A【札幌】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となります。担当ロール（コンサルタント・PM・データサイエンティスト・データエンジニア）に応じた必須スキルが設定されています。

• 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・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
• 統計解析または機械学習モデルの構築・運用経験
• Python（pandas・scikit-learn等）を用いた分析経験
• 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の構築・運用経験（Snowflake・BigQuery・Redshift等）

• 能動的な自己推進力:
  指示待ちにならず、自ら課題を発見し積極的に行動できることが求められます。スピード感を持って自律的に動ける姿勢が重視されます。
• チームワーク・協調性:
  「ALL Sky」の社風に象徴されるようにチームで協力して成果を出す文化があり、個人プレーよりもチームの力を引き出せる人材が求められます。
• 顧客コミュニケーション力:
  クライアントとの折衝・合意形成・提案活動が多く、顧客と自社双方の利益を考えながら円滑にコミュニケーションできるスキルが必要です。
• 素直さと謙虚さ:
  フィードバックを素直に受け取り、継続的に改善できる姿勢が求められます。360度評価制度があるため、周囲との信頼関係を大切にできる人物が評価されます。
• 論理的思考とドキュメント作成力:
  分析結果や提案内容をロジカルに整理し、ステークホルダーへわかりやすく伝えるための資料作成・プレゼンテーション能力が求められます。

• データ基盤導入・DWH／データレイク構築経験:
  DWHやデータレイクの導入プロジェクトへの参画経験があると即戦力として活躍できます。Snowflake・BigQuery・Redshiftなどのクラウドサービスの知見が特に歓迎されます。
• データモデリング・メタデータ管理の経験:
  データマート設計やメタデータ管理、アクセス権限設計など、データ基盤の運用管理に関わる経験が歓迎されます。
• 応用分析・予測モデリングの経験:
  予測モデルやクラスタリング、異常検知など高度な統計・機械学習の応用経験がある方は、データサイエンティストとして即戦力となれます。
• メンバー育成・チームマネジメント経験:
  PM・PLとして後進の育成やチームマネジメントを経験した方は、プロジェクトリーダーとしてのキャリアを早期に任せてもらえます。
• DMBOK・DMMなどのデータマネジメント知見:
  データ管理の国際標準フレームワークの知識があると、コンサルティング領域での提案力・信頼性が高まります。

• クラウドデータ基盤構築スキル:
  Microsoft Azure・AWS・GCPなどの主要クラウドサービスを活用したデータ分析基盤の設計・構築・運用スキルを実務を通じて習得できます。
• BIダッシュボード開発スキル:
  Power BI・Tableau・Lookerなどの主要BIツールを用いたダッシュボード開発・データ可視化の実践スキルが身につきます。
• データエンジニアリング全般の知見:
  ETL／ELTパイプライン設計からデータモデリング・データ品質管理・監視ジョブ構築まで、データエンジニアとして必要な一連の技術スタックを幅広く習得できます。
• 上流コンサルティング・PMスキル:
  要件定義から活用戦略の策定、ステークホルダーとの合意形成、プロジェクト管理まで、SIerならではの上流工程のビジネススキルを身につけることができます。
• データ分析・機械学習の実践力:
  ビジネス課題への仮説設定から統計解析・機械学習モデルの開発・評価・改善サイクルまで、実際のプロジェクトを通じてデータサイエンスの実践力を養えます。