【紹介会社/東京】IT/データ分析エンジニア

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• データウェアハウス（DWH）またはデータマートの設計・構築経験
• BIツール（Tableau・Looker・Power BI等）の構築・運用経験
• クラウドサービス（AWS・GCP・Azure等）を活用したシステム設計経験
• SQLを用いたデータ抽出・加工・分析業務の実務経験
• データパイプライン（ETL/ELT）の構築・運用経験
• データ可視化・レポーティング基盤の構築経験

• ビジネス課題の定義力:
  データ利用部門と連携して課題を定義し、要件を整理できる力が求められます。技術的な知識だけでなく、利用者の視点でニーズを読み解く能力が重要です。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  各サービスのエンジニアやマーケティング担当など多様なステークホルダーと連携するため、専門用語を使わず分かりやすく説明・調整する能力が必要です。
• 自律的な課題解決力:
  複数のクライアント常駐案件に対応する環境のため、現場で自ら課題を発見し、主体的に動ける姿勢が重視されます。
• 技術トレンドへのキャッチアップ力:
  クラウドやデータ基盤の技術変化が速い分野のため、新しい技術・ツールを継続的に学習し、業務に取り込む意欲が求められます。
• 論理的・データドリブンな思考力:
  データの可視化や計測設計において、数値やファクトに基づいて判断・提案できる論理的思考が不可欠です。

• マーケティング計測ツールの活用経験:
  Google Analytics、GA4、Adjust、Amplitudeなどを活用したマーケティング効果測定や計測環境の構築経験があると即戦力として活躍できます。
• PythonまたはRを用いたデータ処理・分析経験:
  データの自動化やモデリング業務に活かせるプログラミングスキルは高く評価されます。
• データガバナンス・データマネジメントの知識:
  データ品質管理やメタデータ管理など、組織横断的なデータ活用推進に関する知識・実務経験があると歓迎されます。
• クラウドサービスの設計・構築資格（AWS・GCP等）:
  AWS認定資格やGoogle Cloud認定資格などのクラウド関連資格の保有者は選考で有利です。
• アジャイル・スクラム開発の経験:
  データ基盤開発においてもアジャイル手法を採用するプロジェクトが増えており、スプリント管理やカンバン活用の経験があると歓迎されます。

• データ基盤アーキテクチャ設計スキル:
  DWH・データレイク・データマートの設計から運用まで、エンドツーエンドのデータ基盤設計・構築スキルが身につきます。クラウドアーキテクチャのレビュー経験も積めます。
• BIツール活用・データ可視化スキル:
  複数クライアントのBIツール導入・運用を経験することで、Tableau・Looker・Power BIなど様々なツールの実践知識と、データ可視化設計の知見が得られます。
• クロスインダストリーなプロジェクト経験:
  IT系・WEB系・マーケティング系など多様な業界のクライアント案件に参画することで、業界を超えた汎用的なデータエンジニアリングのノウハウが身につきます。
• マーケティング計測・効果測定の設計力:
  広告効果測定やユーザー行動計測の仕組みを構築する実務経験を通じ、マーケティングデータの取得設計から分析活用まで一気通貫のスキルが習得できます。
• 上流工程の要件定義・戦略立案スキル:
  データ利活用推進・データ基盤戦略の策定など、技術的な実装にとどまらない上流工程の経験が積め、データプロダクトマネージャーやデータアーキテクト職へのキャリアアップにつながります。