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Senior Data Engineer / Data Platform Architect

株式会社ティアフォー

  • Data-Driven Decision Making
  • AWS
  • IoT
  • BIツール
  • Tableau
  • データ基盤
  • MLOps
  • 自動運転
  • システム設計
  • ロボティクス

【背景】ティアフォーでは、「自動運転の民主化」の実現に向けて、自動運転システムの開発効率化と品質向上を支える大規模なデータ基盤を構築しています。 現在、車両からのデータ収集や検索システムのベース構築は進んでいますが、今後増大するデータ量への対応、リアルタイム性の高いストリーム処理、そして社内全体のデータ活用文化の醸成が急務となっています。 これまでは個別のバックエンド開発を中心に進めてきましたが、中長期的な視点で全社的なデータ戦略をリードし、Data Lakeやストリーミング処理の設計・運用、さらにはデータドリブンな意思決定を行う組織文化の構築を牽引できる、ハイレベルなエンジニア/アーキテクトを新たに募集します。 【仕事内容】自動運転開発におけるデータ基盤の技術責任者として、アーキテクチャ設計から組織への浸透までをリードしていただきます。単なる機能開発に留まらず、汎用的な分析の仕組みを用いて、社内の非効率な業務プロセスを改革し、ビジネスインパクトを生み出すことが求められます。 具体的な業務 ・全社データ戦略の策定とアーキテクチャ・ガバナンス  - 全社的な技術委員会やアーキテクチャレビューボードへの参画を通じ、データプラットフォームの技術選定や戦略的意思決定をリードする。  - データガバナンスおよびセキュリティ要件に基づいたアーキテクチャポリシーを策定し、組織全体への適用を推進する。  - 上記戦略に基づき、Data Lakeおよびストリーミング処理基盤(AWS: Redshift, Glue, Kinesis, EMR等)の実装を主導し、スケーラビリティとコスト効率を両立させる。 ・経営・事業部門との連携およびデータ活用による事業課題の解決  - 各事業部門(BU)の責任者と定期的なパートナーシップを組み、ビジネスの重要課題に対し、データドリブンで解決策を提案・実行する。  - 単なる基盤提供に留まらず、現場の業務プロセス変革や、全社的なデータ活用文化(Data-Driven Decision Making)の定着を、経営層を含むステークホルダーと共に推進する。  - エンジニアリングの枠を超え、データがビジネスインパクトを生み出すまでのサイクル全体に責任を持つ。 ・技術的意思決定とエンジニアリング水準の引き上げ  - 高度な専門性に基づき技術選定の意思決定に強い影響力を行使し、既存のアーキテクチャやプラクティスの評価・改善を行う。  - 組織横断的な技術課題に対してSenior ICとして解決策を提示し、全社的なデータ標準(Data Standards)の進化とベストプラクティス(DataOps/MLOps)の標準化を牽引する。  - コードレビューやアーキテクチャ設計レビュー、メンタリングを通じて開発チーム全体の技術力を底上げし、自律的な組織成長を促す。 【チャレンジ- やりがい】 ・前例のない大規模データへの挑戦: 自動運転車両から生み出されるペタバイト級のデータ(画像、点群、ログ)は、一般的なWebサービスとは比較にならない量と複雑さを持ちます。この膨大な非構造化データを効率的に処理・検索・可視化するためのアーキテクチャをゼロベースで設計できる稀有な機会です。 ・組織を変える経験: 単に技術を提供するだけでなく、社内のデータ活用文化そのものを醸成する役割を担います。ビジネスサイドや運用チームを巻き込み、データドリブンな組織への変革をリードすることで、エンジニアリングの枠を超えた大きなビジネスインパクトを生み出せます。 ・自動運転社会への直接的な貢献: 構築したデータ基盤は、自動運転の安全性検証やAIモデルの改善に直結します。自らの技術が「自動運転の民主化」という社会的意義の大きいミッションを加速させる手応えを感じながら働くことができます。 ・技術的裁量とICキャリアの追求: マネージャーとしての管理業務に忙殺されることなく、Senior ICとして技術的難易度の高い課題に集中できます。技術選定やアーキテクチャ設計において大きな裁量を持ち、自身の技術ビジョンをプロダクトに反映させることができます。 【参考】 ・TIER IV Meetup Web.Auto編 自動運転クラウドサービス開発者のキャリアパス https://www.docswell.com/s/TIER_IV/K1J6W3-TIERIVMeetupWeb.Auto ・自動運転を支えるクラウドシステムとエンジニアリングチーム https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=5KlJMexmAHQYhyBc1zD4wM&category=BLOG ・TIER IV TALKS #3 走れば走るほど賢くなるを実現する自動運転のMLOps基盤 - 大規模車両データの収集基盤 https://www.

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨1020万⁩ 〜 ⁨1999万⁩
  • 会社従業員数 101名〜1,000名
  • この企業のホームページへのURL 企業ページ

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募集強化中

データサイエンティスト

株式会社ブレインパッド

  • AI
  • DX
  • データ分析
  • コンサルティング
  • データサイエンス
  • 金融
  • IT
  • プログラミング
  • Google Cloud
  • データ活用

DX・AIデータ利活用人材育成コンサルタントとして、企業のデータ活用人材育成支援を行います。主な業務は、顧客企業の人材育成方針やニーズをヒアリングし、それに基づいた研修プログラムやカリキュラムの企画・設計を行うことです。具体的には、AI/DX推進に向けた研修コンテンツの企画設計、カリキュラムテキストや動画コンテンツの作成、ワークショップやコンペを含む総合的な人材育成プログラムの開発を担当します。また、企業研修では100社78,000名以上、公開講座では2,000名以上の実績を持つサービスにおいて、年4回開催される社会人向けデータサイエンティスト入門講座の企画・運営も行います。研修実施後は効果測定を行い、コンテンツの改善提案も実施します。必要に応じて研修講師として登壇することもあり、ITやデータサイエンス領域の専門知識を活かして、顧客企業のAI/DX戦略推進と人材育成を通じた組織変革を支援します。

  • 給与額 ⁨¥⁩⁨600万⁩ 〜 ⁨1100万⁩
  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 101名〜1,000名

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募集強化中

データサイエンティスト

株式会社三菱UFJ銀行

  • AI
  • DX
  • データ分析
  • Tableau
  • BI
  • データ利活用
  • ダッシュボード
  • データドリブン経営

BI活用のスペシャリストとして、MUFG/三菱UFJ銀行のデータドリブン経営をリードする役割を担います。主な業務は、データ利活用案件の推進として社内向けBIコンサルティングやTableauを用いたダッシュボードの企画・開発を行い、経営層から現場まで様々なビジネス課題の解決や業務改善を支援します。また、データ利活用人材の育成として、ダッシュボード作成支援や社内向け研修の実施により、全社員がBIツールを活用したデータ分析と意思決定ができるカルチャーの醸成をリードします。デジタル戦略統括部の一員として、全社的なデジタル基盤の整備やAIソリューション提供の知見を活用し、ビジネス部門および本部各部のDX推進を支援・牽引する役割も担当します。

  • 勤務地 東京都
  • 会社従業員数 10,000名以上

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