└ BigQuery等のデータウェアハウス設計、可用性
・スケーラビリティを考慮した基盤構築経験
・PythonやGoを用いた開発経験
　└ 並行処理を重視したバックエンド実装や、データ処理スクリプト、API開発の実務経験
・コーディングエージェントをチーム共通で使用できる環境に整備した経験
　└ AIツールの導入支援、プロンプトエンジニアリングの共有、または開発フローの自動化経験
・Google Cloudを用いたデータ分析基盤のアーキテクチャ設計と構築運用経験
　└ Cloud Storage, Dataflow, BigQuery等を組み合わせたデータレイク
・DWHの構築
・Terraformの利用経験
　└ モジュール化による再利用性の担保、およびCI/CDパイプラインとの統合実務
・ログ転送やメッセージキューイングを用いたリアルタイムログ転送の実践的構築と運用経験
　└ Pub/Sub, Kafka, Fluentd等を用いた大規模
・低遅延なストリーミング処理基盤の構築

【歓迎スキル】

・MLに係るパイプラインの設計と運用及び保守経験
　└ Vertex AI Pipelines等を用いた、モデルの学習からデプロイまでの自動化経験
・データリネージやメタデータを管理するツール導入やシステム開発経験
　└ Dataplex (Data Catalog)等の活用による、データの透明性とガバナンスの確保
・機密データを適切に管理するためのアクセス制御や暗号化などのセキュリティ技術の知見
　└ Cloud KMS, IAM権限の最小化、DLP APIを用いたデータマスキングの実践経験
・ELTやETLを行うジョブスケジューラを導入したデータ転送ジョブの開発や運用経験
　└ Cloud Composer (Airflow)やdbtを用いたワークフロー管理の経験
・RDBやデータウェアハウス上でのデータモデリングにより実用的なデータマートを設計した経験
　└ 分析目的に最適化されたテーブル設計（スター形式等）の実践

💡 担当営業からのメッセージ

この案件は、正直に言って「やるべきこと」が多く責任も重大です。
しかし、「Terraformでインフラをガチガチに固めたい」「AIエージェントを使い倒して、開発の在り方そのものを変えてやりたい」という技術オタク気質なエンジニアにとっては、これ以上なく刺激的な環境であることをお約束します。

報酬や待遇といった数字の面以上に、「世界規模の課題を最新の技術で殴り倒す」という快感を味わいたい方。

「まずはAI活用のポリシーについて意見交換したい」といったカジュアルな相談も大歓迎です。
あなたの技術でグローバルデータ基盤の「未来」を一緒に作りませんか？

エンジニアの自由を孤独にしない。株式会社VOOM

―― 代表は「元ホームレス」のエンジニア。
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