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Data Steward, DX&AIX Strategy Div, Data Management Group
- 給与
- 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 記載なし
- 休日
- 記載なし
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
Data Stewardとして、AI-Readyなデータ基盤の構築を推進し、データの収集・管理・整備を通じてその価値を最大化します。全社のデータに共通のビジネス文脈を与え、メタデータ管理、データカタログやリネージの整備、セマンティックレイヤーの構築、データガバナンスと品質管理を担います。事業部門との合意形成や活用推進を通じ、全社的なデータドリブン改革を実現します。
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応募資格
必須
- データガバナンス / データマネジメントの実行経験（3年以上）
- データカタログツール（Google Cloud Knowledge Catalog, Alation, Collibra等）の導入・運用経験
- ビジネス用語集（Business Glossary）、メタデータ管理、マスターデータ管理（MDM）の構築または運用経験
- セマンティックレイヤー / データモデルの設計経験
- Looker（LookML）や dbt 等を用いたセマンティックレイヤーの構築、あるいは全社共通指標の集計ロジック標準化の経験
- SQLおよびクラウドデータウェアハウスの基礎知識
- BigQuery, Snowflake, Redshift 等におけるテーブル構造理解と、高度なSQLを用いたデータ
- ビジネス部門・技術両方とのファシリテーション / 合意形成能力
- 事業部門のビジネス要件を理解し、データ定義やガバナンスルールとして落とし込み、現場と合意形成した経験
歓迎
- 生成AI / LLMを活用したデータマネジメント経験
- LLMを活用したメタデータ自動付与や非構造化データ（音声・テキスト）の構造化・資産化プロセスの設計・運用経験
- データリネージ / Data Observability の運用経験
- データパイプラインの依存関係の可視化や、データ品質の自動監視・異常検知（Monte Carlo等）の導入・運用経験
- 大規模・複雑なビジネスドメインでのデータマネジメント経験
- 小売・消費財・コスメ業界等における複雑なデータ構造の整理・管理経験
- セキュリティ・コンプライアンス・法規の知見
- 薬機法、景表法、個人情報保護法（GDPR/PPA等）に配慮したデータガバナンス設計・アクセス制限運用の経験
募集要項最終確認 11/13
- 職種
- アナリティクスエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- 応相談
- 勤務地
- 記載なし
- 働き方
- 記載なし
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/09/02 18:11（72日前）
- 最終確認
- 2026/11/13 02:55（今日）
仕事内容
Overview
- Data Stewardは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。
Role and Responsibility
- 全社に存在するデータ（構造化・非構造化）に共通のビジネス文脈（コンテキスト）を与え、人間もAIも迷わずに活用できる「高品質なデータ資産」へとアップデートをデータの信頼性とガバナンスを担保しながら、全社横断型で進めます。
- メタデータ管理および生成プロセスの運用
- データカタログおよびリネージの整備
- セマンティックレイヤーの構築と統一
- データガバナンスおよび品質管理の実行
- 事業部門との合意形成・活用ドライブ
Position Attractiveness
- _歴史ある企業の未来をインフラから創造する機会：_ 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
- _変革期だからこそ得られる「市場価値」：_ 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。
この求人は、株式会社資生堂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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