■ポジションについて
プラットフォームエンジニアとして、事業運営で発生するデータを体系的なコンテキストに変換し、ヒト起点のAI活用だけでなくAIエージェントがデータを利活用できるプラットフォームを実現します。AIエージェントが活躍するためのデータ基盤を構築し、全社のデータアクセシビリティを最大化、モダンデータスタックとAI技術を融合させ、カカクコムグループ全体のデータ利活用レベルを飛躍的に向上させます。

■新経営体制にてAI戦略を本格始動
2024年4月に新経営体制が発足し、当社はAIネイティブなテックカンパニーへの進化を、重要戦略に位置付けました。
この戦略を全社横断で推進するため、CTO直下にAX部（AIトランスフォーメーション推進部）を2025年度に設立しました。
上場企業において、組織改変を前提としたトップダウンの戦略実行ができる希少な挑戦フィールドです。
データ基盤のモダナイズに加え、生成AI活用を見据えた「AI Readyなデータプラットフォーム」への刷新に伴い、技術選定から実装までをリードできるエンジニアを募集します。

■AIネイティブを追求
実践を通じて、陥りやすい「AIの補助的な導入」とは異なるアプローチが必要だと実感しています。
AIを前提とした組織設計、業務プロセス、意思決定の全面的な再構築が必要です。
AIのミスやハレーションを織り込み、最適なカバー方法を磨くことが、AI時代の勝ち筋だと考えます。
3年先の先進事例の創出に、一緒にチャレンジしていただける志のある方をお待ちしています。

■期待する役割
・データ基盤のモダン化実装
- 技術負債の解消（モデリング強化のための技術ボトルネックを見極め清々と対応）
- Semantic Layerの実装（LLMがビジネスロジックを正確に理解できるよう、指標や定義をコード化・管理）
- 非構造化データの構造化処理（口コミ、画像、ログ等の非構造化データを、AIが学習・推論しやすい形式へ変換）

・プラットフォームエンジニアリングの高度化
- データパイプラインの実装（バッチ処理、ストリーミング処理の実装）
- Data Observabilityの導入（データの鮮度・分布・品質を自動監視し、異常を即座に検知・修復する仕組みの実装）
- AI/MLOps基盤との連携（学習データのバージョン管理、推論結果の評価フィードバックループの構築）

■想定されるキャリアパス
入社時：データエンジニア （既存データ基盤のモダナイズ、新規データパイプラインのプロトタイピング）
1-2年後：プラットフォームエンジニア（AIエージェント向けAPIの本格実装、Semantic Layerの全社展開）
3年後〜：プラットフォームテックリード（全社プラットフォームアーキテクチャの統括、業界をリードする技術発信）

■ポジションの魅力（あなたのインパクト）

・「AIのためのデータ基盤」という未踏領域への挑戦
- 単なる分析基盤ではなく、AIエージェントが自律的に動くためのインフラをゼロから設計できる
- レガシーな基盤を最新のモダンデータスタックへ刷新する、大規模な技術的挑戦

・カカクコムのデータ資産をAIの力に変える
- 国内最大級のサービスが持つ独自データを、LLMの能力で最大限に引き出す仕組みを作る
- あなたの実装した基盤が、全社のAIサービスや業務効率化の土台となる

■必須条件
* データエンジニアリングの実務経験 3年以上（クラウドDWH、ETL/ELT、ワークフロー管理ツールの利用経験）
* Python/Go等を用いたバックエンド開発経験（API開発、データ処理スクリプトの実装）
* IaC（Terraform等）によるインフラ構築・運用経験
* 最新のデータ技術スタックへのキャッチアップと実践経験

■歓迎要件
* データ基盤の設計・構築経験 3年以上（DWH、データパイプライン、ETL/ELT）
* Semantic Layer（dbt Semantic Layer, Cube等）の導入・運用経験
* Data Observabilityツール（Monte Carlo等）の活用経験
* 大規模トラフィック/ペタバイト級データの処理経験