シニアデータエンジニア
アメリカン・エキスプレスの安全で堅牢なデータプラットフォームの設計と最適化を主導します。 データベースアーキテクチャ、クラウドエンジニアリング、性能調整、データエンジニアの育成を担います。
仕事内容
- データエンジニアを指導し、技術的卓越性、協業、継続的改善を推進する。
- プロダクト、アーキテクチャ、ビジネス各チームと連携してアジャイル開発を進め、拡張性の高いデータソリューションとスプリントの優先順位を策定する。
- 新たなデータベース技術を評価し、クラウドサービス、最新のデータベース機能、エンジニアリング手法を推進する。
- 安全で堅牢かつ高性能なエンタープライズプラットフォーム向けに、拡張可能な論理データモデルと物理データモデルを作成する。
- リレーショナル、NoSQL、分散型、クラウドネイティブのデータベースシステムを構築、運用、最適化する。
- SQL とクエリプランの調整、インデックス、パーティショニング、ストレージ最適化、容量計画、ワークロード管理を通じてデータベース性能を高める。
- レプリケーション、バックアップ、リカバリー、災害復旧を含む高可用性データベースアーキテクチャを設計、保守する。
- データアーキテクチャ、セキュリティ、ガバナンス、自動化、運用の基準を策定し、遵守を徹底する。
- データベースプラットフォーム向けの Infrastructure as Code ソリューションと自動化フレームワークを開発する。
- 高度なモデリング、パーティショニング、インデックス、分散データ管理を通じてビッグデータプラットフォームを設計、改善する。
- データプラットフォームをクラウドアプリケーション、CI/CD パイプライン、コンテナ環境、最新のデータエンジニアリングシステムと接続する。
- プロダクト、アーキテクチャ、セキュリティ、ビジネス各チームと連携し、データプラットフォームを戦略目標と技術ロードマップに整合させる。
- 複雑な本番障害を調査し、データベースの信頼性、可観測性、性能、堅牢性を強化する。
- 技術評価、エンジニアリング標準、モダナイゼーションを通じて技術方針を導く。
応募要件
- コンピューターサイエンス、コンピューター工学、情報システム、または関連技術分野の学士号。修士号が望ましい。あるいは同等の実務経験。
- テラバイト／ペタバイト規模のエンタープライズデータベースプラットフォームとデータエンジニアリングソリューションの設計、開発、管理、最適化における8年以上の経験。
- Oracle、PostgreSQL、MySQL の専門知識。
- MongoDB、Couchbase、Cassandra、Redis、または同等の分散 NoSQL プラットフォームに関する豊富な経験。
- YugabyteDB、Cassandra、または同等の分散 SQL／NoSQL 技術の経験。
- SingleStore、Redis、Apache Ignite などのインメモリデータベースの経験。
- AWS および GCP のクラウドデータベースサービスと DBaaS/SaaS に関する豊富な経験。Amazon RDS、Aurora、DynamoDB、Cloud SQL、BigQuery、Bigtable、MongoDB Atlas、Couchbase、Yugabyte を含む。
- データベース性能調整、SQL 最適化、実行計画分析、インデックス、パーティショニング、オプティマイザー統計、並行処理、ロック、メモリ管理、レプリケーション、ストレージ最適化、容量計画に関する専門知識。
- ER/Studio、ERwin、または同等のツールを用いた論理データモデルおよび物理データモデルの作成経験。
- OLTP、OLAP、データウェアハウス、データマート、ビッグデータプラットフォームの経験。
- Apache Spark と Kafka を用いた拡張性の高い ETL/ELT、データ統合、分散処理ソリューションの構築経験。
- Python と SQL の高いスキル。Java またはその他のオブジェクト指向言語のスキルがあれば尚可。
- Terraform、Docker、Kubernetes、Git、Linux、シェルスクリプト、CI/CD の実務経験。
- ServiceNow、Jira、または同様の IT サービス管理・プロジェクト管理ツールの経験。
- スクラム、カンバン、テスト駆動開発などのアジャイル手法の経験。
- リレーショナル、NoSQL、分散型、クラウドネイティブのデータベースアーキテクチャ、ストレージエンジン、インデックス、クエリ最適化、レプリケーション、暗号化、バックアップとリカバリー、高可用性、災害復旧、データベースセキュリティに関する深い理解。
- 分散システム、多層アーキテクチャ、合意アルゴリズム、拡張性の高いデータプラットフォーム設計に関する深い知識。
- ビッグデータエコシステム、データレイク、最新のデータストレージ技術に関する知識。
- XML、JSON、スキーマ設計、メタデータ管理、オープンソースデータベースの理解。
- SAN、NAS、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ、クラウドネイティブストレージに関する知識。
- LLM 統合、ベクトルデータベース、RAG、AI 支援開発、AI 活用型データエンジニアリングワークフローを含む、AI と生成 AI の実務知識。
- 可観測性、監視、SRE 原則、本番運用に関する深い理解。
- データベース、クラウド環境、分散システムにまたがる複雑な本番問題を診断し、解決した実績。
- エンジニアの育成とアーキテクチャ上の意思決定への働きかけの経験。
- ビジネスニーズ、職務、費用、適用法令に応じて、ビザスポンサーシップが提供される場合があります。
福利厚生
- 年間賞与
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