{"id":1178101,"url":"https://alion.io/job/tier-iv-1195-senior-data-engineer-data-platform-architect","title":"1195_Senior Data Engineer / Data Platform Architect","company":{"id":9740,"name":"TIER IV","domain":"tier4.co.jp","url":"https://alion.io/company/tier-iv","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":{"grade":"A","score":93,"open_postings":38,"ghost_share":0.026,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":185,"computed_at":"2026-10-20T05:45:00Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"staff","employment_type":"full_time","work_mode":"remote","remote_scope":"stated_countries","remote_scope_basis":"inferred_payroll_markers","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":["KR"],"hiring_countries_total":1,"salary":{"min":850000,"max":1666000,"currency":"JPY","period":"month","gross":null,"usd_annual":127008},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon Kinesis","optional":false},{"name":"Amazon Redshift","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"Apache HTTP Server","optional":true},{"name":"Apache Iceberg","optional":true},{"name":"Delta Lake","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-03-26T08:53:57Z","employer_posted_date":"2026-03-26","last_verified_at":"2026-10-20T14:34:27Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":208,"trust":{"level":"ok","repost_count":0,"flags":["company_stale"],"days_open":207},"description":"1195_Senior Data Engineer / Data Platform Architect\nDescription\n背景\nティアフォーでは、「自動運転の民主化」の実現に向けて、自動運転システムの開発効率化と品質向上を支える大規模なデータ基盤を構築しています。 現在、車両からのデータ収集や検索システムのベース構築は進んでいますが、今後増大するデータ量への対応、リアルタイム性の高いストリーム処理、そして社内全体のデータ活用文化の醸成が急務となっています。\nこれまでは個別のバックエンド開発を中心に進めてきましたが、中長期的な視点で全社的なデータ戦略をリードし、Data Lakeやストリーミング処理の設計・運用、さらにはデータドリブンな意思決定を行う組織文化の構築を牽引できる、ハイレベルなエンジニア/アーキテクトを新たに募集します。\n仕事内容\n自動運転開発におけるデータ基盤の技術責任者として、アーキテクチャ設計から組織への浸透までをリードしていただきます。単なる機能開発に留まらず、汎用的な分析の仕組みを用いて、社内の非効率な業務プロセスを改革し、ビジネスインパクトを生み出すことが求められます。\n具体的な業務\n・全社データ戦略の策定とアーキテクチャ・ガバナンス\n- 全社的な技術委員会やアーキテクチャレビューボードへの参画を通じ、データプラットフォームの技術選定や戦略的意思決定をリードする。\n- データガバナンスおよびセキュリティ要件に基づいたアーキテクチャポリシーを策定し、組織全体への適用を推進する。\n- 上記戦略に基づき、Data Lakeおよびストリーミング処理基盤（AWS: Redshift, Glue, Kinesis, EMR等）の実装を主導し、スケーラビリティとコスト効率を両立させる。\n・経営・事業部門との連携およびデータ活用による事業課題の解決\n- 各事業部門（BU）の責任者と定期的なパートナーシップを組み、ビジネスの重要課題に対し、データドリブンで解決策を提案・実行する。\n- 単なる基盤提供に留まらず、現場の業務プロセス変革や、全社的なデータ活用文化（Data-Driven Decision Making）の定着を、経営層を含むステークホルダーと共に推進する。