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化粧品・美容・日用品メーカーのDWH(データウェアハウス)のスキル・経験が活かせる転職・求人情報

化粧品・美容・日用品メーカーのDWH(データウェアハウス)の転職 求人数は1件です。

業界をリードする企業や革新的なプロジェクトに携わり、次のキャリアステージへと踏み出しましょう。

検索結果一覧1件(1~1件表示)
  • データエンジニア

    アパレル・消費財・化粧品メーカー

    【募集背景】同社のデータプラットフォームはベース設計を完了し、現在は拡張フェーズに入っています。PoCで有効性を確認した取り組みを安定稼働へ移行する案件が増加する一方で、新規プロジェクトの引き合いも増加中です。スピードと品質の両立に向け、設計から実装・運用まで“手を動かして”推進できるデータエンジニアを増員募集します。とくに、AIが使いやすい形でのデータ蓄積・変換(AI-Readyなデータレイヤー)の開発/将来的な基盤構築、ならびに多様なデータ流入を前提としたセキュリティガバナンスの強化を一緒に進めていただきます。【業務内容】データ基盤を活用した事業のデータ活用を推進し、グループ各社の意思決定を高度化していくことをミッションとしています。Snowflake、dbt、AWSといった技術スタックを駆使し、データの品質・拡張性・AI活用を見据えたデータ基盤を設計・改善していくフェーズです。既存プロセスに縛られることなく、理想的なデータ基盤を設計・構築していく挑戦ができます。本ポジションでは、これからデータ基盤エンジニアとして本格的に成長していきたい方を歓迎します。手を動かしながら学び、試行錯誤を重ね、将来はデータ基盤の中核を担う存在へとステップアップしていただくことを期待しています。■ 具体的な業務内容・Snowflake、dbtを用いたDWHおよびデータマートの設計・開発・運用・AWSを利用したデータ基盤全体の設計・構築・運用・SQLやPythonを用いたデータ加工およびデータパイプラインの開発・運用・データ品質やセキュリティを考慮した、データ基盤の継続的な改善・事業部門と連携し、活用を前提としたデータ要件の整理・BIや可視化、AI予測モデルの開発・活用に向けたデータ提供案件例:・マーケティング施策の効果検証のためのデータ連携・データマート構築・化粧品研究開発の高度化に向けたデータ基盤の設計・構築※経験や志向に応じて、可視化、AIモデルの開発・活用に加え、データ活用を社内に広げる取り組みに関わっていただくこともできます【ポジションの魅力】■ユースケース毎に最適解が違うベースはありつつも、案件ごとに設計・実装方針を柔軟に切り替える必要があります。いわゆる“ウォーターフォール前提”での進め方に慣れている方には難しさがありますが、事業と一体で要件を噛み砕き、仮説検証→設計→実装→運用までつなぐ経験を積めます。■バイブコーディング文化Devin/Claude などのAI支援ツールも積極的に活用を進めています。AI駆動開発の実践を通じて、開発体制そのものの生産性と品質を高めていくカルチャーです。【求める人物像】・前向きに技術的課題に向き合い、粘り強く品質向上・改善に取り組める方・新技術への好奇心が高く、学び続けられる方・生成AIを駆使した開発効率化など、新しい手法に積極的にチャレンジできる方・社内外の多様なステークホルダーを巻き込み、協力関係を築ける方・データの力で事業を変革することにやりがいを感じ、インパクトを追求できる方

    年収
    550万円~850万円
    職種
    データベースエンジニア

    更新日 2026.01.30

  • 検索結果一覧1件(1~1件表示)

    年収800万円以上、年収アップ率61.7%

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