「テクノロジーの力で不動産業界をスマートにする」プロフェッショナル集団にて、全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担っていただきます。 既存基盤の運用保守に留まらず、目的に応じて最適な技術選定（Google Cloudの他、AWS等のマルチクラウドも視野）が可能な、自由度と裁量の大きい環境です。 【具体的な業務内容】 ・データパイプライン構築： 各種データをBigQueryへ集約、および他システムへの配信。 ・データマート作成・自動化： 用途に応じたデータマートの設計・運用改善。 ・データ可視化： Google Kubernetes Engine（GKE）上に構築したRedashによる可視化。 ・データ利活用： BigQuery上のデータを活用したレコメンド機能の設計・開発。

全社横断のAI推進組織におけるトップランナーとして、RAGや自律型エージェント、LLMOps基盤など高度なAIソリューションのアーキテクチャ設計・構築をリードし、顧客向けPoC統括や全社データ基盤（DWH等）設計、技術ガイドラインやセキュリティ基準の策定を行う。現場プロジェクトへの伴走や経営層向けのKPI/ROI報告も担当する。

生産現場および間接業務におけるAI活用と内製開発を推進し、現場での課題抽出から企画・PoC・システム化・展開までを一気通貫で担当する。M365（Copilot等）やPower Platformを活用した市民開発/EUCの推進、GitHub CopilotやC#、Pythonを用いた内製アプリ/Bot開発、画像AIや需要予測など生産現場DXとの連携を通じた業務改革を行う。

Databricks等のLakehouseプラットフォームを用いたデータ基盤構築や内製化支援を行うプロジェクトのプロジェクトマネージャー。顧客との企画・提案、技術選定、要件定義からスケジュール・リソース管理、成果物品質担保までを担当し、データ基盤（データレイク・DWH）、ETL/ELTパイプライン、ビッグデータ処理基盤やBI向けデータマートの設計・構築・運用支援を行う。

大手製造業顧客の業務領域に入り込み、業務プロセスの整理と課題特定、要件具体化および設計、開発・実装（AIおよび開発支援ツールを活用）、業務データの可視化・分析・活用設計、継続的な改善サイクルの実装を通じて、AIを活用した業務改革と価値創出を担うポジションです。

金融機関向けの大規模データ基盤およびAI活用基盤の企画・設計・構築・運用支援を担当。データ収集・加工・クレンジングやETLパイプラインの実装、Python/SQL/Spark/Airflow等を用いたデータパイプライン構築、クラウド（AWS/GCP/Azure）上でのDWH／データレイク構築支援、Snowflake/Databricksを用いた基盤構築・性能チューニング、データ品質向上やガバナンス対応、データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤整備、自社プロダクトとのデータ連携・検証支援を行う。

シニアデータサイエンティストと連携し、金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援を行う。テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価、Pythonによるデータ処理や特徴量エンジニアリング、評価指標設計、本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点）や、AIコンサルタントと協働した技術的提案支援、自社で再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積を担当する。

金融機関を中心としたデータ分析プロジェクトにおいて、シニアデータサイエンティストと連携しテーブルデータを用いた機械学習モデルの設計・構築・評価、Pythonによるデータ処理および特徴量エンジニアリング、MLOps観点を含む本番運用設計・実装、AIコンサルタントと連携した技術提案支援および社内で再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積を行う。

全社的なAI活用とデータ活用基盤の整備をリードするポジション。ガバナンス体制構築・モニタリングや生成AIの推進、Snowflakeを中心としたデータ基盤の設計・構築・運用、iPaaSやELT/ETLを用いたデータ連携基盤の構築・維持、さらにAWS/Azure/GCPなどマルチクラウド環境の構築・維持運用を担当する。

大手クライアントの直請け案件にて、LLM・生成AIを含むAIシステムの評価基準・要件・方針の設計を主導し、KGI/KPI設計や効果測定・精度検証、データパイプライン／DWH／データマート／CDP等のデータ基盤要件定義・構築リード、ならびに若手育成やPMO／PM／PLとしてのプロジェクトマネジメントを担う。