AWSエンジニア（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・スキルが求められます。

• AWSサービス（Redshift / RDS / Glue / Lambda / QuickSight）の実務経験
• SQLを用いたデータ操作・設計経験
• Pythonを用いたデータ処理・スクリプト開発経験
• データベース設計・インフラ構築の実務経験
• 要件定義〜テストまでの開発工程参画経験

• エンドユーザーとのコミュニケーション能力:
  クライアントの要望を正確にヒアリングし、要件定義に落とし込む力が求められます。技術的な内容を非エンジニアにも分かりやすく伝えるスキルが重要です。
• 課題発見・問題解決力:
  散在するデータをどう活用するか、クライアントのビジネス課題を理解し最適なデータプラットフォームを提案・設計する思考力が必要です。
• 自律的な学習姿勢:
  データ活用領域は変化が激しく、新技術・新サービスを継続的にキャッチアップし、主体的に吸収・発信できる姿勢が求められます。
• プロジェクト管理能力:
  要件定義からテストまで一気通貫で担当するため、スケジュール・タスク・関係者調整を自律的に管理できるマネジメント力が期待されます。
• チームワーク・協調性:
  プロジェクトチーム内外で連携しながら業務を進めるため、メンバーや顧客と円滑に協働できる対人スキルが重視されます。

• BIツールの活用経験:
  Tableau・PowerBI・MotionBoard等、各種BIツールを用いたダッシュボード設計・開発経験があると即戦力として活躍できます。
• データパイプライン・ETL構築経験:
  AWS GlueやLambdaを活用したデータパイプライン・ETL処理の設計・実装経験は特に歓迎されます。
• クラウドインフラの設計・構築経験:
  AWSのアーキテクチャ設計や複数サービスを組み合わせたシステム構築の実績があると評価が高まります。
• AWS認定資格の保有:
  AWS認定ソリューションアーキテクト等の資格保有者は、技術力の証明として歓迎されます。
• データ分析・可視化の知識:
  経営判断に活用できる分析基盤の設計・可視化に関する知見があると、プロジェクトの上流から貢献できます。

• AWSデータ基盤の設計・構築スキル:
  Redshift・Glue・Lambdaなど複数のAWSサービスを組み合わせたデータプラットフォームの設計・実装スキルが実務を通じて体系的に習得できます。
• 上流工程のコンサルティングスキル:
  要件定義を含む上流工程に携わることで、クライアントのビジネス課題をIT視点で整理・提案する能力が磨かれます。
• データ可視化・BI活用スキル:
  QuickSightをはじめとする各種BIツールを活用したデータ可視化・ダッシュボード設計スキルを習得できます。
• プロジェクトマネジメントスキル:
  一気通貫でプロジェクトに関わる環境のため、スケジュール管理・リスク管理・ステークホルダーコミュニケーションなどのPMスキルが自然と身につきます。
• DX推進・データドリブン経営支援の知見:
  大手クライアント企業のDX推進支援を通じて、データを活用した経営判断の仕組み作りに関する幅広い業界知識・ノウハウを蓄積できます。