データガバナンスの転職求人

7 件

入社後は自社グループのデータ利活用を推進するデータガバナンス組織として、ルールの浸透や活用基盤の整備に関連する業務を担当頂きます。
・データ利活用戦略の策定業務
・自社グループのデータガバナンス、データマネジメントに関するルール策定・ガバナンスの遂行
・データ活用基盤の開発・運用・保守
・事業会社や各開発案件におけるデータ活用に関する支援

【担当する工程】
案件とご経験に応じて、上流から下流まで幅広く対応いただけます。企画構想、PoC支援、要件定義、設計、開発、テスト、運用、保守

【働き方について】
ハイブリット勤務(出社/在宅)です。毎週木曜日が出社日となり、それ以外は対面打ち合わせなど必要に応じて出社します。固定出社日以外はリモート可能で、家庭の事情等柔軟に在宅、出社を選択可能です。シェアオフィスを会社の制度として利用可能です。
※入社初期はチームビルドやOJTを含め出社頻度が高くなる想定です。また、ご担当する案件で必要とされるコミュニケーションにより出社頻度や曜日が変わる可能性があります。

自社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。このプロジェクトにおけるデータは、単なる記録ではなく「AIの判断材料」となる極めてクリティカルな資産です。行内外の膨大なデータを、AIがリアルタイムかつ安全に利用できる状態にするため、データ基盤全体のアーキテクチャ設計、データガバナンスの策定、およびデータエンジニアチームの指揮を執るリーダーを募集します。

主な業務内容：
1. データプラットフォームのグランドデザイン:
* 主要クラウドサービス（自社製品名）の各種サービスを活用した、拡張性と耐障害性に優れたデータ基盤の全体設計。
* バッチ処理とストリーミング処理を統合したモダンなパイプラインの設計。
2. データガバナンスとセキュリティ設計:
* 主要クラウドサービス（自社製品名）のセキュリティサービスを活用した、金融レベルのセキュリティ設計。
* 個人情報保護法や金融規制に対応したデータカタログの整備、アクセス制御ポリシーの策定。
3. データマネジメントの推進:
* データ品質（Data Quality）の監視・維持プロセスの確立。
* 関連部署（既存システム部門、ビジネス部門）とのデータ連携に関する折衝・調整。

このポジションの魅力：
* 大規模かつ社会的意義: 日本の金融インフラの一翼を担う大規模データを、最新のクラウド技術でモダナイズする挑戦的なプロジェクトです。
* 攻めと守りの設計: AI活用のための「攻めのデータ整備」と、銀行としての「鉄壁の守り（セキュリティ）」の両立という、エンジニアとして非常に高いレベルの設計力が磨かれます。
* 経営へのインパクト: データ戦略は経営戦略そのものです。CDO（Chief Data Officer）やCAIO（Chief AI Officer）と共に、データドリブンな組織変革をリードできます。

キャリアパス：
私たちは「AI ×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
* スペシャリストの道: 技術を極め、主要クラウドサービスやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
* マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
* ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。

●「基盤の設計者」から、「データ戦略の責任者」へ
【3年後】
成功モデルを既存銀行全体に展開し、レガシーシステムを含めた全社的なデータモダナイゼーションを指揮する責任者となります。「攻め（活用）」と「守り（ガバナンス）」の両立を実現する稀有な人材として評価されます。
【5年後】
銀行全体のデータ資産を管掌し、データによる収益化（データマネタイズ）を実現するキャリアパスが開かれています。また、金融業界におけるデータ活用の第一人者として、業界全体の標準化に関わるなど、社外への影響力も持つ存在となります。

- 大規模データ取得計画の立案・実行
- 外部コンテンツホルダー、学術団体等とのデータライセンス／共同研究交渉・契約締結
- 個人情報・著作権チェックを含む前処理パイプラインのガバナンス
- 学習データのトレーサビリティを確保するデータリネージの整備と履歴可視化の推進
- プロダクト開発／R＆D／法務＆AIガバナンスチームと連携し、獲得データセットの学習効果を最適化

ミッション:
外部コンテンツホルダーらと協働し、高品質かつ権利クリアな学習用データセットを継続的に獲得・管理し、自社大規模言語モデルの性能向上と高いデータガバナンスを両立させる。

仕事の魅力:
- 海外発の生成AIが最適化している英語と同等のサービスレベルまで、日本語の応答品質を引き上げる社会的インパクトの大きい役割
- 個人情報保護、データトレーサビリティ、コンテンツホルダーとの持続可能なパートナーシップ構築など、生成AI業界が直面する課題解決の最前線に挑戦
- 金融・ヘルスケア・ハイテク産業など、注目度の高い市場向けプロジェクトでAI の社会実装をリードできる機会

・全社データドリブン経営に必要となる「社内データのガバナンス／マネジメント業務」をリード頂きます。
・全社のデータガバナンスルール制定に責任を持ち、データの標準化やコードの標準化、マスタ管理やデータ品質管理、利活用促進の仕組みづくりを行い、関係部門と連携して課題解決に取り組み、データドリブン経営を推進します。

開発組織やプロセス全体に関する生産性・健全性メトリクスの設計、データ収集、計測、およびレポーティング
収集したデータや事実に基づくボトルネックの分析と、具体的な改善策の提案
エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャー、QAで構成されるスクラムチームと協働し、改善策の導入と効果測定

【開発環境/ Tech Stack】
分析ツール: ChatGPT, NotebookLM. Geminiなど
コミュニケーション: Slack, GoogleMeet
その他: Miro, Confluence, Jira など

▼本ポジションの魅力
私たちは、常に現状に満足せず、より効率的で高品質なソリューションを提供することに注力しています。本ポジションでは、自身の強み・弱みを客観的に把握し、以下のような環境でスペシャリストとして成長することができます。
・品質や生産性に関わる最新の技術トレンドや他社事例を積極的に学び、自ら手を動かして検証し、組織へ展開する経験ができます。
・自身の分析や提案が、組織全体の開発体験や事業のスピードに直接的に貢献する手応えを感じることができます
・失敗を恐れずに新しい手法に挑戦し、そこから得た学びを次のアクションに活かす文化が根付いています。

・全社レベルのデータガバナンス戦略の策定と推進。
・グループ内の会社（海外含む）との連携（情報交換や必要に応じて共通施策の推進）。
・ビジネス部門と連携したデータガバナンスの推進とサポート。
・データ利活用の推進と利用ルールの明確化。データ利活用に関する問い合わせ対応。
・全社的なデータ基盤の要件整理、アーキテクチャー設計支援。