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データソリューションアーキテクト
- 勤務地
- 東京都新宿区
- 休日
- 年間休日124日
- 雇用形態
- 正社員
- ハイブリッド勤務
- 在宅勤務あり
- フレックス
- 年間休日120日以上
- 賞与あり
- 退職金あり条件あり
- ※■確定拠出型年金制度(対象は正社員のみ)
どんな仕事かAIによる生成
AIイノベーション本部 AI&データプラットフォームグループで、AI・データ活用を支える基盤設計・企画・運用を担当します。AIレディなデータ基盤やデータパイプラインの設計・最適化、AIモデル・BIツールとの連携設計などを行います。情報システム本部とともに方針を取りまとめ、現場と情報システム本部との橋渡しをします。
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応募資格
歓迎
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- データエンジニア
- 雇用形態
- 正社員あり:3ヶ月(試用期間中も条件に変更なし)
- 役職
- 管理職
- 給与
- 650〜828万円/年
- 給与の詳細
- 436,925円~552,495円324,000円~415,000円■35時間分の固定残業代92,925円~117,495円650万円~828万円年2回(7月・12月/業績による)年1回(5月/評価による)・経験、スキル、年齢を考慮の上、同社規定により優遇・残業代は35時間を超えた場合は実費支給
- 手当
- 交通費50,000円/月上限地域手当20,000円役職手当チームリーダー20,000円/月、サブチームリーダー15,000円/月家族手当18歳未満の扶養するお子様1名につき15,000円
- 勤務地
- 東京都新宿区西新宿六丁目13番1号 住友不動産新宿セントラルパークビル
- 転勤
- 変更の範囲:会社が指定する場所将来的には、国内外の各拠点、またはHIS内の他事業への異動の可能性もございます
- 働き方
- 業務に慣れてきたら週1回程度リモートワーク可能です
- 勤務時間
- ■1ヶ月単位のフレックスタイム制・フレキシブルタイム:7時~22時・コアタイムはフレキシブルタイム中に4時間以上勤務・1日の標準労働時間:8時間(別途、休憩60分)
- 年間休日
- 124日
- 休日・休暇
- 124日(2026年度)夏季年末年始有給慶弔特別休暇アニバーサリー休暇産前産後休暇長期休暇(6日以上の連休/年)永年勤続特別休暇制度(勤続年数:10年、20年、30年、定年 ※定年の対象は正社員のみ)積立有給休暇制度
- 福利厚生
- ■旅行割引制度、定期健康診断、共済会、社員持株制度■確定拠出型年金制度(対象は正社員のみ)■長期休暇(6日以上の連休/年)■永年勤続特別休暇制度(勤続年数:10年、20年、30年、定年 ※定年の対象は正社員のみ)■積立有給休暇制度
- 社会保険
- ■各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)
- 受動喫煙対策
- オフィス(店舗・事業所内)は禁煙
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社が指定する場所
- 経験年数
- 3年以上
- 選考の流れ
- ■書類選考■1次面接(原則対面)■WEB適性検査■最終面接(原則対面)■オファー面談※面接は3回になる場合がございます
- 掲載日
- 2026/10/11 21:41(6日前)
- 最終確認
- 2026/10/16 17:37(1日前)
仕事内容
募集部門
- AIイノベーション本部 AI&データプラットフォームグループ
- グループリーダー1名、サブグループリーダー1名、チームリーダー2名、スタッフ7名
- AI・データ活用を支える基盤設計・企画・運用を担当します。
業務内容
- AIレディなデータ基盤(データレイク/DWH)の設計・企画
- データパイプラインの設計・最適化(AIモデル学習・推論を見据えた構造設計)
- 各種AIモデル・BIツールとの連携設計
- データ品質・メタデータ管理・セキュリティ対応
- データ活用を前提とした標準化・自動化の推進
- *実構築は別部署に依頼しますが、知識は必要です。
- 全体像を描いて、どう集めてどうやるのか方針を取りまとめをし、情報システム本部のメンバーと一緒に推進します。
- 構築は情報システム本部がしますので、現場と情報システム本部との橋渡し(翻訳)をします。
- (業務内容変更の範囲)
- 雇入れ直後:AIに関わる業務
- 変更の範囲:会社の定める業務
募集背景
- 全社横断のデータ基盤を設計し、AI活用の土台を作る重要なポジションです。
- AIレディなデータ環境を整備することで、AIプロジェクトのスピードと精度を高める役割を担います。
- 最新のクラウド技術やデータエンジニアリングに携わりながら、AI時代のデータアーキテクチャを構築できます。
仕事の魅力
- 全社横断のデータ基盤を設計し、AI活用の土台を作る重要なポジションです。
- AIレディなデータ環境を整備することで、AIプロジェクトのスピードと精度を高める役割を担います。
- 最新のクラウド技術やデータエンジニアリングに携わりながら、AI時代のデータアーキテクチャを構築できます。
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