【データエンジニア / データアーキテクト】専門職枠・ミドル～シニアクラス

【仕事内容】 ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 ＜開発・構築案件＞ 〇AI活用・データ活用のための基盤設計・開発（データ統合・自動化・可視化） ・将来的なLLM・生成AI（RAG等）活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 　* 社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 　* RAG（Retrieval-Augmented Generation）向けの高精度な検索基盤の整備 　* 非構造化データ（PDF・画像・ログ等）のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 　* DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 　* ETL/ELTパイプライン（dbtやAirflow等）によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 　* データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備（Atlan, Alation等） 〇データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド（AWS/Google Cloud/Azure）環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 ※変更の範囲：会社が指定した業務 ＜リード・推進案件＞ 〇上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント（PL/PMサポート、または兼務による推進） ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 ※変更の範囲：会社が指定した業務 【使用ツール・開発環境】 ・ クラウド環境 ： AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 ： 各種基幹データベース（Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等） ・ データプラットフォーム・ツール ： Snowflake / Databricks / ベクトルDB（Pinecone / Milvus / pgvector等） / データパイプライン構築ツール（dbt / Apache Airflow / Fivetran等） ・開発言語 ： SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

＜必須要件＞ ※以下、「①実務経験」と「②技術スキル」をいずれも満たすこと ①実務経験：オンプレミス環境またはクラウド環境における、データ基盤のマイグレーション・設計・開発の実務経験（目安2年以上） ②技術スキル： 以下のいずれかを用いたデータ基盤の設計・構築実務経験（2年以上） 　1. オンプレミス/クラウド環境（AWS/GoogleCloud/Azure）におけるデータ基盤構築ツール・サービス 　2. Databricks / Snowflake / BigQuery等の主要データプラットフォーム 　3. SQL / Python等の開発・データパイプライン構築言語 ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。 ＜歓迎要件＞ ・上流工程の実務経験 　∟クライアントおよび各所関係者との交渉/調整対応、要件定義、技術提案などの上流経験 ・データ基盤アーキテクチャの構築経験データパイプライン設計開発経験 　∟構造化・非構造化データの処理層設計開発経験 　∟AI-Readyなデータ基盤構築経験 　∟データガバナンス・セキュリティ・アカウント関連の設計開発経験