【中途】パブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニア　※リモートOK

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• パブリッククラウド（AWS / GCP / Azure）上でのデータ基盤・データパイプライン構築経験
• ETL / ELT処理の設計・開発・最適化経験
• 大規模データを対象としたデータ収集・加工・ストレージシステムの開発経験
• SQLおよびデータクレンジング・データマート構築の実務経験
• データウェアハウスの運用保守経験
• リアルタイムデータ処理の実装経験
• データパイプラインの品質管理・パフォーマンスチューニング経験

• ステークホルダーとの協働力:
  データアナリストやデータサイエンティストなど、異なる専門性を持つメンバーと連携しながらプロジェクトを推進する協調性とコミュニケーション力が求められます。
• 顧客折衝・要件定義力:
  顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーションを担うため、技術的な内容を分かりやすく伝え、顧客の課題を正確に把握する力が必要です。
• 自律的な課題解決力:
  裁量労働制・リモートワーク環境での業務が多く、自ら課題を発見し、解決策を主体的に推進できる自律性が求められます。
• 柔軟な適応力:
  スタートアップから大手企業まで多様な規模・業種のプロジェクトに対応するため、異なるビジネス環境や技術要件に素早く適応できる柔軟性が必要です。
• 品質・パフォーマンスへの意識:
  データパイプラインの品質管理やパフォーマンス向上に継続的に取り組む姿勢と、高い品質基準を維持しようとするマインドセットが求められます。

• データ可視化・BIツールの活用経験:
  TableauやLooker、Power BIなどのBIツールを用いたデータの可視化・分析基盤構築の経験があると即戦力として活躍できます。
• データサイエンス・機械学習との連携経験:
  データサイエンティストや機械学習エンジニアと連携し、MLOpsやAI基盤の整備に携わった経験は、プロジェクトの付加価値向上に貢献できます。
• IaC（Infrastructure as Code）の活用経験:
  TerraformやAWS CDKなどを用いたインフラのコード化・自動化の経験は、データ基盤の安定運用・効率化において高く評価されます。
• 複数クラウドプラットフォームの実務経験:
  AWSだけでなくGCPやAzureなど、複数のパブリッククラウドを横断した実務経験は、多様なプロジェクト要件への対応力として歓迎されます。
• スタートアップや新規事業開発の経験:
  0→1フェーズでの開発支援が多い同社の特性上、スタートアップや新規事業立ち上げに携わった経験がある方は、プロジェクトへの即時適応が期待されます。

• マルチクラウド対応のデータエンジニアリングスキル:
  AWS・GCP・Azureの各プラットフォームを横断したデータ基盤設計・構築の実践経験を積むことで、特定クラウドに依存しない高付加価値人材としてのスキルセットを確立できます。
• 上流工程（要件定義・設計）の実践力:
  顧客との要件定義から設計フェーズまで一気通貫で担当するため、技術実装だけでなくビジネス課題の整理・解決策の提案力が身につきます。
• 多様な業界・ドメイン知識:
  スタートアップから大手企業まで幅広い業種のプロジェクトを担当することで、特定業界に限らない広範なビジネスドメイン知識と応用力が習得できます。
• データアーキテクト・リードエンジニアとしてのリーダーシップ:
  データアナリスト・データサイエンティストなど多職種と連携しながらプロジェクトをリードする経験を通じて、技術リードとしてのプロジェクトマネジメント力が養われます。
• リアルタイム・大規模データ処理技術:
  ETL/ELT最適化やリアルタイムデータ処理など、高度なデータエンジニアリング技術に実務で取り組むことで、市場価値の高い専門スキルを習得できます。