データ活用推進マネージャー（データマネジメント担当）

必須

• クライアントワーク（受託、コンサルティング、SI等）において、顧客折衝、課題ヒアリング、要件定義を主導した経験
• データ基盤構築、データマネジメント、データ活用支援いずれかのプロジェクトをリード・推進した経験
• エンジニアまたはデータサイエンティストチームにおけるピープルマネジメント（育成・評価・目標設定など）の経験
• 大規模な組織や複数ステークホルダー（事業部門、IT子会社、外部ベンダー等）が絡む環境での高度な調整・折衝・合意形成力

歓迎

• データガバナンス組織（DMO）や横断データ組織の立ち上げ・支援経験
• 大規模なデータマネジメント実務、または事業会社におけるデータ基盤運用の経験
• クラウド基盤（Azure、GCP、AWS等）を用いたモダンデータスタックに関する基礎知識・理解
• 分析手法（データサイエンス）および基盤構築（データエンジニアリング）双方に関する知見

求める人物像

• 仕組み作りに情熱を持てる方
• 単発の案件対応だけでなく、組織全体の生産性やデータ利活用の土台・ルール作りにやりがいを感じられる方。
• 粘り強く本質的な合意形成ができる方
• 複雑な組織構造や利害関係の壁に直面しても、背景にある課題を紐解き、ステークホルダーと対話を重ねて一歩ずつ前進させられる推進力のある方。
• 抽象度の高い課題を具体化し自律的に動ける方
• 全体像が曖昧な状況から本質的な論点を抽出し、具体的なタスクに落とし込んで周囲を巻き込みながら実行できる方。
• 事業目線と技術目線のバランス感覚がある方
• 技術的な実現可能性を理解しつつも、ビジネスサイドや組織全体の課題解決を最優先に考えられる柔軟性をお持ちの方。

使用ツール

募集概要

• JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、データ戦略・技術基盤領域のマネジメント人材を募集します。 個別の分析案件のデリバリーにとどまらず、TRAILBLAZERおよびJR西日本グループ全体における分析の生産性向上やクオリティの底上げを目指し、「利用しやすいデータ基盤の整備」「データマネジメントの標準化」「分析プロセスの型化」を推進していただきます。 社内基盤の整備に加え、JR西日本側の各ステークホルダーと深く連携しながら、大規模なデータ利活用基盤・運用の最適化をリードする中核メンバーとしての参画を期待しています。

募集背景

• 株式会社TRAILBLAZERでは、膨大な鉄道・生活サービスデータを活用したグループ変革を加速させています。 現在、社内でのデータ活用推進にあたり、データ基盤そのものの整備だけでなく、データの供給元であるJR西日本側の各種データ（ICOCAやWESTER会員データなど）の管理元・オーナー組織との連携や、グループ横断でのデータマネジメント（DMO）支援プロジェクトの重要性が急速に高まっています。 これまでは技術検証や個別の開発に注力してきた体制からシフトし、JR西日本グループとの高度なステークホルダー折衝や要件定義を担い、データマネジメントの型作りおよびプロジェクトマネジメント、そして自社エンジニアチームのピープルマネジメントを一体となって牽引できるマネージャーをお迎えすることとなりました

具体的な業務内容

• 品質管理・標準化・データマネジメントを主軸に、上流の企画・折衝からチームビルディングまで幅広く遂行いただきます。

データマネジメント・基盤活用の推進

• 社内外のデータ利活用を促進するためのデータカタログ導入、データクレンジングのルール策定、分析手順・手法の標準化。 TRAILBLAZER内のデータ整備のみならず、JR西日本本体と連携し、データ連携仕様の整理やデータマネジメントのルール化を推進。

クライアントワーク／ステークホルダー折衝・要件定義

• JR西日本グループの各組織に対する課題ヒアリング、要件定義、合意形成。 分散しているデータオーナーやシステム管理者、ビジネスサイドの利害関係を紐解き、データ利活用に向けたプロジェクト推進（PMO/PM業務）。

組織・ピープルマネジメント

• エンジニアやデータアナリスト（3名程度〜）の目標設定、評価、育成、キャリア支援、チームビルディング。 プレイングに偏りすぎず、上流の課題整理とメンバーマネジメントを通じて組織のアウトプットを最大化。

言語・フレームワーク

• Python（pandas / polars を用いたデータ加工・分析）
• PySpark（分散データ処理の運用）
• FastAPI / Flask（API開発・運用）
• pytest（テスト設計・運用）

データベース / SQL

• 複雑なクエリ設計（window関数を用いた時系列データ処理・順位付け）
• WITH句（CTE）を活用した可読性の高いクエリ設計
• explainを用いたクエリチューニング
• JSON等のネストデータ処理

クラウド

• Azure（Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク）
• GCP（BigQuery / Gemini API）
• AWS（S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell）

データ基盤 / ワークフロー

• Databricks（コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps）
• Airflow / dbt / Dagster / Airbyte（データパイプライン構築・運用）

インフラ / DevOps

• Docker / Terraform（IaCによる環境構築）
• GitHub（バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用）

開発環境

• VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

グループ全体の「データの当たり前」を創る手応え

• JR西日本グループが保有する国内有数のビッグデータ（移動・購買・生活サービス等）を対象に、グループ横断のデータガバナンスや活用基盤のグランドデザインに携わることができます。

上流課題解決力とクライアントワーク力の研鑽

• 単なるデータエンジニアリングにとどまらず、大企業特有の縦割り構造や複雑なステークホルダー環境において、課題の根本を見極めて合意形成を図る、実践的で高度なマネジメント・折衝スキルが身につきます。

立ち上げ期組織での裁量の大きさ

• 少数精鋭の分析技術組織において、課長・マネージャーとしてチームビルディングや組織文化の醸成に直接関わることができます。