【フルリモート／週5／Java】数兆円規模の金融犯罪を水際で粉砕する。世界の決済網をリアルタイムに監視する「極限の不正検知エンジン」コアアーキテクト

【フルリモート／週5／Java】数兆円規模の金融犯罪を水際で粉砕する。世界の決済網をリアルタイムに監視する「極限の不正検知エンジン」コアアーキテクト ### お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、世界中から秒間数万件の粒度で流れ込むクレジットカード決済や送金データを瞬時に解析し、マネーロンダリングや組織的な詐欺（フィッシング、乗っ取り）を未然に防ぐ「グローバル・リアルタイム不正検知（Fraud Detection）プラットフォーム」のコア開発をお任せします。 ［役割に対して求める成果］「善良なユーザーの決済体験を阻害せず、悪意のみを正確に弾き出す」という究極のトレードオフをテクノロジーの力で打破すること。Java 21の並行処理能力と分散ストリーム処理を限界までチューニングし、複雑なルールエンジンと機械学習（ML）モデルの推論を「数十ミリ秒以内」で完遂させ、世界の金融インフラの絶対的な信頼を死守するアーキテクチャを実現すること。 ### 具体的な業務内容 ・Java 21およびMicronaut（またはSpring Boot 3）を用いた、極限の低レイテンシと高スループットが要求されるトランザクション評価API（gRPC / REST）の詳細設計、実装、テスト ・Apache FlinkおよびApache Kafkaを活用した、膨大な決済ストリームに対する複合イベント処理（CEP：Complex Event Processing）基盤の構築と、リアルタイムな特徴量（Feature）の抽出・集計 ・Neo4jやAmazon Neptune等のグラフデータベースを利用した、複雑に絡み合ったマネーロンダリングの送金ネットワークや、犯罪グループの相関関係のリアルタイム検索・検知ロジックの実装 ・Redis ClusterやHazelcast等のインメモリ・データグリッドを活用した、数億人のユーザープロファイルと過去の取引履歴へのサブミリ秒でのアクセス最適化 ・Drools等のビジネスルール管理システム（BRMS）の組み込みと、データサイエンティストが構築した異常検知モデル（Python）とのgRPCを介した超高速な推論連携 ・JFR（Java Flight Recorder）やAsync-profilerを駆使した、ミリ秒単位でのボトルネック特定。およびGenerational ZGCのチューニングによる、決済の機会損失を生む「Stop-The-World（STW）」の完全な撲滅 ・テスト駆動開発（TDD）の推進と、過去の膨大な不正トランザクション・データをリプレイし、検知精度とパフォーマンスの劣化を防ぐ厳格なバックテスト・パイプラインの構築 ### 必須スキル・経験 ・Javaを用いたミッションクリティカルなサーバーサイド開発・本番運用経験（3年以上） ・マルチスレッド、並行処理（Concurrency）、およびネットワークプロトコルに関する深い理解 ・RDBMSを用いた高度なデータベース設計、および高負荷環境下でのクエリチューニング経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験 ### 歓迎スキル・経験 ・不正検知（Fraud Detection）、AML（アンチマネーロンダリング）、または決済ゲートウェイシステムの開発経験 ・Apache Kafka、Apache Flink、Spark Streaming等を利用した大規模な分散ストリーミング処理の構築経験 ・グラフデータベース（Neo4j, Amazon Neptune等）、またはインメモリデータグリッドの運用・チューニング経験 ・Drools等のルールエンジンの利用、または独自ルールエンジンの設計経験 ・JVMの内部構造に関する深い理解、およびヒープダンプ解析や高度なGCチューニングの実務経験 ・AWS環境（EKS, MSK, ElastiCache等）でのコンテナ技術を利用したインフラ運用経験 ### 開発環境 言語・フレームワーク：Java 21, Micronaut (または Spring Boot 3), gRPC, Drools データ・ストリーム処理：Apache Flink, Apache Kafka, Neo4j, Redis (Hazelcast) インフラ・ミドルウェア：AWS (EKS, MSK, Neptune, ElastiCache), Docker, Kubernetes CI/CD・解析ツール：GitHub, GitHub Actions, Datadog (APM / プロファイラ), Terraform アーキテクチャ：Microservices, Event-Driven, Stream Processing その他ツール：Figma, Jira, Confluence, Slack ### 開発チームについて プロダクトマネージャー1名、サイバーセキュリティ・金融犯罪ドメインエキスパート2名、テックリード1名、コアバックエンド（Java）エンジニア7名（今回募集枠含む）、データサイエンティスト3名の体制です。「誤検知（False Positive）は最高のUXを破壊し、検知漏れ（False Negative）は犯罪者を利する」というシビアな現実に対し、O(1)のデータ構造やCPUのキャッシュヒット率といったコンピュータサイエンスの深淵からアプローチする、非常に知的なホワイトハッカー集団です。 ### 求める人物像 ・「金融犯罪を撲滅する」という社会的正義に強く共鳴し、目に見えないサイバー空間の脅威に対してテクノロジーの防壁を築くことに誇りを持てる方 ・「トラフィックが増えたからサーバーを増やす」という力技が通用しない厳格なレイテンシ要件の中で、アルゴリズムとJVMの最適化によって物理限界に挑むことに無上の快感を覚える方 ・フルリモート環境下において、データサイエンティストやセキュリティアナリストなど他職種とも自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方 ### 仕事の魅力 巨大な経済圏の「防波堤」として機能するセキュリティ・プラットフォームの心臓部をJavaで構築する、極めて社会的インパクトと技術的難易度の高いポジションです。終わりのないストリーム処理（Unbounded Data）と複雑なグラフ演算をミリ秒単位で捌き切る経験を積むことで、ビッグデータ処理と超低遅延アーキテクチャの双方に精通した「世界標準のハイパフォーマンス・アーキテクト」としての圧倒的な市場価値を獲得することができます。 ### 働き方 #### リモート環境 **[フルリモート]** フルリモートで働いていただけます（※扱うデータの機密性が極めて高いため、厳格なセキュリティガイドラインおよびVPN/ゼロトラストネットワーク環境下での業務となります）。

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