マルチクラウドデータプラットフォームエンジニア（PL・PM候補/スペシャリスト候補）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データプラットフォーム（DWH・BI・ETL等）の設計・構築経験
• AWS・GCP・Azureいずれかのパブリッククラウドを用いたインフラ設計・構築経験
• 要件定義・基本設計・詳細設計・テスト等の上流から下流工程の経験
• データベース（RDBMSまたはNoSQL）の設計・運用経験
• SQLを用いたデータ加工・分析・集計の実務経験

• クライアントとの折衝・コミュニケーション能力:
  エンドユーザーと直接やり取りする立場であるため、要件のヒアリングや提案内容の説明など、非エンジニア向けにも分かりやすく情報を整理・伝達できる力が求められます。
• 自律的な課題発見・解決力:
  データ活用領域は変化が激しく、課題が都度変化します。指示を待つのではなく、自ら問題を定義し解決策を考え実行できる主体性が重要です。
• チームマネジメント・リーダーシップ:
  PL/PM候補として、チームメンバーの進捗管理や品質管理、クライアントとの折衝をリードできる素養が期待されます。
• 技術習得への積極性と変化適応力:
  BI・クラウド・AIなどデータ活用領域は変化が速い分野です。新技術を進んで吸収し、現場で活かしていく姿勢が求められます。
• プロジェクト管理能力:
  スケジュール・コスト・品質を意識しながら、複数のステークホルダーを巻き込んでプロジェクトを推進できるマネジメントスキルが求められます。

• BI・データビジュアライゼーションツールの導入・活用経験:
  Tableau・Power BI・MotionBoardなど主要BIツールの導入・設定・活用支援経験があると即戦力として期待されます。
• ETL・データパイプライン構築経験:
  Dataflow・AWS Glue・Azure Data Factoryなどを用いたデータ収集・変換・ロードのパイプライン設計・構築経験は高い評価につながります。
• クラウド認定資格の保有:
  AWS認定ソリューションアーキテクト・Google Cloud Professional・Azure Solutions Architectなどの認定資格保有者は、技術力の証明として歓迎されます。
• DXコンサルティング・業務改善支援の経験:
  データ活用戦略の立案や業務プロセス改善支援の経験があると、上流提案力を活かしてより高いポジションを担うことができます。
• 機械学習・AI活用基盤の構築経験:
  BigQuery ML・SageMaker・Azure Machine Learningなどを用いた機械学習基盤の設計・構築経験は、新規案件獲得にも直結する強みです。

• マルチクラウドアーキテクチャ設計力:
  AWS・GCP・Azureの複数クラウドを横断した設計・構築を経験することで、特定ベンダーに依存しない高い汎用性を持つクラウドアーキテクト力を習得できます。
• 上流工程のコンサルティングスキル:
  要件定義・提案・折衝をエンドユーザーと直接担うことで、ビジネス課題をITソリューションに変換するコンサルティング能力を実務の中で磨くことができます。
• プロジェクトマネジメントスキル:
  PL/PMとしてチームを率いる経験を積むことで、スコープ管理・リスク管理・ステークホルダー管理などのPMスキルを体系的に習得できます。
• データエンジニアリング全般の知識:
  DWH・ETL・BIツール・データレイク・データパイプラインなど、データプラットフォームを構成する技術要素を幅広く経験できます。
• 大手企業向けDX推進ノウハウ:
  顧客の大半が大手企業であるため、大規模プロジェクトにおける要件調整・ステークホルダー管理・データガバナンスなど、エンタープライズ特有のノウハウを習得できます。