広島県の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

【採用背景】自動車からクラウドに送信されるデータはペタバイト規模へ増加の一途を辿っており、そこから見えてくる利用者の動態や車両不具合情報などはまだまだ活用余地がある状況となっています。今後、グローバル視点でのデータ利活用を見越したデータアーキテクチャや、利活用に至るまでのアーキテクチャのあるべき姿が模索されており、そういった対応ができる人材が求められております。【業務内容】自動車メーカーのビッグデータ基盤開発・運用およびデータ利活用システムの開発・運用【想定プロジェクト】・クラウド上でデータレイク、DWH、データマートを構築し利用に向けて適切なデータ配置を考え、システム化します。・顧客社内、社外のデータ活用ニーズに対応するべく効率的なデータ利用についても同様にシステム化を進めます。【配属予定部署】第三トランスポート・サービスソリューション統括部モビリティ第三グループ【プロジェクト人数】50名【開発環境】使用言語：Java, Python使用環境：AWS 一部 GCPAWSの主要なサービスとしてはS3, ECS, Redshift, Kinesis など【コード品質のための取り組み】静的コード解析ツール【開発手法】アジャイル【情報共有のツール】TeamsRedmineasanaJIRAconfluence【本ポジションの魅力】まだ世界的にも少ない事例を自分自身の考えを持って推進していくことができます。【入社後のキャリアパス】入社後から領域内の特定プロジェクトに参加いただき、現場の仕事を経験しながら全体理解をしていただきます。入社1年程度（スキルなどによる）を目途に領域内の特定プロジェクトのリーダーとして推進いただき、その後、対応いただくプロジェクトを拡大してデータ利活用全体に精通していっていただきます。【働き方】リモート中心の働き方になります。案件の状況により適宜出社を調整する場合があります。（出社場所は、同社最寄り拠点）【出向】無【客先常駐】無【応募者へのメッセージ】～在籍者の声をご紹介します！～・若い内から裁量権のある仕事を任せてもらえる。　周りを見ていて2～3年目で既にリーダーを任せられている方がいると感じています。　またキャリア入社後は、前職と比較して裁量のある仕事を任せて貰えていると感じています。　具体的には、仕様の作成から担当させていただけたのが、非常に良い経験になっています。　（前職では決められた要求事項から逸脱しないような事を求められる工程がメインであったが、方針決定や要求に対する仕様作成などを若い内から経験出来るという点が良いと思います。）（20代男性）・想像していたよりも近くで、PJや仕事がどのように進行されているかを学ぶことができる。　（20代男性）・教育の環境が整っている。（社内研修以外にも個人でUdemyなどの講座受講ができるのがすごい嬉しい）　（20代男性）・周りの方の知識、技術レベルが高い (成長意欲が高い)　IPAのスペシャリストレベルの資格を取得している人数が多く、前職と比較した場合に、知識、技術レベルの高さを感じました。　また、量子コンピュータ技術をメインで扱っているメンバーがいるなど幅広い知識・技術を習得できる環境と思っています。（20代男性）・グループ内外含めて、社内での相談やコミュニケーションが取りやすい（30代男性）・やりたい事にチャレンジさせてくれる風土があります。　勉強させてもらえるのもありがたいです。（20代男性）・ワークライフバランスがとりやすい雰囲気があります。　過剰な残業をせず早く仕事を終えて帰るよう上から指示があることがかえって休暇取得などの手助けとなっています。（30代男性）・男性も育休が取れる環境にあります。（40代男性）

