【Lakehouse】データ&AI案件PMの求人

主にDatabricksを活用した、データ利活用に関するお客様課題の解決 ①プロジェクトマネジメント業務 ・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、 　インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義 ・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理 ②データエンジニアリング業務(プレイヤー業務) ・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築 ・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python、Airflow、 dbtなど） ・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど) ・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築 ・ユーザートレーニング、内製化支援 【プロジェクト事例】 ・パブリッククラウド上におけるDatarbicksの評価、大規模マイグレーション案件 ・既存分析環境からDatabricks Lakehouse Platformへのマイグレーション案件 ・データパイプラインの設計及び実装案件 ＜業務の進め方　例＞ 【案件開始前】 ■目的：プロジェクト立ち上げ準備 　├ プロジェクト目的・目標の確認 　├ 予算・スケジュール策定 　└ 各フェーズのマイルストーン設定、プロジェクトメンバーのアサイン・役割分担計画【案件開始〜2週間】 ■目的：要件整理・現状把握 　├ 分析対象とビジネス要件・分析目的の明確化 　├ 既存データ環境・構造・フォーマット・管理状況の確認 　├ データプラットフォーム(Databricksなど)活用に向けた方針のご提案と意見交換 　　（進め方・データの特性に基づく最適化） 　├ データプラットフォームおよびクラウド環境(Azure、AWS、GCPなど)の設計・構築 　└ データソース設計・接続準備【1か月目〜2か月目】 ■目的：分析基盤の構築とデータ整備 　├ データ利活用に向けたインフラ分析基盤の構築（Databricks 環境の構築含む） 　├ スキーマ設計、データ整形処理やETL/ELTパイプライン構築、データ処理プロセスの設計・実装 　├ 欠損、型不一致などデータ品質のチェック、後続処理への影響調査・修正対応 　└ 内製化に向けた「お客様によるデータ追加・編集・再構成が可能な柔軟な仕組み」の構築 【2か月目〜3か月目】 ■目的：可視化と運用移行の支援 　├ BIツールなどへの接続、利用シーンを想定したダッシュボードの試作・構築 　├ ユーザー向け操作マニュアルやガイドの提供 　└ 構築物の納品と仕様・活用方法に関するお客様向け説明・トレーニング

年収 850万〜1100万円

各種社会保険完備 企業型確定拠出年金制度 契約保養施設利用可 福利厚生倶楽部利用可 部活動支援制度「apclub」 その他イベント

10:00〜18:30

日曜、 土曜、 祝日、 夏季、 年末年始、 介護、 育児、 産前・産後、 慶弔、リフレッシュ等、年間休日120日以上 ＜入社サポート休暇制度＞ 初回の有給休暇付与までの期間で、入社後慣れない環境により体調を崩したり公的な手続きの実施が必要な場合に取得できます。