Data Steward, DX&AIX Strategy Div, Data Management Group

Overview

DX&AIX Strategy Divistionは、資生堂ジャパン㈱の事業戦略に基づき、ビジネス変革のためのAI戦略を策定し、全社的なAI Transformation（AIX）を推進します。

AIを最大限活用できる環境を整備することで生産性を最大化し、先進的なAI技術に堅固なデータ基盤を駆使したイノベーションによって、資生堂の持続的な成長と競争優位性の確保を図ります。

Data Stewardは、AI-Readyなデータ基盤構築を推進しつつ、データを企業の戦略的資産として収集・管理・整備し、その価値を最大化するポジションです。150年の歴史を持つ日本を代表する伝統企業において、単なるデータ基盤の構築・運用にとどまらず、業務からのデータ収集・利活用推進までを一貫して担うことで、全社的なデータドリブン改革を実現します。

Role and Responsibility

全社に存在するデータ（構造化・非構造化）に共通のビジネス文脈（コンテキスト）を与え、人間もAIも迷わずに活用できる「高品質なデータ資産」へとアップデートをデータの信頼性とガバナンスを担保しながら、全社横断型で進めます。

• メタデータ管理および生成プロセスの運用
• データカタログおよびリネージの整備
• セマンティックレイヤーの構築と統一
• データガバナンスおよび品質管理の実行
• 事業部門との合意形成・活用ドライブ

Basic Requirement 

• データガバナンス / データマネジメントの実行経験（3年以上）
• データカタログツール（Google Cloud Knowledge Catalog, Alation, Collibra等）の導入・運用経験
• ビジネス用語集（Business Glossary）、メタデータ管理、マスターデータ管理（MDM）の構築または運用経験
• セマンティックレイヤー / データモデルの設計経験
• Looker（LookML）や dbt 等を用いたセマンティックレイヤーの構築、あるいは全社共通指標の集計ロジック標準化の経験
• SQLおよびクラウドデータウェアハウスの基礎知識
• BigQuery, Snowflake, Redshift 等におけるテーブル構造理解と、高度なSQLを用いたデータ
• ビジネス部門・技術両方とのファシリテーション / 合意形成能力
• 事業部門のビジネス要件を理解し、データ定義やガバナンスルールとして落とし込み、現場と合意形成した経験

Preferred Requirement

• 生成AI / LLMを活用したデータマネジメント経験
• LLMを活用したメタデータ自動付与や非構造化データ（音声・テキスト）の構造化・資産化プロセスの設計・運用経験
• データリネージ / Data Observability の運用経験
• データパイプラインの依存関係の可視化や、データ品質の自動監視・異常検知（Monte Carlo等）の導入・運用経験
• 大規模・複雑なビジネスドメインでのデータマネジメント経験
• 小売・消費財・コスメ業界等における複雑なデータ構造の整理・管理経験
• セキュリティ・コンプライアンス・法規の知見
• 薬機法、景表法、個人情報保護法（GDPR/PPA等）に配慮したデータガバナンス設計・アクセス制限運用の経験

Position Attractiveness

• 歴史ある企業の未来をインフラから創造する機会： 長い歴史を有している資生堂が、本気でデータとAIを活用する企業へと生まれ変わるダイナミックなフェーズに携わることができます。
• 変革期だからこそ得られる「市場価値」： 単なるデータ管理者ではなく、AI戦略の成功と信頼を担保する「AIガバナンスの設計者」として、市場価値の高いキャリアを構築可能です。