【大阪】【大阪】データプラットフォームエンジニア［★］

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• RDB（リレーショナルデータベース）を用いた設計・運用経験
• SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
• 業務システムやデータ基盤に関するシステム開発経験
• BIツール（Tableau・PowerBI等）の導入・設定経験
• ITシステム開発における要件定義・基本設計経験

• 顧客折衝・ヒアリング力:
  エンドユーザーと直接やり取りをする立場のため、顧客の要望を正確に把握し、技術的な内容を分かりやすく伝えるコミュニケーション能力が必要です。
• 課題発見・論理的思考力:
  データの蓄積・加工・分析を通じて、経営課題を可視化・解決するための論理的な思考と問題解決アプローチが求められます。
• 自律的な学習姿勢:
  データ活用領域はIT分野の中でも特に変化の速い領域です。新技術・ツールを積極的に吸収し、常に自己研鑽を続ける姿勢が重要視されます。
• プロジェクト管理能力:
  要件定義からテストまでの一連の工程を担うため、スケジュール管理・タスク優先順位付け・関係者調整などのプロジェクト管理スキルが必要です。
• チームワークと協調性:
  開発・DB・インフラ・PM等、多様な役割を担うメンバーと協力しながら進めるため、チームとして成果を出すための協調性と積極的な情報共有姿勢が求められます。

• クラウドサービス（AWS・Azure・GCP）の利用経験:
  ビッグデータ・クラウドを活用した案件が増加していることから、主要クラウドプラットフォームの実務経験は即戦力として高く評価されます。
• PythonまたはR言語を用いたデータ分析・加工経験:
  AI・アナリティクス領域への展開が進んでいるため、スクリプト言語を用いたデータ処理スキルは業務拡張において大きなアドバンテージとなります。
• ETL・DWH構築の実務経験:
  データプラットフォームの中核となるETLやDWHの設計・構築経験は、即座に案件貢献できる背景となります。
• 統計学・データサイエンスに関する知識:
  データの可視化・分析において統計的な素養はアナリティクス案件での提案力向上に直結するスキルとして歓迎されます。

• BI・データプラットフォーム構築の専門スキル:
  Tableau・PowerBI等の主要BIツールから、DWH・ETLまで幅広い製品・技術に実案件を通じて携わることで、データ活用領域の専門家としての市場価値を高められます。
• 上流工程（要件定義・提案）経験:
  エンドユーザーと直接向き合い、要件定義から実装まで担うことで、下流工程だけでは得られないビジネス視点と上流スキルを体系的に習得できます。
• クラウド・AI・IoT領域の実践知識:
  DX推進を前提としたプロジェクトを通じ、AWS・GCP・Azureなどのクラウド環境や、AIを活用したデータ分析ソリューションの実践的な知識・経験を積むことができます。
• プロジェクトマネジメント能力:
  要件定義から納品まで一気通貫で携わることで、工程管理・リスク対応・ステークホルダーとのコミュニケーションなど、PMとして必要な総合的スキルが身につきます。
• データサイエンティストへのキャリア転換基盤:
  上流工程の豊富な経験とAI・アナリティクス領域への関与を通じ、データサイエンティストに必要な要素をバランスよく習得でき、将来的なキャリア転換の基盤を形成できます。