データ基盤エンジニア｜データアーキテクト・データエンジニア

必須

• 以下のいずれか複数（目安２つ以上）の実務経験を3年以上有していること

  • データアーキテクト、データマネジメント、DA、DBA いずれかの実務経験
  • データ関連業務の経験 （例：ETL/ELT処理開発、データパイプライン構築、データ連携開発）
  • システム開発プロジェクトにおけるPM／PMO／開発リーダー等の経験
  • システム開発、またはインフラ・クラウド構築の経験 （例：AWS、Azure、Salesforce など）

• 加えて、以下2つ以上（目安）のスキルを有していること

  • SQL、Python、Java、ETL/ELT 等を用いた開発スキル
  • データモデリング、データベース設計のスキル
  • プロジェクト推進・管理のスキル
• 非喫煙者もしくは入社時点で喫煙されない・禁煙する意志がある方(*)

歓迎

• データ戦略、データアーキテクチャの企画・推進経験
• CDP、DWH、Data Lake、ETL/ELT、BIツール、Big Data基盤等の構築経験
• AI活用を見据えたデータ分析基盤／AI基盤の構築経験
• メインフレームからオープン系環境へのデータ移行・連携経験
• ビジネスモデルや業務要件を踏まえたデータモデル設計経験
• 生命保険業界、金融業界、デジタルマーケティング領域の知見
• 機械学習、生成AI、MLOps、AI Agent等に関する知識・実務経験
• 認証認可、暗号化などセキュリティに関する知識・実務経験

求める人物像

• 不足する領域についても、主体的に学び、担当範囲を広げていく意欲を重視します。

使用ツール

Mission

• 社内外に点在するデータをつなぎ、「必要な人に、必要なデータを、使える形で、安全に届ける」データ基盤を構築・運用し利用者に提供する。
• データの収集・統合・蓄積・提供の仕組みを整えることで、営業・マーケティング・業務部門・データ分析部門の意思決定を支え、販売力の強化、顧客体験の向上、業務効率化、コスト削減に貢献する。
• AIや高度な分析に活用しやすいデータ環境を整備することで、全社のAX推進をデータ面から支える。

このポジションの魅力

• 全社横断で影響力の大きい仕事に挑戦できる 特定部署だけでなく、営業・マーケティング・業務・分析など幅広い部門の意思決定を支える基盤づくりに携われます。
• 上流から下流まで一気通貫で関われる 要件整理、データモデリング、設計、開発、運用・改善、データ提供まで、データ基盤のライフサイクル全体に関与できます。
• AI活用と基盤整備の両面を経験できる 単なるデータ基盤ではなく、AIや分析で使える“AI Ready”なデータ基盤の設計・整備に携われます。
• レガシー×モダンの両方に向き合える メインフレーム上の既存資産を活かしながら、クラウドやDWH、APIなどを用いた新しいデータ活用基盤づくりに取り組めます。
• ビジネスに近い距離で価値を実感できる 「どんなデータがあれば現場の意思決定が変わるか」を事業部門と一緒に考え、実際の活用までつなげられます。

Scope of responsibilities（責任範囲）

• ご経験・スキルに応じて担当領域を決定しますが、主に以下の業務を担っていただきます。
• 全社のデータ活用およびAI活用を見据えた「データ戦略・データ基盤構想・データアーキテクチャ」の策定・推進
• 業務要件・分析要件・AI Readyデータ要件に基づくデータモデリング、データ設計、データ標準化
• データ基盤の要件定義、設計、開発、テスト、本番移行
• DWH、データレイク、ETL/ELT、API、BI向けデータ提供基盤の整備
• データ品質、セキュリティ、可用性を意識した安定運用・継続的改善
• ビジネス部門・データサイエンティスト・システム部門と連携したデータ利活用の推進

具体的に想定している業務

• 以下のような業務を想定しています。

1. ビジネス要件の整理・データ活用企画

• 営業、マーケティング、業務部門、データサイエンティストと連携し、「どのデータが、どの業務や意思決定に必要か」を整理
• データの取得・加工・提供方法を検討し、活用しやすい形へ落とし込む
• データ活用のユースケースに応じた要件定義・優先順位付け

2. データ設計・データモデリング

• 構造化データ／非構造化データを含むデータの配置方針の検討
• 業務要件／分析要件／AI Readyデータ要件に応じた論理・物理データモデルの設計
• データの共通化、標準化、コード体系や名称ルールの整理
• 将来的なAI活用や部門横断分析を見据えた拡張性の高い設計

3. データ基盤の構築・連携開発

• メインフレームや既存システムに存在するデータを、DWHやデータレイクへ連携
• DB、テーブル、ETL/ELT、データパイプライン、API等の設計・開発
• データ品質を担保するための加工・変換・検証処理の実装
• 必要に応じたパフォーマンス改善、ジョブ設計、障害対応設計

4. データ提供・運用改善

• BIツールやAPIを通じた利用者・アプリケーション向けデータ提供
• データ鮮度、品質、可用性、権限制御を考慮した運用設計
• 利用状況や課題に応じた基盤の継続的な改善・最適化
• セキュリティ、監査対応、運用標準化の推進

想定される技術領域・環境

• ※ご経験に応じて、すべてを必須とはしていません。
• クラウド：AWS、Azure、Salesforce など
• DWH／データレイク：Teradata、Snowflake、Amazon Redshift など
• ETL／ELT：Informatica、AWS Glue など
• 開発言語：SQL、Python、Java、Shell、Jenkins など
• データ提供：BIツール、API
• AI／分析基盤：Amazon SageMaker、Amazon Bedrockなど

入社後に期待すること

• まずはご経験を活かせる領域から参画いただき、業務やシステム、データの特性を理解していただきます。
• そのうえで、以下のような役割を段階的に期待しています。
• データ基盤構築・運用における担当領域の自立的な推進
• ビジネス要件を理解したうえでのデータ設計・実装
• 周辺メンバーと連携した課題解決・改善提案
• 中長期的には、データアーキテクチャや基盤方針の検討・推進への参画