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Principal Data Engineer – APJ Data Warehouse
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 東京都
- 休日
- 記載なし
- 雇用形態
- 記載なし
どんな仕事かAIによる生成
Snowflakeを中核としたAPJ共通Data Warehouseを設計・構築し、各市場やシステムに分散するCommercial Dataを統合するポジションです。Principal EngineerとしてSnowflake、dbt、FivetranをHands-onで活用し、データ基盤の設計・構築・高度化を技術面からリードします。Business Intelligence、Analytics、Data Science、AIが共通利用できるAPJ Data Foundationの構築を担います。
この求人に応募
応募資格
必須
- 以下の3つすべてについてHands-onの実務経験を必須とします。
Snowflake
- Snowflakeを利用したData Warehouse / Data Mart設計・開発経験
- Advanced SQL
- Data Modeling
- Performance Optimization
- Enterprise Analytics向けデータアーキテクチャ設計
dbt
- dbtを利用したData Transformation / Data Modelingの実務経験
- Modular / ReusableなData Modelの設計
- dbt Test / Documentationの実装経験
Fivetran
- Fivetranを利用したData Integrationの実務経験
- ELT / Data Pipelineの設計・運用経験
- Source-to-Snowflake Integration
- Pipeline Troubleshooting
- 高度なSQLスキル
- Cloud Data Architectureに関する知識・経験
- ETL / ELT Architectureの実務経験
- Data Warehouse / Analytical Data Modelingの経験
- Data Quality Managementの知識
- ProductionレベルのData Pipeline設計・開発経験
- Gitを利用したVersion Control / Collaborative Development
- 高いProblem Solving / Troubleshooting能力
- Nativeレベル必須
- 日本のBusiness Stakeholderと独力でRequirements Gatheringを実施できること
- Business Requirementを理解し、Data Model / Technical Requirementへ変換できること
- 技術的な内容をBusiness Stakeholderに説明できること
- Business-level
- APJおよびGlobalのTechnical / Business Stakeholderと協働できること
歓迎
- 製薬・Life Sciences業界での実務経験
- 製薬Commercial Dataに関する経験
- HCP / HCO Customer Master Dataの経験
- 営業Territory / Alignment Dataの経験
- 実消化 / Secondary Sales Dataの経験
- 市場売上データの経験
- CRM / Customer Engagement Dataの経験
- Power BI等のEnterprise BI Platformの経験
- AI/ML向けData Productの構築経験
- Master Data Management、Data Governance、Data Quality Managementの経験
募集要項最終確認 11/5
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 記載なし
- 役職
- Principal Engineer
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- Minato-ku, Tokyo, Japan
- 働き方
- 記載なし
- 応募締切
- 2027/01/30
- 掲載日
- 2026/11/05 23:33（1日前）
- 最終確認
- 2026/11/05 23:33（1日前）
仕事内容
ポジション概要
- Principal Data Engineer – APJ Data Warehouse は、APJにおけるエンタープライズデータ基盤の設計・構築・高度化を技術面からリードするポジションです。
- Snowflakeを中核とした、スケーラブルかつ標準化されたAPJ Data Warehouse（DWH） を構築し、各市場やシステムに分散しているCommercial Dataを、信頼性が高く再利用可能なデータプロダクトとして統合します。
- 主な対象データドメインは以下です。
- · 顧客マスターデータ
- o アルトマーク等の顧客データ
- · 営業アライメントデータ
- o 営業組織、テリトリー、担当者・顧客アサインメント
- · 実消化 / JD Salesデータ
- · 市場売上データ
- · CRM活動データ
- o 顧客タッチポイント、CRM営業活動、Digital Engagement Dataなど
- これらのデータを統合することで、Business Intelligence、Commercial Analytics、Advanced Analytics、AI が共通利用できるAPJ Data Foundationを構築します。
- 本ポジションはArchitectureだけを担当する役割ではなく、Snowflake、dbt、Fivetranを自らHands-onで活用できるPrincipal Engineer として活躍いただきます
