A【沖縄】データ分析エンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます（担当ロールにより異なります）。

• データ統合・マスタ整備・データガバナンス設計の業務経験
• 要件定義・業務フロー整理などの上流工程ドキュメント作成経験
• クライアントや社内関係者との調整・提案活動の実務経験
• データ分析またはITプロジェクトのPM／PL経験
• 顧客折衝・スケジュール／リソース／品質管理のスキル
• Python（pandas・scikit-learn等）を用いた統計解析・機械学習の構築・運用経験
• BIツール（Power BI・Tableau・Looker等）による可視化・レポート作成経験
• SQLを用いたデータ分析・加工・最適化の実務経験
• ETL／ELTパイプラインの設計・開発経験（Databricks・PySpark・DataSpider・ASTERIA・Glue等）
• クラウドDWH（Snowflake・BigQuery・Redshift等）の構築・運用経験

• 能動的な姿勢と素直さ:
  与えられた業務をこなすだけでなく、自ら課題を見つけ提案・行動できる積極性が求められます。また、フィードバックを素直に受け入れ成長につなげる謙虚さも重視されます。
• チームワークの重視:
  「ALL Sky」の企業文化のもと、チームで協力しながら成果を出すことが求められます。部署横断での連携も多く、協調性を持って動ける方が活躍できます。
• 顧客との円滑なコミュニケーション能力:
  お客様の課題を正確に理解し、的確な提案・報告・調整ができるコミュニケーション力が必要です。会話のテンポよさも求人票で明示されており、実践的な対話力が問われます。
• 自社・顧客双方の利益を考える視点:
  単なる言われた作業の実施にとどまらず、自社と顧客のWin-Winを意識した行動ができるビジネス視点が求められます。
• 継続的な学習姿勢:
  データ分析市場は技術革新が速く、クラウドサービスやAI・機械学習の知識を継続的にアップデートできる自己研鑽の姿勢が重要です。社内勉強会・研修も活用しながら成長し続けられる方が活躍できます。

• DWH・データレイク導入プロジェクト経験:
  Snowflake・BigQuery・RedshiftなどのクラウドDWHやデータレイクの導入プロジェクトに参画した経験があると、即戦力として活躍できます。
• メタデータ管理・データ品質管理の知見:
  DMBOK・DMMの知識や、メタデータ管理・アクセス権限・監視設計などの運用基盤構築経験があると、上流のコンサルティング領域でも幅広く貢献できます。
• 応用分析（予測モデル・クラスタリング・異常検知）の経験:
  実ビジネス課題に対する仮説設計から提案までの一連の分析経験や、ストーリーテリング・プレゼンスキルを持つ方は即戦力として期待されます。
• 複数システム間のデータ連携・API統合経験:
  複数システムにまたがるデータ連携設計やAPI統合の実務経験があると、ETL/ELTパイプライン開発において高い付加価値を発揮できます。
• メンバー育成・チームマネジメント経験:
  チームのPL・PM経験やメンバー指導経験がある方は、入社後早期にリーダーポジションを任せてもらえる可能性があります。

• クラウドデータ基盤の設計・構築スキル:
  Microsoft Azure・AWS・GCPを活用したデータ分析基盤やETLパイプラインの設計・構築を実案件で経験することで、マルチクラウド対応の実践的なエンジニアリングスキルが習得できます。
• BIダッシュボード開発・データビジュアライゼーション能力:
  Power BI・Tableau・Lookerを用いた経営層向けダッシュボード開発を通じて、データの可視化から意思決定支援まで一貫したアウトプット力が身につきます。
• DXコンサルティング・上流工程スキル:
  データ活用戦略の策定、データガバナンス設計、ロードマップ作成など、ITエンジニアに留まらないビジネスコンサルティングの視点とスキルが習得できます。
• プロジェクトマネジメントスキル:
  スケジュール・コスト・品質・リスクの管理、ステークホルダー調整など、データ分析プロジェクト全体を推進するPM・PLとしての実践スキルを経験から積み上げられます。
• 機械学習・統計分析の実務応用力:
  ビジネス課題に基づく仮説立案から特徴量エンジニアリング・モデル開発・効果測定まで、データサイエンティストとしての一連のプロセスを実案件で習得できます。