【正社員・東京都】経験者募集。DevOpsエンジニア、Super Point Screen – メディアおよびデータソリューション開発部門(MDSD)(DevOps Engineer, Super Point Screen – Media and Data Solutions Development Department (MDSD))、月給30万円〜、日本語N1(ビジネスレベル)
応募資格
※英語求人のため、上部はエージェント様向けにGoogle翻訳で日本語にした内容となります 【必須要件】 - DevOps/SRE/プラットフォームエンジニアリングにおける7年以上の経験。 - クラウドプラットフォーム(GCP)およびKubernetes(GKE/EKS)を大規模に運用した3年以上の深い専門知識。 - サーバーサイドアーキテクチャ(モノリス、マイクロサービス、イベント駆動型、その他の分散システム)のサポートに関する深い知識。 大規模かつトラフィック量の多いサービス向けのスケーリングパターンを熟知していること。これには、レイヤー間(Web、データベース、ログ記録)のスケーリングが含まれます。 - ミドルウェアに関する深い知識:分散キャッシング、メッセージキュー、RPCフレームワーク、およびネットワーク/IAMの基礎知識。 - 生産サービスサポートへの取り組み:サービスの可用性を確保し、システム障害からの復旧を最優先事項として推進する。 インフラ資源の使用状況を計画・監視し、費用対効果を確保する。可能な限りチームと協力して、不要なコストを削減する。 ・オーナーシップ意識を持った情熱的な技術者。コスト最適化と可観測性に関する経験があれば尚可。 【歓迎要件】 プロジェクト間で容易に適用できる、再利用可能なDevOpsライブラリとCI/CDパイプラインを設計・開発する。 鋭い問題解決能力とビジネスとテクノロジーの橋渡し能力、そして強力な部門横断的なリーダーシップ。 サービスの特性を考慮したビジネスKPIに基づいた監視およびアラート設計。 - GCP BigQuery環境におけるAirflowとDAGに関する知識、およびデータパイプライン構築の経験。 #エンジニア #インフラエンジニア #コマース #楽天スーパーポイントスクリーン #Python #Golang #Go ―――――――――――――― Work Environment 【Mandatory Qualifications:】 - 7+ years in DevOps/SRE/Platform Engineering. - 3+ years of deep expertise operating cloud platform (GCP) and Kubernetes (GKE/EKS) at scale. - Deep knowledge in supporting server-side architectures (monoliths, microservices, event-driven and other distributed systems). - Mastery of scaling patterns for large-scale, high-traffic services, including scaling across layers (web, database, logging). - Deep middleware knowledge: distributed caching, message queues, RPC frameworks; plus networking/IAM fundamentals. - Commitment to production service support: ensure service availability and drive recovery from system troubles as the highest priority. - Plan and monitor infrastructure resource usage to ensure cost-effectiveness; collaborate with the team to reduce unnecessary costs where possible. - Passionate technologist with ownership mindset; cost optimization and observability experience preferred. 【Desired Qualifications:】 - Design and develop reusable DevOps libraries and CI/CD pipelines that can be easily applied across projects. - Sharp problem-solving and business-to-tech translation; strong cross-functional leadership. - Monitoring and alert design that considers business KPIs considered to the characteristics of the service. - Knowledge of Airflow and DAG in a GCP BigQuery environment, and experience building data pipelines. #engineer #infrastructureengineer #commerce #RakutenSuperPointScreen #Python #Golang #Go Agency Notes: Languages:
