インフラアーキテクト（データ基盤）

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• GCP（BigQuery・Dataflow・GKE・Cloud Composerなど）を用いたデータ基盤の設計・構築・運用経験
• Terraform等によるIaC（Infrastructure as Code）の実務経験
• CI/CDパイプラインの構築・改善経験
• Pythonを用いたデータ処理・自動化スクリプトの開発経験
• IAM・VPC・暗号化・監査ログ等のクラウドセキュリティ統制の設計・運用経験
• dbt・Embulk・Digdag・trocco等のデータパイプラインツールの利用経験

• オーナーシップを持った課題解決力:
  前例のない課題に対しても自ら定義・設計・実装まで一貫してリードできる主体性と当事者意識が求められます。
• 事業部門・リスク管理部門との横断的なコミュニケーション能力:
  セキュリティ要件の定義やガバナンス体制の構築において、技術部門以外のステークホルダーとも円滑に連携・調整できる力が必要です。
• リスクを俯瞰的に捉える判断力:
  データプライバシーやセキュリティリスクを事業・組織全体の観点から評価し、適切な優先順位で対策を推進できる思考力が求められます。
• ドキュメント整備・標準化推進力:
  開発者向けドキュメントや運用ルールを整備し、組織全体へのガバナンス浸透を牽引できる丁寧な言語化力・推進力が必要です。
• 変化の激しい環境への適応力:
  急成長するサービス・組織の変化に柔軟に対応しながら、継続的に技術キャッチアップを行えるラーニングアジリティが求められます。

• データガバナンス・データカタログの構築経験:
  データ品質管理やメタデータ管理など、組織横断のデータガバナンス体制を構築・推進した経験があると即戦力として活躍できます。
• LLM・生成AI領域のインフラ・セキュリティ対応経験:
  LLMのAPI連携基盤やRAGシステムのインフラ設計・セキュリティ評価の経験があると、最先端領域で大きく貢献できます。
• 監査対応・セキュリティポリシー策定経験:
  第二線（リスク管理部門）や外部監査への対応経験、またはセキュリティポリシー・ガイドライン策定の経験があると歓迎されます。
• LookML・Looker・Redash等のBIツール活用経験:
  データの可視化・利活用基盤の整備経験があると、データドリブン経営を推進する環境でより幅広い貢献が可能です。

• GCPを活用した大規模データ基盤設計・運用スキル:
  BigQuery・Dataflow・GKEなどを組み合わせた、大規模かつ高可用性のデータインフラを設計・運用するエンジニアリング力を実践的に習得できます。
• クラウドセキュリティ・データガバナンス専門知識:
  IAM・VPC・暗号化・監査ログ設計に加え、LLM活用におけるデータプライバシー対策など、現代のデータ基盤に求められる高度なセキュリティスキルを体系的に身につけられます。
• IaC・CI/CD実践スキル（Terraform等）:
  Terraformによるインフラのコード化とCI/CDパイプラインの構築・改善を通じて、モダンなDevOps文化に根ざした自動化・信頼性向上のエンジニアリング手法を習得できます。
• モダンデータスタック全般の実務経験:
  dbt・trocco・fivetran・Embulk・Digdagなど業界標準ツール群を実業務で活用する経験を積め、データエンジニアとしての市場価値を高めることができます。
• 事業横断のプロジェクトリード・ステークホルダーマネジメント力:
  事業部門・リスク管理部門・外部ベンダーと連携しながらガバナンス体制を構築するプロセスで、技術力だけでなくプロジェクトマネジメント・折衝力を磨けます。