シニアデータアーキテクト

必須

• _【次のすべてを満たす方】_

  • 4年制大学卒またはそれに準ずる情報技術の学習経験があること
  • データ基盤関連（DWH構築、Datalake構築、データガバナンス基盤構築など）のプロジェクトに3年以上従事した経験があること。ただしそのうち、データ基盤のアーキテクチャを設計に参画した経験が1年以上あること。
  • 3名以上のチームのマネジメントを行い、プロジェクト推進の指揮を執った経験があること
  • ビジネスレベルの日本語力
  • 日本で就労可能であり（IT領域の技術者として働くことが可能な在留資格を保有しており）入社後半年以内にその資格の有効期限を迎えないこと

歓迎

• Snowflake, Databricksに関する利用、構築経験があること
• Hadoopに関する利用、構築経験があること
• MySQLなどのRDBMS、MongoDBなどのNoSQLに関する構築、利用経験があること
• パブリッククラウド上にデータ基盤を構築した経験があること
• データ基盤関連のコンサルタントとして就業した経験があること
• AIガバナンス、AIセキュリティに関する知識や経験があること
• データサイエンス、特に機械学習に関しての学習経験があること
• RAGなどLLMを活用したアプリケーションや関連するデータベースの構築経験があること
• ビジネスレベルの英語力

使用ツール

職務概要

• 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。
• プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。

プロジェクト体制

• 2名～6名程度でチーミング

具体的な業務内容

• 金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進
• 顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード
• データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定
• クラウド環境（AWS／GCP／Azure）を活用したDWH・Datalake設計および導入支援
• Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援
• AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進
• 複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進

プロジェクト事例

• 証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援
• 金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
• カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織
• 銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
• 銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
• 証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援
• 生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革
• 生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援

プロジェクトの魅力

• 大手金融機関の勘定・顧客・取引データを扱う大規模データ基盤設計に携われる
• 要件定義から実装設計まで、金融システムの根幹を支えるアーキテクチャを構築
• セキュリティやスケーラビリティを重視した“金融グレード”の基盤設計をリード
• データサイエンティストやエンジニアと連携し、AI実装を支えるデータ構造を設計

成長環境

• 東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
• 書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
• 固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
• 全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
• 当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能