Spotifyは、音楽やポッドキャストの豊富なカタログにアクセスできるグローバルな音声ストリーミング企業です。エンジニアリング、データサイエンス、クライアントパートナーシップの各分野を組み合わせたチームで、パーソナライズされたリスニング体験を生み出し、人々が音声コンテンツを発見し楽しむ方法の向上に取り組んでいます。求職者にとって、Spotifyの採用領域はこれらの専門分野にまたがっており、多様性、公平性、インクルージョン、帰属意識、そしてより広い社会的・環境的インパクトの創出を目指す仕事を重視しています。
Spotify データプラットフォーム バックエンドエンジニア
Spotify の Apache Iceberg レイクハウスプラットフォームを構築し、BigQuery を大規模に運用します。 ロンドンまたはストックホルムから、ハイブリッド勤務で信頼性の高いデータ基盤を支えます。
仕事内容
- データワークフローが Iceberg テーブルを直接読み書きできるレイクハウス基盤を構築する
- ツール、標準、実践的なガイダンスを通じて Spotify のデータパイプライン移行を支援する
- Spotify の規模における BigQuery の予約とキャパシティを管理する
- BigQuery の監視とアンチパターン検出を構築する
- BigQuery MCP サーバーなどのプラットフォームツールを開発する
- 毎週のサポート業務と共同オンコールローテーションに参加する
- ストレージ形式、カタログ API、Kubernetes の調整、GCP IAM、BigQuery の内部機構にまたがる本番環境の問題を調査する
- 繰り返し発生する運用作業を自動化する
- MVP 後の Lakehouse プラットフォームを本番品質のシステムへ発展させる支援を行う
応募要件
- Java または Scala を使用した本番バックエンドサービスの構築・運用経験があること
- GCP と Kubernetes に関する実務知識があること
- kubectl の出力を読み取り、IAM 権限とクォータについて考察できること
- カスタムリソース定義と Kubernetes オペレーターの経験があること
- Apache Iceberg、Spark・Beam・Flink などの JVM ベース処理フレームワーク、または BigQuery・Snowflake・Databricks などのクラウドデータウェアハウスに関する経験があること
- システムレベルで考え、スタックの複数の層を横断して問題を追跡できること
- 本番システムを主体的に担当し、大規模環境で信頼性を維持する姿勢があること
- 高い文章コミュニケーション能力があり、米国と欧州の複数のタイムゾーンにまたがる非同期コラボレーションに対応できること
- AI の支援で生成されたコードを含め、納品するコードの品質に責任を持てること
福利厚生
- 在宅勤務を含む柔軟な勤務形態
- 面接プロセス全体を通じた合理的配慮
- アクセシブルな採用プロセス
- 無期雇用
