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データ&AIマネジメントエンジニア
700〜1200万円/年
※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制(土・日)
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
マスターデータの定義・設計からデータガバナンスの仕組みづくりまでを担います。データモデル設計、業務部門との対話、ベンダーとの仕様調整を通じて、組織全体のデータの信頼性を確保します。
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応募資格
歓迎
求める人物像
- 事業をエンジニアリングすることに興味がある
- エンジニアという枠にはまらず、業務やビジネスにも踏み込んで動ける
- 曖昧な状態を整理して構造化することが得意
- 自分が設計したものが組織全体の基盤になることにやりがいを感じる
使用ツール
募集要項最終確認 10/27
- 職種
- データベースエンジニア
- 雇用形態
- 正社員■雇用形態補足 期間の定め：無 ■試用期間 3ヶ月 期間中の労働条件に変更なし
- 給与
- 700〜1200万円/年
- 給与の詳細
- 月給 590,000円〜1,000,000円 ■月給内訳 ・ベース給：374,091円～672,273円 ・ライフプラン支援金：55,000円 ・固定残業手当（45時間分）：150,863円～255,713円 ・固定深夜手当（15時間分）：10,058円～17,048円 ※超過分別途支給 ■想定年収 700万円～1200万円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による） ※昇降給：年2回
- 手当
- 交通費月額5万円までライフプラン支援金55,000円固定深夜手当10,058円～17,048円
- 勤務地
- 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36～38階
- 転勤
- 会社の定める場所（リモートワークおよび出向先会社を含む）
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9:30～18:30（所定労働8時間／休憩60分） ＜スーパーフレックスタイム制あり＞ ・1日の標準労働時間：8時間 ・コアタイム：なし ・フレキシブルタイム：6:00～22:00の間で労働者の決定に委ねる ・時間外労働有無：有
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土・日)祝日年末年始年次有給休暇慶弔休暇ボーナス休暇ウェルビーイング積立休暇有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります）1月〜2月入社：14日3月〜4月：12日5月〜6月：11日7月：8日8月：6日9月：4日10月：3日11月：2日12月：1日入社日問わず、次休暇年度より17日
- 福利厚生
- 保険（団体割引 GLTD任意保険）歯科検診、脳ドック（30歳以上対象）ベビーシッター割引アップル優待販売ローソンチケット不動産賃貸・購入割引電通契約施設利用可能選択制確定拠出年金制度キャリア開発プログラムオンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度
- 社会保険
- 各種保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
- 受動喫煙対策
- 喫煙室設置
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所（リモートワークおよび出向先会社を含む）
- 選考の流れ
- * 書類選考* 1次面接: CARTA ZERO VPoD(Vice President of Data)* 2次面接: CARTA HOLDINGS 人事 / CARTA ZERO CTO* 最終面接: CARTA ZERO 取締役* 選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります* 1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています* 入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします* ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。
- 掲載日
- 2026/09/11 03:10（46日前）
- 最終確認
- 2026/10/27 00:33（今日）
仕事内容
募集背景
- 事業統合や、時間の経過で顕在化したシステムとビジネスの不一致を背景に、基幹システムの大規模マイグレーションを進めています。このタイミングで、マスターデータマネジメントに本腰を入れると決めました。データ活用に限らず、日々の業務の中で「マスターデータがきちんと定義されていれば」という場面が繰り返しありました。だからこそ、ここに投資します。
- 数千人が使う基幹システムの「データの定義」を決める仕事です。定義が間違えば、その下流にあるすべてが狂う。逆に言えば、ここを正しく設計すれば、全社のデータ品質が変わります。エンジニアリングの目を持って、データの定義と品質を守る。このポジションを一緒に担ってくれる方を募集します。
チームのミッション
- データ&AIマネジメント部は、データの定義と品質を守る仕組みづくりを担う部門です。マスターデータの定義・設計、データガバナンスの仕組みづくりを行います。
- ミッションは、組織全体のデータの「信頼性」を確保することです。どのシステムでも同じマスターデータが使われ、データの定義に迷いがない状態を作ります。日々の業務はデータモデル設計・業務部門との対話・ベンダーとの仕様調整が中心ですが、データモデルの良し悪しを判断するにはDB設計の経験が要り、ベンダーの設計書をレビューするには実装の勘所が要ります。
マスターデータの定義・設計
- マスターデータのルール策定からデータモデル設計まで一貫して担います。どのデータをマスターとして管理するかの定義、コード体系の設計（命名規則・採番ルール・階層構造）、MDMのデータモデル設計。業務部門と連携し、業務で実際に使われるマスターの実態を把握しながら「あるべき姿」と「現実」のギャップを埋めていきます。
データガバナンスの仕組みづくり
- マスターデータの品質を維持するための仕組みを構築します。各マスターの「誰が決める人か」の明確化、追加・変更・廃止のフロー設計、整合性チェックや重複検出のルール定義。
AI活用を支えるデータ品質基盤（中期）
- まずマスターデータを整え、その上に業務やAI活用を載せていく。その品質基盤を構築するのが、このポジションの中期の仕事です。
数千人規模の企業のマスターデータをゼロから設計できる
- 既存のMDMがない状態から、定義・コード体系・データモデルを設計します。下流の全プロジェクトがこの設計に依存する。この規模の会社でこの機会は、正直なかなかありません。
技術だけでは完結しない。だから面白い
- 業務部門に踏み込んで、実際にデータがどう使われているかを理解するところから始まります。技術力とビジネス理解の両方が求められ、両方が伸びる。エンジニアとしてのキャリアの幅が広がるポジションです。
組織のデータの「正解」を自分の手で作れる
- 「この組織のデータはこうやって管理する」という型を、自分の手でゼロから作れます。その型は組織が大きくなるほど効いてくる。自分の設計が全社の基盤になる実感を持てる仕事です。
技術スタック
- Python
- Snowflake
- dbt
- Fivetran / TROCCO
- Terraform
この求人は、株式会社CARTA HOLDINGS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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