◆【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのデータ基盤の運用整備 [ BPR ]

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• データパイプライン開発・運用の実務経験（ETL/ELTの設計・実装）
• SQLおよびPythonを用いたデータ処理・加工の経験
• BigQueryやSnowflakeなどのクラウド型DWHの利用経験
• データモデリングおよびデータ品質管理の経験
• GCPまたはAWSなどのクラウドインフラの基礎知識
• 事業部門やビジネスサイドと連携したデータ活用推進の経験

• 自律的・一人称で課題解決に取り組む姿勢:
  複雑化したデータや業務を自ら紐解き、整理・整備していく業務が中心です。指示を待つのではなく、課題を自ら発見・定義し、解決策を実行できる主体性が不可欠です。
• 事業・業務ドメインへの高い関心と理解力:
  データはビジネスの文脈を理解して初めて価値を持ちます。各事業部門の業務フローや課題を理解しようとする姿勢、そしてビジネスサイドと対話しながらデータ活用を推進できるコミュニケーション能力が求められます。
• 多職種との円滑な連携力:
  事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとの連携が日常的に発生します。技術的な内容を非技術者にわかりやすく伝える説明力や、ステークホルダーを巻き込むコミュニケーション能力が重要です。
• 技術の変化に対する継続的な学習意欲:
  データエンジニアリングの技術領域は進化が速く、常に新しいツールや手法が登場します。AI・LLM活用も含めた最新技術への好奇心と、自発的にキャッチアップし続ける姿勢が求められます。
• 品質・ガバナンスへの高い意識:
  データの可用性とガバナンスを両立した堅牢なデータ基盤の運用を担うため、データの正確性・一貫性・セキュリティに対して高い意識を持ち、丁寧に業務を遂行できる姿勢が必要です。

• dbt coreを用いたデータモデリング・パイプライン構築の経験:
  dbt coreは本ポジションの主要技術スタックの一つです。dbtを活用したデータ変換・テスト・バージョン管理の経験があると、即戦力として活躍できます。
• Terraformを用いたIaC（インフラのコード化）の経験:
  Terraformによるインフラ構成管理はチームの定常業務の一部です。クラウドインフラをコードで管理した経験があると、業務の幅が広がります。
• Databricks / Apache Airflow（Cloud Composer）の利用経験:
  本ポジションで使用するデータ基盤ツールへの事前経験は、スムーズなキャッチアップに直結します。
• TableauやLooker StudioなどのBIツールの活用経験:
  データマートやダッシュボードの作成・提供業務もあるため、BIツールの操作経験があると業務に即活かせます。
• 生成AI・LLMを活用したデータ分析・業務改善の経験:
  将来的には生成AIを活用した分析や業務改善提案も期待されるため、AI技術への実践的な知見は高く評価されます。

• AI-Readyなデータ基盤構築・設計スキル:
  BigQuery・Databricks・Vertex AIなどのモダンなクラウドデータ基盤を活用し、ヒトとAIが活用できるデータ基盤を設計・構築・運用する実践的なスキルが習得できます。業界でも希少価値の高い技術領域の経験が積めます。
• データガバナンス・データカタログ整備の実務経験:
  大規模かつ複雑な事業データの定義・カタログ整備・品質管理を実務で担当することで、データガバナンスに関する高度な知見を体系的に習得できます。
• 多様な事業ドメインにまたがるデータ活用推進力:
  医療・介護・ヘルスケア・シニアライフなど多様な事業領域のデータを扱うことで、単一ドメインにとどまらない幅広いビジネス理解とデータ活用の実践力が身につきます。
• IaC（Terraform）によるクラウドインフラ管理スキル:
  Terraformを用いたインフラ構成管理を実務で経験することで、クラウドインフラをコードで管理するモダンな開発スタイルを習得できます。
• ステークホルダーを巻き込んだデータ活用推進の経験:
  事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署エンジニアと連携しながらデータ活用を推進する経験を通じて、技術とビジネスの橋渡しができるデータエンジニアとしてのキャリアを築けます。