テックリードとして、グローバル運用の仕組み作りや部門の技術レベル向上に向けての業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■グローバル運用の仕組み作り：70％ ・海外クラウド環境でのインフラ構築・整備、アーキテクチャ設計・構築 ・CICD基盤の整備・ログやアプリケーションメトリクスの運用基盤整備 ・インシデント管理 ・インシデント対応含む運用負荷軽減のための自動化推進 ■部門の技術レベル向上：30％ ・技術広報活動（登壇、 テックブログ の執筆） ・クラウドサービス含む新規サービス・ツール・先端技術に対する技術検証 ・テックリードとして自社およびプロジェクト内での技術レベルの向上
現場オペレーションリーダーとして、大規模新倉庫の立上げ／物流現場の管理・改善活動を担当いただきます。 【具体的には】 ■【現場作業及び現場マネジメント】：60％ 入出荷・ピッキング・在庫管理などの「確実短納期」に応える現場オペレーションの遂行 業務作業設計やメンバーへのシフト管理、業務指導 ■【改善推進】：30％ 日々のSQTC（Safety・Quality・Time・Cost）の管理と目標達成に向けた改善実行 日々の業務の標準化と更なるカイゼンの計画・実行 グループメンバーと共に改善アイテムの抽出・実行 ■【後進育成】：10％ 常業務とコミュニケーションを通した次世代班長候補の育成 【このポジションの魅力】 同社グループの物流新拠点における現場マネジメントのリーダーとして従事していただきます。EC発展に伴い物流の重要性は非常に高まっている一方、その物流の運営を3PL（物流業務請負会社）に任せる企業が多い中、同社は「自社運営」にこだわり、仕組み作りも改善も全て自分たちで取り組んでいます。同社グループとして「確実短納期」を競争力の源泉と捉えていて、そのコアとなる物流革新にも力を入れて専門人材の採用・組織強化を図っています。その中で、4M（Man・Machine・Material・Method）などのフレームワークを駆使してSQTC（Safety・Quality・Time・Cost）をはじめとするパフォーマンスの最大化にチャレンジしていただきます。
■AI検索サービス向けデータ基盤において、データの品質保証（Data Quality）、およびETLパイプラインの実装・運用をご担当いただきます。 【具体的には】 ■データ品質管理（Data Quality）の実装と監視：40% AIモデルが常に「正しいデータ」を利用できるよう、データの品質を監視・維持する仕組みを実装していただきます。 ・データテストの実装：Dataformやdbt等を用い、データの欠損・重複・異常値を検知するテストコード（Assertion）の作成と実装 ・モニタリング環境の整備：データの鮮度や品質低下を検知した際、即座にSlack等へ通知し、原因を特定できるダッシュボードや監視フローの構築 ・データリネージの管理：データの発生源から利用箇所までの流れ（リネージ）を整理し、メタデータ管理ツールへの登録・更新を行い、トレーサビリティを確保 ■データパイプライン（ETL／ELT）の開発・改善：40% 設計されたアーキテクチャに基づき、実際のデータ処理フローを開発していただきます。 ・ETL処理の実装：PythonやSQLを用いて、ログデータや商品データを収集・加工する処理のコーディング ・ワークフローの移行・自動化：手動で行われている既存のデータ処理を、WorkflowEngine（Airflow／VertexAIPipelines）上での自動実行ジョブへ書き換え ・パフォーマンスチューニング：クエリの最適化を行い、データ処理時間の短縮やコスト削減（BigQueryのコスト管理等） ■データサイエンティストとの連携・サポート：20% データサイエンティストからの「こんな特徴量が欲しい」「データがおかしい」といった要望・問い合わせに対し、SQLを用いた調査やデータ抽出、マート作成を行っていただきます。
