【株式会社ＴＶｅｒ】バックエンドエンジニア◆「TVer」ユーザーデータ処理のデータ基盤開発◆在宅・フレックス【E13】【転職支援サービス求人】（正社員）

掲載予定期間：2026/5/11(月)〜2026/8/2(日)


バックエンドエンジニア◆「TVer」ユーザーデータ処理のデータ基盤開発◆在宅・フレックス【E13】


【月間4,400万以上のユーザーが使う巨大サービス『TVer』のエンジニアリング部門◆プロダクト開発をお任せいたします】
■業務内容
次世代のCustomer Data Platformをゼロベースで設計・構築する新規プロジェクトです。Spanner等のデータベースに蓄積される膨大なユーザー属性・行動データを、分析や機能開発に活用可能な状態へと処理・統合する「データ基盤」の開発が主務となります。

1. 高可用性・高パフォーマンスなログ収集・活用基盤の構築
・行動ログ収集APIの開発 (GCP): ユーザーの視聴行動やアプリ内操作をリアルタイムに記録するAPIを設計・開発します。スパイクアクセスにも耐えうる、高可用性かつ低レイテンシなAPIの実現に向け、チームで設計を練り上げます。
・データパイプラインの整備 (BigQuery -> Spanner): 収集したログをデータレイク（BigQuery）へ蓄積するだけでなく、分析・集計された結果や特徴量をCloud Spannerへ書き戻し（Reverse ETL等）、即座にアプリ側で利用可能にするためのデータフローを構築します。
2. Spanner Graphを活用したパーソナライズAPIの開発
・Spanner × Graph DBへの挑戦: ユーザーとコンテンツの関係性をグラフ構造で管理し、高度なレコメンドを実現するために、SpannerのGraph機能（またはGraph DB）を活用したスキーマ設計を行います。
・パーソナライズAPIのアーキテクチャ検討: SpannerとCloud Run（またはGKE）を組み合わせ、スケーラビリティとレスポンス速度を両立するアーキテクチャについて、チームメンバーと深く議論・検証を重ねながら、最適な構成を導き出してください。
3. マルチクラウドデータの統合とAI連携
・既存DBとの連携: AWS上にあるメタ情報とGCP上のデータを連携させるための課題（クラウド間のデータ整合性や同期処理）に対し、技術的なアプローチで解決策を提示・実装します。
・AI/ML連携: Vertex AI等のLLMを活用しサービスへ反映させるフローの構築や、Claude Code等のAIツールを活用した開発効率化（社内エージェント開発等）を推進します。

変更の範囲：会社の定める業務

【チーム／組織構成】
【その他プロジェクト事例】
【開発環境】