データエンジニア（データ基盤／生成AI）

必須

• 学歴：各種専門学校卒以上
• 職務経歴：要
• SQLおよびPythonを用いてDWH/データ基盤向けETL/ELTを設計・実装できる方（データ加工・統合・集計を含む）
• 新技術・業界動向を継続的に学び、検証して実務適用までやり切れる方

歓迎

• Snowflake（または同等のモダンDWH）での設計・実装・運用経験
• データ設計（データモデリング／データマート／データアーキテクチャ）の実務経験
• オーケストレーション／変換ツールを利用した設計・開発・運用経験（Airflow, dbtなど）
• コンテナ技術を利用した設計・開発・運用経験およびチーム開発経験（Gitなど）
• 検索・社内ナレッジ活用の仕組みづくりに関する経験
• 業務向け生成AIツールやエージェントの設計・実装経験（フロントエンド実装まで担えると尚歓迎）
• Pythonでのオブジェクト指向プログラミング、機械学習アルゴリズムの実装経験（例：scikit-learn、PyTorchなど）

使用ツール

仕事内容

• 東証プライム上場の総合ケミカルメーカーである当社のデジタル開発本部 DX推進グループにて、全社横断のデータ活用基盤の構築、データ活用アプリの内製開発、各部門での利活用推進などを担当していただきます。
• データエンジニアリングを軸に以下のうち2領域程度で強みを発揮いただき、入社後に担当領域を段階的に拡張いただく想定です（全領域の経験は必須ではありません）。

主な業務

• 1) データ活用基盤（Snowflake中心）の構築・運用・高度化
• 各システム・各部門データの収集／統合（ETL/ELT）および品質管理
• データモデリング／データアーキテクチャ設計と、運用／パフォーマンスの継続改善
• 2) 内製統合検索「Sanyo Data Hub」の開発・改善
• 社内文書・データ・メタ情報を横断して探せる検索体験の設計／改善
• 検索品質（関連度・鮮度・権限）の向上と、利用部門への展開支援・継続改善
• 3) 生成AI活用（検索×データ×業務の実装）
• RAG等を用いた社内情報検索の高度化
• 業務特化AIの設計・実装（AIエージェント基盤を含む）、およびガバナンス検討
• 4) データ活用アプリの内製開発（可視化・分析／現場自走化支援）
• 従来型BI／ダッシュボードに留まらないデータ活用アプリの設計・実装
• 現場が自走できる可視化環境の整備と、部門課題の整理～プロトタイプ～定着の伴走
• 5) マテリアルズインフォマティクス（MI）推進（適性・希望に応じて）
• 研究開発データの整備、特徴量設計、予測モデル構築・評価
• 実験計画や探索効率化など、研究現場で使われる形への落とし込み
• 6) DX人財育成施策の企画／推進

背景

• 全社DXの加速のための戦力強化
• DX推進グループは2022年に社内初のデータサイエンス組織として設置されたインフォマティクス推進部の後継組織です。
• 2024年6月のデジタル開発本部の新設を契機に、データ活用の取り組みを全社最適へ拡大し、Snowflake基盤・Sanyo Data Hub・生成AIを連携させたプラットフォーム構築とその全社展開を進めています。

このポジションの魅力

• メーカーの事業現場に近い立場で、データライフサイクル全体に関わる業務を高密度に経験できます。
• 社内での注目度が高く、全社のさまざまなテーマで実践経験を積めます。
• 独自ツールの内製に携わることで、実装スキルと実践知が身につきます。
• 利用部門との距離が近く、手触り感のある課題解決への貢献を実感できます。
• 少数精鋭で機動力のある組織の中で、専門スキルに加え、プロジェクト推進などのビジネススキルも伸ばせます。
• スキルセットや適性・希望に合わせて、担当領域やキャリアを柔軟に設計できます。
• 専門スキルの守備範囲に制限はありません。