募集要項
- 募集背景
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当社は、「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界に特化したAI・データ活用支援を展開しています。
近年、金融機関ではデータ活用の高度化や生成AI活用の拡大に伴い、それらを支えるデータ基盤の重要性が急速に高まっています。
■ データが部門ごとに分散している
■ データ活用を見据えた基盤設計ができていない
■ AI活用に必要なデータ整備・ガバナンスが不足している
■ レガシー環境からモダンデータ基盤への移行が進まない
■ 全社横断で活用できるデータアーキテクチャを描ける人材が不足している
当社では、大手銀行、証券会社、カード会社、信託銀行、金融グループ各社に対し、データ基盤構想から設計・構築・活用推進までを一気通貫で支援しており、近年はSnowflakeやDatabricksを活用したモダンデータ基盤構築案件や、AI活用を見据えたデータアーキテクチャ設計案件が急増しています。
また、当社が開発する生成AIプロダクトは、日本経済新聞「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選出されるなど、市場からも高い評価を受けています。
- 仕事内容
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金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤構築プロジェクトにおいて、データアーキテクトとしてアーキテクチャ設計から導入・活用推進までをリードしていただきます。
【具体的な業務内容】
■ データ基盤・AI活用基盤構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計・推進
■ 顧客要件の整理および現行システム・データ環境の分析
■ データ活用戦略を踏まえたデータアーキテクチャの設計
■ DWH・Data Lake・Data Martの設計および導入支援
■ ETL／ELT設計、データモデリング、データ品質管理の推進
■ Snowflake、Databricks等を活用したモダンデータ基盤の設計・構築支援
■ AWS、Azure、GCP等のクラウドサービスを活用したデータ基盤の設計・導入
■ データガバナンス・メタデータ管理・セキュリティ方針の策定
■ AI・データサイエンス領域と連携した分析基盤・AI活用基盤の整備
■ 開発チームへの技術支援およびアーキテクチャレビュー
■ プロジェクト横断でのアーキテクチャ標準化・ベストプラクティス整備
【プロジェクト事例】
■ 大手金融グループにおける全社データ活用基盤構築支援
■ Snowflakeを活用したデータ統合基盤の設計・構築
■ Databricksを活用したAI分析基盤の構築支援
■ デジタルマーケティング基盤の設計・導入支援
■ 生成AI活用を支えるデータ基盤・RAG環境の構築支援
■ グループ横断データ活用に向けたアーキテクチャ設計・推進支援
- 応募資格
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- 必須
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【必須要件】
■ データ基盤（DWH、Data Lake、データ統合基盤等）の構築プロジェクト経験（3年以上）
■ データアーキテクチャ設計に携わった経験（1年以上）
■ クラウド環境（AWS、Azure、GCP等）を活用したシステム設計・構築経験
■ データモデリング、ETL／ELT設計に関する知識・実務経験
■ プロジェクトリーダーまたはプロジェクトマネージャーとしての経験
■ 3名以上のチームマネジメント経験
■ 顧客折衝・要件定義・技術提案の経験
■ ビジネスレベルの日本語力
【歓迎要件】
■ Snowflake、Databricksの構築・運用経験
■ Hadoop等のビッグデータ基盤構築経験
■ MySQL、PostgreSQL等のRDBMSに関する知識・経験
■ MongoDB等のNoSQLデータベース利用経験
■ データ基盤コンサルティング経験
■ データガバナンス構築経験
■ AIガバナンス・AIセキュリティに関する知識
■ 機械学習やデータサイエンスに関する知見
■ RAGやLLMを活用したシステム構築経験
■ ビジネスレベルの英語力
- 歓迎
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【歓迎経験】
■ Snowflake、Databricksを活用したデータ基盤の設計・構築経験
■ AWS、Azure、GCP等のクラウド環境におけるデータ基盤構築経験
■ DWH、Data Lake、Data Martの設計・構築経験
■ ETL／ELTパイプラインの設計・開発経験
■ Hadoop、Spark等のビッグデータ処理基盤の構築・運用経験
■ データモデリング（論理・物理設計）の実務経験
■ MySQL、PostgreSQL等のRDBMS、およびMongoDB等のNoSQLデータベースの利用経験
■ データガバナンス、データ品質管理、メタデータ管理の導入経験
■ データ基盤構築プロジェクトにおけるアーキテクトまたはテックリード経験
■ データ基盤・分析基盤に関するコンサルティング経験
