業務内容

• データ基盤の設計・構築・運用をリードし、データアーキテクチャ設計・ELT処理整備・データマート設計・データガバナンスの確立を担当。自ら課題を発見し解決を推進する主体性を求められます。
• PL/BSやKPI等の管理データの統合と活用に加え、営業・人事・マーケティング等の部門横断データを扱い、経営の意思決定を支援します。高い責任感と精度が求められます。
• 将来的にAIエージェントがデータを直接参照する環境作りにも関与します。
• 経営層や事業部門と連携し、ビジネス要件をデータ基盤設計に落とす橋渡し役として活躍します。

技術スタック

必須スキル

• DWHの導入・運用経験（BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift、DuckDBのいずれか）
• ELT設計・構築経験

歓迎スキル（該当する場合）

• 経営管理・会計データの取り扱い経験
• データカタログツール(OpenMetadata等)の使用経験
• DMBOK知識またはデータガバナンス実務経験
• Webアプリ基礎知識
• AIエージェントの構築・活用経験
• ビジネス部門と協働してデータ活用の企画・推進経験
• dbt / Dataform等のデータ変換ツールの利用経験
• AI開発経験またはAIツールを用いた開発経験
• 追加として、Ruby on Rails / React.js / TypeScript / PostgreSQL 等のプロダクト技術、AWS / GCP のインフラ知識

キャリア成長観点

• データ基盤立ち上げの重要フェーズに携わることで、エンドツーエンドのデータエンジニアリングとガバナンスを包括的に習得できます。
• AIエージェントを活用した先進的なデータ基盤の設計・実装に挑戦でき、技術力とビジネス視点の両立が深まります。
• 経営管理領域のデータを中心に、経営層・事業部門と連携して要件定義から実装までを推進する経験が得られ、ドメイン知識と組織横断的な協働力が強化されます。
• 企業意思決定への直接的な影響を通じ、業務スピードと解決力、戦略的思考を同時に育成できます。