【デジタルパートナー事業部】データエンジニア（リードエンジニア）

以下のいずれかの実務経験・知見が求められます。

• クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのデータ分析基盤設計・構築・運用経験
• ETL / ELT処理・データパイプラインの設計・実装経験
• DWH・データマートの設計・実装・保守経験
• SQLによるデータ抽出・集計処理の開発経験
• BIツール（Tableau / Looker / Power BI 等）の導入・運用経験
• チームの技術リード・コードレビュー経験

• クライアントへの課題ヒアリング・提案力:
  クライアントの業種や事業フェーズに合わせて要件を整理し、最適なデータ活用策を提案できるコミュニケーション能力が求められます。
• ビジネス課題をデータで解くアプローチ力:
  「言われたものを作る」のではなく、事業成長に何が必要かを自ら考え、データエンジニアリングの手段でビジネス課題を解決する視点が重要です。
• プロジェクト推進力・段取り力:
  複数のステークホルダーと連携しながらプロジェクトをスケジュール通りに進める段取り力・リスク管理力が求められます。
• 自律的な学習姿勢・技術キャッチアップ力:
  クラウドやデータ領域の技術進化は速く、常に最新動向をキャッチアップし、最適な技術選定に反映できる自律的な学習姿勢が必要です。
• チームメンバーの育成・巻き込み力:
  リードエンジニアとしてメンバーのスキルアップを支援しながら、チーム全体のアウトプットを最大化するコーチングや巻き込み力が求められます。

• Python / Sparkを用いたデータ処理経験:
  AWS Glue・Databricks・Apache Sparkなどを活用したバッチ・ストリーム処理の実装経験があると即戦力として活躍できます。
• データガバナンス・データ品質管理の知見:
  データカタログ整備・データリネージュ管理・品質監視の仕組み構築経験は、大手クライアントへの提案においても高く評価されます。
• 機械学習パイプライン・MLOpsの基礎知識:
  データエンジニアリングとデータサイエンスの橋渡しとなるMLfeature store・ML pipeline構築経験があると活躍の幅が広がります。
• クライアント折衝・上流工程経験:
  要件定義・RFP対応・提案資料作成など、エンジニアリング以外のビジネス上流工程の経験があると、リードエンジニアとしての貢献度が高まります。

• マルチクラウド対応のデータ基盤設計スキル:
  AWS・GCP・Azureの複数クラウドを横断した分析基盤の設計・構築経験を積むことができ、特定クラウドに依存しない汎用的なアーキテクチャ設計力が身に付きます。
• 多業種横断のデータ活用ノウハウ:
  エンタメ・製造・HR・メディアなど多様な業界クライアントの案件を担当することで、業界ごとのデータ特性・KPI設計・活用パターンに関する幅広い知見が蓄積されます。
• 技術リードとしてのプロジェクトマネジメント力:
  コードレビュー・技術選定・クライアント折衝・チームマネジメントを一体的に経験することで、技術とビジネスを橋渡しするリード人材としての総合力が身に付きます。
• データエンジニアリング領域の市場価値向上:
  AWSデータエンジニアの市場では年収700万円〜1,300万円程度が相場とされており、本ポジションでの実績・スキル蓄積はダイレクトに市場価値向上につながります。
• 提案力・コンサルティングスキル:
  クライアントの課題ヒアリングから技術提案・要件定義まで担うことで、純粋な技術者を超えたデータコンサルタントとしての提案力が習得できます。