【採用背景】自動車からクラウドに送信されるデータはペタバイト規模へ増加の一途を辿っており、そこから見えてくる利用者の動態や車両不具合情報などはまだまだ活用余地がある状況となっています。今後、グローバル視点でのデータ利活用を見越したデータアーキテクチャや、利活用に至るまでのアーキテクチャのあるべき姿が模索されており、そういった対応をマネジメントできる人材が求められております。【業務内容】自動車メーカーのビッグデータ基盤開発・運用およびデータ利活用システムの開発・運用のリーディング【想定プロジェクト】・クラウド上でデータレイク、DWH、データマートを構築し利用に向けて適切なデータ配置を考え、システム化します。・顧客社内・社外のデータ活用ニーズに対応するべく効率的なデータ利用についても同様にシステム化を進めます。【配属予定部署】第三トランスポート・サービスソリューション統括部モビリティ第三グループ【プロジェクト人数】50名【開発環境】使用言語：Java, Python使用環境：AWS 一部 GCPAWSの主要なサービスとしてはS3, ECS, Redshift, Kinesis など【コード品質のための取り組み】静的コード解析ツール【開発手法】アジャイル【情報共有のツール】TeamsRedmineasanaJIRAconfluence【本ポジションの魅力】まだ世界的にも少ない事例を自分自身の考えを持って推進していくことができます。【入社後のキャリアパス】入社後から領域内の特定プロジェクトに参加いただき、現場の仕事を経験しながら全体理解をしていただきます。入社1年程度（スキルなどによる）を目途に領域内の特定プロジェクトのリーダーとして推進いただき、その後、対応いただくプロジェクトを拡大してデータ利活用全体に精通していっていただきます。【働き方】リモート中心の働き方になります。案件の状況により適宜出社を調整する場合があります。（出社場所は、同社最寄り拠点）となります。【出向】無【客先常駐】無【応募者へのメッセージ】～在籍者の声をご紹介します！～・若い内から裁量権のある仕事を任せてもらえる。　周りを見ていて2～3年目で既にリーダーを任せられている方がいると感じています。　またキャリア入社後は、前職と比較して裁量のある仕事を任せて貰えていると感じています。　具体的には、仕様の作成から担当させていただけたのが、非常に良い経験になっています。　（前職では決められた要求事項から逸脱しないような事を求められる工程がメインであったが、方針決定や要求に対する仕様作成などを若い内から経験出来るという点が良いと思います。）（20代男性）・想像していたよりも近くで、PJや仕事がどのように進行されているかを学ぶことができる。　（20代男性）・教育の環境が整っている（社内研修以外にも個人でUdemyなどの講座受講ができるのがすごい嬉しい）　（20代男性）・周りの方の知識、技術レベルが高い (成長意欲が高い)　IPAのスペシャリストレベルの資格を取得している人数が多く、前職と比較した場合に、知識、技術レベルの高さを感じました。　また、量子コンピュータ技術をメインで扱っているメンバーがいるなど幅広い知識・技術を習得できる環境と思っています。（20代男性）・グループ内外含めて、社内での相談やコミュニケーションが取りやすい（30代男性）・やりたい事にチャレンジさせてくれる風土があります。勉強させてもらえるのもありがたいです。　（20代男性）・ワークライフバランスがとりやすい雰囲気があります。　過剰な残業をせず早く仕事を終えて帰るよう上から指示があることがかえって休暇取得などの手助けとなっています。（30代男性）・男性も育休が取れる環境にあります。（40代男性）

★データアーキテクト（エンタープライズDWH領域）のエンジニアとしてマツダ全社のデータマネジメントの設計・運用およびデータガバナンスの設計・運用を担当いただきます。【職務概要】マツダ全社のデータマネジメントの設計・運用およびデータガバナンスの設計・運用を担当いただきます。【職種内容】エンタープライズ・データウェアハウス（EDW）は全社での情報活用を目的にデータを統合化・一元化させたデータウェアハウスであり、ビジネスの様々な場面で発生する明細データを収集・統合し、一貫した情報基盤を創ることでさらなる意思決定スピードの加速や取り組んでいるモノ造り革新の進化を図りたいと考えております。SCM・品質などマツダ全社が持つ情報を統一化すべく、社内のあらゆるチームから情報を収集しながら、立ち上げていきます。【配属部署】・マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータをビッグデータ化し、活用していくことがテーマとなっております。今回配属予定のMDI業務設計部ではこうしたデータの活用／運用方法を企画検討し、新たな情報基盤を構築することから、実際にデータ解析／分析を行い、マツダのクルマ造りやサプライチェーンなどにおいて、これまで気付かなかった因果関係を導き出し、ビジネス課題の解決、業務改善に繋げることをミッションとしております。・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。【ポジション特長】・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。

