データスペシャリスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データ収集・抽出・連携に関するシステム開発経験
• データ蓄積・統合・加工（ETL/ELT）の設計・実装経験
• DWH・データレイク・クラウドデータプラットフォームの構築経験
• ストリーム処理またはバッチ処理の設計・実装経験
• データ可視化ツール（BI）の導入・設計経験
• SQLおよびデータモデリングの実務経験

• クライアント折衝力:
  エンドユーザーと直接やりとりを行い、要件を正確に把握・整理してプロジェクトに反映させるためのコミュニケーション能力が求められます。
• 課題分析・論理的思考力:
  クライアントのデータ活用課題を構造的に捉え、最適なプラットフォーム構成を企画・提案するための論理的思考が求められます。
• 自律的な技術キャッチアップ力:
  SnowflakeやDatabricksなど新興技術が次々と登場するデータ領域において、常に新しい技術・ツールを自発的に学び続ける姿勢が必要です。
• プロジェクトマネジメント能力:
  企画から実装・テストまでの一気通貫プロジェクトにおいて、複数のステークホルダーを巻き込みながらスコープ・スケジュールを管理する能力が求められます。
• チームワーク・協調性:
  営業・エンジニア・コンサルタントなど多様な職種が連携するプロジェクト体制の中で、円滑に協力しながら成果を出す協調性が必要です。

• クラウドデータプラットフォーム経験:
  Snowflake・Databricks・BigQuery・Redshiftなどのクラウドデータウェアハウスの設計・構築経験があると即戦力として活躍できます。
• dbt・データ変換ツールの活用経験:
  dbtをはじめとするデータ変換・モデリングツールの実務経験があると、モダンデータスタックに基づく基盤設計に直結するスキルとして歓迎されます。
• 機械学習・AI基盤の構築経験:
  MLflowやDatabricks MLなどを活用した機械学習パイプラインの構築経験は、案件の高度化に伴いニーズが高まっており歓迎されます。
• データ仮想化・データ連携基盤の経験:
  Denodoなどのデータ仮想化製品やETLツールを用いたデータ統合基盤の設計・実装経験があると、扱えるソリューション範囲が広がります。
• コンサルティング・プリセールス経験:
  データ活用に関する提案活動や要件整理の経験は、クライアントの上流工程から関与するこのポジションで大きな強みになります。

• モダンデータスタックの実践知識:
  Snowflake・Databricks・dbtなどを組み合わせたモダンデータスタックの設計・実装経験を実務を通じて体系的に習得できます。
• マルチベンダー対応力:
  特定ベンダーに限らず、国内外の主要データプラットフォーム製品を横断的に扱うことで、ベンダー非依存の幅広い技術選定・提案スキルが身につきます。
• データエンジニアリング全域の専門性:
  データ収集・加工・蓄積・可視化・機械学習まで、データ活用基盤の全レイヤーに携わることで、一気通貫のエンジニアリング専門性を磨けます。
• 上流工程のコンサルティングスキル:
  1,000社超の導入実績をもつ組織のノウハウを活かし、要件定義や提案活動を通じてデータ活用領域のコンサルティングスキルを習得できます。
• プロジェクトマネジメント経験:
  複数のステークホルダーが関わるデータプラットフォームプロジェクトを通じて、スコープ管理・スケジュール管理・リスク対応などのPMスキルが実践的に身につきます。