ポジション概要

• 統合データ分析プラットフォームやETL/EIA ソリューションを駆使し、データ収集・加工・分析基盤を構築・運用する。
• 機械学習モデルの開発・提供、データガバナンスの推進などを通して、データドリブンな意思決定を支援する。
• データ分析・AI 活用を推進することで、社内全体の業務効率化・生産性向上に貢献し、ビジネスの成長を加速させる。

主な職務内容

1. データ基盤の構築・運用・改善

• 統合データ分析プラットフォームやETL/EIA ソリューションを駆使し、データ収集・加工・蓄積を行うためのデータ基盤を構築・運用する。
• データ品質の維持・向上、データセキュリティの確保、パフォーマンス最適化などに取り組む。

1. データ分析・機械学習モデルの開発・提供

• ビジネス課題の解決に繋がるデータ分析を行い、その結果を可視化し、関係部署に共有
  する。
• 機械学習モデルを開発し、API 化やアプリケーションへの組み込みなどを通して、ビジネスへ
  展開する。
• モデルの精度監視、再学習、バージョン管理などを行い、常に最適な状態を維持する。

1. データガバナンスの推進

• データガバナンス タスクフォースに参画し、データの品質、セキュリティ、コンプライアンスなどを管理するためのルールや体制を構築する。
• データ活用に関するガイドラインを作成し、社内全体で適切なデータ活用を促進する。

1. データ活用プロジェクトの推進

• 新規データ活用プロジェクトの企画・提案を行い、関係部署を巻き込みながらプロジェクトを
  推進する。
• ベンダーとの交渉、契約、進捗管理、品質管理などを行い、プロジェクトを成功に導く。

1. 予算管理

• データチームの活動に必要な予算を計画・管理する。
• 費用対効果を意識し、予算内で最大限の効果が得られるよう、資源配分を最適化する。
• コスト削減のための施策を検討・実行する。

求める人材要件

【必須】

• データベースに関する基礎知識（RDB、SQL）
• プログラミング言語（例:Python、Java）を用いたデータ処理経験
• クラウド環境（例:AWS、Azure、GCP）でのデータ処理経験
• データモデリング、データウェアハウス、データレイクなどのデータ基盤に関する知識
• 論理的思考力、問題解決能力
• コミュニケーション能力、プレゼンテーション能力
• チームワーク、協調性
• 主体性、積極性
• 学習意欲、向上心
• 自ら課題解決のために手を動かすことができること
• データ活用に強い興味・関心があること
• ビジネス課題を理解し、データ分析で解決に貢献したいという意欲があること

【尚可】

• ETL/EIA ツール（例:DataSpider）を用いたデータ抽出・変換・連携の実務経験
• データ分析・可視化ツール（例:Tableau、Power BI）の使用経験
• データガバナンス、データセキュリティに関する知識
• 機械学習、AI に関する基礎知識
• Databricks でのAutoML・ML flow の実務経験
• Azure でのIaaS やPaaS での環境構築や運用の実務経験