＜案件No.295＞【地理空間データエンジニア】衛星画像解析の未来を支えるスケーラブルなデータ基盤開発。英語環境でグローバルなAI/MLエンジニアと共創｜リモート可

衛星画像や地理空間データを効率的に処理するための、スケーラブルなデータパイプラインの設計・構築を担っていただきます。当社のプラットフォームや分析プロダクトを支えるデータ基盤の開発・保守を通じて、世界規模のデータを扱うエンジニアリングの核心に携わるポジションです。

• データエンジニアリングまたは関連分野での実務経験（2年以上）

• Pythonを用いたデータ処理およびパイプライン開発の高度なスキル

• SQLおよびデータベース管理（PostgreSQL、データウェアハウス）の実務経験

• クラウドプラットフォーム（AWSまたはGCP）を用いた開発経験

• ワークフローオーケストレーションツール（Airflow等）の使用経験

• コンテナ化（Docker）およびバージョン管理（Git/GitHub）の実務経験

• 英語力： 読み書きができるレベル（※社内ドキュメントはすべて英語です）

• ビジネスレベルの英語力

• 地理空間データのフォーマットやツール（GeoTIFF, COG, STAC, GDAL, Rasterio等）に関する実務経験

• 分散コンピューティングフレームワーク（Spark, Dask, Ray等）に関する知識

• ストリーミングデータプラットフォーム（Kafka, Kinesis等）の実務経験

• 機械学習ワークフローやMLOpsの実践に関する深い理解

• Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation等) を用いた開発経験

• データモデリングおよびディメンショナル設計（次元設計）に関する知識

• 衛星画像やリモートセンシングデータの処理経験

• 複数のドメイン（DevOps, MLエンジニアリング等）にまたがるバックグラウンド

以下の領域における知見やツールを用いた開発経験がある方を歓迎します：

• クラウドプラットフォーム： AWS, GCP, Terraform

• 開発言語： Python, SQL

• データオーケストレーション： Airflow, Prefect, または同等のツール

• データベース： PostgreSQL, Redshift, BigQuery

• コンテナ管理： Docker, Kubernetes

• バージョン管理： GitHub

• 地理空間ライブラリ： GDAL, Rasterio, GeoPandas, Xarray

• プロジェクト管理： GitHub, Notion

• 社内コミュニケーション： Slack, Discord, Notion, Zoom

具体的には、以下の業務に従事いただきます：

• パイプライン構築： 衛星画像および地理空間データのためのスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装

• データ基盤開発： プラットフォームおよび分析プロダクトを支えるデータインフラの開発・保守・改善

  • ETL/ELTパイプラインの開発

  • データウェアハウス（DWH）のアーキテクチャ設計および最適化

  • リアルタイムデータ処理システムの構築

• 品質・検証： データ品質のモニタリングおよびバリデーション（妥当性確認）フレームワークの実装

• 最適化： 大規模な地理空間データセットのためのデータストレージおよび検索システムの最適化

• AI/ML連携： AI/MLエンジニアと協力し、モデルの学習およびデプロイワークフローの支援

• クラウド管理： クラウドベースのデータインフラ（AWS, GCP）の管理および最適化