\n- エンジニアリングの枠を超え、データがビジネスインパクトを生み出すまでのサイクル全体に責任を持つ。\n・技術的意思決定とエンジニアリング水準の引き上げ\n- 高度な専門性に基づき技術選定の意思決定に強い影響力を行使し、既存のアーキテクチャやプラクティスの評価・改善を行う。\n- 組織横断的な技術課題に対してSenior ICとして解決策を提示し、全社的なデータ標準（Data Standards）の進化とベストプラクティス（DataOps/MLOps）の標準化を牽引する。\n- コードレビューやアーキテクチャ設計レビュー、メンタリングを通じて開発チーム全体の技術力を底上げし、自律的な組織成長を促す。\nチャレンジ- やりがい\n・前例のない大規模データへの挑戦: 自動運転車両から生み出されるペタバイト級のデータ（画像、点群、ログ）は、一般的なWebサービスとは比較にならない量と複雑さを持ちます。この膨大な非構造化データを効率的に処理・検索・可視化するためのアーキテクチャをゼロベースで設計できる稀有な機会です。\n・組織を変える経験: 単に技術を提供するだけでなく、社内のデータ活用文化そのものを醸成する役割を担います。ビジネスサイドや運用チームを巻き込み、データドリブンな組織への変革をリードすることで、エンジニアリングの枠を超えた大きなビジネスインパクトを生み出せます。\n・自動運転社会への直接的な貢献: 構築したデータ基盤は、自動運転の安全性検証やAIモデルの改善に直結します。自らの技術が「自動運転の民主化」という社会的意義の大きいミッションを加速させる手応えを感じながら働くことができます。\n・技術的裁量とICキャリアの追求: マネージャーとしての管理業務に忙殺されることなく、Senior ICとして技術的難易度の高い課題に集中できます。技術選定やアーキテクチャ設計において大きな裁量を持ち、自身の技術ビジョンをプロダクトに反映させることができます。\n参考\n・TIER IV Meetup Web.Auto編 自動運転クラウドサービス開発者のキャリアパス\nhttps://www.docswell.com/s/TIER_IV/K1J6W3-TIERIVMeetupWeb.Auto\n・自動運転を支えるクラウドシステムとエンジニアリングチーム\nhttps://tier4.jp/media/detail/?sys_id=5KlJMexmAHQYhyBc1zD4wM&category=BLOG\n・TIER IV TALKS #3 走れば走るほど賢くなるを実現する自動運転のMLOps基盤 - 大規模車両データの収集基盤\nhttps://www.docswell.com/s/TIER_IV/ZG16L4-2025-02-21-122222\n・第14回 Data-Centric AI勉強会 自動運転の運用を支えるデータ基盤とMLOps\nhttps://docs.google.com/presentation/d/1q_DGfsHhTA_DjKY0mk6flaUhCpZhpw6Zkyjhg1Jjo0k/edit\n従事すべき業務の内容\n・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務\n・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務\nRequirements\n背景\nティアフォーでは、「自動運転の民主化」の実現に向けて、自動運転システムの開発効率化と品質向上を支える大規模なデータ基盤を構築しています。 現在、車両からのデータ収集や検索システムのベース構築は進んでいますが、今後増大するデータ量への対応、リアルタイム性の高いストリーム処理、そして社内全体のデータ活用文化の醸成が急務となっています。\nこれまでは個別のバックエンド開発を中心に進めてきましたが、中長期的な視点で全社的なデータ戦略をリードし、Data Lakeやストリーミング処理の設計・運用、さらにはデータドリブンな意思決定を行う組織文化の構築を牽引できる、ハイレベルなエンジニア/アーキテクトを新たに募集します。\n仕事内容\n自動運転開発におけるデータ基盤の技術責任者として、アーキテクチャ設計から組織への浸透までをリードしていただきます。単なる機能開発に留まらず、汎用的な分析の仕組みを用いて、社内の非効率な業務プロセスを改革し、ビジネスインパクトを生み出すことが求められます。\n具体的な業務\n・全社データ戦略の策定とアーキテクチャ・ガバナンス\n- 全社的な技術委員会やアーキテクチャレビューボードへの参画を通じ、データプラットフォームの技術選定や戦略的意思決定をリードする。\n- データガバナンスおよびセキュリティ要件に基づいたアーキテクチャポリシーを策定し、組織全体への適用を推進する。\n- 上記戦略に基づき、Data Lakeおよびストリーミング処理基盤（AWS: Redshift, Glue, Kinesis, EMR等）の実装を主導し、スケーラビリティとコスト効率を両立させる。\n・経営・事業部門との連携およびデータ活用による事業課題の解決\n- 各事業部門（BU）の責任者と定期的なパートナーシップを組み、ビジネスの重要課題に対し、データドリブンで解決策を提案・実行する。\n- 単なる基盤提供に留まらず、現場の業務プロセス変革や、全社的なデータ活用文化（Data-Driven Decision Making）の定着を、経営層を含むステークホルダーと共に推進する。