●募集概要
NHN テコラス株式会社では、FinOpsツール「Cloud illuminator」の開発チームを拡充し、次世代のクラウドコスト最適化プラットフォームの構築を担うデータ開発基盤エンジニアを募集しています。

●プロダクトの価値と技術的挑戦
・事業的インパクト
「Cloud illuminator」は多くの企業のクラウドコスト最適化を支援するFinOpsツールとして、急速に成長しています。あなたが開発するデータ基盤は、企業の経営判断に直結する重要な役割を担います。

●技術的な魅力
・大規模データ処理: 数百万〜数千万行のクラウド課金データをバッチ処理で効率的に処理
・最新アーキテクチャ: AWS サーバーレス技術を軸とするスケーラブルなデータパイプライン
・高度なアルゴリズム: 異常検知や予算予測など、ルールベースと機械学習を組み合わせたハイブリッドなロジック実装
・エンドツーエンド開発: データ処理からBI可視化まで一貫した開発体験

●担当業務
1. ETLパイプラインの設計・開発
AWS Lambda + Step Functionsを中心としたサーバーレスアーキテクチャで、企業のクラウド課金データを処理する高性能なETLシステムを構築します。
技術的な特徴:
・Pythonエコシステム（Pandas/NumPy）を活用したベクトル演算処理
・デザインパターン（Template Method、Strategy等）を適用した保守性の高い設計
・型安全性を重視した開発（Type Hints、静的解析ツール活用）
・多様なデータソースへの対応（S3、Redshift、RDS等）
・可読性の高いデータ構造定義（dataclass, NamedTuple活用）

2. ワークフローオーケストレーション
AWS Step Functionsを用いた複雑なデータパイプラインの管理と、Infrastructure as Codeによる運用自動化を実現します。
主な技術要素:
・JSONata/JSONPathを活用したパラメータ制御
・CloudFormationによるインフラのコード管理
・エラーハンドリングと再実行制御の実装

3. データ可視化・BI開発
処理したデータをLookerで可視化し、顧客に価値のあるインサイトを提供するダッシュボードを構築します。

●開発プロセスと働き方
・プロジェクト推進方式
各タスクにおいて要件定義から運用までを一貫して担当し、高いオーナーシップを持って開発を進めます。
1.要件分析: ステークホルダーとの対話による技術仕様の具体化
2.設計・実装: モダンな開発環境（Cursor等のAIツール活用）での効率的な開発
3.品質管理: GitHub PR ベースのコードレビューによる品質担保

●チーム構成
5名のエンジニアチームで、データエンジニアリングの全領域をカバーしています。少数精鋭だからこそ実現できる技術的な自由度と、個人の成長機会があります。

●求めるスキル・経験
＜必須要件＞
・Python開発経験: Pandasを用いた本格的なデータ処理の実装経験
・大規模ETL処理: パフォーマンスを意識したデータ処理システムの構築経験
・オブジェクト指向設計: 保守性・拡張性を考慮したクラス設計の実践経験
・チーム開発: GitHubを用いた協調開発の経験
・品質意識: 単なる動作ではなく、保守性・可読性を重視したコーディング能力

＜歓迎要件＞
・AWSサーバーレス: Step Functions、Lambdaを用いたワークフロー構築経験
・FinOps知識: AWS Cost and Usage Reports（CUR）等のクラウド課金データの理解

●求める人物像
＜技術的な姿勢＞
・設計思考: 仕様を満たすだけでなく、将来の拡張性や他メンバーの保守性を考慮した設計ができる方
・オーナーシップ: 要件理解から実装、運用まで責任を持って取り組める方
・品質への拘り: パフォーマンス最適化とデータ整合性の両立に取り組める方

＜成長意欲＞
・新技術への関心: 急速に進化するクラウド技術やデータエンジニアリング領域への学習意欲
・ビジネス理解: 技術的な実装だけでなく、ビジネス価値の創出を意識した開発姿勢

●キャリア成長の機会
＜技術的な成長＞
・エンドツーエンドなデータパイプライン構築・運用スキルの習得
・大規模システムの設計・運用経験
・FinTech/FinOps領域での専門性構築

＜事業的な成長＞
・急成長市場での先行者としての経験
・企業の経営判断に影響するシステムの開発経験
・プロダクト成長とともに拡大する技術的責任範囲

●技術スタック
・言語・ライブラリ: Python (Pandas, Numpy)
・クラウド: AWS (Lambda, Step Functions, S3, Redshift, RDS, CloudFormation)
・データストレージ: Redshift, RDS, S3 (CSV, Parquet, JSON)
・可視化: Looker (LookMLによる定義)
・開発環境: GitHub, Cursor, uv, Ruff, ty, pytest