◆【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア（アーキテクト） ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのデータ基盤構築～活用推進 [ 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・運用経験（ETL/ELT）
• BigQuery・Databricks等のクラウドDWH/データ基盤の構築・運用経験
• dbt coreを用いたデータモデリング・変換経験
• Python・SQLを用いたデータエンジニアリング経験
• IaC（Terraform等）を用いたインフラ構成管理経験
• Google Cloud（GCP）またはAWSを活用したクラウドインフラ設計・運用経験
• データガバナンス・データ品質管理の設計・整備経験

• 課題構造化力:
  事業部門やマーケターからの曖昧なニーズをデータ・システムの課題として正確に整理し、アーキテクチャ設計に落とし込める論理的思考力が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  エンジニアだけでなくマーケター・データサイエンティスト・事業部門など多様なステークホルダーと円滑に連携し、合意形成を図れる対話能力が必要です。
• 自律的な推進力:
  出社義務のないリモート環境でも成果を出し続けるための自己管理力と、曖昧な状況でも自ら課題を定義して動ける主体性が求められます。
• 技術選定の判断力:
  目的に応じて最適なテクノロジー・アーキテクチャを選択し、導入から実装まで責任を持って遂行できる判断軸と実行力が重要です。
• 変化への適応力・学習意欲:
  日々進化するデータエンジニアリング領域において、新技術のキャッチアップを継続しながらチームのテックリードとして成長し続けられる姿勢が期待されています。

• Apache Airflow（Cloud Composer）の活用経験:
  Cloud Composerを用いたワークフロー管理・スケジューリングの実務経験があると、既存環境への即戦力として活躍できます。
• Vertex AIなどのMLOps・AI基盤構築経験:
  Vertex AIを活用したAIパイプラインの構築・運用経験があると、AI-Readyなデータ基盤推進の中心的役割を担えます。
• Tableauや Looker Studio等のBIツール活用経験:
  データマートやレポート設計時にBIツールと連携した上流設計ができる人材は即戦力として高く評価されます。
• Salesforce等のSaaSとのデータ連携経験:
  事業システムとしてSalesforceを活用しているため、CRMデータとの連携パイプライン設計経験は歓迎されます。
• データカタログ・データリネージ等のデータガバナンスツールの活用経験:
  データの民主化推進において、データ定義・カタログ整備の実務経験があると活躍の幅が広がります。

• AI-Readyなデータ基盤アーキテクチャ設計スキル:
  BigQuery・Databricks・Vertex AIを組み合わせた最新のデータ基盤設計の実務経験を積むことで、市場価値の高いデータアーキテクト・テックリードとしてのスキルセットが身につきます。
• データガバナンス・データマネジメントの実践知識:
  データの再モデリング・品質管理・カタログ整備・ガバナンス設計を一貫して担うことで、大規模データ組織のマネジメントに必要な実践的知識を習得できます。
• 事業ドメイン理解とビジネス課題解決力:
  医療・介護・ヘルスケアという専門性の高い複数ドメインのデータに触れながら、事業部門・マーケターと協働することで、技術とビジネスを橋渡しできるデータエンジニアとしての思考力が磨かれます。
• IaC・DevOpsを活用したモダンインフラ運用スキル:
  Terraformによるインフラ構成管理やDockerを活用したコンテナ運用を実務で経験することで、クラウドネイティブなインフラ設計・運用スキルを体系的に習得できます。
• 生成AI・LLM活用の実務経験:
  営業データの自然言語処理や生成AI活用によるパフォーマンス分析など、実際のビジネス課題にAIを適用する実践的な経験を積むことができます。