生命保険・損害保険

AI・データアナリティクス部　Data Architect

【Mission】
■データ利活用のためのデータ分析基盤（DWH/Data Lake/ETL/BIツール等）やAI基盤（MLOps/生成AI/AIHUB等）を整備・提供することで、各社員のデータドリブンな分析・意思決定をサポートする。
■ビジネス部門と協働しながら、データ分析やデータ利活用による意思決定を加速させ、販売力の強化と一般事業費の削減に貢献する。

【職務内容】
■データ分析のためのデータアーキテクチャおよびデータ分析基盤（DWH/Data Lake/ETL/BIツール等）における企画、実行、推進、管理を行う
■AI基盤（MLOps/生成AI/AIHUB等)における企画、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。

【歓迎要件】
■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, DataRobot)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)
■セキュリティーに関する知識・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

【歓迎スキル】
■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DHWなどのDBの構築PJTの経験

【好ましい経験】
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