Data Engineer / データエンジニア

About PayPay

PayPay is a FinTech company that has grown to over 75M (as of August 2026) users since its launch in 2018. Our team is hugely diverse with members from over 50 different countries.

OUR VISION IS UNLIMITED_

We dare to believe that we do not need a clear vision to create a future beyond our imagination. PayPay will always stay true to our roots and realize a vision (future) that no one else can imagine by constantly taking risks and challenging ourselves. With this mindset, you will be presented with new and exciting opportunities on a daily basis and have the opportunity to grow and reach new dimensions that you could never have imagined. We are looking for people who can embrace this challenge, refresh the product at breakneck speed and promote PayPay with professionalism and passion. ※ Please note that you cannot apply or be selected in parallel with PayPay Corporation, PayPay Card Corporation and PayPay Securities Corporation.

2018年にサービスを開始してから約8年でユーザー数7500万人を突破したフィンテック企業であるPayPayは約50か国の国と地域から集まった多様なメンバーで構成されています。

OUR VISION IS UNLIMITED_

我々は自分たちの想像を超える未来を創るためにあえて明確なビジョンは必要ないと考えています。常にDay1であるスタンスを忘れずに、誰もが想像できないようなビジョン（未来）を実現していくのがPayPayです。 この壮大なビジョンに前向きに取り組み、他社に真似できない圧倒的なスピードでプロダクトを磨き上げ、日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。

※ PayPay株式会社へご応募いただく際にはPayPayカード株式会社、PayPay証券株式会社へ併願応募はご遠慮いただいております。ご了承ください。

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Job Description

About the Organization/Team・組織/チームについて

The assigned organization is primarily advancing projects related to a next-generation digital financial platform. Our team takes the lead in designing, building, and operating modern data engineering infrastructure from scratch to enable data-driven innovation across the group.

※ After joining the company, you are expected to be seconded to PayPay Bank as a member of the above project.

配属先組織は、次世代型のデジタル金融プラットフォームに関わるデータ基盤プロジェクトをメインに進めています。 グループ全体のデータ活用を加速させるため、モダンなデータ技術を用いた信頼性・拡張性の高いデータエンジニアリング基盤の設計・構築・運用を1からリードする組織です。

※入社後に上記プロジェクトメンバーとしてPayPay銀行への出向を予定しています。

Background of Recruitment・募集の背景

As the business continues to grow rapidly, the importance of data utilization across both PayPay Bank and the broader PayPay Group is increasing. To support product enhancements, marketing initiatives, and fraud detection, establishing a robust data engineering foundation that delivers high reliability, security, and scalability is an urgent task.

事業の急激な成長に伴い、PayPay銀行およびPayPayグループにおけるデータ活用の重要性はますます高まっています。プロダクト改善、マーケティング、不正検知などの各種施策を高度化させるため、高い信頼性・セキュリティ・拡張性を兼ね備えたデータエンジニアリング基盤の体制強化が急務とされています。

Job Responsibilities・具体的な業務内容

• Design, develop, and operate robust and scalable data ingestion pipelines using technologies such as Databricks, AWS DMS, and Terraform
• Develop large-scale data processing workflows using Spark, Python, and SQL
• Design and build data integration platforms that connect banking services, payment systems, internal business applications, and external data sources
• Optimize data pipelines by combining Change Data Capture (CDC), streaming, and batch processing architectures
• Build and maintain data lakehouse and data catalog platforms leveraging Databricks Lakehouse and Unity Catalog
• Design and operate data governance capabilities, including data quality management, metadata management, data lineage, access control, and audit logging
• Improve performance, optimize costs, and enhance reliability for large-scale data processing environments
• Implement SRE and observability practices for data platforms, including monitoring, alerting, dashboards, and incident response
• Build, automate, and standardize data infrastructure using Infrastructure as Code (IaC) technologies such as Terraform
• Develop and maintain shared frameworks, tools, templates, and CI/CD pipelines to improve the efficiency and consistency of data engineering operations
• Partner with product, analytics, risk management, security, compliance teams, and other PayPay Group companies to drive data utilization and business value
• Operate and enhance data platforms in compliance with the security, privacy, regulatory, and internal control requirements expected of a financial institution

• Databricks、AWS DMS、Terraformなどを活用した、堅牢でスケーラブルなデータ取り込みパイプラインの設計・開発・運用
• Spark / Python / SQLを用いた大規模データ処理ワークフローの開発
• 銀行サービス、決済連携、業務システム、外部データソースなどからのデータ連携基盤の設計・構築
• Change Data Capture、ストリーミング処理、バッチ処理を組み合わせたデータパイプラインの最適化
• Databricks Lakehouse、Unity Catalogなどを活用したデータレイクハウスおよびデータカタログの整備
• データ品質、メタデータ管理、データリネージ、アクセス制御、監査ログなど、データガバナンス機能の設計・運用
• 大規模データ処理におけるパフォーマンスチューニング、コスト最適化、信頼性向上
• モニタリング、アラート、ダッシュボード、インシデント対応など、データ基盤におけるSRE / Observabilityの実践
• TerraformなどのIaCを用いたデータ基盤インフラの構築・自動化・標準化
• データエンジニアリング業務を効率化するための共通フレームワーク、ツール、テンプレート、CI/CDパイプラインの整備
• プロダクト、アナリティクス、リスク管理、セキュリティ、コンプライアンス、PayPayグループ各社との連携によるデータ活用推進
• 金融機関として求められるセキュリティ、個人情報保護、規制対応、内部統制を踏まえたデータ基盤運用

Tech Stack

• Cloud: AWS
• Data Platform: Databricks, Snowflake, Delta Lake, Data Lakehouse
• Processing: Apache Spark, Scala, Python, SQL
• Orchestration: Airflow, Dagster, Prefect
• Streaming / Ingestion: Kafka, CDC tools
• Infrastructure: Terraform, GitOps, CI/CD
• Governance: Unity Catalog, AWS Lake Formation, Data Catalog, Metadata Management
• Observability: Prometheus, Grafana, CloudWatch, Datad