\n- エンジニアリングの枠を超え、データがビジネスインパクトを生み出すまでのサイクル全体に責任を持つ。\n・技術的意思決定とエンジニアリング水準の引き上げ\n- 高度な専門性に基づき技術選定の意思決定に強い影響力を行使し、既存のアーキテクチャやプラクティスの評価・改善を行う。\n- 組織横断的な技術課題に対してSenior ICとして解決策を提示し、全社的なデータ標準（Data Standards）の進化とベストプラクティス（DataOps/MLOps）の標準化を牽引する。\n- コードレビューやアーキテクチャ設計レビュー、メンタリングを通じて開発チーム全体の技術力を底上げし、自律的な組織成長を促す。\nチャレンジ- やりがい\n・前例のない大規模データへの挑戦: 自動運転車両から生み出されるペタバイト級のデータ（画像、点群、ログ）は、一般的なWebサービスとは比較にならない量と複雑さを持ちます。この膨大な非構造化データを効率的に処理・検索・可視化するためのアーキテクチャをゼロベースで設計できる稀有な機会です。\n・組織を変える経験: 単に技術を提供するだけでなく、社内のデータ活用文化そのものを醸成する役割を担います。ビジネスサイドや運用チームを巻き込み、データドリブンな組織への変革をリードすることで、エンジニアリングの枠を超えた大きなビジネスインパクトを生み出せます。\n・自動運転社会への直接的な貢献: 構築したデータ基盤は、自動運転の安全性検証やAIモデルの改善に直結します。自らの技術が「自動運転の民主化」という社会的意義の大きいミッションを加速させる手応えを感じながら働くことができます。\n・技術的裁量とICキャリアの追求: マネージャーとしての管理業務に忙殺されることなく、Senior ICとして技術的難易度の高い課題に集中できます。技術選定やアーキテクチャ設計において大きな裁量を持ち、自身の技術ビジョンをプロダクトに反映させることができます。\n参考\n・TIER IV Meetup Web.Auto編 自動運転クラウドサービス開発者のキャリアパス\nhttps://www.docswell.com/s/TIER_IV/K1J6W3-TIERIVMeetupWeb.Auto\n・自動運転を支えるクラウドシステムとエンジニアリングチーム\nhttps://tier4.jp/media/detail/?sys_id=5KlJMexmAHQYhyBc1zD4wM&category=BLOG\n・TIER IV TALKS #3 走れば走るほど賢くなるを実現する自動運転のMLOps基盤 - 大規模車両データの収集基盤\nhttps://www.docswell.com/s/TIER_IV/ZG16L4-2025-02-21-122222\n・第14回 Data-Centric AI勉強会 自動運転の運用を支えるデータ基盤とMLOps\nhttps://docs.google.com/presentation/d/1q_DGfsHhTA_DjKY0mk6flaUhCpZhpw6Zkyjhg1Jjo0k/edit\n従事すべき業務の内容\n・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務\n・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務\nPreferred Experiences\n・DataOps / MLOps の構築・運用経験\n・AI/ML技術（特に大規模言語モデルや画像認識）をプロダクトに統合した経験\n・自動運転ドメイン または IoT/ロボティクス分野での大規模ログデータ処理経験\n・OSSコミュニティへの貢献や、テックカンファレンスでの登壇経験\n・画像・点群など非テキストデータを扱うデータ基盤の開発・運用経験\n・検索・推薦システムや時系列データの集計システムの開発・運用経験\n・モダンLakehouse/DWHプラットフォーム(特にDatabricks, Snowflake等)およびオープンテーブルフォーマット(Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi等)を活用したデータパイプラインの構築・運用経験\n・BIツール(Redash, Amazon Quicksight, Tableau等)などを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験\nWe are looking for\n・大規模データ環境での失敗や苦労を経験した方（例：データガバナンスの失敗、コスト増大、マルチチーム環境での調整課題など、具体的な問題を知る方）\n・現状の課題解決だけでなく、中長期的な事業戦略に基づいて技術的な意思決定ができる方。\n・既存のやり方に満足せず、データを用いて組織や業務プロセスの変革を主導できる熱意のある方。\n・高い技術力を背景に、チーム内だけでなく社内全体に対して信頼関係を築き、影響力を発揮できる方。\n・「分析環境を作って終わり」ではなく、その環境がいかに使われ、価値を生むかまで責任を持ち、データ分析の文化を根付かせることができる方。