22.【AD Solution】Product Engineer（Databeat）

# 22.【AD Solution】Product Engineer（Databeat）
## 仕事概要
Databeatは、40以上の広告媒体と自動連携し、データ収集・集計・レポーティングを一気通貫で行うマーケティングデータプラットフォームです。KARTE Signalsとのプロダクト連携を通じて、1st Party Dataを活用した広告効果の可視化・配信最適化までを実現しており、国内トップクラスの連携媒体数と実績を持ちます。
現在、プレイドへの統合（PMI）を経て、エンタープライズ対応・AIを活用した開発フロー・PLAIDとの本格融合など、プロダクトとして次のフェーズへ進もうとしています。このタイミングで、技術的な基盤を整え、チームをリードしながら自らも手を動かせる \*\*Product Engineer\*\* を募集します。
### 業務内容の一例

• \*\*技術的な基盤整備・アーキテクチャ刷新の推進\*\*
• 複雑化した既存システム（PHP/Go）の整理・設計改善
• スケーラブルな開発フロー・リリースフローの策定と実装
• エンタープライズ水準の品質基準・サポート体制の構築
• \*\*プロダクトロードマップの策定と実行\*\*
• 40以上の広告媒体との連携拡充（新媒体対応・API連携設計）
• 広告データの収集・集計・可視化機能の高度化
• KARTEとのデータ連携・プロダクト融合の推進
• \*\*AIを活用した開発・サービス改善\*\*
• 広告運用自動化・レポーティング高度化に向けたAI機能の企画・実装
• 開発フロー自体へのAI活用推進
• \*\*チームのピープルマネジメント・育成\*\*
• 既存メンバーとの役割分担設計・スキルアップ支援
• 採用した新メンバーのオンボーディング
• \*\*社内データ分析基盤の構築\*\*
• ユーザー・リードデータを含む社内分析基盤の整備

### 技術スタック

• \*\*バックエンド\*\*: PHP, Go, Node.js
• \*\*インフラ\*\*: Google Cloud(Cloud Run, Compute Engine, Pub/Sub, BigQuery, Cloud SQL, Datastoreなど)
• \*\*その他\*\*: GitHub, Datadog, Claude, DataStudioなど
• ※今後のリビルド方針は入社後に一緒に決定予定。技術選定の議論から参加できます。

## 必須スキル
Databeatは、40以上の広告媒体と自動連携し、データ収集・集計・レポーティングを一気通貫で行うマーケティングデータプラットフォームです。KARTE Signalsとのプロダクト連携を通じて、1st Party Dataを活用した広告効果の可視化・配信最適化までを実現しており、国内トップクラスの連携媒体数と実績を持ちます。
現在、プレイドへの統合（PMI）を経て、エンタープライズ対応・AIを活用した開発フロー・PLAIDとの本格融合など、プロダクトとして次のフェーズへ進もうとしています。このタイミングで、技術的な基盤を整え、チームをリードしながら自らも手を動かせる \*\*Product Engineer\*\* を募集します。
### 業務内容の一例

• \*\*技術的な基盤整備・アーキテクチャ刷新の推進\*\*
• 複雑化した既存システム（PHP/Go）の整理・設計改善
• スケーラブルな開発フロー・リリースフローの策定と実装
• エンタープライズ水準の品質基準・サポート体制の構築
• \*\*プロダクトロードマップの策定と実行\*\*
• 40以上の広告媒体との連携拡充（新媒体対応・API連携設計）
• 広告データの収集・集計・可視化機能の高度化
• KARTEとのデータ連携・プロダクト融合の推進
• \*\*AIを活用した開発・サービス改善\*\*
• 広告運用自動化・レポーティング高度化に向けたAI機能の企画・実装
• 開発フロー自体へのAI活用推進
• \*\*チームのピープルマネジメント・育成\*\*
• 既存メンバーとの役割分担設計・スキルアップ支援
• 採用した新メンバーのオンボーディング
• \*\*社内データ分析基盤の構築\*\*
• ユーザー・リードデータを含む社内分析基盤の整備

