データマネジャー［人事部門］

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• BigQueryを用いたDWH・データマートの設計・構築経験
• ETL/ELTパイプラインの設計・実装経験（Python / SQL）
• dbtを用いたデータモデリング・変換処理の実装経験
• GCPサービス（Cloud Run・Cloud Functions・GCS等）の活用経験
• HCMやATSなど人事系ソースシステムのデータ統合経験（あれば尚可）
• Terraform等のIaCツールを用いたインフラ管理経験

• ビジネス要件の技術仕様への翻訳力:
  現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ手戻りのない精緻な仕様」へと落とし込み、プロジェクトを最短距離でけん引できるコミュニケーション能力が求められます。
• データドリブンな課題解決思考:
  人事領域の複雑な定性・定量データを横断的に分析し、経営判断に資するインサイトを導き出す論理的思考力が必要です。
• ステークホルダーとの協働・調整力:
  人事担当者・経営陣・エンジニアなど多様な関係者のニーズをくみ取り、データ活用の民主化を推進するための巻き込み力が求められます。
• 自律的なプロジェクト推進力:
  「御用聞き」にとどまらず、上流工程からオーナーシップを持ってプロセス再設計や基盤刷新を主導できる主体性が必要です。
• 変化への適応力と学習意欲:
  生成AIやLLM活用など急速に進化する技術領域においても、常にキャッチアップし先進的な基盤づくりに挑み続ける姿勢が求められます。

• AI・LLMを活用したデータ処理・自動化の実装経験:
  生成AIを活用したオペレーション高度化や非構造化データの整備・分析の経験があると即戦力として活躍できます。
• 人事領域（HR）のドメイン知識:
  タレントマネジメント・採用管理・評価制度などの人事業務プロセスに対する理解があると、ビジネス要件の把握がスムーズになります。
• セルフサービスBI環境の構築・権限管理の設計経験:
  非エンジニアでもデータを活用できるセキュアな環境設計の経験は、本ポジションの業務範囲に直接活かせます。
• GitHub Actionsを用いたCI/CDの構築・運用経験:
  データパイプラインの安定運用・品質担保に向けたCI/CD整備経験があれば即戦力として評価されます。

• 人事ドメイン特化のデータエンジニアリングスキル:
  採用・配置・評価など人事領域特有のデータモデル設計や統合基盤構築を通じて、HRデータエンジニアとしての専門性を深めることができます。
• 生成AI・LLMを活用したデータ活用基盤の設計・実装スキル:
  非構造化データの整備から生成AIによる横断分析基盤の構築まで、先進的なAI活用の実践スキルが習得できます。
• ピープルアナリティクスの実践知識:
  タレントデータと採用データを統合的に分析する実務経験を通じて、人材意思決定を支えるアナリティクス手法を体得できます。
• BPR（業務プロセス再設計）の推進スキル:
  人事業務の自動化・再設計を主導することで、技術視点からビジネス変革を牽引するPM・コンサル的なスキルが身につきます。
• GCPモダンデータスタックの実践的な深化:
  BigQuery・dbt・Terraform・Cloud Workflowsなどを組み合わせたエンタープライズ規模のデータ基盤設計・運用スキルを実践で習得できます。