【採用背景】自動車からクラウドに送信されるデータはペタバイト規模へ増加の一途を辿っており、そこから見えてくる利用者の動態や車両不具合情報などはまだまだ活用余地がある状況となっています。今後、グローバル視点でのデータ利活用を見越したデータアーキテクチャや、利活用に至るまでのアーキテクチャのあるべき姿が模索されており、そういった対応をマネジメントできる人材が求められております。【業務内容】自動車メーカーのビッグデータ基盤開発・運用およびデータ利活用システムの開発・運用のリーディング【想定プロジェクト】・クラウド上でデータレイク、DWH、データマートを構築し利用に向けて適切なデータ配置を考え、システム化します。・顧客社内・社外のデータ活用ニーズに対応するべく効率的なデータ利用についても同様にシステム化を進めます。【配属予定部署】第三トランスポート・サービスソリューション統括部/モビリティ第三グループ【プロジェクト人数】50名【開発環境】使用言語：Java, Python使用環境：AWS 一部 GCPAWSの主要なサービスとしてはS3, ECS, Redshift, Kinesis など【コード品質のための取り組み】静的コード解析ツール【開発手法】アジャイル【情報共有のツール】TeamsRedmineasanaJIRAconfluence【本ポジションの魅力】まだ世界的にも少ない事例を自分自身の考えを持って推進していくことができます。【入社後のキャリアパス】入社後から領域内の特定プロジェクトに参加いただき、現場の仕事を経験しながら全体理解をしていただきます。入社1年程度（スキルなどによる）を目途に領域内の特定プロジェクトのリーダーとして推進いただき、その後、対応いただくプロジェクトを拡大してデータ利活用全体に精通していっていただきます。【リモートワーク/出社比率】リモート中心の働き方になります。案件の状況により適宜出社を調整する場合があります（出社場所は、当社最寄り拠点）となります【出向】無【客先常駐】無【応募者へのメッセージ】・若い内から裁量権のある仕事を任せてもらえる周りを見ていて2～3年目で既にリーダーを任せられている方がいると感じています。また中途入社後は、前職と比較して裁量のある仕事を任せて貰えていると感じています。具体的には、仕様の作成から担当させていただけたのが、非常に良い経験になっています。（前職では決められた要求事項から逸脱しないような事を求められる工程がメインであったが、方針決定や要求に対する仕様作成などを若い内から経験出来るという点が良いと思います。）（20代男性）・想像していたよりも近くで、プロジェクトや仕事がどのように進行されているかを学ぶことができる。（20代男性）・教育の環境が整っている（社内研修以外にも個人でUdemyなどの講座受講ができるのがすごい嬉しい）（20代男性）・周りの方の知識、技術レベルが高い (成長意欲が高い)IPAのスペシャリストレベルの資格を取得している人数が多く、前職と比較した場合に、知識、技術レベルの高さを感じました。また、量子コンピュータ技術をメインで扱っているメンバーがいるなど幅広い知識・技術を習得できる環境と思っています。（20代男性）・グループ内外含めて、社内での相談やコミュニケーションが取りやすい（30代男性）・やりたい事にチャレンジさせてくれる風土があります。勉強させてもらえるのもありがたいです。 （20代男性）・ワークライフバランスがとりやすい雰囲気があります。過剰な残業をせず早く仕事を終えて帰るよう上から指示があることがかえって休暇取得などの手助けとなっています。 （30代男性）・男性も育休が取れる環境にあります。（40代男性）

■配属予定部署の特色・PRWebアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。生成ＡＩの市場における需要は拡大の一途をたどっており、今後さらに増加していくとみられています。また、生成ＡＩのシステムと密接な関係がある、データ分析基盤の構築に関する市場規模も増大。当社においても案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術領域に対して積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。＜入社後の流れ＞入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。【仕事内容】DX（デジタル・トランスフォーメーション）が加速されていく市場において、企業内外のあらゆるデータを活用する需要はますます高まってきています。この大量に蓄積されたデータを活用するため、生成ＡＩを活用するシステムを提案し、開発・構築します。また、生成ＡＩのシステムでも必要となる、データ基盤のシステムを構築しており、インフラ設計・構築から基幹となるデータベース設計、BIダッシュボードによる可視化まで幅広い領域の開発を行っています。最先端のクラウド技術を駆使し、顧客へ今までにない価値を提供すべく、事業を展開しています。【システムコンサルタント】顧客のIT環境や資源、予算等に合わせて最適な生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するためのソリューションをご提案します。・顧客のデータ利活用、IT化計画に対する支援、ソリューション提案・生成ＡＩ・データ分析基盤を構築するプロジェクト全体計画の立案・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定【システム開発プロジェクトリーダー】生成ＡＩ・データ分析基盤全体のアーキテクチャを設計し、要件定義や基本設計といった上流設計を行います。設計工程以降では、開発体制のリーダーポジションとして、プロジェクトのマネジメントを担当します。・生成ＡＩ・データ分析基盤全体のシステムアーキテクチャの策定・プロジェクト遂行における顧客との折衝・要件定義・設計・実装・試験の各工程のマネジメント・生成ＡＩ・データ分析基盤開発の要件定義、上流設計【生成ＡＩシステム開発エンジニア】生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発【データエンジニア】データ分析基盤を構成する、データレイクやDWH（データウェアハウス）等のデータ設計、データの集約加工等のETL処理設計、BIを用いた画面設計等を担当します。・データ分析基盤開発の要件定義、設計・実装・試験・データレイク、DWH、データマート、BIの構築・開発