＜会社概要＞

■エア・ウォーターグループは1929年の創業以来、
空気や水などの様々な地球の恵みを、人々の暮らしや産業にとって
「なくてはならないもの」へと進化させ、社会に安定的に提供し続けています。

事業体制を「産業」「医療」「農業・食品」の3つの事業本部に集約し、それぞれの領域で社会課題の解決に取り組んでいます。

◇産業事業本部：
産業ガスを中心に、エレクトロニクスやエネルギー、海外事業まで幅広く展開。
各種開発センターと連携しながら、安定供給を支え、社会の持続的な発展に貢献しています。

◇医療事業本部：
医療および病院器材分野に加え、ウェルネス領域にも取り組み、安全・安心な医療サービスの提供と、人々の健康や豊かな生活の実現を目指しています。

◇農業・食品事業本部：
農業から食品までのバリューチェーンを軸に、安心して利用いただける製品の安定供給に努め、日々の暮らしを支えています。

また、本社機能を強化することで、グループ会社への支援や管理体制を一体的に進め、
グループ全体の成長とガバナンスの向上にも取り組んでいます。

採用背景

グループ経営の更なる高度化に向け、経営判断の質とスピードを支える全社横断的なデータ基盤の刷新プロジェクトを始動します。現在、国内外のグループ各社にデータが散在している状況を打破し、私たちはこれを単なる技術課題ではなく、経営の意思決定プロセスそのものを変革するDXプロジェクトと位置づけています。特に本ポジションでは、AIや高度な分析による事業成長への貢献といった「攻め」の側面に加え、データに基づく継続的なモニタリングを通じてグループ全体の健全性や透明性を担保する「守り」のガバナンス強化も重要なミッションです。これら攻守の両面を支える次世代データ基盤のグランドデザインから構築、組織への定着までをリードしていただける方を求めています。

仕事内容

経営層および事業部門と連携し、データドリブンな意思決定を実現するためのデータ基盤全体のアーキテクトとしてリードしていただきます。

1.データ基盤戦略の策定・設計
・Azure/AWS等を用いたデータ基盤アーキテクチャ設計（選定含む）
・DWH/Data Lakeのデータモデリング（概念・論理・物理）
・データパイプラインの設計・構築

2.データガバナンス・マネジメントの推進
・マスタデータ管理（MDM）の方針策定・推進
・データカタログ整備・リネージ可視化・品質管理プロセスの確立
・ガバナンス強化に向けたモニタリング機能（整合性チェック・異常検知等）の実装

3.プロジェクトマネジメント・組織連携
・関係部署への能動的なヒアリングによる潜在課題の発掘・要求定義
・曖昧な仕様・要件の具体化およびステークホルダーとの合意形成
・情報子会社・ベンダーのコントロールおよびプロジェクト推進

■入社後の働き方

フレックス制度や時間有給を利用して柔軟な働き方をしている社員が多いです。

ブリッチ休暇等を部署で設置して有給休暇の推奨もしており、夏季休暇等は7連休にして旅行などを楽しむ社員もいます。

【配属先情報】

■配属先組織

AI・DX推進部

【ターゲット】

【必須要件】
・クラウド環境（Azure または AWS）におけるデータ基盤（DWH/Data Lake）のアーキテクチャ設計・構築の実務経験（3年以上目安）
・Azure Data Factory, Asteria 等のETLツールを用いたデータパイプラインの実装経験及びSQLを用いたデータ操作
・データ統制と業務標準化を企図したデータモデリング（論理・物理）の設計経験
・事業部門（非エンジニア）への能動的なヒアリングによる要件定義および折衝経験

※管理職採用の場合は必須

・マネジメント経験

【歓迎要件】
・MicrosoftFabric,Snowflake,Databricks等のモダンデータスタック利用経験
・データガバナンス、データカタログ導入、MDMのプロジェクト経験

【求める人物像】
・「技術」を目的とせず、ビジネス課題を解決するための手段としてデータ基盤を設計できる方
・正解のない課題に対して、ステークホルダーを巻き込みながら合意形成を図れる「調整力」と「推進力」をお持ちの方
・データが整っていない状況に粘り強く向き合い、調査・構造化を通じて「あるべき姿」へのルール作りを楽しめる方

【学歴】

大卒以上

【魅力ポイント】

・経営直結のインパクト: 経営層の意思決定を直接支える基盤を作るため、自らの仕事が会社の戦略実行にどう貢献しているかをダイレクトに実感できます。

・技術への挑戦と裁量: アーキテクチャ設計における裁量が大きく、モダンデータスタックやAI連携などを積極的に取り入れた、理想的なデータ基盤を追求できます。

・市場価値の高いキャリア形成: 単なるELT構築に留まらず、全社的な「データガバナンス」や「データマネジメント」という、AI時代に最も希少性が高まる領域の経験を深めることができます。

【選考プロセス】

適性検査：あり
面接回数：2回