A【福岡】データ分析エンジニア

以下のいずれかのロール・経験・知見が求められます。

• SQLを用いたデータ分析・加工・最適化の実務経験
• ETL/ELTパイプラインの設計・開発経験（Databricks・PySpark・DataSpider・ASTERIA・Glue等）
• クラウドDWHの構築・運用経験（Snowflake・BigQuery・Redshift等）
• BIツール（Power BI・Tableau・Looker等）を用いたダッシュボード開発
• Python（pandas・scikit-learn等）を用いた統計解析・機械学習モデルの構築・運用経験
• データ統合・マスタ整備・データガバナンス設計の業務経験
• 要件定義・業務フロー整理などの上流工程のドキュメント作成経験
• データ分析またはITプロジェクトのPM/PL経験

• 能動的な自走力:
  指示を待つのではなく、課題を自ら発見し改善提案や行動に移せる主体性が求められます。部署のDX案件は急拡大しており、自走できるメンバーが高く評価されます。
• 顧客・ステークホルダーへの円滑なコミュニケーション:
  クライアントとの要件定義や合意形成、社内関係者との調整など、対人折衝が業務の核心となります。会話のテンポの良さや論理的な説明力が重視されます。
• チームワーク重視の協調性:
  「ALL Sky」という全社的なチーム文化があり、個人の成果に固執せず、メンバーと連携して成果を出す姿勢が求められます。
• 素直さ・謙虚さ・学習意欲:
  技術変化の速いデータ分析領域において、新しい知識や顧客の声を素直に受け入れ、継続的に学び続ける姿勢が不可欠です。
• ビジネス視点での課題解決志向:
  データを技術的に扱うだけでなく、クライアントの経営課題・業務課題に落とし込み、価値あるインサイトとして提案できるビジネス思考が求められます。

• データ基盤導入・DWH/データレイク構築の経験:
  DWHやデータレイクの導入プロジェクトへの参画経験、またはデータ品質管理・メタデータ管理の設計・運用経験があると即戦力として活躍できます。
• BIレポート・提案資料の作成・プレゼン経験:
  分析結果をストーリーとして組み立て、経営層や顧客に提案・プレゼンした経験はPM/コンサルタントポジションで特に歓迎されます。
• 予測モデル・クラスタリング・異常検知などの応用分析知見:
  機械学習の応用分析（予測モデル構築、クラスタリング、異常検知）の実務経験やDMBOK/DMMの知見がある方は、データサイエンティストポジションで高く評価されます。
• 複数システム間のデータ連携・API統合設計経験:
  複数のシステムをまたぐデータ連携設計やAPI統合の経験があるデータエンジニアは、案件の幅広い要件に対応できる即戦力として歓迎されます。
• メンバー育成・チームマネジメント経験:
  データ分析チームのPMポジションでは、後進育成やチームマネジメントの経験があると評価につながります。

• マルチクラウドのデータ基盤構築スキル:
  AWS・Azure・GCP上でのクラウドDWH（Snowflake・BigQuery・Redshift）構築・運用経験を実案件を通じて体系的に習得できます。
• ETL/ELTパイプライン設計・データエンジニアリング技術:
  Databricks・PySpark・DataSpider・ASTERIAなど複数のETLツールを用いた実践的なパイプライン設計・開発スキルを習得できます。
• BIツールを活用したデータビジュアライゼーション力:
  Power BI・Tableau・LookerなどのBIツールによるダッシュボード開発・レポート設計スキルを実案件の中で磨くことができます。
• データコンサルティング・上流設計力:
  データ活用戦略策定やデータガバナンス設計など、技術だけでなく顧客への提案・コンサルティングスキルを上流工程から習得できます。
• プロジェクトマネジメント・ステークホルダー調整力:
  PL/PMとして多業種（製造・物流・金融等）のDXプロジェクトを推進する経験を積み、スケジュール・コスト・品質管理など総合的なPMスキルを獲得できます。