【BIエンジニア】＜リモート・フレックス／プライム案件メイン＞データ分析基盤構築／成長できる環境

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Power BI・Tableau・Lookerなどいずれかのダッシュボード構築経験
• SQLを用いたデータ抽出・集計・分析経験
• DWH（BigQuery・Redshiftなど）の設計・構築・運用経験
• ETLパイプラインの設計・実装経験
• KPI設計・データモデリングの経験
• AWS・GCP・Azureいずれかのクラウドプラットフォーム利用経験

• ビジネス要件の読み解き力:
  データ可視化の目的はあくまで意思決定支援にあります。経営課題やビジネスKPIを理解し、技術的な実装に落とし込む「要件翻訳力」が求められます。
• 自走・主体性:
  プライム案件が中心のため、クライアントと直接やり取りする場面も多く、指示待ちではなく自らボールを持って課題を解決する姿勢が重視されます。
• コミュニケーション能力:
  BIエンジニアは経営層・ビジネスサイドと密に連携する職種です。技術的な内容を非エンジニアにわかりやすく伝えるプレゼン・説明スキルが不可欠です。
• データ品質への意識:
  ダッシュボードの信頼性はデータの品質に依存します。課題抽出から改善施策の立案・実行まで継続的に品質向上に向けて取り組む姿勢が求められます。
• 変化への適応力・学習意欲:
  BIツールや分析基盤の技術革新は速く、新しいツールや手法を継続的に調査・検証・導入できる探求心と学習意欲が重要視されます。

• dbt（Data Build Tool）の使用経験:
  データモデリングの近代化を推進するdbtの知識・経験があると、モダンデータスタック環境での即戦力として高く評価されます。
• Pythonを用いたデータ処理・分析スクリプト作成経験:
  ETL処理の自動化やデータ品質チェックにPythonを活用した経験は、業務の幅を広げる上で有利です。
• DockerやKubernetesを用いたコンテナ技術の経験:
  求人票に明記されている開発環境の一つであり、インフラ・基盤寄りの業務でも貢献できるスキルとして歓迎されます。
• データエンジニアリング領域（ストリーミング処理・DataLakeなど）の知識:
  BIの上流に位置するデータ収集・蓄積の設計経験があると、より広範な業務範囲で活躍できます。
• Tableau CRM・Looker Studioなどの高度な活用経験:
  複数のBIツールを使い分けたり、プロジェクトに最適なツール選定ができる経験は、技術選定の局面で強みになります。

• マルチクラウド・最新DWH実践スキル:
  AWS・GCP・Azureの3大クラウドおよびBigQuery・Redshiftといったモダンなデータウェアハウスを実案件で横断して扱う実践力が身につきます。
• 上流工程（KPI設計・データモデリング）の経験値:
  データ活用の上流設計から可視化・運用まで一貫して関わるため、単なるダッシュボード構築にとどまらない戦略的なデータ設計能力を養えます。
• BIツールマルチスキル:
  Power BI・Tableau・Lookerを複数案件で使い分けることで、特定ツールに依存しない汎用的なBI技術者としての市場価値が高まります。
• ビジネスコミュニケーション・提案力:
  プライム案件でクライアントと直接折衝する機会が多く、技術者としての能力に加えコンサルタント的な提案・折衝スキルが自然と培われます。
• データガバナンス・データ品質管理の知見:
  課題抽出から改善施策の立案・実行まで担う業務を通じ、企業のデータ品質を体系的に管理する実践的な知見が得られます。