データマネジメント/データ&AI ソリューションアーキテクト

必須

• DWH / Data Lake / Lakehouse 等の 設計・構築・運用 経験
• データモデリング／メタデータ管理／データ品質管理／ガバナンス策定の知見（いずれか複数）
• AWS上でのデータ基盤設計経験（例：S3/Glue/Athena/Redshift/Lake Formation/IAM/KMS など）
• Databricks もしくは同等の分散処理基盤を用いた設計・実装経験（Spark等含む）
• ML/生成AIを前提としたデータ整備・運用設計経験（例：特徴量、評価、モデル運用、RAG、監査・ガードレール、コスト管理のいずれか）

歓迎

• Amazon SageMaker を用いたML基盤の設計・運用、ファインチューニング経験
• セキュリティ／ネットワーク設計（ゼロトラスト、VPC、PrivateLink等）および監査対応経験
• Data Clean Room / Data Sharing の設計・構築（Snowflake/Databricks等）
• データスペース（IDS/GAIA-X等）の知見
• 標準化（リファレンスアーキ、設計レビュー基準、加速資産）やチーム育成の経験

使用ツール

募集背景

• 本ポジションは、当社のデータマネジメント領域における リードアーキテクト として、顧客のビジネス価値を最大化する データ基盤×AI活用の構想〜実装・運用定着 を牽引いただきます。 DWH / Data Lakeの構築に留まらず、AWS（S3/Lake Formation/Glue/Athena/Redshift/IAM/KMS等） と Databricks Lakehouse などを適材適所で組み合わせ、さらに Salesforce（Data Cloud等）を含む顧客接点データ を統合して、生成AI・機械学習を本番運用できる “AI Ready” なデータプラットフォーム を設計します。
• 加えて、Amazon SageMaker等を用いた学習・ファインチューニング、推論基盤、MLOps まで踏み込み、PoCで終わらない“実装と定着およびデータの活用”をリードしていただきます。

業務内容

• 1) データ基盤（AWS / Databricks）の設計・実装リード
• AWS（S3/Glue/Athena/Redshift/Lake Formation）＋Databricksで、データレイク〜DWH〜Lakehouseを設計
• IAM/KMS等を踏まえたセキュリティ・監査・可観測性、取り込み〜提供（SLA/責任分界、データプロダクト化）までの統合・推進
• 2) 顧客接点データ統合（Salesforce連携）
• Salesforce（Data Cloud等）／周辺SaaSとの連携方式を設計し、ID統合・同意/権限・準リアルタイム・品質担保の実現
• 顧客接点DX（CC、Web/アプリ、会員・購買）のユースケース設計支援
• 3) データマネジメント（ガバナンス・品質・プライバシー）
• モデリング、メタデータ/カタログ、品質管理の運用設計と、分類・権限・監査・規程を含むガバナンスの策定
• 個人情報・機微情報を前提に匿名化/仮名化・最小化・同意管理の設計
• 4) AI Ready設計（SageMaker／GenAI・ML）
• SageMakerで学習・評価・デプロイ・推論を含むML基盤とMLOps（実験管理、再学習、監査）の設計
• ファインチューニングやRAG前提のデータ整備（評価、ガードレール、コスト管理）を本番導入・定着までのリード

このポジションの魅力

• AWS×Databricks×Salesforceを“顧客接点価値”から逆算して統合設計できる
• 単なる基盤構築ではなく、データの流れ・ガバナンス・運用まで含めた“使われる仕組み”を設計し、成果につなげられる
• SageMakerで学習・ファインチューニングまで踏み込み、ML/GenAIを本番運用できる
• モデルを作るだけでなく、データ品質とガバナンスを前提に、継続運用（評価・再学習・監査）まで設計するため、市場価値の高い経験となる
• 公共／金融の厳格な要件（説明責任・監査・セキュリティ）への対応力
• “難しい現場で成立させる”アーキテクトとしての実力が最速で鍛えらられる
• 領域リードとしての裁量
• プロジェクト単位ではなく、データマネジメント領域の標準化・資産化・チーム牽引に踏み込める