【大阪】【大阪勤務】データプラットフォームエンジニア（PL・PM、もしくは候補）

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• RDB（リレーショナルデータベース）を用いた設計・開発・運用経験
• SQL を用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
• データウェアハウス（DWH）またはデータプラットフォームの構築・導入経験
• BIツール（Tableau、Power BI、MicroStrategy等）の導入・活用経験
• クラウドサービス（AWS / Azure / GCP）を活用したシステム開発・設計経験
• PLまたはPMとしてのITプロジェクト管理経験（要件定義〜テスト工程）

• エンドユーザーとの折衝・コミュニケーション力:
  クライアントの経営層や現場担当者と直接要件定義を行う立場のため、ビジネス課題を正確にヒアリングし、技術的な内容をわかりやすく翻訳して伝えられる対人スキルが必要です。
• プロジェクト推進力・主体性:
  要件定義から実装・テストまで一気通貫でリードするPL/PM候補ポジションのため、自らスケジュールを管理し、関係者を巻き込みながら課題を解決できる自律的な行動力が求められます。
• 課題分析・問題解決思考:
  クライアントのデータ活用に関する多様な業務課題に対して、最適なソリューションを提案するため、業務・技術両面から問題を整理し、論理的に解決策を導き出す思考力が必要です。
• 変化への適応力・学習意欲:
  データ活用領域はクラウド・AI・IoTなど技術進化が著しい分野です。新しい技術やツールを積極的に吸収し、変化をチャンスと捉えて行動できるマインドが求められます。
• チームワーク・ナレッジ共有の意識:
  複数のメンバーと協力してプロジェクトを進めるチーム体制のため、自分の知識・経験を積極的に発信・共有し、組織全体の成長に貢献しようとする協調姿勢が重要視されます。

• Python・Rなどのプログラミング経験:
  データ処理・分析自動化やETLパイプライン構築において、PythonやR言語の実務経験があると即戦力として活躍できます。
• クラウドデータ基盤（Snowflake、BigQuery、Redshift等）の構築経験:
  クラウドネイティブなデータプラットフォーム構築の需要が増加しており、主要クラウドDWH製品の実務経験は高く評価されます。
• データマネジメント・データガバナンスの知識:
  データ品質管理やメタデータ管理など、データ基盤の運用・統制に関わる知識・経験は、上流コンサルティング業務においても強みとなります。
• 統計学・データサイエンスの知識:
  AI・機械学習関連案件の増加に伴い、統計的思考やデータ分析の素養がある方は、アナリティクス領域のプロジェクトでも活躍できる場があります。

• データプラットフォーム全般の設計・構築スキル:
  DWH・ETL・BIを含むデータ基盤の企画から実装・テストまで一貫して担当することで、データエンジニアとして包括的な技術力を習得できます。
• クラウド・AI・IoTを活用した先端技術の実践経験:
  AWS、Azure、GCPなど主要クラウドプラットフォームや、AI・IoT案件への参画機会があり、最新技術スタックを実務レベルで習得できます。
• プロジェクトマネジメント・上流工程スキル:
  要件定義から顧客折衝、チームマネジメントまで担うPL/PM経験を積むことで、技術力に加えてプロジェクト推進力・ビジネスコンサルティング力を磨けます。
• 多様な業界・業種のドメイン知識:
  大手企業を中心とする1,000社超のクライアントへの支援を通じて、製造・金融・流通・教育など多様な業界の業務知識とデータ活用ノウハウを蓄積できます。
• BI・DWH製品群の幅広い製品知識:
  国内外の主要BI/DWH製品メーカーとパートナー契約を締結しており、特定ベンダーに限らず複数製品の選定・導入スキルを持つマルチベンダーエンジニアとして成長できます。