データエンジニア

資生堂インタラクティブビューティーという社名には、インタラクティブが持つ「双方向の関係性、対話」という意味合いから「繋がる、繋げる」という思いが込められています。「リアルとデジタルのインタラクティブ」、「資生堂とお客さまとのインタラクティブ」、「お客さま同士のインタラクティブ」、「社員同士のインタラクティブ」といった様ざまな繋がりや関係性を、デジタル・テクノロジー×ビューティーの持つ力で革新していきます。またミッション、ビジョン、コアバリューを通じ、デジタルトランスフォーメーションにより、資生堂の事業革新と新たな美容体験を提供していきます。

Overall Description：

資生堂が保有しているデータをビジネスに有効活用していくため、社内でのデータ活用人材のニーズが高まっています。また蓄積されるデータの量も急増しており、適正な利用を促すための運営体制や、法的要件を満たすためのガバナンス体制がそれぞれ必要となっています。本ポジションはデータエンジニアとして「データ活用」「データ基盤運営」「データガバナンス」のいずれか、または複数のロールを担い、データの有効活用と適正な利用を両立させるための各種施策を推進します。ロールは広範囲に及びますが、既に各ロールを持っているグループメンバーとも協働し、チームとして機能を発揮していただきます。

Roles & Responsibilities：

以下のロールのいずれか、あるいは複数ロールにまたがったアサインを想定しています。

【ビジネスデータ活用】
資生堂が保有しているデータ（特に自社の会員データ）をビジネスに最大限活用するための施策を企画し、実行いただきます。具体的には、お客さま・ビジネスそれぞれのデータに纏わるニーズを把握し、適切な手段で集計・加工・モデル化を行った上で、ダッシュボード、フロントサービス上やMAツールでの提供を行うことでビジネスインパクトを創出します。

【データ基盤運営】
資生堂が保有しているデータ基盤の運営を担います。具体的には、社内ユーザーからの利用申請への対応や利用方法のレクチャー、社内の他インフラからのデータ連携案件の対応、社内で開発されたAIモデルの基盤への実装など、多岐に渡ります（お持ちのスキルセットに合わせて、入社後にお任せする範囲は調整となります）

【データガバナンス】
資生堂がお客さまよりお預りしているデータを適正に扱うための各種施策を実行します。具体的には、法務や情報セキュリティなど関連部門と連携の上、保有しているデータを適正に利用するためのルール策定や、その社内周知を行います。また社内部門とサービス設計段階から密に連携し、獲得されるデータの利用想定に相応しい利用規約の建付けを行います。

Basic Requirements：

各ロールごとに要件が異なります。

【ビジネスデータ活用】
・ご自身で要件を定義した上で、自らデータをハンドリングして集計・分析した経験（経験年数の目安：3～5年、SQL必須）
・Tableau、あるいは類似のBIツールを使ったDashboard開発の経験
・化粧品メーカーにおけるセールス・ブランド・マーケティング側面でのデータ活用支援に高い関心をお持ちの方

【データ基盤運営】
・自らデータをハンドリングして集計・分析が行えるスキル（経験年数の目安：2～3年、SQL必須）
・大規模データ基盤の運営経験、あるいはユーザーとしての利用経験。対象とする環境としてはHadoop環境、またはAWS/GCP/Azureなどクラウド上に構築された分析環境、あるいはTreasure DataなどのCDP専用環境
・着実なオペレーションを遂行でき、データ基盤の安定した運用に寄与できる方

【データガバナンス】
・データ集計・分析の基礎スキル（経験年数の目安：2～3年、独力でSQLを書けることが望ましい）
・大規模データ基盤の運営経験、あるいはユーザーとしての利用経験。対象とする環境としてはHadoop環境、またはAWS/GCP/Azureなどクラウド上に構築された分析環境、あるいはTreasure DataなどのCDP専用環境
・法務や情報セキュリティ、その他の社内関連部門と連携の上、粘り強い折衝を行える方　※法務部や情報セキュリティ部での在籍経験は問いません

Desired Qualifications

【ビジネスデータ活用】
・Python/R/SASなどでのデータハンドリング経験や統計パッケージの使用経験
・Salesforce Marketing Cloud、Adobe Marketo EngageなどのMarketing Automationツールの使用経験
・ビジネス英語（TOEIC L/R 800以上、海外拠点とコミュニケーションが発生するシーンがあります）

【データ基盤運営】
・Python/R/SASなどでのデータハンドリング経験や統計パッケージの使用経験
・Apache Airflow、Treasure Workflowなどワークフロー管理ツールの使用経験
・機械学習に関する基礎知識
・ビジネス英語（TOEIC L/R 800以上、海外拠点とコミュニケーションが発生するシーンがあります）

【データガバナンス】
・ビジネス英語（TOEIC L/R 800以上、海外拠点とコミュニケーションが発生するシーンがあります）