【フルリモート／週5／Go】大規模イベントストリーミング基盤のGo（Golang）× Apache Kafka 分散データ処理パイプライン開発案件

お任せしたいこと
［役割］
Go言語（Golang）を用いた、毎秒数十万件のイベントログ・ログデータをリアルタイム処理する大容量データパイプラインおよびマイクロサービス群の設計・開発
［役割に対して求める成果］
Apache Kafka ワーカーのゴルーチン（Goroutine）並列分散処理最適化によるデータ処理レイテンシーの削減（バッチ処理遅延 60% 削減）、および背圧（Backpressure）制御によるパイプライン障害の撲滅

具体的な業務内容
Go（1.22+）を活用した、高スルーパットなイベントコレクターAPIおよび分散ワーカープロセスの設計・開発
Apache Kafka (Sarama / franz-go) や RabbitMQ を用いた、イベントメッセージの安定配信・消費・リカバリーロジックの実装
Go の context パッケージによるタイムアウト・キャンセル制御、および sync パッケージを用いたメモリ再利用（sync.Pool 等）によるGC負荷の最小化
ClickHouse / PostgreSQL を活用した時系列データの超高速書き込み・データストア層設計
OpenTelemetry / Datadog を用いた分散トレーシング環境の導入および、ボトルネックの定量的な分析と改善

必須スキル・経験
Go言語（Golang）を用いたバックエンド・分散処理システムの設計・開発・運用実務経験（3年以上）
Apache Kafka, RabbitMQ, AWS Kinesis 等を用いたイベント駆動アーキテクチャの開発経験
Goroutine / Channel や Context を用いた複雑な並行・並列処理の実装経験
大容量データを扱うDB（ClickHouse, PostgreSQL, Cassandra等）の設計およびパフォーマンスチューニング経験

歓迎スキル・経験
franz-go や Sarama 等の Kafka クライアントライブラリを用いたチューニング実績
Kubernetes (k8s) 上での Go アプリケーション運用・オートスケーリング（KEDA等）の導入実績
OpenTelemetry を用いた可観測性（Observability / Distribute Tracing）の設計・導入経験
Go のプロファイラ（pprof）やトレーサーを駆使したパフォーマンス限界値の改善実績

開発環境
言語/ライブラリ: Go 1.22+, franz-go, Connect-Go, gRPC
メッセージング/DB: Apache Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Redis
監視/可観測性: OpenTelemetry, Datadog, Grafana, Prometheus
インフラ/ツール: Kubernetes (EKS), Docker, Terraform, GitHub Actions
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira

開発チームについて
チーム構成はテックリード（1名）、Goバックエンドエンジニア（4名/今回募集枠含む）、データインフラ/SRE（2名）です。
「データパイプラインを止めるな」を掲げ、データ流量のスパイクに対してもシステムが優雅に耐え抜く（Graceful Degradation）アーキテクチャを突き詰めるカルチャーです。

求める人物像
データフロー全体を俯瞰し、メモリやネットワークのボトルネックを論理的に解消できる方
コードのシンプルさと堅牢性のバランスを重視し、保守性の高い設計を追求できる方
フルリモート環境において、ドキュメントベース（Notion/Slack）で技術提案や状況共有をロジカルに行える方

仕事の魅力
秒間数十万クエリ規模の分散イベントストリーミングという、Go言語が最も得意とする真価を発揮できる領域に携われます。
Kafka や ClickHouse、OpenTelemetry など、データインフラ・分散システムエンジニアとして市場価値の高い経験が得られます。

働き方
リモート環境
[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。