\nWorking Conditions\nSalary\n想定月収 / Estimated Monthly Salary：85万円 ～ 166.6万円\n月額基本給 / Base Monthly Salary：628,000 円 ～ 1,232,667 円 （固定残業手当を除く額 / excluding fixed overtime pay）\n固定残業手当：時間外労働の有無に関わらず45時間分の時間外手当として\n222,000 円 ~ 434,000 円を支給（45時間を超える時間外労働分、休日労働及び深夜労働分についての割増賃金は追加で支給） / A fixed overtime allowance of ¥222,000 to ¥434,000 will be paid, regardless of whether overtime is performed. Any overtime exceeding 45 hours, as well as holiday work and late-night work, will be paid separately as additional premium wages.\nLocation\n（雇入れ直後 / Initial Assignment）\n東京都品川区北品川一丁目12-10 ジャコムビル、東京都品川区北品川一丁目19-4 泉北品川ビル及び労働者の自宅\nJakom Building, 1-12-10 Kitashinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, Izumi Kitashinagawa Building, 1-19-4 Kitashinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, and Employee’s home\n（変更の範囲 / Potential Changes）\n会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）/Any location designated by the company (including remote work locations)\n就業の場所における受動喫煙を防止するための措置に関する事項：就業場所 全面禁煙\nSmoking is prohibited at all work locations (completely smoke-free environment).\nJob Type\n正社員（雇用期間の定め：なし）/Full-time employee (no fixed term of employment)\nWork hours\n勤務時間 / Working Hours：フレックスタイム制/Flextime system applied\n（始業）午前6時00分 / Start: 6:00 AM\n（終業）午後10時00分 / End: 10:00 PM\n（所定労働時間 / Standard working hours）8時間/日 / 8 hours per day\n（休憩時間 / Break time）1時間 / 1 hour\n（所定労働時間を超える労働の有無 / Overtime）あり\n休日：完全週休二日制（土曜日・日曜日）、国民の祝祭日\n夏期休暇：3日（7月～9月の間で各自取得）\n※当年7月8月入社の場合を除く\n年末年始：6日 ※元日を含み会社カレンダーによる\n年間休日120日以上\nHolidays and Leave :\nDays off : Full five-day workweek with Saturdays, Sundays, and national holidays off\nSummer vacation : 3 days, to be taken individually between July and September(Excludes employees who join in July or August of the same year)\nYear-end and New Year holidays : 6 days, including New Year's Day, based on the company calendar\nAnnual total : At least 120 days off per year\nProbation period\nあり(二か月) / Two months probation period\nBenefits\n・社会保険完備(厚生年金、健康保険、雇用保険、労災保険)\n・通勤手当支給（社内規定に準ずる）\n・ライフサポート（育児休暇や介護休暇、時短勤務など）\n・企業型確定拠出年金制度\n・Social insurance coverage(Includes health insurance, employee pension (厚生年金), employment insurance, and workers’ compensation insurance)\n・Commuting allowance:Provided in accordance with company policy\n・Life support programs:Includes childcare leave, nursing care leave, and shortened working hours\n・Corporate Defined 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