【募集背景】
私たちITエンジニアリング本部は、パーソルクロステクノロジー最大の組織です。
1,400名のエンジニアが所属し、350社以上のプロジェクトに参画。
システム開発からインフラ、AI・DXまで幅広い領域をカバーしています。

この技術組織で何より大切にしているのは、「個人の成長こそが、組織全体の成長を生み出す」という考えです。幅広い技術領域と豊富なプロジェクトを活かし、新しい技術に触れながら成長できる環境を整えています。

目指すのは“課題を解決するソリューション組織”への進化、そのためにエンジニアの力が必要です。
一人ひとりが理想のキャリアを実現し、その成長がクライアントの成功へつながる、そんな好循環を一緒に生み出していきませんか。

【業務内容】
■募集背景
デジタル化の進展とデータ量の爆発的増加により企業は膨大なデータを活用し、業務の最適化や新たな価値創出を目指しています。
AIや機械学習の発展により、データ分析の高度化が求められ、専門的な知識を持つデータサイエンティストの需要が急増しており、特にマーケティング、金融、医療など幅広い分野でデータ駆動型の意思決定が不可欠となり、その役割はますます重要視されています。
パーソルテクノロジースタッフでもデータ分析に関するプロジェクトが増えて入るため、データの専門家を目指す方の募集を行っております。

■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

【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。

■必須条件
※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

■求める人物像
・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

■歓迎要件
・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