共済・生命保険業界の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

【ミッション】・データガバナンスの実施と維持・データ品質の監視と改善・データの整合性とセキュリティの確保・データ管理ポリシーと手順の策定と実行・データのメタデータ管理・データのライフサイクル管理・データ利用者へのサポートとトレーニング・データ関連の問題解決とトラブルシューティング【職務内容】■データマネジメントにおける企画、実行、推進、管理を行う■データ分析基盤（DWH/Data Lake/ETL/BIツール等）、AI基盤（MLOps/生成AI/AIHUB等)における分析データ等の企画、実行、推進、管理を行う■データ利活用を促進させることで、デジタルイノベーションや各種プロジェクトの推進・実践に貢献する。■最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取り、新たなデータアーキテクチャ・データマネジメント・データ分析・AI等をステークホルダーに提供することで、新たな価値創出に貢献する【部門の雰囲気について】同社のIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。【必須要件】続き■プロジェクト運営（PMやPMO）の経験　※規模は問わず■データマネジメント、データアーキテクトDA（Data Administrator）・DBA（Database Administrator）の経験【歓迎要件】■データを活用したビジネス課題の整理/解決のスキル・■最新のデータアナリティクスのインフラ・分析基盤の知識・構築経験■BIやDWHなどの利活用の経験■金融ビジネス全般とデジタルマーケティング全般に関する知識・経験■データ分析や利活用を行うための各種ツール・システムに関する知識・経験（例：DWH、Data Lake、ETL、BIツール、BigData）■ビジネスモデルとデータモデルに関する知識・経験（例：ACORD）■データベースに関する知識・経験（例：DBA , DA）■最新のアナリティクスインフラ・分析基盤(例：AWS Sage Maker, AWS Bedｒock, Azure OpenAI, Salesforce　Einstein)の知識・経験■AIフレームワークに関する知識・経験 (例：Machine learning, Deep Learning, Generative, AI, MLOps, AIHUB)■主流クラウドの知識・経験 (例：AWS, Azure, Salesforce)■セキュリティに関する知識・経験(例：認証認可、暗号化)■データ利活用とデータドリブン文化構築に関する知識・経験■最新のアナリティクスインフラ・分析基盤の知識・構築経験■BIやDWHなどのDBの構築PJTの経験■事業会社やインターネット企業のアナリティクスに関する部門、コンサルティング会社におけるデジタル部門において、ビッグデータを用いたビジネス課題解決における分析や施策立案の経験