データプラットフォームエンジニア（マネージャー候補）

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• BI/DWH/ETL製品の導入・構築経験（Tableau、Power BI、ウイングアーク1st、SAP等）
• データプラットフォーム・データ基盤の設計・構築経験
• 要件定義などの上流工程への参画経験
• プロジェクトマネジメント経験（タスク・課題管理・進捗報告）
• チームリーダーまたはサブリーダーとしてのメンバーマネジメント経験
• クラウドサービス（Snowflake / Azure / AWS 等）を用いた開発経験（尚可）

• 顧客折衝・提案力:
  エンドユーザーと直接やり取りする機会が多く、顧客課題を的確に引き出し、最適なソリューションを提案するコミュニケーション能力が求められます。
• チームビルディング力:
  5名程度のチームを束ねるマネージャー候補として、メンバーの育成・動機付けを行いながら組織としての成果を最大化するマネジメントスキルが必要です。
• 主体性・自律性:
  受け身ではなく、自らやりたいことを見つけ、主体的に学習して周囲へ発信できる姿勢が求められます。新しい技術や領域にも積極的に取り組む姿勢が重視されます。
• 課題解決思考:
  データ活用の観点から顧客のビジネス課題を構造的に捉え、技術的解決策を具体的な提案に落とし込む論理的思考力が必要です。
• 多様な関係者との調整力:
  顧客・営業・エンジニア・製品ベンダー等、多岐にわたるステークホルダーとスピーディに連携・調整しながら案件を推進する能力が求められます。

• クラウドデータ基盤の知見:
  Snowflake・Azure Synapse・AWS Redshift等のクラウドデータプラットフォームを活用した設計・構築経験は特に歓迎されます。
• SQL・Pythonなどのデータ処理スキル:
  データ収集・加工・蓄積に関わるSQLやPythonの実務経験があると即戦力として活躍できます。
• 複数BIツールの活用経験:
  ウイングアーク1st・Tableau・Power BIなど複数製品の導入・運用経験を持つ方は、様々な顧客要件に応じた提案力として評価されます。
• データアーキテクチャ設計経験:
  DWH・ETL・データパイプライン等のデータアーキテクチャ全体を設計・最適化した経験があれば、上流工程での貢献度が高まります。

• 最新データ基盤・クラウド技術:
  ビッグデータ、クラウド（Snowflake/Azure/AWS）、AI、IoTを活用した案件に携わることで、データエンジニアとして高い市場価値を獲得できます。
• 上流工程・提案スキル:
  要件定義からシステム設計・導入・アフターフォローまで一気通貫で関わることで、IT業界で希少な上流工程の経験を体系的に積むことができます。
• プロジェクトマネジメント能力:
  5名程度のチームマネジメントを担いながら、顧客への提案・工数見積・進捗管理等の実践的なPMスキルを磨けます。
• 多様な業種・製品への深い知見:
  さまざまな業種の顧客プロジェクトに関わることで、特定業種の業務知識と複数のBI/DWH製品に対する横断的な技術知識を同時に習得できます。
• データサイエンティスト周辺スキル:
  機械学習・統計を含む案件も増加しており、アナリティクス領域の経験も積むことが可能で、データサイエンティストに必要な要素をバランスよく取得できます。