Databricks、生成AIを活用したデータ基盤構築/活用支援

職務内容

1. 1Databricksを用いた顧客のデータ活用基盤開発、データ活用を支援する業務を担当する
2. 2データ利用部門との課題定義および要件整理を行う
3. 3データ基盤の設計／開発（AWS、Azure等、他のクラウドと連携したデータ基盤の設計・開発）を行う
4. 4データ基盤上のデータモデル設計・開発を行う
5. 5データ加工処理（ETL／ELT）の設計・開発を行う
6. 6データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発を行う
7. 7AIモデルの継続的なデリバリ（MLOps）を考慮した環境の設計・開発を行う
8. 8顧客企業内部でのデータ活用促進／データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニングも行う

案件例

1. 1大手保険会社における業務改善や新規サービス開発に向けたデータ分析基盤の構築支援：企業が持つデータを集積・統合する仕組みからそれらを活用する機能の開発を支援

キャリアパス

1. 1AI・データ活用領域における最先端の技術を活用したシステム開発における上流のアーキテクチャ検討のスキルを磨ける
2. 2顧客のシステム環境に合わせたAIモデル等に関する技術的開発力を磨ける
3. 3管理職を目指すキャリアだけでなく、テクニカルグレード（TG）と呼ばれる技術職のスペシャリストのポジションを目指すことも可能

アピールポイント

1. 1APN AWS Top Engineers、Snowflake Data Superheroes、Databricks Solutions Architect Champion等の表彰制度で受賞実績があるトップレベルのエンジニアが所属している
2. 2Databricksに関する社内コミュニティや各種育成プログラム等、各個人の成長を支援する環境が揃っている
3. 3組織全体として各個人が持っているナレッジ・知見を積極的に共有しているほか、社内のコミュニケーションツールを活用した案件に関する相談も盛んに行われている
4. 4顧客の多くが業界のリーディングカンパニーであるほか、顧客規模に応じてペタバイト級のデータを取り扱うため、難易度の高い案件にチャレンジできる環境である
5. 5顧客の業界は多岐にわたり、同じAI・データ活用領域であっても収集するデータや分析に関するニーズが異なるため、幅広いスキルを身に付けることができる
6. 6データの集積・加工から、BI・AI/MLなどのデータ分析、データ共有などのデータ活用のすべての工程におけるコンサルティングから開発・運用まで携わることができ、「データ」に関するプロフェッショナルを目指すことが可能である
7. 7顧客へのDatabricksの導入を通して、先端技術である生成系AIやディープラーニングを顧客のシステムに実装し、それらを活用したビジネスの実現を支援することができる
8. 8Databricksに関連し、モダンデータスタックと呼ばれる最先端テクノロジーの調査、検証も行っており、新しい技術に積極的にチャレンジできる環境が整っている

応募資格（必須）

• 顧客もしくは自社のクラウド開発プロジェクトにおけるチームのリーダもしくはサブリーダとして、要件定義、設計、実装のいずれかの工程を担当した経験
• 流暢な日本語でのコミュニケーションスキル (リスニング、ライティング、口頭、プレゼンテーションなど)、日本語能力試験N1程度の語学力
• 5名以上のチームのマネジメントもしくはリーダ経験
• Professionalレベル以上の認定資格（AWS、Azure、Google Cloud等）を有する方 or 3年以上のクラウド開発経験

歓迎する経験

• DWH製品（Teradata、Redshift、Athena、BigQuery等）またはデータレイク製品（Hadoop/Spark、EMR等）に関する開発経験
• MLプラットフォーム製品（Amazon SageMaker、Vertex AI、MLflow）に関する開発経験
• ETLツール（Informatica、Glue等）の導入またはデータパイプラインの開発経験
• BIツール（Tableau等）の導入経験
• AI/MLツール（Jupyter Notebook, SageMaker等）の導入経験
• 上記に関するPM経験
• 英文ドキュメントの読解力

求めるスキル・経験