09. データエンジニア（データ基盤_アーキテクト）

09. データエンジニア（データ基盤_アーキテクト） 仕事概要 ## ポジションの目的 当社グループ全体のデータドリブン経営を推進し、デジタルマーケティングによる売上向上、バックオフィス業務の効率化によるコスト削減を実現することを目的とします。これまで外部委託していたデータ活用業務を内製化・自動化し、グループ全体のデータマネジメント体制を強化するとともに、AIを活用した新たな価値創造にも貢献いただきます。 ## 業務内容 当社グループ全体のデータマネジメント全般を担当していただきます。 具体的には以下の業務を担当していただきます。 - グループ全体のデータ戦略策定・実行支援: グループ全体のデータ活用戦略を経営層と連携して策定し、具体的な実行計画を立案・推進します。 - データパイプラインの設計・構築・運用: グループ内の各事業会社や部門が保有する多様なデータソース（POSデータ、顧客データ、Webアクセスログ、広告データ、業務システムデータなど）からデータを収集・加工・蓄積するための、堅牢かつ効率的なデータパイプラインを設計・構築・運用します。 - データウェアハウス/データレイクの構築・管理: グループ全体の分析基盤となるデータウェアハウスまたはデータレイクを構築・管理し、データへのアクセス性と品質を確保します。 - ETL/ELTプロセスの開発・改善: データ抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）または抽出（Extract）、ロード（Load）、変換（Transform）のプロセスを開発・改善し、データの整合性と信頼性を高めます。 - データ品質管理: グループ全体のデータ品質を維持・向上させるための仕組みを構築・運用し、データクレンジングやデータバリデーションなどの作業を行います。 - AIプロジェクトへの参画: AIエンジニアやデータサイエンティストと連携し、機械学習モデルの開発や運用に必要なデータ基盤の構築、データ提供、データ分析支援などを行います。 - データ活用基盤の整備: データ分析ツールやBIツールの導入・設定、データ可視化環境の構築など、グループ全体のデータ活用を促進するための基盤を整備します。 - 技術調査・導入: データエンジニアリングに関する最新技術動向を常に把握し、グループのデータ戦略に貢献できる新たな技術の調査・導入を推進します。 - 社内啓蒙・教育: グループ内の各部門に対して、データ活用に関する啓蒙活動や教育プログラムの企画・実施を行います。 ## 開発環境 - クラウド / インフラ - AWS（S3 Data Lake / Data Firehose / Athena / Glue） - Amazon SageMaker Lakehouse Unified Studio - データ分析 / BI - Amazon Bedrock - Amazon SageMaker - Amazon Quick - Google BigQuery - Google Colab Enterprise - 監視 / オブザーバビリティ - Datadog - 言語 - Python / SQL 分析・ETL・MLまで幅広く活用 - 開発支援 / 生成AI - Amazon Q Developer / Kiro— AIアシストで開発生産性を最大化。生成AIを積極活用する文化があります - コラボレーション / 業務ツール - Slack / Confluence / Jira / Google Workspace / GitHub Enterprise ## 関連リンク #### チームの取り組み事例（AWS公式ブログ） 社員1名・2日で年末調整QAボットを構築し3,000時間の工数を削減した事例など、当社のAI活用体制と具体的なプロジェクト内容をご覧いただけます。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-sugi-pharmacy/ 必須スキル ## ポジションの目的 当社グループ全体のデータドリブン経営を推進し、デジタルマーケティングによる売上向上、バックオフィス業務の効率化によるコスト削減を実現することを目的とします。これまで外部委託していたデータ活用業務を内製化・自動化し、グループ全体のデータマネジメント体制を強化するとともに、AIを活用した新たな価値創造にも貢献いただきます。 ## 業務内容 当社グループ全体のデータマネジメント全般を担当していただきます。 具体的には以下の業務を担当していただきます。 - グループ全体のデータ戦略策定・実行支援: グループ全体のデータ活用戦略を経営層と連携して策定し、具体的な実行計画を立案・推進します。 - データパイプラインの設計・構築・運用: グループ内の各事業会社や部門が保有する多様なデータソース（POSデータ、顧客データ、Webアクセスログ、広告データ、業務システムデータなど）からデータを収集・加工・蓄積するための、堅牢かつ効率的なデータパイプラインを設計・構築・運用します。 - データウェアハウス/データレイクの構築・管理: グループ全体の分析基盤となるデータウェアハウスまたはデータレイクを構築・管理し、データへのアクセス性と品質を確保します。 - ETL/ELTプロセスの開発・改善: データ抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）または抽出（Extract）、ロード（Load）、変換（Transform）のプロセスを開発・改善し、データの整合性と信頼性を高めます。 - データ品質管理: グループ全体のデータ品質を維持・向上させるための仕組みを構築・運用し、データクレンジングやデータバリデーションなどの作業を行います。 - AIプロジェクトへの参画: AIエンジニアやデータサイエンティストと連携し、機械学習モデルの開発や運用に必要なデータ基盤の構築、データ提供、データ分析支援などを行います。 - データ活用基盤の整備: データ分析ツールやBIツールの導入・設定、データ可視化環境の構築など、グループ全体のデータ活用を促進するための基盤を整備します。 - 技術調査・導入: データエンジニアリングに関する最新技術動向を常に把握し、グループのデータ戦略に貢献できる新たな技術の調査・導入を推進します。 - 社内啓蒙・教育: グループ内の各部門に対して、データ活用に関する啓蒙活動や教育プログラムの企画・実施を行います。 ## 開発環境 - クラウド / インフラ - AWS（S3 Data Lake / Data Firehose / Athena / Glue） - Amazon SageMaker Lakehouse Unified Studio - データ分析 / BI - Amazon Bedrock - Amazon SageMaker - Amazon Quick - Google BigQuery - Google Colab Enterprise - 監視 / オブザーバビリティ - Datadog - 言語 - Python / SQL 分析・ETL・MLまで幅広く活用 - 開発支援 / 生成AI - Amazon Q Developer / Kiro— AIアシストで開発生産性を最大化。生成AIを積極活用する文化があります - コラボレーション / 業務ツール - Slack / Confluence / Jira / Google Workspace / GitHub Enterprise ## 関連リンク #### チームの取り組み事例（AWS公式ブログ） 社員1名・2日で年末調整QAボットを構築し3,000時間の工数を削減した事例など、当社のAI活用体制と具体的なプロジェクト内容をご覧いただけます。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-sugi-pharmacy/ 歓迎スキル - クラウド（GCP、AWS、Azure等）環境におけるDWHやデータレイクなど、大規模データ基盤の構築・運用経験。 - 個人情報を含む機微なデータを扱う環境において、セキュリティやデータガバナンスを考慮した基盤構築経験。 - ワークフロー管理ツールやETLツールを活用したデータパイプライン構築経験、およびデータサイエンティストや分析担当者との協業経験。 求める人物像 - 関係者と円滑なコミュニケーションを図れる能力がある方 - 自律的に課題を発見し、解決に向けて行動できる能力がある方 応募概要 給与 経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定いたします。 勤務地 - 原則リモートワークです。 - 東京オフィス（神田）とリモートワークのハイブリッド型も可能です。 雇用形態 正社員 ※ご希望に応じて多様な雇用形態を相談可能です。 勤務体系 #### 勤務時間 - 8時間を基本として、4時間以上12時間以内の範囲で勤務計画にて定める。 #### 休日 - 年間118日 - 上記他、特別休暇制度（結婚休暇、配偶者出産休暇）等あり 試用期間 福利厚生 #### 福利厚生 - 社宅制度 - 子ども手当 - 短時間労働制度（小学校6年生迄） - 社員購買割引制度 - 社会保険制度 - 労働組合有り - 保養施設 - 転居を伴う異動が発生した際に、引越し費用は全額会社負担 ※入居費用については一部自己負担あり（1.5〜3割） - 交通費規定支給（上限5万円） - 退職金制度 - 企業型確定拠出年金 #### 賞与 - 年2回（7月・12月） ※業績に応じて決算賞与あり #### 定年 - 65歳 ※再雇用で契約社員70歳までOK #### 教育制度 - 人事制度：一人ひとりの能力と行動の発揮度を評価と試験で資格・給与を決定 - 資格等級制度：成長に伴って資格を上げていくことにより、キャリアが広がっていきます #### 受動喫煙対策 - あり（屋内禁煙）