■ AI活用基盤やMLOps環境の設計・構築経験
■ RAG、ベクトルデータベース等、生成AI関連システムの構築経験
■ 金融業界におけるデータ基盤構築・運用経験
■ ビジネスレベルの英語力
【歓迎資格】
■ AWS認定資格（Solutions Architect、Data Engineer等）
■ Microsoft Azure認定資格
■ Google Cloud認定資格
■ SnowPro Certification
■ Databricks Certification
■ 応用情報技術者試験
■ 高度情報処理技術者試験
■ PMP（Project Management Professional）
■ 情報処理安全確保支援士
■ データベーススペシャリスト試験
■ G検定
■ E資格
- 募集年齢(年齢制限理由)
- 25歳～52歳程度 （長期勤続によりキャリア形成を図るため）
- フィットする人物像
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求める人物像
■ データ活用の土台となるアーキテクチャ設計にやりがいを感じる方
■ 技術選定から設計・導入まで主体的に推進できる方
■ クライアントの課題を理解し、最適なアーキテクチャを提案できる方
■ データサイエンティストやAIエンジニアと連携しながら価値創出に取り組みたい方
■ 最新のデータ基盤技術やクラウド技術を積極的に学び続けられる方
■ 金融業界の大規模かつ高難度なデータ基盤構築に挑戦したい方
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 北海道 / 青森県 / 岩手県 / 宮城県 / 秋田県 / 山形県 / 福島県 / 茨城県 / 栃木県 / 群馬県 / 埼玉県 / 千葉県 / 東京都 / 神奈川県 / 山梨県 / 富山県 / 石川県 / 福井県 / 新潟県 / 長野県 / 愛知県 / 静岡県 / 岐阜県 / 三重県 / 大阪府 / 京都府 / 兵庫県 / 滋賀県 / 奈良県 / 和歌山県 / 広島県 / 岡山県 / 鳥取県 / 島根県 / 山口県 / 徳島県 / 香川県 / 愛媛県 / 高知県 / 福岡県 / 熊本県 / 佐賀県 / 長崎県 / 大分県 / 宮崎県 / 鹿児島県 / 沖縄県
- 年収・給与
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■ 想定年収：1,000万円～2,500万円
※経験・能力・前職年収を考慮のうえ決定いたします。
■ 昇給：あり
■ 賞与：年2回（6月・12月）
※評価および業績に応じて支給
- 待遇・福利厚生
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【学習・キャリア支援】
■ 書籍購入補助
■ 資格取得支援
■ セミナー・勉強会参加支援
■ Udemy等の学習支援制度
■ 自己研鑽・社内外交流費補助
■ 東京大学との共同研究・輪読会への参加機会
■ 社内技術勉強会の実施
■ ChatGPTアカウント付与
■ データ活用コミュニティへの参加機会
【各種手当】
■ 通勤交通費全額支給
■ 出張手当
■ 旅費手当
■ 研修旅費手当
■ 引越し支援制度（対象者のみ）
【健康・ライフサポート】
■ 社会保険完備
■ 関東ITS加入
■ 定期健康診断費用補助
■ インフルエンザ予防接種全額補助（扶養家族含む）
■ スポーツ手当
■ ベビーシッター利用補助
■ 慶弔金制度（結婚・出産・その他）
【資産形成支援】
■ 確定拠出年金制度
■ 持株会制度
- 休日休暇
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■ フルフレックスタイム制（コアタイムなし）
■ ハイブリッド勤務
■ 完全週休二日制（土日祝）
■ 年間休日123日
■ リフレッシュ休暇
■ 年末年始休暇
■ 有給休暇
■ 産前産後休暇
■ 育児休暇
- 選考プロセス
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■ 書類選考
■ 1次面接（現場責任者・事業責任者）
■ 最終面接
■ オファー面談
■ ご入社
補足事項
■ 面接はオンラインでの実施が可能です。
■ 面接回数は選考状況に応じて変更となる場合があります。
■ 選考期間は通常2～4週間程度を予定しています。
■ 選考過程において、源泉徴収票のご提出やリファレンスチェックをお願いする場合があります。
■ 外国籍の方は、日本での就労に必要な在留資格の確認をさせていただきます。
（永住権／高度専門職／技術・人文知識・国際業務 等）
■ ご経験・スキルに応じて、選考プロセスや面接内容が変更となる場合があります。
■ 入社時期についてはご相談可能です。
- キャリアパス・評価制度
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当社では、データ基盤・クラウドアーキテクチャ領域の専門性を高めるスペシャリストキャリアと、組織や事業を牽引するマネジメントキャリアの双方を目指すことができます。
■ シニアデータアーキテクト
■ リードアーキテクト
■ マネージャー～シニアマネージャー
■ AI・データ事業責任者
■ データプラットフォーム領域のエキスパート
また、ご志向に応じて、データ基盤構築に加え、AI活用基盤、データ戦略、AIコンサルティング領域へキャリアを広げることも可能です。