1. APJ Data Warehouse Architecture & Engineering
- Snowflakeを中心としたAPJ共通Data Warehouseの設計・構築
- APJ各Market・Business Functionで共通利用できるデータアーキテクチャの設計
- メダリオンアーキテクチャ、拡張性・再利用性を考慮したData Layerの設計
- 各国固有の要件とAPJ共通Standardを両立するData Modelの設計
- BI、Analytics、Data Science、AIから利用可能なデータプロダクトの構築
- Performance、Scalability、Maintainability、Reliabilityを考慮したEngineering Standardの確立
2. Commercial Data Domain Integration
- 以下の主要Commercial Data Domainの統合・モデリングをリードします。
Customer Master Data
- アルトマーク等のHCP/HCO顧客マスターデータの統合
- Customer IDやHCP/HCO Relationshipを考慮した顧客データモデルの構築
- Customer MasterとCRM、Sales、Alignmentデータをつなぐ共通データ基盤の構築
Sales Alignment
- 営業組織、Territory、担当者、Customer Alignment等のデータモデル構築
- Customer Master、Sales、CRM Activityとの統合
- 組織変更・担当変更等を考慮した分析用データモデルの設計
- JD Sales / Secondary Sales Data
- 実消化 / JD Salesデータを取り込むData PipelineおよびData Modelの構築
- Sales Transaction Dataの標準化
- Reporting / Analyticsで再利用できるSales Data Productの構築
- Data Quality CheckおよびValidationの実装
Market Sales Data
- 市場売上等のExternal Market DataのDWHへの統合
- Product / Market等の分析に利用できる共通データモデルの構築
- Internal Sales DataとExternal Market Dataを組み合わせたAnalytics基盤の整備
CRM Activity Data
- CRM上のCustomer Interaction / Activity Dataの統合
- Customer Master、Sales Alignment、Sales Dataとの連携
- Customer Engagement分析に利用できる再利用可能なデータセットの構築
3. Snowflake Data Platform Engineering
- Snowflakeを利用したEnterprise Data Warehouseの設計・開発
- 大規模なCommercial Dataを対象としたData Modeling
- SQLおよびData ModelのPerformance Optimization
- APJ全体で再利用可能なArchitecture PatternおよびEngineering Standardの策定
- BI / Analytics / AI向けのCurated Data Productの構築
4. dbt Data Transformation & Modeling
- dbtを利用したTransformation Layerの設計・開発
- SQLベースのModularかつReusableなData Modelの開発
- APJ共通Data Modeling Standardの確立
- dbtを利用したTest、Documentation、Data Quality Checkの実装
- Business Definitionを標準化されたAnalytical Data Modelへ変換
- Git / Code Reviewを活用したEngineering Practiceの確立
5. Fivetran Data Integration
- Fivetranを利用したData Ingestion Pipelineの設計・実装
- Source System / External Data SourceからSnowflakeへのデータ連携
- Pipeline Monitoringおよび障害対応
- 新しいAPJ Data SourceのOnboarding
- 安定性・保守性を考慮したELT Pipelineの構築
6. Data Quality & Governance
- 主要Data Domainに対するData Quality Controlの確立
- Automated Data Quality CheckおよびValidation Ruleの実装
- Business DefinitionおよびData Modelの標準化
- Data Owner / Data Stewardとの連携
- Customer / Commercial Dataを信頼して利用できるData Foundationの構築
7. Analytics & AI Enablement
- Power BI等から利用可能なAnalytics-ready Datasetの構築
- Advanced Analytics / Data Science向けData Productの提供
- AI/MLおよびGenerative AIへの将来的な活用を考慮したデータ基盤設計
- Standardized / Governed Data Productを通じたSelf-service Analyticsの促進
この求人は、アストラゼネカ株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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