■仕事概要
・データ活用におけるお客様の様々な問題に対して、クラウドサービスを組み合わせたソリューションを提案
・AWS および Databricks を用いたモダンなデータレイクハウスの構築・運用
・Python / TypeScript を用いたデータパイプライン（ ETL / ELT ）の実装
・AI分析・可視化を加速させるためのデータマネジメント環境の整備

■具体的な業務内容
私たちの仕事は、AWS や Databricks などのクラウドネイティブな技術を駆使して、お客様の「データ活用基盤」を構築・運用することです。 現在、多くの企業で「データが各所に散らばり、AI活用や迅速な意思決定が妨げられている」という課題に直面しています。それらを解決するために、以下の原則に基づいた基盤づくりを行います。

①データ統合の自動化： 手作業を排し、スケーラブルなパイプラインを構築する
②Databricks による統一環境： 構造化・非構造化データを一元管理し、処理を高速化する
③AIフレンドリーな設計：分析者が即座にAI学習や可視化（BI）に取り組める環境を作る
④IaC（Infrastructure as Code）の徹底：AWS CDK / Terraform 等を活用し、基盤そのものをコードで管理する
⑤セキュリティとガバナン：多層防御とデータガバナンスを両立させる

これまでの「サーバー管理」や「単なるDB構築」に費やしていたリソースを、**「いかにデータを価値ある形に変えるか」**という本質的な課題に集中させます。 ビジネスの変化に即応し、最新のAI/機械学習ニーズに応えられるデータアーキテクチャを設計・実装・運用します。

(雇入れ直後) データエンジニアリング業務、および関連付随業務
(変更の範囲) 会社の定める業務

■この仕事でできること
『データ基盤』を単なる貯蔵庫ではなく、『ビジネスの羅針盤』へと昇華させる開発を経験できます！
AWS のマネージドサービスと Databricks を組み合わせ、データの収集から加工、そして AI による予測や可視化までを一気通貫で手がけることで、データエンジニアとしての市場価値を飛躍的に高めることが可能です。

■キャリアパスの例
・データアーキテクト：複雑なデータ構造を整理し、全社的な基盤を構想する専門家
・AI/MLOps エンジニア： データ基盤と機械学習モデルの運用を統合するスペシャリスト
・データマネジメントリーダー： チームを牽引し、データガバナンスや戦略を策定するリーダー

会社から決められたルートは無く、ご自身のやりたい方向性を尊重します。サーバーレス開発からデータエンジニアへ、あるいはその逆など、社内でのスキルトランスファーも歓迎しています。

■技術習得の支援
①AWSの個人検証環境
月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。
②AWS資格の取得を支援
受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。
③AIコーディングエージェント利用
会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

■必須条件
・プログラム開発経験（Python または TypeScript） 3年以上
・AWS / Google Cloud/ Azure のいずれかを利用した開発経験
・SQL を用いたデータの抽出・加工に関する基礎知識

※データエンジニア未経験の方でも、サーバーレス開発やバックエンド開発の経験があり、データ基盤領域に挑戦したい意欲のある方は歓迎します。

■歓迎要件
・Databricks または Apache Spark** を用いたデータ処理の実装経験
・dbt を用いたデータモデリングおよび変換処理の実装経験
・AWS CDK や TerraformなどのIaCツールを用いたインフラ構築経験
・DWH（Snowflake, BigQuery, Redshift 等）の設計・運用経験
・RAG や Machine Learning に対する技術知見、設計・構築経験
・BIツール（Amazon Quick, Tableau, Power BI 等）を用いたデータの可視化経験
・以下の資格保有者
- AWS Certified Data Engineer - Associate
- Databricks Certified Data Engineer Associate