コンサルタント(クラウドアーキテクト・データアーキテクト・データマネジメント)【AILセクター】

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• クラウド設計・構築・運用経験（AWS / Azure / GCP 等）
• ネットワーク・サーバ（インフラ/仮想化）の設計・構築経験
• DXデータ基盤のアーキテクチャ構想・構築経験
• データマネジメント（データ品質・データガバナンス・データセキュリティ）に関する知識・実務経験
• 生成AIモデルのデプロイメント・スケーラビリティ支援経験（クラウドアーキテクト職）
• PoC等の先進技術検証経験（データアーキテクト職）
• データ/モデル管理ルール策定・システム構築支援経験（データマネジメント職）

• クライアントとの高い対話力:
  コンサルタントとしてクライアントの経営課題・技術課題を正確にヒアリングし、複雑な技術内容をビジネス視点で分かりやすく説明・提案できるコミュニケーション能力が求められます。
• 論理的思考・構造化能力:
  前例のない社会課題・経営課題に対して、仮説を立て論理的に整理・分解し、実行可能な解決策として提案・推進できる思考力が必要です。
• 自律的な学習意欲と変化適応力:
  AI・クラウド・データ技術の進化が速い領域であるため、最新トレンドを自主的にキャッチアップし、新技術を業務に取り込む姿勢が不可欠です。
• チームワーク・協働力:
  多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力してプロジェクトを推進する姿勢が求められます。口コミでもチームワークを重視する社風が評価されており、協調性の高い人材が活躍しています。
• プロジェクト推進・タスク管理力:
  複数の関係者を巻き込みながら、スケジュール・品質・コストを意識しつつプロジェクトを前進させる実行力・調整力が必要です。

• クラウド関連資格:
  AWS認定ソリューションアーキテクト、Azure Solutions Architect、Google Cloud Professional等の資格保有者は即戦力として歓迎されます。資格取得支援制度も充実しています。
• 生成AI・LLM活用経験:
  Azure OpenAI ServiceやAWS BedrockなどのクラウドネイティブなAIサービスを用いたアプリケーション構築経験や、RAG・エージェント設計の実務経験は高く評価されます。
• データエンジニアリング・分析基盤構築経験:
  Snowflake、Databricks、BigQuery等のモダンデータスタックを用いたデータ基盤設計・構築経験、またはデータカタログ・データリネージ等のデータマネジメントツール活用経験があると歓迎されます。
• コンサルティング・上流工程の経験:
  要件定義・構想策定・ロードマップ策定などの上流工程経験や、前職でのコンサルティング・プリセールス経験は選考上有利に働きます。
• グローバルプロジェクト対応力:
  英語での資料作成・ミーティング対応など、英語でのビジネスコミュニケーション経験があると、アジアを含む海外拠点との連携案件で活躍できます。

• クラウド・AIアーキテクチャ設計スキル:
  AWSやAzure、GCP上でのクラウドネイティブなシステム設計や、生成AIモデルのデプロイメント・スケーリング経験を実案件を通じて習得できます。最新のマルチクラウド・ハイブリッドクラウド設計の知見も蓄積されます。
• データマネジメント・ガバナンス推進力:
  データ品質管理、データセキュリティ、マスタデータ管理など、企業全体のデータ戦略を設計・実装するための知識・スキルが習得できます。DX推進企業が抱える実課題に対応することで、実践的なガバナンス体制構築の経験が積めます。
• コンサルタントとしての提案・構想策定力:
  技術方針策定・クラウド活用戦略策定・ロードマップ作成など、クライアントの経営視点に立った上流コンサルティングスキルを身につけられます。大手企業向けの大規模プロジェクトで鍛えられる論理思考・資料作成・ファシリテーション能力は市場価値の高いスキルセットとなります。
• プロジェクトマネジメントスキル:
  複数ステークホルダーを巻き込んだ大規模DXプロジェクトのQCD管理や炎上対応のノウハウを習得できます。PMP等の資格取得支援制度も活用可能です。
• 業界横断的なDX推進ノウハウ:
  製造・金融・流通・公共など多様な業界のクライアントを支援するため、特定業界に限らず幅広いDX・AI活用の知見を習得できます。AILセクターでの経験はコンサルタントとしての市場価値を大きく高めます。