データエンジニア / MLOpsエンジニア

データエンジニアは「データを欲しい人が、欲しい粒度で、欲しいタイミングに受け取れる」ように裏側を整備する役割です。APIやDBからの取り込み、ストリーミング、外部SaaSのバッチなどバラバラなソースを束ね、壊れにくいパイプラインへ作り替えます。

現場では、突然のスキーマ変更やソース障害、オンコール対応が常に起きます。だからこそ監視・テスト・リカバリ手順までを仕組み化し、プロダクトチームと「どこまで面倒を見るか」を握り合うことがミッションです。

スペシャリストパス: データアーキテクトとしてパイプライン／モデリングの標準を定め、全社のチームがそれに乗れるようプラットフォームを磨きます。ビジネス側と「どの粒度が意思決定に効くか」まで議論するポジションです。

マネジメントパス: データエンジニアリングマネジャーとしてロードマップ策定やSLA管理、オンコールの設計を担い、採用・育成を通じて組織のスループットを高めます。

越境パス: アナリティクスエンジニアやMLOpsに軸足を広げ、Analystが求めるデータモデリングとMLのフィーチャー配信を同じ言語で語れる橋渡し役になる道も一般的です。

Q: コードとインフラ、どちらを先に学ぶべき？

まずはSQLとPythonで小さなETLを回し切る力が優先です。そのうえでTerraformやCloudFormationを触り、環境構築を自動化できるとチームでの信頼度が一気に上がります。

Q: データ品質の責任境界は？

入力ミスまで拾うのは不可能なので、KPIに直結するカラムだけはテストと監視を敷きます。検知後に誰へ連絡し、どこまでロールバックするかをRunbookに書いておくのが鉄則です。

Q: どのタイミングでプロダクト側に合流すべき？

仕様が固まった後では遅いので、エピックの企画段階から入り、トラッキング設計やスキーマ追加を一緒に決めます。これができると後で「使えないログだった」を防げます。