### 技術スタック

• \*\*バックエンド\*\*: PHP, Go, Node.js
• \*\*インフラ\*\*: Google Cloud(Cloud Run, Compute Engine, Pub/Sub, BigQuery, Cloud SQL, Datastoreなど)
• \*\*その他\*\*: GitHub, Datadog, Claude, DataStudioなど
• ※今後のリビルド方針は入社後に一緒に決定予定。技術選定の議論から参加できます。

## 歓迎スキル

• PHPまたはGoでのバックエンド開発経験
• GCP（BigQuery、Cloud Functions等）を活用した大規模データ処理の経験
• 広告プロダクト・マーケティングテック領域の開発経験
• プロダクトマネジメント経験（要件定義・ロードマップ策定等）
• メンバーの育成・評価・採用に携わった経験
• スタートアップ〜グロースフェーズのプロダクトを経験した方

## 求める人物像

• \*\*技術とビジネスの両方に責任を持てる方\*\*

：「コードを書く」だけでも、「方針だけ出す」でもなく、技術的な実装方針を決めながら、プロダクトの価値や事業上の優先順位も自分ごととして考えられる方を求めています。

• \*\*自分の後に続くチームのことを考えられる方\*\*

：自分が何かを決めることで、チームメンバーの動き方や成長がどう変わるかを意識して動ける方。プレイングだけでなく、育成・役割分担の設計まで担う意欲がある方。

• \*\*他プロダクトとの連携や協業をしプロダクトの価値を高めたい方\*\*

：プレイドには様々なプロダクトがあり、連携することで新たな価値を見出せることも多いです。そのため自分の担当プロダクトに閉じずチームプレイドのスタンスでValueを出していく必要があります。

• \*\*新設組織の中で0→1を楽しめる方\*\*

：所属する組織は旧来のエンジニアリング組織からスピンアウトして広告領域のプロダクト開発に特化した新組織です。この組織特有のベストプラクティスを探しながら、新たなチャレンジを楽しんでいただきたいと考えています。
### 選考フロー
※書類選考後、面談回数は3〜4回となります。

1. 書類選考
2. 面談（現場メンバー・マネージャー）

• 通常は面談1〜3回となります
• ご面談の内容から応募職種とは異なるポジションを提案させていただく場合もございます
• オンラインでの実施も可能です

1. リファレンスチェック

• 面談だけでなく、より多面的に候補者の方を理解するために実施しています
• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています

1. 源泉徴収票のご提出

• 最終面談へ進む全ての候補者に依頼しています

1. 最終面談（対面／執行役員）

• 基本的にはオフィスでの面接になります

### 関連インタビュー記事

• [取締役・高柳 × Dept Head対談インタビュー](https://blog.plaid.co.jp/n/n1a5eb0491d0e)

【変更の範囲】業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
「屋内原則禁煙（喫煙専用室あり）」
## 応募概要
### 給与
諸手当

• PLAY-AID Allowance（年20万円程度の学習・環境支援金）あり
• 交通費実費支給（月額上限5万円）

### 勤務地
本社（〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目10-1（GINZA SIX10F））
【変更の範囲】会社の定める場所
※ハイブリッドワーク
出社とリモートワークを取り入れたハイブリッド型の勤務形態です。中長期的なビジョンの達成に向けて最適な方法を思考し続けており、会社やチームの状況を踏まえて一定日数の出社をリクエストすることがあります。
現状ビジネスサイドは原則週3出社となっています
### 雇用形態
正社員
### 勤務体系
フレックスタイム制（コアタイムなし）

• フレキシブルタイム 7:00〜22:00
• 休憩時間 60分

### 試用期間
入社後6ヶ月
### 福利厚生

• 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
• 年次有給休暇（入社時付与）
• 特別休暇（PLAY-AID Holiday等）