DX456【首都圏/DX】ハイ/データアーキテクト

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

●当ポジションの魅力 ・専任組織による最適なプロジェクトへのアサイン 経験豊富なメンバーで構成された専門部署が、顧客情報や業界トレンドを踏まえて最適なプロジェクトアサインを実現。更に計画的なローテーションを実施し、キャリアを加速させます。 ・理想と現実をつなぐキャリア支援 「エンジニアとしての理想」と「市場・案件の現実」を両面から見据え、最適なバランスを探る仕組み。希望を尊重しつつ、確実に成長できるプロジェクトを選定し、理想のキャリア形成を後押しします。 ・徹底した深掘りと能動的サポート 丁寧なヒアリングを通じて、潜在的なスキルや強みを発掘。時にはお客さまや現場エンジニアと連携して最適な機会を創出し、プロジェクトへの入場まで一貫してサポート。 自分の魅力を最大限に引き出せます。 ・多様なキャリアパスと成長機会 未経験領域への挑戦、専門分野の深化、プロジェクトリーダーやマネジメントなど、多様なキャリアパスを実現。人事制度として、専門性を深め技術や知識を極めるエキスパートコース、組織運営を担いリーダーとしてチームを牽引するマネジメントコースがあります。 ●描けるキャリアパス DXが進む昨今、エンジニアには単なる技術力だけでなく、潜在的なニーズを含めて顧客要望をヒアリングし、それを可視化・実現する「ビジネス能力」も強く求められています。 本ポジションでは、エンドユーザーに近い立ち位置で経験を積むことで、技術とビジネスの両面を高めることが可能です。 将来的には、ご志向に合わせて主に以下2つのカテゴリでのキャリアパスを目指せます。 └エキスパート(技術スペシャリスト): 現場での技術力を武器に、より高度な課題解決を担うパスです。 └マネジメント(組織・プロジェクト管理) :エンジニア経験を活かし、自社組織や大規模プロジェクトの管理を担うパスです。 それぞれのキャリア実現に向けキャリアフォローや研修を準備しております。

※どちらも必須 ・SQL使用経験(DDL使用経験) ・データレイクもしくはDWH、テーブルの設計経験

・データを用いた課題解決に向けてのPDCAサイクルを回せる方 ・プロジェクトマネジメント経験やリーダー経験 ・何等かのシステム開発経験(Java、PHP、Ruby、Pythonなど) ・クラウド(AWS、GCP、Azure)の経験 　└AWS:RedshiftやS3　 　　GCP:BigQueryやGCS　 　　Azure:Synapse AnalyticsやData Lake Storage 　　DatabricsやSnowflakeなどのSaas ・リアルタイム分析基盤(ストリーミング)構築の経験 ・Snowflake/Databricksの利用経験 ・データパイプライン構築やバッチ処理の経験(dbt、ETL) ・データアナリストとしての分析実務経験 ・Python/R等によるデータ分析・機械学習環境の構築・運用経験(★採用に確認) ・分散処理フレームワークの経験(Spark、Apache Hadoopなど) ・開発プロジェクトの推進、顧客折衝の経験 ・企業のビジネス理解、知識

・挑戦する意欲を持ち続けられる人 ・目的思考で動ける人 ・チームで成果を高められる人 ・長期的なキャリア形成を考えられる人

正社員

600～1,200万円

東京都新宿区西新宿2-1-1 新宿三井ビルディング51F <所属オフィス及び配属部署> 新宿オフィス ┗職種により配属部署を記載 ┗想定勤務地エリアを記載(東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県など)

9:00～18:00(実働8時間)

残業時間は月平均10～20時間程度(残業代は1分単位で全額支給)

完全週休2日制(土・日・祝)※年間休日120日以上 ・フレックス休日(3日)　※入社初年度は入社月によって付与日数が変わります。 ・年末年始休暇(5日)　※12/30～1/3 ・年次有給休暇(有給取得率80.3% 入社日から付与) ※入社初年度は入社月によって付与日数が変わります。 ・特別休暇(慶弔休暇、育児休暇、介護休暇　他) ・産休・育休取得率100%※男性取得実績あり

・定期健康診断(0.5日の特別休暇も付与) ・結婚、出産お祝い金 ・資格取得助成金 ・学習支援制度多数 ・従業員持株制度 ・企業型確定拠出金 ・リモートワーク支援プラットフォーム ・キャリアチャレンジ制度(社内異動、グループ内転籍) ・グローバルキャリアチャレンジ制度 ・キャリア相談窓口 ・複業制度

各種社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金)

室内禁煙(施設内に喫煙室有)

書類選考→一次面接→二次面接→内定→(オファー面談)→入社確定 面接回数は基本2回となりますが状況に応じて1回(一次・二次同時開催)にて選考する場合もございます。 ※基本WEB面接(Teams)での対応になりますが、状況に応じて対面面接となる可能性もございます。