データ利活用プロジェクトにおいて、ビジネスニーズの整理からKGI/KPI設計、仮説検証サイクルの設計、可視化や要因分析・予測を通じた現状把握までを行い、データサイエンティストやデータエンジニア、BIエンジニアなどの実装担当へ要件を引き継ぐ。専任組織立ち上げ支援、Sandbox環境整備やデータ基盤高度化、データマネジメントや業務プロセス導入・定着支援などを担当する。

データドリブン経営の実現に向け、全社横断のデータ利活用プロジェクトの計画・リスク・課題管理と優先順位設定、CoEの立ち上げと定着、データ基盤の高度化やデータマネジメント・業務プロセス導入支援を推進する。

業務・ドメイン分析を起点にデータ間の関係性を整理し、DWHやデータマートおよびデータ管理業務の設計を行うポジション。データマネジメント規定に基づくメタデータ設計やクレンジング設計、マスタ統合検討などを通じて、データ活用を成立させる構造を設計する。

保険業界向けのITコンサルティング業務全般を担当。メインフレームからクラウドへのモダナイゼーションや中長期ITロードマップ策定、基幹システム刷新のPMO・マルチベンダー管理、業務改革（BPR）や非対面チャネルの構築、音声認識・自然言語処理を用いたコールセンター高度化、AI／データ戦略の策定とDWHのクラウド移行・データ分析基盤構築を企画・推進する。

日本国内拠点を拠点に、国内本部と海外拠点・海外開発チームをつなぎ、金融機関のグローバルIT戦略、海外システム導入・更改、クラウド・インフラ、データ活用等のプロジェクトにおけるPM/PL/PMOまたはビジネスアナリストとして、英語での調整・合意形成、要件定義から導入・移行・定着までの推進支援を行うポジション。

SAPの最新プラットフォーム（BTP、BDC等）やクラウドソリューションを用いて、クライアントのデータ分析基盤（BW/4HANA・Datasphere）やSACダッシュボードの構想策定から導入・移行までをリードし、モデル設計、分析シナリオ、AI活用ロードマップの策定やPoCから本番展開までを推進する。提案フェーズのリードやプロジェクト全体のマネジメント、チーム育成や品質・収支管理にも関与可能なポジション。

Loglassの主力SaaSプロダクト「Loglass 経営管理」のコアチームで、データ処理・分析基盤の設計・実装・運用やプロダクト機能開発・改善をリードする。大規模リアーキテクチャ／ドメイン再定義に伴う拡張性や性能・完全性の担保、PdMやドメインエキスパートと協働した技術的意思決定を推進する役割。

金融機関を中心としたクライアントに対し、生成AIや自社プロダクトTrust TLanPを活用して、課題整理・技術検証（PoC）からアーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して技術面でリードするForward Deployed Engineer（FDE）としての業務。レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AI組み込みによる業務効率化・高度化を推進し、プロダクト改善へ知見を還元する。

DatabricksやSnowflake、AWS/Azure/GCP等を用いたクラウド上のデータ分析基盤（DWH/データレイク/レイクハウス）の設計・構築、データパイプラインやETL/ELTの開発・運用、データ品質管理やメタデータ管理、CI/CDやIaCによる開発・運用自動化、BIや機械学習・生成AI向けのデータ整備および本番運用・改善を担当します。

データ分析プロジェクトの主要メンバーとして顧客課題の解決やモデル開発を行い、AIソリューションの設計・開発・運用（バックエンド〜フロントエンド）を担当する。データ分析基盤や時系列・テーブルデータを中心に、画像・テキスト等の非構造化データも扱い、チームリードやメンバー育成、ソリューションのアーキテクチャ設計から運用までを担当する可能性がある。AWS上の分析環境やWindows端末での開発・分析を行う。