A【広島】データ分析エンジニア

以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方が対象です（担当ロールにより異なります）。

• 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の構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Redshift等）
• BIツール（Power BI／Tableau／Looker等）を用いたダッシュボード開発経験
• Python（pandas、scikit-learn等）を用いた統計解析・機械学習モデルの構築・運用経験
• 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
• データ分析またはITプロジェクトのPM・PL経験
• 顧客折衝・要件定義・スケジュール／リソース管理のスキル

• 素直さと能動的な姿勢:
  「素直で謙虚で元気」という企業が重視する人物像に合致し、指示を待つのではなく自ら課題を発見し動ける主体性が求められます。
• 円滑なコミュニケーション力:
  顧客との調整・合意形成や、社内ステークホルダーとの連携が多い業務のため、会話のテンポの良さや分かりやすい伝達力が重要です。
• チームワークを重んじる協調性:
  複数のロール（コンサル・PM・DS・DE）が連携して案件を推進するため、チームの一員として貢献し合う姿勢が必要です。
• 顧客と自社双方の利益を考える視点:
  「Win-Win-Win」の精神のもと、顧客課題を正確に把握しながら自社のビジネスにも貢献できるバランス感覚が求められます。
• 柔軟な学習適応力:
  データ分析市場は急速に変化しており、新技術・新手法に対して継続的にキャッチアップする意欲と学習習慣が必要です。勉強会や社内研修への参加も積極的に活用できる姿勢が歓迎されます。

• DWH・データレイク導入プロジェクトの参画経験:
  Snowflake、BigQuery、Redshift等のクラウドDWHやデータレイク構築・導入プロジェクトの上流から参画した経験は即戦力として高く評価されます。
• データモデリング・メタデータ管理・アクセス権限設計の知見:
  データマート設計、ジョブ自動化、メタデータ管理や監視設計などの運用基盤構築経験があると、より幅広い案件を担当できます。
• DMBOK・DMMの知見:
  データマネジメントの国際標準フレームワークに関する知識は、コンサルタント領域での提案力を高め、顧客への信頼性向上に直結します。
• メンバー育成・チームマネジメント経験:
  PMとしてメンバーをリードし育成した経験は、案件規模拡大に伴いリーダーポジションを担う際に強みとなります。
• ビジネス課題定義から提案までの分析経験:
  予測モデル・クラスタリング・異常検知など応用分析の知見や、データ可視化・ストーリーテリングを通じた経営層への提案経験がある方はデータサイエンティストとして即戦力になれます。

• クラウドDWH・ETLパイプライン構築スキル:
  Snowflake・BigQuery・Redshift等のクラウドDWHや、Databricks・Glue等のETLツールを活用した実案件を通じて、モダンなデータ基盤エンジニアリングスキルが習得できます。
• データマネジメント・ガバナンス設計の実践力:
  データ統合・マスタ整備・メタデータ管理など、企業のデータ資産化を支援する上流工程の設計経験を積むことができます。業界横断の知識として市場価値の高いスキルです。
• BIレポート・ダッシュボード開発スキル:
  Power BI・Tableau・Looker等の主要BIツールを用いた可視化・分析レポート開発の実務経験を積め、データ可視化の専門家として成長できます。
• プロジェクトマネジメント・顧客折衝力:
  製造業・物流業・金融等の多様な業界の顧客に対して、要件定義からリリースまでを担うことで、PL・PMとしてのプロジェクト推進力と提案力が身につきます。
• 機械学習・統計分析の実践経験:
  Pythonを活用した予測モデル構築・異常検知・クラスタリングなどの応用分析スキルをプロジェクトを通じて実践的に習得できます。