データ&AIマネジメントエンジニア/デジタルマーケティング会社の求人

事業概要
デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業でのポジションです。
現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局です。同局は「データとAIのプラットフォーム」を担う組織です。データプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

募集背景
事業統合や、時間の経過で顕在化したシステムとビジネスの不一致を背景に、基幹システムの大規模マイグレーションを進めています。このタイミングで、マスターデータマネジメントに本腰を入れると決定しました。データ活用に限らず、日々の業務の中で「マスターデータがきちんと定義されていれば」という場面が繰り返しありました。だからこそ、ここに投資します。
大規模な基幹システムの「データの定義」を決める仕事です。定義が間違えば、その下流にあるすべてが狂う。逆に言えば、ここを正しく設計すれば、全社のデータ品質が変わります。エンジニアリングの目を持って、データの定義と品質を守る。このポジションを一緒に担ってくれる方を募集します。

業務内容
チームのミッション
データ&AIマネジメント部は、データの定義と品質を守る仕組みづくりを担う部門です。マスターデータの定義・設計、データガバナンスの仕組みづくりを行います。
ミッションは、組織全体のデータの「信頼性」を確保することです。どのシステムでも同じマスターデータが使われ、データの定義に迷いがない状態を作ります。日々の業務はデータモデル設計・業務部門との対話・ベンダーとの仕様調整が中心ですが、データモデルの良し悪しを判断するにはDB設計の経験が要り、ベンダーの設計書をレビューするには実装の勘所が要ります。

メイン業務
マスターデータの定義・設計
マスターデータのルール策定からデータモデル設計まで一貫して担います。どのデータをマスターとして管理するかの定義、コード体系の設計（命名規則・採番ルール・階層構造）、MDMのデータモデル設計。業務部門と連携し、業務で実際に使われるマスターの実態を把握しながら「あるべき姿」と「現実」のギャップを埋めていきます。
データガバナンスの仕組みづくり
マスターデータの品質を維持するための仕組みを構築します。各マスターの「誰が決める人か」の明確化、追加・変更・廃止のフロー設計、整合性チェックや重複検出のルール定義。
AI活用を支えるデータ品質基盤（中期）
まずマスターデータを整え、その上に業務やAI活用を載せていく。その品質基盤を構築するのが、このポジションの中期の仕事です。

このポジションの魅力
大規模企業のマスターデータをゼロから設計できる
既存のMDMがない状態から、定義・コード体系・データモデルを設計します。下流の全プロジェクトがこの設計に依存する。この規模の企業でこの機会は、貴重です。
技術だけでは完結しない。だから面白い
業務部門に踏み込んで、実際にデータがどう使われているかを理解するところから始まります。技術力とビジネス理解の両方が求められ、両方が伸びる。エンジニアとしてのキャリアの幅が広がるポジションです。
組織のデータの「正解」を自分の手で作れる
組織のデータを管理する型を、ゼロから作れます。その型は組織が大きくなるほど効果を発揮します。自身の設計が全社の基盤になる実感を持てる仕事です。

【必須スキル】
・データモデリングまたはDB設計の実務経験
・SQLを使ったデータ分析・品質チェックの経験
・業務部門と連携しながらデータ要件を整理した経験
・複数のステークホルダーが関わるプロジェクトでの調整経験

【歓迎スキル】
・マスターデータの設計・管理に関わった経験（マスター統合、コード体系設計、データ標準化等）
・データモデリングの実務経験（概念モデル・論理モデル・物理モデルの設計）
・ERPやCRMのデータモデル設計・理解
・MDMツールの導入・運用経験

以下もあれば尚可:
・データガバナンスフレームワーク（DAMA DMBOK等）の知識
・データ品質管理ツール（Great Expectations、dbt tests等）の活用経験
・DWH / データ基盤（Snowflake等）の利用経験

【求める人物像】
・事業をエンジニアリングすることに興味がある
・エンジニアという枠にはまらず、業務やビジネスにも踏み込んで動ける
・曖昧な状態を整理して構造化することが得意
・自身が設計したものが組織全体の基盤になることにやりがいを感じる

総合デジタルマーケティング