会社名

株式会社TVer

会社概要

TVerはテレビをアップデートし、「時間」や「場所」、「デバイス」から“開放”することでコンテンツを身近に自由に楽しんでいただける広告付き無料動画配信サービスです。

ポジション

■【E13】バックエンドエンジニア(Customer Data Platform開発担当)

仕事内容

■会社概要
株式会社TVerは、民放各局が制作した安心・安全なテレビコンテンツを、いつでもどこでも完全無料でお楽しみいただける民放公式テレビ配信サービス｢TVer（ティーバー）｣を主に運営しています。
「TVer」は、2015年のサービス開始以来、累計アプリダウンロード数は9,000万、月間ユニークブラウザ数は4,400万を超え、2025年12月には月間動画再生数も6.5億回を突破しました。
今後も「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を」をミッションに、どこでも自由なスタイルでテレビの楽しみ方がもっと広がるサービスを目指し、新たなスタートを切っています。

★こちらもぜひご覧ください！
・TVer採用サイト　https://recruit.tver.co.jp/
・会社紹介資料　https://speakerdeck.com/techtver/we-are-hiring
・TVer Tech Blog　https://techblog.tver.co.jp/
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・「TVer HR BLOG」https://note.com/tver/
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■募集部門について
TVerのエンジニアリング組織では、累計9,000万DL / 月間動画再生数6.5億のサービス「TVer」のシステムの設計、開発、運用はもちろん、
大量データの収集や処理、分析などを担当しています。

毎月最高記録を更新し続けている中、まだまだ市場・プロダクト共に伸び代があり、圧倒的なサービスグロースを目指していける環境です。

開発組織は40名ほどで構成されており、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、SRE、データエンジニア、デザイナー、ディレクター、PdMなどが在籍しています。
一方でプロダクトの成長に対して組織の成長が追いついておらず、まだまだやりたいことが無数にあります。
多数のシニアエンジニア、EM、CTO経験者などを擁しており、各方面から優秀なエンジニアが参画していますが、さらなるサービス拡大を目指していくためにも、体制の増強を急いでいます。

組織体制は開発生産性向上のために、クロスファンクショナルなプロダクト開発チームと、それを支えるEnablingチーム、Platformエンジニアリングチームに分かれ、
各人が自律して行動し各チーム内で素早く意思決定をしながら開発をする組織になりつつあります。
そのため、様々なエンジニアリング領域の課題が多くある環境にてご自身で考え意思決定ができる組織なので、技術力を向上させることのできる環境であることはもちろん、組織やプロダクトへの貢献がわかりやすく成果として現れやすい環境になっています。

本ポジションでは、「データ収集から活用（パーソナライズ）まで」の一連のバックエンドシステム CDP(Customer Data Platform)を設計・構築することがミッションです。 AWSとGCPを跨ぐ大規模なデータ基盤を整備しつつ、秒間数万リクエストを超えるトラフィックに耐えうる「ログ収集API」や、Spannerのグラフ機能を活かした「パーソナライズAPI」の新規開発において、チームの中心となって技術的な議論と実装をリードしていただきます。今回は、この新基盤構築に向けて新たに立ち上げるチームでの募集となります。

■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。

■開発環境
・言語: Go
・クラウド: Google Cloud (GCP) , AWS
・データベース: Cloud Spanner (Graph / Full Text Search), Aurora (MySQL), Dynamo DB
・データ/AI: BigQuery, Vertex AI
・開発支援: Claude Code, GitHub Copilot
・その他: Cloud Run, GKE, Terraform, gRPC

■生成AIの活用について
・活用中の技術やツール：Github Copilot / Amazon Bedrock / Vertex AI / Claude / Gemini / Devin / V0
・全エンジニア職がClaude Max 20xを利用可能です
・プロダクトに対してAI導入も推進中です
・その他新しいAIツールも迅速に導入を進めています

求める経験・スキル

必須スキル
・Web APIのアーキテクチャ設計・開発経験（3年以上目安）
　- 言語：Go, Python 等
　-高トラフィック環境における負荷分散、キャッシュ戦略、DB接続周りの設計について、なぜその構成にするのかを言語化し、チームと議論できる方
・クラウド（GCP/AWS）を活用したインフラ・バックエンド構築経験
　-マネージドサービス（Cloud Run, Spanner, RDS等）の特性を理解し、要件に合わせた技術選定ができる方
・データモデリング・DB設計経験
　- RDBMSの正規化だけでなく、NoSQLや大規模分散DBの特性を考慮したスキーマ設計ができる方

歓迎スキル
・レコメンデーションシステムや検索エンジンのバックエンド実装経験
　-協調フィルタリングやベクトル検索などの基礎的なアルゴリズムへの理解がある方
・パーソナライズ機能の開発・運用経験
　-ユーザーセグメントに応じたコンテンツ出し分けや、A/Bテスト基盤の構築など
・Cloud Spanner の運用経験、またはGraph DBを用いた開発経験
・BigQuery を用いたデータ基盤（データレイク/DWH）の構築経験
・マイクロサービスアーキテクチャの設計・運用経験

など

求める人物像
■求める人物像
・TVerのミッションに共感いただける方
　https://tver.co.jp/about/#vision
・テレビという社会インフラに関わりたい方
・問題解決することが好きな方
・ハイパフォーマンスな設計・開発に関する改善が大好きな方
・チームとの対話を重視できる方


■キャリア開発の機会と得られる経験
・月間4,400万人のユーザーが使う巨大サービスだけあって、大規模な負荷が特徴のひとつとなっています。バックエンドエンジニアとして、高トラフィックなデータのやり取りに耐えうるシステムの構築は、大きなやりがいとなります。
・ハイパフォーマンスな設計・開発に関する経験が積めます。日々大量の視聴者データを扱いながら大規模負荷を捌くために、TVerではパフォーマンスの高さに焦点を当てた設計や技術が用いられており、大規模データを管理する経験を通してスキルアップできる環境です。
・テレビ放送という社会インフラに関わっていくことができます。ドラマやアニメ・ドキュメンタリー・バラエティ、ニュースやスポーツなどのテレビ放送は、人々に新しい発見やドキドキする体験、"ワクワク"する毎日を届ける重要な役割を持っており、
社会的インパクトの大きなサービスの信頼性向上に携われる魅力的な仕事です。
・イベント（各種テックカンファレンスへの協賛、参加や技術勉強会等）や課内の定例ミーティングなどで、幅広い世代、バッググラウンドのメンバーと情報交換ができます。
・最新技術のキャッチアップのため、各種外部研修への参加、外部エキスパート招聘などエンジニアの成長に積極的に投資しています。利用できそうな技術はすぐに検証しプロダクトに反映することもあります。