【一部出社あり／週2〜3／GCP】Data/SaaS・マルチテナント型データプラットフォーム＆BigQuery分析基盤アーキテクト開発

お任せしたいこと
［役割］
Google Cloud (GCP) をフル活用した、大規模B2B SaaS向けリアルタイムデータパイプラインおよび BigQuery / Vertex AI ベースのマルチテナント型データ統合基盤のクラウドインフラ・データエンジニアリング開発

［役割に対して求める成果］
Cloud Pub/Sub ＋ Cloud Dataflow によるストリーミング ETL パイプラインのアーキテクチャ最適化および BigQuery パーティショニング/クラスタリングの設計見直しにより、ペタバイト級データの検索・クエリコストを 35% 削減し、ダッシュボード反映遅延を 1秒未満（ニアリアルタイム）に短縮

具体的な業務内容
Google Cloud (GCP) 上での Terraform / Atlantis を用いた IaC (Infrastructure as Code) ベースのセキュリティ・インフラ自動構築・運用
Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow (Apache Beam), Cloud Storage を組み合わせた大容量ログ・イベントデータのストリーミング/バッチパイプライン構築
BigQuery におけるマルチテナント設計、RLS（行レベルセキュリティ）、Slots 割り当て調整、およびスロークエリのチューニング
Cloud Run / GKE (Google Kubernetes Engine) 上で稼働するマイクロサービス群の CI/CD (Cloud Build / GitHub Actions) パイプライン構築
Cloud Monitoring, Cloud Logging, OpenTelemetry を用いたインフラ・データパイプラインの可観測性（Observability）の設計・強化

必須スキル・経験
Google Cloud (GCP) 環境でのクラウドインフラ構築・データ基盤エンジニアリング経験（3年以上）
BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Pub/Sub, Cloud Storage を用いたデータパイプラインの実装・運用実績
Terraform を用いたインフラコード化（IaC）および GitOps に基づく CI/CD 構築経験
Python または Go を用いたデータ処理スクリプト / API バックエンドの開発経験

歓迎スキル・経験
Vertex AI / Dataplex / Analytics Hub 等を活用した AI/データ共有基盤の構築実績
GKE (Google Kubernetes Engine) や Istio を用いたコンテナ基盤の運用知見
Google Cloud 認定資格（Professional Cloud Architect, Professional Data Engineer）の保持
ゼロトラストセキュリティ（BeyondCorp, IAM条件指定）に基づくインフラセキュリティ設計経験

開発環境
クラウド: Google Cloud (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Run, GKE, Vertex AI)
言語/ツール: Python 3.12+, Go, SQL, Terraform, Apache Beam
CI/CD/モニタリング: GitHub Actions, Cloud Build, Cloud Monitoring, Datadog
DB/ストレージ: BigQuery, Cloud Spanner, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Storage
コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub

働き方
リモート環境
[一部出社あり] 週2〜3日出社 / 週2〜3日リモートワーク