データエンジニア/ビジネスとテクノロジーに精通したプロフェッショナルIT企業の求人

金融領域で培った技術力と業務理解を活かし、製造、流通、建設、メディアなど幅広い業界のデジタルトランスフォーメーションを支援する企業でのポジションです。
データ・AI領域では、単なるデータ基盤構築にとどまらず、データ利活用やAIの業務実装まで一気通貫で支援しており、DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用したデータ分析基盤の構築・利活用支援を強化しています。顧客の業務要件や既存環境に応じて、適切な技術を選定・組み合わせることを重視しています。
Databricksも注力領域の一つとして位置づけられており、「Consulting & Systems Integrator（C&SI）Partner」への加盟を公表し、データ基盤構築・データ利活用・AI実装支援を推進しています。今後は、顧客の業務課題に向き合い、実際に利用されるデータ・AI基盤を構築するだけでなく、その過程で得られた知見をソリューションとして発展させていくことを目指しています。
個別案件で専門性を磨きながら、データ連携、品質管理、運用自動化などの共通機能を育て、より多くの顧客へ高品質なサービスを提供する。その中核を担うデータエンジニアの募集です。

DatabricksやSnowflake、AWS・Azure・Google Cloudのデータ分析サービスを活用し、クラウド上のデータ分析基盤の設計・構築から、データ活用・AI活用に必要なデータ整備、本番運用・改善までを担当いただきます。

▼主な業務
・データ基盤（DWH／データレイク／レイクハウス）の設計・構築、データモデリング・データマートの設計
・ETL／ELT、データパイプラインの開発・運用
・BI・機械学習・生成AI向けデータ整備
・データ品質管理、アクセス制御・メタデータ管理、監視、性能・コスト改善
・CI/CD、IaC等による開発・運用の自動化
・案件で得た知見を活用した共通ソリューション開発

ご経験に応じて、顧客との要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定、技術リード、メンバー育成などもお任せします。また、ご志向に応じて、顧客課題の発見から本番実装まで推進し、その知見を共通ソリューションへ還元するFDE（Forward Deployed Engineer）型の役割にも取り組むことが期待されます。

【このポジションの魅力】
1. 顧客課題の解決から本番運用まで一気通貫で携われる
顧客との直接取引を重視しており、課題整理から開発、本番運用、その後の改善まで継続して支援しています。データ基盤を構築して終わりではなく、「そのデータが誰に、どのように活用され、どのような価値を生むのか」まで理解しながら取り組める環境です。

2. データ・AIとシステム開発の両方に携われる
全社データ基盤の構築から業務アプリケーション、生成AIを活用した商用サービス開発まで、多様なプロジェクトを手掛けています。特定の製品に限定せず、顧客の目的や既存環境に応じた技術選定・実装に関われます。データエンジニアリングを軸に、クラウド、アプリケーション、分析・AIなど幅広い領域へ専門性を広げることができます。

3. 案件経験を技術資産へ発展させられる
案件で得た知見を、データ連携機能や品質管理機能、運用自動化機能などの共通ソリューションとして蓄積・発展させていくことを目指しています。個別案件の成果創出だけでなく、設計標準や共通機能の整備、専門チームの強化など、事業や組織づくりにも関わることができます。

4. 技術を深めるキャリアも、顧客課題をリードするキャリアも選択できる
担当機能の設計・実装を担うスペシャリストとして専門性を高めるキャリアに加え、技術リード、データアーキテクト、FDE（Forward Deployed Engineer）型の役割として顧客課題の解決をリードするキャリアも目指せます。マネジメントだけを前提とせず、技術者として価値を発揮し続けるキャリアも重視しています。

【必須スキル】
以下の1 4のすべてを満たす方を対象としています。
1. データ活用経験: SQLを用いたデータ抽出・加工経験、およびRDBまたはDWHを活用した開発経験。
2. 開発経験: Python、Java、Scalaなど、いずれかの言語による開発経験。
3. 以下のいずれかの経験: データ基盤／データパイプライン／ETL・ELTの設計・開発経験、またはDB設計、データ連携、バッチ処理等の設計・開発経験。
4. 主体的な設計・実装経験: 設計・実装を主体的に推進し、技術課題の調査・改善を行った経験。

※Databricks・Snowflakeなど特定製品の経験や、複数クラウドを横断した経験は必須ではありません。データ基盤やクラウド、バックエンド開発の経験を生かし、クラウド上のデータ分析基盤へ専門性を広げたい方も対象とします。また、データサイエンティストとしての経験や機械学習モデルの開発経験、現在の職種名が「データエンジニア」であることは必須ではありません。

【歓迎スキル】
以下のいずれかの経験をお持ちの方を歓迎します。すべてを満たす必要はありません。
・Databricks、Snowflake、Amazon Redshift、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Microsoft Fabric等を用いたデータ分析基盤の設計・構築・運用経験
・AWS、Azure、Google Cloudのいずれかにおける設計・開発・運用経験
・データ変換・パイプライン開発や分散処理の経験（dbt、Apache Airflow、Apache Spark等）
・データモデリング、品質管理、性能・コスト最適化、アクセス権限・メタデータ管理等の設計・改善経験
・Git、CI/CD、IaC等を用いた開発・運用自動化の経験
・BIツールとのデータ連携、または機械学習・生成AI向けデータ基盤構築経験
・要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定経験
・技術リード、レビュー、メンバー育成、再利用可能な共通機能の設計・開発経験

【求める人物像】
・顧客課題の解決に興味があり、顧客やチームと協働して取り組める方
・技術を実際の業務価値につなげたい方
・データ分析基盤・AI領域の専門性を高めたい方
・案件の成果を個別最適で終わらせず、共通化・標準化に取り組みたい方
・事業や組織づくりにも関わっていきたい方

「実際の顧客課題を解きながら、自分の仕事を一案件の成果物で終わらせず、ソリューションや事業に育てていく」経験をされたい方にマッチしているポジションです。

戦略から設計、開発、運用保守のすべてに責任をもち、一気通貫でトータルソリューションを提供が可能。業界問わず、DXを志向するお客様から支持されています。