【担当の業務概要】
上位者と連携しながら以下の職務を遂行する。
●業務要件をシステム要件（連携対象・必要データ・制約・データフロー/ロジック）へ翻訳し、論点を整理して要件定義を担当
●データエンジニアの設計成果物（データフロー、マスタ定義、I/F仕様、テーブル設計等）が業務目的と整合しているかのレビュー
●ビジネス要件のデータフロー・処理ロジック・データ定義等のシステム要件（論理設計）への落とし込み
●物理設計・実装（DB物理設計、データパイプライン構築、BI/ダッシュボード開発等）は基本的にデータエンジニアが担うが、案件の性質・規模や状況に応じて、自ら設計・実装を担うこともある
●現場・各部門の担当者へのヒアリングを通じ、データの作成背景や業務実態を深掘りしてToBe像を具体化
●プロトタイプ（ダッシュボード/データパイプライン等）を先行提示し、関係部署の活用イメージ喚起と早期フィードバック獲得・合意形成
●出力データの確からしさ（データ検証）や外部I/F疎通の確認を行い、リリース可否の判断材料を統制観点から整理し、上位者への提示
●部内各グループや業務委託パートナー・ベンダー等との連携・取りまとめ
【必須要件】
●データ分析・データエンジニアリング、またはシステム開発・要件定義の実務経験
●ビジネス要件をシステム要件（データフロー・ロジック・データ定義）へ翻訳する論理設計を担えることと、それを支える論理的思考力・ITスキル
●現場・各部門へのヒアリングを通じて課題を整理し、関係者にわかりやすく伝えられるコミュニケーション力
●技術設計成果物（データフロー・データ定義・I/F仕様等）を業務目的の観点から読み解き、レビューを行える実務的な理解
●指示を待つだけでなく、自ら課題を見つけて主体的に学び・動ける姿勢
●データエンジニアに対して的確に指示・レビューできるだけの、自身である程度手を動かせる実践的な技術スキル（システム設計、データパイプライン構築、BI/ダッシュボード開発等の実務経験）。物理設計・実装は基本的にデータエンジニアが担いますが、その成果物の品質を見極め、適切に指示・レビューできるレベルの実践力を本ポジションの要件とします。
【歓迎要件】
●クラウドサービス（GCP・AWS・Azure等）やデータ分析基盤（BigQuery等）を用いたデータ利活用の経験
●機械学習・生成AIの業務適用経験（AIを用いた分析・自動化、独自ツール構築など）
●AIコーディングエージェントを活用しアイデアから設計・実装・提案まで高速で実現した経験
●GitHub等を活用したコード管理環境の構築・チームでの運用経験
●BIツールを用いたダッシュボード設計・開発経験
●アジャイル開発手法を用いたプロジェクト遂行経験、混成チーム（社内外・フリーランス等）のテックリード経験
●データサイエンティスト検定、G検定、クラウド認定資格などの関連資格
