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/最先端クラウドサービスを提供する成長中IT企業の求人

【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）まで統合して推進。

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・品質担保を実現。顧客接点DX（CC、Web/アプリ、会員・購買）のユースケース設計も支援。

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を策定。個人情報・機微情報を前提に匿名化/仮名化・最小化・同意管理まで設計。

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）を設計し、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

MUST
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）

WANT
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

自由な発想でインターネットの可能性を追求し、お客様の為になるイノベーションを実現していきます。
＜事業内容＞
●パブリッククラウド事業
●マーケティングクラウド事業
●データアナリティクス開発事業
●クリエイティブ事業