データエンジニア◆国内有数の数億〜数十億単位のデータ量を扱う／在宅勤務可／フルフレックスＰａｙＰａｙカード株式会社

仕事内容

〜フルリモート可×フルフレックス×所定労働7時間45分〜 ◎データの基盤／DWHを構築する業務をお任せ ◎国内有数の数億〜数十億単位のデータ量を取り扱う ◎ユーザー数国内最大級の決済サービスPayPayと強力タッグ！ ■業務詳細： 現在利用されているDWHの開発及び運用・保守業務に従事いただきます。 更に新しいデータ基盤整備を数年単位で進めていくため、そちらの業務への参画も携わっていただきます。 ・ビジネス・企画チームとの企画会議 ・データ基盤における要件定義〜リリースまでのシステム開発 ・システム・サービス維持のための保守運用 ・インシデント等のシステム障害発生時の原因分析・対応 ■開発環境： ・言語…SQL／Python ・OS…Linux ・DWH…Teradata／BigQuery ・バージョン管理システム…GitHub ・プロジェクト管理ツール …JIRA ・エディタ …Visual Studio Code ・インフラ…GCPを利用 ■当ポジションの魅力： ・PayPayやLINEヤフーなどのグループ会社のエンジニアと連携しながら、国内有数の数億〜数十億単位のデータ量を取り扱うことができます。 ・サービス成長の判断軸となるデータの基盤／DWHを作る業務となるため、データを解析、利活用することによりサービスを成長させることができ、社内、ユーザーの様々な方への価値提供に繋がります。 ・大量データの利活用を実現していくことができます。 ■組織・チーム紹介： クレジットカードの業務システム（基幹システム・周辺システム）の開発を担う組織の中のDWHの開発・運用を行うチームです。 ■募集背景： 当社の事業成長に伴い、既存のデータ基盤を新しく整えていく必要が出てきました。PayPayグループとして今後さらなる事業拡大、加盟店拡大に向けて、システム運用の強化、体制の強化を図るため、新たなチームメンバーを募集しています。 変更の範囲：会社の定める業務

働き方

勤務地

＜勤務地詳細1＞ 本社 住所：東京都千代田区紀尾井町1-3 受動喫煙対策：屋内喫煙可能場所あり ＜勤務地詳細2＞ 福岡本社 住所：福岡県福岡市博多区博多駅前4丁目21-26 博多コネクタ 勤務地最寄駅：JR鹿児島本線線／博多駅 受動喫煙対策：屋内喫煙可能場所あり 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

雇用形態

正社員

給与

＜予定年収＞ 580万円〜900万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）：5,800,000円〜9,000,000円 ＜月額＞ 483,333円〜750,000円（12分割） ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定 ※毎年1回見直し ※会社業績および個人貢献度により特別一時金（インセンティブ）を支給（年1回） 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務時間

＜労働時間区分＞ フレックスタイム制（フルフレックス） 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 9:00〜17:45

休日

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇3日〜16日（下限日数は、入社直後の付与日数となります） 年間休日日数124日 ※土日祝日、年末年始および会社指定日 ※年次有給休暇（初年度16日間、入社月に応じて按分付与。入社日から使用可）

特徴

待遇・福利厚生

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、厚生年金基金、退職金制度 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：補足事項なし 社会保険：補足事項なし 厚生年金基金：補足事項なし 退職金制度：確定拠出年金（401K） ＜定年＞ 60歳 継続雇用制度あり ＜副業＞ 可 ＜育休取得実績＞ 有（育休後復帰率100%） ＜教育制度・資格補助補足＞ ■入社時研修、管理職研修、新任管理職研修、公募制による各種研修、その他業務知識習得研修　他 ■その他社内制度 ■定期的な1on1:社員の成長に合わせた能力開発を支援する制度 ＜その他補足＞ ■時間外勤務手当、深夜勤務手当、通勤交通費、ワークスタイル支援金 ■財産形成貯蓄制度（一般・住宅・年金財形）

応募条件

応募資格

■必須条件： ・データ基盤を運用・構築した経験が3年以上ある方 ・ETL、ELT処理の開発・運用経験 ・データ処理関連言語での開発経験（Shellscript、SQL、Java、Python、Go等） ・パブリッククラウドの利用経験 ・BigQueryの利用経験 ■歓迎条件： ・AWSもしくはGCPでの開発経験 ・Spark等を用いた分散処理の設計／開発／チューニング経験 ・大規模システムの開発運用経験、もしくは大規模データや高負荷システムの経験